Sprachbasierte KI
Sprachbasierte künstliche Intelligenz (KI) ist bereits ein fester Bestandteil unseres Alltags. Seien es Sprachassistenten wie Alexa und Siri, das Sprachmodell ChatGPT oder einfache Rechtschreibprüfungen, nahezu jede Person ist schon mit sprachbasierter KI in Berührung gekommen. Im Folgenden werden die dahinterliegenden Prozesse thematisiert, sowie die Anwendungsmöglichkeiten und die damit verbundenen Herausforderungen beleuchtet.
Was ist eine sprachbasierte KI?
Sprachbasierte KI, auch natural language processing (NLP) genannt, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, dass Computer die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und generieren können. Die daraus resultierenden Interaktionen reichen von kurzen Chats mit online-Chatbots hin bis zur Analyse und Zusammenfassung von komplexen Texten. NLP ist dabei in der Lage sinnvolle und grammatikalisch korrekte Antworten zu formulieren, wodurch vielfältige sprachbezogene Aufgaben bewältigt werden können. Diese Interaktion ermöglicht eine neue Art der Kommunikation zwischen dem Computer und deren Benutzer*innen, welche sich an der Schnittstelle zwischen Informatik und Linguistik befindet.
Funktionsweise
Die Grundlage der Anwendung bilden sogenannte Large Language Models (LLM) oder „große Sprachmodelle“. Technisch gesehen handelt es sich dabei um ein leistungsstarkes, komplexes neuronales Netzwerk, das anhand einer riesigen Menge an Daten trainiert wird, um Bedeutungen, Konzepte und Zusammenhänge in natürlicher Sprache zu verstehen. Dieses trainierte Wissen wird in Form von Parametern kodiert, anhand derer das Modell Antworten auf Benutzeranfragen generiert, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit korrekt sind. Die Anfragen werden dem Modell in Form von Prompts übermittelt – Eingaben wie eine Frage, ein Satzanfang oder zusätzlicher Kontext, die als Ausgangspunkt für die Antwortgenerierung dienen. Bekannte Beispiele für LLMs sind GPT-4 von OpenAI, PaLM 2 von Google und Llama 2 von Meta.
Damit die menschliche Sprache für die Computer lesbar wird, durchläuft sie einige Verarbeitungsschritte. Zunächst werden die einzelnen Sätze und deren Wörter segmentiert, um sie aus ihrer grammatikalischen Form in ihre Grundform zurückzuverwandeln. Die anschließend herausgefilterten Wörter werden in ein hierarchisches Abhängigkeitsmuster eingeordnet und nach ihrer Wortart klassifiziert. Mit dieser Einordnung ist es der sprachbasierten KI schlussendlich möglich bestimmte Entitäten zu erkennen und die enthaltenen Themen und Stimmungen zu erfassen, um daraufhin angemessen zu reagieren.
Durch die Auseinandersetzung mit umfangreichen Sprachdatensätzen und die wiederholte Anwendung werden die Sprachmodelle stetig verbessert, ohne explizit programmiert zu werden. Mittels maschinellen Lernens wird das Sprachverständnis innerhalb eines iterativen Lernprozesses angepasst. Dadurch entwickelt sich das Verständnis über die bloße Worterkennung hinaus, sodass auch der Kontext, der Tonfall oder kulturelle Nuancen erfasst werden können. So kann sich das Sprachmodell sogar an Dialekte und Veränderungen in der Umgangssprache anpassen.
Anwendungsbereiche
In den vergangenen Jahren hat sprachbasierte KI, vor allem durch technische Fortschritte, ein rapides Wachstum verzeichnet und sich innerhalb mehrerer Anwendungsbereiche ausgebreitet. Im Folgenden werden einige dieser Einsatzbereiche beleuchtet.
Einer der bekanntesten Anwendungen mit sprachbasierter KI sind IoT-Geräte (Internet of Things-Geräte), wie Sprachassistenten in Mobiltelefonen oder Smart Watches. Viele Nutzer*innen interagieren täglich mit diesen Technologien und nutzen sie für die kleinsten Vereinfachungen im Alltag, wie das Wetter abfragen, einen Wecker zu stellen oder das Licht an-/ auszuschalten. Ebenso begegnen uns Sprachassistenten immer häufiger in Automobilen. Hierbei bietet die Sprachsteuerung einen großen Sicherheitsaspekt, da die fahrende Person, beispielsweise zum Einstellen der Navigation oder der Bedienung der Klimaanlage und des Radios, nicht mehr die Hände vom Lenkrad nehmen muss und sich damit besser auf den Verkehr konzentrieren kann.
Insgesamt finden solche Sprachsysteme immer mehr Anklang in Branchen, in denen freihändige Interaktionen relevant sind. Darunter zählen neben der Automobilbranche das Gesundheitssystem und behindertengerechte Bedienungshilfen. Sprachbasierte KI trägt etwa durch Text-Sprache-Diktatfunktionen oder Sprachkonvertierungen zu einer erhöhten Barrierefreiheit bei. Darüber hinaus können mithilfe von mehrsprachigen Sprachmodellen Sprachbarrieren abgebaut und damit sogar im Bildungsbereich eingesetzt werden.
Ein weiteres bekanntes Einsatzgebiet befindet sich im Online-Kundenservice. Mittlerweile greifen viele Unternehmen auf eine automatisierte Bearbeitung von Benutzeranfragen durch Chatbots zurück. Dabei ermöglicht die zugrundeliegende sprachbasierte KI, sowohl interne als auch externe Kommunikationsprozesse zu vereinfachen, indem sie effizient und schnell auf Kundenanfragen reagieren kann. Mittels Chatbots können dementsprechend zu jeder Tageszeit personalisierte Beratungen gestellt werden, ohne dafür Personal aufzuwenden. Sie beantworten dabei häufige Fragen und verweisen auf weitere Informationen, die den Anliegen der Kunden entsprechen. Gleichzeitig ist es der KI möglich, Kundenfeedback zu analysieren und weitere Interaktionen entsprechend anzupassen. Folglich können dadurch sowohl Mitarbeitende entlastet werden als auch eine verbesserte Benutzererfahrung der Kund*innen durch die bereitgestellten Echtzeitinformationen gewährleistet werden.
Außerdem wird sprachbasierte KI häufig für die Textverarbeitung genutzt. Bekannte Beispiele wie ChatGPT veranschaulichen, wie leistungsfähig solche Systeme mittlerweile sind: Sie können Texte generieren, Rechtschreibfehler überprüfen und umfangreiche Inhalte präzise zusammenfassen. Dahingegen finden diese Anwendungen inzwischen nicht nur im Alltag Anwendung, sondern kommen auch verstärkt in der Kreativbranche zum Einsatz. Die Sprachmodelle helfen bereits Autor*innen und Künstler*innen bei der Erstellung von Texten, sei es für einfache Aufgaben wie das Verfassen von Artikeln oder bei der Gestaltung komplexer Werke wie Gedichten, Geschichten oder Drehbüchern.
Herausforderungen
Wie bisher deutlich wurde, gibt es eine Vielzahl an Anwendungsmöglichkeiten von sprachbasierter KI und damit zahlreiche Chancen. Allerdings ergeben sich gleichzeitig einige Herausforderungen, die bei der Nutzung beachtet werden müssen.
Zunächst ist die Qualität der Trainingsdaten von zentraler Bedeutung für die Leistungsfähigkeit sprachbasierter Anwendungen. Da Sprache ein riesiges Spektrum mit unterschiedlichen Anwendungen und Besonderheiten mitbringt, ist es wichtig, repräsentative Daten zum Eintrainieren zu verwenden. Dafür müssen die Datensätze vielfältig sein, indem sie verschiedene Kontexte, Sprachen, Dialekte und Sprachstile enthalten. Dazu sollten sie klare Beispiele für den Sprachgebrauch enthalten, damit die KI die verschiedenen Anwendungen und Variationen verstehen kann. Zudem müssen die verwendeten Daten frei von Voreingenommenheit sein und sollten mehrere Perspektiven beinhalten. Verzerrte oder minderwertige Daten können nicht nur zu Missverständnissen und Ungenauigkeiten führen, sondern auch bestehende Stereotype verstärken oder unfaire Entscheidungen fördern – besonders in sensiblen Bereichen wie Strafverfolgung oder Kreditwürdigkeitsprüfung.
Besonders herausfordernd dabei ist das Verständnis der Eigenheiten menschlicher Sprache. Faktoren wie Dialekte, Akzente, Hintergrundgeräusche oder emotionale Nuancen wie Sarkasmus und Ironie bei der Sprach- oder Texteingabe können das Verständnis der Sprachmodelle beeinträchtigen. Besonders anspruchsvoll ist zudem der Umgang mit Mehrdeutigkeiten, bei denen Wörter je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben können, sowie mit Synonymie, bei der verschiedene Begriffe ähnliche Ideen ausdrücken, jedoch kontextabhängig nicht immer austauschbar sind. Durch solche Besonderheiten in der Sprache kommt es noch heute zu Verständnisschwierigkeiten, denen durch kontinuierliche Weiterentwicklung der Sprachmodelle und Verbesserung der Trainingsdaten stetig entgegengewirkt wird.
Des Weiteren sollte Nutzenden immer bewusst sein, dass Ausgaben auch fehlerhaft sein können, da sie auf statistischen maschinellen Übersetzungen basieren. Demnach beruhen die Ausgaben auf Wahrscheinlichkeiten für das folgende Wort und müssen nicht per se der Wahrheit entsprechen. Ein Beispiel für fehlerhafte Ergebnisse sind sogenannte „Halluzinationen“. Dies bezeichnet die Generierung von sachlich falschen oder sogar fiktiven Inhalten. Neben den Antworten basierend auf Wahrscheinlichkeit kann schlicht fehlendes Wissen der Sprachmodelle durch veraltete Daten zu solchen Halluzinationen führen. Durch vollständige und qualitative Datensätze kann fehlerhaften Aussagen zwar entgegengewirkt werden, allerdings sollten wichtige Informationen immer auf ihren Wahrheitsgehalt geprüft werden.
Zuletzt sind außerdem die ethischen Herausforderungen bei der Anwendung sprachbasierter KI zu betrachten. Die Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu generieren, birgt ein neues Risiko von Missbrauch, etwa zur Verbreitung von Fake News oder Identitätsbetrug. Um solche Risiken zu minimieren, sind ethische Richtlinien und Schutzmaßnahmen unverzichtbar. Dazu zählen transparente Schulungsprozesse, eine verantwortungsvolle Nutzung der KI-Modelle sowie eine fortlaufende Überwachung. Zudem muss bei der Nutzung der Datenschutz gewährleistet werden. Hierfür sind Maßnahmen wie die Anonymisierung personenbezogener Daten, das Einholen einer informierten Zustimmung der Nutzenden sowie die Implementierung von Richtlinien zur Datenverwaltung essenziell. Ein effektiver Datenschutz schützt nicht nur individuelle Rechte, sondern fördert dabei auch das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-Technologien.
Fazit
Die rapiden Fortschritte in der zugrunde liegenden komplexen Technologie treiben die stetige Weiterentwicklung von sprachbasierter KI voran. Dadurch ergibt sich ein immer breiteres Anwendungsgebiet, von alltäglichen Aufgaben wie Textgenerierung und Übersetzung hin zu anspruchsvollen Einsatzbereichen wie im Gesundheitswesen oder der Automobilbranche. Der Einsatz von KI-Sprachmodellen ist bereits ein fester Bestandteil der heutigen Zeit geworden. Dennoch bringt die Nutzung dieser auch einige Herausforderungen mit sich. So muss die Qualität von Trainingsdaten gesichert sein, um die Komplexität menschlicher Sprache korrekt zu erfassen, und ethische Richtlinien sind dabei streng einzuhalten.
Mit einer Kombination aus technischer Weiterentwicklung und klaren Rahmenbedingungen kann das große Potenzial sprachbasierter KI sicher und nachhaltig genutzt werden, um langfristig gesellschaftlich und wirtschaftlich Nutzen zu bieten.