Generative KI-Werkzeuge: Impact verstehen und gestalten

Generative KI-Programme sind wichtige Werkzeuge, mit denen sich Arbeitsprozesse beschleunigen lassen. Vergleichbar mit dem Übergang von manuellen Webstühlen zu Webmaschinen in der Mitte des 19. Jahrhundert. Mit den damit verbundenen technologischen, ökonomischen, ökologischen und sozialen Implikationen. Was gilt es dabei für KMU zu wissen?

Kollege „KI-Assistent“
Generative KI-Werkzeuge unterstützen in Arbeitsprozessen: Sie generieren Inhalte, bearbeiten Texte und assistieren beim Schreiben oder Programmieren [1]. Als KMU, das einen Anwendungsfall hat, können Sie eine bestehende Lösung einkaufen oder selbst entwickeln (bzw. beauftragen). Das Ergebnis – der KI-Assistent – kann die Mitarbeitenden bei der Bearbeitung bspw. folgender Fragen unterstützen:

• „Erstelle einen Text aus folgenden Stichpunkten, Umfang: 4500 Zeichen, Stil: Wissenschaftlich.“
• „Fasse den folgenden Text zusammen. Erstelle außerdem drei Schlagworte und ordne ihn einer der folgenden Kategorien zu: …“
• „Erstelle ein Java Programm für ...“

Darüber hinaus lassen sich längere Texte in ein Sprachmodell geben, bspw. Dokumentationen, sodass Benutzer anschließend spezifische Fragen dazu stellen können.

Oft lässt man das Sprachmodell durch Nachfrage („Stimmt das auch?“) seine Antwort überprüfen (Self Reflection) bzw. aus mehreren Antworten die wahrscheinlichste auswählen (Self Consistency).

Technologie
Wie nun implementieren? Zunächst einmal werden zur Bearbeitung dieser Aufgaben Sprachmodelle verwendet, sog. „Large Language Models“ (LLMs). Diese sind sehr Hardware-intensiv. Daher gibt es für jede der genannten Aufgaben Anbieter, die Webservices und Cloud-Lösungen bereitstellen, und damit auch die nötige Rechenpower.
Um diese Webservices herum kann man nun sein eigenes Programm entwickeln (lassen), das dann bspw. als Assistenz für Redakteure, Programmierer, etc. oder als Hilfesystem fungiert. Am Ende der Entwicklung steht ein KI-Assistenz, mit dem Mitarbeitende in natürlicher Sprache interagieren können.

Datenschutz
Wie aber mit sensiblen Daten umgehen? Hier empfiehlt sich eine lokale Installation, die unabhängig vom Internet betrieben werden kann. Allerdings scheiden dann viele kommerzielle Anbieter, wie bspw. auch openAI, aus. Man greift auf Open-Source-Modelle zurück. Diese kommen zwar noch nicht ganz an ChatGPT heran, liefern mittlerweile aber solide Leistung auch in deutscher Sprache. Die Implementierung des KI-Assistenten funktioniert dann ähnlich wie zuvor, nur ist die Schnittstelle eine andere.

Wirtschaftlichkeit
Um Sprachmodelle lokal auszuführen, ist ein Server erforderlich, der mehrere Nvidia Grafikkarten beinhaltet. Die Hardware-Kosten belaufen sich hier auf mehrere 10.000 Euro. Die Anpassung des Sprachmodells an die spezifische Aufgabe ist ein Entwicklungsprojekt, das eine Software-Firma durchführt. Die Kosten liegen sich hier, je nach Aufgabe, im Bereich von einige 10.000 Euro bis einige 100.000 Euro.

Nachhaltigkeit
Der Betrieb des eigenen Sprachmodells produziert höhere CO2-Emissionen als andere Netzwerkanwendungen. Bspw. erfordert eine KI-gestützte Suchanfrage eine vier- bis fünffach höhere Rechenleistung als eine normale Suche [2].

Hier sollte man also auf den Betrieb mit grünem Strom achten, damit der Nachhaltigkeitsbericht stimmt. Wirklich teuer ist das Training von Sprachmodellen. Hier reden wir von mehreren hundert Tonnen CO2-Äquivalente. Für Anwendungsfälle bei Robur Automation ist die Verwendung vortrainierter Modelle allerdings ausreichend.

Soziales
Technologien, wie generative Sprachmodelle, können Einfluss auf viele Bereiche des Arbeitslebens nehmen. Die Auswirkungen für die Mitarbeitenden sind dabei schwer abzusehen. Oft hat eine disruptive neue Technologie Arbeitsbedingungen – entgegen den Versprechungen – verschlechtert, wie bspw. die eingangs erwähnte Webmaschine. Daher ist es wichtig, verantwortungsvoll mit KI-Werkzeugen und deren Einführung umzugehen.

Ebenso wichtig ist es, zu wissen, was KI-Werkzeuge nicht können oder sind [3]: KI denkt nicht. KI erkennt Muster und reproduziert Antworten. KI versteht nicht. „Jemand“ hat das mal verstanden und KI findet die wahrscheinlichste Antwort. KI halluziniert nicht. Die Modelle liefern einfach ein falsches Ergebnis. KI arbeitet nicht, wie das menschliche Gehirn. KI wird in absehbarer Zeit auch nicht intelligenter sein als der Mensch.

Fazit
KI-Werkzeuge können, wie hier dargestellt, nützliche Unterstützung für Mitarbeitende bieten. Sie sind kein Wundermittel und erfordern Planung und sachgemäßen Umgang.

Quellen
[1]    https://www.youtube.com/watch?v=g_Rmx1Ijj6s
[2]    https://utopia.de/chat-gpt-und-die-klimakrise-experten-warnen-474199/
[3]    https://www.youtube.com/watch?v=3LIvHF-IX9Y

Dr. Michael Kröhn
ROBUR Automation GmbH
michael.kroehn@robur-automation.com
www.robur-automation.com