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Was tote Insekten mit einem maschinellen Dampfplauderer zu tun haben und was die Neandertaler jeder künstlichen Intelligenz voraus hatten.

Blogs schreiben oder Werbetexte, die noch dazu besonders raffiniert alle SEO-relevanten Schlagworte verarbeiten; Produktbeschreibungen und einfache Inhalte für Webseiten texten – Jasper kann Ihnen das abnehmen. Er ist dabei nicht nur viel schneller als ein durchschnittlicher Autor, er begnügt sich auch noch mit relativ wenig Geld. Dazu garantiert er, nirgendwo unerlaubt abzuschreiben. Jasper lässt sich von jedermann engagieren und nimmt alle Aufträge an. Allerdings hat die Sache doch einen Pferdefuß: Jasper weiß nicht, was er tut. Er denkt nicht nach, er zieht keine Schlüsse, er verfolgt kein Ziel. Jasper ist eine KI.

Eine KI, die wie einige andere auf dem derzeit schlagzeilenträchtigen Sprachmodell GPT-3 der amerikanischen Non-Profit-Organisation OpenAI basiert. Das Modell stützt sich auf ein riesiges neuronales Netz mit 96 Schichten und 175 Milliarden Parametern. Für sein Training verfütterten die Entwickler 570 Gigabyte Texte aus der englischsprachigen Wikipedia, aus Büchern und Webtexten. Damit kann GPT-3 in zwei Dutzend Sprachen natürlich klingende Sätze generieren, die tatsächlich kaum von durch Menschen formulierten zu unterscheiden sind und sich gut in einen vorgegebenen Kontext einfügen.

Nur: Was es eigentlich sagt, das weiß das Modell nicht. Es kombiniert Versatzstücke aus seinem riesigen Fundus, ganz unbeeindruckt davon, ob die Aussage am Ende wahr oder falsch ist. Eine deutsche Bloggerin ließ beispielsweise eine Buchrezension durch GPT-3 erweitern. Heraus kam ein Stück, das sich formal perfekt an Struktur und Stil des Vorbilds anpasste, aber ein Buch besprach, dass es gar nicht gibt [1]. Daneben hat das Magazin “Technology Review” eine ganze Kollektion teils völlig absurder Äußerungen des Modells zusammengetragen [2].

Auch den Vorurteilen, die Texte aus seiner Anlernphase enthielten, kann das Modell nicht kritisch gegenüberstehen: Sie finden sich eins zu eins in seinen Äußerungen wieder. Selbst OpenAI musste einräumen, dass ihre Schöpfung mit Vorurteilen in Bezug auf Geschlecht, Rasse und Religion behaftet ist [3]. Man braucht also einen Lektor und Faktenchecker, wenn man einen Text von Jasper veröffentlichen will. Jasper kann stilsicher und in einem frappierend glaubwürdigen Ton plaudern, und sicher gibt es Anwendungen, für die das ausreicht. Aber er will und kann nichts sagen, was er nicht zuvor irgendwo aufgeschnappt hat. Und was er sagt, versteht er nicht.

Trotz eines gigantischen Lernaufwands und der nahezu perfekten Imitation kann Jasper Sprache nicht benutzen wie ein Mensch. Eine menschenähnliche maschinelle Intelligenz, sollte es sie jemals geben (was man bezweifeln darf), bleibt jedenfalls nach wie vor in weiter Ferne. Der Zeitraum, in dem Menschen moderne Maschinen und Apparate entwickelt haben, ist lächerlich klein im Vergleich mit dem Zeitraum, den die Evolution investieren konnte, um Lebewesen zu vervollkommnen. Wahrscheinlich hatten die Neandertaler vor 200 000 Jahren bereits eine Sprache, die sie bewusst gebrauchten, und stellen damit Jasper weit in den Schatten.

Das trifft übrigens nicht allein auf menschliche Besonderheiten wie Denken und Bewusstsein zu, sondern selbst auf physische Fähigkeiten. Nehmen wir Spinnenbeine: Ein Beugemuskel will sie krümmen, der Blutdruck wirkt entgegengesetzt und streckt sie. So wird das Tier, das den Blutdruck regulieren kann, zu einer Art hydraulischem Greifer, der fast das Anderthalbfache seines eigenen Gewichts viele Hundertmal verschleißfrei heben kann. So etwas zu bauen sind wir mit vernünftigem Aufwand nicht in der Lage. Ein Forschungszweig, der sich Necrobotics nennt, trat damit in diesem Sommer an die Öffentlichkeit [4]. Er verwendet tote Insekten als Werkzeuge, deren mikrometerdünne Strukturen wir nicht künstlich erzeugen können.

Vielleicht wird uns das einmal gelingen. Sicher darf optimistisch sein, wer den Leistungen der Natur mit Demut begegnet. Doch selbst wenn wir dereinst ein künstliches Spinnenbein konstruieren können, wird sich der Weg hin zu einer Maschine, die wirklich spricht, anstatt nur angelernte Sprachmuster nach Regeln zu variieren, noch immer kaum verkürzt haben.

Jens-Christoph Brendel

Stellv. Chefredakteur