Nachdem ChatGPT Ende letzten Jahres die Welt im Sturm erobert hatte, war es erfrischend zu sehen, dass die Ankündigung der letzten Woche über die bevorstehende Ankunft der nächsten Iteration des Chatbots relativ bescheidene Berichterstattung erhielt.
Die deutsche Publikation vergangene Woche hochrangige Mitglieder der Führung von Microsoft im Land
Microsoft Deutschland CTO Andreas Braun sagte: „Wir werden GPT-4 nächste Woche einführen, dort werden wir multimodale Modelle haben, die ganz andere Möglichkeiten bieten werden – zum Beispiel Videos“, sagte Braun. ChatGPT (oder GPT-3.5) wurde im Dezember 2022 eingeführt, während GPT-3 im Jahr 2020 eingeführt wurde.
Sowohl Braun als auch Marianne Janik, CEO von Microsoft Deutschland, betonten, dass die generative KI zwar ein Game Changer sei, aber menschliche Jobs nicht ersetzen werde. Der große Vorteil der GPT-4-Ankündigung war die Tatsache, dass es „multimodal“ sein wird, was bedeutet, dass es in der Lage sein wird, Text, Audio, Bilder und Videos zu generieren.
Das mag nach einer großen Sache klingen, aber in Wirklichkeit ist es einfach eine Konsolidierung bereits bestehender KI-Technologien – einschließlich des OpenAi-eigenen DALL-e-Bildgenerators. Tatsächlich klingt GPT-4 so, als würde es einer Reihe von Software von Drittanbietern auf die Füße treten, darunter MidJourney, ElevenLabels und D-ID, die zusammen einen KI-animierten Avatar mit Voice-Over erstellen können .
Kleine Schritte
Alles in allem ist dies ein kleiner Schritt nach vorne und könnte andere enttäuschen, die etwas Tiefgreifenderes erwartet hatten. Es bestätigt jedoch den Punkt, den OpenAI-CEO Sam Altman bereits im Januar gemacht hat, als er warnte, dass „ die Leute darum bitten, von GPT-4 enttäuscht zu werden“ .
Altman nahm kein Blatt vor den Mund, als er bei StrictlyVC sprach und virale Prognosen, dass die Anzahl der Parameter in GPT-4 von 175 Milliarden in GPT-3 auf 100 Billionen steigen würde, als „völligen Bullshit“ abtat.
Und doch gab Altman zu, dass er vom ChatGPT-Hype-Train überrascht wurde. Er sagte, er betrachte GPT-3.5 einfach als iterativen Schritt auf der Grundlage von GPT-3, das bei seiner Einführung nicht so viel Aufsehen erregte.
Es scheint, dass Altman die Beschäftigung der Menschheit mit dem Selbst unterschätzt hat. Es gibt eine Reihe von Gründen, warum es uns wichtig ist, unsere eigene Reflexion zu sehen , einschließlich der Tatsache, dass Reflexionen „uns helfen, unser Selbstbewusstsein zu entwickeln“. ChatGPT ist das nächste KI-Programm, das die Konversationsfähigkeit von Menschen widerspiegelt und eine gemeinsame Glühbirne für das kulturelle Bewusstsein schafft.
Dies gelang ihm dank des fokussierten Trainings auf einem kleineren Datensatz und mit menschlichem Feedback. Ich werde hier nicht einmal versuchen, die technische Seite dieses Unterfangens herauszuarbeiten, aber wenn Sie einen tieferen Einblick in den Entwicklungsprozess von GPT-3.5 wünschen, dann gehen Sie weiter zu Jesus Rodriguez' Erforschung des Verstärkungslernens mit menschlichem Feedback (RLHF) .
Ein Werkzeug ist ein Werkzeug
Letztendlich ist ChatGPT nur ein Tool, wenn auch ein aufregendes und leistungsstarkes. Es zeigt uns zwar das Potenzial der generativen KI, aber wir müssen noch an unserer Seite arbeiten, um das Beste daraus zu machen .
Am Wochenende habe ich Aaron Moks Meinung von Business Insider zur Nutzung von KI-Tools zur Steigerung seiner Produktivität . Das lange und kurze daran war, dass diese Werkzeuge sein Leben schwerer machten, mit einer bemerkenswerten Ausnahme. Es hat mich dazu gebracht, über unsere Erwartungen in Bezug auf Software-Lernkurven nachzudenken.
Die beste Softwarelösung ist die , die die zugrunde liegende Technologie unsichtbar . In jeder Hinsicht ist Google hier eines der besten Beispiele. Wenn es um KI geht, ist ChatGPT auch in Sachen Unsichtbarkeit ganz vorne mit dabei. Die Menschen sehen eine Welt, in der eine Low-Tech-Gesprächseingabe mit einem Chatbot zu ausgefüllten Steuererklärungen führt.
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Und diese Welt kommt, aber wir sind noch weit davon entfernt. So wie es aussieht, können die KI-Tools, die wir jetzt haben, sehr spezifische Ergebnisse liefern, und wir müssen uns daran erinnern, oder wir werden jedes Mal unnötig empört sein, wenn generative KI Informationen halluziniert .
Abraham Maslows berühmtes Zitat über Hämmer und Nägel passt nicht ganz in den Kontext dieses Themas, aber ich werde es trotzdem einhämmern. Wir müssen aufhören, KI als Einheitslösung für Produktivitätsprobleme zu betrachten. KI gibt es in vielen Formen, die jeweils einen ernsthaften Zeitaufwand von ihren Benutzern erfordern, um den wahren Wert zu extrahieren – mit anderen Worten, Menschen müssen sich weiterbilden.
Einen Hammer in die Hand zu nehmen bedeutet nicht, dass Sie ein Haus bauen können. Sie benötigen eine Reihe anderer Tools, um die Arbeit zu erledigen, und selbst dann, wenn Sie keine Fähigkeiten haben, bitten Sie nur um Ärger.
