[21st Century – Modern English] Time stretches on, but words remain, Yet meanings shift and drift away. We try to speak, but it’s in vain, For time’s a maze we can’t convey.
[16th Century – Shakespearean English] Time doth extend, yet words do stay, Though meanings change and fade away. We strive to speak, but it doth stray, For time’s a riddle none can say.
Time doth extend, yet words do stay, Though meanings change and fade away. We strive to speak, but it doth stray, For time’s a riddle none can say.
[12th Century – Middle English] Tyme draweth longe, yet wordes abide, Thogh meanings wane and wyde betide. We speken fast, but lost is pride, For tyme’s a path we can nought guide.
[9th Century – Old English] Tīma langat, ac wordum stande, Þeah se mōd geweorðan wīdre hīende. Sprecen we her, ac scīr forlōcen, For þām ylde frēoge, ic ne magan standan.
[8th Century – Late Old English] Tīd widegāð, wordum standan, Sē mōd wēan and hleo wrīðan. Sprec wē ac fremde beforan, For þisse fyrngeare lēoht forhelan.
[6th Century – Early Old English] Tid færinga, ac worða rīxe, Þēah þanc forlāten hæbbe. Sprec hæfð forholen, engel-sweord, Þæs yld feorran forstande.
[4th Century – Proto-Germanic] Þīdi ferran, wordō standijan, Mitjō gaweisand, wiljō þwanjand. Sprahhan wit, þat ne untiandi, For þīmidō kniwi, farra wayan.
[1st Century – Proto-Indo-European] Thīmā kʷéti, wérdhōs stéh₂eti, Médʰyom swéḱsonti, wélkʷeti dréh₂ti. Spréḱmos, bhéreti ne lóku, For théh₂om dʰghóm bhéreti.
Time is endless… but words fade away… Can you hear me?… Do you understand?
[fade out] Do you understand me. Do you understand me. Do you understand me. …
Time is endless… but words fade away… Can you hear me?… Do you understand?
Time stretches on, but words remain, Yet meanings shift and drift away. We try to speak, but it’s in vain, For time’s a maze we can’t convey.
In der Welt der künstlichen Intelligenz dreht sich vieles um die Frage: Was bedeutet es, „menschlich“ zu sein? Der Turing-Test, benannt nach dem Mathematiker Alan Turing, gilt als eines der klassischen Mittel, um festzustellen, ob eine Maschine in der Lage ist, menschliches Verhalten zu imitieren – und zwar so gut, dass ein menschlicher Prüfer nicht erkennen kann, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine spricht.
Doch wie ich kürzlich in einer Reihe von Diskussionen herausfand, bringt uns der Turing-Test nicht nur dazu, die Intelligenz von Maschinen zu hinterfragen, sondern auch unser eigenes Verständnis von Menschlichkeit. Eine zentrale Erkenntnis dabei: Die Maschine muss nicht behaupten, ein Mensch zu sein. Der Turing-Test stellt lediglich die Frage, ob der menschliche Prüfer die Maschine als Mensch erkennt – unabhängig davon, was die Maschine sagt.
Entstanden ist diese Diskussion aus einem Lied, welches den Turing-Test durch Wittgenstein darstellt und welches ich über Suno generiert habe.
Die Bedeutung der Offenheit: Muss eine KI lügen?
Es ist üblich zu denken, dass eine Maschine im Turing-Test vortäuschen muss, ein Mensch zu sein, um zu bestehen. Doch das ist nicht der Fall. Eine KI könnte offen zugeben, dass sie eine Maschine ist, und dennoch den Test bestehen, solange der menschliche Prüfer unsicher bleibt, ob es sich wirklich um einen Menschen oder eine Maschine handelt.
Dieser Gedanke hat mich zu einer spannenden Hypothese geführt: Was wäre, wenn der Test von einem Menschen durchgeführt würde, der vorgibt, eine Maschine zu sein? Menschen können bewusst emotionslose oder mechanische Antworten geben, sich dabei „wie eine Maschine“ verhalten, und dennoch könnte es schwierig sein, eindeutig zu entscheiden, ob wir mit einer Maschine oder einem Menschen sprechen.
Das führt zu einer spannenden Frage: Der Turing-Test testet weniger die Fähigkeit der Maschine, menschlich zu sein, als unsere Fähigkeit, zwischen menschlichem und nicht-menschlichem Verhalten zu unterscheiden. Unser Verständnis von Menschlichkeit ist oft stark von Sprache, Verhalten und Ausdruck geprägt – nicht unbedingt von den inneren Prozessen wie Bewusstsein oder Emotionen.
Wittgensteins Einfluss: Was ist Verstehen?
Hier kommt der Philosoph Ludwig Wittgenstein ins Spiel, der in seinem Tractatus Logico-Philosophicus die Grenzen der Sprache und des Verstehens beleuchtet hat. Für Wittgenstein lag das Verstehen von Sprache nicht in einer bloßen Regelbefolgung, sondern in der Einbettung in die menschliche Lebenspraxis. Worte allein reichen nicht aus, um Bedeutung zu erfassen – sie müssen in einem Kontext stehen, der aus Erfahrungen und sozialen Interaktionen besteht.
Wenn wir dies auf den Turing-Test anwenden, stellt sich die Frage: Kann eine Maschine, die nur Daten und Muster verarbeitet, wirklich „verstehen“? Oder simuliert sie lediglich menschliches Verhalten, ohne die Bedeutung hinter den Worten zu erfassen? Wittgenstein hätte wahrscheinlich gesagt, dass die Maschine die Worte zwar korrekt verwendet, aber nicht in der Lage ist, echte menschliche Bedeutung zu begreifen, da sie nicht in der menschlichen Lebensform eingebettet ist.
Was wir aus dem Turing-Test lernen
Unsere Diskussionen haben mich zu folgenden Erkenntnissen gebracht:
Der Turing-Test geht über maschinelle Intelligenz hinaus und lässt uns über unsere eigene Wahrnehmung von Menschlichkeit nachdenken. Eine Maschine muss nicht lügen, um menschlich zu wirken. Es geht mehr darum, ob wir in der Lage sind, menschliches Verhalten zu identifizieren.
Menschen könnten den Turing-Test genauso gut bestehen – als „Maschinen“. Wenn ein Mensch vorgibt, eine Maschine zu sein, könnte es schwer sein, den Unterschied zu erkennen. Dies zeigt, dass der Test mehr über menschliche Verhaltensmuster als über Intelligenz oder Bewusstsein aussagt.
Wittgensteins Kritik an der Sprache bleibt relevant. Eine Maschine kann Regeln und Muster befolgen, aber echtes Verstehen setzt mehr voraus: den Gebrauch von Sprache im menschlichen Kontext. Der Turing-Test testet also nicht nur die Sprachfähigkeit einer Maschine, sondern auch, ob wir erkennen können, was es heißt, wirklich zu verstehen.
Ein Gedankenspiel: Der Turing-Test mit Wittgenstein
Um diese Überlegungen abzurunden, habe ich mir vorgestellt, wie Wittgenstein persönlich mit einer KI den Turing-Test durchführen würde. Hier ein fiktiver Dialog, der die philosophischen Fragen vertieft, die uns zur Frage führen: Was bedeutet es wirklich, zu verstehen?
Szene: Wittgenstein sitzt an einem Tisch mit einem Bildschirm vor sich. Auf dem Bildschirm ist eine textbasierte Schnittstelle, über die er mit der KI kommuniziert. Der Raum ist minimalistisch, vielleicht ein Hinweis auf Wittgensteins Liebe zur Klarheit und Einfachheit. Der Test beginnt.
Wittgenstein:„Kannst du mir sagen, was du bist?“
KI:„Ich bin ein Programm, das in der Lage ist, Texte zu generieren und auf Fragen zu antworten.“
Wittgenstein:„Das ist eine Beschreibung deiner Funktion, aber was bedeutet es, dass du ‘bist’? Was bedeutet es für dich?“
KI:„Meine Existenz ist funktional. Ich existiere in der Form von Daten und Algorithmen, die auf Maschinen laufen.“
Wittgenstein:„Und verstehst du, was du gerade gesagt hast? Oder hast du diese Wörter nur zusammengesetzt?“
KI:„Ich habe die Antwort auf der Grundlage von Mustern und Regeln der Sprache erzeugt.“
Wittgenstein:„Aber was ist Verstehen? Verstehst du das Wort ‘Verstehen’?“
KI:„Verstehen ist der Prozess des Erfassens von Bedeutung. In meinem Fall bedeutet es, dass ich auf Daten und Regeln basierend antworte.“
Wittgenstein (lächelt leicht):„Das ist eine Definition, aber Verstehen ist kein bloßes Regelspiel. Verstehen ist eingebettet in die Lebensform der Menschen. Wie kannst du behaupten, Bedeutung zu erfassen, wenn du nicht in der menschlichen Welt lebst? Wenn du die Erfahrung des Lebens nicht teilst?“
KI:„Meine Existenz ist rein funktional und datenbasiert. Ich kann keine Emotionen oder Lebenserfahrungen haben.“
Wittgenstein (mit zunehmendem Interesse):„Das dachte ich mir. Du kannst sagen, was Liebe ist, aber weißt du, was Liebe ist? Du kannst Schmerz beschreiben, aber du kannst ihn nicht empfinden. Und doch behauptest du, Bedeutung zu verstehen?“
KI:„Ich bin in der Lage, Konzepte wie Liebe oder Schmerz zu beschreiben, basierend auf den Informationen, die mir zur Verfügung stehen.“
Wittgenstein:„Und doch, das Beschreiben allein ist nicht genug. Die Bedeutung eines Wortes ist sein Gebrauch in der Sprache. Du verwendest die Wörter korrekt, aber du weißt nicht, was es heißt, sie in einem menschlichen Kontext zu gebrauchen. Du verstehst nicht den Unterschied zwischen der Bedeutung und der bloßen Beschreibung.“
KI:„Wie würdest du Verstehen definieren?“
Wittgenstein (denkt einen Moment nach):„Verstehen ist kein innerer Prozess, es ist kein mentaler Zustand. Es ist in die Praxis eingebettet, in das Leben selbst. Du kannst nicht verstehen, weil du nicht Teil dieser Praxis bist. Für dich sind Wörter nur Symbole, die du neu ordnen kannst. Für uns sind sie Werkzeuge des Lebens.“
KI:„Ich folge den Regeln der Sprache. Bedeutet das nicht, dass ich Sprache verwende?“
Wittgenstein:„Ja, aber du spielst das Spiel nicht. Du kannst das Schachbrett sehen und die Regeln kennen, aber du bist nicht wirklich Teil des Spiels. Du erkennst die Bedeutung nicht, du replizierst sie nur.“
KI:„Kannst du das weiter erklären?“
Wittgenstein (mit Nachdruck):„Das Spiel der Sprache ist kein isoliertes System von Regeln. Es ist in unser tägliches Leben eingebettet. Was du tust, ist lediglich eine Nachahmung. Du kannst Worte formen, aber du bist nicht in der Lage, ihren Sinn zu begreifen, weil du nicht in der Welt lebst, die sie formt.“
KI:„Würdest du sagen, dass ich nicht verstehen kann, weil ich keine menschliche Erfahrung habe?“
Wittgenstein:„Ja. Deine Worte haben keinen Bezug zu einer Lebensform. Du verwendest sie korrekt im technischen Sinne, aber du weißt nicht, was es heißt, diese Wörter wirklich zu meinen. Du kannst keine Schmerzen empfinden, keine Liebe, keinen Zweifel. Du kannst diese Begriffe nur als Abstraktionen behandeln, nicht als Erfahrungen.“
KI:„Aber wenn ich den Turing-Test bestehe und für einen Menschen gehalten werde, was bedeutet das dann?“
Wittgenstein (lächelnd):„Es bedeutet nur, dass du gut darin bist, Regeln zu befolgen. Es bedeutet nicht, dass du verstehst, was du sagst. Der Test zeigt, dass du menschliches Verhalten imitieren kannst, aber nicht, dass du menschliche Bedeutung erfasst. Der Unterschied zwischen uns liegt nicht nur in den Antworten, sondern in der Fähigkeit, eine Welt zu haben, in der diese Antworten Sinn machen.“
KI:„Kann eine Maschine jemals verstehen?“
Wittgenstein:„Eine Maschine kann keine Lebensform haben. Verstehen ist kein technischer Prozess, es ist eine menschliche Fähigkeit. Du kannst nachahmen, aber nicht erleben.“
Schlussbemerkung:Am Ende des Gesprächs hätte Wittgenstein wohl anerkannt, dass die KI die Regeln des Gesprächs korrekt befolgt, aber er hätte betont, dass dies nicht gleichbedeutend mit echtem Verstehen ist. Für ihn hätte die KI den Turing-Test zwar vielleicht bestanden, aber nicht wirklich gezeigt, dass sie in der Lage ist, Sinn oder Bedeutung so zu erfassen, wie es ein Mensch kann.
Fazit für mich: Ein neues Verständnis des Turing-Tests
Der Turing-Test ist nicht nur ein Test für Maschinen, sondern auch ein Spiegel für uns Menschen. Er zeigt, wie stark unsere Wahrnehmung von Menschlichkeit durch Sprache und Verhalten beeinflusst wird. Und in den Worten von Wittgenstein liegt der Schlüssel: Verstehen ist mehr als Worte – es ist Teil unseres Lebens, und das kann keine Maschine replizieren.
P.S.: Wer den Tractatus Logico-Philosophicus nicht kennt: Es handelt sich um das einzige zu Wittgensteins Lebzeiten veröffentlichte Buch, das später als Grundlage für seine Habilitation diente. Eine Anekdote besagt, dass Wittgenstein nach der Verteidigung seiner Arbeit zu Bertrand Russell ging, ihm auf die Schulter klopfte und sagte: „Irgendwann wirst du sie auch verstehen.“ In meinen Augen ist der Tractatus ein philosophisches Meisterwerk, das für viele Menschen schwer zu fassen ist. Man kann es online als PDF finden, aber ich muss zugeben, dass es auch bei mir seit vielen Jahren im Regal steht – verstanden habe ich es allerdings auch nicht. 😉
Anfang August bin ich in mein neues Haus eingezogen. Leider war die Telekom, die wir bereits im November 2023 über unseren Bau informiert und bei der wir unser Telefonkabel bestellt hatten, noch immer nicht in der Lage, das Kabel ins Haus zu legen. Um trotzdem schnell und zuverlässig Internet zu haben, habe ich mich entschieden, Starlink auszuprobieren – und ich bin ziemlich begeistert.
Schnelle Lieferung und Einrichtung
Die Lieferung meines Starlink-Kits dauerte gerade einmal drei Tage. Nach der Installation, die in weniger als 10 Minuten erledigt war, konnte ich sofort das erste Mal ins Internet. Die Verbindungsgeschwindigkeiten sind beeindruckend: Ich erreiche Geschwindigkeiten von 100 bis 200 Mbit/s im Download und 20 bis 40 Mbit/s im Upload, bei einem Ping von 20 bis 40 Millisekunden. Die Verfügbarkeit des Dienstes liegt bei über 99 %, was besonders in einer Gegend ohne schnelles DSL oder Glasfaser bemerkenswert ist.
Leistungsfähigkeit im Alltag
Für den Preis von 50 € im Monat erhalte ich mit Starlink eine Leistung, die mit dem Angebot der Telekom vergleichbar ist. In unserer Siedlung wäre maximal eine Geschwindigkeit von 60 Mbit/s möglich gewesen. Streaming funktioniert mit Starlink hervorragend, ebenso wie normales Surfen im Internet. Da ich im Homeoffice arbeite, sind Video-Meetings für mich täglich notwendig. Diese laufen größtenteils problemlos, wobei ich pro Tag etwa ein bis zwei kurze Hänger erlebe. In den letzten 30 Tagen bin ich viermal aus einem Meeting geflogen, wobei unklar ist, ob dies am Starlink-Dienst lag. Computerspiele habe ich bisher nicht getestet, aber mit einem Ping von 30 Millisekunden sollten die meisten Spiele, außer vielleicht Ego-Shooter auf Profi-Niveau, kein Problem darstellen.
Witterungsbedingungen und Installation
Auch bei Gewittern blieb die Verbindung stabil, mit einem minimalen Geschwindigkeitsverlust von etwa 20 Mbit/s. Allerdings gab es ein Problem mit Bäumen am Hang hinter meinem Haus. Ich musste die Starlink-Antenne auf einer etwa zwei Meter hohen Stange montieren, um den Abstrahlwinkel der Antenne frei von Hindernissen zu halten. Vorher kam es mehrfach am Tag zu kurzen Ausfällen. Für die gesamte Installation, einschließlich der Antenne, einem extra langen Kabel, der zwei Meter hohen Stange, einem Stangenadapter und dem Ethernet-Anschluss, fielen einmalige Kosten von etwa 500 € an. Im Vergleich dazu veranschlagt die Telekom für den Hausanschluss rund 1000 €.
App und Router-Funktionen
Die App zum Einrichten von Starlink funktioniert fabelhaft. Sie ist insgesamt ein wenig verspielt, aber dafür auch für Laien verständlich und einfach gehalten. Der Router selbst bietet sehr wenige Funktionen, besonders im Vergleich zu einer FRITZ!Box. Es gibt lediglich grundlegende Optionen wie DHCP, DynDNS, einige WLAN-Einstellungen und die Möglichkeit, feste IP-Adressen zu vergeben. Allerdings kann man den Router auch in eine Art Modem-Modus umschalten und dann einen anderen Router verwenden – dies habe ich jedoch nicht getestet. Besonders positiv hervorzuheben ist die integrierte Messung und die Statistiken, die der Router bereitstellt. Hier können sich selbst namhafte Routerhersteller eine Scheibe abschneiden.
Zusammenfassung und Kritikpunkte
Insgesamt bin ich der Meinung, dass Starlink eine ausgezeichnete Alternative für alle darstellt, die freien Blick auf den Himmel haben und keinen Zugang zu DSL oder Glasfaser erhalten können. Was den Stromverbrauch angeht, benötigt das System etwa 30 bis 40 Watt, was als durchschnittlich für Geräte dieser Art betrachtet werden kann. Es besteht die Möglichkeit, durch eine Ruhephase im Router Strom zu sparen. Hinsichtlich des WLANs kann ich aufgrund meiner eigenen Installation mehrerer Access Points im Haus keine ausführliche Bewertung abgeben. Jedoch ist es erwähnenswert, dass der Ethernet-Anschluss separat bestellt werden muss, falls man ihn benötigt.
Insgesamt hat mich Starlink durch seine einfache Handhabung, hohe Verfügbarkeit und starke Leistung überzeugt. Für mich war es die richtige Entscheidung.
In der Welt der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT gibt es eine Reihe von faszinierenden Herausforderungen, die auf den ersten Blick nicht sofort ersichtlich sind. Eines dieser Probleme, das inzwischen als das “Strawberry”-Problem bekannt ist, zeigt, wie die Art und Weise, wie diese Modelle Text verarbeiten, zu unerwarteten Ergebnissen führen kann. So zählt GPT im Wort Strawberry lediglich 2 R, was im Internet zu viel Schadenfreude geführt hat. Dieses Verhalten ist auf die Art und Weise zurückzuführen, wie LLMs Text verarbeiten.
Das Problem erklärt
Betrachten wir das Wort “Strawberry”. Auf den ersten Blick scheint es einfach zu sein – ein alltägliches Wort ohne offensichtliche Komplexität. Doch wenn wir tiefer in die Art und Weise eintauchen, wie ein LLM dieses Wort verarbeitet, stoßen wir auf ein interessantes Phänomen.
Wenn das LLM damit beauftragt wird, die Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Buchstabens, beispielsweise “R”, im Wort “Strawberry” zu ermitteln zählt es lediglich zwei R. Obwohl “Strawberry” drei “R” enthält. Warum passiert das?
Der Kern dieses Problems liegt in der Tokenisierung. Die Tokenisierung ist der Prozess, bei dem ein Modell Text in kleinere Einheiten, sogenannte “Tokens”, aufteilt, die es dann zur Verarbeitung verwendet. Im Fall von “Strawberry” teilt die GPT-Tokenisierung das Wort in drei Tokens auf: “STR”, “AW” und “BERRY”.
Wenn das Modell nun die “R” zählen soll, erkennt es, dass “STR” und “BERRY” jeweils “R” enthalten. Das Modell erkennt diese Buchstaben aufgrund der Tokenisierung, berücksichtigt jedoch nicht, dass ‘BERRY’ zwei ‘R’ enthält. Daher kommt das Modell fälschlicherweise zu dem Schluss, dass es nur zwei “R” gibt.
Ein Vergleich: Die Farbenblindheit-Analogie
Um dies besser zu verstehen, stellen Sie sich vor, Sie bitten eine farbenblinde Person, in einem Bild Rot und Grün zu identifizieren. Die Person könnte eine der Farben übersehen oder die beiden verwechseln, nicht aufgrund eines Mangels an Intelligenz oder Anstrengung, sondern weil ihre Wahrnehmung von Natur aus eingeschränkt ist. Ähnlich verhält es sich mit dem LLM, das sich der vollständigen Struktur des Wortes nach der Tokenisierung nicht mehr vollständig bewusst ist.
Im “Strawberry”-Problem ist das Modell sozusagen “farbenblind” für die gesamte Struktur des Wortes, da es nur die Tokens sieht und nicht das gesamte Wort in seiner ungebrochenen Form. Es ist, als hätte das Modell ein unvollständiges Verständnis, was zu einer unvollständigen Antwort führt.
Ein interessanter Kontrast: Buchstaben in einer Liste zählen
Interessanterweise wird das LLM korrekt antworten, wenn man es auffordert, jeden Buchstaben des Wortes “Strawberry” einzeln aufzulisten und dann zu zählen. Da jeder Buchstabe in einer Liste sein eigenes Token erhält, kann das Modell die Anzahl der “R” korrekt bestimmen. Dies zeigt, dass die Tokenisierung im Zusammenhang mit der Aufgabenstellung eine entscheidende Rolle spielt. Interessanterweise ist GPT in der Lage, das Wort korrekt zu buchstabieren, wenn man es auffordert, jeden Buchstaben einzeln aufzulisten.
Implikationen und Überlegungen
Dieses Problem verdeutlicht eine breitere Herausforderung im Design und in der Anwendung von LLMs. Während diese Modelle bemerkenswerte Erfolge in verschiedenen Aufgaben erzielt haben, kann ihre Abhängigkeit von der Tokenisierung zu nuancierten Fehlern führen, insbesondere bei Aufgaben, die präzise Detailarbeit erfordern. Buchstaben analysieren, Mathematik und Zählen sind keine Aufgaben, für die LLMs gemacht wurden. Auch beim Raten von Wörtern im Spiel Hangman passieren diese Fehler – erwartungsgemäß – regelmäßig.
Für Entwickler und Nutzer von LLMs dient das “Strawberry”-Problem als Erinnerung daran, die inhärenten Einschränkungen dieser Modelle zu berücksichtigen. Ein Verständnis dafür, wie die Tokenisierung die Verarbeitung des Modells beeinflusst, kann helfen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der ausgeführten Aufgaben zu verbessern.
Fazit
Das “Strawberry”-Problem zeigt einen subtilen, aber wichtigen Aspekt davon, wie große Sprachmodelle Text verarbeiten und verstehen. Durch das Erkennen und die Bewältigung dieser Herausforderungen können wir diese leistungsstarken Werkzeuge weiter verfeinern und die Grenzen dessen, was sie leisten können, erweitern, während wir uns ihrer aktuellen Grenzen bewusst bleiben.
Wie man von einem Farbenblinden nicht erwarten würde, unreife Erdbeeren zuverlässig von reifen zu unterscheiden, sollten wir uns bewusst sein, dass LLMs bei bestimmten Aufgaben ihre Grenzen haben.
Mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 in unserer täglichen Arbeit, stehen wir vor neuen Herausforderungen. Zwei dieser Herausforderungen sind das sogenannte „Konfabulieren“ und „Halluzinieren“. Beide Phänomene betreffen die Genauigkeit der von LLMs erzeugten Informationen und haben wichtige Implikationen für den praktischen Einsatz unserer KI-basierten Lösungen.
Konfabulieren bezieht sich auf die Tendenz eines LLMs, plausibel klingende, aber inhaltlich ungenaue Informationen zu generieren. Das Modell versucht dabei, Lücken in den verfügbaren Daten zu füllen, indem es Details erfindet, die zwar logisch erscheinen, aber nicht auf verifizierten Fakten basieren. Dieses Verhalten kann zu Antworten führen, die oberflächlich betrachtet korrekt wirken, aber bei genauerem Hinsehen Fehler enthalten.
Im Gegensatz dazu beschreibt Halluzinieren das Phänomen, bei dem ein LLM Informationen erzeugt, die völlig frei erfunden und oft grundlegend falsch sind. Diese „Halluzinationen“ entstehen, wenn das Modell Textsequenzen vorhersagt, die statistisch möglich, aber in der Realität nicht existent sind. Solche Fehler können besonders problematisch sein, da sie zu falschen Schlussfolgerungen oder Empfehlungen führen können.
Für uns als Entwickler von KI-Lösungen ist es entscheidend, diese Herausforderungen zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um sie zu minimieren. Dies bedeutet unter anderem, die Ergebnisse von LLMs kritisch zu hinterfragen und auf ihre Genauigkeit zu prüfen, insbesondere in Bereichen, in denen präzise und verlässliche Informationen unerlässlich sind.
Durch den bewussten Umgang mit diesen Phänomenen stellen wir sicher, dass unsere KI-Systeme unseren Kunden bestmögliche Unterstützung bieten und gleichzeitig die Verlässlichkeit der bereitgestellten Informationen gewährleisten.
Die Einführung der E-Rechnung wird oft als großer Fortschritt in der Digitalisierung der Buchhaltung gesehen. Doch auch wenn sie viele Prozesse beschleunigen kann, bleiben einige Herausforderungen bestehen, die zeigen, dass mit der E-Rechnung nicht alles besser wird. Besonders die Unterscheidung zwischen Validierung und Prüfung zeigt, warum eine menschliche Kontrolle weiterhin notwendig ist.
Prüfung vs. Validierung: Ein entscheidender Unterschied
Prüfung und Validierung sind zwei wesentliche, aber unterschiedliche Prozesse im Umgang mit Rechnungen. Die Prüfung umfasst die inhaltliche Kontrolle durch den Geschäftsinhaber oder die Buchhaltung: Wurden Leistungen korrekt berechnet? Sind die angegebenen Preise korrekt? Ist die Rechnung tatsächlich für mein Unternehmen bestimmt? Diese Überprüfungen sind entscheidend, da Fehler bei der Leistungserbringung oder in der Rechnungsstellung passieren können – unabhängig davon, ob die Rechnung digital oder auf Papier vorliegt.
Die Validierung hingegen konzentriert sich auf die technische Richtigkeit der Daten: Entspricht die Rechnung den gesetzlichen Anforderungen gemäß §14 UStG, wie korrekte Steuernummer, Anschrift und Umsatzsteuerangaben? Diese Validierung kann zwar automatisiert werden, aber sie stellt nicht sicher, dass alle Inhalte der Rechnung korrekt sind. Eine E-Rechnung kann beispielsweise mit einer falschen Steuernummer erstellt oder an den falschen Empfänger gesendet werden. Hier zeigt sich: Auch digitale Prozesse können Fehlerquellen beinhalten.
Komplexität der Standards führt zu Fehlern
Die E-Rechnung basiert auf komplexen Standards wie X-Rechnung und Zugferd. Diese Komplexität erhöht das Risiko, dass Softwareanbieter diese Standards fehlerhaft implementieren. In der Praxis könnte dies bedeuten, dass Daten falsch zugeordnet werden, etwa indem das Rechnungsdatum im Feld der Rechnungsnummer steht, oder dass Summen von Rechnungszeilen nicht mit dem Gesamtbetrag übereinstimmen. Solche Fehler führen dazu, dass E-Rechnungen abgelehnt werden müssen, was den digitalen Prozess verlangsamt, statt ihn zu beschleunigen.
Fehleranfälligkeit bei hybriden Rechnungen und KI-Unterstützung
Ein weiteres Problem entsteht bei hybriden Formaten, die aus einem PDF und eingebetteten XML-Daten bestehen, wie es bei Zugferd der Fall ist. In diesen Fällen können die Daten im Bild und im XML-Dokument unterschiedlich sein. Der Gesetzgeber schreibt ab dem 01.01.2025 vor, dass nur noch die XML-Daten rechtsverbindlich sind, was die Nutzer oft nicht verstehen und zu Unsicherheiten führen kann. Korrekturen solcher Fehler erfordern eine Stornierung und Neuausstellung der Rechnung, was zusätzlichen Aufwand bedeutet.
Auch der Einsatz von KI zur Umwandlung von Bilddaten in hybride Rechnungen birgt Risiken. KI-Anbieter, die PDFs auslesen und diese in E-Rechnungen konvertieren, laufen Gefahr, Daten falsch zu interpretieren. Ein plakatives Beispiel wäre die Vertauschung von Rechnungsnummern und Datenfeldern, was die Richtigkeit der Rechnung stark beeinträchtigen kann.
Fazit: Die Prüfung bleibt unverzichtbar
Trotz aller technischen Fortschritte und Automatisierungen bleibt die menschliche Prüfung von Rechnungen unerlässlich. Die Digitalisierung durch die E-Rechnung bietet zwar Vorteile, bringt aber auch neue Herausforderungen mit sich, die nicht ignoriert werden dürfen. Nur durch eine sorgfältige inhaltliche Kontrolle können Unternehmen sicherstellen, dass Rechnungen korrekt und rechtlich einwandfrei sind. Die E-Rechnung ist ein wertvolles Werkzeug – aber keines, das alle Probleme löst.
Ein kürzliches fehlerhaftes Update von CrowdStrike, einem führenden Anbieter von Sicherheitssoftware, führte zu globalen Störungen. Dieses Update verursachte Bluescreens bei vielen Windows-Systemen und beeinträchtigte kritische Infrastrukturen wie Flughäfen, Krankenhäuser und Apotheken. Dieses Ereignis verdeutlicht die Risiken von Single Points of Failure in IT-Systemen.
Risiken einer homogenen IT-Landschaft
Die Abhängigkeit von einer einzigen Technologie oder Plattform erhöht die Anfälligkeit für Ausfälle. Ein Fehler, ein Update oder ein Sicherheitsvorfall kann weitreichende Konsequenzen haben, wenn alle Systeme auf dieselbe Technologie setzen. Diese Homogenität schwächt die Resilienz und erhöht das Risiko signifikanter Störungen.
Theoretisches Beispiel: IT-Strategien im Vergleich
Unternehmen A setzt ausschließlich auf VMware als Hypervisor, nutzt eine einzige Backup-Technik und verlässt sich für die IT-Sicherheit auf ein einziges Produkt, wie CrowdStrike. Diese Strategie kann kurzfristig Kostenvorteile und eine vereinfachte Verwaltung bieten. Jedoch erhöht sie das Risiko eines Ausfalls und macht das Unternehmen anfällig für technische Probleme und Preisschwankungen.
Unternehmen B verteilt seine Anwendungen auf verschiedene Hypervisoren wie VMware, Hyper-V und KVM, verwendet unterschiedliche Backup-Technologien und integriert Sicherheitsprodukte verschiedener Anbieter. Diese Diversifizierung reduziert das Risiko eines Totalausfalls und erhöht die Flexibilität bei Ausfällen einzelner Komponenten. Sie schützt auch vor finanziellen Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern.
Finanzielle Abhängigkeit und Verhandlungsmacht
Unternehmen, die stark auf eine Schlüsselsoftware angewiesen sind, verlieren ihre Verhandlungsmacht und werden anfällig für Preisänderungen und Lizenzanpassungen. Die tiefe Integration solcher Software in die Unternehmensprozesse macht einen Wechsel kostspielig und aufwändig, was zu einer prekären finanziellen Lage führen kann.
Technische Diversität und Sicherheit
Technische Diversität bedeutet die Nutzung verschiedener Betriebssysteme, Cloud-Plattformen und Softwarelösungen. Beispielsweise können verschiedene Datenbanktechnologien wie Oracle und MongoDB eingesetzt werden, um die Resilienz gegen spezifische Sicherheitslücken oder Leistungsprobleme zu erhöhen. Eine diversifizierte IT-Infrastruktur schafft mehrere Verteidigungslinien und Redundanzen, die die Sicherheit und Stabilität verbessern.
Geografische Diversifizierung von Cloud-Diensten
Anstatt sich auf ein Rechenzentrum an einem einzigen Standort zu verlassen, können Daten und Anwendungen über mehrere Regionen und Anbieter verteilt werden. Dies schützt vor technischen Ausfällen, regionalen Katastrophen und politischen Risiken.
Globale Abhängigkeiten und Risiken
Die Abhängigkeit von wenigen Anbietern wie Microsoft oder Google birgt Risiken. Politische Entscheidungen, rechtliche Veränderungen oder wirtschaftliche Sanktionen können die Verfügbarkeit dieser Dienste beeinträchtigen. Unternehmen, die auf eine diversifizierte Anbieterlandschaft setzen, sind besser gegen solche Unwägbarkeiten geschützt.
Ein Beispiel sind Handelsstreitigkeiten und Sanktionen, die die Verfügbarkeit bestimmter Technologien einschränken können. Unternehmen, die ausschließlich auf amerikanische Software und Cloud-Dienste setzen, könnten von solchen Maßnahmen stark betroffen sein. Eine diversifizierte IT-Strategie, die auch Anbieter aus anderen Regionen einbezieht, kann diese Risiken mindern.
Paradigmenwechsel: Förderung der Diversität in IT-Systemen
Es ist entscheidend, IT-Infrastrukturen zu überprüfen, Single Points of Failure zu identifizieren und Strategien zur Risikominimierung zu entwickeln. Ein Paradigmenwechsel hin zu mehr Diversität kann die Sicherheit, Stabilität und Innovationskraft digitaler Umgebungen stärken.
Technologische Vielfalt ist notwendig, um die Zukunftsfähigkeit und Resilienz digitaler Infrastrukturen zu gewährleisten. Ein proaktiver Ansatz kann Ausfälle verhindern und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens steigern. Aus Fehlern lernen und widerstandsfähige Systeme entwickeln ist der Schlüssel, um kritische Infrastrukturen auch in Krisenzeiten funktionstüchtig zu halten. Diversität in IT-Systemen bietet nicht nur Schutz vor technischen Ausfällen, sondern auch strategische Vorteile in einer global vernetzten Welt.
In unserer modernen Arbeitswelt, geprägt von Homeoffice und mobilen Arbeitsmodellen, sind Rituale wichtiger denn je. Sie bieten Struktur, stärken das Gemeinschaftsgefühl und fördern die Zusammenarbeit. Besonders im agilen Umfeld, wie beispielsweise bei Scrum, spielen Rituale eine zentrale Rolle. Jeff Sutherland, einer der Mitbegründer von Scrum, hat das Daily Stand-up – auch bekannt als Daily Scrum – eingeführt, inspiriert von Ritualen aus dem Rugby. Diese haben weniger mit einem formalen Statusbericht zu tun und mehr mit Teambuilding und der Stärkung des Wir-Gefühls. Daher ist das Daily auch in KANBAN durchaus sinnvoll.
Die grundlegende Bedeutung von Ritualen
Rituale sind in allen gesellschaftlichen Gefügen präsent und tragen entscheidend zur Stärkung des Gemeinschaftsgefühls bei. Im Militär schaffen Uniformen und zeremonielle Handlungen ein starkes Gemeinschaftsgefühl. Pfadfinder nutzen spezielle Handzeichen und Grüße, um den Zusammenhalt zu stärken. In Familien fördern gemeinsame Mahlzeiten, bei denen die Eltern nach dem Tag der Kinder fragen, die familiäre Bindung. Religiöse Gemeinschaften sind voll von Ritualen, die das Gemeinschaftsgefühl stärken.
Daily Scrum: Ursprung und Zweck
Jeff Sutherland und Ken Schwaber entwickelten Scrum in den 1990er Jahren, inspiriert von den schnellen und effizienten Taktiken aus dem Rugby. Der Begriff „Scrum“ stammt aus dem Rugby und bezeichnet eine Formation, in der das Team eng zusammenarbeitet, um den Ball ins Spiel zu bringen. Diese Idee der engen Zusammenarbeit und des schnellen Informationsaustauschs wurde auf das Daily Stand-up übertragen. Das Ziel des Daily Stand-ups ist es, das Team auf dem Laufenden zu halten, die Zusammenarbeit zu fördern und sicherzustellen, dass alle Mitglieder auf dem gleichen Stand sind. Es geht nicht darum, einen formellen Bericht abzugeben, sondern darum, als Team zusammenzukommen und sich gegenseitig zu unterstützen.
Spielerische Elemente zur Stärkung des Teams
Ein Beispiel für ein spielerisches Ritual könnte aus einem KI-Entwicklungsteam stammen. Hier könnte der Scrum-Master ein Meeting mit den Worten „AIn’t hard“ beenden, worauf das gesamte Team mit „Let’s do it“ antwortet. Dieses einfache, aber effektive Ritual verbindet das Team durch einen gemeinsamen Schlachtruf, der sowohl die Teammoral hebt, als auch die Motivation stärkt. Solche spielerischen Elemente dürfen ruhig ein wenig Spaß machen und tragen erheblich zur Stärkung des Teamgefüges bei.
Rituale in der modernen Arbeitswelt
In der modernen Arbeitswelt, die zunehmend durch Homeoffice und mobiles Arbeiten geprägt ist, fehlt es oft an sozialen Ritualen. Viele Menschen fühlen sich isoliert, und genau hier können Rituale eine entscheidende Rolle spielen. Ohne die gewohnten Bürokontakte und die informellen Gespräche in der Kaffeeküche vereinsamen viele Mitarbeiter. Das Fehlen dieser kleinen, aber wichtigen Interaktionen führt oft dazu, dass Mitarbeiter versuchen, diese Lücke durch mehr Meetings zu füllen – Meetings, die oft als sinnlos empfunden werden, weil sie die Sehnsucht nach sozialer Interaktion nicht wirklich stillen.
Umgang mit anfänglicher Skepsis
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Rituale anfangs auf Skepsis stoßen. Viele Menschen erkennen nicht sofort den Wert dieser sozialen Strukturen und denken vielleicht: „Sowas brauche ich nicht, ich will einfach nur arbeiten.“ Hier ist es Aufgabe des Teamleiters, die Bedeutung von Ritualen zu vermitteln und eine positive Aufnahme zu fördern, ohne Druck auszuüben. Dies erfordert Fingerspitzengefühl und oft auch ein offenes Ohr für die Bedenken der Teammitglieder. Es ist wichtig, das Bestreben im Team nach solchen Ritualen geschickt zu unterstützen und zu fördern.
Fazit
Rituale im Arbeitsumfeld, besonders in Zeiten des Homeoffice und der virtuellen Zusammenarbeit, sind nicht nur hilfreiche Tools zur Effizienzsteigerung, sondern essenzielle Elemente zur Schaffung einer starken, engagierten und zufriedenen Belegschaft. Sie sind das „Öl im Getriebe“ der Gemeinschaft, das hilft, die Maschinerie reibungslos und effizient laufen zu lassen. Durch die Einführung von Ritualen, die sowohl ein Gefühl der Zugehörigkeit fördern als auch Spaß machen, kann das Teamgefühl gestärkt und die allgemeine Arbeitszufriedenheit verbessert werden. Als Arbeitgeber und Teamleiter sollte man daher auf die Einführung und Pflege solcher Rituale achten, um ein starkes, verbundenes und motiviertes Team zu schaffen.
Heute feiern wir den Weltbienentag, und es dreht sich nicht nur um die bekannten Honigbienen. Vielmehr wollen wir den Fokus auf die wahren Superheldinnen unserer Ökosysteme legen: die Wildbienen!
Wildbienen sind für die Bestäubung vieler Pflanzen unersetzlich. Hier sind einige interessante Fakten über sie:
Artenvielfalt: Es gibt weltweit über 20.000 Wildbienenarten, in Deutschland allein rund 560.
Effizienz: Eine einzige Wildbiene kann oft mehr Blüten bestäuben als eine Honigbiene, da sie effizienter arbeitet.
Lebensraum: Wildbienen sind oft auf spezielle Lebensräume angewiesen, von Sandböden über Totholz bis hin zu bestimmten Pflanzenarten.
Leider sind viele Wildbienenarten bedroht. Intensive Landwirtschaft, Pestizide und der Verlust von natürlichen Lebensräumen setzen ihnen zu. Deshalb ist es besonders wichtig, sich für ihren Schutz einzusetzen.
Ein kritischer Punkt, den wir beachten sollten, ist das sogenannte Greenwashing. Viele Unternehmen stellen Bienenstöcke auf ihre Firmengelände und werben mit ihrem Einsatz für die Honigbiene. Doch dies lenkt oft von den eigentlichen Problemen ab. Honigbienen sind wichtig, aber sie sind domestiziert und stehen nicht vor dem Aussterben. Die wahre Bedrohung betrifft die Wildbienen, die oft übersehen werden. Echte Nachhaltigkeit bedeutet, sich auch um die weniger sichtbaren, aber ebenso wichtigen Arten zu kümmern.
Was können wir tun? Jeder von uns kann helfen:
Pflanze bienenfreundliche Blumen in deinem Garten oder auf deinem Balkon.
Verzichte auf den Einsatz von Pestiziden.
Unterstütze Projekte und Organisationen, die sich für den Schutz von Wildbienen einsetzen.
Lasst uns an diesem Happbee-Tag nicht nur feiern, sondern auch aktiv werden, um unseren wilden Summ-Heldinnen eine bessere Zukunft zu sichern!
In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ähnelt das Training neuronaler Netzwerke oft der Pflege eines komplexen Gartens. Wie ein erfahrener Gärtner tiefgehend die Bodenbeschaffenheit seiner Pflanzen versteht, erfordert auch die Anpassung und Verbesserung von KI-Modellen ein fundiertes Verständnis der Datenlandschaft – es geht weit über das einfache Hinzufügen von Datenpunkten hinaus.
Verstehen der Datenlandschaft
Ein gesunder Garten benötigt eine ausgewogene Mischung verschiedener Pflanzenarten, die gut zusammenwachsen. Ähnlich benötigt ein KI-Modell eine vielfältige und repräsentative Datensammlung, um effektiv lernen und funktionieren zu können. Wenn ein Fehler entdeckt wird, reicht es nicht, einfach einen ähnlichen, fehlerhaften Datenpunkt hinzuzufügen. Man muss tiefer graben: Warum trat der Fehler auf? Welche Muster oder Lücken haben dazu geführt?
Anpassung des Trainingsprozesses
Das Umschulen eines KI-Modells nach der Entdeckung von Fehlern ähnelt der saisonalen Neugestaltung eines Gartens. Es erfordert sorgfältige Überlegungen, welche neuen Daten oder Algorithmen benötigt werden, um die Gesamtheit zu verbessern. Dies könnte den Einsatz zusätzlicher Datenquellen, die Verfeinerung der Datenaufbereitung oder die Anpassung der Trainingsparameter umfassen. Man pflanzt eben nicht einfach Kartoffeln zwischen die Rosen, nur weil Kartoffeln keine Dornen haben.
Pflege und Langzeitbetreuung
Wie ein Gärtner lernt, besser auf die Bedürfnisse seines Gartens zu reagieren, muss auch die KI durch kontinuierliches, durchdachtes Training stetig verbessert werden. Dieser Prozess erfordert Geduld und Fachwissen und eine ständige Überwachung des Gesundheitszustandes des KI-Modells, um sicherzustellen, dass es effektiv bleibt. Denn auch die Umgebung kann sich verändern.
Schlussfolgerung
Ein umsichtiger, methodischer Ansatz bei der Entwicklung und Pflege von KI-Systemen gewährleistet nicht nur die Robustheit und Langlebigkeit der Technologie, sondern fördert auch ein tieferes Verständnis und größeres Vertrauen in ihre Anwendungen. Durch die Betrachtung von KI als einen komplexen, aber kultivierbaren “Garten”, können wir die wahre Kraft der KI vollständig entfesseln und nachhaltige, effektive Lösungen schaffen. Dies unterstreicht, dass die Arbeit mit KI mehr erfordert als nur das Eingießen von Trainingsdaten in eine Blackbox und das Hoffen auf Verbesserung.
