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Drei Jahre ChatGPT – eine Zwischenbilanz

Wo stehen wir und welche Zukunft hat die europäische Wirtschaft?

ChatGPT hat sich in Deutschland im privaten Bereich und vorwiegend bei Jüngeren schnell verbreitet. Unternehmen nutzen die Technik als Künstliche Intelligenz hingegen eher zögerlich und explorativ. Ausschlaggebend hierfür sind nicht nur technische Eigenschaften von ChatGPT, sondern auch Produkteigenschaften wie die Transparenz oder die Spezifikation. Für Europa geht es deshalb nicht darum, ChatGPT mit Verzögerung nachzubauen. Vielmehr gilt es eigene Modelle zu entwickeln oder außereuropäische so anzupassen, dass sie als Produkte besser zu den institutionalisierten Strukturen passen.

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Seit der Veröffentlichung vor drei Jahren hat sich ChatGPT schnell in Deutschland verbreitet. Menschen in Deutschland werden gemeinhin als zurückhaltend und KI-skeptisch beschrieben. Die Zahlen zeigen jedoch – auch im internationalen Vergleich, dass Deutschland nicht schlecht abschneidet und große Sprachmodelle zunehmend genutzt werden.

Die Anwendung wird vorwiegend im privaten Bereich und von der jungen Bevölkerung genutzt. Unternehmen experimentieren hingegen bisher eher mit der Technik, anstatt sie strategisch einzusetzen. Besonders verbreitet ist die Anwendung in der Informations- und Kommunikationsbranche, bei wissensintensiven Dienstleistungen sowie in innovationsorientierten Industrieunternehmen. Die häufigsten Einsatzfelder sind Textgenerierung, Kundensupport, Marketing und Softwareentwicklung. Ferner setzen größere Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und einem hohen Digitalisierungsgrad deutlich häufiger auf ChatGPT als kleinere Betriebe.

Diese Zurückhaltung geht einerseits auf technische Eigenschaften des großen Sprachmodells zurück. So bedarf es spezifischer Ressourcen wie Daten, Rechenkapazitäten und Energie, um die KI einzusetzen. Ferner gibt es Bedenken, weil die Technik systematisch halluziniert, d. h. Informationen erfindet. Zudem beruhen Sprachmodelle auf digitalen Daten und sind somit inhärent selektiv, weil solche Daten nur einen begrenzten und künstlich erzeugten Ausschnitt der Realität abbilden.

Andererseits werden jedoch Punkte kritisiert, die nicht auf die Technik, sondern auf das Produkt ChatGPT zurückgehen. So wird ChatGPT für mangelnde Transparenz, fehlende Verlässlichkeit, fehlende und Spezifikation sowie der Bepreisung kritisiert.

Für Europa liegt deshalb nicht die Aufgabe darin, nur auf technische Leistungsdaten zu schauen und ChatGPT mit Verzögerung nachzubauen. Vielmehr geht es darum, Sprachmodelle voranzutreiben, die hinsichtlich ihrer Produkteigenschaften besser sind. Die Chance auf Wachstum besteht darin, außereuropäische Modelle anzupassen oder eigene Modelle zu entwickeln, die transparenter und verlässlicher sind und mehr den Anforderungen spezifischer Kontexte entsprechen. Darüber kann auch der Energieverbrauch gesenkt werden.

Um dieses Ziel zu erreichen, gilt es in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft die richtigen Weichen zu stellen. Der Schwerpunkt muss darauf liegen, Sprachmodelle mehr entlang der Anforderungen spezifischer Sektoren zu entwickeln. Hierfür bedarf es des Aufbaus von Kompetenzen, der Harmonisierung von sektoralen Regeln und horizontalen Digitalgesetzen, Zugang zu Ressourcen und öffentlichen Daten sowie eines fairen Wettbewerbs.

 

Lesen Sie die gesamte Analyse und Argumente „Drei Jahre ChatGPT – Wo stehen wir und welche Zukunft hat die europäische Wirtschaft?“ hier als PDF. 

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Kontakt Leonie Mader
Leonie_Mader
Referentin für Künstliche Intelligenz
Leonie.Mader@kas.de +49 30 26996-3319

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Dr. Kristin Wesemann

Dr
Leiterin des Auslandsbüros Kolumbien
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