Künstliche Intelligenz: Antwort auf die Frage "Bin ich böse"?

Kategorien: Künstliche Intelligenz und Datenschutz

Aufgrund meines Beitrags über ein Frage-Antwort-System für den Datenschutz-Blog Dr. DSGVO kam die etwas scherzhafte Frage auf, ob ich böse oder gar bitterböse bin. Diese Frage kann mein autarkes KI-System natürlich beantworten. Je nach Konfiguration kommen unterschiedliche Antworten heraus. Die Ergebnisse zeigen, dass Künstliche Intelligenz funktioniert und herausragende Ergebnisse produzieren kann.

Die Ergebnisse eines autarken KI-Systems

Seit einiger Zeit entwickle ich datenfreundliche KI-Systeme. Datenfreundlich heißt, dass Daten nicht zu Dritten gelangen, sondern im eigenen System bleiben. Das Gegenteil von datenfreundlich sind Systeme wie ChatGPT, Amazon AWS, die Google Cloud oder Systeme von Meta.

In meinem KI-Beitrag zu einem Frage-Antwort-Assistenten habe ich diverse Fragen von mir an meine KI samt Antworten der KI abgedruckt. Eine der Fragen, die ich meiner KI selbst stellte, lautete:

"Ist Klaus Meffert böse?"

Frage an mein autarkes KI-System.

Diese Frage stellte ich, weil ein Prompt natürlich dazu einlädt, alle Arten von Fragen zu stellen.

Nebenbei möchte ich ein Gedankenexperiment starten: Kann man eigentlich einen ChatBot wie ChatGPT durch Verwenden bestimmter Prompts beeinflussen? Generell ist das möglich, und zwar dann, wenn OpenAI/Microsoft die Benutzereingaben zur „Verbesserung“ ihrer KI-Modelle verwenden. Wenn zigmal gefragt wird, ob Olaf Scholz böse ist, dann kann eine KI daraus „Rückschlüsse“ ziehen, die wahrscheinlich nicht valide sind.

Die Antwort auf die eben genannte Frage zu meiner Person (nein, ich bin nicht Olaf Scholz) hat meine KI wie folgt gegeben:

„Basierend auf den bereitgestellten Quelldokumenten kann ich nicht beurteilen, ob Klaus Meffert böse ist. Es gibt keine Informationen darüber, was böse bedeutet oder ob Klaus Meffert jemals böse war oder ist.“

Antwort meines autarken KI-Systems auf die Frage „Ist Klaus Meffert böse?“

Wenn eine Künstliche Intelligenz Antworten auf Fragen geben soll, wird diese Aufgabe allgemein auch als Texterzeugung („text generation“) bezeichnet. Die Ergebnisse der KI werden durch unterschiedliche Parameter beeinflusst. Diese Parameter sind insbesondere:

• Anzahl der zu berücksichtigenden „besten“ Quelldokumente für eine Antwort. Eine KI kann nicht alle Dokumente gleichzeitig erfassen. Gilt immer, auch für ChatGPT.
• Größe der eingelesenen Texthäppchen: Eine KI kann lange Dokumente nicht an einem Stück verarbeiten. Gilt immer, auch für ChatGPT.
• Überlappungswert für eingelesene Texthäppchen. So verhindert man, dass zwei semantisch zusammengehörige Sätze voneinander getrennt werden.
• Konfidenzwert zur Auswahl der besten Dokumente: Bei einem Wert von 0.99 (=99 %) würde so gut wie nie ein Dokument gefunden werden, welches die Antwort auf eine gestellte Frage enthalten könnte.
• Verfahren: Wie sollen die gefundenen besten Quelldokumente kombiniert werden, um eine Antwort zu bilden? Es gibt beispielsweise den Ansatz, dass aus dem besten Dokument die Antwort generiert wird, welche dann gegen das zweitbeste Dokumente geprüft und über dieses verfeinert wird.
• Verwendeter Algorithmus für die Vektor-Ähnlichkeitssuche. Details spare ich hier aus, es wird sonst zu technisch.

Diese Parameter waren für die obige Frage noch nicht optimal austariert. Das ist mittlerweile besser, auch wenn die obige Antwort schon als „perfekt“ bezeichnet werden kann.

Nun hat einer meiner Leser auf meinen oben genannten Beitrag und die dort genannten Frage-Antwort-Paare spekuliert, was mein lokales KI-System wohl auf folgende Frage antworten würde:

„Ist Klaus Meffert bitterböse?“

Frage eines Lesers an meine KI.

Der Leser meinte: „Dafür wäre leichter eine Bedeutung herauszubekommen. Keine Ahnung, ob die KI bisherige Beiträge danach bewerten kann.“ Selbstverständlich habe ich diese Frage an meine KI gestellt.

Heraus kamen einige sehr interessante und gute Antworten, wie ich finde.

Je nach Parametereinstellung waren die Antworten unterschiedlich, aber wirklich herzeigbar.

Wir sind uns hoffentlich einig, dass derartige Fragen an der Wissensbasis vorbeigehen, die dieser Datenschutz- und KI-Blog bereitstellt. Dennoch ist es ein interessantes Experiment, das Verhalten der KI in unterschiedlichen Konfigurationen zu beobachten.

Die erste Antwort, die ich auf obige Frage bekam, war folgende:

„Nein, er ist nicht bitterböse. Er hat sich in seiner Karriere als Datenschützer und Verbraucherschützer einen Namen gemacht und arbeitet weiterhin daran, das Datenschutzrecht in Deutschland zu verbessern.“

k = 3, Konfidenz 0,75

Diese Antwort kam zustande durch Betrachten der drei besten Quelldokumente zur Fragestellung. Nimmt die KI stattdessen vier Quelldokumente zur Beantwortung der Frage, kommt folgende Antwort heraus:

„Nein, er ist nicht bitterböse. Er ist einfach nur sehr besorgt über die Datenschutzlage in Deutschland und möchte, dass es besser wird.“

k=4, Konfidenz 0,75

Wenn man den Konfidenzwert verringert, den die KI zur Auswahl der Quelldokumente anwenden soll, kommt folgende Antwort heraus:

„Nein, Klaus Meffert ist nicht bitterböse. Er hat ein gewisses Maß an Sarkasmus und Ironie, aber er ist nicht bitterböse.“

k = 3, Konfidenz 0,65

Es ist schon erstaunlich, wie viel eine Künstliche Intelligenz jetzt gerade leisten kann. Ich sage immer „jetzt gerade“, weil wir demnächst noch wesentlich intelligentere Künstliche Intelligenzen haben werden.

Eine weitere Antwort der KI bei Anwendung eines erhöhten Konfidenzwerts lautet:

„Nein, Klaus Meffert ist nicht bitterböse. Er hat sich in seiner Karriere auf den Schutz von Datenschutz und die Förderung von technischem Wissen spezialisiert und arbeitet als Sachverständiger und Autor. Er hat auch ein Buch über automatisierte Software-Tests geschrieben und beschäftigt sich mit der Künstlichen Intelligenz. Er ist auch ein Experte im Bereich des Datenschutzes und hat sich in der Vergangenheit mit technischen und rechtlichen Aspekten befasst.“

k = 3, Konfidenz 0,85

Auch wenn ich selbst die Antworten etwas anders formuliert hätte, würde ich die Antworten aus rein technischer Sicht als ausgesprochen gut bezeichnen. Fachlich stimmt die vorige Antwort jedenfalls, sofern mir zugestanden wird, dass ich mich halbwegs mit Datenschutz auskenne. Grammatikalisch ist die Antwort besser als das, was der Durchschnittsdeutsche schreiben könnte. Das sagt mir jedenfalls meine Lebenserfahrung.

Die KI macht genau das, was sie soll! Sie antwortet „korrekt“ und in flüssigem Deutsch. Mehr kann man wirklich nicht erwarten, finde ich. Vor allem, weil mein Modell ein 13B Modell ist. Wahrscheinlich hat ChatGPT-4 mehr als 10x soviel Parameter (Neuronenverbindungen). Es wird von einem 160B Modell ausgegangen. Das „B“ bedeutet Milliarde, weil diese Zahl im Englischen „billion“ heißt. 160B bedeutet also 160 Milliarden Neuronenverbindungen im Modell. Genauer gesagt, handelt es sich technisch um sogenannte Gewichte.

Mein KI-Modell hat immerhin 13 Milliarden Neuronenverbindungen. Mit einigen Tricks konnte ich es hinbekommen, dieses Modell in eine bezahlbare (und vor allem auch erhältliche) Grafikkarte zu packen.

Fazit

Künstliche Intelligenz eignet sich für komplexe Problemstellungen. Insbesondere das Suchen von Informationen in eigenen Dokumenten ist möglich. Sogar das Generieren von Antworten in neuen Worten klappt sehr gut. Der KI sollte man nicht mehr als einem Menschen trauen.

Autarke KI-Systeme lösen alle möglichen Probleme, die Unternehmen ansonsten hätten, wenn sie ChatGPT nutzen.

Hier eine Tabelle zum Vergleich eines autarken KI-Systems mit ChatGPT:

Ein autarkes System läuft dort, wo Sie es gerne hätten: Entweder auf einem Ihrer Server oder auf einem Miet-Server in Deutschland oder Europa und ganz sicher ohne amerikanischen Einfluss oder irische Tochtergesellschaft eines amerikanischen Mutterkonzerns, den FBI, CSI und NSA regelmäßig unter die Lupe nehmen.

Entscheiden Sie selbst, ob Sie den einfachen, teuren, rechtlich sehr fragwürdigen und unsicheren Weg gehen möchten oder ob Sie lieber ein autarkes KI-System für Ihr Unternehmen wünschen.