ChatGPT ist eine Revolution!
11. März 2023 10:51 Uhr | Dr. Ulrich Kampffmeyer | Permalink
ChatGPT ist eine Revolution, ein „iPhone“-Moment!
Microsoft hat angekündigt, ChatGPT mit GPT4 bereits in den nächsten Tagen bereitzustellen. Das noch größere LLM Large Language und Transformations-Modell soll auch ein multimodales Modell bekommen, das Bilder und Videos einschließt. GPT-4 wurde mit einem deutlich größeren und aktuelleren Datensatz als das aktuelle GPT-3, der Basis des aktuellen ChatGPT, trainiert.
Das Interessanteste ist aber die Möglichkeit, GPT für interne Anwendungen einfacher zu integrieren und besser zu nutzen. Die öffentlich zugängliche Version im Internet ist auf die breite Öffentlichkeit und ein breites Spektrum von Themen und Antwortmöglichkeiten auf Basis einer großen Informationsbasis allgemeinen Charakters zugeschnitten.
Was Unternehmen und Organisationen brauchen, sind Chat-Verfahren, die die eigenen Daten nutzen um z.B. Dialoge mit Interessenten und Kunden zu führen. Ähnliches gilt auch für interne Wissensmanagementanwendungen, wo die bessere Erschließung und Bereitstellung organisationsinternen Wissens benötigt wird. Bei diesen internen Anwendungen spielen Sicherheit, Vertraulichkeit, Datenschutz, Geheimhaltung eine sehr große Rolle, die bei den öffentlichen Chat-Anwendungen vernachlässigbar sind. Es gilt, Chatbots an den eigenen Informationsbeständen zu trainieren und dabei sowohl Fragen rund um Berechtigungen, Redundanzen, Priorisierung, Aktualität, Versionierung usw. zu berücksichtigen. Auch sind solche internen Bestände häufig sehr klein und zudem strukturell und thematisch sehr homogen, benötigen technische Spezialkenntnisse oder Hintergrundwissen. Hier wird sich openAI GTP-4 nicht nur auf die Bereitstellung neuer Interaktionsschnittstellen und Interfaces beschränken, sondern internes Wissen zugänglich machen. Es geht um erweiterte Möglichkeiten für das Wissensmanagement, die in der Vergangenheit an den technischen Möglichkeiten der Umsetzung scheiterten. Das Interface, das es erlaubt, natürlich-sprachlich mit Künstlicher Intelligenz Informationen zu erschließen, Dialoge zu führen, Fragen zu stellen und konkrete Antworten zu erhalten, ist dabei der eigentliche Fortschritt. Natural Language Processing wird auch die Tastatur als Eingabemedium überflüssig machen. Wir werden mit den Systemen einfach reden.
Im Wettlauf um die Führerschaft bei Künstlicher Intelligenz legt Microsoft mit openAI und ChatGPT mit GPT-4 nach, während sich der Hauptwettbewerber mit Ankündigungen Ankündigungen behelfen muss. Aber auch Google hat schon ähnliche Funktionen wie openAI im Bild- und Videoverstehen mit Palm-E demonstriert. Inzwischen gibt es aber für den Google Chrome-Browser eine Extension zum Einbinden von ChatGPT. Google kommt unter Druck. Auch Meta legt im Bereich KI und Chatbots aktuell nach und trainiert LlaMA.
Wir erleben eine Situation, die an den Umbruch durch das erste Smartphone, den „iPhone-Moment“, erinnert. Oder an die ersten PCs. Oder an den ersten programmierbaren Computer überhaupt. Ein dramatischer Moment, in dem eine ganze Branche, eine ganze Zeitrechnung umgekrempelt wird. Microsoft ist hier ein Coup gelungen. GPT-4 wird die Art und Weise, wie wir Software nutzen, wie wir mit Systemen umgehen, wie wir Robotik einsetzen, grundlegend umkrempeln. Komplexe Technologie wird mit menschengerechten Mitteln, natürlicher Sprache, nutzbar. Ein Paradigmenwechseln. Artificial Intelligenz, Künstliche Intelligenz, wird Realität und erhält ein Interface zur Kommunikation mit dem Menschen. Der alte Traum des Wissensmanagement, alle Informationen zu erschließen und situationsgerecht nutzbar zu machen, um Probleme zu lösen, wird Realität. Eine neue Ära hat begonnen, in der jede Anwendung, jedes Stück Software sich intern zur Automatisierung Künstliche Intelligenz zu Nutze machen wird und zur Steuerung und Nutzung sich natürlichsprachlicher Interfaces bedienen wird.
Willkommen im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz!
Translated by Deepl.com
ChatGPT is a revolution, an „iPhone“ moment!
Microsoft has announced to provide ChatGPT with GPT4 already in the next few days. The even larger LLM Large Language and Transformation model is also to get a multimodal model that includes images and videos. GPT-4 has been trained with a much larger and more up-to-date data set than the current GPT-3, the basis of the current ChatGPT.
But the most interesting thing is the possibility to integrate GPT for internal applications more easily and to use it better. The publicly accessible version on the internet is tailored to the general public and a wide range of topics and response options based on a large information base of a general nature.
What companies and organizations need are chat processes that use their own data to conduct dialogs with prospects and customers, for example. The same applies to internal knowledge management applications, where the better development and provision of internal organizational knowledge is needed. In these internal applications, security, confidentiality, privacy, secrecy play a very important role, which are negligible in public chat applications. Chatbots need to be trained on their own information assets, taking into account both issues around permissions, redundancies, prioritization, timeliness, versioning, etc. Such internal inventories are also often very small and also structurally and thematically very homogeneous, requiring specialized technical knowledge or background knowledge. Here, openAI GTP-4 will not limit itself to providing new interaction interfaces and interfaces, but will make internal knowledge accessible. It is about extended possibilities for knowledge management, which in the past failed because of the technical possibilities of implementation. The interface that allows natural language processing with artificial intelligence to access information, conduct dialogs, ask questions and receive concrete answers is the real advance here. Natural Language Processing will also make the keyboard superfluous as an input medium. We will simply talk to the systems.
In the race for leadership in artificial intelligence, Microsoft is following suit with openAI and ChatGPT with GPT-4, while the main competitor has to make do with announcements. But Google has also already demonstrated similar functions to openAI in image and video understanding with Palm-E. In the meantime, however, there is an extension for the Google Chrome browser to integrate ChatGPT. Google is coming under pressure. Meta is also currently following suit in the field of AI and chatbots and is training LlaMA.
We are experiencing a situation reminiscent of the upheaval caused by the first smartphone, the „iPhone moment“. Or of the first PCs. Or the first programmable computer ever. A dramatic moment in which an entire industry, an entire era is turned upside down. Microsoft has pulled off a coup here. GPT-4 will fundamentally transform the way we use software, the way we interact with systems, the way we use robotics. Complex technology will become usable with human-friendly means, natural language. A paradigm shift. Artificial Intelligence, Artificial Intelligence, becomes a reality and is given an interface to communicate with humans. The old dream of knowledge management, to tap all information and make it usable according to the situation in order to solve problems, becomes reality. A new era has begun in which every application, every piece of software will make use of artificial intelligence internally for automation and will make use of natural language interfaces for control and use.
Welcome to the age of artificial intelligence!
Künstliche Intelligenz & Chat Bots - die nächste Runde wird eingeleitet
„Sicherere und nützlichere Antworten“ ist das Versprechen von open AI für die verbesserte ChatGPT-Version basierend auf GPT-4: GPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responses. Auf Twitter hierß es dann „Here is GPT-4, our most capable and aligned model yet. it is available today in our API (with a waitlist) and in ChatGPT+. https://openai.com/research/gpt-4 it is still flawed, still limited, and it still seems more impressive on first use than it does after you spend more time with it.„
GPT-4 ist bereits in BING von Microsoft eingebaut – allerdings noch nicht überall und nicht für jeden verfügbar. Auf der openAI-Webseite ist GPT-4 nur für die Abonnenten ausprobierbar. Bei komplexen Fragen ist ChatGPT-4 der 3er und 3.5er Version überlegen. Allerdings denkt sich auch GPT-4 Dinge aus … typisch menschlich? Es gilt weiterhin den Ergebnissen der KI kritisch gegenüberzustehen und diese immer mehrfach zu prüfen. Die Trainingsbasis selbst sei nicht erweitert worden sondern ende wie bisher im Jahr 2021.
Wichtige neue Funktionen sind das Erkennen von Gegenständen und Inhalten in Bilder, längere Antworttexte bis zu 25.000 Worten.
openAI konzentriert sich weiterhin auf überall verfügbare KI-Software für den Endbenutzer. Hierdurch lässt sich dann GPT als „DER“ Standard etablieren.
Was gern übersehen wird, auch Microsoft arbeitet weiterhin an eigener AI Artificial Intelligence Software. So z.B. für die Plattform Azure als Dienste (https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/ai/#overview).
Bei Google scheint etwas Panik zu herrschen. Die Präsentation von BARD schreckte eher ab. Nun versucht Google seine KI-Module in alle Komponenten und Produkte von Google zu integrieren. Bei allen populären Diensten mit ausreichender Anwenderzahl (>100 Millionen) soll innerhalb von wenigen Monaten KI-Funktionalität integriert werden. Dies schließt Publikumslieblinge wie Youtube ein, adressiert aber auch die Office-Palette und professionellen Dienste von Google. Hier wird schon mehr an den Einsatz in Unternehmen für interne Lösungen gedacht als aktuell bei openAI. Letztlich wird bei den internen Lösungen die Schlacht um die viel zahlenden kommerziellen User gewonnen oder verloren.
Der Krieg um die führende Plattform für Artificial Intelligence und Machine Learning ist im vollen Gange.
Microsoft & openAI sind aktuell an vorderster Front und vergrößern die Distanz zum Wettbewerb.
Google kämpft darum den Anschluss zu behalten.
Amazon ist mit AI-Services auch dabei.
Meta ist mit Llama dabei.
Elon Musk belässt es aktuell bei Ankündigungen und schaut sehr pessimistisch in die Zukunft mit AI.
Von IBM Watson ist kaum etwas zu hören.
Oracle und KI?
Apple arbeitet im Stillen an Siri.
In China tut sich einiges, Baidu, TenCent, AliBaba und andere sind nach einschlägiger Fachliteratur auch schon nah dran.
Und Europa – oder noch enger gefasst – Deutschland? Nur wenige Anbieter haben konkurrenzfähige AI im Portfolio. Hier ist eher damit zu rechnen, dass sich geschluckt werden als dass sich eine eigenständige, konkurrenzfähige deutsche oder europäische KI-Landschaft entwickelt.
KI: Nun geht es Schlag auf Schlag
Mit ChatGPT haben openAI und Microsoft eine Revolution, einen „Krieg“, eine neue Ära, eingeläutet – oder wie Sascha Lobo schreibt, eines der mächtigsten Instrumente der Menschheitsgeschichte geschaffen. Nun folgt eine Ankündigung und Freischaltung auf die andere.
Wie sehr sich AI-basierte Transformer, Textgeneratoren, Bildgeneratoren und Suchergebnispräsentatoren als Megatrend durchgesetzt haben, zeigen auch andere Ankündigungen am Rnde:
Eine ganze Reihe der traditionell führenden großen Internet-, IT- und Software-Konzerne scheinen vom Tempo der Umsetzung überrascht worden zu sein. Sie stehen aktuell abgehängt „im Regen„.
Gleichzeitig wird von den führenden KI-Anbietern gegen eine Regulierung, gegen mehr Transparenz und gegen Kontrolle von Künstlicher Intelligenz auf der politischen Bühne agiert:
AI Artificial Intelligence hat auch eine politische Dimension. Das Ringen um die wirtschaftliche, technologische und politische Führerschaft in der Welt, aktuell zwischen den USA und China, zukünftig vielleicht auch mit Indien und Europa in anderen Konstellationen, wiurd auch gerade beim Thema Künstliche Intelligenz entschieden. KI hält Einzug in alle technischen Komponenten und Systeme. KI ist maßgeblich bei der Steuerung des globalen wirtschaftlichen Equilibiums. KI gewinnt Kriege. KI erleichtert die Arbeit. KI kosten Tausende von Jobs.
KI ist das Thema des Jahres 2023. In immer neuen Schleifen, immer neuen Ankündigungen werden wir in diesem Jahr praktisch von AI Artificial Intelligenz überrollt. Neben die General-AI-Werkzeugen treten immer mehr spezialisierte Lösungen – in Krankenhäusern, in der Logistik, in der Produktion und so weiter. Dies führt nicht nur zu einer neuen Segmentierung ind er gesamten Wirtschaft. Wer KI effizient einzusetzen versteht, hat die Nase vorn. Andere Bereiche, die nicht die wirtschaftliche Kraft oder den Mut zu Innovation haben, fallen zurück. In manchen Segmenten wie z.B. der Öffentlichen Verwaltung erhöht KI nochmals den Druck wie auch die Erwartungen an die zukünftigen E-Government-Lösungen. Vielfach wird die Schere zwischen innovativen, schnell agierenden Kräften und den langsameren „Traditionalisten“ weiter aufklaffen.
Für 2023 war zunächst unsere Meinung, dass das Thema des Jahres „Sicherheit“ wird. Schutz vor Angriffen, Datenverlust usw. Nun sieht es auch im letzten Winkel so aus, dass die großen Investitionen in den Bereich Künstliche Intelligenz fließen werden. „The Race is on“ – nicht nur bei den Anbietern, sondern auch und gerade bei den Anwenderunternehmen.
Kann man die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz einfach so stoppen ... ernsthaft?!
1377 namhafte Wissenschaftler, Softwareunternehmens-CEOs und IT-Persönlichkeiten haben zu einem Halt bei der Entwicklung Künstlicher Intelligenz, besonders bei den aktuellen LLM-Chat-Systemen, aufgerufen: Huge Group Calls for Temporary Pause on AI More Advanced Than GPT-4 (futurism.com). Man solle doch angesichts ChatGPT-4 mit der Weiterentwicklung großer, intransparenter und öffentlich zugänglicher AI-Lösungen innehalten.
Zu den bekanntesten Zeichnern des Aufrufs gehört Elon Musk, der seinerzeit selbst Geld in OpenAI für die Entwicklung von DALL-E, ChatGPT und anderen Systemen gesteckt hatte. Auch bekannte AI-Forscher wie Yoshua Bengio, Stuart Russell, Emad Mostaque, Yuval Noah Harari und nicht zuletzt bekannte Persönlichkeiten wie Steve Wozniak sind dabei. Und natürlich Mitarbeiter des Google-Teams für Deepmind – denen würde eine Pause auch helfen. Es gelte eine Abkehr von dem gefährlichen Wettlauf zu immer größeren und unberechenbaren Black-Box-Artificial-Intelligence-Modellen einzuleiten. Die Gefahren der Manipulation durch intransparente KI-Systeme sind zu groß. Die Systeme selbst wenig beherrschbar.
Das sechsmonatige Moratorium wurde von Future of Life (https://futureoflife.org/) veröffentlicht: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/.
Die 6-monatige Pause bei der Entwicklung Künstlicher Intelligenzen solle genutzt werden, um ein Regelwerk für die AI-Technologien zu schaffen. Auf Seiten der EU befindet sich hier der AI-Act (https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/european-approach-artificial-intelligence) in Abstimmung, der in Teilen ähnliche Ansätze wie der offene Brief verfolgt. Auch der deutsche Ethik-Rat schlägt mit seiner Stellungnahme in die gleiche Kerbe (https://www.project-consult.com/news/chatgpt-veraendert-die-ki-landschaft/#comment-2516).
Doch seien wir einmal ehrlich – kann man diesen Wettlauf aufhalten? OpenAI ist vorgeprescht und nun versuchen alle den Anschluss zu gewinnen und openAI zu überholen. Unternehmen wie Baidu, Google, Microsoft, Amazon usw. werden sich von dem Aufruf kaum beeinflussen lassen. Auch sind die Folgeversionen für Lösungen á la ChatGPT längst in der Launch-Vorbereitung. Dazu kommen Modelle von Universitäten und der Open-Source-Community, die längst im Netz kursieren.
Der Einsatz von AI muss geregelt werden – das ist richtig. Das Moratorium ist eher ein publizistisch angehauchter Hilferuf. Die Verfügbarkeit von AI im öffentlichen Netz lässt sich nur durch einen Parameter beschränken – die Nutzung und die Software teuer machen. Das wird passieren – spätestens wenn der Wettlauf um die Führerschaft entschieden ist. Die Modelle nebst ihren Datenquellen werden dann hinter Bezahlschranken verschwinden oder in kostenpflichtige Anwendungen eingebunden sein. Das Moratorium ist bereits nach wenigen Tagen im Strom immer neuer Nachrichten zu LLM, AI, ML, etc. hinweggespült.
Wir haben das Moratorium erstmal nicht unterschrieben … weil es offenbar bei 1377 Zeichnern einen Stop für weitere Unterzeichner gab … und weil der Aufruf keinen Sinn macht.
Pandoras Büchse steht weit offen und den Geist wird man nicht wieder in die Flasche zurückbekommen.
Pandora’s box is wide open, and the genie will not be put back into the bottle.
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Der offene Brief im Wortlaut:
„Pause Giant AI Experiments: An Open Letter
AI systems with human-competitive intelligence can pose profound risks to society and humanity, as shown by extensive research[1] and acknowledged by top AI labs.[2] As stated in the widely-endorsed Asilomar AI Principles, Advanced AI could represent a profound change in the history of life on Earth, and should be planned for and managed with commensurate care and resources. Unfortunately, this level of planning and management is not happening, even though recent months have seen AI labs locked in an out-of-control race to develop and deploy ever more powerful digital minds that no one – not even their creators – can understand, predict, or reliably control.
Contemporary AI systems are now becoming human-competitive at general tasks,[3] and we must ask ourselves: Should we let machines flood our information channels with propaganda and untruth? Should we automate away all the jobs, including the fulfilling ones? Should we develop nonhuman minds that might eventually outnumber, outsmart, obsolete and replace us? Should we risk loss of control of our civilization? Such decisions must not be delegated to unelected tech leaders. Powerful AI systems should be developed only once we are confident that their effects will be positive and their risks will be manageable. This confidence must be well justified and increase with the magnitude of a system’s potential effects. OpenAI’s recent statement regarding artificial general intelligence, states that „At some point, it may be important to get independent review before starting to train future systems, and for the most advanced efforts to agree to limit the rate of growth of compute used for creating new models.“ We agree. That point is now.
Therefore, we call on all AI labs to immediately pause for at least 6 months the training of AI systems more powerful than GPT-4. This pause should be public and verifiable, and include all key actors. If such a pause cannot be enacted quickly, governments should step in and institute a moratorium.
AI labs and independent experts should use this pause to jointly develop and implement a set of shared safety protocols for advanced AI design and development that are rigorously audited and overseen by independent outside experts. These protocols should ensure that systems adhering to them are safe beyond a reasonable doubt.[4] This does not mean a pause on AI development in general, merely a stepping back from the dangerous race to ever-larger unpredictable black-box models with emergent capabilities.
AI research and development should be refocused on making today’s powerful, state-of-the-art systems more accurate, safe, interpretable, transparent, robust, aligned, trustworthy, and loyal.
In parallel, AI developers must work with policymakers to dramatically accelerate development of robust AI governance systems. These should at a minimum include: new and capable regulatory authorities dedicated to AI; oversight and tracking of highly capable AI systems and large pools of computational capability; provenance and watermarking systems to help distinguish real from synthetic and to track model leaks; a robust auditing and certification ecosystem; liability for AI-caused harm; robust public funding for technical AI safety research; and well-resourced institutions for coping with the dramatic economic and political disruptions (especially to democracy) that AI will cause.
Humanity can enjoy a flourishing future with AI. Having succeeded in creating powerful AI systems, we can now enjoy an „AI summer“ in which we reap the rewards, engineer these systems for the clear benefit of all, and give society a chance to adapt. Society has hit pause on other technologies with potentially catastrophic effects on society.[5] We can do so here. Let’s enjoy a long AI summer, not rush unprepared into a fall.“
UNESCO fordert globale ethische Standards
Artificial Intelligence: UNESCO calls on all Governments to implement Global Ethical Framework without delay
Recommendation Ethics of Artificial Intelligence | UNESCO
What do we need?
In November 2021, the 193 Member States at UNESCO’s General Conference adopted the Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence: Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence – UNESCO Digital Library
ChatGPT, DALL-E and other generative AI-tools add to the challeneges …
Moratorium mit Fake Signatures?
Inzwischen macht sich eine Kontroverse in den Medien breit – über die Sinnhaftigkeit des Moratoriums und auch, wer nun wirklich zu den 1800 Unterzeichnern (bis 22.3.2023) gehört. Der Guardian schreibt in einem Artikel „Letter signed by Elon Musk demanding AI research pause sparks controversy – The statement has been revealed to have false signatures and researchers have condemned its use of their work“ (https://www.theguardian.com/technology/2023/mar/31/ai-research-pause-elon-musk-chatgpt). Einige Wissenschaftler verurteilen ihre Vereinnahmung, andere Unterzeichnungen erwiesen sich inzwischen als „Fake“ und wiederum eine Reihe von Unterzeichnern hat ihre Unterstützung und Zeichnung des Moratoriums zurückgenommen.
Der Schuss ist nach hinten los gegangen.
Doch ein Stop für AI-basierte Chat-Software?
Also vorweg.
Ist ChatGPT wirklich eine AI oder nur ein besserer Testgenerator? Einerseits sprechen Wissenschaftler davon, dass nun Künstliche Intelligenz an die Fähigkeiten des Menschen heranreichen soll, andererseits wird die Kritik immer lauter, das die aktuellen, auf LLM Large Language Model basierenden Chatsysteme nur bessere Systeme zur Auswertung großer Textmengen und der Mustererkennung sind: „artificial intelligence today is neither artificial nor intelligent„. Wiederum andere meinen, ChatGPT sei schon gut, aber wir benutzen es falsch. letztlich basiert ChatGPT auf Unmengen von Menschen generierter Information, die nur anders als bei einer herkömmlichen Internet-Suche aufbereitet wird. Die Dialoge klingen gut, wirken menschlich, die präsentierten Fakten sind aber häufig falsch. OpenAI spricht hier selbst von Software, die „smarter“ als Menschen sein wird.
Beim aktuellen Wettlauf der Anbieter wie OpenAI, Aleph Alpha (wird gekauft?), Google, Baidu, Amazon und vieler anderer geht es darum, wer als erster eine AGI Artificial General Intelligence oder GAI General Artificial Intelligence als Standard etabliert. Im Gegensatz zu spezialisierter NAI Narrow Artificial Intelligence soll die allgemeine, universelle AI beliebige Probleme lösen können. Ein Ansatz, der durchaus mit der generativen Software ChatGPT verfolgt wird, wie die Vielzahl der möglichen Nutzungsmodelle deutlich macht. Und ja, noch größere Modelle mit noch mehr Parametern werden die Qualität erheblich verbessern.
Doch es wird immer mehr auf die Gefahren hingewiesen, z.B. in Bezug auf Beeinflussung, falsche Informationen oder gar die Schaffung von Cyber-War-Angriffswerkzeugen. So erklären sich auch aktuelle Entwicklungen in den USA und in Italien.
In den USA soll die FTC Federal Trade Commission (US-Verbraucherschutzbehörde) auf Antrag des Center for AI and Digital Policy gegen OpenAI ermitteln: „Das Produkt täusche und gefährde Menschen, sei voreingenommen und stelle ein Risiko für das Privatleben sowie die öffentliche Sicherheit dar.“ Auf den 46 Seiten finden sich zahlreiche Argumente. Grundlagen sind verschiedene US-Vorgaben wie z.B.“Aiming for truth, fairness, and equity in your company’s use of AI“ der FTC, der „Blueprint for an AI Bill of Rights“ der US-Regierung oder die in Entwicklung befindlichen FTC „Rules Cracking Down on Commercial Surveillance and Lax Data Security Practices„. Die nicht verbindlichen Dokumente fürchten eine Diskriminierung durch Algorithmen in der Werbung aber auch bei der Manipulation von Nutzern durch gezielt falsche Informationen.
In Italien hat die dortige Datenschutzbehörde (GDDP Garante per la Protezione dei Dati Personali) einen Vorstoß unternommen, ChatGPT zu sperren und eine Warnung ausgesprochen: „Wir haben OpenAI gebeten, die Verarbeitung personenbezogener Daten von italienischen Nutzern mit sofortiger Wirkung auszusetzen. Wir haben eigenständig gehandelt. Jetzt hat das Unternehmen 20 Tage Zeit, um sich anzupassen.“ OpenAI droht in Italien zu dem eine Millionenstrafe. Auf Wired heißt es: „Nach der Sperrung von ChatGPT und der Aussetzung des Dienstes durch OpenAI prüft der italienische Datenschutzbeauftragte die nächsten Schritte im Bereich künstlicher Intelligenz und der Verwendung personenbezogener Daten durch Algorithmen. Die Voraussetzung ist, dass noch nichts entschieden wurde. Was innerhalb der Datenschutzbehörde geprüft wird, ist, ob auch andere generative KI-Systeme die gleichen Datenschutzprobleme aufweisen, die zu der Untersuchung von ChatGPT geführt haben.“
Inzwischen hat OpenAI selbst seit 31.03.2023 den Zugriff auf ChatGPT in Italien gesperrt. Man kooperiert mit der italienischen Datenchutzbehörde. Wahrscheinlich will OpenAI hier schnell die Kritik ausräumen, damit nicht noch in anderen EU-Staaten ChatGPT weitere GDPR-Steine in den Weg gelegt werden.
Automatische Klassifikation mit ChatGPT
Das Thema Automatisierung mit Auto-Classification ist schon lange ein Thema bei der Informationserfassung. Gescannte Dokumente, E-Mails und andere Informationsobjekte werden analysiert, bei Bedarf per OCR/ICR gewandelt, mit Referenzdatenbeständen abgeglichen und letztlich klassifiziert. Hier bildet eine vorgegebene Ordnungssystematik mit vorgegebenen Klassen bisher das Rückgrat. Es galt diesen Klassen die entsprechenden Informationsobjekte zuzuweisen. Die Verfahren hierfür waren schon mehr-oder-weniger „intelligent“, aber auch hochgradig auf diese Aufgabe programmiert, ausgelegt oder trainiert. Dass es auch anders geht, zeigt der Berater Gerald Pitschek mit ChatGPT 4 (https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-4-und-ecm-input-management-zweiter-test-mehrere-pitschek/) . Er erfasst Dokumente und stellt diese verarbeitungsfähig der aktuelleren Variante von ChatGPT (die frei zugängliche ist Version 3.5) GPT 4 zur Auswertung bereit. GPT vergleicht und klassifiziert nun gegen den großen, allgemeinen Trainingsdatenbestand von GPT. Die Ergebnisse sind – trotz mehrerer notwendiger Zwischenschritte – für die Erfassung und Klassifikation recht ordentlich. Inzwischen hat Microsoft auf Azure entsprechen Werkzeuge zur Dokumentanalyse und Metadatenextraction bereitgestellt: https://www.youtube.com/watch?v=ZsRnKc5qHt4. Ai für IDP Intelligent Document Processing ist längst auf den großen Cloud-Plattformen verfügbar.
Wir sind jedoch der Meinung, dass ein allgemeines Large Language Model für Inhouse-Lösungen nicht der ideale Weg ist. Hier gibt es andere, besser geeignete Klassifikationsalgorithmen, die die internen Quellen und andere gesicherte Datenbestände für die Klassifikation benutzen, zum Beispiel Pattern Recognition kombiniert mit Cluster Analysis und neuronaler Vernetzung. Hier lassen sich dann nahezu 100% korrekte Ergebnisse erzielen.
Die Klassifikation bei der Erfassung ist aber nur ein Anwendungsgebiet. Dunkelverarbeitung, Einsteuerung in Prozesse, Bewertung und Steuerung von Suchanfragen, Qualitätsmanagement bei der Erfassung, regelmäßiges Prüfen von informationsbeständen auf Nutzbarkeit, automatisierte Information Governance, usw. usw. sind weitere Anwendungsgebiete von KI Künstlicher Intelligenz. Ein Gebiet erscheint uns besonders interessant: die Analyse bestehender heterogener Datenbestände mit automatisierter Entwicklung eines passenden, realitätsnahen Klassifikations- und Ordnungsschema. Noch werden Aktenpläne (eine Form der Abbildung eines Klassifikationsschema) und Ordnerstrukturen manuell von Spezialisten gemacht. Eine Software kann dies unter Umständen besser. Sie kann die die real vorhandenen Mengen von Informationen und basierend auf nachvollziehbaren Kriterien sauber zuordnen, ausgewogene Klassifikationssysteme gestalten und den Zugang zu Information dramatisch verbessern. Hierfür wird kein LLM Large Language Model generativer AI oder eine andere AGI Artificial General Intelligence benötigt, sondern spezialisierte Systeme für das Informations- und Wissensmanagement. Bei hausinternen Lösungen, wo vorrangig der interne Datenbestand genutzt wird, ist ein LLM weniger nützlich als wenn man als Person allgemeine Fragen an das Internet stellt.
Vor drei Jahren haben wir im Rahmen unseres Update Information Management die Trends für die nächsten Jahre postuliert: Zukünftige Entwicklungen des Information Management in den Jahren 2020 bis 2026 (https://project-consult.theum.com/essentials/index.htm?t=Teams-Pr%C3%A4sentationen-Presentations,2020,202001—update-information-management-2020-4-trends-4-zuk%C3%BCnftige-entwicklungen-des-information-management-in-den-jahren-2020-bis-2026-(s01)-ulrich-kampffmeyer-uim2020; auch als Video-Aufzeichnung verfügbar). Für den Zeitraum ab 2023 sprechen wir dort vom Zeitalter der Automation im Informationsmanagement. Diese wird durch Entwicklungen wie ChatGPT, all den anderen LLMs und auf diesen basierenden kleinen Anwendungen, drastisch befeuert. Für viele Lösungen der bisherigen Informationsmanagement-Anbieter droht passend das „End of Life“. Lösungen wie GPT lassen sich sehr einfach auf bestehende Informationsbestände ansetzen und diese mit intelligenten Methoden in einfacherer Form dem Endanwender präsentieren. Was aber in jedem Fall gewährleistet sein muss, ist, die Software darf nicht „halluzinieren“ wie es ein befreundeter Kollege ausdrückte. Die Ergebnisse müssen im Unternehmenskontext richtig und nachvollziehbar sein. All dies leisten auf AGI ausgelegte LLM-Systeme – noch – nicht. Da sich das Informationsmanagement und die Informationsbeherrschung auf die internen Datenbestände der Behörden, Organisationen und Unternehmen konzentrieren, müssen hier noch andere Wege eingeschlagen werden.
Für mich persönlich ist der Innovationssprung mit ChatGPT, mit den ganzen Bild- und Videogeneratoren sowie all den anderen jetzt wie Pilze sprießenden AI-Apps eine Genugtuung. Als ich 1988 über das Thema Automatische Klassifikation schriebt (an Hand der Form keramischer Fundstücke) standen mir weder die Methoden noch die Software noch die Rechnerkapazität zur Verfügung als man sich an Musterkennung, Klassifikation und Expertensysteme wagte. dies ist jetzt über 35 Jahre her. Damals stellte man sich auch nicht die heute vielfach aufgeworfenen Angstfragen, was denn aus der Menschheit wird, wenn die AI die Herrschaft übernimmt. Damals ging es um Grundlagenforschung, heute um die Anwendung im realen Leben. Und der bahnbrechendste Erfolg ist eigentlich, dass die Funktionalität von AI jedem im Internet frei zugänglich gemacht wird (auch wenn sich dies nach dem Ende der AI-Wars ändern wird und vieles hinter Bezahlschranken oder in kostenpflichtigen Produkten verschwindet). Aber erstmal kann man mit AI vieles ausprobieren – so wie dies auch Kollege Pitschek tut. Was AI alles kann, und was es alles wirklich übernehmen wird und auch übernehmen sollte, ist heute noch nicht im geringsten absehbar. In meinem Interview mit Mark Edwards, „From Pre-History to AI Artificial Intelligence“ (https://bit.ly/3EXoWm2) nannte ich als wichtigste Aufgabe für die Künstliche Intelligenz die Bewahrung unserer Umwelt und unseres Planeten. Vielleicht schafft dies ja eine KI eher als die zerstrittenen Politiker, uneinigen Nationen und gierigen Wirtschaftsbosse.
Dr. Ulrich Kampffmeyer
—————————— Übersetzung mit Deepl.com ————————————–
Automation with auto-classification has long been a topic in information capture. Scanned documents, emails and other information objects are analysed, converted by OCR/ICR if necessary, compared with reference data sets and finally classified. Up to now, a predefined classification system with predefined classes has formed the backbone. The task was to assign the corresponding information objects to these classes. The procedures for this were already more-or-less „intelligent“, but also highly programmed, designed or trained for this task. The consultant Gerald Pitschek shows that it can be done differently with ChatGPT 4 (https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-4-und-ecm-input-management-zweiter-test-mehrere-pitschek/) . He captures documents and makes them available to the more recent version of ChatGPT (the freely accessible version is 3.5) GPT 4 for evaluation. GPT now compares and classifies against the large, general training dataset of GPT. The results – despite several necessary intermediate steps – are quite decent for coverage and classification. In the meantime, Microsoft has provided corresponding tools for document analysis and metadata extraction on Azure: https://www.youtube.com/watch?v=ZsRnKc5qHt4. Ai for IDP Intelligent Document Processing has long been available on the major cloud platforms.
However, we believe that a general Large Language Model is not the ideal way for in-house solutions. Here there are other, more suitable classification algorithms that use the internal sources and other secured data sets for classification, for example pattern recognition combined with cluster analysis and neural networking. Here, almost 100% correct results can be achieved.
However, classification during collection is only one area of application. Dark processing, integration into processes, evaluation and control of search queries, quality management during acquisition, regular checking of information stocks for usability, automated information governance, etc. etc. are further application areas of AI Artificial Intelligence. One area seems particularly interesting to us: the analysis of existing heterogeneous data stocks with automated development of a suitable, realistic classification and ordering scheme. File plans (a form of mapping a classification scheme) and folder structures are still made manually by specialists. Software may be able to do this better. It can neatly allocate the real existing amounts of information based on comprehensible criteria, design balanced classification systems and dramatically improve access to information. This does not require LLM Large Language Model generative AI or any other AGI Artificial General Intelligence, but specialised systems for information and knowledge management. For in-house solutions, where primarily the internal data stock is used, an LLM is less useful than when a person asks general questions to the internet.
Three years ago, we postulated the trends for the next few years in our Update Information Management: Future Developments in Information Management in the Years 2020 to 2026 (https://project-consult.theum.com/essentials/index.htm?t=Teams-Pr%C3%A4sentationen-Presentations,2020,202001-update-information-management-2020-4-trends-4-zuk%C3%BCnftige-entwicklungen-des-information-management-in-den-jahren-2020-bis-2026-(s01)-ulrich-kampffmeyer-uim2020; also available as a video recording). For the period from 2023, we speak there of the age of automation in information management. This will be drastically fuelled by developments such as ChatGPT, all the other LLMs and small applications based on them. Appropriately, the „end of life“ is looming for many solutions from previous information management providers. Solutions like GPT can very easily be applied to existing information assets and present them to the end user in a simpler form using intelligent methods. But what must be guaranteed in any case is that the software must not „hallucinate“ as a colleague of mine put it. The results must be correct and comprehensible in the company context. LLM systems designed for AGI do not – yet – achieve all this. Since information management and information governance focus on the internal data stocks of authorities, organisations and companies, other paths must still be taken here.
For me personally, the leap in innovation with ChatGPT, with all the image and video generators and all the other AI apps now sprouting like mushrooms is a satisfaction. When I wrote about automatic classification in 1988 (based on the shape of ceramic artefacts), I had neither the methods nor the software nor the computing capacity at my disposal when people ventured into pattern recognition, classification and expert systems. this was over 35 years ago now. At that time, there were also no fears about what would happen to humanity if AI took over. Back then it was about basic research, today it’s about real-life applications. And the most groundbreaking success is actually that the functionality of AI is made freely available to everyone on the internet (even if this will change after the end of the AI wars and much will disappear behind pay barriers or in paid products). But for the time being, you can try out many things with AI – just as my colleague Pitschek is doing. What AI can do, and what it will and should really take over, is not yet foreseeable in the slightest. In my interview with Mark Edwards, „From Pre-History to AI Artificial Intelligence“ (https://bit.ly/3EXoWm2), I named the preservation of our environment and our planet as the most important task for AI. Perhaps an AI can do this rather than the divided politicians, disunited nations and greedy business leaders.
Dr. Ulrich Kampffmeyer
Geplantes Datenschutz-Gesetz: Regierung will Beschäftigte vor künstlicher Intelligenz schützen
Auf SPIEGEL online findet sich heute am 12.05.2023 ein interessanter Artikel mit dem Titel „Geplantes Datenschutz-Gesetz: Regierung will Beschäftigte vor künstlicher Intelligenz schützen“ https://www.spiegel.de/wirtschaft/soziales/kuenstliche-intelligenz-regierung-will-beschaeftigte-schuetzen-a-4272a8bf-06f9-49e3-940a-a64e81365693. Bereits im April berichteten die „Datenschutz Notizen „Beschäftigtendatenschutzgesetz: Ein Silberstreif am Horizont“ hierüber. Danach will die Bundesregierung Arbeitnehmer vor der Übernahme ihrer Jobs durch eine AI Artificial Intelligence per Datenschutz-Gesetz bewahren. So heißt es in einem gemeinsamen Entwurf von Bundesarbeits- und Bundesinnenministerium. Dies hebt auch auf die Nutzung von Daten aus den Arbeitsprozessen und die Überwachung der Tätigkeiten von Arbeitnehmern ein. Es soll auch Selbständige einschliessen.
Den Link auf den Entwurf tragen wir hier nach.
Dieser Schuss dürfte nach hinten losgehen. Es sollten eher Strategie zur Förderung von hybridem Arbeiten, Mensch mit neuer Software gefördert werden.