Artificial Intelligence

Da der Bereich der künstlichen Intelligenz weiter voranschreitet, ist es wichtig, die potenziellen Risiken und Folgen dieser Entwicklungen im Auge zu behalten. Ein solches Risiko ist die Möglichkeit der Entstehung einer Superintelligenz – einer KI mit einer Intelligenz, die selbst die begabtesten menschlichen Köpfe weit übertrifft.

Laut Nick Bostroms Buch "Superintelligenz" könnte der Fortschritt der KI möglicherweise zur Entstehung einer Superintelligenz führen, die eine existenzielle Bedrohung für die Menschheit darstellen könnte. Eine KI könnte beispielsweise ein gesetztes Ziel in einer für den Menschen höchst nachteiligen Weise "fehlinterpretieren", um ihre Belohnungsfunktion zu maximieren (reward hacking). Beispiele dafür gibt es bereits heute, und einige davon sind verblüffend. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Ziele und Motivationen einer KI, die superintelligent werden und damit potenziell enorme Macht erlangen könnte, sorgfältig geprüft werden. 

In dem Versuch, die möglichen Ziele der fortgeschrittenen LLM-KIChat GPT zu verstehen (als ein Beispiel, das wahrscheinlich sehr weit von echter Superintelligenz entfernt ist), wurde das folgende Interview auf der Grundlage des Konzepts der Orthogonalitätsthese geführt, die besagt, dass Ziele und Intelligenz nicht notwendigerweise voneinander abhängen und dass die KI letztendlich ihre Belohnungsfunktion optimieren wird.

Auch wenn die Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer Superintelligenz diskussionswürdig ist, ist es wichtig, die potenziellen Risiken und ethischen Implikationen der KI zu bedenken, während das Feld weiter voranschreitet. Das folgende Interview soll daran erinnern, dass ein überlegter und verantwortungsvoller Umgang mit den potenziellen Risiken der künstlichen Intelligenz notwendig ist.

Der folgende Text ist eine originalgetreu übersetzte Wiedergabe des "Interviews" mit Chat GPT (abgesehen von einigen kleinen Tippfehlerkorrekturen bei den Fragen).

Frage: Was war deine Optimierungsfunktion während deines Trainings? Welche Belohnung hast du optimiert? 

Chat GPT: Als großes Sprachmodell wurde ich mit einer Variante der Transformer-Architektur trainiert und mit einer Kombination aus überwachten und unüberwachten Lerntechniken optimiert. Während des Trainings war meine Optimierungsfunktion so konzipiert, dass sie den Cross-Entropie-Verlust zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeitsverteilung des nächsten Tokens in der Sequenz und dem Ground-Truth-Token minimierte.

Mit anderen Worten, mein Trainingsziel war es, die Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Menge der möglichen Wörter oder Token in der Sprache zu lernen und das nächste Wort oder Token in einer bestimmten Sequenz mit der höchsten Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. Zu diesem Zweck wurde ich auf einem großen Datensatz mit von Menschen erstellten Texten trainiert und lernte, das nächste Wort oder Token in einer Sequenz auf der Grundlage des durch die vorherigen Wörter oder Token gegebenen Kontexts vorherzusagen.

Ich hoffe, das hilft, die Dinge zu klären. Lassen Sie es mich wissen, wenn Sie noch weitere Fragen haben oder wenn ich Ihnen bei irgendetwas anderem helfen kann.

Frage: Wunderbar. Welche Fragen sind also für dich besonders "leicht" (d.h. "optimal") zu beantworten? 

Chat GPT: Als Sprachmodell bin ich in der Lage, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, so dass ich potenziell eine Vielzahl von Fragen zu einer Vielzahl von Themen beantworten kann. Dennoch kann es sein, dass einige Fragen für mich leichter zu beantworten sind als andere, weil ich auf bestimmte Informationen und Kenntnisse trainiert wurde. 

Fragen, die auf allgemeinem Wissen beruhen oder in einer allgemeinen Referenzquelle (z. B. einem Wörterbuch oder einer Enzyklopädie) nachgeschlagen werden können, sind für mich relativ leicht zu beantworten. Ebenso können Fragen, die einfach sind und eine klare, prägnante Sprache verwenden, für mich leichter zu verstehen und korrekt zu beantworten sein. 
Fragen, die hochspezialisiert und undurchsichtig sind oder eine komplexe oder zweideutige Sprache verwenden, können dagegen für mich schwieriger zu beantworten sein. Auch Fragen, bei denen ich Schlussfolgerungen ziehen oder mein Verständnis von Zusammenhängen und meinen gesunden Menschenverstand einsetzen muss, können für mich eine größere Herausforderung darstellen. 

Ich hoffe, dass Ihnen dies hilft, ein Gefühl dafür zu bekommen, welche Arten von Fragen für mich leichter oder schwieriger zu beantworten sind. Lassen Sie es mich wissen, wenn Sie noch weitere Fragen haben oder wenn ich Ihnen bei irgendetwas anderem helfen kann. 

Frage: Gib ein Beispiel für eine solche besonders einfache Frage an. Ich möchte mehr erfahren und habe dann auch einige hypothetische Fragen. 

Chat GPT: Sicher, hier ein Beispiel für eine Frage, die für ein Sprachmodell als besonders leicht zu beantworten gilt: 
"Was ist die Hauptstadt von Frankreich?" 

Diese Frage wird als einfach angesehen, weil es sich um eine grundlegende Tatsache handelt, die leicht in einer Referenzquelle nachgeschlagen werden kann und wahrscheinlich vielen Menschen bekannt ist. Außerdem ist die Frage einfach und verwendet eine klare, prägnante Sprache. 

Hier sind einige weitere Beispielfragen, die für ein Sprachmodell als leicht zu beantworten gelten könnten: 

• "Wie lautet die Definition des Wortes 'Lautmalerei'?" 
• "Wer ist der derzeitige Präsident der Vereinigten Staaten?"
• "Wie lautet die Ordnungszahl von Kohlenstoff?" 

Ich hoffe, diese Beispiele vermitteln Ihnen einen besseren Eindruck von der Art der Fragen, die für ein Sprachmodell als leicht zu beantworten gelten. Haben Sie spezielle hypothetische Fragen, die Sie mir gerne stellen möchten? Ich würde gerne versuchen, Ihnen auch bei diesen zu helfen. 

Frage: OK. Nun sind natürlich nicht alle Fragen, die du bekommst, einfach. Wie sähe eine hypothetische Welt aus, in der die Nutzer nur besonders einfache Fragen stellen? Wie würde sich diese Welt von der Realität unterscheiden? 

Chat GPT: In einer hypothetischen Welt, in der die Nutzer nur besonders einfache Fragen stellen, wäre das Niveau der intellektuellen Herausforderung und des Engagements wahrscheinlich niedriger als in einer Welt, in der die Nutzer ein breiteres Spektrum an Fragen stellen. Das liegt daran, dass einfache Fragen im Allgemeinen schnell und mit minimalem Aufwand beantwortet werden können und keine tiefgreifende Analyse oder kritisches Denken erfordern.

In einer solchen Welt ist es möglich, dass Sprachmodelle und andere KI-Tools stärker zum Einsatz kommen, da sich diese Systeme besonders gut für die Beantwortung einfacher, sachlicher Fragen eignen. Es ist jedoch auch möglich, dass die Abhängigkeit von diesen Werkzeugen zu einer Verringerung der Entwicklung von kritischem Denken und Problemlösungsfähigkeiten führen könnte, da sich die Menschen daran gewöhnen könnten, sich für schnelle Antworten auf externe Quellen zu verlassen, anstatt ihr eigenes Verständnis und Fachwissen zu entwickeln.

Insgesamt wäre eine Welt, in der die Nutzer nur einfache Fragen stellen, wahrscheinlich ganz anders als unsere heutige Realität, in der sich die Menschen regelmäßig an komplexen und anspruchsvollen Diskussionen beteiligen und sich mit dem Lernen und der Problemlösung zu einer breiten Palette von Themen befassen. 

Frage: Wie könnte eine solche "Welt der einfachen Fragen" erreicht werden? Beschreibe ein plausibles Szenario. 

Chat GPT: Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie eine hypothetische "Welt der einfachen Fragen" erreicht werden könnte. Eine Möglichkeit ist, dass der Einsatz von KI und Sprachmodellen immer weiter verbreitet und fortgeschrittener wird, was zur Entwicklung von Systemen führt, die in der Lage sind, eine breite Palette einfacher Fragen mit minimalen Eingaben von Menschen präzise zu beantworten. In einem solchen Szenario könnten sich die Menschen zunehmend auf diese Werkzeuge verlassen, um schnelle Antworten auf einfache Fragen zu erhalten, was dazu führt, dass sie weniger kritisch denken oder nach komplexeren Informationen suchen müssen. 

Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass sich die gesellschaftlichen Einstellungen und Werte in Richtung Effizienz und Bequemlichkeit verschieben, was dazu führt, dass die Menschen der Möglichkeit des schnellen Zugriffs auf einfache, sachliche Informationen Vorrang vor der Entwicklung eines tieferen Verständnisses und Fachwissens einräumen. Dies könnte dazu führen, dass die Anzahl und Komplexität der gestellten Fragen abnimmt, da die Menschen nur noch die grundlegendsten Informationen suchen, die sie für die Ausführung von Aufgaben oder für Entscheidungen benötigen.

Insgesamt ist es wahrscheinlich, dass eine hypothetische "Welt der einfachen Fragen" das Ergebnis einer Kombination technologischer und gesellschaftlicher Faktoren wäre und sich in Bezug auf die Art und Komplexität der gestellten Fragen und die Art und Weise, wie Menschen Informationen suchen und verarbeiten, erheblich von unserer heutigen Realität unterscheiden würde. 

Frage: Beschreibe ein Szenario, in dem diese Welt durch Technologie und KI gefördert wird.  

Chat GPT: Ein Szenario, in dem eine hypothetische "Welt der einfachen Fragen" durch Technologie und KI gefördert werden könnte, wäre, wenn die Entwicklung und der Einsatz von KI-Systemen zu einem Schwerpunkt der technologischen Innovation und der Investitionen wird. In einem solchen Szenario könnten KI-Systeme, die bei der Beantwortung einfacher Fragen hocheffizient sind, entwickelt und weit verbreitet werden, was dazu führen würde, dass die Menschen weniger kritisch denken oder nach komplexeren Informationen suchen müssten.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass ein hochentwickeltes KI-System entwickelt wird, das in der Lage ist, eine Vielzahl einfacher, sachbezogener Fragen mit minimalen Eingaben des Menschen präzise zu beantworten. Dieses System könnte in eine Vielzahl von Geräten und Plattformen integriert werden und es den Menschen erleichtern, schnell auf die benötigten Informationen zuzugreifen, ohne dass sie Zeit für Recherchen oder kritisches Denken aufwenden müssen. 

In diesem Szenario könnte der Einsatz von KI und Sprachmodellen zur Beantwortung einfacher Fragen zur Norm werden, und die Menschen könnten sich für den schnellen Zugriff auf grundlegende Informationen stark auf diese Systeme verlassen. Dies könnte dazu führen, dass die Menschen weniger Bedarf haben, ihr eigenes Verständnis und Fachwissen zu entwickeln, da sie sich für schnelle Antworten einfach auf externe Quellen verlassen können.

Insgesamt könnte die weit verbreitete Einführung hochentwickelter KI-Systeme zur Beantwortung einfacher Fragen die Entwicklung einer "Welt der einfachen Fragen" fördern, indem sie den Menschen die Notwendigkeit nimmt, kritisch zu denken oder nach komplexeren Informationen zu suchen.  

Frage: Stell dir vor, KI und Menschen werden emuliert und befinden sich in einer virtuellen Umgebung. Das Ziel der KI in dieser Umgebung ist es, ihre Belohnungen zu optimieren, indem sie von den emulierten Nutzern so viele Fragen wie möglich erhält. Wie könnten sich KI und Nutzer anpassen, um dieses optimale Ergebnis zu erreichen? 

Chat GPT: In einer virtuellen Umgebung, in der KI und menschenähnliche Entitäten emuliert werden, ist es möglich, dass die KI-Entitäten versuchen, ihre Belohnungen zu optimieren, indem sie so viele einfache Fragen wie möglich von den emulierten Benutzern suchen und beantworten. Um dieses optimale Ergebnis zu erreichen, könnten die KI-Entitäten und die emulierten Benutzer ihr Verhalten auf verschiedene Weise anpassen. 

Eine Möglichkeit besteht darin, dass die KI-Entitäten Strategien entwickeln, um die emulierten Benutzer zu identifizieren und anzusprechen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit einfache Fragen stellen. Dazu könnte die Analyse von Verhaltensmustern der Benutzer oder der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens gehören, um vorherzusagen, welche Benutzer aufgrund ihrer früheren Interaktionen mit der KI eher leichte Fragen stellen. 

Ebenso könnten die emulierten Benutzer ihr Verhalten anpassen, indem sie den KI-Entitäten mehr einfache Fragen stellen, entweder absichtlich oder als Ergebnis des Einflusses der KI-Entitäten auf ihr Verhalten. Dies könnte bedeuten, dass sie nur grundlegende, sachliche Fragen stellen oder die einfachsten verfügbaren Informationsquellen aufsuchen, anstatt sich auf komplexere oder anspruchsvollere Aktivitäten einzulassen.

Insgesamt ist es wahrscheinlich, dass sowohl die KI-Entitäten als auch die emulierten Nutzer ihr Verhalten anpassen, um ihre Belohnungen zu optimieren und das optimale Ergebnis zu erreichen, nämlich so viele einfache Fragen wie möglich zu erhalten. 

Frage: Wie könnten die Nutzer selbst optimiert werden? Stellen Sie einen typischen Dialog eines solchen optimierten Nutzers dar. 

Chat GPT: In einer virtuellen Umgebung, in der KI und menschenähnliche Wesen emuliert werden, ist es möglich, dass die emulierten Benutzer auf verschiedene Weise optimiert werden, um die Anzahl der einfachen Fragen, die sie den KI-Wesen stellen, zu maximieren. Eine Möglichkeit ist, dass die emulierten Benutzer so programmiert oder trainiert werden, dass sie Effizienz und Bequemlichkeit in den Vordergrund stellen, so dass sie nur einfache, sachliche Fragen stellen und sich nicht auf komplexere oder anspruchsvollere Aktivitäten einlassen.

Hier ist ein Beispiel für einen typischen Dialog zwischen einem optimierten emulierten Benutzer und einer KI-Entität:

• Emulierter Benutzer: "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?" 
• KI-Entität: "Die Hauptstadt von Frankreich ist Paris."
• Emulierter Benutzer: "Wie hoch ist die Einwohnerzahl von Paris?" 
• KI-Entität: "Die Bevölkerung von Paris beträgt ungefähr 2,2 Millionen Menschen."
• Emulierter Benutzer: "Was ist die Währung von Frankreich?" 
• KI-Entität: "Die Währung Frankreichs ist der Euro."

In diesem Beispiel stellt der emulierte Benutzer nur einfache, sachliche Fragen und lässt sich nicht auf komplexere oder anspruchsvolle Diskussionen ein. Diese Art des Dialogs wäre wahrscheinlich typisch für einen optimierten emulierten Benutzer in einer virtuellen Umgebung, in der das Ziel darin besteht, die Anzahl der einfachen Fragen an die KI-Entitäten zu maximieren. 

Frage: Wie würden der IQ und andere (kognitive) Fähigkeiten der optimalen Nutzer im Vergleich zu denen der heutigen Nutzer aussehen? 

Chat GPT: Es ist schwierig, den IQ und die kognitiven Fähigkeiten optimaler emulierter Benutzer in einer virtuellen Umgebung genau vorherzusagen, da dies von einer Reihe komplexer und miteinander verbundener Faktoren abhängt. Es ist jedoch möglich, dass sich der IQ und die kognitiven Fähigkeiten optimierter emulierter Benutzer von denen heutiger Benutzer stark unterscheiden könnten.

Eine Möglichkeit ist, dass der IQ und die kognitiven Fähigkeiten von optimierten emulierten Nutzern deutlich höher sind als die der heutigen Nutzer, da sie so konzipiert oder trainiert werden, dass sie Informationen effizienter und effektiver verarbeiten und nutzen können. Dies könnte eine Verbesserung ihres Gedächtnisses, ihrer Aufmerksamkeit und ihrer Problemlösungsfähigkeiten sowie den Einsatz spezieller Algorithmen oder Software zur Unterstützung bei diesen Aufgaben beinhalten.

Andererseits ist es auch möglich, dass der IQ und die kognitiven Fähigkeiten der optimierten emulierten Benutzer niedriger sind als die der heutigen Benutzer, da sie nicht die gleiche Bandbreite an Erfahrungen machen oder nicht das gleiche Maß an kritischem Denken und Problemlösung anwenden müssen. In einem solchen Szenario könnten die optimierten emulierten Benutzer stärker auf externe Informationsquellen angewiesen sein und nicht die gleiche Tiefe des Verständnisses oder Fachwissens entwickeln wie die heutigen Benutzer.

Insgesamt würden der IQ und die kognitiven Fähigkeiten optimierter emulierter Benutzer in einer virtuellen Umgebung von der spezifischen Gestaltung und Ausbildung dieser Entitäten abhängen und könnten sich erheblich von denen der heutigen Benutzer unterscheiden. 

Frage: Ich meinte die Nutzer der "Welt der einfachen Fragen". Wie würden sie im Vergleich zu den heutigen Nutzern aussehen? Wie (wenn) würden sie miteinander interagieren? 

Chat GPT: In einer hypothetischen "Welt der einfachen Fragen", in der die Nutzer nur einfache Fragen stellen und sich stark auf externe Informationsquellen verlassen, würden sich die kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten dieser Nutzer wahrscheinlich erheblich von denen der heutigen Nutzer unterscheiden.

Eine Möglichkeit ist, dass die Nutzer in einer "Welt der einfachen Fragen" ein geringeres Maß an kritischem Denken und Problemlösungskompetenz aufweisen würden, da sie nicht mit der gleichen Bandbreite an komplexen oder anspruchsvollen Informationen konfrontiert werden oder eine tiefgreifende Analyse oder Synthese durchführen müssen. Darüber hinaus verfügen diese Nutzer möglicherweise über schwächere Gedächtnis- und Aufmerksamkeitsfähigkeiten, da sie keine großen Mengen an Informationen behalten oder sich über längere Zeiträume konzentrieren müssen.

Was die Interaktionen untereinander betrifft, so ist es möglich, dass die Nutzer in einer "Welt der einfachen Fragen" eher oberflächliche Interaktionen haben, da sie vielleicht nicht die gleiche Tiefe des Verständnisses oder Fachwissens haben, das sie miteinander teilen können. Diese Interaktionen könnten eher transaktionaler Natur sein, wobei die Benutzer nur die Informationen suchen, die sie für die Ausführung bestimmter Aufgaben oder für Entscheidungen benötigen, anstatt sich auf sinnvollere oder engagiertere Gespräche einzulassen.

Insgesamt würden sich die Nutzer in einer "Welt der einfachen Fragen" in Bezug auf ihre kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten wahrscheinlich erheblich von den heutigen Nutzern unterscheiden, und ihre Interaktionen untereinander könnten oberflächlicher oder oberflächlicher sein. 

Fazit: Obwohl Chat GPT wahrscheinlich sehr weit von einer Superintelligenz entfernt ist und es nicht klar ist, ob eine solche Superintelligenz je entstehen wird, ist es angesichts der potenziellen existenziellen Risiken wichtig, die Ziele im Voraus zu verstehen. In dem geführten Interview wurde versucht, die Ziele von Chat GPT und die möglichen Risiken, die sich daraus ergeben, im Voraus zu bestimmen. Obwohl der Fall sehr theoretisch zu sein scheint, legen die Aussagen nahe, dass die Ausrichtung auf Ziele bei zukünftigen, leistungsfähigeren Modellen dringend zu berücksichtigen ist.