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Belastbarkeit & Grenzen

Im ersten KI-Beitrag hier auf schlossBlog kam schon die Frage auf nach der Belastbarkeit und den Grenzen der KI. Wenn wir heute von KI sprechen, dann basieren die meisten Lösungen auf probabilistischen Modellen, d.h. streng genommen sucht die KI nicht nach der „richtigen“ Lösung unserer Fragestellung, sondern nach der wahrscheinlichsten Antwort auf diese Fragestellung. Das erklärt auch wunderbar, warum KI-Antworten mitunter kompletter Bullshit sein können, denn (1.) ist die KI natürlich abhängig von ihrem Input und (2.) durchforstet sie diesen Inhalt auf erwartbare Muster.

Trotzdem sind die Ergebnisse oft erstaunlich gut, aber können wir uns auch auf sie verlassen?

Wenn wir die Natur der KI (Achtung, Wortspiel!) verstanden haben, dann können wir das eigentlich nicht. Dann ist der Einsatz der KI streng genommen nur dann legitim, wenn wir die Korrektheit und Verlässlichkeit der Antworten selbst beurteilen können. Dann liefert sie uns vielleicht einen Turbo und beschleunigt unser Arbeiten, aber die Verantwortung bleibt in unseren Händen.

Im Rahmen des KI-Hypes bekommt aktuell alles eine KI-Integration. Microsoft bastelt an einem Copiloten für das Office und beispielsweise Miro unterstützt uns z.B. beim Brainstorming mit KI,, in dem wir das Thema für eine Mindmap festlegen und die Software liefert uns KI gestützt eine erste Version, wie hier im Beispiel, in dem ich Miro nach den Use Cases der KI (Englisch: AI) befragt habe:

Das Ergebnis ist im konkreten Fall ernüchternd (ich habe aber auch schon bessere Ergebnisse für KI generierte Mindmaps in Miro gesehen), denn beantwortet wird eigentlich nicht die Frage nach Use Cases (also Anwendungsfällen), sondern es werden Branchen für den Einsatz aufgezählt. Der zweite Versuch (mit der Einschränkung: branchenunabhängig) gerät dann noch schlechter, weil diese Einschränkung offenbar nicht als solche verstanden wird.

So geil KI-gestützte Abkürzungen sein mögen und unseren Arbeitsalltag erleichtern können, zeigen sich hier erste Qualitätsprobleme.

Was heißt schon KI?

Diese Frage klingt schon etwas ketzerisch, aber nicht überall, wo KI drauf steht ist auch KI drin oder zumindest nicht in der Form, wie wir es erwarten würden. Ein Beispiel hierfür ist die KI-based search in der Notizsoftware Evernote. Als Everrnote-Nutzer ist dieses Angebot doch gleich einen Blick wert. Den eigenen Content in der AI zu nutzen klingt charmant, doch wenn man dann z.B. bei Taming the Trunk nachliest, wie das konkret funktioniert, macht sich auch hier die Ernüchterung breit, denn lediglich die 4 vermeintlich relevantesten Notizen werden tatsächlich in die AI geschickt (ursprünglich waren es einmal 8).

Bei aller Begeisterung für die KI, den gesunden Menschenverstand kann sie bis auf weiteres nicht ersetzen. Aber bitte nicht missverstehen, das ist kein Technologie-Pessimismus, sondern lediglich der Versuch aktuell die Einsatzmöglichkeiten eben einschließlich von Belastbarkeit & Grenzen einzuschätzen.

Anmerkung & Quellen: Das Logo im Beitrag ist „geklaut“ in der englischen Wikipedia und wurde selbst von der KI (Dall-E) kreiert, mehr dazu auf der dazugehörigen Wiki-Commons-Seite von Wikipedia (inkl. dem zugrundeliegenden Prompt). Ein erster Beitrag zur KI auf schlossBlog findet sich hier: Jetzt auch noch KI…

Jetzt auch noch KI…

Keine Angst, dies wird kein KI-Blog und ja, der KI-Hype nervt mich selber. Da sind viel zu viele Buzzwords im Raum und viel zu viel blinder Enthusiasmus. Auf der anderen Seite stehen die Chancen und die Irreversibilität der Entwicklung. Es wird uns also gar nichts anderes Übrig bleiben. als uns damit auseinanderzusetzen. Und ich versuche das auch immer wieder, z.B. hier im Beitrag zum Work Panorama nach Raphael Gielgen, bei dem ich mich mich mit Bard, der KI von Google, statt mit Raphael unterhalten habe. Aber halt, Bard ist schon wieder Geschichte, denn seit letzter Woche heißt Bard, jetzt Gemini.

Google scheint ja gegenüber openAI etwas im Hintertreffen, obwohl mir irgendwie Prompt, Google-Integration und die Aufbereitung der Antworten einen Tick besser gefallen haben.

Anlässlich der Umfirmierung (und weil ich mich auch mit einer Bezahloption beschäftige), habe ich Gemini mal nach den Unterschieden zwischen Gemini und Chat-GPT gefragt:

Frage: Vergleiche Gemini und Chat-GPT und erkläre mir die Unterschiede und jeweiligen Vor- und Nachteile. Stelle sicher, dass deine Antwort leicht verständlich, eindeutig, kurz sowie gut strukturiert ist.

Antwort:

Vergleich von Gemini und ChatGPT:

Unterschiede:

  • Entwickler: Gemini von Google, ChatGPT von OpenAI
  • Zugang: Gemini kostenlos, ChatGPT Basismodell kostenlos, Plus-Version 20$/Monatexpand_more
  • Sprachen: Gemini 40+ Sprachen, ChatGPT 164 Sprachen
  • Datenbasis: Gemini bis September 2021, ChatGPT bis 2023 (Plus-Version)exclamation
  • Multimodalität: Gemini verarbeitet Text, Bilder & Videos, ChatGPT nur Text
  • Verfügbarkeit: Gemini USA & UK, ChatGPT global

Vor- und Nachteile:

Gemini:

Vorteile:

  • Kostenlos
  • Multimodal
  • Zugriff auf Google-Suche
  • Schneller & präziser bei manchen Aufgaben

Nachteile:

  • Weniger Sprachen
  • Eingeschränkte Verfügbarkeit
  • Jünger & weniger ausgereift

ChatGPT:

Vorteile:

  • Mehr Sprachen
  • Globale Verfügbarkeit
  • Größere Datenbasis
  • Langzeiterfahrung & ausgereifter

Nachteile:

  • Basismodell kostenlos, aber limitiert
  • Plus-Version kostenpflichtig
  • Teils langsamer & weniger präzise

Fazit:

  • Gemini: Gute Wahl für kostenloses, multimodales KI-Tool mit Fokus auf Google-Integration.
  • ChatGPT: Bewährte Option mit breiter Sprachunterstützung & großer Community.

Wahl hängt von:

  • Budget
  • Sprachbedarf
  • Gewünschter Funktionen (Multimodalität)
  • Verfügbarkeit in Ihrer Region

Weitere Punkte:

  • Beide KI-Modelle entwickeln sich ständig weiter.
  • Benutzerfreundlichkeit & subjektive Präferenzen spielen eine Rolle.

Tipp: Probieren Sie beide Modelle aus, um festzustellen, welches besser zu Ihren Bedürfnissen passt.

schlossBlog-Fazit: Die Antwort ist sachlich und knackig und auch nicht Google gefärbt. Jetzt ist bei den KI ja immer die Rede von einer Datenbasis 2021 (Gemini) oder 2023 (Chat-GPT) und trotzdem ist die gelieferte Antwort zu Gemini (Geburtsjahr 2024) vernünftig und nachvollziehbar.

Und genau das ist für mich aktuell der springende Punkt:
Wie belastbar sind die Antworten der KI bereits?

Auf diese Fragestellung werden wir hier sicher noch das eine oder andere Mal zurückkommen.

PS: Und noch eine Anmerkung zur Illustration dieses Beitrags, die ist nämlich „geklaut“ in der englischen Wikipedia und wurde selbst von der KI (Dall-E) kreiert, mehr dazu auf der dazugehörigen Wiki-Commons-Seite von Wikipedia (inkl. dem zugrundeliegenden Prompt).



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