Unsere jetzigen Limits sind erst der Anfang
Wohin werden sich AI-Tools in den kommenden Jahren entwickeln? Mit welchen rechtlichen und gesellschaftspolitischen Fragen müssen wir uns auf Basis dessen auseinandersetzen? Und warum stehen wir eigentlich erst ganz am Anfang der Entwicklungen? Wir haben bei zwei Experten des Software Competence Center Hagenberg, Michael Moser und Bernhard Nessler, nachgefragt.
Hast du dich eigentlich schon mal gefragt, wie Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT technisch funktionieren? „Maschinelles Lernen hat nichts mit dem zu tun, was wir uns unter dem Lernen eines Gehirns vorstellen. Es handelt sich vielmehr um ein Optimieren von Zahlenwerten. Auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten berechnet das LLM das nächste Wort. Im Vergleich zu informatischen Algorithmen ist das trivial. Der Trick dahinter ist, dass es Milliarden von Berechnungen sind, die dort im Hintergrund laufen“, erklärt Bernhard Nessler, Research Manager Intelligent Systems and Certification for AI am Software Competence Center Hagenberg.
Wir Menschen haben allerdings auf ganz vielen Ebenen Intelligenz erworben, sei es auf sprachlich-argumentativer, auf formaler oder auf einer technischen Ebene. Diese vielen Kompetenzen sind in LLMs nur zu einem minimal kleinen Teil abgedeckt. Im Moment kann ChatGPT beispielsweise Aufgaben, die ein Verständnis auf mehreren Ebenen oder rationales Denken verlangen, schlichtweg nicht lösen. Doch es wird die Zeit kommen, in der diese Sprachmodelle auch andere Kompetenzen vereinen. „Es handelt sich hierbei um eine Revolution und eine Revolution ist schwer vorauszusagen. Ein Bauer vor 200 Jahren hätte auch nicht geglaubt, dass bald eine vollautomatische Landwirtschaft möglich sein wird. Genauso unvorstellbar sind für uns aus jetziger Sicht die Veränderungen, die noch auf uns zukommen werden“, betont Nessler.
Maschinelle Unterstützung
Auch in der Softwareentwicklung wird es dadurch einen merkbaren Produktivitätsanstieg geben. Der gesamte Software-Lebenszyklus wird aktuell schon stückweise durch diese Methoden unterstützt. In Zukunft wird es dadurch möglich, dass auch Nicht-Softwareentwickler:innen eine Software in die Ausführung bringen können. Dennoch werden Softwareentwickler:innen nicht ersetzt. „Probleme abstrakt zu beschreiben und strukturiert zu Lösungen zu kommen, das wird auch in Zukunft eine Kernkompetenz für Softwareentwickler:innen sein“, ist Michael Moser, Area Manager Software Science, überzeugt.
Am SCCH werden LLMs auf verschiedene Weise angepasst, um sie für unterschiedliche Anwendungsfälle zu optimieren. Ein Beispiel dafür ist derem Anpassung für die Anwendung auf Programmiersprachen, welche eher Nischencharakter haben. Im Moment arbeiten die Expert:innen an der Möglichkeit, LLMs zum Testen anderer generativer Modelle zu verwenden. Darüber hinaus entwickeln sie sogenannte Retrieval Augmented Generative Systems, die in Unternehmen als interne Modelle mit unternehmensrelevanten Daten gefüttert werden können.
Bernhard Nessler und Michael Moser sind sich einig: Künstliche Intelligenz wird uns in Zukunft vor Augen führen, wie unser eigenes Denken funktioniert und dass wir ein neues Verständnis dafür brauchen, wie wir mit dem Rechtsgut Wissen umgehen. Und wir müssen uns klar machen, was wir als Menschen eigentlich von den Systemen wollen. Denn das Wollen steckt nach wie vor tief in menschlichen Gehirnstrukturen. Das wird sich auch durch KI nicht ändern._
Wir brauchen ein neues Rechtsverständnis für Wissen.
Bernhard Nessler
Research Manager Intelligent Systems and Certification for AI, SCCH
AI-Tools werden zukünftig einen großen Produktivitätssprung in der Softwareentwicklung schaffen.
Michael Moser
Area Manager Software Science, SCCH
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