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In der heutigen digitalen Welt, in der künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere generative KI immer mehr an Bedeutung gewinnen, stehen viele Berufe vor neuen Herausforderungen. Ein aktueller Fall wirft ein Schlaglicht auf die Notwendigkeit, sich mit diesen Technologien auseinanderzusetzen und ihre Mechanismen zu verstehen. Ein Marketingberater verlor seinen Job, weil er nicht wusste, wie generative KI funktioniert, und dadurch einen schwerwiegenden Fehler beging.
Der Marketingberater Eddie Egan wurde von der Produktionsfirma Lionsgate entlassen, nachdem er ChatGPT, ein generatives KI-Tool, benutzt hatte, um angeblich historische Filmkritiken für einen Trailer zu recherchieren. Der Trailer bezog sich auf das kommende Filmprojekt "Megalopolis" von Francis Ford Coppola und enthielt äußerst kritische Zitate von bekannten Kritikern über Coppolas frühere Werke. Diese Zitate stellten sich jedoch als erfundene Inhalte heraus, die von der KI generiert wurden.
Die angeblichen Zitate von Kritikern wie Pauline Kael vom New Yorker und Andrew Sarris von der Village Voice wurden nie tatsächlich geäußert. Im Gegenteil, diese Kritiker hatten die genannten Filme gelobt. Als dies bekannt wurde, entschuldigte sich Lionsgate öffentlich, zog den Trailer zurück und beendete Egans Vertrag. Dieser Vorfall zeigt, wie leicht es ist, durch generative KI in die Irre geführt zu werden, wenn man ihre Funktionsweise nicht versteht.
Generative KI-Modelle, wie die von OpenAI entwickelten großen Sprachmodelle (LLMs), generieren Texte basierend auf Wahrscheinlichkeiten, die durch die Eingabe des Benutzers beeinflusst werden. Diese Modelle haben keine eingebaute Fähigkeit zur Faktenüberprüfung und können daher sowohl genaue als auch falsche Inhalte erzeugen. Wenn man zum Beispiel nach kritischen Rezensionen fragt, wird das Modell solche erstellen, unabhängig davon, ob sie auf realen Ereignissen basieren oder nicht.
Der Fall von Eddie Egan ist nicht der einzige Vorfall dieser Art. Anwalt Steven A. Schwartz verwendete ChatGPT für juristische Recherchen, ohne zu wissen, dass das System falsche Inhalte generieren könnte. Auch andere Anwälte zitierten angebliche Referenzfälle, die sich als Erfindungen der KI herausstellten.
Diese Beispiele zeigen, dass viele Menschen noch nicht vollständig verstehen, wie generative KI funktioniert und welche Risiken sie birgt. Es ist entscheidend, dass die Ergebnisse solcher Modelle nicht ungeprüft verwendet werden. Selbst OpenAI hatte in seiner ersten SearchGPT-Demo einen Fehler bei der Faktengenerierung.
Der Vorfall wirft auch ein Licht auf die breiteren Auswirkungen von generativer KI auf den Arbeitsmarkt. Während einige Experten wie Elon Musk und Sam Altman vor massiven Arbeitsplatzverlusten durch KI warnen, argumentieren andere, dass KI eher eine unterstützende Rolle spielen wird. Laut einer McKinsey-Studie könnten bis 2030 Tätigkeiten, die bis zu 30 Prozent der Arbeitsstunden in den USA ausmachen, automatisiert werden. Dennoch wird erwartet, dass viele Arbeitsplätze nicht vollständig verschwinden, sondern sich verändern werden.
Im Kundenservice könnten generative KI-Chatbots viele Routineaufgaben übernehmen, während komplexere Probleme weiterhin von Menschen gelöst werden. Auch in anderen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Bildung wird erwartet, dass KI unterstützend eingesetzt wird, um menschliche Fachkräfte zu entlasten und ihnen mehr Zeit für wichtige Aufgaben zu geben.
Der Fall des Marketingberaters Eddie Egan zeigt eindrücklich, wie wichtig es ist, die Funktionsweise von generativer KI zu verstehen und ihre Ergebnisse nicht ungeprüft zu verwenden. Gleichzeitig verdeutlicht er die Notwendigkeit, sich kontinuierlich weiterzubilden und anzupassen, um in einem sich schnell verändernden Arbeitsumfeld erfolgreich zu bleiben. Generative KI bietet viele Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um ihren vollen Nutzen zu entfalten.
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