{"id":4294,"date":"2023-01-27T05:00:52","date_gmt":"2023-01-27T05:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/blog\/chatgpt-eine-einschaetzung\/"},"modified":"2025-11-12T14:51:38","modified_gmt":"2025-11-12T14:51:38","slug":"chatgpt-eine-einschaetzung","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/blog\/chatgpt-eine-einschaetzung\/","title":{"rendered":"ChatGPT: Eine Einsch\u00e4tzung des polarisierenden Chatbots"},"content":{"rendered":"\n<p>Seit OpenAI den Chatbot ChatGPT im November 2022 ver\u00f6ffentlicht hat, spricht jeder dar\u00fcber. Die klassischen Medien berichten umfangreich und Social Media ist voll mit Geschichten \u00fcber die M\u00f6glichkeiten und F\u00e4higkeiten des Chatbots. Warum der ganze Hype? Ist ChatGPT wirklich so bahnbrechend, wie die Leute behaupten? Sind wir alle Zeugen der Geburt einer starken KI? Auf diese Art von Fragen m\u00f6chte ich in dieser kurzen Reihe von Meinungsbeitr\u00e4gen eingehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu Beginn denke ich, es k\u00f6nnte Spa\u00df machen, meine eigenen Geschichten zu erz\u00e4hlen, was ChatGPT tun kann. Der Kontakt, den ich bisher damit hatte, war in der Tat eine interessante Erfahrung. Ich m\u00f6chte ein paar Beispiele durchgehen, aus denen wir Schl\u00fcsse \u00fcber die innere Funktionsweise des Chatbots ziehen k\u00f6nnen. Obwohl ich versuchen werde, Fachjargon zu vermeiden, kann es sein, dass ich noch in alte Gewohnheiten verfalle. Daher ist es vielleicht am besten, mit ein paar kurzen (und vielleicht kryptischen) wissenschaftlichen Aussagen \u00fcber ChatGPT zu beginnen.<\/p>\n\n\n\n<p>ChatGPT ist ein k\u00fcnstliches intelligentes System (oder einfach eine KI), welches sich mit Menschen unterhalten kann. Sein Kernst\u00fcck ist GPT-3, ein sogenanntes gro\u00dfes Sprachmodell, das auf generativen, vortrainierten Transformern basiert. Ein Transformer ist ein spezieller Typ eines k\u00fcnstlichen neuronalen Netzes, welches darauf trainiert werden kann, Texte in nat\u00fcrlicher Sprache zu generieren. Dieses Training erfordert eine enorme Anzahl an Textschnipseln (aus dem Web und aus Literaturdatenbanken) und den Einsatz von Algorithmen des Maschinellen Lernens, die das Netz darauf trainieren vorherzusagen, welche W\u00f6rter in einem unvollst\u00e4ndigen Satz oder Absatz als n\u00e4chstes kommen. Schlie\u00dflich wurde ChatGPT weiter an die Aufgabe angepasst, Unterhaltungen zu f\u00fchren. Keine Sorge, in zuk\u00fcnftigen Beitr\u00e4gen werde ich das alles noch viel ausf\u00fchrlicher erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<p>Schauen wir uns nun einige der Gespr\u00e4che an, die ich mit ChatGPT gef\u00fchrt habe. Vor meiner ersten Interaktion mit der KI wusste ich bereits, dass trainierte Transformatoren in der Lage sein k\u00f6nnen, Text von einer Sprache in eine andere zu \u00fcbersetzen. Meistens wird dies anhand von Englisch und Franz\u00f6sisch demonstriert, aber ich dachte mir \u201eWas ist mit Esperanto?\u201c, was zu dem folgenden kurzen Dialog f\u00fchrte.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large wp-duotone-000000-0c122b-2\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/wp-content\/uploads\/\/Chat_mit_ChatGPT-1-1024x576.png\" alt=\"- Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)\" class=\"wp-image-25530\" title=\"\"><\/figure>\n\n\n\n<p>Nun, das hat tats\u00e4chlich geholfen, und ich war erstaunt. Soweit ich das beurteilen konnte, war alles richtig, und ich hatte mein erstes Gespr\u00e4ch mit einer KI genauso gef\u00fchrt, wie ich es mit einem gut ausgebildeten Menschen getan h\u00e4tte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was k\u00f6nnen wir also aus diesem kurzen Gespr\u00e4ch lernen?<\/h2>\n\n\n\n<p>Zun\u00e4chst scheint es, als ob Wikipedia-Artikel und Bildungstexte in den Trainingsdaten von ChatGPT eine gro\u00dfe Rolle spielen. Die erste Antwort liest sich wie ein W\u00f6rterbucheintrag, und bei der zweiten Antwort scheint es, als wolle ChatGPT erkl\u00e4ren, wie es auf die \u00dcbersetzung in Esperanto gekommen ist. Es wiederholt den zu \u00fcbersetzenden Satz, liefert die \u00dcbersetzung und erl\u00e4utert dann die Gr\u00fcnde f\u00fcr die \u00dcbersetzung. Im Gro\u00dfen und Ganzen produziert die KI also einen Text, wie man ihn auch in einem Sprachlernbuch oder auf einer Sprachlern-Website finden w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n<p>Zweitens \u2013 vermutlich, weil enzyklop\u00e4dische und p\u00e4dagogische Texte einen gro\u00dfen Teil der Trainingsdaten von ChatGPT ausmachten \u2013 wirkt der Chatbot wie ein \u00fcbereifriger Student, dessen Antworten so viel wie m\u00f6glich abdecken und somit \u00fcber das Wesentliche der Frage hinausgehen. Wenn ich beispielsweise nach Esperanto frage, w\u00fcrden die meisten mir bekannten Leute einfach sagen: \u201eJa, davon habe ich schon geh\u00f6rt. Es ist eine beliebte konstruierte Sprache.\u201c Was die meisten Menschen nicht tun w\u00fcrden, ohne dazu aufgefordert zu werden, ist, in einen Diskurs dar\u00fcber einzutauchen, wer Esperanto erfunden hat, was seine Konstruktionsprinzipien sowie grammatikalischen Merkmale sind und welche Anwendungsf\u00e4lle es gibt. Wie wir in zuk\u00fcnftigen Beitr\u00e4gen sehen werden, sind solch ausf\u00fchrliche Antworten ziemlich charakteristisch f\u00fcr ChatGPT und k\u00f6nnen als eine seiner noch bestehenden Schw\u00e4chen angesehen werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">ChatGPT kann sich irren<\/h2>\n\n\n\n<p>Was soll das bedeuten? Bedenken Sie dies: W\u00e4hrend viele ChatGPT f\u00fcr seine h\u00e4ufigen sachlich falschen Antworten kritisieren, tue ich das nicht. Auch Menschen wissen oft nicht die Antwort auf eine Frage, vor allem, wenn ihnen diese nie beigebracht wurde. Bis jetzt wurde dem Chatbot nicht absichtlich beigebracht, alles zu wissen. Es wurde darauf trainiert, eine menschen\u00e4hnliche Konversation zu f\u00fchren und kann daher nicht daf\u00fcr verantwortlich gemacht werden, dass es sich irrt, auch wenn das \u00e4rgerlich ist. Was jedoch kritikw\u00fcrdig ist, sind Antworten, die sich selbst widersprechen. Hierin liegt eine der Schw\u00e4chen der aktuellen Technologie von ChatGPT. Wie wir sp\u00e4ter sehen werden, enthalten die langatmigen Antworten oft Widerspr\u00fcche, die eine intelligente Person oder Software erkennen und vermeiden w\u00fcrde. Da ChatGPT dazu offensichtlich noch nicht in der Lage ist, gibt es noch Raum f\u00fcr Verbesserungen, und ich erwarte, dass die n\u00e4chste Generation der zugrundeliegenden Technologie in dieser Hinsicht viel besser sein wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Drittens ist ChatGPT zwar noch nicht superintelligent oder allwissend, aber es verwendet bereits Aussagen wie \u201eIch bin mit Esperanto vertraut\u201c. Bedeutet das, dass es sich seiner selbst bewusst ist oder ein Bewusstsein hat? Gibt es ein \u201eIch\u201c hinter der Schnittstelle, \u00fcber die wir mit dem Chatbot interagieren? Nun, ich glaube nicht. In einem weiteren Beitrag werde ich auf einige der Interaktionen eingehen, die ich mit ChatGPT hatte und bei denen ich bewusst versucht habe, herauszufinden, ob es Anzeichen von Selbstbewusstsein und einem bewussten Geist zeigt. Spoiler-Alarm: Bis jetzt hat es das nicht.<\/p>\n\n\n\n<p>Insgesamt ist ChatGPT also eine beeindruckende Errungenschaft der KI-Forschung und -Entwicklung, die noch viele weitere Blogbeitr\u00e4ge als nur diesen einen wert ist. Bleiben Sie dran, in den kommenden Beitr\u00e4gen werde ich auf offensichtliche M\u00e4ngel des Sprachmodells, Probleme mit scheinbar richtigen Antworten, die sich dann doch als falsch herausstellen, Tests f\u00fcr seine Intelligenz, die Frage des Bewusstseins und der starken KI, die potenziellen sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen dieser Technologie sowie technische Details hinter Transformern und aktuellen gro\u00dfen Sprachmodellen eingehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ChatGPT ist seit seiner Ver\u00f6ffentlichung in aller Munde. In diesem Beitrag nimmt Prof. Dr. Christian Bauckhage diesen Hype unter die Lupe und erz\u00e4hlt von seinen eigenen Erfahrungen mit dem Chatbot.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":3720,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"blog-category":[1416,390,734],"blog-tag":[1516,1551,1558,1593,1598,1614],"class_list":["post-4294","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-alle-blogbeitraege","blog-category-grundlagen","blog-category-talking-about-chatgpt-de","blog-tag-gpt-de","blog-tag-large-language-models-llms-de","blog-tag-neuronale-netze","blog-tag-sichere-ki","blog-tag-sprachmodelle","blog-tag-transformer-de"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/4294","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/4294\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3720"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4294"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=4294"},{"taxonomy":"blog-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-tag?post=4294"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}