Künstliche Intelligenzen haben sich in den vergangenen Jahren rasend schnell entwickelt. Auch bei geschrieben Texten finden sie immer öfter Anwendung. Derzeit sind Sprach-KIs wie GPT-3 von OpenAI oder OPT von Meta in der Lage, eigenständig Nachrichtentexte zu schreiben, die selbst von Muttersprachler:innen kaum noch von menschlich verfassten zu unterscheiden sind. Obendrauf können sie bei der Ideenfindung für fiktionale Geschichten aushelfen und sogar Gedichte schreiben.
Die aktuellen KIs basieren auf neuronalen Deep-Learning-Netzwerken, die mit Hilfe von Milliarden von Lernparametern trainiert sind. Sie brauchen nur minimalen menschlichen Input, um neue Texte zu verfassen. Was allerdings dabei auf der Strecke bleibt, ist der Prozess der Kollaboration, bei dem menschliche Autor:innen und Lektorierende in den Text eingreifen, korrigieren und ergänzen. So lässt sich bei derzeitigen KI-Texten nur schwer nachvollziehen, woher genau zum Beispiel eine bestimmte Information kommt, oder wie eine einzelne Aussage zustande gekommen ist. Die menschliche Kontrolle über die maschinell erstellten Texten zu behalten, ist schwierig und aufwändig. PEER, das neue Sprachmodell von Meta, will dies ändern.
So funktioniert Metas neueste KI-Schreibassistenz PEER
Metas PEER soll die Zusammenarbeit zwischen Mensch und großen Sprachmodellen vereinfachen und gemeinschaftlich geschriebene Texte ermöglichen. PEER steht für Plan, Edit, Explain, Repeat (deutsch: Planen, Bearbeiten, Erklären, Wiederholen) und beschreibt die Arbeitsschritte des kollaborativen Sprachmodells schon sehr deutlich.
(1/4) Writing is often a collaborative process: We start with a draft, ask for suggestions & repeatedly make changes. Today we’re introducing PEER, a model trained to mimic this process, enabling it to incrementally write texts and to collaborate with humans in more natural ways. pic.twitter.com/J92hIq8oRe
— Meta AI (@MetaAI) August 25, 2022
Ein Mensch kann für einen vorhandenen KI-Text einen Plan erstellen, wie dieser überarbeitet werden soll. Das kann etwa die Korrektur von möglichen Fehlinformationen, das Ergänzen von Quellenangaben und Fußnoten, Formatierungen oder Updates sein. PEER kann dann den Text editieren und seine Änderungen Schritt für Schritt nachvollziehbar erklären. Dieser Vorgang kann beliebig oft wiederholt werden, bis die Lesenden zufrieden mit dem Text sind. Die KI kann diesen Prozess aber auch eigenständig durchlaufen und sich selbst korrigieren.
Vorbild für die Schreib-KI ist die Wikipedia-Bearbeitung
So gut wie jeder menschliche Text, der redaktionell in Büchern, Magazinen und Onlinemedien veröffentlicht wird, durchläuft Feedback- und Korrekturschleifen. Dabei sind mehrere Korrigierende beteiligt. PEER bringt sich diesen Prozess dort bei, wo er massenhaft akribisch dokumentiert und online frei verfügbar ist: bei Wikipedia. Durch maschinelles Lernen trainiert die KI sich anhand Millionen menschlicher Vorbilder, die im Laufe der Jahre unzählige Anpassungen, Korrekturen und Diskussionen vorgenommen haben.
In dem Whitepaper zu PEER (PDF) beschreiben die KI-Forscher:innen, dass sie PEER so trainieren wollen, dass es jegliche menschlichen Instruktionen verstehen und umsetzen kann, auch über Wikipedia hinaus. Dafür wird das Sprachmodell unter anderem darauf getrimmt, einen bereits editierten Text mit Hilfe ursprünglicher Dokumente so zu bearbeiten, dass es den ursprünglichen Text ohne Änderungen produziert. Eine Art Reverse Engineering für Texte sozusagen. Die Entwicklung der KI-Schreibassistenz ist ein wichtiger Schritt hin zu einer Technologie, die zuverlässigere Texte verfassen kann. Da der Schreibprozess hierdurch besser nachvollziehbar wird und Menschen gezielt prüfen und eingreifen können, könnten die Sprachmodelle transparenter, glaubwürdiger und besser werden.
Chatbots, Gesichtserkennung und Sprachassistenten: KI erleichtert Dir schon heute den Alltag enorm. Doch es gibt auch verblüffende Anwendungen, die mit dem Alltag rein gar nichts mehr zu tun haben:
Kuriose KI: Die ungewöhnlichsten Anwendungen für künstliche Intelligenz
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