Folge 96: Andreas Loos von Zeit.de und was ChatGPT mit gutem Journalismus zu tun hat

Heute im Studio ist der Wissenschaftsjournalist Andreas Loos von Zeit Online. Für seine Recherchen und Artikel zu Daten und Digitalisierung ist er vielfach ausgezeichnet worden, zum Beispiel mit dem Grimme Online Award. Besonders viel Aufmerksamkeit bekam die Initiative „Die 49“, bei der 49 Menschen aus Deutschland stellvertretend zu aktuellen Themen in Austausch gebracht wurden.

Aber wird seine Arbeit und Expertise überhaupt noch gebraucht, wo doch die KI-basierten Textgeneratoren und Chatbots nun die Meinungshoheit übernommen haben (siehe z.B. #digdeep Folge 95)?

Andreas ist da ganz entspannt. Er hat nicht nur Journalistik studiert, sondern auch Mathe und Physik und kennt die Gesetze des Hype-Schweine-Cycles: Auf die naive Begeisterung folgt das Tal der Ernüchterung, in der die Grenzen der neuen Tools erfahrbar werden. Er sieht ChatGPT und Kollegen als Unterstützer mit großem Potential, doch den Kern journalistischer Arbeit übernehmen sie seiner Meinung nach nicht. Auf seiner Autoren-Webseite finden wir zur Frage, womit er seine meiste Zeit verbringt: „Details. Und Daten – denn ohne Daten hat man nur eine Meinung.“

Wir haben Andreas übrigens schon einmal bei uns zu Gast gehabt: In Folge 46 vom April 2018 haben wir uns gesprochen. Wahnsinn, was sich in dieser kurzen Zeit bereits alles verändert hat. Und schon 2016 wagte Andreas für die Zeit Online ein Experiment: „Wir erschaffen eine künstliche Intelligenz, die das Moderatorenteam unterstützt, mit Maschinenlernen, Deep Learning, neuronalen Netzen, Cloud Computing.“ Kommt uns irgendwie bekannt vor… wir versprechen: Spätestens 2025 machen wir mit Andreas nochmal eine Standortbestimmung zum digitalen Journalismus.

Folge 95: ChatGPT ist unser Studiogast – die Büchse der Pandora ist offen

Das Sprachmodell GPT-3 gibt es nun in einer Version, die für Gespräche optimiert ist. ChatGPT von Open.ai ist für alle in einer Testversion verfügbar und zeigt, wohin die Reise geht. Wir haben ChatGPT in unseren Podcast eingeladen und unterhalten uns mit dem Algorithmus: Unser Studiogast ist also ein KI-Bot!

Wie das geht? Wir haben unsere Fragen schriftlich an ChatGPT gestellt und dann unsere Fragen, aber auch die Antworten des Algorithmus 1:1 nachvertont. Für den Algorithmus haben wir die „Text to Speech“ Funktion von Amazon/AWS verwendet.

Wer es selber ausprobiert, ist fasziniert, begeistert und erschüttert zugleich. ChatGPT ist keine verbesserte Version eines Chatbots wie „Eliza“. Der Algorithmus greift auf das Weltwissen zu, kann komplexe Argumentationslinien aufbauen, „versteht“ den Gesprächsverlauf. Aber das ist noch nicht alles:

  • „Was sind die Vorteile und Nachteile von Re-Clocking von digitalen Audiosignalen für den Hifi-Bereich zuhause?“
  • „Schreibe ein Computerprogramm in der Sprache PROCESSING, das ein Audio-Signal einliest, das Audio-Spektrum analysiert und daraus organische grafische Formen als Visualisierung ausgibt.“
  • „Schreibe ein WordPress-Plugin, das alle Fotos archiviert, die älter als ein Jahr sind, und erstelle eine Tabelle mit den URL-Links zu diesen Fotos.“
  • „Verhalte dich wie Recruiter, der einen Bewerber für eine Stelle als XYZ sucht. Schreibe keine Erklärungen zu deinen Fragen. Stelle immer nur eine einzelne Frage und warte die Antwort darauf ab.“
  • „Schreib das Weihnachtslied O Tannenbaum für einen Algorithmus um.“
  • „Wie würde Richard Feynman die Quantenchromodynamik einem fünfjährigen Kind erklären?“
  • „Verhalte dich wie ein Linux-Terminal.“

Ich finde, wir müssen den Turing-Test neu definieren. Alan Turings Frage war, ob es einem Menschen gelingt, in einem Dialog einen Menschen von einer Maschine zu unterscheiden. Vielleicht ist die relevantere Definition: Macht es mehr Sinn, sich mit einer Maschine statt mit einem Menschen zu unterhalten? Wir scheinen recht nahe an diesem Punkt zu sein.

Wir wünschen unseren Zuhörern und Lesern eine ruhige Weihnachtszeit – danke für die Treue und die vielen wertschätzenden Feedbacks zu unserem Podcast! Bleibt gesund!

Folge 93: Prof. Björn Ommer und wie wir finden, was noch nicht existiert

Prof. Björn Ommer leitet nach Stationen in Berkeley, Zürich und Heidelberg die Computer Vision & Learning Group der LMU München. Mit seinem neuronalen Netzwerk „stable diffusion“ kann er aus Texten oder Skizzen Bilder erzeugen – so wie eine Websuche, die das erschafft, wonach wir suchen.

Wir sprechen mit Björn über die methodischen Ansätze und Herausforderungen von solch generativen Computermodellen wie GPT-3, DALL-E oder Stable Diffusion, die mit der Erzeugung von Texten und Bildern viele Branchen revolutionieren. Sie könnten in Zukunft ermöglichen, Inhalte individuell und ad hoc zu erzeugen: Wie wäre es mit einem Kinofilm, der sich live an die anpasst, die ihn gerade anschauen?

Bereits die heutigen Modelle sind spielerisches und kreatives Werkzeug für alle, stoßen aber noch an viele Grenzen – und „verstehen“ nicht wirklich, was sie tun. Und sie werfen Fragen auf, wie mit der kreativen Leistung der Trainingsdaten, aber auch den vom Algorithmus erzeugten Bildern umzugehen ist. Björn gibt uns einen spannenden Einblick in einen Zweig der Digitalisierung, der exponentiell wächst und unseren Alltag verändern wird.

https://stablediffusionweb.com/#demo

https://ommer-lab.com/people/ommer/

P.S. Das Beitragsbild wurde natürlich mit „Stable Diffusion“ erzeugt. Was war wohl der Text?

Folge 86: Wie AlgorithmWatch die Geheimnisse der Tech-Player offenlegt

Algorithmen sind in unseren Alltag eingezogen. Manche sind für uns als virtuelle Assistenten direkt sichtbar, doch die meisten Algorithmen arbeiten im Untergrund: Sie schlagen vor, was wir kaufen sollen, filtern die Nachrichten unserer sozialen Medien und entscheiden darüber, zu welchen Konditionen wir Kredite bekommen.

Die Relevanz solcher Daten- und Algorithmen-basierten Prozessen nimmt dabei immer weiter zu, bis hin zur Manipulation von Wahlen oder Entscheidungen im Strafrecht. Doch wie genau werden unsere Daten zu Entscheidungen gemacht, und geschieht das transparent, fair und im regulierten Rahmen? Keine einfachen Fragen, zumal die Algorithmen meistens gut geschützte Firmengeheimnisse sind.

Die Berliner NGO AlgorithmWatch möchte Licht ins Dunkel der Maschinenräume bringen. Wir sprechen mit Geschäftsführer Matthias Spielkamp, der AlgorithmWatch 2017 mit anderen gegründet hat. Als gelernter Journalist weiß er um die Herausforderung, komplexe Themen transparent und verständlich zu machen.

Eigene Datensammlungen und „Datenspenden“ aus der Crowd ermöglichen es, die Algorithmen der Tech-Unternehmen zu analysieren und transparent zu machen, wie sie vorgehen. Ein wichtiger Beitrag, um nicht nur Kontrolle zu ermöglichen, sondern auch die zukünftigen Spielregeln im digitalen Metaverse besser zu gestalten.

http://www.algorithwatch.org

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Folge 85: Wolfgang Hauner und wie KI die Allianz smarter macht

Unser Interviewpartner Wolfgang Hauner leitet die Group Data Analytics der Allianz SE. Wir diskutieren mit ihm: Wie verändert der Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Versicherungsbranche?

Versicherungen nutzen Daten der Vergangenheit, um Risiken der Zukunft mit dem richtigen Preisschild zu versehen. Die heutige Datenfülle kann dabei viel mehr individuelle Einblicke geben als die guten alten Sterbetafeln, mit denen Lebensversicherungen kalkuliert wurden. Doch der Einsatz von KI muss nachvollziehbar erfolgen und stößt auf ethische Grenzverläufe: Welche personenbezogenen Daten dürfen und wollen wir verwenden?

KI wird dabei nicht nur in der Modellierung der Versicherungsprodukte wichtiger, sondern auch in der Interaktion mit den Kunden – insbesondere im Vertragsabschluss und der Schadensregulierung. Der menschliche Versicherungsvertreter wird weiterhin ein wichtiger Kanal für den Kunden bleiben, aber nicht mehr der Einzige.

Wird also die Versicherungsbranche durch den Einsatz von KI disruptiert, und wir werden Versicherungen bald nur noch per App und Chatbot abschließen? Wolfgang Hauner sieht eher einen modularen und evolutionären Weg, in dem Datenmethoden Schritt für Schritt unterstützen und Teilaufgaben übernehmen.

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Folge 84: XMAS Edition mit Iryna Gurevych und digitalen Autoren

In unserem Buch „Die digitale Herausforderung“ haben wir beschrieben, wie Tipping Points das Spielfeld verändern: Technologien werden reif und konvergieren, Geschäftsmodelle werden disruptiert, neue Player gewinnen die Oberhand. Die Covid-Pandemie hat eindrücklich gezeigt, dass solche Kipp-Punkte viel schneller überschritten werden können als man glauben möchte – von wegen Komfortzone.

In unserer Weihnachtsausgabe möchten wir auf einen dieser Tipping Points nochmal genauer schauen. Immer wieder haben wir im Podcast über die vermeintlichen Fortschritte von Bots und digitalen Agenten gesprochen. Google hatte gezeigt, wie ein Algorithmus den Friseur-Termin vereinbart. Und nun soll das Programm „GPT-3“ in der Lage sein, beliebige Texte bis hin zu Computer-Programmen eigenständig zu schreiben. Doch wo bleiben die revolutionären Anwendungen?

Wir interviewen dazu Prof. Iryna Gurevych von der TU Darmstadt. Sie ist eine vielfach ausgezeichnete Expertin zum Thema Natural Language Processing und Maschinelles Lernen. Ihr Blick auf die Fähigkeiten von Algorithmen ist realistischer, als es uns Google & Co. glauben lassen möchten. Auch wenn Deep Learning Algorithmen massive Fortschritte machen, so sind sie von universellen Maschinen, die z.B. beliebige Texte eigenständig formulieren können, noch weit entfernt. Ihre Vision ist ein konstruktives Miteinander und gegenseitiges Ergänzen von Mensch und Maschine – wir bleiben dran!

Folge 83: Fabian Schöck und wie KI die Medizin demokratisiert

Die richtige Diagnose ist die Grundlage für jede medizinische Therapie. Insbesondere bei Krebserkrankungen hängt dabei vieles von der richtigen Interpretation von Bildern ab, die aus den bildgebenden Verfahren stammen. Und damit an der Erfahrung des Radiologen.

Seit vielen Jahren sind KI-Algorithmen die Hoffnungsträger, um pathologische Muster auf Röntgenbildern & Co. besser zu erkennen. Und in der Tat sind neuronale Netze in einigen Krankheitsbildern heute bereits besser als der menschliche Blick.

Wir interviewen in unserer Podcastfolge Fabian Schöck, der als Produktmanager bei Siemens Healthineers cloudbasierte KI-Lösungen entwickelt, die Ärzte in ihrer Diagnose unterstützen.

Doch die hohen Erwartungen noch vor wenigen Jahren sind Realismus gewichen. KI ersetzt noch keinen Arzt, und Algorithmen arbeiten mehr als hochspezialisierter Fachexperte denn als breit aufgestellter Hausarzt.

Aber mit immer besseren Trainingsdaten werden die Algorithmen zur unverzichtbaren zweiten Meinung. Der Zugang zu einer überall gleich guten Diagnose wird demokratisiert und global verfügbar.

Eine spannende Folge über die Zukunft der Medizin – jetzt reinhören!

Foto von MART PRODUCTION von Pexels

Folge 34: mAIrry Christmas!

In unserer Weihnachtsfolge dreht sich wieder mal alles um die künstliche Intelligenz. Aus gutem Grund: Es geht in großen Schritten weiter. Wir berichten von den Fortschritten im Deep Learning und kreativen Netzen, die sich die Welt ausmalen können. Aber bis zu einer „starken KI“ ist es weiterhin ein langer Weg…

Wir wünschen euch ein wunderbares Weihnachtsfest, viel Spaß beim Hören und einen guten Start in ein spannendes Jahr 2018!

Und los geht es:

Wirklich noch nicht auf iTunes abonniert? Letzte Chance für dieses Jahr:
https://itunes.apple.com/de/podcast/digdeep-podcast/id1146921279?mt=2

Und wie immer unsere Fundstücke für den geneigten Hörer:

Generative adversarial networks (GAN)
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network

AlphaZero lernt Schach und Go in wenigen Stunden
https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/07/alphazero-google-deepmind-ai-beats-champion-program-teaching-itself-to-play-four-hours

Die Telekom setzt Chatbots im HR ein
https://www.gruenderszene.de/allgemein/hr-interview-recruiting-tipps-lebenslauf-abgeschafft

E-Mail-Tracking über versteckte Bilder
https://www.vdi-nachrichten.com/Technik-Wirtschaft/E-Mail-Tracking-aufspueren-abstellen-Nr-44

 

Folge 29: Elon Musk vs Zuckerberg – bedroht KI die Menschheit?

Der eine sieht in der künstlichen Intelligenz den drohenden Untergang des Menschengeschlechts, der andere sieht enorme Möglichkeiten für die Nutzer – und natürlich für seine Firma Facebook. In der Presse wird aus einem harmlosen Testlauf zweier Bots bei Facebook so der erste GAU der KI-Geschichte, und wir stehen vor der Frage: Ist das noch Sommerloch, oder stehen wir am Anfang eines echten gesellschaftlichen Diskurses?

Und wir berichten darüber, wie man amerikanische Präsidenten fälschen kann…

Wir sind gespannt auf eure Meinung! Hört rein:

Oder abonniert unseren Podcast auf iTunes:
https://itunes.apple.com/de/podcast/digdeep-podcast/id1146921279?mt=2

Unsere Fundstücke für euch:

Facebook-Bots entwickeln Geheimsprache
https://www.welt.de/kmpkt/article167102506/Facebook-musste-AI-abschalten-die-Geheimsprache-entwickelt-hat.html

There is a bot for that – Suchmaschine für Bots
https://thereisabotforthat.com

Der synthetisierte Obama – trau keinem Video mehr
http://www.sueddeutsche.de/kultur/kuenstliche-intelligenz-synchrone-lippen-1.3602629