Künstliche Intelligenz hat sich von einem Nischenbereich für Fachleute zu einem Massenphänomen entwickelt, bei dem Millionen von Menschen täglich Chatbots nutzen. Trotz der weiten Verbreitung bleibt das technische Verständnis der Materie bei den meisten Nutzern gering. Ein umfassendes KI-ABC verdeutlicht nun die zentralen Begriffe, um die verschiedenen Aspekte dieser Technologie greifbar zu machen.
Im Wettbewerb der Unternehmen sticht Anthropic hervor, das 2021 von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern gegründet wurde. Die Firma ist insbesondere für ihre Claude-Modelle bekannt und gilt in Bereichen wie dem Coding als marktführend. Jüngste Herausforderungen zeigten sich jedoch bei den Flaggschiff-Modellen Fable 5 und Mythos 5, die aufgrund von US-Exportkontrollen zeitweise abgeschaltet werden mussten.
Die technische Funktionsweise basiert unter anderem auf dem sogenannten Embedding, bei dem Sprache in Zahlenreihen oder Vektoren übersetzt wird. Dies ermöglicht es der KI, mathematisch mit Bedeutungen zu rechnen, wobei ähnliche Begriffe im mathematischen Raum eng beieinander liegen. Um spezialisiertes Fachwissen zu vermitteln, folgt auf das breite Basistraining das Fine-Tuning mit kleinen, spezifischen Datensätzen.
Neben den Fortschritten bestehen systemische Risiken wie der Bias, also eine Voreingenommenheit durch menschliche Trainingsdaten, die beispielsweise zu einer Benachteiligung von Frauen führen kann. Kritisch bewertet werden zudem Deepfakes, täuschend echte Medienmanipulationen, die seit 2017 existieren und oft Persönlichkeitsrechte verletzen. Zudem bleiben Halluzinationen ein Problem, da Modelle frei erfundene Fakten oft mit absoluter Überzeugung präsentieren.
Ein wesentlicher Treiber der Branche ist Google, dessen Forscher bereits 2017 die Transformer-Architektur entwickelten, welche die Basis für ChatGPT bildet. Mit den Gemini-Modellen und der Integration der Internetsuche konnte Google OpenAI in bestimmten Bereichen Konkurrenz machen. Moderne Modelle nutzen zudem die Chain of Thought, um komplexe Fragen in Zwischenschritte zu zerlegen und so die Interpretation von Nutzer-Prompts zu verbessern.
