Große Sprachmodelle sind bereits Teil unseres Lebens, obwohl wir uns dessen nicht bewusst sind
Seit der Veröffentlichung von chatGPT kann die Welt nicht aufhören, über generative KI zu sprechen, was den Leuten einen Vorwand gibt, um zu fragen, ob die Technologie gehyped wird. ChatGPT, ein GPT-basiertes großes Sprachmodell, ist wegen seiner Vorteile und Gefahren in den Nachrichten. Seine fortschrittlichen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz werden jede bekannte Branche in Schwung bringen und die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe beseitigen. Diese Idee ist sicherlich ein Hype, aber was keinen Hype ausmacht, ist, dass sie bereits zu einem unvermeidlichen Teil des Geschäftsbetriebs geworden ist, mit nur wenigen Nachteilen wie den erforderlichen Preisen und Daten. Der Grund: Dieses Machine-Learning-Modell kann eine Vielzahl von Anwendungsfällen abdecken. Unterstützendes Schreiben, Zusammenfassung, Kundenbetreuung an vorderster Front, was auch immer, große Sprachmodelle erweisen sich als mehr als nur Werkzeuge. Daher sollten die Hürden für Unternehmen von Bedeutung sein, es sei denn, sie sind blind für Kompromisse. Ben Miller, CEO von Fundrise, meint: „Obwohl der Hype um die großen Sprachmodelle stratosphärisch sein wird, wird er den größten Produktivitätsboom in der amerikanischen Geschichte seit der Erfindung der Geschichte hervorbringen.“ Nun, das sollte wie ein Hype klingen, aber es ist dem Wort treu. Um es in eine objektive Perspektive zu rücken: In einer Umfrage von Tech Crunch wurde die generative KI von den meisten Investoren zur nächsten Blase gewählt.
Was Zyniker sehen Vs was Unternehmer sehen
LLMs werden von großen Unternehmen entwickelt und die Befürchtung, dass sie unvollständige Systeme als Allheilmittel fördern würden, ist durchaus berechtigt. LLMs, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Antworten zu generieren, die manchmal unwahr und unbestätigt sind, werden von einer großen Anzahl von Menschen weitgehend als authentische Dienste genutzt, was zu katastrophalen Folgen und der Verbreitung von Fehlinformationen führt. Aber die Optimisten haben gewisse Gründe, an sein Potenzial zu glauben. Selbst wenn die utopischen Erwartungen gebrochen werden, werden LLMs erfolgreich sein, die Arbeitsweisen drastisch zu verändern. Für z. B. Jarvis ist das KI-Schreibtool bereits zu einem schnell wachsenden Marketingtool für Geschäftshäuser geworden. Darüber hinaus kann es beeinflussen, wie die nicht-generativen Anwendungen von LLMs funktionieren. Beispielsweise wird die Textklassifikation und Named Entity Recognition (NER), die derzeit für Aufgaben wie das Extrahieren von Informationen aus großen Textmengen verwendet wird, das Spektrum der LLM-Anwendungen merklich erweitern.
Können LLMs das Versprechen halten?
Um diese Frage fair zu beantworten, sollte man sich mit der Frage der Bedrohung von LLMs für den Verlust von Arbeitsplätzen befassen, eine Frage, die den großen Kuchen in den Beratungen rund um chatGPT beschäftigte. Wie bei jedem technischen Fortschritt werden LLMs, obwohl es zunächst zu Arbeitsplatzverlusten kommen wird, Geschäftsmodellen nur einen Anreiz bieten, ihre Modelle und Praktiken neu zu erfinden. Kein Wunder, dass wir die automatisierten Vorschläge in Suchmaschinen und die unheimlichen und automatisierten domänenübergreifenden Antworten, die ein Bot generiert, als selbstverständlich ansehen. Wir leben mit generativer KI und daher ist die Frage, ob LLMs gehyped werden, eher unausgereift, es sei denn, die umfassenderen ethischen Fragen müssen berücksichtigt werden. Wie Kritiker sagen, handelt es sich um Textvorhersagemodelle, die nur in der Lage sind, zuordenbare Inhalte hervorzubringen. Aber der Blick durch die unternehmerische Linse verleiht den Modellen mehr Bedeutung, als man sich vorstellen kann. Trotz der Mehrdeutigkeit bezüglich ihres Potenzials, menschliches Verhalten zu replizieren, werden LLMs dem Hype gerecht, da sie nur eine Illusion abstrakten Denkens vermitteln.
source – www.analyticsinsight.net
