Warum ChatGPT eine Welle losgetreten hat: Die Art und Weise, wie technische Durchbrüche entstehen!

Warum ChatGPT eine Welle losgetreten hat: Die Art und Weise, wie technische Durchbrüche entstehen!
Inhaltsverzeichnis
Autor:innen
Maximilian Borkowsky
CMO
Veröffentlicht am
23.5.2023
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Reisen wir zurück ins Jahr 1993: Damals kam der erste Webbrowser auf den Markt. Und damit wurde das Verständnis für das damals neuartige Internet immer größer. Vorher war das Interesse daran nur Technik-Freaks vorbehalten. Ein ähnliches Phänomen können wir jetzt bei ChatGPTbeobachten. Die Technologie des maschinellen Lernens, die irreführenderweise in künstliche Intelligenz (KI) umbenannt wurde, gibt es schon seit Äonen, aber zum größten Teil interessierten sich nur Geeks dafür.

Diesen Vergleich zog John Naughton, Professor für Public Understanding of Technology an der Open University. Er ist außerdem der Autor von „From Gutenberg to Zuckerberg: What You Really Need to Know About the Internet“.

In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf:

·       Den Durchbruch von ChatGPT,

·       andere KI-Modelle neben ChatGPT,

·       wie es zu dem Durchbruch gekommen ist

·       und wie es jetzt weitergehen könnte

Der Durchbruch von ChatGPT

In The Guardian beschreibt Naughton die Panik, die die Technik-Riesen Meta, Google oder Amazon packte, als sie merkten, dass Mitstreiter Microsoft im Bereich KI an ihnen vorbeizog.

OpenAI hatte ein Modell namens ChatGPT trainiert, das dialogorientiert interagiert. Das Dialogformat ermöglichte es, Folgefragen zu beantworten, seine Fehler einzugestehen, falsche Prämissen infrage zu stellen und unangemessene Anfragen abzulehnen. Der Chatbot, der lediglich einige, vorgefertigte Antworten geben kann, gehörte also der Vergangenheit an. Das löste weltweit heftige Reaktionen aus.

KI-Modelle? Haben wir doch auch!

Und plötzlich hatte jeder der Technik-Riesen ebenfalls – und das nicht erst seit gestern – sein eigenes KI-Modell.

Google etwa kam mit „Bard“um die Ecke. Die Technologie ist ähnlich wie bei ChatGPT. Außerdem soll damit die eigene Internet-Suche verbessert werden, um nicht vom Thron gestoßen zu werden.

Auch Meta, die Facebook-Mutter, hatte natürlich etwas in petto: Mit „LLaMa“ stellte sie ihre neue KI-Software vor. Damit sollen staatliche Stellen und die Forschungsgemeinschaft angesprochen werden. Hervorgehoben wurde, dass LLaMa deutlich weniger Rechenpower als die Konkurrenz benötige.

In China ließ man sich nicht lumpen und so präsentierte Google-Rivale Baidu „Ernie“. An dieser KI-Software arbeitet das Unternehmen bereits seit 2019. Medienberichten zufolge hätten auch Musk und Babuschkin bereits darüber gesprochen, ein Team zusammenzustellen, um die KI-Forschung voranzutreiben.

Wie ist es zu dem Durchbruch gekommen?

In dem Buch The Nature of Technology von Ökonom W. Brian Arthur wird erklärt, dass viele der größten technologischen Fortschritte entstehen, weil es einen Moment gibt, in dem eine Zahl von notwendigen, aber unzusammenhängenden Entwicklungen sich plötzlich zusammenfügt. So können ganz neue Möglichkeiten, also Innovationen, geschaffen werden.

Im Fall der generativen KI, von der die Welt jetzt besessen ist, waren vier an der Zahl der notwendigen Komponenten: die Verfügbarkeit von wirklich massiver Cloud-Computing-Leistung; unvorstellbare Datenmengen, die das Internet für die Ausbildung von LLM bereitstellt; signifikante Verbesserungen bei Algorithmen, die durch neuronale Netze verstärkt werden; und Unmengen von Geld, bereitgestellt von wahnsinnig profitablen Technologiegiganten. Es war also die Kombination dieser vier Faktoren, die zum ChatGPT-Moment führte.

Und wie geht es jetzt weiter?


Blicken wir noch einmal zurück ins Jahr1993, wird klar: Alle diese Technologien, egal, wie komplex sie zunächst sind, werden irgendwann zur Massenware. So entstehen sukzessiv zahlreiche neue Dienstleistungen und Produkte, die auf den einstigen Innovationen aufbauen.

Ein interessantes Beispiel ist Google Maps: Am Anfang hat das Unternehmen trotz Kritiken sehr viel Geld investiert, um ein damals neuartiges Produkt zu entwickeln. Und heute? Googelt jede Mutter den Standort des potenziellen neuen Kindergartens, schauen wir nach Rezensionen über das Restaurant, das wir am Abend besuchen wollen oder checken erstmal die neue Umgebung, bevor wir uns eine Wohnung ansehen. Ohne die Angabe des physischen Standorts mithilfe von Google-Maps wäre das nicht möglich.

Fazit: The Future is now!

Es ist also davon auszugehen, dass auch mit der generativen KI Ähnliches passieren wird. Microsoft hat sicherlich nicht umsonst 10 Milliarden Dollar in OpenAI investiert. In der Zukunft wird es für Benutzer:innen von Microsoft 365 ein neues Large Language Model (LLM) geben. Im März hat das Unternehmen Copilot auf seiner Website vorgestellt. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit der LLMs mit den Daten in Microsoft Graph und optimiert diese für dich.

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