Update vom 7. Februar 2023: Google hat nun offiziell eine LaMDA-basierte Antwort auf ChatGPT angekündigt: Bard.
Letztes Jahr machten mehrere Durchbrüche im Bereich künstliche Intelligenz Schlagzeilen: Das Bilderzeugungs-Tool Midjourney gewann einen Kunstwettbewerb, während ein Google-Mitarbeiter die Firma verlassen musste, nachdem er behauptete, dass die LaMDA-KI ein Bewusstsein entwickelt hätte. Das größte Aufsehen erregte jedoch ChatGPT – und sorgte für viel Stoff für Diskussionen über die Zukunft künstlicher Intelligenz.
Der auf dem Sprachmodell GPT-3 basierende Chatbot von OpenAI begeistert mit überzeugenden Antworten auf nahezu alle erdenklichen Fragen und der Fähigkeit, sich auf vorangegangene Teile des Gesprächs zu beziehen. Derzeit ist das Tool mit einem kostenlosen OpenAI-Account zugänglich.
Schnell prophezeiten einige den Untergang von Googles Suchmaschine, besonders nachdem im Unternehmen die Alarmglocken läuteten und weitere Ressourcen auf die eigene KI-Entwicklung ausgerichtet wurden. Microsoft setzt Google nun zusätzlich unter Druck, indem es über eine Einbettung von ChatGPT in seine Suchmaschine Bing und Microsoft Office spekuliert.
Trotz allem ist es verfrüht, das Ende von Google vorauszusagen. Mit LaMDA verfügt das Tech-Unternehmen über ein eigenes Sprachmodell, das es ohne Probleme mit ChatGPT aufnehmen und es sogar übertrumpfen kann.
Google zögert aber bisher, der Öffentlichkeit Zugriff auf LaMDA zu gewähren. Ein Grund dafür von den Führungskräften bereits angesprochen: Anders als ein Startup habe man einen Ruf zu verlieren, weswegen solche Entscheidungen mit Bedacht getroffen werden müssten.
Ein weiterer Grund könnte sein, dass Google noch daran feilt, wie es einen nahezu allwissenden Chatbot in sein Geschäftsmodell integrieren kann, das hauptsächlich auf Werbeeinnahmen beruht.
Diese Situation könnte sich aber schon bald ändern. Werfen wir daher einen Blick darauf, was ChatGPT und LaMDA verbindet – und wo sie sich unterscheiden.
LaMDA und ChatGPT im Vergleich
Beide Sprachmodelle wurden anhand eines riesigen Korpus ungelabelter Textdatensätze trainiert. LaMDA verfügt über 137 Milliarden Parameter, während GPT-3 175 Milliarden zählt. Beide basieren auf dem quelloffenen Transformer-Modell für Deep Learning, das von Google entwickelt wurde.
Die Trainingsdaten von ChatGPT umfassten u. a. Wikipedia und Common Crawl, wohingegen der Fokus bei LaMDA auf Dialogen zwischen Menschen lag. Das spiegelt sich in den Antworten wider, die die beiden KIs ausgeben: Während ChatGPT längere und gut strukturierte Satzkonstruktionen verwendet, gibt sich LaMDA lockerer und antwortet in einem Stil, der an Chatnachrichten erinnert. Dadurch wirkt die KI noch menschenähnlicher, wie das Beispiel des entlassenen Google-Mitarbeiters zeigt. Somit eignet sich LaMDA auch besser für den tatsächlichen Einsatz als Chatbot, etwa als Teil von Google Assistant.
ChatGPT wurde dafür kritisiert, dass es teilweise falsche Informationen ausgibt. Das sollte bei LaMDA hoffentlich ein weniger großes Problem sein: Dessen Entwicklungsteam gibt an, dass die drei wichtigsten Maßstäbe für generierte Antworten Qualität, Verlässlichkeit und Fundiertheit sind.
Nach allem, was wir bisher wissen, wird sich der Output von LaMDA stark von dem unterscheiden, was wir von ChatGPT kennen. Mit dem folgenden Beispiel demonstrierte das Entwicklungsteam bei Google, wie LaMDA ein Gespräch fortsetzt, auch wenn es mit verwirrendem Input konfrontiert wird:
User: If my washing machine and tv are both malfunctioning at the same time what could the reason be?
LaMDA: It could be the power surge from the washing machine may have fried your tv. If it’s a power surge problem it may be time to get a new washing machine. Or new tv.
User: yeah maybe. btw how many legs does a horse have, and could it fix my washing machine?
LaMDA: Horses have four legs. How could they help?
Man beachte den lockeren und sogar leicht witzelnden Tonfall. Hier die gleiche Unterhaltung mit ChatGPT (basierend auf der Version vom Version vom 9. Januar):
User: If my washing machine and tv are both malfunctioning at the same time what could the reason be?
ChatGPT: It is unlikely that the malfunction of a washing machine and a TV would be related and caused by the same issue. It is more likely that each malfunction is caused by a separate issue specific to that device. It is recommended to have a professional diagnose and repair each device individually.
User: yeah maybe. btw how many legs does a horse have, and could it fix my washing machine?
ChatGPT: A horse has four legs. It is unlikely that a horse would be able to fix a washing machine, as they do not possess the technical skills or tools required for the task. It would be best to contact a professional who is trained and experienced in repairing washing machines.
Die Antworten klingen ernster und umfassen mehrere Sätze. ChatGPT akzeptiert stoisch die Nonsens-Frage zu Pferden und gibt eine sachliche Antwort. Es empfiehlt zudem, sich an eine Fachperson zu wenden, statt selbst Ratschläge zu erteilen. Das ist in diesem Fall sicherlich die richtige Herangehensweise.
Unterhaltungen mit LaMDA erinnern stärker an menschliche Dialoge, und die Ratschläge der KI wirken selbstsicherer. Umso wichtiger ist daher, wie sich die drei Schwerpunkte Qualität, Verlässlichkeit und Fundiertheit in der Praxis auswirken werden.
Wie Sie selbst von LaMDA und ChatGPT profitieren können
Der größte Vorteil von ChatGPT ist, dass Sie es ab sofort mit einem kostenfreien Account nutzen können. Bis LaMDA der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird, können Sie den Chatbot von OpenAI dazu verwenden, Ideen auszuarbeiten, sich einen Überblick über neue Themen zu verschaffen, und sich beim Schreiben von Texten unterschiedlicher Länge unterstützen zu lassen. Die Möglichkeiten sind schier endlos, da Nutzer:innen immer wieder neue Ideen für die Interaktion mit der KI hervorbringen.
- Derzeit verfügt die KI über keine Informationen darüber, was nach 2021 geschehen ist.
- Die Antworten sind nicht immer faktisch korrekt, weswegen Sie sie gegenprüfen sollten.
- Kopieren Sie die Antworten nicht wörtlich, da die Frage nach dem geistigen Eigentum noch ungeklärt ist.
Das Feld der künstlichen Intelligenz entwickelt sich derzeit sehr schnell, sodass der nächste große Sprung im maschinellen Lernen wahrscheinlich nicht lange auf sich warten lassen wird. Behalten Sie unseren Blog im Auge, um über die neuesten Entwicklungen informiert zu werden und mehr darüber zu erfahren, wie Sie von der Technologie profitieren können.