Im vergangenen November hat das Forschungslabor für künstliche Intelligenz (KI) OpenAI einen kostenlosen Prototyp seines textbasierten menschlichen Gesprächssimulators namens ChatGPT auf den Markt gebracht. In den letzten vier Monaten haben mehr als 100 Millionen Benutzer aus den unterschiedlichsten Disziplinen mit der Vorschauversion von ChatGPT experimentiert.
Die Benutzer testen das System in Bereichen wie wissenschaftliche und journalistische Recherche, Verfassen von Aufsätzen und juristischen Schriftsätzen, Softwareentwicklung, mathematische Problemlösung und Sprachübersetzung, um nur einige zu nennen. Einige der kreativeren Anwendungen von ChatGPT waren das Schreiben von Limericks, das Beheben von Softwarefehlern und das Songwriting.
ChatGPT wurde entwickelt, um Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache zu generieren, Empfehlungen zu geben und Texte zu schreiben. Es hat zahlreiche Anwendungen und das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen mit Technologie und untereinander interagieren.
Das bahnbrechende System basiert auf fortschrittlicher Computertechnologie, die als generative vortrainierte Transformatoren (GPTs) bekannt ist. GPTs sind definiert als eine Familie von Large Language Models (LLMs), die von OpenAI entwickelt wurden und mit großen Textdatenbanken trainiert wurden.
Das „Vortraining“ in GPTs bezieht sich auf den Lernprozess auf einem großen Textkorpus, der es dem Sprachmodell ermöglicht, das nächste Wort in einer Passage vorherzusagen. Dies bildet eine Grundlage für eine gute Leistung des Modells, ohne von aufgabenspezifischen Daten abhängig zu sein.
Ähnlich wie Google Websucheinträge automatisch vervollständigt, antizipiert ChatGPT den Inhalt von Anfragen, die von Benutzern eingereicht werden. Bekannt als synchrone Verarbeitung, interpretiert es Fragen, während sie in Echtzeit eingegeben werden, und generiert spontan Antworten.
Die Einschränkungen von ChatGPT, wie von OpenAI beschrieben, sind seine Tendenz, manchmal „plausibel klingende, aber falsche oder unsinnige Antworten“ zu schreiben, und seine Neigung, „übertrieben ausführlich“ zu sein und bestimmte Sätze zu überbeanspruchen. Das System wird auch oft eine Antwort erraten, wenn eine mehrdeutige Frage gestellt wird, im Gegensatz zu „einer klärenden Frage“.
Ungeachtet seiner Nachteile stellt ChatGPT einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar. Im Dezember bezeichnete Ethan Mollick von der Harvard Business Review ChatGPT als einen Wendepunkt für künstliche Intelligenz und schrieb: „Während es Versionen von GPT schon eine Weile gibt, hat dieses Modell eine Schwelle überschritten: Es ist wirklich nützlich für eine Vielzahl von Aufgaben … Während Frühere Generationen des Systems konnten diese Dinge technisch erledigen, die Qualität der Ergebnisse war jedoch viel geringer als die eines durchschnittlichen Menschen. Das neue Modell ist viel besser, oft verblüffend.“
Die ursprüngliche Version von ChatGPT basierte auf GPT-3.5. Am 9. März kündigte OpenAI die Veröffentlichung von GPT-4 an, das in einem Forschungsbericht der Cornell University als Eigenschaften beschrieben wurde, die „der Leistung auf menschlichem Niveau auffallend nahe kommen und frühere Modelle wie ChatGPT oft bei weitem übertreffen“.
Die Autoren geben an, dass frühe Experimente mit GPT-4 zeigen, dass es „Funken künstlicher allgemeiner Intelligenz“ aufweist, das heißt, es hat die Fähigkeit, Denken zu simulieren und nicht nur bestimmte Fragen zu beantworten, sondern Dinge wie Vernunft, Sinn und Verhalten zu tun.
Es besteht kein Zweifel, dass ChatGPT und GPT-4 zeigen, wie Technologien der künstlichen Intelligenz die Produktivität steigern. Indem Funktionen, die zuvor von Gruppen von Menschen ausgeführt wurden, durch einen einzigen automatisierten Prozess ersetzt werden, können Aufgaben jetzt schnell und genau von einem Computer erledigt werden.
Während die Massenakzeptanz von PCs ab den 1980er Jahren dramatische Auswirkungen auf die Produktivität hatte, bedeuten die adaptiven und lernenden Funktionen von Tools für künstliche Intelligenz wie GPTs, dass die Produktivität in viel kürzerer Zeit exponentiell steigen wird.
Beispielsweise ist ChatGPT heute ein leistungsstarkes Tool für Softwareentwickler. Mit seiner Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann es modellieren, was ein Entwickler zu erreichen versucht, und entsprechende Codeausschnitte bereitstellen. Es kann auch sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben ohne Fehler und Inkonsistenzen automatisieren, die für direkte menschliche Codierungseingaben typisch sind.
ChatGPT kann komplexen Computercode schnell und genau vereinfachen und Kommentare und Dokumentationen bereitstellen, die oft genauer und informativer sind als alles, was ein Entwickler schreiben kann.
Künstliche Intelligenz wurde Mitte des 20. Jahrhunderts mit wichtigen Beiträgen von Wissenschaftlern wie Alan Turing, Marvin Minsky und John McCarthy entwickelt. Turing, ein britischer Mathematiker und Informatiker, gilt weithin als Gründungsvater der KI. 1950 schlug er den Turing-Test vor, ein Maß für die Fähigkeit eines Computers, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem eines Menschen entspricht.
Turings Idee war bahnbrechend und legte den Grundstein für jahrzehntelange Forschung zum maschinellen Lernen und zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Turing veröffentlichte 1950 ein Papier mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“, in dem er das Potenzial von Maschinen diskutierte, menschliche Intelligenz durch den Einsatz von Algorithmen und Programmierung nachzuahmen.
Marvin Minsky, ein amerikanischer Kognitionswissenschaftler und Informatiker, war ein Pionier der KI, der zusammen mit John McCarthy 1959 das Labor für künstliche Intelligenz am MIT gründete. Minsky interessierte sich für die Idee der maschinellen Wahrnehmung oder der Fähigkeit von Maschinen zu verstehen und interpretieren visuelle und sensorische Informationen. McCarthy, dem oft zugeschrieben wird, den Begriff „künstliche Intelligenz“ im Jahr 1956 geprägt zu haben, war für Lisp verantwortlich, das zu einer bevorzugten Programmiersprache für die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wurde.
ChatGPT kann als eine neue Generation textbasierter Chatbots mit künstlicher Intelligenz beschrieben werden, die in den 1960er Jahren begann. ELIZA, 1966 von Joseph Weizenbaum entwickelt, verwendete Mustervergleichs- und Substitutionsmethoden, um menschliche Gespräche zu simulieren. Es wurde versucht, schriftliche Antworten auf eine Reihe von Fragen zur Psychotherapie abzugleichen.
Später im Jahr 1988 wurde der Chatbot Jabberwacky von Rollo Carpenter entwickelt, um eine unterhaltsame menschliche Konversation zu simulieren, indem der Musterabgleich um eine weitere Variabilitätsebene erweitert wurde, um den Kontext der gestellten Fragen zu berücksichtigen.
Einer der Durchbrüche in den 1980er Jahren war die Entwicklung regelbasierter Systeme für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Systeme stützten sich auf Sätze von handgefertigten Regeln, um natürliche Antworten zu analysieren und zu generieren, waren jedoch in ihrer Fähigkeit, komplexe und mehrdeutige Sprache zu handhaben, begrenzt.
1995 operierte die Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE) über das Internet und fügte Heuristiken – die Fähigkeit, Abkürzungen anzuwenden, die Menschen häufig verwenden, um Probleme zu lösen – zu den zuvor entwickelten Mustervergleichsmethoden hinzu. In den 1990er Jahren gewannen statistische Ansätze in der Verarbeitung natürlicher Sprache an Popularität und ermöglichten es Systemen, aus großen Textdatensätzen zu lernen. Dies führte zur Entwicklung von Wahrscheinlichkeitsmodellen, die in der Lage waren, ein breiteres Spektrum an Spracheingaben zu verarbeiten und genauere Ausgaben zu erzeugen.
In den 2000er Jahren entwickelte sich Deep Learning mit der Entwicklung neuronaler Netzwerkarchitekturen zu einer leistungsstarken Technik für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Modelle waren in der Lage, komplexe Muster in Sprachdaten zu lernen und darzustellen, was zu erheblichen Verbesserungen der Genauigkeit und Effizienz der Sprachverarbeitung führte.
Im Jahr 2010 veröffentlichte Apple die erste Version von Siri als intelligenten persönlichen Assistenten und Lernnavigator, der gesprochene natürliche Sprache verwendet, um computergesteuerte Aufgaben wie das Lesen von Textnachrichten, das Abspielen von Musik, das Planen von Veranstaltungen und das Durchsuchen des Internets nach Antworten auf Fragen auszuführen. Diese Simulation hörbarer menschlicher Gespräche wurde auch von Google mit Google Assistant (2012) und Amazon mit Alexa (2014) angeboten.
Neben der Software von ChatGPT ist die Hardware, auf der es ausgeführt wird, ein entscheidender Faktor für die Geschwindigkeit und Genauigkeit seiner Antworten sowie die Anzahl der Anfragen, die gleichzeitig verarbeitet werden können. Die Hardware umfasst eine große Anzahl miteinander verbundener Prozessoren oder Knoten, die zusammenarbeiten, um die Rechenarbeitslast zu bewältigen.
Die Plattform umfasst auch spezialisierte Prozessoren, die für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Workloads optimiert sind, sowie Hochgeschwindigkeits-Netzwerk- und Speichertechnologien, die eine schnelle Datenübertragung und -abfrage ermöglichen.
Schließlich sind die Fortschritte in der KI, wie sie sich in ChatGPT manifestieren, das Ergebnis einer gemeinsamen Anstrengung von Forschern, Ingenieuren und Innovatoren aus der ganzen Welt. Die Entwicklung der KI ist wirklich eine globale Anstrengung, mit Beiträgen von Einzelpersonen und Organisationen in vielen verschiedenen Ländern.
KI ist ein Bereich, der einen multidisziplinären Ansatz erfordert und Experten aus Informatik, Mathematik, Neurowissenschaften, Psychologie, Linguistik und anderen verwandten Bereichen zusammenbringt. Fortschritte bei Hardware, Software und Dateninfrastruktur wurden auch durch globale Zusammenarbeit und Zusammenarbeit ermöglicht.
Viele Länder haben erhebliche Investitionen in die KI-Forschung und -Entwicklung getätigt, und internationale Organisationen und Konferenzen wie die Association for Computing Machinery (ACM) bieten Forschern und Praktikern eine Plattform, um ihre Arbeit auszutauschen und weltweit an neuen Ideen zusammenzuarbeiten.
Während ChatGPT jedoch alle Errungenschaften der Computertechnologie der letzten 75 Jahre im Weltmaßstab voranbringt und ein gesellschaftlich transformatives Potenzial besitzt, bleibt es auch im Kapitalismus, seinem System des Privateigentums für Profit und den politischen Strukturen der Nationalstaaten verankert.
Die unmittelbare Sorge der Wall Street, die den Wert von OpenAI nach einer Investition von Microsoft in Höhe von 10 Milliarden US-Dollar im Januar auf 29 Milliarden US-Dollar steigen ließ, besteht darin, sicherzustellen, dass Technologie-Oligarchen wie Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel und Reid Hoffman dies getan haben einen klaren Weg zur Realisierung einer Rendite auf ihr finanzielles Engagement für das Unternehmen.
Es wird erwartet, dass die Kerntechnologie von ChatGPT an Unternehmen aller Branchen verkauft wird, um Kosten zu senken und Arbeitsplätze zu eliminieren. Im gegenwärtigen wirtschaftlichen Umfeld von Inflation, steigenden Zinsen und fallenden Aktienkursen an der Wall Street ist diese Aussicht zweifellos attraktiv für Führungskräfte, Vorstände und Investoren.
Laut einer Studie von Forschern der University of Pennsylvania kann die Hälfte der Aufgaben von Wirtschaftsprüfern, Dolmetschern und Schreibern durch KI-Tools schneller erledigt werden. Ein von McKinsey & Company veröffentlichter Bericht schätzt, dass 25 Prozent der Arbeit in allen Berufen bis 2030 automatisiert werden könnten und 60 Prozent der 800 vom Bureau of Labor Statistics aufgelisteten Berufe in den kommenden Jahrzehnten ein Drittel ihrer Arbeitsaufgaben automatisieren könnten.
Inzwischen wird, wie bei allen anderen High-Tech-Innovationen im Kapitalismus, die Macht von ChatGPT und künstlicher Intelligenz verstanden, um bedeutende Verträge mit dem Pentagon und den Verteidigungsabteilungen auf der ganzen Welt zu erzielen.
Da KI-Technologien bereits zur Automatisierung von Schlachtfeldoperationen in den imperialistischen Kriegen des 21. Jahrhunderts eingesetzt werden, einschließlich unbemannter Drohnen-Luftangriffe und gezielter Attentate, wird die Macht der GPT-Entscheidungsfindung vom US-Militär aktiv verfolgt.
Laut einem Artikel in Defense One sagte Lauren Barrett Knausenberger, Chief Information Officer der Air Force: „Ich denke, dass es für das Verteidigungsministerium von großem Vorteil ist, Informationen zu finden, herauszufinden, wer drin ist allgemein, Informationen schnell zusammentragen zu können, weil wir viel Zeit verschwenden, wie zum Beispiel mit Taskern.“
Ein weiterer Bericht bzgl Vize sagte, dass das Pentagon ChatGPT verwendet, um am 8. Februar einen Nachrichtenbericht über den Start einer neuen Task Force zur Bekämpfung von Drohnen zu schreiben. Mit anderen Worten, das Pentagon nutzt das Potenzial der KI, um die Entscheidungsfindung zu automatisieren und pro-militaristische Propaganda zu verbreiten.
Der einzige Weg, um den progressiven Inhalt und die globale Macht von Technologien der künstlichen Intelligenz wie ChatGPT zu erreichen und, wie die Selbstdefinition des Systems andeutet, „das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie und miteinander interagieren“, zu verändern, zu realisieren, ist durch die revolutionäre sozialistische Umgestaltung der Gesellschaft durch die Arbeiterklasse.
