Künstliche Intelligenzen brauchen Texte, um zu lernen – was passiert, wenn die neuen Systeme alles kennen? Die Netzkolumne.
Uns gehen die guten Wörter aus. Die Kulturpessimisten unter uns wussten schon lange, dass kluge Gedanken, ins Internet geschrieben, eine rare Ressource sind. Mittlerweile erreichen diese Bedenken aber auch die Gemeinde der KI-Forscher. Denn die brauchen schlaue - oder zumindest halbwegs kohärente - Sätze als Rohstoff für ihre Software.
Sogenannte"Large language models" sind in der Lage, Blogartikel zu so gut wie jedem Fachthema zu schreiben, Marketingbotschaften herauszuposaunen, Dialoge zu führen oder Twitter-Postings im Stil von Thomas Bernhard zu verfassen. Um ein breites Spektrum abzudecken, füttern die Hersteller ihre Software mit Abermillionen Wikipedia-Seiten, E-Books oder wissenschaftlichen Studien.
Mittlerweile sind die LLMs so gut darin, Verständnis vorzutäuschen, dass manch menschlicher Nutzer bereits den Irrglauben verfolgt, er hätte es mit einem Bewusstsein zu tun. Menschen weltweit sind wahlweise fasziniert oder verängstigt ob der Möglichkeiten. Was statt der KI-Genesis wesentlich wahrscheinlicher ist: eine Art von textueller Hyperinflation. Schon heute klagen Nutzer über KI-generierten Spam.
Was passiert nun, wenn die KIs zunächst auf die B-Waren-Wörter losgelassen werden? Würde die vermeintliche Maschinenmagie in faulen Zauber umschlagen? Denn wie so oft gilt auch hier: Die Qualität des Outputs ist bedingt durch die des Inputs.
In einer nicht unwahrscheinlichen Zukunft der unerschöpflichen, stets personalisierbaren Inhalte, die KIs beinahe in Echtzeit produzieren können, müssen sich Menschen als Erzähler von Geschichten eine neue Rolle suchen. Kulturproduktion dient nie mehr nur als Selbstzweck, sondern von nun an immer auch dem Anlernen von künstlichen Intelligenzen.
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