Der ChatGPT hält die Techwelt in Atem – seit Launch im November 2022 vergeht kein Tag, an dem nicht über den Chatbot von OpenAI berichtet wird. Mit mehr als einer Million Nutzern in weniger als einer Woche ist es OpenAI gelungen, den Product-Market-Fit für einen B2C-KI-Chatbot zu beweisen.

Im Hype zahlreicher Artikel und Clickbaiting stellen wir Ihnen die neue Technologie vor und blicken auf die Potenziale, die darin für Unternehmen liegen.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein noch kostenfreier Chatbot, der auf der GPT-3-Technologie des Unternehmens OpenAI basiert. Er kann menschenähnliche Gespräche führen und kann zum Beispiel benutzt werden, um Benutzern Informationen zu geben, Fragen konkret zu beantworten oder einfach nur zu unterhalten. Auch ganze Texte kann das Tool zu einem Thema produzieren, umschreiben und optimieren. Anders als übliche Suchmaschinen wie Google, die Suchanfragen mit Ergebnistreffern mit der gewünschten Information beantworten, gibt ChatGPT direkt eine konkrete Antwort.

Wem gehört OpenAI?

OpenAI ist ein US-Unternehmen, das die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz erforscht. Das Unternehmen wurde von Elon Musk mitgegründet und wird unter anderem von Microsoft in Milliardenhöhe finanziert. CEO von OpenAI ist Sam Altman.

„Attention is all you need": Google-Technologie hinter ChatGPT

„Attention is all you need" ist der Titel eines Forschungspapiers von Google aus dem Jahr 2017. Dieses Papier beschreibt einen neuartigen Ansatz des Verarbeitens von natürlicher Sprache mittels künstlicher Intelligenz. Das damals vorgeschlagene Verfahren basiert auf dem „Transformer Modell" und das „T" in ChatGPT steht genau für das „T" in Transformer. Google verbesserte in 2019 mit dieser Technik (dem sogenannten BERT-Update) massiv seinen Algorithmus, der von nun an komplexe Suchanfragen bedienen konnte. Auch Google Translate lieferte dadurch bessere maschinelle Übersetzungen. Gleichzeitig legte dieses Forschungspapier die Grundlage für die Technologie hinter ChatGPT.

Lügner by Design: Wie ChatGPT funktioniert

Bei ChatGPT stellen User dem System eine Frage und erhalten eine Antwort. Ganz einfach. Anders als in der üblichen Suche wie bei Google müssen sie sich das gesuchte Wissen nicht aus einer Liste von Dokumenten zusammensuchen. Das ist der Vorteil der Transformer-Modelle, die – stark vereinfacht gesagt – auf Basis von vorher „gesehenen" Trainingsdaten eine gegebene Sequenz vervollständigen. Anders ausgedrückt: Das Modell sagt das aus seiner Sicht wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Dieses simple Prinzip gepaart mit enormer Rechenleistung und genügend Trainingsdaten (quasi dem gesamten (Text-)Internet) liefert erstaunliche Ergebnisse, die sogar die Fachwelt überrascht haben.

So erstellt ChatGPT zum Beispiel:

• Essays
• Lösungsvorschläge für komplexe Code-Probleme in der Programmierung
• Fachartikel zu jedem denkbaren Thema

Eine Einschränkung: auch in Bereichen, in denen ChatGPT kein Wissen hat, sagt es das nächste Wort voraus – und das sehr überzeugend. Nur ist das dann eben frei erfunden. Ein Faktencheck bietet sich also im Moment noch an – in den meisten Fällen wohl über Google. Was nicht einer gewissen Ironie entbehrt, wenn wir uns erinnern, dass in den frühen 2000ern manche Leute Google Ergebnisse in Büchern und Zeitungen überprüft haben.

Generative Pretrained Transformer: Die Entwicklung vom B2B- zum B2C-Modell

OpenAI hat 2019 das Prinzip des Transformer-Modells übernommen, über die Jahre immer größere Modelle auf Basis dieses Prinzips gebaut und mit immer mehr Daten trainiert. Dies sind die Modelle aus der GPT-Reihe – die „Generative Pretrained Transformer". Ein ganzes Ökosystem von Start-ups nutzt die dritte Iteration GPT-3, um verschiedenste Services zu entwickeln: So entstanden Tools für Copywriting, Produktbeschreibung oder Tools, die eine Sentiment-Analyse von Social-Media-Posts leisten können. Die Fähigkeiten von GPT-3 sind nur über eine API abrufbar und können in eigenen Produkten genutzt werden. Dadurch war diese Form von künstlicher Intelligenz allerdings nur Entwicklern zugängig und blieb vorerst ein B2B-Case.

B2C-ChatBot dank leichterem Zugang

Man kann also nicht sagen, dass der Release von ChatGPT und der sich daran anschließende Hype ein primär technisches Ereignis wären. Die zugrundeliegende Technologie gibt es seit 3 Jahren. Und 3 Jahre im Bereich der künstlichen Intelligenz sind eine gefühlte Ewigkeit. Was sich geändert hat ist der Zugang: Der neue ChatGPT ist ein B2C-Frontend und bietet dadurch auch Privatpersonen und Unternehmen ohne Entwicklungsabteilung neue Möglichkeiten. Wer es noch nicht ausprobiert hat: Vergessen Sie alle Erfahrungen, die Sie bisher mit Chatbots gemacht haben. Der Unterschied ist ungefähr so wie der eines Wählscheibentelefons in den frühen 70ern zum heutigen iPhone.

Was heißt das für die Zukunft?

Wir können zwar nicht in die Zukunft schauen – aber ein paar Tendenzen lassen sich ableiten: Künstliche Intelligenz hat unbestreitbar eine Qualität erreicht, die Dialoge zwischen Menschen und Maschinen ermöglicht, die als angenehm und hilfreich empfunden werden. Angenehm, weil der Dialog nicht hölzern oder gescriptet wirkt. Hilfreich, weil ChatGPT tatsächliche Antworten auf Fragen liefert – und keine Dokumente, in denen man selbst nachlesen oder suchen muss.

Ein Paradigmenwechsel in der Wissensvermittlung?

Vielleicht zeichnet sich hier ein Paradigmenwechsel ab: Weg von stichwortbasierter Dokumentensuche, wie wir sie von Bing und Google (oder AltaVista, wer es noch kennt) kennen – hin zu einer dialogbasierten Wissensvermittlung. Wenn dieses Paradigma sich durchsetzt, steht nicht nur Google vor großen Herausforderungen: Die denkbaren Produktivitätsgewinne für jedes Unternehmen, das in irgendeiner Form mit Daten, Informationen und Wissen umgeht, sind enorm. So enorm, dass es zum Risiko werden kann, sich dieser Entwicklung zu verschließen.

Mögliche Einsatzgebiete von GPT-3 in Unternehmen sind:

• Trainingsszenarien
• Recherche
• Internes Wissensmanagement und -transfer
• Produktion von Texten

Ganz konkret kann das für Unternehmen heißen, dass sie sich Ihre internen Daten und Informationen und Ihr Wissen unter dem Gesichtspunkt anschauen müssen: „Wie können wir unser Wissen nicht nur unseren Mitarbeitern zur Verfügung stellen – sondern auch einer künstlichen Intelligenz?"

Neue Herausforderungen für DSGVO und Compliance

Auch die Datenschützer sind gefordert: Wenn Unternehmen zukünftig ihr Wissen mit Hilfe der großen Sprachmodelle amerikanischer Unternehmen auswerten und bereitstellen könnten, dann muss dies rechtskonform und compliant geschehen. Aktuell bergen Datentransfers in die USA datenschutzrechtlich Risiken, insbesondere wenn personenbezogene Daten übertragen werden. Mehr Informationen erhalten Sie in unserem Beitrag „Datentransfers in die USA: Licht am Ende des Tunnels".

Ein Schlüsselmoment der digitalen Transformation

Vielleicht erleben wir aktuell wieder einen Schlüsselmoment auf dem Weg der digitalen Transformation unserer Gesellschaft. Für viele fühlt es sich jedenfalls so an und auch Google muss befürchten, in seinem Hauptgeschäftsmodell durch die Allianz von Microsoft und OpenAI herausgefordert zu sein.
Wie immer bieten solche Schlüsselmomente Chancen für diejenigen, die sich die Mühe machen, sie zu verstehen und Risiken für diejenigen, die sie unbeachtet lassen.

Eins ist sicher: OpenAI hat mit ChatGPT dafür gesorgt, dass das alte Jahr spannend endete und das neue sicherlich mindestens ebenso spannend beginnt.