Der Lügenbot wurde 2013 von Prof. Dr. Oliver Bendel im Kontext der Maschinenethik ausgedacht und 2016 von seinem damaligen Projektmitarbeiter und Studenten Kevin Schwegler umgesetzt. Vorgestellt wurde er auf KI-Konferenzen an der Stanford University und in Krakau. Der LIEBOT, wie sein englischer Name lautet, suchte auf eine Frage des Benutzers eine wahre oder richtige Antwort und manipulierte diese nach einer von sieben verschiedenen Strategien, sodass er eine unwahre oder unrichtige Antwort an den Benutzer weitergeben konnte. Er behauptete z.B. im Sommer 2016, dass Donald Trump der Präsident der USA sei. Oliver Bendel sprach auch von Münchhausen-Maschinen. Jüngste Ergebnisse von Forschern des Start-ups Anthropic zeigen nun laut Andreas Donath von Golem, „dass KI-Systeme darauf trainiert werden können, Menschen anzuschwindeln und in die Irre zu führen“ (Golem, 14. Januar 2024). Hier kann man von Münchhausen-Maschinen sprechen, da – wie beim LIEBOT – eine Absicht besteht, anders als etwa beim Halluzinieren, das gelegentlich und versehentlich geschieht. Der Golem-Artikel mit dem Titel „Anthropic zeigt Gefahren absichtlich schwindelnder KI“ (später umbenannt in „Mit dem richtigen Training kann KI täuschen und schwindeln“) kann hier abgerufen werden.
Abb.: Der Baron nicht nur auf einer Kugel, sondern auf einer ganzen Kanone (Bild: DALL-E 3)
„Textgeneratoren sind Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen und nach einem Input des Benutzers (einem Prompt) alle möglichen Texte hervorbringen, zusammenfassen, bewerten, übersetzen, editieren und paraphrasieren. Sie können ebenso Artikel und Gedichte schreiben wie Geschichten erzählen. Dabei kann man ihnen Stile, Formate und Längen vorgeben. Zudem sind sie als Dialogsysteme nutzbar, im Sinne von Chatbots bzw. Sprachassistenten, die man u.a. in Roboter – Kollaborationsroboter oder Serviceroboter – integrieren kann.“ Mit diesen Worten beginnt ein Beitrag von Prof. Dr. Oliver Bendel, der am 26. Oktober 2023 im Gabler Wirtschaftslexikon erschienen ist. Am Ende heißt es: „Textgeneratoren eröffnen Laien wie Experten neue Perspektiven. Sie tragen zu einer Professionalisierung von Anwendungsbereichen bei und erhöhen Effizienz und Effektivität. Zugleich etablieren einige Textgeneratoren einen bestimmten Stil und Ausdruck und frönen in ihrer Vorsichtigkeit und Unverbindlichkeit der Wokeness. Die Multimodalität bringt neue Möglichkeiten mit sich und verbindet virtuellen und physischen Raum, nicht nur bei Textgeneratoren, die Bild- und Audiodaten verarbeiten können, sondern auch bei Industrie- und Servicerobotern, deren Bilddaten in die Sprachmodelle integriert werden.“ Es schließen sich ethische Überlegungen an. Der Beitrag kann über wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/textgenerator-125857 aufgerufen werden.
Abb.: So stellt sich DALL-E 3 das „ChatGPT-Interface“ vor
„GPT als Lösung für Phishing-Erkennung“ ist der Titel einer Abschlussarbeit, die ab März 2023 von Noeh Pertoldi unter der Betreuung von Prof. Dr. Oliver Bendel geschrieben und im August abgeschlossen wurde. Auftraggeber war eine Schweizer Privatbank. Untersucht wurde, ob Sprachmodelle gegenüber traditionellen Ansätzen zur Identifizierung von Phishing-E-Mails einen signifikanten Vorteil aufweisen. Dabei fokussierte der Student der Hochschule für Wirtschaft FHNW auf GPT von OpenAI. „Zudem wurde ein Konzept erstellt, wie diese neuartige Methode angewendet und in ein E-Mail-Programm eingebunden werden kann.“ (Management Summary) Die Tests haben ergeben, dass GPT die Phishing-E-Mails, welche durch die traditionellen Filter rutschen, mit einer hohen Genauigkeit erkennen kann. Es spricht demnach viel dafür, Sprachmodelle auch in diesem Bereich einzusetzen. Das Ergebnis der Abschlussarbeit ist, „dass die Erkennung von betrügerischen E-Mails durch Sprachmodelle effektiv ist, doch nur das Zusammenspiel mit den traditionellen Methoden für die maximale Sicherheit sorgt“ (Management Summary). Inwieweit es Sinn ergibt, dass Unternehmen als Anwender selbst Lösungen zur Bekämpfung von Phishing mit GPT vorantreiben, sei dahingestellt. Die Anbieter sind bereits dabei, ihre Office-Lösungen mit generativer KI zu ergänzen.
Abb.: GPT kann betrügerische E-Mails erkennen (Bild: Ideogram)
Vom 1. März bis 11. August 2023 erstellte Dali Jabou im Rahmen seiner Bachelorarbeit den Chatbot @llegra, mit dem man im rätoromanischen Idiom Vallader kommunizieren kann. Es handelt sich um ein von Prof. Dr. Oliver Bendel initiiertes und finanziertes Low-Budget-Projekt, für das bisher ca. 300 CHF ausgegeben wurden. Die Ausgangsfrage ist, ob sich Sprachmodelle wie GPT für den Bau von Chatbots eignen, die tote, gefährdete oder ausgestorbene Sprachen beherrschen, und ob sie für die Spracherhaltung taugen (etwa im Rahmen des Unterrichts). Mit @llegra entstand ein Chatbot mit Sprachausgabe, der die Stärken und Schwächen von GPT-4 widerspiegelt. Er verfügt über Weltwissen und gibt mehrheitlich korrekt Auskunft, auch zu Einrichtungen im Unterengadin. Manchmal halluziniert er und erfindet Personen oder Werke – ein bekanntes Problem von Sprachmodellen, an dem die Entwickler bei OpenAI, Microsoft, Google und Co. arbeiten. Ein weiteres Problem ist, dass er manchmal vom Idiom abweicht und sich in Sursilvan und Rumantsch Grischun verirrt. Er wird sich weiter verbessern lassen, sobald man GPT-4 (wie im Falle von GPT-3) direkt mit Sprachmaterial trainieren kann – was noch nicht der Fall ist (eine Wissensdatenbank, angereichert mit Vallader-Kinderbüchern, zur Verfügung gestellt von der Lia Rumantscha, war aber hilfreich). Die Text-to-Speech-Engine für Vallader, die von SlowSoft kostenlos zur Verfügung gestellt wurde, erfüllt ihren Zweck. Man darf sie nicht mit einer professionellen Lösung verwechseln, wie sie heute mit Hilfe von Machine Learning möglich wäre. Der Chatbot stand auf allegra-bot.ch zur Verfügung, damit eingeladene Tester unkompliziert darauf zugreifen und auch Versuche im Feld (etwa direkt im Unterengadin) stattfinden konnten. Nachdem mehrere Medien über den Chatbot berichtet und den Link verbreitet hatten, nahmen die Zugriffe stark zu. Um die Kosten nicht zu stark anwachsen zu lassen und deutlich zu machen, dass es sich um ein wissenschaftliches Projekt und eine unfertige Vorstufe – einen Prototyp – handelt, nicht um einen öffentlichen Dienst und nicht um ein fertiges Produkt, wurde der Chatbot mit einer entsprechenden Information auf der Seite am 11. August vorerst stillgelegt. Er wird intern weiter getestet und verbessert, bis er Ende des Jahres (sofern die Annahme erfolgt) auf einer internationalen Konferenz vorgestellt wird. Im Rahmen der Begutachtung findet eine Freischaltung von September bis Dezember statt. Oliver Bendel wünscht sich, dass weitere Entwickler den Ansatz aufgreifen und irgendwann eine @llegra entsteht, die im Unterricht eingesetzt werden kann. Dafür müssten Unternehmen die Sache in die Hand nehmen, oder es müsste ein finanziertes Forschungs- und Entwicklungsprojekt aufgelegt werden. In letzterer Richtung unternimmt die FH Graubünden, mit der man in Kontakt ist, seit einiger Zeit Anstrengungen. Bei der Abschlusspräsentation der Bachelorarbeit am 11. August waren neben einer Vertreterin dieser Hochschule auch zwei Vertreter der Lia Rumantscha zugegen, die sich beeindruckt zeigten und wohlwollend äußerten. @llegra hat eine Zukunft – wenn man dies im rätoromanischen Sprachraum will.
Abb.: So stellen sich Bildgeneratoren Chatbots vor
Am 26. Mai 2023 ist Heft 4/2023 der Zeitschrift messtec drives Automation erschienen. Darin enthalten ist der Beitrag „Die Mächtigkeit von Sprachmodellen“ von Prof. Dr. Oliver Bendel. Er geht auf Anwendungen ein, die man noch wenig kennt, die aber relevant sein werden für Service- und Industrieroboter und für Brain-Computer-Interfaces. In diesem Bereich hat vor allem das Sprachmodell PaLM-E für Aufmerksamkeit gesorgt. Indem Bilddaten und Daten zu Zuständen und Ereignissen integriert werden, werden Virtualität und Realität miteinander verbunden. Konkret kann der Benutzer mit Hilfe eines Prompts einem Roboter eine Anweisung geben, die dieser dann in seiner Umgebung ausführt, die er vorher beobachtet hat und weiter beobachtet. Aber nicht nur Google und TU Berlin forschen auf diesem Gebiet – in dem Paper „ChatGPT for Robotics“ hat auch Microsoft erste Ergebnisse vorgestellt. Sprachmodelle mit solchen Wahrnehmungs- und Steuerungsmöglichkeiten wären interessant für Lio und Optimus oder für soziale Roboter im Bildungsbereich, die nicht nur kommunizieren, sondern in vielfältiger Weise interagieren. Wichtig ist, dass den Fähigkeiten bei der Wahrnehmung und Steuerung entsprechende Fähigkeiten der Motorik gegenüberstehen. Der Zweiseiter kann über www.wileyindustrynews.com/messtec-drives-automation/messtec-drives-automation-04-23 heruntergeladen werden.
Abb.: Ein Ausschnitt aus der ersten Seite des Artikels
