Liest sich ein computergeneriertes Kinderbuch anders als ein von einem Menschen geschriebenes? Wäre das bei einem wissenschaftlichen Artikel anders? Und bei einem Liebesbrief?
Wir diskutieren mit unseren Experten Prof. Dr. Thomas Zöller und Prof. Dr. Christian Müller-Kett von der IU Internationalen Hochschule über das KI-Sprachmodell GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) von Open AI, das nach einem Training mit vielen Terabyte an Texten aus dem World Wide Web in der Lage ist, nach Vorgaben von Benutzer:innen Texte fortzuführen oder gleich selbst zu erstellen. Sie erklären anschaulich, wie ein neuronales Netzwerk aufgebaut ist, das zu solchen - und sogar unvorhergesehenen - Leistungen in der Lage ist.
Dabei kommen neben den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten auch die noch vorhandenen Grenzen dieser Technologie sowie sich abzeichnende ethische und rechtliche Risiken und Probleme zur Sprache.
Wie immer gibt es am Ende auch viele Tipps zum Einstieg in das Thema mit Hilfe von Blogs und Büchern sowie dem AI Dungeon, mit dem man selbst Text-Adventures generieren und spielen kann. Hier sind die Links dazu:
- Kublik, S., Saboo, S. (2022): GPT-3. Building innovative NLP products using large language models. Sebastopol, CA: O'Reilly Media. https://www.oreilly.com/library/view/gpt-3/9781098113612/
- Tingiris, S., Kinsella, B. (2021): Exploring GPT-3. An unofficial first look at the general-purpose language processing API from OpenAI. Birmingham, UK: Packt Publishing. https://www.oreilly.com/library/view/exploring-gpt-3/9781800563193/
- Giansiracusa, N. (2021): How Algorithms Create and Prevent Fake News. Exploring the Impacts of Social Media, Deepfakes, GPT-3, and More. 1st edition. Boston, MA: Apress. https://www.oreilly.com/library/view/how-algorithms-create/9781484271551/
- https://thegradient.pub/
- Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/
- AI Dungeon https://play.aidungeon.io/main/home
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