Einführung in die Debatte um ChatGPT und Falschinformationen

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle wie ChatGPT enorm an Bedeutung gewonnen. Sie erzeugen Texte, die oft kaum von menschlicher Sprache zu unterscheiden sind. Doch was passiert, wenn diese Modelle falsche Informationen liefern? Die gängige Praxis ist, solche Fehler als „Halluzinationen“ zu bezeichnen. Ein faszinierendes Papier, das ich kürzlich gelesen habe, schlägt jedoch vor, diese Fehler als „Bullshit“ im Sinne des Philosophen Harry Frankfurt zu klassifizieren. Diese Sichtweise hat wichtige Implikationen für unser Verständnis und den Umgang mit diesen Technologien.

Was sind große Sprachmodelle und wie funktionieren sie?

Die Technologie hinter ChatGPT

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT nutzen riesige Mengen an Textdaten und komplexe Wahrscheinlichkeitsberechnungen, um Texte zu generieren, die menschlichen Schreibstilen ähneln. Das Ziel dieser Modelle ist es, auf Eingaben durch den Benutzer möglichst plausible und zusammenhängende Antworten zu geben. Sie tun dies, indem sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der ein bestimmtes Wort auf ein vorhergehendes folgt, basierend auf dem, was sie aus den Trainingsdaten gelernt haben.

Grenzen und Herausforderungen

Das Hauptziel von ChatGPT ist es nicht, die Welt akkurat darzustellen, sondern Texte zu erzeugen, die menschlich klingen. Dies führt zu einem grundlegenden Problem: Die Modelle können überzeugend klingen, selbst wenn sie falsche Informationen liefern. Diese Diskrepanz hat zu der irreführenden Bezeichnung ihrer Fehler als „Halluzinationen“ geführt.

Warum „Halluzinationen“ die falsche Metapher sind

Fehlende Wahrnehmung und Bewusstheit

Wenn wir von Halluzinationen sprechen, impliziert dies, dass das Modell eine Art Wahrnehmung oder Bewusstsein besitzt, was definitiv nicht der Fall ist. LLMs wie ChatGPT haben keine eigenen Wahrnehmungen; sie erzeugen lediglich Text basierend auf statistischen Modellen.

Mögliche Missverständnisse bei Entscheidungsträgern

Die Bezeichnung der Fehler als Halluzinationen könnte dazu führen, dass Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit diese Technologien falsch verstehen. Sie könnten fälschlicherweise annehmen, dass ChatGPT und ähnliche Modelle in irgendeiner Weise „sehen“ oder „denken“ können, was weit von der Realität entfernt ist.

Die Philosophie des Bullshits nach Harry Frankfurt

Definition von Bullshit

Harry Frankfurt beschreibt Bullshit als eine Kommunikation, bei der der Sprecher gleichgültig gegenüber der Wahrheit ist. Der Bullshitter ist nicht unbedingt ein Lügner, da Lügen eine Absicht zur Täuschung erfordern. Stattdessen ist der Bullshitter jemand, der einfach keine Rücksicht auf die Wahrheit nimmt.

Anwendung auf ChatGPT

ChatGPT passt perfekt in diese Kategorie. Es produziert Texte, die plausibel erscheinen, ohne sich um deren Wahrheitsgehalt zu kümmern. Das Modell ist darauf ausgelegt, überzeugend zu klingen, nicht unbedingt korrekt zu sein. Dies macht es zu einem idealen Beispiel für Frankfurt’s Bullshit.

Harte vs. Weiche Bullshit

Weiche Bullshit: Gleichgültigkeit gegenüber der Wahrheit

Der Begriff „weiche Bullshit“ beschreibt Situationen, in denen der Sprecher keine Absicht hat, zu täuschen, sondern einfach gleichgültig gegenüber der Wahrheit ist. ChatGPT fällt mindestens in diese Kategorie, da es Texte erzeugt, ohne sich um deren Richtigkeit zu kümmern.

Harte Bullshit: Aktive Täuschung über die Absicht

„Harte Bullshit“ hingegen beinhaltet eine aktive Täuschung über die Natur der eigenen Absichten. Wenn wir ChatGPT als ein Werkzeug betrachten, das von Entwicklern mit der Absicht geschaffen wurde, wie ein menschlicher Gesprächspartner zu erscheinen, könnte man argumentieren, dass es auch in die Kategorie der harten Bullshit fällt.

Warum es wichtig ist, die richtige Terminologie zu verwenden

Klarheit für die Öffentlichkeit und Entscheidungsträger

Indem wir die Fehler von ChatGPT als Bullshit statt als Halluzinationen bezeichnen, fördern wir ein besseres Verständnis der Funktionsweise dieser Modelle. Dies hilft Entscheidungsträgern, realistischere Erwartungen an diese Technologien zu haben und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Verbesserung der wissenschaftlichen und technologischen Kommunikation

Die Verwendung der richtigen Begriffe kann dazu beitragen, übertriebene Erwartungen und Missverständnisse zu vermeiden. Es ist wichtig, dass die Öffentlichkeit und Fachleute gleichermaßen ein klares Bild davon haben, was diese Technologien leisten können und wo ihre Grenzen liegen.

Schlussfolgerung

Das Papier, das ich gelesen habe, bietet eine neue und wichtige Perspektive auf die Fehler von ChatGPT und ähnlichen Modellen. Indem wir diese Fehler als Bullshit im Sinne von Harry Frankfurt betrachten, können wir Missverständnisse vermeiden und ein genaueres Bild davon bekommen, wie diese Technologien wirklich funktionieren. Dies hat weitreichende Implikationen für die Entwicklung, den Einsatz und die Regulierung von KI-Systemen.

Für diejenigen, die tiefer in dieses Thema eintauchen möchten, empfehle ich dringend, das Originalpapier zu lesen, das unten zum kostenlosen Download verfügbar ist. Es bietet eine fundierte und durchdachte Analyse, die sowohl für Laien als auch für Fachleute im Bereich der Künstlichen Intelligenz von großem Wert ist.

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