KI im Praxistest: Warum künstliche Intelligenz beim Newsletter-Schreiben versagt
Während der vergangenen Woche habe ich selbst Wintersport betrieben und viel Wintersport geschaut. Es blieb jedoch noch ausreichend Zeit, um die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche zu verfolgen. Die Börsenkurse von Softwarekonzernen sind seit Jahresbeginn deutlich eingebrochen, weil angeblich KI-Assistenten deren Geschäftsmodelle bedrohen. Wer die Nachrichten und Hintergründe aufmerksam verfolgt, dem läuft ein leichter Schauer über den Rücken. Ich stellte mir die brennende Frage: Wann übernimmt die KI eigentlich meinen Job?
Der Test: Vier KI-Systeme im direkten Vergleich
Also habe ich kurzerhand vier verschiedene Systeme einem Praxistest unterzogen: ChatGPT, Claude von Anthropic, Copilot von Microsoft und Gemini von Google. Die Aufgabe war simpel: Sie sollten mir dabei helfen, diesen Wirtschaftsnewsletter zu verfassen. Ich bat die Systeme, die wichtigsten Wirtschaftsnachrichten zusammenzustellen und kurze, ansprechende Teaser dazu zu schreiben. Das Ergebnis war jedoch eher ernüchternd. Oder vielleicht auch positiv – so schnell werden die Maschinen meine Arbeit wohl nicht übernehmen.
Bis auf Gemini hatten alle getesteten KI-Systeme erhebliche Schwierigkeiten, mir tagesaktuelle Nachrichten zu liefern. Claude gestand auf Nachfrage sogar ein, er könne nicht hinter die Bezahlschranken regionaler Zeitungen blicken. Die Verlage haben hier offensichtlich ein klares Stoppschild aufgestellt. Nur Gemini war dazu in der Lage. Die Google-Suche ist für die Verlage anscheinend zu bedeutend, daher darf sich diese KI auch hinter den Paywalls umsehen.
Die Grenzen der KI: Datenzugang und Halluzinationen
Auf geschützte Daten können die Systeme also nicht zugreifen. Dabei ist KI nur dann wirklich gut, wenn sie auf große Datenmengen frei zugreifen und diese erlernen kann. Da die meisten Unternehmen ihre sensiblen Daten nicht freigeben, dürfte der Nutzen der sogenannten Large-Language-Modelle in vielen Bereichen stark begrenzt sein.
Doch vielleicht irre ich mich auch. Deshalb rief ich beim Magdeburger KI-Professor Sebastian Stober an. Meine Erwartung: Er würde mir erklären, wie KI-Assistenten selbstständig programmieren und unser Leben radikal verändern werden. Doch schon wieder wurde ich enttäuscht. „KI kann durchaus Programmcode erzeugen, doch die Qualität schwankt stark. Oft sieht der Code auf den ersten Blick gut aus, enthält aber ineffiziente oder fehlerhafte Lösungen“, sagte Stober.
Die Systeme werden zwar kontinuierlich besser, ein Grundproblem bleibt laut Stober jedoch bestehen: „Ziel der KI ist nicht das Abrufen von Fakten, sondern das Erzeugen plausibel klingender Texte. Deshalb können diese Systeme auch falsche oder erfundene Inhalte produzieren – sogenannte Halluzinationen. Das liegt nicht an einem Fehler, sondern an der Funktionsweise selbst. Das Modell optimiert sprachliche Wahrscheinlichkeit, nicht Wahrheit.“
Zukunftsperspektiven und regionale Wirtschaftsnachrichten
Ich bin jedoch weit davon entfernt, nun beruhigt zu sein. Auch wenn ChatGPT „nur“ Wahrscheinlichkeitsrechnung betreibt, kann das Programm bereits Texte und Interviews in atemberaubender Qualität zusammenfassen. Grundsätzlich basiert die KI auf neuronalen Netzwerken, die dem menschlichen Gehirn ähneln. Mit immer mehr Rechenpower werden die Systeme daher unweigerlich immer besser werden.
Mein kleiner Sohn erfindet ebenfalls ständig Dinge, wenn er bei einem bestimmten Thema nicht weiterweiß. Ich nenne ihn daher manchmal scherzhaft „meine kleine KI“. In einigen Jahren wird das anders sein – bei meinem Sohn und wohl auch bei der KI.
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