Schreiben Sie die Antworten auf diese Fragen noch selbst oder hilft KI?
Alles reine Handarbeit!
Scherz beiseite: Es scheint, als sei Technologie OHNE KI kaum noch denkbar, fast überall wird sie eingesetzt und als Mehrwert beworben. Wird tatsächlich so ziemlich jede Technologie, die mit KI ausgestattet werden kann, dadurch besser?
Momentan ist das oft noch eine Lösung auf der Suche nach ihrem Problem. Die Entwicklung der Technologie hat Unsummen gekostet, jetzt langsam muss sie sich auch kommerziell bewähren. Das geht auch langsam los, aber wird wohl eher nicht von KI-Unterstützung im Chatprogramm für den Familienchat kommen.
Ist der KI-Hype gerechtfertigt oder eher eine Blase?
Ich würde da unterscheiden zwischen der wissenschaftlichen Seite und der wirtschaftlichen. Auf der wissenschaftlichen Seite hat es schon erstaunliche Entwicklungen gegeben hin zu dem, was jetzt möglich ist. Und es gibt auch zunehmend ein Verständnis davon, was noch nicht oder vielleicht prinzipiell nicht möglich ist. Auf der wirtschaftlichen Seite sind die Wetten, die auf zukünftige Entwicklungen gemacht werden, schon etwas gewagt.
Was sind Ihrer Ansicht nach die größten Fortschritte, die dank KI möglich wurden?
Ob etwas wirklich ein Fortschritt gewesen ist, stellt sich ja oft erst in der Rückschau heraus, und auch dann oft nicht mit großer Klarheit. (Siehe z.B. die doch sehr abgeklungene Begeisterung für „das Internet“ im Allgemeinen oder social media im Besonderen.) Im Bereich der Sprachtechnologie sind jedenfalls jetzt Dinge möglich, die noch vor 5 oder 10 Jahren einfach nicht so funktioniert haben: maschinelle Übersetzung, Spracherkennung, Zusammenfassung von Dokumenten, etc. Die Herausforderung der nächsten Jahre wird sein, Anwendungsweisen der Technologie zu finden, die ihren Möglichkeiten sowie Beschränkungen angemessen und die gesellschaftlich verträglich sind. Wenn das gut geht, sind echte Produktivitätsgewinne vorstellbar.
Wohin führen die aktuellen Entwicklungen Ihrer Ansicht nach?
Die größten Verbesserungen sind in den letzten ein oder zwei Jahren gar nicht so sehr durch bessere Modelle erreicht worden, sondern durch veränderte Interfaces zu ihnen, die sogenannten „Software-Agenten“. Hier sehe ich noch Luft für weitere Verbesserungen, sodass auch über Programmieraufgaben hinaus KI-Systeme mit weiteren Aufgaben betraut werden können. Ein weiterer großer Sprung wird kommen, wenn die Systeme – in der Form von Robotern – den Schritt in die physikalische Welt machen.
Es ist jedenfalls absehbar, dass in Zukunft mehr Aufgaben an „KI“-Systeme delegiert werden; es ist an uns allen, dafür zu sorgen, dass das auf eine Weise gemacht wird, die auch zu Verbesserungen führt.
Braucht KI Grenzen, die der Mensch ihr setzt?
Absolut. KI ist eine Technologie wie jede andere, und ihr Einsatz zieht seine Berechtigung aus dem Nutzen für den Mensch und seine Umwelt.
Sie selbst forschen in der Computerlinguistik, jener wissenschaftlichen Gemeinschaft, aus der das Feld der generativen KI hervorgegangen ist. Wie verändert sich die Computerlinguistik gerade durch KI?
In der Computerlinguistik hatten wir lange das Problem, dass sich immer wieder Fragen des Allgemeinwissens in unsere sprachlich motivierten Fragen geschmuggelt haben, die sich aber mit den vorhandenen Methoden nicht gut angreifen ließen, z.B. wenn es für eine Übersetzung mehrere Möglichkeiten gibt, von denen aber für einen verständigen Sprecher nur eine Sinn ergibt. Jetzt haben wir die Situation, dass wir mit neuen Methoden sprachliches Wissen modellieren wollten – eben in Sprachmodellen – und „aus Versehen“ dabei all das andere Wissen mit eingefangen haben. Und auf einmal ist Sprachtechnologie alles, und alles ist Sprachtechnologie.
Entsprechend ist das Feld enorm gewachsen, allein schon, was die Zahl der Forschenden angeht. Das kann man an unserer Hauptkonferenz sehen, dem „Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics“ (ACL). Auf der ersten ACL, an der ich noch als Doktorand teilgenommen habe, 2002 in Philadelphia, wurden 65 Papers präsentiert, und es waren vielleicht gerade einmal 300 Teilnehmer:innen dort. (Was mir schon riesig vorkam im Vergleich zu den anderen Veranstaltungen, auf denen ich vorher gewesen war.) Letztes Jahr wurden fast 3.000 Papers präsentiert (aus 8.000 Einreichungen ausgewählt), und es waren fast 6.000 Teilnehmer:innen dabei. Dieses Jahr wurden erstmals über 10.000 Papers eingereicht, der Auswahlprozess läuft noch. Seit ihren Anfängen in den 1960ern ist die Konferenz gewachsen, aber seit etwa zehn Jahren wächst auch die Wachstumsrate; das ist sicherlich ein Effekt des KI-Booms.
Dieses Wachstum geht nicht ohne Schmerzen. Die Zahl der Leute, die Papers einreichen, wächst schneller als die Zahl der Leute, die genug Erfahrung haben, um diese zu begutachten. Als Feld haben wir auch, was vielleicht einer gewissen Ironie nicht entbehrt, mit den Schattenseiten der Sprachtechnologie zu kämpfen. Die Versuchung scheint groß zu sein für einige Autor:innen, sich von KI helfen zu lassen und dadurch vielleicht mehr, aber vielleicht auch nicht unbedingt bessere Papers einzureichen; ebenfalls scheint es auch vorzukommen, dass Gutachter:innen KI heranziehen, wo ihre eigene Urteilsfähigkeit gefragt wäre. Mit diesen strukturellen Problemen haben wir, wie vermutlich viele, wenn nicht alle, Wissenschaftsbereiche zu kämpfen.
Sie werden gemeinsam mit drei Kollegen der Ausgabe der ACL von 2027 als Vorsitzender des Programmkomitees vorstehen. Eine besondere Ehre?
Es zeigt zumindest ein Vertrauen durch die Community, dass wir Vorsitzende einen gewissen Überblick über das Fach haben und in der Lage sein werden, den wichtigen Auswahlprozess zu organisieren, zu lenken und weiterzuentwickeln.
Eine Ehre, die viel Arbeit mit sich bringt?
In der Tat. Mir wurde von Vorgänger:innen gesagt, dass das eine Aufgabe ist, die man maximal einmal in seiner Karriere macht.
Was erwarten Sie für die Tagung in Sachen KI?
Ich bin gespannt auf weitere Entwicklungen im Bereich der Interpretability oder allgemein des theoretischen Verständnisses davon, wie diese Modelle eigentlich das machen, was sie machen. Und wer weiß, vielleicht wird auf dieser Konferenz ja das Paper dabei sein, das den nächsten Schritt machen wird nach der sogenannten Transformer-Architektur, die schon seit der ersten Version von ChatGPT die Grundlage der Systeme ist.
Wir freuen schon jetzt auf die Ergebnisse, die Sie von der Tagung mitbringen! Vielen Dank für das Gespräch!
Weitere Informationen zu Prof. Dr. David Schlangen: https://www.uni-potsdam.de/de/ling/professuren/professur-fuer-grundlagen-der-computerlinguistik