„Generative AI: Stärken, Chancen & Risiken“ – Vortrag von Prof. Dr. Hans Uszkoreit

Prof.  Hans Uszkoreit schöpfte bei seinem Vortrag aus 40 Jahren Forschung im Bereich der Computerlinguistik und KI in den USA, China und Deutschland. Unter anderem schilderte er die rasante Entwicklung, welche die generative Transformer-Architektur seit 2017 genommen hat, um nur wenig später in den großen Sprachmodellen wie ChatGPT und vergleichbaren generativen Modellen ausgerollt zu werden.

Der Entwicklungssprung im Vergleich zu den klassischen KI-Modellen besteht darin, dass sie nicht auf Semantik, sondern nur noch auf Statistik und auf Vorhersagen von Abhängigkeiten von Wörtern basieren. „Die Maschine macht Hypothesen darüber, was sich statistisch gegenseitig bedingen könnte an diesen längeren entfernten Abständen, und an denen lernt es dann diese Abhängigkeiten.“ Spannend auch, wie „mathematisch brutal“ das Training eines solchen Modells erfolgt. Brutal deswegen, weil die Maschine ständig weggelassene Wörter unter Feedback immer wieder selbstständig ergänzen muss, sie „muss machen, muss machen, solange, bis sie es kann.“

Zu viele widerstreitende Erwartungen an die LLMs

Zugleich warnte Prof. Uszkoreit vor übertriebenen und widersprüchlichen Erwartungen an die großen Sprachmodelle: Ein solches System „soll explanatory, truthful und kreativ sein, soll sich Sachen ausdenken können, es soll Romane schreiben können und Marketingpläne. Andere sagen, es soll sich nichts ausdenken, sondern bei der Wahrheit bleiben, wenn ich eine Analyse von einer Produktionskette habe, um Gottes willen, bloß nichts ausdenken! … Wir erwarten von diesem System, das System soll Gott sein. Es soll über allem stehen, alles Wissen haben, alles richtig machen, kreativ sein und sich Sachen ausdenken, es soll ethische Forderungen erfüllen und all das ableiten können.“

Stärken und Schwächen, Machine Teaching und Nutzen für die Unternehmen als datenbasierte Expertensysteme

Besteht die Stärke dieser Systeme in der „Sprachfähigkeit“ und dem „Konzeptwissen“, so ist das Faktenwissen und die Aktualität der Fakten nicht gerade ihre Stärke. Es verfügt zwar über ein „tolles Allgemeinwissen“, kann aber nicht das „Wissen eines Industrieexperten“ haben. Das sei aber nur eine Frage der Zeit.

Folgt man dem Computerlinguisten, so ist die Entwicklung aktuell in eine Phase getreten, in der es nicht mehr so sehr um die Algorithmen geht, sondern um Machine Teaching: „Es wird neue Algorithmen geben … aber was wir im Moment an Fortschritten sehen, ist alles Machine Teaching. Wir geben dem System andere Curricula, andere Materialien, das ist der große Unterschied im Moment, und das ist ein ganz neues Spiel.“

Prof. Dr. Hans Uszkoreit ist Chief Scientist und Mitgründer des KI-Start-ups nyonic und Wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), wo er den Forschungsbereich Sprachtechnologie und den Berliner Standort geleitet hat und heute Forschungskooperationen betreut. Professor Uszkoreit ist seit über 35 Jahren in der KI-Forschung aktiv. In den USA arbeitete er am Stanford Research Center (SRI) und an der Stanford University und in Deutschland bei IBM, bevor er 1988 den Ruf aufeinen Lehrstuhl an der Universität des Saarlandes annahm, den er bis 2015 innehatte. Am DFKI leitete er mehr als 25 Jahre lang den Forschungsbereich Sprachtechnologie und war als Standortsprecher erst für den Standort Saarbrücken und dann für den von ihm aufgebauten Standort Berlin zuständig. Von 2017 bis 2019 lebte er in Peking, wo er ein KI-Technologiezentrum sowie die Firma GIANCE gründete und den HiTech-Multi Lenovo als Chief AI Advisor beriet. Uszkoreits Forschungsergebnisse zu Sprach- und Wissenstechnologien sind in über 250 internationalen Publikationen dokumentiert. Er wurde zum Mitglied der European Academy of Sciences gewählt und erhielt zwei Google Research Awards.

Grenzenloser Einsatz von KI?

Im Interview mit dem Journalisten Ralph Hötte beantwortete Prof. Dr. Hans Uszkoreit im Anschluss an seinen Vortrag bei den Petersberger Gesprächen unter anderem Fragen zu Aspekten, die wir noch nicht über Generative KI wissen und aufgrund derer wir noch nicht um die Grenzen ihrer Fähigkeit wissen.

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