KI: Unendliche Möglichkeiten bei voller Unabhängigkeit von Dritten

Kategorien: Datenschutz und Künstliche Intelligenz

Eigene, leistungsfähige KI-Systeme können schnell und günstig aufgebaut werden. Unternehmen und Behörden können davon besonders profitieren. Ein eigener KI-Server, ob gemietet oder gekauft, kann Millionen von neuartigen Ergebnissen produzieren. Im Beitrag werden Beispiele genannt.

Einleitung

Eigene KI-Systeme haben so viele entscheidende Vorteile, dass die Zurückhaltung deutscher Unternehmen etwas verwundert. Jetzt ist der Zeitpunkt für einen KI-Start besser möglich als je zuvor: Leistungsfähiger, günstiger und einfacher denn je. Man muss nur die richtigen Berater haben, die nicht zu ChatGPT oder ähnlichem raten, weil einfach einfach ist, aber auch nicht gerade intelligent.

Viele bekommen nur dann Neuigkeiten zur Künstlichen Intelligenz mit, wenn sie von OpenAI, Apple oder Google stammen. Was für Privatanwender dann charmant klingt, wenn sie keinen Wert auf Datenhoheit legen, ist für Unternehmen aus mehreren Gründen unvorteilhaft. Die Rede ist von der Abhängigkeit von Dritten, die insbesondere aus US-amerikanischen Konzernen bestehen.

KI konnte noch nie so leicht eingeführt werden wie jetzt. Top Qualität der Ergebnisse zu niedrigen Kosten und ganz ohne ChatGPT oder Azure. Dafür aber mit voller Optimierbarkeit und Datenkontrolle.

Nebenbei: Auch wirtschaftlich im 24/7 Betrieb und für Millionen von Dokumente.

Unternehmen und Behörden erleiden mehrere gravierende Nachteile, wenn sie sich von ChatGPT, Gemini, Claude oder ähnlichen Angeboten abhängig machen.

Vorteile von Offline KI

Eine Offline KI ist ein eigenständiges KI-System für Ihr Unternehmen.

Einige der wichtigsten Gründe, warum Unternehmen und Behörden in eine eigene KI-Lösung investieren sollten, sind:

• Unabhängigkeit: Mit einer eigenen KI-Lösung sind Sie unabhängig von Drittanbietern und können Ihre Prozesse und Ergebnisse selbst steuern.
• Kosteneffizienz: Eine eigene KI-Lösung kann im Vergleich zu Drittanbietern kosteneffizienter sein, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
• Datensicherheit: Mit einer eigenen KI-Lösung haben Sie die Kontrolle über Ihre Daten und können sicherstellen, dass sie sicher und gemäß den geltenden Datenschutzbestimmungen verarbeitet werden.
• Anpassungsfähigkeit: Eine eigene KI-Lösung kann an die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst werden, während Drittanbieter oft standardisierte Lösungen anbieten.
• Skalierbarkeit: Eine eigene KI-Lösung kann einfach skaliert werden, um den wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.
• Innovation: Mit einer eigenen KI-Lösung können Sie neue und innovative Anwendungen entwickeln, die Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Diese Vorteile eliminieren zugleich folgende Nachteile, die Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation erleidet, wenn ChatGPT zum Einsatz kommt.

Nachteile beim Einsatz von ChatGPT

Die Nachteile beim Einsatz von ChatGPT (o.ä.) in Organisationen sind unter anderem:

• Funktionale Abhängigkeit: Die KI-Leistungen der Anbieter sind oft nicht austauschbar, unter anderem weil sie unterschiedlich oder unterschiedlich teuer sind. Hinzu kommen mühsame und fehleranfällige Feinjustierungen, die bei jedem Anbieterwechsel nötig werden.
• Kostenabhängigkeit: Nur als Beispiel seien hier zwei konkrete Fälle aus der aktuellen Zeit genannt. Spotify und Netflix haben kurzerhand ihre Preise erhöht. Akzeptiert der Kunde nicht, muss er bei Spotify Werbung ertragen und wird bei Netflix gekündigt. Analog verhält es sich mit ChatGPT und anderen. Der Preis muss akzeptiert werden oder der Anbieter kündigt Ihnen auf.
• Wissensabfluss: Alle Daten, die in Systeme von Microsoft (ChatGPT, Bing Bot), Google (Gemini, Google Bot) oder Apple (analog) geladen werden, werden potentiell zum Training der KI genutzt. Gnädigerweise bieten manche Anbieter immerhin ein Opt-out an. Ob dieses respektiert wird, darf bezweifelt werden. Immerhin sind Daten das Gold der heutigen Zeit und abgesaugte Daten, die in einem KI-Modell liegen oder von diesem wieder ausgegeben werden, sind aus urheberrechtlicher Sicht meist nicht ausreichend wiederzuerkennen.
• Mangelnder Wissensaufbau: Daten, die anderswo hinfließen, lassen den Datensender schnell bequem werden. Er verlässt sich auf den Anbieter und möchte nichts weiter mit diesem „KI-Dings“ zu tun haben. Hauptsache, das elektronische Gehirn liefert gute Antworten.
• Fehlende Flexibilität: Eine Black Box ist eine Black Box. Wer nie selbst etwas entwickelt, kann es nicht oder will es nicht. Die Abhängigkeit steigt weiter, die Innovationskraft sinkt hingegen massiv.
• Mangelnde Innovationskraft: Eigene KI-Systeme, die permanent laufen können, bieten ungeahnte Möglichkeiten, die Drittsysteme niemals bieten können. Alleine schon wegen der Kosten der Drittdienste.

Unternehmen, die dann noch Microsoft Azure einsetzen, haben anscheinend einen guten Sponsor. Diese oft immensen Kosten müssen doch nicht sein, wenn es erheblich günstiger und oft auch besser geht.

Einige Beispiele für ungeahnte Möglichkeiten, die unternehmenseigene KI-Systeme bieten, sind nachfolgend illustriert.

Ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen

Die Voraussetzung für ungeahnte Möglichkeiten sind insbesondere:

• Niedrige Kosten-Flatrate anstatt hoher Kosten oder unberechenbarer Kosten.
• Hohe Flexibilität: Dank extrem leistungsfähiger Open-Source KI-Frameworks und KI-Sprachmodelle heutzutage ohne wesentlichen Aufwand möglich.
• Eigener KI-Server, gemietet oder gekauft. Ergibt sich aus den vorigen Punkten.

Möglichkeiten werden vor allem dann ungeahnt, wenn ein KI-System in der Lage ist, sich selbst zu verbessern.

Die Möglichkeit der Selbstverbesserung gelingt am besten, wenn das KI-System möglichst lange läuft.

Was bedeutet „das KI-System läuft“? Damit ist nicht gemeint, dass der KI-Server angeschaltet ist. Vielmehr bedeutet es, dass wir das KI-System permanent beschäftigen (können). Ein Kind lernt dann mehr, wenn es länger lernt. Irgendwann ist mal Schluss mit Lernen. Aber wer nur wenig Zeit investiert, wird nie an den Punkt kommen, ausgelernt zu haben.

Ein KI-System lernt potentiell nie aus. Denn es kann sich selbst immer besser machen. Das trifft jedenfalls auf viele Anwendungsfälle zu.

Folgende Prozesse können beispielsweise dauernd verbessert werden, wohlgemerkt fast zu 100 % automatisiert:

• Zusammenfassen von Dokumenten und Texten.
• Vereinfachen von Text.
• Suche nach Dokumenten.
• Identifizieren bestimmter relevanter Textteile in Texten. Beispiele:
  • Schlüsselbegriffe (Keywords),
  • für das Marketing positive Begriffe,
  • positiv oder negativ aufgeladene Begriffe oder Phrasen.
• Beantworten schwieriger Wissensfragen, auch unter Zuhilfenahme von Weltwissen (automatisierte Internetsuche)

Durch sogenannte Agenten können einige komplexe Aufgaben bereits jetzt automatisiert bearbeitet werden, auch in Ihrem Unternehmen und mit Ihrem eigenen KI-System. Komplexe Aufgaben sind solche, die mehrere Abarbeitungsschritte samt Recherche und/oder der Verwendung bestimmter Tools benötigen. Solche Tools können beispielsweise Taschenrechner, die Wettervorhersage, ein Nachrichtenroboter oder Aktienanalysen sein.

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Mit Agenten alleine geschehen keine Wunder, jedenfalls keine großen (aber potentiell immerhin kleine!). Ansätze wie RAG helfen beim Prägen des KI-Systems auf eigene Dokumente und Firmenwissen. RAG bedeutet, dass kleine Informationshäppchen aus dem Firmenwissen für eine Frage an die KI vorselektiert werden und dem Sprachmodell für die Beantwortung der Frage mitgegeben werden.

Was mittlerweile Standard ist, ist allerdings bereits ausgereizt. Jedenfalls gilt das für ChatGPT. Wer zuverlässige Antworten benötigt und möglicherweise unzuverlässige Antworten erkennen will, kommt um ein eigenes KI-System nicht herum. Dann lässt sich Zuverlässigkeit von KI-Antworten herstellen!

Der besondere Charme eines 24/7 laufenden eigenen KI-Servers ist die unglaubliche Bandbreite an Möglichkeiten. Diese ergibt sich daraus, dass das KI-Sprachmodell sich selbst kritisieren und verbessern kann. Theoretisch ist das auch mit ChatGPT möglich, scheitert aber an folgenden Punkten:

1. Kosten: Viel zu hoch bei nutzungsabhängigen Entgelten, wenn 100.000 oder auch 10 Millionen Arbeitsschritte (inklusive Lernschritten) ausgeführt werden wollen oder sollen.
2. Manuell macht keinen Spaß: Prompt-Tuning hin oder her. Aber wer erstellt sich ein Dokument mit 10 verschiedenen Prompts, die dann für 100 Fälle bei 5 Schritten pro Fall insgesamt 500 Mal einzugeben sind? Die Optimierung funktioniert nur mit einigen Dutzend oder hunderten Fällen. Das kann manuell nicht geleistet werden.

Anders sieht es so aus, wenn Sie einen eigenen Server haben. Der KI-Server meiner Firma hier am Standort Idstein tut seit Wochen ununterbrochen folgendes:

1. Der KI werden Dokumente präsentiert. Das können Zeitungsartikel, Blog-Beiträge, Gesetzestexte oder andere Texte sein. Die Texte werden für manche Anwendungsfälle automatisiert aus dem Internet abgerufen. Dabei wird auch auf automatisierbare Internetsuchen und Scraping-Verfahren zurückgegriffen.
2. Unser Sprachmodell analysiert die Texte der Aufgabenstellung entsprechend. Aufgaben könnten sein: Zusammenfassung eines Textes, Textvereinfachung in verschiedenen Sprachstilen, Extraktion wichtiger Begriffe, Extraktion von Wissen, Übersetzung in andere Sprachen und vieles mehr. Genannt wurden real laufende Vorgänge, keine Phantasiegebilde.
3. Für viele Anwendungsfälle ist es sinnvoll, das Sprachmodell nur eine Aufgabe gleichzeitig zu lösen. Mit Aufgabe ist hier nicht „Begriffsextraktion“ gemeint, sondern eine feingranularere Aktivität. Alle Antworten der KI aus dem vorigen Schritt werden nun also im Detailschritt verfeinert und teils bereits verbessert.
4. Je nach Anwendungsfall, wiederhole Schritt 3 mit anderen Detailaktivitäten null bis x Mal. Für bestimmte Anwendungsfälle sind fünf Detailschritte pro Datensatz durchaus sinnvoll.
5. Lasse die KI sich selbst kritisieren, und zwar für jede zuvor erhaltene KI-Antwort.
6. Nutze das Ergebnis aus dem vorigen Schritt, um mithilfe der initialen Eingaben ein besseres KI-Ergebnis zu erhalten.
7. Speichere die Ergebnisse ab.
8. Nutze die Ergebnisse, um das KI-Sprachmodell feinzutrainieren.
9. Beginne bei 1. mit einer besseren KI.

Wo ist hier der Mensch geblieben? Er ist im Wesentlichen nicht mehr vonnöten. Menschliches Zutun ist in diesen Prozessen notwendig oder sinnvoll:

• Den KI-Mechanismus technisch einrichten
• Die Ergebnisse der KI überwachen (Stichproben)
• Den KI-Mechanismus optimieren, bis er bestmöglich funktioniert.

Hier eine Liste mit konkreten KI-Lösungen, die bereits realisiert und auf Dr. DSGVO beschrieben wurden:

• Wissensassistent
• Vereinfachung von Gesetzestexten
• Kommunikation vereinfachen