Chatbots sind keine neue Idee, schon 1966 gab es das ELIZA-Programm von Joseph Weizenbaum zur Interaktion zwischen Mensch und Computer über natürliche Sprache. Es sollten allerdings fünfeinhalb Jahrzehnte vergehen, bis ein Produkt erschien, das hinsichtlich natürlicher Unterhaltung die Fachwelt (und Anwender) erstaunte. Die Rede ist von ChatGPT, sicherlich einer der wesentlichen Antreiber des KI-Booms der vergangenen zwei Jahre. Seitdem waren weitere rasante Entwicklungen zu beobachten, seien es immer fortschrittlichere Sprachmodelle, seien es Tools wie DALL-E zur Bilderstellung via Texteingabe. Wie Bloomberg in einem neuen Artikel ausführt, stellt sich momentan aber Ernüchterung ein – es geht nicht mehr wie erhofft vorwärts.


Große Sprünge... werden kleiner
Eigentlich wollte OpenAI in diesem Herbst mit dem nächsten großen Sprung ansetzen und "Orion" vorstellen – das um ein Vielfaches leistungsfähigere Modell mit der Fähigkeit, noch wesentlich komplexere Aufgaben zu erfüllen. Die hohen Erwartungen werden jedoch nicht erfüllt und bisherigen Rückmeldungen zufolge ist Orion kaum in der Lage, sich derart vom Vorgänger abzusetzen, wie es im Falle von GPT-4 vs. 3 der Fall war. Selbiges ist intern von Google zu hören, die Weiterentwicklung von Gemini stockt ebenfalls – und die nächste Version kommt gar nicht erst zum erwarteten Zeitpunkt, sondern deutlich später.

Trainingsmaterial – und genereller Ansatz
Eine Schwachstelle ist laut Insiderquellen die Tatsache, kein besseres und vor allem neues, von Menschen erzeugtes Trainingsmaterial mehr zu finden. Genau davon hängt jedoch beim aktuellen Ansatz der Entwicklung sehr viel ab. Die Unternehmen hinter den fortschrittlichen Modellen müssen daher nach neuen Wegen suchen. Dazu zählen Post-Training zur "Schulung" bereits trainierter KIs sowie spezialisierter Agents, die jeweils nur in einer einzelnen Disziplin gut sind. Letzteres können Flugbuchungen, Terminanfragen oder andere sehr spezielle Aufgaben sein.

Eine Blase platzt – doch andere Wege stehen bereit
Wie es von der Vertreterin eines KI-Startups heißt, platze die Blase gerade ein wenig. Zumindest mit den momentan verwendeten Verfahren gehe es nicht mehr weiter und man sei recht schnell am Ende der Fahnenstange angelangt. Apple hatte hingegen von Anfang an den Schwerpunkt darauf gelegt, viele sehr spezialisierte anstatt einer generalisierten KI auf den Weg zu bringen. Auch wenn das Unternehmen sehr spät den Markt betrat, könnte sich die Herangehensweise langfristig als die weitsichtigere erweisen.