Vor dem 22. November 2022 kannten die meisten von uns „Künstliche Intelligenz“ nur aus Science Fiction Werken. Jarvis, der smarte Assistent von Iron Man, TARS aus dem Film Interstellar, oder – für die Älteren unter uns – C3PO aus Star Wars und K.I.T.T. aus der TV-Serie Knight Rider.
Dann erblickte ChatGPT das Licht der Welt. Ein freundlicher, hilfreicher Chat-Bot, der uns versteht und sogar Gedichte und Lieder oder Programmiercode schreiben kann. Plötzlich schien es, als würden die Utopien und Fantastereien des letzten halben Jahrhunderts bald Wirklichkeit. Investoren butterten Milliarden in die Industrie und schürten wahnwitzige Erwartungen. Aber steht die viel beschworene KI-Revolution tatsächlich kurz bevor? Wo befinden wir uns gerade auf der Gartner-Hype-Kurve? Und was sind die konkreten Anwendungsfälle für KI-Technologie?
Das IT-Marktforschungsinstitut Gartner beschreibt mit seiner Hype-Kurve die Wahrnehmung neuer Technologien in fünf Phasen.
Phase 1: Der Technologie-Auslöser
Irgendein Ereignis oder Produkt, das besondere Aufmerksamkeit auf eine bestimmte Technologie zieht. In dieser Phase gibt es meist noch keine kommerziell nutzbaren Produkte. Das Medienecho ist enorm, für ein paar Wochen oder Monate spricht kaum jemand in der Branche über etwas anderes.
Der Start von ChatGPT am 22. November 2022 war ein Beispiel für einen solchen Auslöser. Die Veröffentlichung sorgte für große Wellen. Das hinter dem Chatbot stehende Unternehmen OpenAI konnte sich vor Anfragen kaum retten und musste die Nutzung des Produktes aus Kapazitätsgründen immer wieder einschränken.
Phase 2: Der Gipfel der überzogenen Erwartungen
Auf Grundlage der Entwicklung in Phase 1 werden alle denkbaren Szenarien skizziert und teilweise als sicher vorhergesagt, die mithilfe dieser und eventueller Folgetechnologien irgendwie möglich scheinen.
In den Monaten nach dem Start von ChatGPT wurde viel über den Einsatz von KI diskutiert, wissenschaftliche Studien durchgeführt zu Prompt Engineering und der erreichbaren Präzision der Antworten auf komplexe Rätselfragen. Auf YouTube gab es innerhalb kürzester Zeit unzählige Videos zum Thema „Haufenweise Geld verdienen mit ChatGPT ohne einen Finger krumm zu machen“. Der Hype war enorm und ist es zum Teil auch heute noch. Das liegt auch an den immer neuen Verbesserungen und Funktionen, die von OpenAI und inzwischen auch vielen anderen Wettbewerbern veröffentlicht werden.
Mit jeder neuen Bildgenerierungs-Engine und jedem neuen Text-Zu-Video Tool startet die Hype-Kurve von neuem. Insofern befinden wir uns auch in mehreren Phasen gleichzeitig. Was aber die generative KI betrifft, dümpeln wir wohl irgendwo zwischen Phasen 2 und 3 – je nachdem, wen man dazu befragt.
Phase 3: Das Tal der Ernüchterung
Diese Phase beschreibt die allmählich einsetzende Erkenntnis, dass die rosige Zukunft, die man sich mit der neuen Technologie ausgemalt hat, nicht zur Realität wird. Zunächst vielversprechende Experimente scheitern, astronomisch bewertete Startups gehen unter und das Medienecho nimmt langsam ab. Möglicherweise gibt es sogar lauter werdende Kritik an einigen der bisherigen Lösungsansätze oder der Technologie selbst.
Nachdem die anfängliche Neugierde und der Forschungsdrang all jener, die mal mit ChatGPT interagiert hat, abebben, fragt man sich: Und jetzt? Es fehlen konkrete Szenarien im Alltag, in denen ein vermeintlich allwissender Chat-Bot uns echten Mehrwert bringt. Was uns als interessantes neues Spielzeug begeistert hat, kann in der Praxis bisher kaum mit tatsächlich sinnvollen und durchdachten Anwendungsfällen glänzen.
Einige Kreativbranchen fürchteten bereits (und fürchten zum Teil bis heute) um ihre Existenzgrundlage. Schließlich scheint die Maschine ebenso gut Bücher schreiben, Gedichte verfassen und inzwischen sogar Gemälde kreieren zu können. Doch abseits von ein paar schnellen Euros, die findige KI-Autoren mit Büchern machen, welche die Maschine für sie geschrieben hat, scheinen nachhaltige Geschäftsmodelle auf Basis von künstlicher Intelligenz rar gesät.
Noch nicht einmal die Verursacher des neuesten Hypes rund um KI schaffen bisher den großen kommerziellen Erfolg mit ihrem Werkzeug. Der Anfang 2024 von OpenAI eröffnete GPT Store ist gefüllt mit sinnlosen oder sogar Urheberrecht verletzenden Bots. Auch die Konzernmutter Microsoft musste die Mindestbestellmenge von 300 Lizenzen pro Kunde für die Nutzung des KI-Assistenten Copilot herabsetzen.
Phase 4: Pfad der Erleuchtung
Nachdem das Tal der Ernüchterung durchschritten ist und die Berichterstattung etwas an Sensationalismus verliert, setzt eine Phase der Erkenntnis ein. Die Einschätzung der Möglichkeiten und Grenzen der neuen Technologie werden realistischer, erste tatsächlich praktische Vorteile und Anwendungsfälle kommen zum Vorschein. Dieser kritische Schritt passiert jedoch nicht von allein.
Was eine gescheiterte von einer nachhaltig erfolgreichen technischen Neuerung unterscheidet, ist der Übergang von Phase 3 zu Phase 4. Gelingt es, das aufregende neue Spielzeug auch pragmatisch und sinnvoll einzusetzen, darf es bleiben. Andernfalls verschwindet es wieder in der Versenkung und ward nie wieder gesehen. Hierzu gehört auch ein adäquates Erwartungsmanagement. Denn wer von gehypter Berichterstattung ausgeht und sich von heute auf morgen Zustände wie in Science-Fiction-Literatur verspricht, wird zwangsläufig enttäuscht.
Für den Fall von ChatGPT bedeutet das: OpenAI hat das Tor geöffnet und KI in Form eines um einige smarte Tools ergänzten LLMs der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Die Aufgabe dieser Öffentlichkeit, also unsere Aufgabe, ist es jetzt, diese Technologie in Anwendungsfälle zu übersetzen. Wir haben genug mit einem Chat-Bot herumgespielt und fasziniert dabei zugeschaut, wie er zahme Gedichte und mittelmäßiges JavaScript schreibt. Es gilt, die dahinterstehende Technologie zu verstehen, ihre Möglichkeiten und auch Grenzen realistisch einzuschätzen. Wir brauchen echte, konkrete und sinnvolle Anwendungsbeispiele. Nur so können wir es über das Tal der Ernüchterung und den Pfad der Erleuchtung schaffen, hin zur
Phase 5: Das Plateau der Produktivität
Diese Phase ist das Ziel aller neuen Technologien. Hier sind sie in der breiten Masse angekommen, ihre Vorteile sind weithin bekannt und akzeptiert. Es gibt stabile Weiterentwicklungen und neue Iterationen, die auf bestehenden praktischen Anwendungszwecken aufbauen. Solide, nachhaltige Geschäftsmodelle entstehen und neue Märkte oder Marktsegmente tun sich auf.
KI in Gestalt von ChatGPT und ähnlichen Tools scheint von seinen fiktiven Vorbildern Jarvis und K.I.T.T. noch weit entfernt. Umso mehr gilt es, die konkreten Anwendungsfälle für sie zu identifizieren, mit denen wir den Weg zum „Plateau der Produktivität“ ebnen. Die Wahrheit ist, KI im weiteren Sinne ist schon seit Jahrzehnten in unserem Alltag angekommen. Fahrzeug-Assistenten erkennen Straßenschilder und regeln die Geschwindigkeit entsprechend, Scanner-Software extrahiert Text aus handschriftlichen Dokumenten. Doch was genau können wir mit einem „Large Language Model“, wie dem hinter ChatGPT, alles anfangen, wozu ist es wirklich gut?
neo:guard für smarte Anonymisierung und Pseudonymisierung persönlicher Daten
neo:law hat mit neo:guard ein Tool auf Basis aktueller KI entwickelt, das einen solchen konkreten Anwendungsfall liefert. Wir ermöglichen die sichere, smarte und schnelle Anonymisierung und Pseudonymisierung von persönlichen Daten auf Basis von künstlicher Intelligenz, aber auch einer Reihe von „herkömmlichen“ Algorithmen.
Heraus kommt etwas, das wir SmartTwin nennen – eine Kopie des ursprünglichen Datensatzes, der nahe am Original ist, ohne aber dabei die ursprüngliche Information preis zu geben. Dadurch bleibt das Dokument auch für Dritte oder Drittsysteme lesbar und verständlich, bei gleichzeitiger Achtung aller relevanten Vorschriften der DSGVO. Zusätzlich kann neo:guard jedes pseudonymisierte Dokument auch wieder in den Originalzustand versetzten und das sogar nach tiefgreifenden Änderungen.
Wer täglich mit sensiblen persönlichen Daten hantiert und diese in großen Mengen oder mit viel Aufwand maskiert, wird die Zeit- und Kostenersparnis zu schätzen wissen. neo:guard ist unser Beitrag, eine explorative Technologie auf den Pfad der Erleuchtung und darüber hinaus zu bringen.
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