Andy: Herzlich willkommen zueiner neuen Folge Historia
Universalis, dem GeschichtsPodcast heute zu einer neuen
Folge Plaudern Stunde. Wirhatten es die letzten Wochen,
die letzten Folgen schon einbisschen angeteasert. Wir wollen
uns einmal mit dem Thema KIbeschäftigen, der Künstlichen
Intelligenz und denMöglichkeiten und den Problemen.
Vielleicht. Aber da wir ichhoffe, ich spreche für euch,
die jetzt hier sind, vomGeschichts Podcast normalerweise
nicht so eine große Ahnunghaben, haben wir uns heute
Gäste eingeladen. Aber bevorwir die ganz kurz hier
vorstellen, möchte ich ersteinmal eine werden mit Podcaster
einen hier willkommen heißen.Weil wir sind heute fast
vollständig bis auf Victoriasind nämlich alle da.
Dementsprechend eine schnelleRuhe, ein Gruß in die Runde. Hi
ihr anderen. Moin Hallo Gruß.Sehr schön. Ich wollte die Wir
begrüßen uns nicht ganz solange machen, weil wir haben ja
heute zwei Gäste.
Einerseits, ähm, ich überleggerade, wo ich anfange. Ich fang
bei Sebastian an, den habe ichhier von der UdS von der
Universität des Saarlandeseingeladen. Hallo. Hallo,
Sebastian.
Sebastian: Hallo.
Andy: Vielleicht mal ganz kurz.Warum habe ich dich eingeladen?
Wie kam ich auf die Idee, dicheinzuladen? Was machst du denn?
Ja, ich hab mir gedacht.
Sebastian: Wie bin ich hiergelandet? Ja, ich arbeite in
einem Projekt an der Uni. Dasheißt, bin. Da geht es um. Wie
kann man die Lehre optimieren?Wie kann man die ganzen, auch
positiven Sachen, die jetztwährend Korona während der
Lehre entstanden sind, alsoDigitalisierung der Lehre
verbessern und an der Univerbreiten? Und da haben wir
auch in einem Projektzusammengearbeitet, und da
kennen wir uns eigentlich.
Andy: Nur zum besserenVerständnis Wir sprechen nicht
über die Lehre mit Doppel E,sondern mit E.
Sebastian: Ja, mit E.
Andy: Richtig gut. Okay, das istja manchmal so viel Lehre in der
Lehre. Weil. Das Schnittmengen.Ja.
Und wir haben da eben auchzusammen haben wir unter anderem
dann hoffentlich in Zukunft mehrmit dem Thema KI zu tun. Aber
jetzt Flo sagte schon, er istFan. Wir haben auch jemanden
eingeladen von einem Projekt,dass wenn man sich mit
Geschichte beschäftigt, dochhoffentlich aufgetaucht es
spätestens jetzt auftaucht.Andy Stauder Hi. Hallo, Guten
Tag. Dann auch die Frage an dichWarum habe ich dich denn
eingeladen?
Ja, ihr wollt ja ein bisschenüber KI sprechen und wie das
die Lehre verändern kann. Unddie Forschung glaube ich auch.
Also im historischen Bereich.Und ja, wir sind da ein
Unternehmen, das schon einengewissen Ruf hat und eine
gewisse Verbreitung, weil wireben im historischen Bereich die
Zugänglichmachung vonDokumenten ermöglichen mit KI,
indem wir im Ah ja, dieHandschriften Erkennung KI
basierte Handschriften,Erkennung entwickeln und
anbieten und ja, unser Produktheißt Transkribus. Äh, das ist
in einem EU Projekt oder zwei EUgeförderten Projekten
entstanden und wir haben dann,als das zweite Projekt auslief,
eine europäische Genossenschaftgegründet, um eben die
Community am Leben zu erhaltenund die Technologie weiter
anbieten zu können, ohne dasswir uns von Projekt zu Projekt
hangeln müssen. Also im Sinneder Nachhaltigkeit wollten wir
da eben was Communityorientiertes aufbauen. Und ja,
ich bin dort Geschäftsführeroder Teil der Geschäftsführung,
denn wir sind demokratischorganisiert. Die
Geschäftsführung wird alledrei Jahre gewählt und da gibt
es einen geschäftsführendenDirektor. Das ist so ein
bisschen die operative Spitzeder Geschäftsführung. Das sind
fünf Leute und ich bin dorteben geschäftsführender
Direktor. Aber ich sage immerGeschäftsführer. Ich weiß
nicht mehr genau, wann. MirTranskribus das erstmal über
den Weg gelaufen ist. Aber fürmeinen Forschungsbereich hilft
es mir jetzt bisher noch nichtso viel, weil ich habe mit
russischer Schrift undarabischer Schrift Und so weiter
zu tun. Aber eine gute Bekanntevorhin von mir ist da war
heilfroh, wenn sie ihreHandschriften des 16.
Jahrhunderts durch jagen kann,weil da scheitern grad noch ganz
viele dran. Aber mit KI kriegtman das dann eben hin. Und
Russisch funktioniert auch gut.Okay. Und Arabisch arabische
Schrift zumindest. Diefunktioniert auch ziemlich gut.
Also für osmanisches Türkisch.Vor allem verwenden wir das, das
zwar jetzt keine semitischeSprache wie die arabischen
Sprachen eben, aber es hat haltdas arabische Alphabet verwendet
und das heißt die Schrift istdieselbe und da gibt es schon
ganz gute Modelle mittlerweile.Deswegen hat sich gelohnt, dich
einzuladen, weil das hatte ichnoch nicht mitbekommen. Also
habe ich selber was für michschon jetzt gelernt. Sehr schön.
Und wir haben sehr umtriebigeSlawistinnen und Slawisten auch
unter unseren Usern und dietrainieren von ja altgriechisch
slawisch in litauischer Schrift,bis modernes Kroatisch
eigentlich alles. Sehr schön.Hat. Das freut mich gerade. Ich
hatte da ganz am Ich musswirklich schon Jahre her sein
noch mal reingeschaut. Äh, sehrschön,
Karol, Du hattest es die ganzeZeit angesetzt. Kann es sein,
dass du etwas. Sagen wir, washabe ich? Ich habe
wahrscheinlich einfach nur zulaut geatmet. Na ja, also, ich
habe. So, so, ich habe ganzviele Fragen. Wer hat die nicht
in Zusammenhang mit dem Thema KIund der Anwendung von KI und was
damit alles verbunden ist?Generell, auch wenn sich das
vielleicht ein bisschenrepetitiv anfühlt, habe ich so
den Gedanken gehabt, dass esvielleicht ganz sinnvoll wäre,
auch wenn wir jetzt in einPlauderstunde sind, aber unseren
Hörerinnen vielleicht irgendwienoch mal so die Gelegenheit zu
bieten, dass sie thematischmitkommen, weil das Thema KI,
deswegen sprechen wir jadarüber ist ja heutzutage in
aller Munde. In jeder spricht,jeder liest, jeder hört davon.
Und um es mal mit demklassischen ChatGPT Satz zu
sagen Es ist wichtig zuverstehen, dass würde ich jetzt
einfach gerne mal so an euchbeiden Experten, an dich, Andy
und an Dich, Sebastian, die ganzsimple Frage stellen wollen, wie
man vielleicht am besten eine KI. .Und ich bin mir gar nicht sicher,
ob er da immer über das Gleichesprechen. Aber ich glaube, da
gibt es ja verschiedene Ansätze.Oder nennt man es LLM, , also
Large Language Model oder wieauch immer, wie man das am
besten den Hörerinnen erklärenkann, d man einigermaßen rallt,
was das eigentlich ist. Wirreden jetzt hier nicht über
ChatGPT. oder so, sondernvielleicht schon, aber nicht
immer. Und wie könnte man dasam besten zusammenfassen, damit
es jemand, der ansonsten mit demThema so gar nicht in Berührung
ist, einigermaßen versteht?
Ja, wer soll zuerst? Ich würdesagen dann Sebastian, möchtest
du anfangen?
Sebastian: Ja, also kann ichgerne machen. Äh, was? Was ist
KI?
Schwierige Frage. Erst mal mankann sich das vielleicht als Box
vorstellen. Also man gibtirgendwas rein und am Ende kommt
irgendwas raus. In der Mittepassieren irgendwelche
mathematischen Operationen. Dasind dann so Sachen wie wie
Neuronen drin, die modelliertwerden. Also alles sehr
mathematisch. Und am Ende kommtirgendwas raus und die, die
dieses, diese KI, damit dieirgendwas schafft, muss die
trainiert werden. Gibt esverschiedene Verfahren, wie man
das machen kann, verschiedeneLern Algorithmen, also über
überwachtes Lernen undüberwachtes Lernen will ich
jetzt am Anfang gar nicht sotief rein. Ähm ja, man, man
versucht diese Blackbox in derMitte so anzupassen durch
Algorithmen, dass am Schlusserst mal das rauskommt, was man
erwartet und dann, wenn manspäter dieses Modell, was man
dann entwickelt hat, aufirgendwas Unbekanntes anwenden.
Ich hoffe, das war jetzt nichtzu abstrakt.
Andy: Naja, nee, ich glaubenicht. Das ist glaube ich ganz
gut, wenn man wirklich erst malabstrakt rangeht. Ich könnte ja
dann vielleicht noch mal imAnschluss ein paar Teil Dinge
abfragen, aber erst mal einesehr interessante Erklärung.
Ich glaube, das hilft einbisschen weiter. Wie gehst du
denn damit um? Andy .
Ähm, ja, ich sage immer fancyStatistik dazu. Das ist es im
Wesentlichen. Also man schmeißteine ungeheure Menge Zahlen
durch ein Netzwerk von kleinen,ja Recheneinheiten kann man
sagen durch und am Ende sind dieZahlen irgendwie äh
ummodelliert , sozusagen. Alsodas eine, eine Abbildung
sozusagen. Und das ist so ganzin groben Zügen das Prinzip.
Aber im Wesentlichen stimmtschon. Also wenn man versucht,
einen Input auf einen Output ababzubilden. Ähm, ja, zum
Beispiel man will äh ja fürein Bild wissen Ist das eine
Katze oder ein Hund, das auf demBild abgebildet ist? Und im
Wesentlichen macht man nichtsanderes, als tausende von
Bildern als Katze oder Hund zukennzeichnen. Und äh, ja,
schmeißt die quasi beimTraining in diese Box rein und
die Box zieht dann die Merkmaleraus an denen sie erkennt, ob
das ein Hund oder eine Katze ist.Und diese Merkmale, die bleiben
dann in den einzelnen Teilendieses neuronalen Netzwerks
kleben. Also dass da gibt eseben diese Neuronen, die
Sebastian erwähnt hat. Das sindim Wesentlichen nur so a kleine
Zahlen, Speicher sozusagen, diesich entweder nach oben oder
nach unten verändern quasi.Also da wird der Wert eben
höher oder niedriger, wenn daund eine Zahl ankommt. Und das
entscheidet dann eben anhand derEigenschaften. A jetzt wieder
stark vereinfacht, ob sich dasjetzt nach oben oder nach unten
bewegt. Und man hat dann Knotenaus Haufen dieser quasi kleinen
Netzwerke und die spezialisierensich dann. Also man kann das
dann auch nachweisen auf gewissesogenannte Features, eben
Eigenschaften der Bilder. Mankann dann auch ermitteln,
welcher Knoten sozusagen kommtund konzentriert sich jetzt auf
die Form der Ohren zum Beispiel.Oder wie weit die Augen
auseinander sind oder solcheSachen. Und daraus abstrahiert
das quasi Was unterscheideteinen Hund von einer Katze? Und
ja, also im Wesentlichenwirklich Statistik sozusagen.
Man schmeißt da Milliarden vonPixeln rein, denn alle Bilder
zusammengezählt sind jaeigentlich nur viele Bildpunkte
und äh, kann dann am Ende sagen,wie sich diese Art ja
Ansammlungen von Pixelnvoneinander unterscheiden.
Sebastian: Also ich kann davielleicht noch was zu sagen,
das war jetzt und überwachtesLernen. Also man lässt
praktisch die Statistikentscheiden,
wie sie die Pixel interpretiert,also wie kann man die irgendwie
clustern und da Informationenrausfiltern? Da gibt's
vielleicht noch ein anderesBeispiel. Also stellt man sich
zum Beispiel vor, man hat jetzteine Obst Kiste und da sind ganz
viele
unterschiedliche Obst Arten drinund man will jetzt diese nach
nach dem jeweiligen Obstsortieren. Dann kann man das auf
verschiedene Weisen machen. Mankann jetzt zum Beispiel jetzt
nach Farbe ordnen, das heißtman hat einen Stapel mit nur
Erdbeeren zum Beispiel und nachÄpfel. Die sind manchmal grün
und manchmal rot grün. Diekommen dann mal da, mal da vor.
Aber so werden im Prinzip
Merkmale bestimmt
und dann hat die die Informationgepflastert und anhand derer
kann man dann bestimmen, umwelches Obst sich zum Beispiel
handelt.
Andy: Gute, gute Erklärung,guter Ansatz. Wobei das mit den
Hunden und Katzen ist eigentlichschon super, weißt Learning,
weil ich ja zuerst die Datenhabe. Also das heißt ich
vergebe ähm ja eine Kategorieund an super Weiß Learning ist,
wenn ich quasi in im DatensatzSachen zu finden versuche, die
sich auf irgendeine Artunterscheiden und hinterher sage
ich dann Das sind Hunde und dassind Katzen. Ja, ich kann das
auf die Weise auch machen, aberich weiß vorher nicht, Sind da
Hunde, Katzen und Mäuse drin?Zum Beispiel. Also welche
Kategorien will ich überhauptfinden? Dafür verwende ich
einen Ansatz, verweist Ansatz.Wenn ich aber weiß, dass in nur
Hunde und Katzen drin und ichwill die unterscheiden, dann
verwende ich einen Super weistAnsatz und da müssen dann sich
sehr viele Leute sehr lange Zeithinsetzen und viele Bildchen als
Hund oder Katze klassifizieren.Und da sprechen wir jetzt im
konkreten Falle ja überBilderkennung. Ja, Bilderkennung.
Ähm, kommt bei euch inirgendeiner Art und Weise zur
Anwendung, diese Language Models,weil da, wenn es um Sprache geht,
ist es ja noch mal ein ganzanderes Ding, vermute ich mal.
Oh ja, also die im Kern ist esdasselbe. Eigentlich. Also wir
arbeiten da immer mit diesenneuronalen Netzen und sortieren
quasi eine Menge Zahlen. Äh,aber es ist natürlich jetzt
für uns Menschen dasAnwendungsgebiet ein anderes.
Oder man kann eben andere Dingedamit lösen. Ja, sozusagen. Und
die Sprach Modelle, die spielenbei uns schon auch eine Rolle,
die sind in verschiedenen Formendrin, also bei der Handschriften
Erkennung an sich. Da ist immerauch ein Sprache Modell dabei.
Also da gibt es einen optischenTeil und einen Nachteil. Der
Nachteil macht eigentlich nichtsanderes als die erkannten
Wörter, die beim Trainingerkannt wurden, in ja ein
besseres Wörterbuch sozusagenreinzuschreiben und weiß dann,
ob ein Wort plausibel ist, quasi,dass das vorkommt in dem zu
erkennenden Datensatz oder obdas nicht plausibel ist. Und da
kann damit dann das was, das deroptische Teil sagt, äh, besser
stützen. Also das heißt, erkann dann sagen okay, das stufe
ich jetzt mal noch höher ein.Ah, und ja, dieses Wort heißt
jetzt eher Hund als Bund. Ja, ja.Genau. Und der nächste Schritt
dann also das ist ein relativeinfaches Sprach Modell, das da
mit dabei ist. Auch
das komplexere sind dann dieLarge Language Models, die du
schon angesprochen hast. Und ja,die, äh bestehen auch aus einer
Menge Input quasi, wo man ebenauch eine Menge Daten
klassifiziert hat. Und das Ganzedaraus dann gelernt hat, gelernt
hat, wie Sprache auf einerhöheren Ebene sozusagen
funktioniert. Und das, das sindwir auch schon
mittendrin, also einer relativfrühen Phase noch. Aber wir
arbeiten eben gerade auch anInterface, wo man dann die
Dokumente, die man zuerst Texterkannt hat, befragen kann oder
eben ein Chatbot dann Fragenstellen kann. Zum Beispiel Such
mir alle Personen, die aufdieser Seite erwähnt wurden
raus, ihr Alter, ihrenGeburtsort usw, je nachdem um
welches Dokument es sich handelt.Das ist bei uns also der
nächste Schritt. Also unserKerngeschäft ist eigentlich,
die schriftlichen Informationenmal möglichst gut
herauszufiltern. Aus den Bildern.
Florian: Kriegt ja eigentlichwütende Briefe von
verzweifelten HilfsWissenschaftlern, die jetzt um
ihre Jobs bangen. In Zukunft.
Andy: Äh, eigentlich nicht,denn wir versuchen eben ein
Werkzeug zu bieten und diekönnen dann ihre Arbeit besser
machen. Und äh, ja, natürlich,das wird den Arbeitsmarkt
verändern. Äh, aberandererseits hat sich immer und
immer wieder gezeigt in derGeschichte der KI, die ist jetzt
noch nicht so lang, aber es hatsich immer wieder gezeigt, dass
die wirklich besten Ergebnisseeigentlich erreicht werden, wenn
man menschliche und künstlicheIntelligenz kombiniert. Das ist
ja zum Beispiel auch immedizinischen Bereich so, also
bei der Tumor Erkennung. Dawerden eigentlich die zwei Arten
von Intelligenz kombiniert unddamit erreicht man dann den ja
die höchste Erkennung,Qualität sozusagen, weil das
jedes Prozent zusätzlichAnerkennung Qualität wird immer
noch teurer als das Prozentdavor. Und vor allem deswegen
macht es schon auch Sinn,Experten hier immer noch als
Teil des Prozesses zu haben. Unddie müssen auch immer besser
werden. Denn die Ergebnisse derKI, die sind oft sehr plausibel,
aber trotzdem falsch. Und um daserkennen zu können, muss man
richtig was verstehen vomeigenen Handwerk. Deswegen sind
wir da eigentlich eher immer einbisschen optimistisch bzw sehen
das auch so, als ein Motivator,quasi in seinem menschlichen
Handwerk sozusagen noch besserzu werden.
Da hätte ich jetzt auch nocheine Frage an Sebastian Du bist
ja auch bei das Projekt Data Pinhatte viel mit Lehre zu tun.
Also Andy, wenn du da auch malirgendwie eine Meinung oder eine
Expertise hast, kannst du dichauch gerne äußern. Aber erst
mal was sind die? Die Frage AIstellt gerade die Lehre jetzt
unabhängig davon, ob esGeschichte, Philosophie oder
irgendwas anderes ist, vorziemlich große
Herausforderungen? Was habt ihrdenn, Stand jetzt als die
großen Herausforderungen fürdie Lehre, sei es jetzt vor
allen Dingen Universität, Abertheoretisch auch andere Bereiche?
Was ist denn da für euch diegroße Herausforderung? Aktuell?
Sebastian: Ja, also die großeHerausforderung ist, dass die
Studierenden jetzt häufig derMeinung sind, ich werfe die
Frage einfach bei ChatGPT rein,die ich habe von irgendeiner
Hausarbeit oder so und kopierdas, was ChatGPT ausgibt eins zu
eins, ohne das zu reflektieren.Und dann ist es wie gesagt auch
schon oft so, dass die Antwortenzwar sehr gut klingen, aber vom
Inhalt oft falsch sind. Dasheißt, wir müssen wegkommen
von Aufgabenstellungen, dieeinfach nur Wissen abfragen,
sondern man muss hinkommen zurAufgabenstellung, die
Zusammenhänge abfragt. Oder mankann auch ChatGPT in die
universitäre Lehre oder auch indie Schullehre integrieren,
indem man sagt Kommt, hier isteine Aufgabenstellung, lasst
euch das mal von ChatGPTbeantworten. Aber dann
reflektiert die Antwort auch.Also was ist gut daran? Was ist
schlechter dran? Genau solchePunkte, das muss in Zukunft viel
verstärkter gemacht werden. Dasist natürlich auch Aufwand für
für die Dozierenden und fürdie die Lehrenden im Allgemeinen,
weil man eben, so sag ich, dasmal, Kategorie eins Aufgaben
einfach
Faktenwissen abfragen, nichtmehr so gut einfach machen kann.
Da also die die Studenten sindja nicht blöd, die, die wissen
genau, dass diese Tools ebennutzen können und also meiner
Meinung nach sollen sie das auch,weil KI wird nicht mehr
verschwinden aus unserem Leben
und wir müssen einfach lernendie damit richtig umzugehen.
Andy: Also fast schon in dieRichtung, oder nicht nur fast,
aber ja, in die Richtung von demwas was an die gerade sagte.
Dass KI alleine eben nicht dieAntwort ist, sondern das ist
auch immer eine Einordnung desGanzen braucht und man sich eben
nicht hundertProzentig draufverlassen kann, sondern dann ist
eben eine andere Fähigkeit,gibt also ein anderes das, was
zu was zuvor war, das bekommeich auch so ein bisschen mit.
Wenn wir nämlich jetzt in dieGeschichte abbiegen. Die
klassische Prüfungsleistungenim Geschichtsstudium ist ja die
Hausarbeit,
also viel schreiben und eskönnte man das ja natürlich
von der Maschine übernehmenlassen. Also ich, ich bin selber
leider noch nicht ganz so tiefdrin, aber es gibt sicherlich
auch eine KI, mit der man einekomplette Hausarbeit schreiben
könnte. Klar, und das erfordertdann natürlich ganz neue, auch
Prüfungsaufgaben, was ganzinteressant, so auch aus der
Sicht von mir als als Lehrender,sich da mal Gedanken darüber zu
machen, was die Zukunft bringenkönnte.
Sebastian: Genau. Und man mussauch lernen, wie man Richtige
Prompts jetzt zum Beispiel fürChatGPT formuliert. Also wenn
ich da eine schlechte Fragestelle, dann kriege ich auch
eine schlechte Antwort. Undeinfach diese Kompetenzen zu
haben, dass man eine Fragerichtig formulieren kann, da
macht man sich im Prinzip jaselber schon Gedanken drüber.
Also im Prinzip ist das ja auchschon eine Auseinandersetzung
mit dem Thema und eine eigeneLeistung.
Florian: Wie ist das. Ich habejetzt zum Beispiel, wenn ich da
rein grätscht,
ich hab's jetzt, Ich finde esimmer wieder sehr aktuell und
und nah am Zeitgeist, weil Artehat jetzt vor ein paar Tagen
eine Umfrage auf YouTube auchgestartet, wo die Leute mal
sagen sollen, wieso ihr ihrePosition zu Kursen habe ich das
Problem auch mal rein gepostet.Wenn man zum Beispiel ChatGPT
was fragt und eben zum Beispielzu einem historischen Thema,
dann hat das Programm meinesErachtens diese Tendenz,
krampfhaft eine Antwort zuliefern. Ob die jetzt plausibel
ist oder nicht, spielt keineRolle. Erst mal was raushauen
und der Benutzer wird dann quasischon antworten, ob er das für
richtig hält oder nicht. Unddann kann sich quasi beim
nächsten Mal nochmal wasüberlegen. Also ich habe das
zum Beispiel auch schon gehabt,dass da ich habe ein Programm
was gefragt, als dieses Programmwas gefragt ist, hat mir eine
Antwort gegeben. Ich hab gesagt,das scheint mir nicht plausibel.
Ich finde nicht das, was dusagst. Dann gab es mir eine neue
Antwort, dann noch mal eine neueAntwort wie Wie ist das zu
erklären? Zum Beispiel Wieverstehe ich das? Warum macht
das Programm das?
Andy: Ja, das Beantworten, wennihr wollt. Echt? Kannst du das?
Ich bin gespannt. Okay. Ja. Dasnennt sich Halluzinieren auch in
Fachsprache. Also, wenn dasModell Dinge erfindet, die gar
nicht da sind, die aber trotzdemplausibel sind und, ähm, ja,
das liegt im Wesentlichen daran,dass es sein Bestes tut, die
Frage richtig zu beantworten.Und wie gesagt, am Ende des
Tages ist es fancy Statistik.Also es versucht eine Antwort zu
liefern, die möglichst gut,möglichst gut zu dem passt, was
es gelernt hat und was, ähworauf das Modell sehr stark
trainiert wurde, ist einwohlgeformten Output zu liefern.
Also der, äh, ja innatürlicher Sprache formuliert
ist, möglichst keine reinsprachlichen Fehler enthält und
plausibel wirkt und das ist ebendas, was dann darüber
hinwegtäuscht, dass dieeigentlichen Informationen dann
sehr schlecht aussehen können.Das heißt die, die Overflow
mögliche Güte, die ist sehrhoch bei diesen Modellen
mittlerweile
aber, die das Herstellen derZusammenhänge, das ist noch ein
bisschen unterentwickelt und dawird auch stark dran gearbeitet,
dass das die Antworten, die esliefert, relativiert. Also
zwischen dem darunterliegendenModell und dem Nachfolger gibt
ihr AH, hat man da schon einenmerklichen Unterschied
feststellen können, dass esviel stärker mittlerweile
relativiert und sagt DieInformationen, die ich gerade
geliefert habe, die könnenfalsch sein. Da bin ich mir
nicht ganz so sicher. Und soweiter. Also das heißt, es wird
mittlerweile schon auchberücksichtigt,
dass da ein bisschen Disclaimerauch immer dabei ist und ja, das
Halluzinieren, das kann kann vonvon allem Möglichen kommen. Vor
allem ähm, ja, ich glaub out ofscope.
Ähm äh, wie nennt man das nochgleich? A Out of Scope Input?
Also wenn das Modell etwaserhält, worauf es nicht so
wirklich trainiert worden ist,dann halluzinieren die besonders
gerne. Also das heißt, sehrschwierige Fragen erhalten dann
oft sehr kreative Antworten, diedoch irgendwie dann realistisch
wirken, aber es nicht wirklichsind und den KI Modellen, die
wir derzeit haben, dasabzugewöhnen. Das ist im Moment
eine der größtenForschungsfragen oder einer der
Bereiche, an denen am meistengearbeitet wird. Also die
können sehr gut lügen,sozusagen ohne böse Absicht. Oh
ja, ja, die spinnen einfachSeemannsgarn. Dann kann man
sagen.
Florian: Wir hatten es mal ineiner anderen Folge, da hatte
ich das schon wie vom Donnergerührt. Beric das, dass ich
zum Beispiel was zuRegionalgeschichte ein Thema
gemacht hat, einfach mal ausSpaß an der Freude, um mal zu
gucken, was es so kann. Und eshat mir schwachsinnige Antworten
geliefert, als ich gesagt habewo sind die Quellen? Dafür
wurde ich sehr stutzig, weil dieQuellen wirkten extrem plausibel,
waren aber erfunden. Da hat michwirklich das ganze so ein
bisschen fragen lassen Warummacht das Programm das jetzt? Da
ist das eher darauf ausgelegt,mir krampfhaft eine Antwort zu
geben, als eben denWahrheitsgehalt dessen, was da
sagt, irgendwie zu prüfen undwie was wird das für
Auswirkungen haben, Wenn wir inZukunft dann da sitzen haben,
dann quasi beim Peer reviewen?Das Problem, dass unter
Umständen sogar Quellenangaben,sagen wir mal, man kennt das ja
irgendwie, so ein Aufsatz in soeinem lokal geschichtlichen
Blatt oder so was, das manirgendwie nicht außerhalb der
des Landkreises irgendwieüberhaupt in die Finger bekommt.
Wenn da dann solche Sachenerfunden werden und man so
schwer nachprüfen kann, wirddas echt spannend.
Andy: Ich finde, das istgenerell, das ist generell die
Krux an diesen KI Systemen, diejetzt Verwendung finden. Also
sprechen jetzt von diesenSprachmodellen natürlich
vorrangig, dass da so eineAnthropomorphisierung
stattfindet, alsoVermenschlichung einerseits.
Andererseits gibt es aber auchso die Fraktion, die dann so in
Richtung ganz klassischesComputersystem hingeht und ich
glaube, daher rührt auch diese,diese Unsicherheit bei den
verschiedenen Fraktionen, die esgibt. Es gibt ja die einen, die
sagen, wir müssen die KIumarmen und ja willkommen
heißen. Die anderen wünschensich das total weg und haben die
absoluten Dystopien vor Augen.Und da so ein Gleichgewicht zu
finden, das finde ich schon sehr,sehr spannend. Und deswegen
finde ich, ist es wahrscheinlichwirklich eine sehr große
Herausforderung für die Lehre,einerseits damit irgendwie den
richtigen Umgang zu finden, weilman glaube ich, deutlich mehr
Arbeit investieren muss in denCheck der der ganzen Arbeiten
und der ganzen Informationen,die von Studierenden eingereicht
werden. Was also, dass derArbeitsaufwand muss enorm sein.
Im Gegensatz dazu, es ist dawieder so dieses diese und
dieses Ungleichgewicht, dass dieStudierenden, wie du es ja schon
gesagt hast. Sebastian Ichglaube, ich bin mir nicht sicher,
ob Sebastian oder Andy war.Überhaupt glaube Sebastian,
dass die halt einfach relativunreflektiert so Computersystem
mäßig, so wie ich frag jetztmal Google, da irgendwie ein
paar Fakten abfragen und dasErgebnis haben wir ja gerade
erwähnt. Also das ist extreminteressant, aber ich glaube, du
hattest gerade auch Luft geholtSebastian darüber was sagen
eigentlich dazu?
Sebastian: Ja, genau zu dieserHalluzination von Quellen. Das
war vor allem jetzt bei GPT 3
sehr häufig so, dass da Quelleneinfach erfunden wurden von dem
von der KI. Mittlerweile gibt esja GPT 4, da ist es schon etwas
besser geworden. Also da werdenjetzt auch Links zu den Papers
mitgeliefert, sodass manzumindest verifizieren kann,
dass diese existieren. Ob dasjetzt wirklich stimmt, was der
Chatbot behauptet, dass dadrinsteht, das ist nochmal eine
andere Geschichte, aberzumindest werden jetzt mehr
Quellen mitgeliefert.
Andy: Ich hätte eine kleinetechnische Frage, und zwar Ich
habe mal gehört, dass man garnicht mehr richtig
nachvollziehen kann, was die KIwirklich macht, sondern wirklich
nur den Input hat und dann daswas rauskommt. Immer Blackbox
als oder? Ja, weil ja das ebenauch als Box bezeichnet. Ja klar.
Deswegen fragt ja so wie gesagt,das hängt ein bisschen von der
Netz Architektur und auch vonder Größe des Modells ab. Die
Large Language Models, dieheißen nicht ohne Grund so,
dass das heißt, je größer diesind, desto schwieriger ist es
auch, das Nachvollziehen, aberes ist nicht unmöglich. Also
das heißt diese, ähm, ähm, ja,Nachvollziehbarkeit, Forschung
quasi, die ist schon sehrwichtig und da wird auch einiges
darin investiert zu verstehen,warum macht das Modell das so?
Und man kann auch eben den denOrt gewisser Features oder eben
Elemente Information Elemente inNetz lokalisieren und auch
modifizieren. Also das heißt,man kann das Modell dann auch
dazu bringen, etwas Gewisses zusagen. Also man kann zum
Beispiel den Wert für einengewissen Ort einfach austauschen
im Modell selbst, und dann wirddas behaupten, dass der
Eiffelturm in New York steht,nur weil ich eben New York und
Paris ausgetauscht habegegeneinander. Ah ja, und das
ist eben auch sehr wichtig, umdiese Halluzinationen dann
aufklären zu können undbeseitigen zu können. Das
heißt, da wird schon auchmanuell bzw teils automatisiert
geschraubt an den Modellen undversucht sie eben erklärbar zu
machen. Aber ja, das ist haltauch wieder eine Menge Arbeit
und hat eine gewisseKomplexität und kann halt nicht
für jeden Einzelfall dann immerauch geleistet werden. Wir
werden sehen, ob in Zukunft diedie Modelle dann auch ja bessere
Features für den User bieten,um die Erklärbarkeit des
Modells auch für diesen zugewährleisten. Also das Modell
über sich selbst zu befragen.Das ist schon was, was dann auch
wünschenswert ist.
Und generell wollte ich auchnoch eben auf das Thema Lehre
zurückkommen. Ich glaube, esist wichtig, dass man KI auch
lernt und einsetzt, um nicht einpraxisfern Unterricht irgendwie
dann passieren zu lassen. Dennja, ich habe das, ich bin auch
gelernter Übersetzer. Ich habvor Urzeiten auch mal ein
Übersetzer Studium gemacht unddamals ist das mit der KI so
langsam losgegangen und ich war2013 mit dem Doktorat dann auch
fertig. Das heißt, ich war nochnicht so wirklich in der
Blütezeit, äh, äh, im Studium,wo das losgegangen ist. Ich habe
das so 123 Jahre versäumt undso um zwölf 13 rum, da haben
sich die die großen technischenGrundlagen eigentlich entwickelt,
a um so 15, 16 rum, da ist dasdann auch zu den Usern gekommen
und richtig gut geworden. Alsoda hat Google Translate zum
Beispiel einen merklichen Sprunghingelegt und die PL ist dann
auch gekommen usw oder was dannrichtig gut war AM Und ja, der
Punkt ist eben die dieÜbersetzerin Übersetzer in in
der im Berufsalltag, dieverwenden die Tools dann und
warum sollten wir dann imStudium den Leuten verbieten,
diese Tools zu verwenden? Klar,wir sollten ihnen beibringen,
dass sie diese kenntlich machen,also dass sie quasi ja nicht
plagiieren sozusagen. Ich kannja auch von der Maschine
abschreiben. Ah und und das isteigentlich schon das Wichtigste.
Dann. Man sollte sie sogarauffordern, KI zu verwenden und
nur so kann man auch einenkritischen Umgang dann damit
lernen und eben sie auch dazuanhalten, kenntlich zu machen,
wo sie KI verwendet haben undwie sie die Passagen auch
bearbeitet haben. Also ich findeda jetzt sehr interessant, den
den sozialen Aspekt bei dieserFrage, den, die du gerade
aufmachst, an die nämlich
KIs verleihen ja eigentlichOttonormalverbraucher und sage
ich mal, Normalos,Nicht-Akademikerinnen
Fähigkeiten, für die ihneneigentlich jedes Kontext
Verständnis fehlen würde. Dasmuss man ja mal bedenken, dass
wir hier so eine Egalisierungdadurch erleben könnten. Das
wird man noch sehen. Undgleichzeitig hilft es ja auch
wirklich, dann
wirklich ein Verständnis oderoder quasi so eine, so eine
Entfaltung oder so was dafür zuentwickeln. Also ist das
vielleicht. Also ich weiß nicht,ich bin, ich bin mir nicht
sicher, aber das ist jetztsowieso alles in die Glaskugel,
Geschaue, ob es wirklichmöglich sein wird und umgesetzt
werden wird, dass man immerkennzeichnet, wenn man eine KI
verwendet, weil KIs javermutlich in dermaßen vielen
Lebensbereichen Einzug haltenwird. Das ist sehr so die
Prophezeiung, dass wirinzwischen dann gar nicht mehr
wissen, wer, wie, was wo. Hilftdir das jetzt? Sebastian oder
Andi? Wer auch immer? OderSebastian? Ich habe dich vorhin
wie das abgeschnitten.
Sebastian: Ja, klar. Also, daswird schwierig sein. Also, ich
bin. Ich denk, man wird KIgenerierte Texte nie zu 100 %
identifizieren können. A esgibt ja mittlerweile schon ganz
viele Detektoren im Internet,die behaupten, mit 99,9 und neun
Prozentiger WahrscheinlichkeitKI Text zu erkennen. Also
einerseits stimmt das nicht,also die Fehlerquoten sind doch
schon noch weit höher und dieKI wird ja auch immer besser so
und damit der Detektor mithaltenkann. Also muss der ja auch
trainiert sein und das wirdimmer ein Katz und Maus Spiel
sein und der Detektor wird immerhintendran sein, Der wird es nie
zu 100 % schaffen. Ja, wirmüssen glaube ich einfach eine
Kultur etablieren, in der eseinfach selbstverständlich ist,
solche Sachen zu kennzeichnen.Ist natürlich jetzt
utopisch, sich so wasvorzustellen und dass das
niemand trotzdem ausnutzen wird,um Baudet Nee, ich habe den Text
geschrieben.
Ich denke, das kann man nichtverhindern.
Ja, müssen irgendwie dem demPunkt der Moral da weiter
ausbauen, ausbauen und denLeuten auch erklären.
Andy: Aber mal blödes Beispiel,dass man man kennzeichnet ja
auch nicht, wenn man sich Wissenaus Fachbüchern entnimmt, um
sie in einer Hausarbeit also essei denn, es geht explizit um
die Quelle. Moment, Sekunde. Ja,also okay, ich trenne das jetzt
mal natürlich. Es gibtnatürlich die, die Quellen, die
ich angeben muss, das ist klar.Aber mein Gesamt wissen, was
sich durch den Konsum vonFachliteratur oder oder
überhaupt Literatur habe. Ja,also der gesamt Input der in
mich hinein strömt, den kannich ja nun schwerlich als Quelle
irgendwie angeben. Und soähnlich könnte man ja nun auch
eine KI verstehen. Na ja, imEndeffekt, Karol musst du ja
trotzdem für alles was du sagstnen Quellen Stelle haben, was in
dem Fall dann etc. Also na jaokay, okay, okay, ich weiß was,
was du meinst. Dieses über dieJahre aufgefangenen wissen, was
man irgendwie hat. Wenn man Aberes darfst du theoretisch halt
nicht so in einewissenschaftliche Arbeit
reinschreiben. Zusammenhänge,die ich herstelle als
Wissenschaftler, ja, die diebelege ich dann ja nicht. Ich
sag dann hier steht dieses, dasteht jenes und ich stelle jetzt
einen Zusammenhang dazwischenher und der die die Grundlage,
diesen Zusammenhang herstellenzu können, die habe ich mir
auch angeeignet. Das ist ja auchTraining sozusagen, das da in
mich rein geflossen ist. Ichglaube, in die Richtung geht das
ja. Und ja, und die die KI ja,die macht was. Was ganz
Ähnliches. Äh, die Frage isthalt ja, was bedeutet das dann
praktisch? Also was mache ichdann mit mit der KI? Also die
ist letztendlich, es ist einWerkzeug, also ich kann das zum
Guten wie zum Bösen das Staatverwenden, wie ich auch.
Sebastian: Ich Ich vergleichedie KI gerne mit einem
Taschenrechner. oh.Mittlerweile wir wir ja wir. Wir
verwenden ja ganzselbstverständlich den
Taschenrechner.
Andy: Achso, okay, ich dachtevon der von der, von der
Funktionsweise her, dass wirjetzt ein bisschen okay hm hm.
Sebastian: Genau. Und einmalnoch zu dem Punkt vorhin, also
das war es wurde angesprochen,dass wir auch den Leuten
erklären müssen, wie so eineKI funktioniert. Wir müssen den
Leuten auch immer nochbeibringen, wie man rechnet.
Aber natürlich dürfen siesolche Hilfsmittel wie ein
Taschenrechner irgendwann abeinem gewissen Grad verwenden,
weil man dann davon ausgeht,okay, die, die können plus und
minus und mal geteilt größtenaber da selber machen, er.
Florian: Das war das, was ichvorhin noch ansetzen wollte für
mich jetzt, weil wir gerade vonMoralität und so war da noch
die Rede hatten, einenTaschenrechner, um jetzt deine
Analogie zu nutzen einenTaschenrechner führt etwas aus,
das seit Ewigkeiten etabliertist und normalerweise sitzt da
niemand zwischen mir und demTaschenrechner oder es sitzt
niemand irgendwie im Hintergrund,der dem Taschenrechner in seine
Datenbank eingeben kann. Und abjetzt sagst du, dass zwei plus
zwei fünf sind. Bei einer KIist das Spannende für mich Wir
hatten es jetzt vorhin schon.Die Sachen werden gefüttert,
die Sachen werden betrieben vonvon Leuten. Was haben wir
überhaupt eine Möglichkeit, daeine Transparenz zu wahren, um
zum Beispiel zu verhindern, dassganz gezielt auch gerade
hinsichtlich solcher Sachen, wiewir es jetzt eben hatten,
geschichtlicher Fakten oder, sowas da. Du hattest, du hast
vorhin gesagt, wenn ich will,kann ich quasi der KI
eintrichtern, der Eiffelturmsteht in Paris, einfach indem
ich in New York, weil icheinfach den den Location Code
quasi für Paris mit New Yorkvertausche. Wenn wir da schon
von Moralität reden, wie, wie,wie sind wir? Inwieweit sind wir
denn da eigentlich um eineTransparenz zu haben? Was mit
was wird die KI gefüttert? Wasmacht die KI, was kann die KI,
Wer kontrolliert die KI?
Andy: Ich denke da immer andiesen und von was und.
Florian: Was kann die.
Andy: Dann? Konstantin von Notz,der irgendwie vor zwei Monaten
oder drei Monaten gesagt hat,was war irgendwie, Man müsse
die geheime Formel bei KIprüfen können, wo ich so
dachte WTF. Das ist eindigitaler Experte. Der redet von
einer geheimen Formel, diegeprüft werden kann. Ich halte
das für sehr schwierig. Aberjetzt deine Frage, Flo an Andi
an Sebastian Ich bin gespannt,was geantwortet.
Florian: Wird. Ja, ich auch.
Andy: Ähm, ja. Letztendlichgeht es halt um Regulierung.
Also ich kann was vorschreiben.Das heißt nicht, dass das dann
auch so genau passieren wird,aber ich kann es halt ahnden,
wenn ich es dann nachweisen kannals weil keine Ahnung.
Straßenverkehrsordnung,Waffengesetze. Wenn man es ein
bisschen dramatischer haben will,ist das ja genau dasselbe. Ich
darf da gewisse Dinge nicht tun,aber ich kann sie trotzdem gut
tun. Also die die Regulierung,die kann was nicht verhindern,
aber sie kann es zumindeststeuern und hier wird es halt
ähnlich werden, mit einemgroßen Unterschied. Und der ist
halt die die Singularität. Unddie müssen wir auch mal ein
bisschen ansprechen. Also wirwissen nicht, wie schnell sich
das weiterentwickeln wird undauf welche Art wir unser unsere
Fähigkeit, die Zukunftvorherzusagen. Was das, was die
Technologie anbelangt, die wirdweniger gut oder das heißt die
die Szenarien breite sozusagen.Also der Trichter, der sich da
auftut, der wird immer breiter.Also in wie viele Richtungen das
quasi sich entwickeln kann. Undda ist dann die Frage, ob eine
Regulierung dann überhaupt nochfunktionieren kann. Sieht
derzeit mal schon so aus. Alsodie EU, es hat ja da eine
Vorreiterrolle, die versucht,sich da wirklich ins Zeug zu
legen und praktikable, aber auchnützliche Regeln zu schaffen
dafür, was man darf oder nicht.Auf der anderen Seite haben wir
halt China ist das Gegenbeispiel,wo der Technologie STANDARD
ähnlich hoch ist, aber wo dieRegulierung ganz anders aussieht.
Nicht unbedingt schwächer, nuranders ausgerichtet. Also alles
was irgendwie dem Staat nutzt,kann man und darf man dort ja
machen und kriegt dann sogarnoch Milliarden Dollar dafür.
Ähm, ja. Also das heißt, esist eigentlich die Ausrichtung
anders und was dann langfristigpassiert und ob sich das auch
von einem quasi totalitärenStaat einsperren lässt, das
werden wir sehen. Ja, ja, und eserinnert ein bisschen an die, an
die Genetik, an die GentechnikDiskussionen in den frühen
Neunzigern. Da glaubte jeder,dass wir jetzt dann alle gleich
mit drei Augen und wir haben umlaufen, wenn wir nicht aufpassen.
Das sind so ein bisschen dieHorrorszenarien, aber ja, auch
da haben wir es irgendwiegeschafft, das zu regulieren und
auch da haben wir dann trotzdemunbeabsichtigte Effekte gesehen.
Und äh, ja, Gentechnik, freiesEssen, das ist so ein bisschen
eine Illusion, weil da gibt eseine Menge Kontamination. Und
wenn da eine Pharma Gentechnikverwendet und daneben nehmen
müssen, fällt vom Bauern, dersagt, er macht das nicht, dann
kann er nicht sagen, seinGetreide gentechnikfrei ist. Da
habe ich dann eine Nation und dahabe. Ich da einmal ganz kurz
rein, weil als Historiker, wasdie Geschichte der der
Gentechnik angeht, habe ichschon was ganz Interessantes
gelernt. Und zwar ist es jaeigentlich so Gentechnik heißt,
man greift in das Erbgut desEssens ein und verändert das.
Das ist ja verpönt. Mehr oderweniger, ja. Was aber eigentlich
in der Essens Industrie oder inder Nahrungsmittelindustrie
früher gemacht worden ist, wieall oder fast all unsere
Pflanzen, die wir essen und zurNahrungsmittel entstanden sind,
ist zum Beispiel mit atomarerBestrahlung, was bis heute immer
noch passiert. Das ist wiederumnicht Gentechnik, Aber trotzdem
ändern sich da was. Wir wissennur nicht was. Okay, wow.
Ja, das ist halt Beschleunigung,also Trial and Error, die die
Gentechnik, die versucht, dasquasi auf eine intelligente,
erklärbare Weise zu machen unddu sprichst da so das
Atomzeitalter an, also in denFünfzigern, da gab es ja schon
eine riesen Euphorie, was unsdie Atom Technik alles bringen
und wir werden nie wieder fürStrom bezahlen. Aber wir
schaffen jetzt wahnsinnig tolleneue Nahrungsmittel. Das
Ergebnis war dann ein bisschenüberschaubar. Also Sprossen
cool. Ach ja, das ist so einErgebnis, wenn man Kohle quasi
in ein Atomkraftwerkreinschmeißen und die Augen
zumacht und lalala sagt. Undgenau dann hat man hinterher
lustiger aussehenden. Kohl. Aberja, den Welthunger hat man damit
nicht gelöst.
Florian: Und enttäuschenderWeise leuchtet da auch nicht im
Dunkeln, was auch.
Andy: Ist.
Ja, und das hat sich dann haltweiterentwickelt
in eine mehr erklärbare Schiene,aber trotzdem auch in eine, die,
die die Gefahr des Ausbruchs mitsich bringt. Also wir reden hier
von Technologien, wo wir nichtwissen, ob die kontrollierbar
bleiben werden. Und deswegen dieAnalogie zur Gentechnik, weil ja
die die Gene, die äh ja, diekriegen ja Flügel sozusagen, so,
die kann man schwer einsperren,vor allem, wenn man die dann in
der Landwirtschaft einsetzt. DasGenmaterial, ja, das wird
weitertransportiert, auch wennwir das
in uns selber reingeben. Alsowenn wir das Essen. Über
Generationen gegebenenfalls. Ja,genau, ja, das kommt ins
Grundwasser. Ja, die, daskontaminiert sich über die eben
Pollen, Pollenflug. Und soweiter. Und jetzt bei der KI ist
das halt so ähnlich. Also wirwissen nicht, ob wir es schaffen
werden, die KI nachhaltig zukontrollieren. Vor allem ein
großer rote Block. Hier ist janoch die Robotik, denn sobald
die Dinger mal anfangen können,dann selber Maschinen zu bauen,
die ihren Vorstellungenentsprechen und die die
physische Welt zu verändern,stärker, dann wird das noch mal
unkontrollierbarer. So, das sind,glaube ich, so ein bisschen die,
die Dinge, die eben die dieSingularität so ah ja, so
bedrohlich machen. Also dass dasein Punkt ist, wo wir nicht
dahinter blicken können. Manwir konnten nie in die Zukunft
blicken, wirklich. Aber wirkonnten relativ sicher sagen,
wie sich die Technologie in dennächsten zehn Jahren entwickeln.
Und dieser Zeitraum, derschrumpft immer näher zusammen.
Früher in der KI, da warenfünf Jahre ein überschaubarer
Zeitraum. Mittlerweile sindfünf Monate schon schwierig. Es
kommt fast jede Woche irgendwasmittlerweile Bahnbrechendes raus,
wo früher Monate oder Jahredazwischen waren und na ja. Also
was ist diese Unsicherheit? Alsowas ist das ist wirklich das ist.
Und. Bedrohlich, faszinierendund bedrohlich. Ganz genau so
ist es. Also insofern kann ichschon nachvollziehen, dass es da
diese eine Fraktion und dieandere Fraktion gibt und
vielleicht dazwischenirgendwelche, die nicht so
richtig wissen, wie und was. Wasich ja wirklich beängstigend
finde. Wir haben ja geradedrüber gesprochen ist die
Tatsache, dass es jatatsächlich irgendwie
einerseits sinnvollerweiseBestrebungen gibt, das in
irgendeiner Art und Weisekontrollieren zu wollen.
Andererseits besteht natürlichdann das Missbrauchs Risiko. Das
hast du ja angesprochen, wasnatürlich bei bei einer
Potenzierung von Netzwerkeffektein richtiges Problem darstellt,
weil wir einfach nichtvoraussehen können, wie, was wo
was damit einhergeht. Und dasind wir so ein bisschen, oder
das ist so diese Ebene Genetikund wer weiß, wie lange wir
dann noch vorausschauen müssen.Ist ja wirklich auch die Frage,
Wenn ich jetzt höre, dass dieEU gerade daran bastelt,
irgendwie das Ganze einzuhegen,also KI einzuhegen und irgendwie
besser kontrollieren zu könnenoder eben Beispiel China, dann
denke ich mir so auch das wirdja letztlich auf einen Kampf
hinauslaufen. Auch klingt jetztein bisschen martialisch, Wisst,
was ich meine? Dass es hier umwirklich um eine hegemoniale
Semantik geht. Also es wirdletztlich das Sprach Modell oder
der Teil gewinnen, der dann dadrinne existiert. Also es geht
ja um die Repräsentanz in einerKI und da sind wir dann auch
wieder bei der Wissenschaft. Wiekönnen wir das denn
beeinflussen oder wie könnt ihrdas in der Lehre beeinflussen?
Ich weiß, das ist natürlichschwierig. Beziehungsweise wäre
noch die Frage zu stellen, aufwelcher Basis funktionieren
eigentlich eure Modelle? Woworauf? Kräfte zu haben? Habt
ihr da irgendwie eigene Modelle,die ihr verwendet? Oder ist das
ein Misch Werk? Aber trotzdeminteressant zu wissen, wie
können wir sicherstellen, dassbestimmte Menschen, bestimmte
Gruppen, bestimmte Themen auchdann bei der KI repräsentiert
werden und welche nicht?
Sebastian: Ganz schwierige Frage.Also ich glaube, da haben sich
viele schlaue Leute bereits mitbefasst und ich habe bisher
jetzt noch keine gute Antwortgehört, wie man das regulieren
kann. Das Problem ist ja ganzklar, dass wir einerseits die
Geschichte in der EU haben, alsowir in der EU. Wie schon gesagt,
wie es wird jetzt an einemRegulations Act gearbeitet, wie
man KI regulieren kann, aberselbst da besteht schon die
Gefahr, dass auf trotzdem aufGrundlage, obwohl alles
reguliert ist. Oder sage ich mal,es wird ja nur die unterste
Ebene reguliert. Also noch maleine Analogie aufzugreifen Wenn
ich jetzt einen Kuchen backenwill, dann brauche ich Zutaten,
also Mehl, Milch, Butter. Und soweiter. Und was die EU praktisch
sagt Die regulieren, dass dasMehl keimfrei ist oder dass es
noch nicht abgelaufen ist. Wasich jetzt als Bäcker aber mit
diesen Zutaten mache, wie ichdie zusammen mische, ob ich die
vielleicht noch stehen lasseoder da irgendwas anderes rein
mische. Das kann die EU nichtbeeinflussen. Eben. Und das, was
im Endeffekt dann beim Endnutzerankommt,
ist in dem Sinne nichtkontrollierbar. Und ich denke,
wir werden da ein großesProblem haben.Ich kann nicht,
ich kann mir keine gute Lösungaktuell vorstellen, wie das
Aussehen soll. Vor allem, weileben wie schon gesagt andere
Länder, andere Kontinente mitder mit der Frage ganz anders
umgehen. Also man müsste sicheigentlich einigen auf auf eine
Regulierung, aber das wird innaher Zukunft nicht passieren.
Andy: Einigen im Sinne vonglobal nicht nur genau auf ein
bestimmtes Gebiet bezogen,sondern eigentlich global.
Sebastian: Genau wie es war. Ja,damals, als FCKW noch überall
drin war. Da hat man ja auchirgendwann festgestellt oh, das
Ozonloch verschwindet und mankonnte das genau darauf
zurückführen auf FCKW. In demFall hat sich die Menschheit als
Ganzes wirklich einigen können,
FCKW zu verbieten und dadurchkonnte das Ozonloch verkleinert
oder sogar geschlossen werden.Aber es musste eben erst mal ein
großer Knall kommen, dass manfestgestellt hat Oh, die
Ozonschicht ist weg und wirbrauchen die zum Überleben.
Florian: Das reicht heute janicht mehr. Ich meine, schaut
mal globale Umweltpolitik und so,na ja.
Andy: Egal. Na ja, das ist das,das meine ich ja, das ist
tatsächlich das Problem, dasswir hier dann wirklich
verschiedene Bereiche sehenwerden. Also wirklich, da. Da
geht es dann um die Macht, umdie Macht, Vorstellung,wer das
Sagen haben könnte oder wer dasam besten beeinflussen kann. Und
wenn beispielsweise die USA soreguliert und die EU so
reguliert, dann kann es sein,dass das eine oder das andere
Gebiet und die Regionen nichtsie mal oder wie auch immer man
das nennen möge, das nach oderdas Nachsehen hat oder eben den
Vorteil hat. Das ist schon
irgendwie shady. Ja, so ist es.Erinnert auch ein bisschen an
die Abkommen zu Kernwaffen, alsoAtomwaffen. Ja, denn dort musste
man sich ja auch irgendwieübernational einigen, damit
quasi da alle mitspielen. Dennwenn einer nicht mitspielt, dann
bricht das ganze Kartenhausquasi zusammen. Und so ein
fragiles Gleichgewicht Gewichtwird hier auch gelten
einzustellen. Die Frage ist, obwir auch ein quasi Hiroshima und
Nagasaki dafür brauchen. Jetztin ein KI im Sinne gesprochen
oder ob wir das vorherhinkriegen. Also dann ja, die
Auswirkungen, die sind wirklichschwer abzuschätzen. Ja, und da
ist halt sehr vielVerhandlungsgeschick auch
gefragt. Und ja, die, diepolitische, das politische
Weltgeschehen, das ist im Momentein sehr, sehr großes
Fragezeichen, weil ja die, dieGlobalisierung, die ist ja
ziemlich
schnell zum zum Halt gekommen inden letzten Jahren. Also diese
Blockbildung, die hat sich jadann relativ schnell
entwickelt, wieder jetzt, diewir jetzt sehen, also mit auch
mit offenen Konflikten. Und ja,also das bleibt sicher spannend.
Und eine andere Frage ist dannauch noch da kommen wir wieder
auch auch wieder auf dieSingularität zurück. Ist, in
wiefern wir uns als auchverändern, denn wir werden
irgendwann nicht mehr wirklichmithalten können mit der KI.
Aber rein von derGeschwindigkeit her jetzt nicht
unbedingt von der generellen
Problemlösungskompetenz, abervon der rein quantitativen
Dimension her. Denn wir könnenvielleicht schwierigere Probleme
noch in absehbarer Zeit lösenals die KI, aber nicht so viele
auf einmal die gleichen.Dasselbe Problem aber zum
winzigen Bruchteil der Kostenlösen. A wie eine Menge
Menschen, die sich an so einProblem dran setzen und das der
Kostenfaktor. Der spielt ja aucheine sehr große Rolle, weil
jetzt ist das ganze einfachbillig zu haben. Irgendwen
fragen und abschreiben vonjemandem, das konnte man früher
auch. Also das heißt externeIntelligenz nutzen sozusagen.
Das ist ja nichts Neues, nurjetzt wird's richtig billig und
äh, ja, das wird dann sehrgroße Veränderungen mit sich
bringen. Um nicht ganz zudystopisch zu sein. Vielleicht
noch die Frage Worauf greift ihrdenn bei der Bild / Schrift
Erkennung eigentlich zu? Wie wieläuft das denn technisch bei
euch?
Das ist im Wesentlichen auch einTeil unseres Community
orientierten Modells. Also wir
sind eben der Ansicht, wennviele quasi zusammenlegen, dann
kann man gemeinsam mehr schaffenund das gilt auch für Daten.
Also bei uns spielt man haltseine Daten ein, kann seine
eigenen Modelle trainieren, mankann die auch dann öffentlich
zur Verfügung stellen. Alsofür registrierte Nutzer halt
natürlich, man kann dieöffentlich einsehen, aber wenn
man sie halt verwenden muss,dann muss man einen Account für
die Software machen. Äh, undwir können auch auf diesen
Daten trainieren, ohne dass wirjetzt die Trainingsdaten
weitergeben. Also das heißt,wir trainieren dann auch große
Sammel Modelle, die es den Userndann wieder ermöglichen sollen,
möglichst schnell einen gutenOutput zu kriegen, wenn sie
neues Material, äh Texterkennen wollen und ihre eigenen
Modelle damit dann wiederschneller zu verbessern. Denn
wenn ich jetzt 95 % ErkennungQualität beim ersten Durchlauf
ohne Training schon rauskriege,dass dann korrigiere und wieder
in Modell Training reinschmeiße, dann bin ich
wesentlich schneller, als wennich die ganzen Seiten zuerst mal
von Hand abtippen müsste und so,das ist quasi ja eben das
Genossenschaftsmitglieder. Soviele quasi tun sich zusammen,
um eben gemeinsam noch schnellerweiterzukommen. Also diese
Netzwerkeffekte, die versuchenwir auch zu nutzen. Und ja, auf
diese Weise können wir dannauch sehr große allgemeine
Modelle trainieren, die dannauch für mehrere Sprachen
funktionieren und sehr niedrigeFehlerrate auch ermöglichen.
Florian: Wie ist es denn wie wiegeht es denn bei euch weiter mit
der Entwicklung? Auch weil imMoment ist es ja so man gibt ein
Dokument ein und es spuckt einemdann relativ unecht, zitiert den
den Text aus. Das Programmarbeitet ihr daran, dass man zum
Beispiel dann irgendwie auch sowas hat, dass das eben das
Programm im AusspuckenTranskription Text zum Beispiel
die ja, die, die die sagen, istdoch die Editierung,die .
Andy: Ja.
Florian: Das Erscheinungsbild,eben das Originaldokument, die
Formation genau eben, dienachahmt. Oder wie, wie, wie
sieht das aus? Kann das das nochnicht? Oder wird das zu
schwierig?
Andy: Wir erfassen schon dieKoordinaten mit eigentlich. Also
ähm, ja, ja, ein SchriftSchnitt oder so gibt es ja bei
Handschriften nicht. Genau inder Form sozusagen. Man kann
schon eine Schriftart verwenden,die da irgendwie ein bisschen
ähnlich aussieht, aber imWesentlichen geht es uns
eigentlich um die Informationsextraktion, also den den Inhalt
der Dokumente zu extrahieren.Denn wenn ich das
Erscheinungsbild irgendwiereproduzieren will, das habe ich
ja eigentlich mit dem Scan schon.Also das heißt das kann ich
dann leicht transferieren undmir auch die Materialität bis
zu einem gewissen Punktanschauen. Uns geht es
eigentlich wesentlich imWesentlichen darum zu wissen,
was steht in dem Dokument drin.Und da bauen wir jetzt gerade
auch eine Trainierbar LayoutAnalyse ein, mit der man dann
die Teile des Dokuments auchlernen kann. Also wo das Modell
lernt, zum Beispiel auf einerKarteikarte. Was ist hier a Name,
Geburts, Datum, Beruf, was auchimmer, wenn das zum Beispiel in
der Einwohnermeldeamt Kartei ist.Da arbeiten wir gerade an einer
sehr großen auch. Ähm, dannkann man dem das beibringen und
kann dann die Sachen extrahieren,in eine Datenbank bringen,
statistisch auswerten usw. Dasist dann, wo es wirklich
spannend wird, auch fürhistorische Netzwerke,
Wissenschaften zum Beispiel.
Florian: Na ja, ich meine zumBeispiel so Sachen wie wenn du,
wenn du zum Beispiel AktenVermerke hast in historischen
Dokument, dass die dann am Randstehen oder so was. Dass das
Programm da teilweise ja nochnicht so richtig unterscheiden
kann, ist jedenfalls das, waswir als Nutzer mir so
aufgefallen ist. Dann wird haltso ein Wenn das Programm den
Aktenvermerk an der Seite sieht,dann wird er halt in den
Fließtext mit eingebaut unddann wird es wieder schwieriger.
Dann rausfinden, ob da wasirgendwie in Planung ist, dass
quasi.
Andy: Das was kann man schontrainieren. Ja, das gibt es
eigentlich schon. Also wir habenauch schon eine trainierbare
Layoutanalyse, die ist nur nochnicht so gut wie die neue
Version, die wir jetzt einbauenwerden, die mit sehr komplexen
Leads kommt die nicht so gutzurecht. Und wenn dieselbe Art
Element öfter vorkommt oderwenn sich Vorkommnisse von
diesem Element berühren, alsoeben Marginalien zum Beispiel.
Die spielen ja in historischenTexten eine große Rolle, die
kann man jetzt schon eigentlichrecht gut trainieren und dann
quasi auseinanderhalten vomFließtext und auch Seitenzahlen,
Titel usw, die kann maneigentlich schon als solche
identifizieren. Nur in Zukunftwird das eben noch besser gehen
und auch mit noch komplexerenLayouts. Dann ja bei dem Projekt,
wo wir gerade dran sind, dassdas da ist nicht nur ein
Kartenlayout drin, sondern jaein paar Dutzend Layouts wie wie
diese Einwohner-Meldekarteausschauen kann. Aber sie
enthält halt immer diedieselben Informationen, nur
anders angeordnet und ja,teilweise mit Schreibmaschine
ausgefüllt, teilweise von Hand.Die Vordrucke unterscheiden sich.
Und so weiter. Da dann trotzdemnoch die, die namens Felder zum
Beispiel rauszuholen. Das istdann im wo es dann ziemlich
spannend wird für sehr vieleDisziplinen.
Florian: Das macht die MassenErschließung von von von eben.
Ja, Massendaten, Mengen, Massebeständen in Archiven und
unheimlich viel schneller.
Andy: Genau.
Florian: Ist schon spannend.
Andy: Ich hätte da noch eineFrage an Sebastian, was die
Anwendung angeht in der Lehre.Ich meine, es gibt ja, es gibt
ja so die Prognose, dassinsbesondere jetzt diese Sprach
Modelle, also diese KI SprachModelle ja in gar nicht so
weiter Entfernung oder oder odergreifbare Nähe gewissermaßen
den Großteil des des unsumgebenden Textkorpus produziert
haben werden. Wie wird einem danicht Angst? Ich meine, wie, wie
kriegt, wie kriegt man daseingefangen? Wie wie geht man
gedanklich damit um, dass mandas irgendwie noch einigermaßen
eingefangen bekommt oder sichüberhaupt dem anpassen kann?
Gerade in der, in derWissenschaft und in der Lehre?
Sebastian: Also dass Phänomen,dass Texte von KI geschrieben
werden, das ist, das ist schonein bisschen älter. Also wenn
du dir mal ein Fußball Tickerzum Beispiel anguckst, da sitzt
kein Mensch mehr hintendran, derirgendwas tippt bei bei den bei
den Top spielen vielleicht nochah, jetzt aber jetzt
Regionalliga Südwest. Dapassiert nicht, passiert das
nicht mehr. Also das ist ist jaschon länger da. Und es ist
auch so, wenn jetzt neue Büchergeschrieben werden, die mithilfe
einer KI geschrieben wurden odersogar komplett von einer KI,
dann muss das gekennzeichnetwerden.
Andy: Ich wollt gerade fragen,sind es sind ja welche bekannt?
Ich, ich, ich habe das, da habeich nie drauf geachtet, dass es
so was gibt es ja spannend. OhGott.
Sebastian: Ich hatte mir maleinen Vortrag angehört von
Professor Wessels, von der UI.Hoffentlich sei jetzt nichts
Falsches in einer Uni im Netz.Genau.
Genau. Sie ist die führendeExpertin. In dem Bereich GPT und
Künstliche Intelligenz LargeLanguage Models in in
Deutschland. Und sie hatte ineinem Vortrag mal auf ein Buch
verwiesen, das ich vor ein paarJahren schon rausgekommen ist.
Also vor ungefähr eins vor vorzwei drei Jahren, dass entweder
teilweise oder sogar komplettvon einer KI geschrieben wurde.
Das musste aber dick und fettvorne draufstehen. So, und jetzt
kann man sich überlegen.
Andy: Dass die komischeQuellenangabe dann. Ja.
Sebastian: Erst mal.
Andy: Ja.
Sebastian: Erst erst mal das undich als Leser hat das für mich
den gleichen Wert. Wenn ichjetzt ein Buch lese, was ich
einfach nicht weiß, da stecktes nichts hinter. Das da
ja oder will ich, dass das einMensch geschrieben hat, weil ich
dem vertraue, weil ich weiß da,der kommt irgendwie auf andere
Gedanken, Schlüsse auf,strukturiere das anders,
muss man sich überlegen, dergibt ja jetzt auch schon. Es
gibt jetzt die Möglichkeit,auch schon Musik von der KI
komponieren zu lassen. So, undwenn ich weiß, dass diese Musik
eine KI geschrieben hat undabspielt, dann also in mir macht
das ein weniger als wenn ichweiß, das hat jetzt Beethoven
oder Mozart komponiert, aber.
Andy: Nur wenn du es weißt.
Sebastian: Vorher nur wenn ich.Nur wenn ich weiß das. Das ist
es nämlich. Also, ja, es ist.
Andy: Richtig. Besser
nicht verzerren. Ja, genau. Aberist das okay? Aber ich kann mir
vorstellen, dass das echt einProblem darstellt, oder? Für
die Forschung und die Lehre,dass irgendwie noch, also auf
einmal, auf der. Auf dieserkognitiven Verzerrung, es eben
irgendwie ausgeblendet zubekommen oder eingeblendet, je
nachdem, wie man es braucht. Undandererseits eben die, die die
rein wissenschaftliche Ebeneirgendwie zu berücksichtigen,
weil letztlich zählt, was amEnde rauskommt.
Sebastian: Ja, richtig. Alsowenn ich mir vorstelle, dass ich
in fünf Jahren ein Fachbuch inHand habe, wo in der Quellen und
im Quellenverzeichnis KI eins,Katowice zwei drei und so weiter
steht.
Also ich würde das das Buchnicht kaufen oder nicht
zumindest den Inhalt nicht mitdem Respekt entgegenkommen, wie
wenn es jetzt von einem Menschgeschrieben wurde. Anders. Man
muss aber auch dazu sagen, dasssolche Bücher, die werden ja
trotzdem noch Korrektur gelesen.Also da sitzt vielleicht
trotzdem noch einer hintendran,der das noch mal einordnet oder
Textbausteine verschiebt. Aberja, das ist, das ist eine
schwierige Frage.
Andy: Ich glaube, da kommt esein bisschen auch wieder auf
Qualitätsstandards, an denen jamenschliche Autorinnen und
Autoren auch unterliegen, wennnicht die die Parameter einer
Studie nachvollziehen kann. Alsowenn die, äh, ja angegeben
werden, wie die Studiedurchgeführt wurde und
vielleicht sogar, dass Datensatzverfügbar ist, dass das jetzt
mehr im naturwissenschaftlichenBereich, wenn das Ganze
reproduzierbar ist, sozusagen,dann ist mir das eigentlich
wesentlich im Wesentlichen egal,wer das geschrieben hat. Und das
ist, glaube ich, schon so einDing, wo wir mit den
Geisteswissenschaft ein bisschenhinterherhinken. Also ich würde
jetzt niemandem zu nahe treten,weil ich komme ja selbst aus der
geisteswissenschaftlichen Ecke,aber ich habe da immer ein
bisschen so an derWissenschaftlichkeit oder deren
Mangel gelitten. In denGeisteswissenschaften, also die
die Geisteswissenschaften, die,die
legen sich selber nicht sostrenge Regeln auf, weil quasi
die die
Nachvollziehbarkeit, dieReproduzierbarkeit, die
verallgemeinerbar, die ist nichtso stark gegeben wie bei den
sogenannten exaktenWissenschaften. Aber das muss
nicht so sein, denn man kannauch im in der Geschichte, in
der Sprachwissenschaft, wo auchimmer sehr Daten basiert,
arbeiten. Und ich glaube, da, damuss die Geisteswissenschaft,
wenn sie überleben will, auchhin irgendwie. Also man muss
quasi, da dieseQualitätskriterien irgendwie
auch stärker in den Fokusrücken und zeigen, warum ist
das wirklich so? Und dann kommeich zu diesem Schluss. Oder ist
es am Ende dann so, dass dieeine Hälfte der Fachwelt dieses
sagt und die andere jenes? Ja,also dieser Theorien Streit, der
ist ja, dass ein bisschen findeich immer ein bisschen schwierig.
Und bei wissenschaftlicherLiteratur, da bin ich
persönlich jetzt nicht soempfindlich. Ob das eine Kari
geschrieben hat oder oder weranderer. Und und auch wenn die
KI es irgendwann schafft, ichweiß nicht, ob es nicht schon
so weit ist, bessereliterarische Texte zu schaffen
als Menschen oder sie muss janicht bessere schaffen als alle
Menschen, sie muss nur bessereschaffen als die meisten. Und
das ist für viele Bereiche inder KI eigentlich schon der Fall,
dass sie denn denDurchschnittsmenschen bei weitem
schlägt, also dass sie quasieins schon ein sehr gutes
Ergebnis liefern kann. Und ja,am Ende führt das dann wieder
in den Markt rein, irgendwie.Also Angebot und Nachfrage
sozusagen. Also ich glaube, daist viel auch irgendwie so ein
bisschen menschlicher Stolzsozusagen dabei. Da kommt jetzt
was was Neues nach, was unseigentlich Konkurrenz macht.
Aber ich glaube, da müssen wireinfach ein bisschen offen sein
und mal schauen, wie wir dannirgendwie, ob und wie wir mit
dem Ganzen dann auchverschmelzen. Denn irgendwann,
ja, wie gesagt, wenn wir dairgendwie dann noch eine Stimme
haben wollen in dem ganzenSystem, dann werden wir früher
oder später auch irgendwie daeine gewisse Verschmelzung
akzeptieren müssen oder ebeneingehen müssen. Und sind wir
wieder bei der Singularität?Aber wahrscheinlich haben wir
dann so eine zwei oder dreiKlassengesellschaft? Also es
gibt die, die sich das leistenkönnen, die nutzen zB T4 oder
so und die, die das Geld nichthaben, die 20 $ aktuell oder
was wie viel das kostet, diesind dann bei drei null oder
drei fünf und da merkt man jaschon die Unterschiede. Also das
ist ja das krasse, wie, wiestark die sich inzwischen
wirklich unterscheidenvoneinander. Das heißt, man
kann dann schon sagen okay,dieses Buch ist geschrieben von
drei null, oh Gott.
Florian: Was sowieso eineGelegenheit, eine Art Umdenken
zum Beispiel gerade in dieGeschichtswissenschaften auch
ein bisschen im Aufbau desFaches an sich dazu anzustrengen.
Und zwar wir haben ja im Momentimmer noch diesen Fokus. Willst
du der Geschichtswissenschaftenwas sein, musst du publizieren.
Das schließt natürlich Leuteaus, wie zum Beispiel mich, die
nicht gerne oder nicht gutschreiben können, die mündlich
zum Beispiel stärker sind, aberzum Beispiel beim Hausarbeiten
schreiben jedes Mal dieabsoluten Motten bekommen. Wäre
da nicht jetzt vielleicht eineMöglichkeit auch mal zu sagen
okay, die KI nimmt uns das eh inZukunft zum guten Teil ab.
Vielleicht sollte jetzt auch maleine Verlagerung des ich sage
mal Anforderungsprofilstattfinden. Das ja die
Hausarbeit als das Prüfungsmedium vielleicht nicht ganz so
relevant mehr sein sollte,sondern vielleicht andere Sachen
wie zum Beispiel die Vermittlungvon Wissen etc. die mündliche
Verarbeitung vielleichtrelevanter wird.
Andy: Aber für da muss ichEntschuldigung, ist es da ist
gleich alle was sagen. Aber damuss ich noch mal ein Gespräch
erinnern, das du und ichmiteinander geführt haben vor
Ewigkeiten, wo du mir genau deinLeid geklagt hast über deine
verbalen mündlichenFähigkeiten. Aber eigentlich so
diese schriftlichen Nein, sorry,aber das gibt es jetzt schon
seit zehn Jahren, dass dueinfach nur das rein diktiert
irgendwo, was du gerade sagstund dann einfach nur noch mal
kurz Korrektur liest. Also sorry,das ist ein bisschen so.
Florian: Einfach ist es nicht.Das probiere ich jetzt schon
seit einer Weile und so, also woer zum Beispiel kann sich aber
das ist ja eine andere Sache,aber nicht. Ich meine halt
generell anders als dasAnforderungsprofil, weil aber
das ist, weil es halt eben sehrschriftliche Fächer sind. Ist
jetzt vielleicht eben dann jetztder Zeitpunkt, wo man wirklich
mal innehalten sollte undnachdenken sollte. Ist die
Schriftlichkeit dieses Fachesdann noch so entscheidend?
Sebastian: Ja, ich ich denke,das wie, wie man sich
schriftlich ausdrücken kann,das sollte kein entscheidender
Faktor sein bei der Bewertungvon irgendwelchen Arbeiten,
sondern es sollte auf den Inhaltankommen. Also wenn ich jetzt
zum Beispiel irgendeineNaturwissenschaft studier, Mathe
oder so, ich kann also als kannman sich tendenziell schlechter
ausdrücken, ist wenigereloquent als einer, der
Literaturwissenschaften studiert,würde ich jetzt mal behaupten.
Florian: Sollte der Idealfallsein Ja.
Sebastian: Ja.
Andy: Sollte darf man ja.
Schlechter ausdrücken können.
Sebastian: Man, man, man, man,natürlich. Genau. Aber also das
sind die Bewertungs Standards jaauch komplett unterschiedlich.
Also in Mathematik kommt esdarauf an, dass man sich so kurz
wie möglich so präzise wiemöglich ausdrückt in
Literaturwissenschaften, da wirddas meistens ein bisschen
ausgeschmückt. So, wenn jetztaber jeder die Möglichkeit hat,
auf so einer KI zuzugreifen, dieeinem als schlechter Schreiber
oder als schlechter Redner dahilft, denke ich, ist das
überhaupt nicht verwerflich.Und man sollte wie gesagt mehr
mehr die Inhalte bewerten alsden Schreibstil.
Florian: Das heißt, vielleichthaben wir irgendwann mal
Professoren, die im Prinzip sogut wie keine ihrer Texte selber
geschrieben haben, sondern diewissenschaftliche Vorarbeit
gemacht haben, dann der KIgesagt haben Mach ma! Es wird
natürlich dann auch eine Fragewie, wie, wie wird wer berufen,
wie wird wer in die Jobs geholt?
Andy: Gabs früher auch. Dassnannte sich Hilfswissenschaftler
und da hat man sich dann alsAutor draufgeschrieben?
Da ist was dran oder?
So neu ist das gar nicht. Wiegesagt, externe Intelligenz
sozusagen. Nur jetzt wird eshalt billig. Also jetzt kann es
jeder allein machen. Und naja,noch billiger. Arbeiten, bis er
20 Studenten hat, die das dannfür einen machen. Billig . Also
da muss ich sorry, da muss ichnoch mal einhaken, weil ihr seid
ja eine Genossenschaft, aberbillig ist das ja nun nicht.
Also ich meine, und zwar nichtökonomisch, sondern was das an
Ressourcen und Arbeitskräftenschluckt, wenn ich jetzt von den
LLMs spreche, das ist ja immens,oder? Also ich meine also Puh.
Ja, also das ändert sich auchgerade. Also die, die diese
quasi fancy und trendigen Slams,die sie wirklich sehr tollen
Sachen auch können. Also ichwill jetzt nicht sagen, dass das
irgendwie nur Schein ist,sozusagen wie die sind wirklich
auf mehreren tausendenGrafikkarten trainiert worden,
aber da fließt wirklich richtigviel Strom rein. Aber ein sehr
interessanter Forschungsbereichist auch, die effizienter zu
machen und oft kleinere Hardwarerunterzubringen oder. Billige
Arbeitskräfte in Afrika.
Na ja, also. Ja, nein. Also ichmeine wirklich, dass man quasi
auf
handelsüblicher Hardware dieauch trainieren kann und das ist
mittlerweile schon nicht mehr soweit weg. Also die da purzeln
wirklich die Nullen bei denquasi Dollar oder Euro Beträgen,
die man investieren muss, umgroßes Modell zu trainieren.
Also man ist da mittlerweileschon so im im sechsstelligen
Bereich, was jetzt für eineFirma nicht mehr so weit außer
Reichweite ist, um auch großeModelle trainieren zu können.
Also mit
100.000 € plus so was kannman schon ein bisschen was
machen und GPT4? Ja, das warschon im MultiMillionen Bereich.
Ich hatte okay, okay, ich hatteirgendwas von von Kleinwagen im
Kopf, Kleinwagen, Preis oder sowar irgendwie mal. Aber ich
glaube es kommt immer drauf an,was man jetzt genau für ein
Modell trainiert und der klarsein soll. Aber ich rede jetzt
davon, dass man wirklich an dieBenchmarks ran kommt, also dass
man so 90 95 % Genauigkeit vonvier auf Branchenprimus STANDARD
sozusagen erreicht und das kommtmittlerweile schon in einem
leistbaren Bereich, jetzt auchfür kleinere Unternehmen und
teilweise sogar schon fürPrivatpersonen. Also mit ja,
10.000 € kann man auch schonwas machen. Ist jetzt natürlich
schon ein stolzes Budget, aberwenn ich mir jetzt keine Ahnung
25 Jahre neue Ski Ausrüstungkaufe, dann lassen viele das ist
so ein so ein Betrag da auchliegen. Oder wenn ich die
Urlaube zusammenzähle. Und soweiter. Es kommt immer darauf an,
was ich im Leben erreichen. Unddie andere Frage ist auch immer
Was würde das denn an Energieund Ressourcen verschlucken,
wenn ich das alles mit Menschenmachen würde? Also wenn ich da
10.000 Menschen hinsetzen muss,die an einem PC sitzen, die in
einem geheizten oder gekühltenGebäude sitzen müssen, die
Nahrungsmittel verbrauchen, denWeg zur Arbeit haben usw, also
einen ökologischen Fußabdruck,was würde das ausmachen? Also
das ist, das wird dann immer soein bisschen weg geschwiegen
sozusagen, und dann sagt ja der.
Florian: Homeoffice-Regel.
Andy: Ja, die ja, Homeoffice istder Weg zur Arbeit halt weg.
Aber ich muss. Jetzt noch. Essen,heizen. Das muss man ja selber
bezahlen. Also ich.
Ökologisch ist das. Dann istdas und das stimmt, das wird
dann. Outgesourct. Aber eben die,die die Ressourcen, die da rein
fließen, die werden auch immerweniger, weil das Zeug eben
immer intelligenter undeffizienter wird. Ja, im
Wesentlichen ist es einEffizienzgewinne. Elias, Du hast
noch eine Frage genau im BlickAuf die uhrzeit würde ich mir
noch eine Abschlussfrage stellen.
Florian: Ich hab auch eine.Frage.
Andy: Dann schieß los.
Florian: Ich hätte mich jetztziemlich kurz noch die
Archivierung von so was gedacht.Wie ist es eigentlich gerade im
Bereich PC Medien etc. Ist jaimmer wieder die Frage wie
erhält man diese Dinge alsowirklich? Ja, wie weiter? Der
Weitergabe.
Andy: An Folgegenerationen?
Florian: Wie ist das mit KIs zumBeispiel? Also eine so eine alt?
Ja, wie ist das mit so eineralten KI? Gibt es dann davon
quasi oder ist da überhaupt einGedanke, dann dieses Modell
quasi isoliert irgendwo zuhinterlegen, um es zu
archivieren um zum Beispiel inZukunft irgendwie mal darauf
zurückgreifen zu können? Odersind die Dinger so schnelllebig?
Das quasi Wir haben eine neueVersion, die alte Version ist
quasi wird wird zu Grabegetragen und ist dann halt auch
einfach weg. Wie läuft das da?
Andy: Wir haben glaube ich nochjedes einzelne Modell, das
jemals trainiert wurde und so17.000 circa mittlerweile in der
Plattform. Wenn man alleszusammenlegt, was die User und
wir in der Plattform jetzttrainiert haben. Aber die bauen
schon aufeinander. Auf, oder?Ähm, teilweise ja. So manche
sind dann Nachfolge Versionenvoneinander. Ähm, manche aber
auch nicht. Ja, ist schon eineinteressante Frage. Die da, wenn
man die dann auch ein bisschenvergleicht irgendwie. Aber ja,
bei uns ist das halt dann einkontinuierlicher Prozess. Also
wir schauen dann, wie groß istdie Verbesserung von einer
Generation zur nächsten? Und ja,so den den Archivierung Gedanken,
den haben wir in dem Sinn.Eigentlich nicht, aber wir
schmeißen die vorerst mal nichtwirklich weg, weil die brauchen
nicht viel Platz im Vergleich zuden eigentlichen produktiv Daten.
Also die Bild, die sind das, waswirklich. A. Hunderte Terabyte
mittlerweile ausmacht.
Florian: Ja gut, aber die sindja normalerweise auch von
woanders gezogen, sind woandersverfügbar. Das im Prinzip das
Einzigartige in dem Prozess istja quasi KI,
oder?
Andy: Ja, im Wesentlichen dieTrainingsdaten. Eigentlich das
Modell kann man auch mit eineranderen Technologie oder mit
derselben Technologie an einemanderen Ort nochmal trainieren.
Also die, die der eigentlicheWert, der steckt immer in den
Trainingsdaten und das sagen wireigentlich auch den Usern immer.
Ihr könnt jederzeit exportierenund habt eigentlich die die
Kontrolle über eure Daten. ImGegensatz zu Siri, Alexa, wie
sie alle heißen, saugen dieDaten ab, trainieren dann darauf
und bieten dir dann den Output,den sie für richtig halten Und
du musst dann damit leben, bisdas besser wird oder oder
schlechter. Im Idealfall wird esbesser.
Sebastian: Also die wichtigenDaten sind also es sind wirklich
die Trainingsdaten, die in demFall entscheidend sind. Nicht
unbedingt die Modelle, die mantrainiert hat, weil das kann man
im Nachhinein immer nochrückgängig machen, also sogar
wahrscheinlich sehr vielschneller. Also wenn ich mir
jetzt mal, wenn ich jetzt malzehn Jahre in die Zukunft schaue
und was wir dann wahrscheinlichfür Hardware zur Verfügung
haben, dann kann ich ein Modell,was jetzt heute eine Woche
trainiert wurde, vielleicht ineiner Minute trainieren. Also
das Wichtige sind wirklich dieTrainingsdaten.
Andy: Elias, jetzt.
Florian: Danke. So, Elias, jetztkannst du. Sorry.
Andy: Ja, zum Abschluss hätteich jetzt noch eine ganz
praktische Frage. So, damit wirunseren Hörerinnen auch zum
Abschluss vielleicht etwasrausgeben. Ich hoffe, ich
überfalle euch jetzt nicht sosehr. Könnte gerne noch
nachdenken, aber ihr habthoffentlich mit dem einen oder
anderen Programm Programm tun.Gab es abseits von Transkribus
was ich Ja, ich werde es mirdoch noch mal anschauen. Die
Frage Habt ihr noch Tipps fürLeute, die jetzt
wissenschaftlich mit KI arbeitenwollen und dir hier noch an
dieser Stelle mitgeben wollt?Ich weiß, ich überfalle euch
jetzt vielleicht damit, aber soals Abschluss, als kleiner
Tippgeber. Was fällt euch dennda ein?
Sebastian: Also ich kannvielleicht was zu sagen. Mein
erster Kontaktpunkt mit KI, woich mich da wirklich für
interessiert habe, war als ichein YouTube Video gesehen habe,
wo erklärt wurde, wie wie ichselber ein neuronales Netz
aufbaue. Also wirklich vongrundauf ohne eine Bibliothek zu
verwenden. Und das hat mich dannauch wirklich so interessiert,
dass ich mich nachhaltig auchmit dem Thema beschäftigt habe.
Wenn man jetzt einfach nur damitspielen will, dann kann ich ganz
klar ChatGPT für für Texteempfehlen oder? Ich habe die
4er-Version, wir sind natürlichdie Akademiker. Genau das hat
auch. Die schwimmen Geld früher.
Andy: Genau.
Florian: Bekannterweiße.
Andy: Bekanntlich.
Sebastian: Der der. Der Vorteilvon dem von der 4er- Version ist.
Also das große Problem von GPT3, ja, dass es nicht wirklich
rechnen konnte. Also es konntesich zwar super ausdrücken,
aber hat bei einfachstenRechnung versagt. Im Firma
Modell gibt es die MöglichkeitPlugins hinzuzufügen oder
einzubinden. Das heißt alsobeispielsweise für
mathematische GleichungenWolfram Alpha, das auch so eine
Plattform KI- Plattform, die esauch schon seit über zehn
Jahren gibt.
Die mathematische Gleichung füreinen löst also auch mit
Schritt für Schritt Anleitung.Und in der ihrer Version kann
man jetzt eben die beiden KIsmiteinander verbinden, sodass
man praktisch das Beste ausbeiden Welten erhält.
Andy: Kostenpunkt war um die20 € dollar. 20 Dollar plus
Steuern. Natürlich VAT wiederhm V-A-T, sprich 23 irgendwas
oder so?
Sebastian: Ja , aber wenn man esauf den Euro wieder.
Andy: Runter ist, 20 malungefähr.
Sebastian: 20 Ja okay.
Andy/Elias: Ja und ich würdesagen, Do your own research ist
vor allem bei technologischenThemen immer wichtig. Also wenn
man glaubt, dass das was füreinen ist und dass einen das
interessiert, dann fangt einfachmal keine Ahnung bei Wikipedia
an und dann ja, wird man schonvon ganz allein eigentlich in
Kaninchenbau reingezogen. Da ja,denn man hangelt sich dann vom
einen zum nächsten. YouTubeVideos sind auch ein sehr guter
Tipp, eben
um sich die Tools zu suchen, diedie für den eigenen Bereich am
wertvollsten sind. Und ja, manwird dann sehr schnell sehen,
dass da das sehr nutzbringendist. Eigentlich Und ja, man kann
eben mit den Plugins von
die mittlerweile auch zumBeispiel den Websuche machen
lassen. Also das heißt, mankann auch die KI fragen, wie
lerne ich KI am besten? Alsodieses rekursive ist auch eines
der tollen Dinge an der KI. Alsoman kann die über sich selbst
befragen bis zu einem gewissenPunkt. Man kann sie befragen,
wie man besser eben etwas überKI lernen kann. Man kann. Das
ist auch ein sehr wichtiger Tipp.Man kann die KI anweisen, a a
sich Infos von einem zu holen.Also A sagt ja, ChatGPT, dass es
euch befragen soll. Zu dem ThemaA, um näher einzugrenzen, was
ihr für eine Antwort eigentlichwollt. Manchmal weiß man es ja
noch nicht so ganz genau, inwelche Richtung man gehen will.
Also a um Fragen zu bitten, dist ein ganz wichtiger,
elementarer a Tipp. Damit kannman dann eben auch diese prompt
dann viel besser formulieren.Hmm. Ja, also eben sich einfach
ein bisschen einlesen,
Recherche machen und auch die KIselber nutzen, aktiv, um was
über die KI zu lernen. Das sindso die, die Sachen, die ich so
mitgenommen habe in den letztenMonaten. Eigentlich
hauptsächlich.
Ja hier. Ja, dann würde ichmich mal auch denke ich für die
anderen bei euch bedanken, dassihr uns hier mitgenommen habt in
dieses doch sehr große Thema.Es geht wahrscheinlich noch sehr
viel zu reden, aber ich denke,als wie könnte man das
bezeichnen? Als erstesEintauchen in die Thematik war
das schon sehr, sehr hilfreichund wird hoffentlich den einen
oder die andere weitergebrachthaben. Ja, dementsprechend
vielen, vielen Dank.
Andy: Darf ich noch einen Witzlos werden, damit wir fröhlich
enden? Also ich meine, wir sindeigentlich ganz ganz positiv
geendet. Gehen, gehen ChatGPT4
Claude und Bard in eine Bar. Dasist doch ein Witz, oder nicht?
Okay. Ja, gut. Ist vielleichtein bisschen zu freaky. Gut.
Also, haha
und? nach drei Bier verstehensich die Prompts überhaupt
nicht mehr und werden nochrassistischer , oh mein Gott.
Also Sebastian, Andy vielenlieben Dank für eure Zeit. Das
war extrem spannend und ichdenke, wir hätten jetzt hier
noch Stunden weiter plauschenkönnen. Vielen vielen Dank.
Florian: Wahrscheinlich ja.
Andy: Gerne. Vielen Dank fürdie Einladung, also für die
Gelegenheit, hier ein bisschenmiteinander zu plaudern und
über dieses spannende Themaauch an der Schnittstelle
zwischen Geisteswissenschaftenund Technologie, die ja mich
persönlich so sehr antreibenund die ich extrem faszinierend
finde. Also danke auch an euch.
Elias: Dann, lieber Karol,während die letzten Worte deine.
Karol: Natürlich, ja. Also wirbedanken uns logischerweise bei
unseren liebenUnterstützerinnen und das sind
Franziska, Roman, Charlotte,Matthias, Anne und Sebastian
für die monatlicheUnterstützung. Wer das noch tun
möchte, der möge bitte aufko-fi.com , /
historiauniversalis gehen undkann dort ein bisschen Geld in
den Hut werfen. Vielen Dank. Bisbald.