{"id":29877,"date":"2023-03-10T11:50:11","date_gmt":"2023-03-10T09:50:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/?p=29877"},"modified":"2023-03-10T11:50:11","modified_gmt":"2023-03-10T09:50:11","slug":"chat-gpt-changes-all","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/chat-gpt-changes-all\/29877\/","title":{"rendered":"Ein Hoch auf die Oberherrschaft der KI"},"content":{"rendered":"

Disclaimer: Die Ansichten des Autors sind seine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die offizielle Haltung von Kaspersky (dem Unternehmen) wider.<\/em><\/p>\n

Jenseits der diversen geopolitischen Ereignisse, die das Jahr 2022 bestimmten, war es aus technologischer Sicht das Jahr der KI. Ich sollte gleich zu Beginn reinen Tisch machen: Bis vor Kurzem habe ich KI in Bezug auf Cybersicherheit jedes Mal, wenn ich danach gefragt wurde, als Vaporware<\/a> abgetan. Mir war immer klar, dass maschinelles Lernen viele reale Anwendungen hat, aber f\u00fcr uns in der Welt der Informationssicherheit wurde KI immer nur in den seltsamsten Produktpr\u00e4sentationen verwendet. In meinen Augen war \u201eKI-gest\u00fctzt\u201c lediglich eine elegante Umschreibung der Anbieter f\u00fcr die Aussage \u201ewir haben keine vorhandene Wissensbasis oder Telemetrie, also haben wir stattdessen ein paar Heuristiken entwickelt\u201c. Ich bin nach wie vor davon \u00fcberzeugt, dass die daraus resultierenden Produkte in mehr als 95 % der F\u00e4lle auch nur einen geringen Anteil an tats\u00e4chlicher KI enthielten. Doch w\u00e4hrend die Marketingteams damit besch\u00e4ftigt waren, jedem Produkt, das den k-Means-Algorithmus<\/a> als Teil seiner Funktionsweise enth\u00e4lt, den Stempel \u201eKI\u201c aufzudr\u00fccken, machte der Bereich der eigentlichen<\/em> KI tats\u00e4chlich einige Fortschritte.<\/p>\n

Der Tag der Wahrheit war f\u00fcr mich gekommen, als ich zum ersten Mal DALL-E 2<\/a> (und kurz darauf Midjourney<\/a>) ausprobierte. Beide Projekte erzeugen Bilder basierend auf Textbeschreibungen und haben bereits f\u00fcr erheblichen Aufruhr in der Kunstszene gesorgt.<\/p>\n

Dieses Bild wurde mit Midjourney unter Verwendung der Eingabeaufforderung \"Ein Hoch auf die Oberherrschaft der KI\" erstellt.

Dieses Bild wurde mit Midjourney unter Verwendung der Eingabeaufforderung \u201eEin Hoch auf die Oberherrschaft der KI\u201c erstellt.<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

Dann, im Dezember vergangenen Jahres, eroberte ChatGPT<\/a> die Welt im Sturm. Kurz gesagt: ChatGPT ein Chatbot. Ich gehe davon aus, dass die meisten Leute ihn bereits getestet haben, aber wenn Sie dies noch nicht getan haben sollten, dann lege ich es Ihnen w\u00e4rmstens ans Herz. Es gibt keine Worte, die beschreiben k\u00f6nnten, wie sich der Bot gegen\u00fcber fr\u00fcheren Projekten verbessert hat, und es reicht nicht aus, nur davon zu lesen. Um ein Gef\u00fchl daf\u00fcr zu bekommen, was noch alles auf uns zukommt, muss man ihn selbst testen\u2026<\/p>\n

\"ChatGPT

ChatGPT spricht f\u00fcr sich selbst.<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

Sprachmodelle<\/h2>\n

Um es in den Worten von Arthur C. Clarke auszudr\u00fccken: \u201eJede hinreichend fortgeschrittene Technologie ist nicht von Magie zu unterscheiden\u201c. Ich liebe es, wie Technologie manchmal dieses wundersame Lebensgef\u00fchl in uns erweckt, doch leider kommt uns dieses Gef\u00fchl in die Quere, wenn wir versuchen, \u00fcber die Auswirkungen oder Grenzen eines neuen technologischen Durchbruchs nachzudenken. Aus diesem Grund denke ich, dass wir zun\u00e4chst etwas Zeit darauf verwenden sollten, zu verstehen, wie diese Technologien im Detail funktionieren.<\/p>\n

Beginnen wir mit ChatGPT. Hinter dem Bot steckt ein Sprachmodell, mit anderen Worten, eine Darstellung unserer Sprache. Wie bei vielen gro\u00dfen maschinellen Lernprojekten wei\u00df niemand wirklich, wie dieses Modell funktioniert (nicht einmal OpenAI, seine Erfinder). Man wei\u00df zwar, wie das Modell entwickelt wurde, aber es ist viel zu komplex, um wirklich<\/em> verstanden zu werden. ChatGPT, dass bis dato gr\u00f6\u00dfte (\u00f6ffentliche?) Sprachmodell, hat \u00fcber 175 Milliarden Parameter. Um zu verstehen, was das bedeutet, stellen Sie sich eine riesige Maschine vor, die 175 Milliarden Kn\u00f6pfe hat, an denen Sie drehen k\u00f6nnen. Immer wenn Sie einen Text an ChatGPT senden, wird dieser in eine entsprechende Einstellung f\u00fcr jeden dieser Kn\u00f6pfe umgewandelt. Anschlie\u00dfend produziert die Maschine eine Ausgabe (noch mehr Text), die auf der Position der Kn\u00f6pfe basiert. Hinzu kommt ein Zufallselement, um sicherzustellen, dass dieselbe Frage nicht immer zu genau derselben Antwort f\u00fchrt (aber auch das l\u00e4sst sich einstellen).<\/p>\n

Aus diesem Grund betrachten wir solche Modelle als Black Boxes: Selbst, wenn man sich ein Leben lang mit der Maschine besch\u00e4ftigen w\u00fcrde, k\u00f6nnte man wohl kaum den Zweck eines einzelnen Knopfes (geschweige denn aller Kn\u00f6pfe) herausfinden. Trotzdem wissen wir, was die Maschine tut, da wir den Prozess kennen, durch den sie erzeugt wurde. Das Sprachmodell ist ein Algorithmus, der Text verarbeiten kann, und w\u00e4hrend der Trainingsphase mit viel Text gef\u00fcttert wurde: die gesamte Wikipedia, ausgelesene Webseiten, Fachliteratur usw. So konnte ein statistisches Modell erstellt werden, das die Wahrscheinlichkeit erkennt, mit der ein Wort auf ein anderes folgt. Wenn ich zum Beispiel sage \u201eRosen sind rot, Veilchen sind\u2026\u201c, kann man mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit davon ausgehen, dass das n\u00e4chste Wort \u201eblau\u201c lautet. So funktioniert, kurz gesagt, jedes Sprachmodell. F\u00fcr ein solches Modell ist das Vervollst\u00e4ndigen Ihres Satzes nichts anderes als das Erraten der Wortfolge, die Ihrer Frage wahrscheinlich folgen wird, basierend auf allem, was es zuvor gelernt hat. Im Fall von ChatGPT gab es sogar noch einen weiteren Schritt, die so genannte \u00fcberwachte Optimierung. Menschliche \u201eKI-Trainer\u201c f\u00fchrten zahlreiche Chats mit dem Bot und markierten alle Antworten, die als problematisch eingestuft werden konnten (ungenau, voreingenommen, rassistisch usw.), um den Bot darauf zu trainieren, diese nicht erneut zu wiederholen.<\/p>\n

\"Rosen

Rosen sind rot, Veilchen sind\u2026 Na? Kennen Sie die Antwort?
NO Caption<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

Wenn Sie mit k\u00fcnstlicher Intelligenz nichts am Hut haben, k\u00f6nnen Sie sie unter den Gebieten \u201eMathematik\u201c oder \u201eStatistik\u201c einordnen: Das Ziel dieser Modelle ist die Pr\u00e4diktion. Bei der Verwendung von ChatGPT entsteht sehr leicht das Gef\u00fchl, dass die KI \u00fcber authentisches \u201eWissen\u201c verf\u00fcgt, da sie in der Lage ist, kontextbezogene und bereichsspezifische Informationen f\u00fcr Suchanfragen zu liefern, die sie zum ersten Mal erh\u00e4lt. Doch sie versteht nicht, was die einzelnen W\u00f6rter eigentlich bedeuten: Sie ist lediglich in der Lage, weiteren Text zu generieren, der sich wie eine nat\u00fcrliche Fortsetzung des zuvor Gesagten \u201eanf\u00fchlt\u201c. Das erkl\u00e4rt, warum ChatGPT ein komplexes philosophisches Argument erzeugen kann, aber bei einfachen Rechenaufgaben oft ins Schleudern ger\u00e4t: Es ist schwieriger, das Ergebnis einer Rechenaufgabe vorherzusagen als das Folgewort in einem Satz.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus hat das Modell kein Ged\u00e4chtnis: Sein Training endete 2021 und wurde an dieser Stelle quasi auf Eis gelegt. Updates werden in Form von neuen Modellen (z. B. GPT-4 im Jahr 2024) geliefert, die auf der Grundlage neuer Daten trainiert werden. Tats\u00e4chlich merkt sich ChatGPT nicht einmal die Unterhaltungen, die Sie mit ihm f\u00fchren: Der letzte Chatverlauf wird lediglich zusammen mit jedem neuen Text, den Sie eingeben, an den Bot gesendet, damit der gesamte Dialog nat\u00fcrlicher und rationaler wirkt.<\/p>\n

Ob das noch als \u201eIntelligenz\u201c bezeichnet werden kann (und ob es sich wesentlich von der menschlichen Intelligenz unterscheidet), wird in den n\u00e4chsten Jahren vermutlich Anlass f\u00fcr heftige philosophische Debatten sein.<\/p>\n

Diffusionsmodelle<\/h2>\n

Bilderzeugungstools wie Midjourney und DALL-E beruhen auf anderen Modellkategorien. Ihr Trainingsprozess konzentriert sich selbstverst\u00e4ndlich auf die Generierung von Bildern (oder Pixelsammlungen) anstelle von Text. Zur Erzeugung eines Bildes auf der Grundlage einer Textbeschreibung sind im Grunde zwei Komponenten erforderlich, von denen die erste ziemlich intuitiv ist. Das Modell ben\u00f6tigt einen Weg, um W\u00f6rter mit visuellen Informationen zu verkn\u00fcpfen, also wird es mit Bildunterschriften gef\u00fcttert. \u00c4hnlich wie bei ChatGPT handelt es sich um eine riesige, undurchschaubare Maschine, die sehr gut darin ist, Bilder mit Textdaten abzugleichen. Sie hat keine Ahnung, wie das Gesicht von Brad Pitt aussieht, aber wenn sie genug Fotos von ihm gesehen<\/em> hat, dann wei\u00df sie, dass all diese Fotos gemeinsame Eigenschaften haben. Und speist jemand ein neues Foto von Brad Pitt ein, kann das Modell ihn problemlos erkennen.<\/p>\n

Der andere Teil, der mich mehr \u00fcberrascht hat, ist die M\u00f6glichkeit, Bilder zu verbessern. Dabei kommt ein \u201eDiffusionsmodell\u201c zum Einsatz, das auf fehlerfreie Bildern trainiert wird, denen nach und nach (visuelles) Rauschen hinzugef\u00fcgt wird, bis sie unkenntlich werden. Auf diese Weise kann das Modell die \u00dcbereinstimmung zwischen einem unscharfen, qualitativ minderwertigen Bild und seinem Gegenst\u00fcck mit einer h\u00f6heren Aufl\u00f6sung lernen \u2013 ebenfalls auf statistischer Ebene \u2013 und auf der Grundlage des verrauschten Bildes ein hochwertiges Bild wiederherstellen. Es gibt sogar KI-basierte Produkte<\/a>, die alte Fotos von Rauschen befreien oder deren Aufl\u00f6sung erh\u00f6hen.<\/p>\n

\"Ein

Ein Beispiel f\u00fcr zunehmend minderwertige Bilder, die zum Trainieren von Diffusionsmodellen mit meinem vertrauten Avatar verwendet werden.<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

Auf diese Weise ist es m\u00f6glich, Bilder zu synthetisieren: Wir beginnen mit einem zuf\u00e4lligen Rauschen und \u201everbessern\u201c es schrittweise, wobei wir sicherstellen, dass es die Merkmale enth\u00e4lt, die der Anfrage des Benutzers entsprechen (eine ausf\u00fchrlichere Beschreibung der Funktionen von DALL-E finden Sie hier<\/a>).<\/p>\n

Die falschen Probleme<\/h2>\n

Das Auftauchen all der in diesem Artikel erw\u00e4hnten Tools hat in der \u00d6ffentlichkeit zu heftigen, teils sehr negativen Reaktionen gef\u00fchrt. Es gibt legitime Bedenken \u00fcber den schlagartigen Eingriff von KI in unser Leben, aber meiner Meinung nach konzentriert sich ein Gro\u00dfteil der aktuellen Debatte auf die falschen Aspekte. Sprechen wir diese zun\u00e4chst an, um anschlie\u00dfend zum \u2013 meiner Meinung nach \u2013 eigentlichen Kern der Diskussion \u00fcber KI zu kommen.<\/p>\n

DALL-E und Midjourney bedienen sich an Werken von echten K\u00fcnstlern<\/h3>\n

In einigen F\u00e4llen habe ich gesehen, dass diese Tools als Programme beschrieben werden, die Bilder, die sie bereits gesehen haben, zusammensetzen und dann eine Art Filter anwenden, um den Stil des gew\u00fcnschten K\u00fcnstlers zu imitieren. Jeder, der eine solche Aussage macht, kennt entweder die technischen Gegebenheiten der zugrunde liegenden Modelle nicht oder argumentiert in b\u00f6ser Absicht.<\/p>\n

Wie oben bereits erw\u00e4hnt, ist das Modell \u00fcberhaupt nicht in der Lage, Bilder oder selbst einfache Formen aus den Bildern zu extrahieren, auf die es trainiert wurde. Das einzige, was es kann, ist die Erfassung mathematischer Merkmale.<\/p>\n

\"Was

Was die Leute glauben, welche Vorlage DALL-E nutzt (links), und welche Vorlage DALL-E tats\u00e4chlich nutzt (rechts).<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

Man kann nicht leugnen, dass viele urheberrechtlich gesch\u00fctzte Werke in der Trainingsphase ohne die ausdr\u00fcckliche Zustimmung ihrer Urheber verwendet wurden, und m\u00f6glicherweise lie\u00dfe sich hier\u00fcber eine Debatte f\u00fchren. Man sollte aber auch darauf hinweisen, dass K\u00fcnstler w\u00e4hrend ihres Studiums genau denselben Prozess durchlaufen: Sie kopieren Gem\u00e4lde von Meistern und lassen sich von Kunstwerken inspirieren, denen sie im Laufe ihres Werdegangs begegnen. Und was w\u00e4re Inspiration, wenn nicht die F\u00e4higkeit, das Wesen eines Kunstwerks zu erfassen, gekoppelt mit dem Impuls, es neu zu erfinden?<\/p>\n

DALL-E und Midjourney sind insofern ein revolution\u00e4rer Durchbruch, als dass sie theoretisch in der Lage sind, sich von jedem Film, der in der Geschichte der Menschheit produziert wurde, inspirieren zu lassen (und wahrscheinlich auch von jedem, der in Zukunft produziert wird).<\/p>\n

\"\u00dcberzeugende

\u00dcberzeugende Beweise daf\u00fcr, dass Wolfgang Amadeus Mozart w\u00e4hrend seiner Ausbildungszeit andere K\u00fcnstler beklaut hat.<\/p><\/div>\n

\u00a0<\/p>\n

KI macht Dinge unfassbar einfach<\/h3>\n

Eine solche Kritik impliziert in der Regel, dass Kunst schwer sein sollte. Diese Auffassung hat mich schon immer \u00fcberrascht, da der Betrachter eines Kunstwerks in der Regel kaum eine Vorstellung davon hat, wie viel (oder wie wenig) M\u00fche es gekostet hat, dieses Werk zu kreieren. Diese Debatte ist nicht neu: Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung von Photoshop argumentieren einige Leute noch immer, dass digitale Kunst keine echte Kunst<\/a> sei. Diejenigen, die das behaupten, hinterfragen, ob die Verwendung von Photoshop ein gewisses K\u00f6nnen erfordert, doch meiner Meinung nach haben sie das Thema vollkommen verfehlt. Wie viel K\u00f6nnen war bei Robert Rauschenberg erforderlich, um wei\u00dfe Farbe auf eine Leinwand<\/a> zu bringen? Und wie viel musikalische Begabung braucht man, um John Cages ber\u00fcchtigtes 4\u201933<\/a> auff\u00fchren zu k\u00f6nnen?<\/p>\n

Selbst wenn wir K\u00f6nnen als Kriterium f\u00fcr Kunst einf\u00fchren w\u00fcrden, wo w\u00fcrde man die Grenze setzen? Wie viel M\u00fche ist genug M\u00fche? Als die Fotografie erfunden wurde, nannte Charles Baudelaire sie \u201edie Zuflucht eines jeden M\u00f6chtegern-Malers, eines jeden Malers, der zu schlecht ausgestattet oder zu faul ist, seine Studien zu vollenden\u201c (und er war mit dieser Einsch\u00e4tzung nicht allein). Wie sich herausstellt, hat er sich geirrt.<\/p>\n

ChatGPT hilft Cyberkriminellen<\/h3>\n

Mit dem Aufkommen der KI werden wir Produktivit\u00e4tssteigerungen auf gesamter Ebene erleben. Im Moment tun einige Medien und Anbieter alles, um auf den ChatGPT-Hype aufzuspringen, was zu den kuriosesten Clickbaits der j\u00fcngsten Geschichte f\u00fchrt. Wie wir bereits erw\u00e4hnt haben, kann ChatGPT Kriminellen dabei helfen, Phishing-E-Mails zu verfassen oder Schadcode zu schreiben<\/a> \u2013 nichts von alledem war jemals ein limitierender Faktor. Menschen, die mit der Existenz von GitHub vertraut sind, wissen, dass die Verf\u00fcgbarkeit von Malware f\u00fcr b\u00f6swillige Akteure kein Problem darstellt, und jeder, der sich Sorgen um die Beschleunigung der Entwicklung macht, h\u00e4tte diese Bedenken \u00e4u\u00dfern sollen, als Copilot<\/a> ver\u00f6ffentlicht wurde.<\/p>\n

Ich wei\u00df, dass es albern ist, einen Medienrummel zu entlarven, der aus wirtschaftlichen Gr\u00fcnden und nicht aus echter Besorgnis entstanden ist, aber es ist nun einmal so: KI wird einen enormen Einfluss auf unser Leben haben, und es gibt echte Probleme, die angegangen werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Es gibt kein Zur\u00fcck<\/h2>\n

Egal, wie Sie zu all den KI-basierten Tools stehen, die im Jahr 2022 auf den Markt gekommen sind, Sie sollten wissen, dass noch mehr folgen werden. Wenn Sie glauben, dass dieser Bereich reguliert werden wird, bevor er au\u00dfer Kontrolle ger\u00e4t, sollten Sie sich eines Besseren belehren lassen: Die politische Resonanz, die ich bisher erlebt habe, bestand zumeist darin, dass die Regierungen beschlossen haben, mehr Mittel f\u00fcr die KI-Forschung bereitzustellen, solange sie noch Zeit haben, ihren R\u00fcckstand aufzuholen. An der Macht hat niemand daran Interesse, diese Entwicklung zu bremsen.<\/p>\n

Die 4. industrielle Revolution<\/h3>\n

Die KI wird zu Produktivit\u00e4tssteigerungen f\u00fchren \u2013 bzw. hat wahrscheinlich bereits zu solchen gef\u00fchrt. Wie gro\u00df diese sind bzw. sein werden, l\u00e4sst sich jetzt noch nicht absch\u00e4tzen. Wenn Ihr Job in der Herstellung von semi-inspirierten Texten besteht, sollten Sie sich Sorgen machen. Das gilt auch f\u00fcr visuelle Designer, die auf Provisionsbasis arbeiten: Es wird immer Kunden geben, die eine menschliche Note w\u00fcnschen, aber die meisten werden sich f\u00fcr die billigere Variante entscheiden. Aber das ist noch nicht alles: Reverse Engineers<\/a>, Anw\u00e4lte<\/a>, Lehrer<\/a>, \u00c4rzte<\/a> und viele andere m\u00fcssen damit rechnen, dass sich ihre Arbeit grundlegend \u00e4ndern wird.<\/p>\n

Eine Sache, die man im Hinterkopf behalten sollte, ist, dass ChatGPT ein Allzweck-Chatbot ist. In den kommenden Jahren werden spezialisierte Modelle auf den Markt kommen und ChatGPT in bestimmten Anwendungsf\u00e4llen \u00fcbertreffen. Mit anderen Worten: Wenn ChatGPT Ihre Arbeit jetzt nicht erledigen kann, ist es wahrscheinlich, dass ein neues KI-Produkt, das in den n\u00e4chsten f\u00fcnf Jahren auf den Markt kommt, dies tun wird. Unsere Aufgaben, und zwar alle unsere Aufgaben, werden darin bestehen, die KI zu \u00fcberwachen und sicherzustellen, dass ihre Ergebnisse korrekt sind, anstatt diese selbst zu erledigen.<\/p>\n

Es ist m\u00f6glich, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz auf eine Komplexit\u00e4tsmauer st\u00f6\u00dft und keine weiteren Fortschritte macht \u2013 aber nach mehreren Irrt\u00fcmern habe ich gelernt, in diesem Bereich nicht gegen den Strom zu schwimmen. Wird die KI die Welt so sehr ver\u00e4ndern wie die Dampfmaschine? Wir sollten hoffen, dass dies nicht der Fall ist, denn brutale Ver\u00e4nderungen der Produktionsmethoden f\u00fchren dazu, dass sich die Struktur der menschlichen Gesellschaft ver\u00e4ndert, und das geschieht nie auf friedliche Weise.<\/p>\n

Vorurteile der KI und Eigentum<\/h3>\n

Es wurde schon viel \u00fcber Vorurteile in KI-Tools<\/a> gesagt, weshalb ich nicht weiter darauf eingehen werde. Ein interessanteres Thema ist die Art und Weise, wie OpenAI gegen diese Vorurteile ank\u00e4mpft. Wie bereits erw\u00e4hnt, hat ChatGPT eine \u00fcberwachte Lernphase durchlaufen, in der das Sprachmodell im Grunde gelernt hat, nicht voreingenommen zu sein. Dies ist zwar eine w\u00fcnschenswerte Funktion, allerdings kann man nicht \u00fcbersehen, dass dieser Prozess dem Chatbot effektiv eine neue Voreingenommenheit beibringt. Die Bedingungen f\u00fcr diese Feinabstimmung sind unklar: Wer sind die unbekannten Helden, die die \u201efalschen\u201c Antworten markieren? Unterbezahlte Arbeiter in L\u00e4ndern der Dritten Welt oder Silicon-Valley-Ingenieure? (Spoiler: es sind die Erstgenannten<\/a>.)<\/p>\n

Au\u00dferdem darf man nicht vergessen, dass KI-Produkte nicht f\u00fcr das Allgemeinwohl eingesetzt werden k\u00f6nnen. Die verschiedenen Produkte, die zurzeit entwickelt werden, sind Eigentum von Unternehmen, die immer in erster Linie gewinnorientiert sein werden, was sich mit den Interessen der Menschheit \u00fcberschneiden kann oder aber auch nicht. So wie eine Ver\u00e4nderung der Google-Suchergebnisse einen messbaren Effekt<\/a> auf die Menschen hat, werden auch KI-Begleiter oder -Berater die F\u00e4higkeit haben, die Nutzer auf subtile Weise zu beeinflussen.<\/p>\n

Was nun?<\/h3>\n

Da die Frage nicht mehr zu sein scheint, ob KI in unser Leben treten wird, sondern wann, m\u00fcssen wir zumindest dar\u00fcber sprechen, wie wir uns auf sie vorbereiten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wir m\u00fcssen uns sehr davor h\u00fcten, dass ChatGPT (oder einer seiner Nachfolger) in eine Position ger\u00e4t, in der es unbeaufsichtigte Entscheidungen treffen muss: ChatGPT ist extrem gut darin, Selbstvertrauen zu zeigen, liegt aber dennoch bei vielen Fakten falsch. Dennoch gibt es enorme Anreize, Kosten zu sparen und den Menschen aus dem Rennen zu nehmen.<\/p>\n

Au\u00dferdem sage ich f\u00fcr das kommende Jahrzehnt voraus, dass die Mehrheit aller online verf\u00fcgbaren Inhalte (zuerst Texte und Bilder, dann Videos und Videospiele) mit Hilfe von KI produziert werden. Ich denke auch nicht, dass wir uns zu sehr darauf verlassen sollten, dass die automatische Erkennung solcher Inhalte zuverl\u00e4ssig funktionieren wird \u2013 wir m\u00fcssen einfach kritisch bleiben bei dem, was wir online lesen, und uns durch zehnmal mehr L\u00e4rm w\u00fchlen. Vor allem aber sollten wir uns vor spezialisierten Modellen h\u00fcten, die auf uns zukommen werden. Was passiert, wenn einer der Big Four ein Modell auf das Steuergesetzbuch trainiert und anf\u00e4ngt, nach Schlupfl\u00f6chern zu suchen? Oder was kann passieren, wenn jemand vom Milit\u00e4r mit ChatGPT spielt und sagt: \u201eJa, das m\u00f6chte ich auch in meinen Drohnen verwenden\u201c?<\/p>\n

Die KI wird fantastisch sein: Sie wird zahlreiche langweilige Aufgaben \u00fcbernehmen, neue F\u00e4higkeiten f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich machen und ganz neue Kunstformen hervorbringen (ja). Aber sie wird auch verheerend sein. Wie die Geschichte zeigt, wird sie zu einer weiteren Machtkonzentration f\u00fchren und uns weiter auf den Weg des Techno-Feudalismus<\/a> bringen. Sie wird unsere Arbeitsorganisation und vielleicht sogar unser Verh\u00e4ltnis zum Wissensschatz der Menschheit ver\u00e4ndern. Und wir werden dar\u00fcber nicht mitbestimmen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die B\u00fcchse der Pandora ist nun offiziell ge\u00f6ffnet.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

KI wird eine enorme Auswirkung auf unser Leben haben. Wie k\u00f6nnen wir uns am besten darauf vorbereiten?<\/p>\n","protected":false},"author":2658,"featured_media":29889,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2287],"tags":[1521,4028,4043,1520,4042,645],"class_list":{"0":"post-29877","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-technology","8":"tag-ai","9":"tag-chatgpt","10":"tag-dall-e-2","11":"tag-ki","12":"tag-midjourney","13":"tag-technologie"},"hreflang":[{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/chat-gpt-changes-all\/29877\/"},{"hreflang":"en-in","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.in\/blog\/chat-gpt-changes-all\/25330\/"},{"hreflang":"en-ae","url":"https:\/\/me-en.kaspersky.com\/blog\/chat-gpt-changes-all\/20777\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/chat-gpt-changes-all\/27948\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/chat-gpt-changes-all\/25629\/"},{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/chat-gpt-changes-all\/26061\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/chat-gpt-changes-all\/28504\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/chat-gpt-changes-all\/34787\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/chat-gpt-changes-all\/47405\/"},{"hreflang":"fr","url":"https:\/\/www.kaspersky.fr\/blog\/chat-gpt-changes-all\/20275\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/chat-gpt-changes-all\/20906\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/chat-gpt-changes-all\/33489\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/chat-gpt-changes-all\/25943\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/chat-gpt-changes-all\/31651\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/chat-gpt-changes-all\/31358\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/tag\/ki\/","name":"KI"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29877","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2658"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29877"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29877\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29888,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29877\/revisions\/29888"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29889"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29877"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29877"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29877"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}