{"id":24583,"date":"2023-07-10T11:51:39","date_gmt":"2023-07-10T09:51:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=24583"},"modified":"2023-07-03T12:02:06","modified_gmt":"2023-07-03T10:02:06","slug":"chatgpt-ist-mehr-als-nur-eine-spielerei-technische-handbuecher-oder-softwarecodes-aus-der-maschine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=24583","title":{"rendered":"ChatGPT ist mehr als nur eine Spielerei: Technische Handb\u00fccher oder Softwarecodes aus der Maschine"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: J\u00f6rg Hecke, Produktmarketing Manager bei der SEH Computertechnik GmbH<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Seit einigen Monaten beherrscht ein K\u00fcrzel die Nachrichtenwelt, von dem die wenigsten \u00fcberhaupt wissen, was es komplett ausgeschrieben bedeutet: ChatGPT oder auch \u201eChat Generative Pre-trained Transformer\u201c. Es ist also ein Chatprogramm, das durch vorherige Einspeisung einer Vielzahl von Basisdaten mehr oder weniger sinnvolle Texte auszugeben vermag. Die Basis ist das Sprachmodell GPT. Dieses wurde \u00fcber Jahre mit gro\u00dfen Mengen an Daten trainiert. Als Large Language Model (LLM) verf\u00fcgt die aktuelle Version GPT \u00fcber mehr als 175 Milliarden Parameter und 800 Gigabyte an Speicherkapazit\u00e4t. Der Entwickler OpenAI hat Mitte M\u00e4rz 2023 ein den Vorg\u00e4ngerversionen deutlich \u00fcberlegeneres System ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n\n\n\n

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Bild: SEH Computertechnik<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Als erste Spielereien lie\u00dfen Journalisten in den vergangenen Wochen damit beispielsweise redaktionelle Artikel erstellen. Autoren stellten mittels ChatGPT generierte Texte ihren bislang ver\u00f6ffentlichten Literaturwerken gegen\u00fcber, indem ChatGPT mit einer Kette von Begriffen aus diesen B\u00fcchern gef\u00fcttert wurde. Ja, selbst Kochrezepte versuchten einige Nutzer dem Text-Bot zu entlocken, nachdem sie kurzerhand den Inhalt ihres K\u00fchlschranks als Ausgangsinformation einspeisten.<\/p>\n\n\n\n

Geistesblitz oder logische Konsequenz?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Idee der \u201eautomatischen Chatprogramme\u201c ist nicht neu. Denken wir beispielweise an den Bot \u201eTay\u201c von Microsoft im Jahr 2016 oder Metas \u201eGalactica\u201c Ende 2022. Schon zu deren Zeit habe ich bereits dar\u00fcber nachgedacht, welche sinnvollen Nutzungsm\u00f6glichkeiten solche Technologien sowohl f\u00fcr die Menschheit, aber auch und im Speziellen f\u00fcr ein Unternehmen, das Soft- und Hardware herstellt, mitbringen k\u00f6nnten. Die ersten Gedanken kreisen dabei sicher um die naheliegenden Anwendungsbereiche wie etwa eine automatisierte Kundenhotline per Chat. Das habe ich aber schnell verworfen. Warum? Nun, ein Kunde, der sich an den Hersteller-Support wendet, m\u00f6chte sicher nicht das Gef\u00fchl haben, mit einer Maschine zu sprechen. Zudem ist jedes Problem, mit dem Hotline-Mitarbeiter konfrontiert werden, individuell und in wenigen Einzelf\u00e4llen reproduzierbar. Andere Beispiele, wie man die K\u00fcnstliche Intelligenz gepaart mit Textqualit\u00e4t sinnvoll einsetzen kann, liegen ganz woanders.<\/p>\n\n\n\n

Der erw\u00e4hnte Literatur-Vergleich w\u00e4re dabei schon ein guter Ansatz, um bestehende Informationen \u2013 hier das bereits ver\u00f6ffentlichte Buch \u2013 als Ausgangsinformation f\u00fcr die Aufgabe des KI-Chatprogramms zu verwenden. Dem kommt zugute, dass neben Texten auch Bilder und sogar Audiosequenzen als Futter dienen k\u00f6nnen. ChatGPT ist nun mal ein \u201eMultimodal Large Language Model\u201c (MLLM). Damit w\u00e4re folgender Gedanke nur logisch: Warum lassen wir die KI nicht k\u00fcnftig beispielsweise ganze Produkthandb\u00fccher verfassen?<\/p>\n\n\n\n

Technische Details bleiben doch technische Details<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich br\u00e4chte ChatGPT s\u00e4mtliche Voraussetzungen mit, um verst\u00e4ndlich und ausf\u00fchrlich eine logische Abfolge von technischen Gegebenheiten und Spezifikationen in die Form eines Benutzerhandbuchs zu bringen. Anwender einer Hardware oder eines Software-Programms w\u00e4ren dadurch in der Lage, diese zu bedienen beziehungsweise zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Ein gro\u00dfer Vorteil ist, dass es ja grunds\u00e4tzlich bereits eine Menge an Informationen gibt, die als \u201eFutter\u201c f\u00fcr die Chat Generative Pre-trained Transformer dienen k\u00f6nnen. Vorangegangene Versionen eines technischen Handbuchs, deren Inhalte lediglich marginal aktualisiert oder angepasst werden m\u00fcssen, sind dabei nur eine unspektakul\u00e4re Variante. Man stelle sich folgendes Szenario vor: Ein USB-Server, bisher lediglich als Desktop-Variante auf dem Markt, soll ab sofort f\u00fcr den Einsatz in Racks als Hutschienen-Variante auf den Markt kommen. Grundlage des Handbuchs w\u00e4re also das bestehende Handbuch des Desktop-Modells. Daraus abgeleitet und um spezifische Informationen der Rack-mounted-Version erweitert, erstellt ChatGPT damit ein v\u00f6llig neues Handbuch. Dieses w\u00fcrde nach einem kurzen Check durch technisch versierte Mitarbeiter gegebenenfalls angeglichen und finalisiert. Schon hat man ohne gro\u00dfe M\u00fche und Aufwand ein aktuelles technisches Benutzerhandbuch f\u00fcr eine v\u00f6llig neue Produktlinie in der Hand. Ist das wirklich so einfach?<\/p>\n\n\n\n

Ein weiteres Szenario ist dabei noch viel weitreichender: Man denke dabei an Softwareentwicklung aus der Maschine, quasi als Unterst\u00fctzung beim Schreiben von Codes. Zu nennen w\u00e4ren hier etwa repetitive Tasks, bei denen ChatGPT gut unterst\u00fctzen k\u00f6nnte, denn die Eingaben und Ausgaben sind ja mehr oder weniger stets gleich. Oder sogar beim schnellen Testen, ob ein Programmcode schon in einem bestimmten Stadium funktioniert. Auch beim Debugging kann die Maschine nach Fehlern suchen und Alternativen vorschlagen. Selbst fertige Codebl\u00f6cke k\u00f6nnte man ChatGPT zur Optimierung geben. Gerade hier sehen Experten schon heute ein gro\u00dfes Potential f\u00fcr ChatGPT und Konsorten, um Entwickler zu unterst\u00fctzen und ihnen zeitraubende Routinearbeiten abzunehmen.<\/p>\n\n\n\n

Grenzen des Machbaren und der Faktor Mensch<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zum jetzigen Zeitpunkt beherrscht ChatGPT in der vierten Generation GPT-4 eine Textleistung von rund 24.000 W\u00f6rtern. Das ist schon eine ganze Menge, wenn man bedenkt, dass dieser Beitrag hier bisher fast 700 W\u00f6rter lang ist. Man kann also davon ausgehen, dass Produkthandb\u00fccher, die kein besonders erkl\u00e4rungsbed\u00fcrftiges Produkt darstellen, leicht innerhalb dieses Umfangs bleiben. Wo sind also Grenzen gesetzt? Da w\u00e4re zun\u00e4chst die Restriktion in Sachen Eingabekapazit\u00e4t: Zum jetzigen Zeitpunkt erkennt oder verarbeitet ChatGPT S\u00e4tze mit bis zu 1.500 W\u00f6rtern. Die vollst\u00e4ndige Eingabe eines komplett bestehenden Handbuchs m\u00fcsste demnach in mehreren Schritten vonstattengehen. Wer diesen Aufwand nicht scheut, dem steht die n\u00e4chste virtuelle H\u00fcrde im Weg: die bisherigen Informationen, die die Technologie zu einem Thema gespeichert hat. Wir kennen die Presseberichte zu ChatGPT-Abhandlungen, die mit rassistischen Inhalten oder grammatikalisch v\u00f6llig absurden Resultaten ausgespuckt wurden. Das k\u00f6nnte auch bei der vermeintlich sicheren und einfachen Erstellung einer technischen Anleitung passieren. Somit ist von Anfang an klar, dass bei der Auswertung und Korrektur eines solchen technischen Leitfadens viel Handarbeit notwendig sein wird.<\/p>\n\n\n\n

Nutzer von ChatGPT berichten immer wieder von Problemen, beispielsweise von falschen oder fehlerhaften Informationen, oder sie bem\u00e4ngeln gar schablonenhafte Antworten. Das \u00fcberrascht nicht, denn letztendlich ist ChatGPT keine Intelligenz im klassischen Sinne, sondern gibt nur das aus, was man vorher eingespeist hat. Die Interpretation, die Reihenfolge oder der Stil des Outputs ist hingegen komplett Sache der Technologie. Kann das gef\u00e4hrlich werden? Nicht, wenn man gewissenhaft und mit doppelter und dreifacher Genauigkeit jedes Resultat gegencheckt und mit der gebotenen Logik vergleicht.<\/p>\n\n\n\n

Ausblick und Grenzen des Machbaren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In die kommenden Generationen von ChatGPT wollen die Entwickler mehr von allem Guten integrieren: mehr Genauigkeit, mehr W\u00f6rtererkennung, mehr Plausibilit\u00e4t, mehr Kapazit\u00e4t. Man kann davon ausgehen, dass das auch m\u00f6glich ist. Denn in der Geschwindigkeit, mit der die 2015 in San Francisco gegr\u00fcndete Stiftung das heute vorliegende und f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit nutzbare Produkt vorgelegt hat, war schon enorm. In diesem Tempo weiterentwickelt, werden sehr sicher die bisherigen Grenzen des Machbaren verschoben und kleinere Mankos soweit ausger\u00e4umt, dass ChatGPT ein fester Bestandteil unseres Lebens wird. Und solange dadurch keine Jobs obsolet werden \u2013 man denke da an maschinell erstellte Zeitungen, Zeitschriften oder Liedgut \u2013 ist diese Technologie ein gro\u00dfer Gewinn, der eine Chance verdient. ChatGPT macht aktuell sicher keine Entwickler, Journalisten oder technische Redakteure \u00fcberfl\u00fcssig. Es kann bei bewusstem Einsatz und Ber\u00fccksichtigung der Einschr\u00e4nkungen zusammen mit dem Anwender ein sehr gutes Team bilden.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcbrigens: Fragt man ChatGPT, wie es zur Erstellung von Handb\u00fcchern genutzt werden kann, antwortet die KI folgenderma\u00dfen:<\/p>\n\n\n\n

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Screenshot: SEH Computertechnik<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Technisch korrekt, und wenn man es so liest, sicher einfach. Aber vor allem den letzten Absatz dieser Antwort sollte man bei der Nutzung von ChatGPT als eine Art Mantra verstehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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