Künstliche Intelligenz im praktischen Umgang
Adrian Glauben im Interview über Künstliche Intelligenz im praktischen Umgang
Ich will zeigen, wie jeder Einzelne von uns im Umgang mit den Sprachmodellen besser werden kann. Denn der Output kann nur so gut sein, wie der Input. Daher müssen wir lernen, besseren Input zu schreiben.
Adrian, was war dein erster Kontakt mit Künstlicher Intelligenz?
Das ist schwer zu sagen. Ich vermute, mein erster Kontakt mit Künstlicher Intelligenz entstand auch über Spiele. Als ich 2015 anfing zu studieren, wurde gerade das Computerprogramm AlphaGo ganz groß. Das System spielt das Brettspiel Go und kombiniert Techniken des maschinellen Lernens. AlphaGo ist deswegen so bekannt geworden, weil es das erste Computerprogramm war, dass es geschafft hat, in einem so komplexen Spiel wie Go einen Menschen zu schlagen. Das hat meine Motivation geweckt, mich mit KI zu beschäftigen.
Wofür setzt du Künstliche Intelligenz in deiner täglichen Arbeit ein?
Tatsächlich benutze ich sehr viel ChatGPT, seit es herausgekommen ist. Ich setze es für verschiedene Sachen ein, um zu schauen, was es kann. Am Anfang habe ich damit Texte und E-Mails geschrieben. Das war das Erste, das ich beeindruckend fand. Dann habe ich es relativ schnell zum Programmieren genutzt. Wenn ich zuvor beim Entwickeln nicht weiterkam, war früher mein erster Weg, Rat bei Google zu suchen.
Jetzt ist mein erster Blick oft zuerst zur KI, ob sie eine Lösung parat hat. Datenanalyse ist eigentlich das Beste, was ChatGPT für mich tun kann. Ich lade einfach eine Excel-Datei hoch und sage: Ich möchte gern diese Grafik oder jene Grafik daraus generiert bekommen. Wenn ich dann noch ein bisschen in den Dialog gehe, um die Grafiken zu verbessern, funktioniert das ziemlich gut.
Wie zufrieden bist du mit diesen Programmierfähigkeiten von ChatGPT?
Wer bereits viel Erfahrungen im Entwickeln hat, dem kann die Künstliche Intelligenz Routinearbeiten abnehmen. Das ist dann jedoch nicht unbedingt ChatGPT, sondern eher eine integrierte Entwicklungsumgebung wie GitHub Copilot. Wer noch nicht so viel Erfahrung hat, dem kann sie den Lernprozess ungemein vereinfachen, da Probleme gemeinsam im Dialog gelöst werden können. Das macht das Lernen sehr individuell und effizient.
Mehr zu Adrian Glauben
Adrian Glauben ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Darmstadt. Seine Forschungsinteressen sind Natural Language Processing im Unternehmenskontext, maschinelles Lernen sowie die Auswirkungen des Einsatzes von KI-Technologien auf die Gesellschaft. Als Werkstudent hat er u.a. im Lufthansa AI Studio praktische Erfahrungen gesammelt.
Wo siehst du den größten Nutzen Künstlicher Intelligenz?
Aus der Perspektive der Forschung und der Wirtschaftsinformatik kann Künstliche Intelligenz insbesondere Routineaufgaben übernehmen. Das ist wirklich eine Riesenchance. Wenn wir alle Routineaufgaben, die wir tagtäglich machen, von KI abgenommen bekommen, bleiben nur noch die mental sehr anspruchsvollen Aufgaben übrig.
Die langweiligen Aufgaben fallen weg und wir machen im besten Fall nur noch das, was uns erfüllt. Allerdings kann es sein, dass wir dadurch vielleicht eine Pause für unseren Kopf verlieren. Wenn ich keine langweiligen Aufgaben mehr habe, fällt meine mentale Pause weg. Nur noch schwere Aufgaben zu lösen, führt vielleicht zu Belastung und Stress. Ich sehe also Chancen und Risiken.
Ich möchte über die relativ komplexen Themen im Zusammenhang von Generativer KI sprechen. Im ersten Teil werde ich die Technik ein wenig aufdröseln: Was steckt eigentlich hinter diesen Systemen und wie werden sie trainiert? Im zweiten Teil zeige ich, wie Unternehmen KI anwenden können – und wo die Chancen liegen. Der dritte Teil zielt auf uns Individuen ab. Ich will zeigen, wie jeder Einzelne von uns im Umgang mit den Sprachmodellen besser werden kann.
Auf der DIGICON sprichst du über „ChatGPT & Co. – Sprachmodelle als disruptive Technologie“. Welche Kernbotschaft möchtest du den Teilnehmer:innen mitgeben?
Denn der Output kann nur so gut sein, wie der Input. Daher müssen wir lernen, besseren Input zu schreiben. Ich werde das für jeden verständlich erklären, auch für diejenigen, die noch keine Erfahrung mit KI aus der Entwicklungsperspektive haben. Ich hoffe, dass anschließend alle ein bisschen besser Bescheid wissen, was hinter diesem Mysterium KI eigentlich steckt.