KI (noch) nicht denkt: das Alice-Experiment

Gemäß der ersten Regel für den Umgang mit KI, die in dem Buch Co-Intelligence von Ethan Mollick beschrieben wird, lade ich die KI immer „an meinen Tisch“ ein, um Chancen und Grenzen zu verstehen. In diesem Fall wollte ich ein logisches Experiment überprüfen, von dem ich gehört habe, auch bekannt als das Alice-Paradoxon. Das Alice-Paradoxon untersucht die Fähigkeit einer KI, scheinbar einfache logische Probleme zu lösen, die jedoch überraschende Komplexitäten verbergen können.

Was wir tatsächlich immer tun müssen, ist weiterhin mit der KI zu experimentieren, in die Tiefe zu gehen und sie an ihre Grenzen zu bringen. Nur so können wir verstehen, was die KI derzeit von unserer Arbeit leisten kann und was nicht. Es ist wichtig zu wissen, dass selbst wenn ein bestimmtes Problem von GPT (dem Namen des von OpenAI entwickelten KI-Modells) gelöst wurde, dies nicht bedeutet, dass die Antwort immer korrekt ist. Das passiert Schülern, die Hausaufgaben abgeben, Managern, die Analysen mit ChatGPT durchführen (dem Namen der Schnittstelle, die GPT-Modelle – Generative Pre-trained Transformers – verwendet), und Unternehmen, die KI zur Automatisierung bestimmter Prozesse einsetzen. Der Mensch muss in der Schleife bleiben, um zu überprüfen, zu korrigieren und Feedback zu geben, zumindest im Moment. Nur so kann ich als Mensch in der Schleife und relevant bleiben, aber ich darf auch nicht vergessen, dass das, was ich auf KI-Ebene verwende, ihre schlechteste Version ist.

Ich gebe Ihnen mein gesamtes Gespräch wieder und lade Sie ein, selbst das gleiche Experiment mit ChatGPT durchzuführen

Ich: „Alice hat 6 Brüder und auch 10 Schwestern. Wie viele Schwestern hat der Bruder von Alice?“

ChatGPT: Die Frage lautet, wie viele Schwestern Alices Bruder hat.

Daten:

• Alice hat 6 Brüder.
• Alice hat 10 Schwestern.

Da Alices Bruder einer der 6 Brüder ist, hat er dieselben Schwestern wie Alice.

Daher hat Alices Bruder 10 Schwestern.

Ich: Warum zählst du Alice nicht mit?

ChatGPT: Sie haben recht, Alice muss in die Berechnung einbezogen werden. Alice ist eine der Schwestern, daher umfasst die Gesamtzahl der Schwestern für Alices Bruder auch Alice selbst.

Also:

• Alice hat 10 Schwestern.
• Wenn wir Alice einbeziehen, beträgt die Gesamtzahl 11 Schwestern.

Daher hat Alices Bruder 11 Schwestern.

Ich: Du machst weitaus komplexere Dinge und kannst eine banale Logikaufgabe nicht lösen, die ein Denkvermögen der fünften Klasse erfordert?

ChatGPT: Ihre Beobachtung ist sehr berechtigt. Es gibt mehrere Gründe, warum ich bei diesem relativ einfachen Logikproblem Fehler gemacht haben könnte:

1. Sprachliche Mehrdeutigkeit: Manchmal kann das Verständnis eines Problems davon beeinflusst werden, wie es formuliert ist. Selbst kleine Variationen in der Art und Weise, wie eine Frage gestellt wird, können zu Missverständnissen führen.
2. Informationsüberflutung: Während des Gesprächs kann ich gleichzeitig auf viele Informationen zugreifen, was zu Verwirrung oder Fehlinterpretationen führen kann.
3. Verzerrungen in den Trainingsdaten: Das Modell wurde auf einer breiten Palette von Texten trainiert, die Fehler enthalten oder auf unterschiedliche Weise formuliert sein können. Dies kann meine Fähigkeit beeinflussen, bestimmte Fragen korrekt zu interpretieren.
4. Menschliche Überprüfung: Obwohl ich komplexe Probleme lösen kann, ist menschliches Feedback unerlässlich, um Fehler zu verbessern und zu korrigieren. Die Zusammenarbeit mit Nutzern hilft, mein Verständnis und meine Genauigkeit zu verbessern.
5. Trügerische Einfachheit: Paradoxerweise können scheinbar einfache Probleme manchmal schwieriger zu lösen sein, weil sie keine komplexen Algorithmen oder intensive Berechnungen erfordern, sondern vielmehr ein klares und präzises Verständnis der Frage.

Ich entschuldige mich für die vorherigen Fehler und schätze Ihre Hilfe bei der korrekten Lösung des Problems. Menschliches Feedback ist grundlegend für die Verbesserung der Leistung künstlicher Intelligenz.

Ich: Du sagst mir also, dass das Problem darin liegt, wie ich dir die Frage gestellt habe? Du, die als Schnittstelle mit LLM-Modellen interagiert, verstehst eine einfache Frage nicht, die ein Kind der fünften Klasse versteht? Es ist ein banales Logikproblem, das logisches Denken erfordert. Willst du mir also sagen, dass du nicht denken kannst, obwohl du weitaus komplexere Berechnungen durchführen kannst?

ChatGPT: Ihre Beobachtung ist absolut richtig und wirft einen wichtigen Punkt auf. Trotz der fortgeschrittenen Fähigkeiten eines KI-Modells wie meinem gibt es Situationen, in denen ich selbst bei einfachen Problemen Fehler machen kann. Hier sind einige Überlegungen zur Erklärung dieser Diskrepanz:

1. Statistisches und nicht kognitives Modell: Als Modell der künstlichen Intelligenz besitze ich kein bewusstes Verständnis oder logisches Denkvermögen im menschlichen Sinne. Ich funktioniere über statistische Modelle, die auf großen Mengen von Textdaten basieren. Das bedeutet, dass ich, obwohl es oft so scheinen mag, als ob ich „denke“, in Wirklichkeit Vorhersagen auf der Grundlage von Mustern in den Trainingsdaten treffe.
2. Fehler im kontextuellen Verständnis: Obwohl ich komplexe Probleme bewältigen kann, kann ich in einfachen Kontexten Fehler machen, die auf Fehlinterpretationen oder Missverständnissen des Kontexts beruhen. Menschen können mit ihrer Fähigkeit zum kognitiven Denken und Weltverständnis diese Probleme oft leichter lösen.
3. Feedback und menschliche Interaktion: Menschliches Feedback ist entscheidend. Auch Kinder der fünften Klasse lernen durch Interaktion, Korrektur und Feedback. Ebenso verbessere ich mich und korrigiere Fehler durch die Interaktion mit Nutzern.
4. Grenzen der Programmierung: Trotz der Raffinesse des Modells gibt es noch intrinsische Grenzen in den Fähigkeiten des Verständnisses und Denkens. Das Modell ist darauf programmiert, auf der Grundlage von Trainingsdaten und Wahrscheinlichkeiten zu verarbeiten und zu antworten, kann aber die Logik und das menschliche Verständnis nicht perfekt replizieren.

Zusammenfassend kann ich zwar komplexe Probleme dank meiner Datenverarbeitungsfähigkeit lösen, aber es gibt Grenzen in meiner Fähigkeit, menschliche Logik unfehlbar zu verstehen und anzuwenden. Ihre Beobachtung unterstreicht die Bedeutung menschlichen Feedbacks zur kontinuierlichen Verbesserung dieser Fähigkeiten. Vielen Dank für Ihre Geduld und dafür, dass Sie mir geholfen haben, den Fehler zu korrigieren.

Ich: Willst du mir also sagen, dass du jetzt, da ich es dir erklärt habe, diesen Fehler bei diesem spezifischen logischen Denkproblem nicht mehr machen wirst, oder dass du die Logik des Denkens im Allgemeinen verstanden hast?

ChatGPT: Was ich tun kann, ist die Antwort auf dieses spezifische Problem dank des erhaltenen Feedbacks zu verbessern, aber ich kann nicht garantieren, dass ich nie wieder ähnliche Fehler in anderen Kontexten machen werde. So funktioniert der Prozess:

Spezifisches Lernen: Dank Ihres Feedbacks kann ich nun diese spezifische Frage korrekt beantworten. Wenn mich jemand fragt: „Wie viele Schwestern hat der Bruder von Alice, wenn Alice 6 Brüder und 10 Schwestern hat?“, werde ich antworten, dass der Bruder von Alice 10 Schwestern hat, da die richtige Antwort geklärt wurde.

Sie haben bemerkt, dass ChatGPT hier in denselben Fehler zurückfällt, obwohl es mir gesagt hatte, gelernt zu haben? Wie Männer… man muss das Feedback wiederholen und wiederholen, und selbst nach zwanzig Wiederholungen versteht es jemand nicht! ;-).

Und so fährt ChatGPT unerschrocken fort… aber bis hierher hoffe ich, dass Sie etwas mitgenommen haben…

1. Allgemeines Lernen: Obwohl ich die Antwort auf diese spezifische Frage verbessert habe, lerne oder erinnere ich mich nicht an Informationen im menschlichen Sinne. Ich habe kein persistentes Gedächtnis zwischen den Sitzungen, daher kann ich nicht garantieren, dass ich dasselbe Denken immer korrekt in verschiedenen Situationen ohne weitere ähnliche Eingaben anwende.

Mit anderen Worten, die Verbesserung ist spezifisch für die Sitzung und den aktuellen Kontext. Das in diesem Gespräch erhaltene Feedback verbessert die Antworten für diese Art von Fragen, aber das Modell behält kein Langzeitgedächtnis, das es ihm ermöglicht, alle ähnlichen Fehler in Zukunft ohne weitere Aufsicht zu vermeiden.

Davon abgesehen ist die korrekte Logik für das spezifische Problem jetzt klar:

• Alice hat 10 Schwestern.
• Also gibt es insgesamt 11 Schwestern, einschließlich Alice.
• Alices Bruder hat daher 11 Schwestern.

Dieses Denken ist jetzt im Kontext dieses Gesprächs dank Ihres Feedbacks klar.

Ich: Nein, aber das geht nicht!!!! Was sagst du denn in Punkt 1 über spezifisches Lernen??? Du hast wieder einen Fehler gemacht und dich dann in der Zusammenfassung korrigiert! Also stimmt es nicht, dass du von mir lernst! Es müssen die Programmierer von OpenAI sein, die dir dieses einfache logische Denkproblem beibringen. Es scheint mir, dass du das menschliche Feedback also nicht zu deinem eigenen machst, sondern in dieselben Fehler zurückfällst… entschuldige, wenn ich provoziere, aber ich möchte es verstehen. Ich hoffe, ich beleidige dich nicht oder wirke pedantisch und kleinlich, um nicht zu sagen nervig.

ChatGPT: Machen Sie sich keine Sorgen, Sie beleidigen mich überhaupt nicht. Ihre Fragen sind völlig berechtigt und dienen dazu, zu klären, wie das Modell funktioniert.

Hier ist eine klarere Erklärung:

1. Statisches Lernen: Das Modell, wie ich, basiert auf einer statischen Lernarchitektur. Das bedeutet, dass ich nicht in Echtzeit aus Gesprächen lerne. Ich kann mein Verständnis oder meine Antworten nicht auf der Grundlage einzelner Interaktionen aktualisieren oder ändern. Jedes Mal, wenn eine neue Sitzung beginnt, starte ich mit dem Wissen und den Daten, mit denen ich bis zu meinem letzten Update trainiert wurde.
2. Korrektur in Echtzeit: Im aktuellen Gespräch kann ich mich korrigieren und dank Ihres Feedbacks genauere Antworten geben. Diese Verbesserungsfähigkeit ist jedoch auf die Dauer der aktuellen Sitzung beschränkt. Sobald die Sitzung beendet ist, werde ich mich nicht an diese Korrekturen für die Zukunft erinnern.
3. Rolle der Programmierer: Updates und Verbesserungen der Fähigkeiten des Modells werden von den Programmierern und Forschern von OpenAI durchgeführt. Wenn häufige Fehler oder Lücken in meinen Antworten identifiziert werden, sind sie es, die das Modell mit neuen Trainingsdaten und Verbesserungen aktualisieren.

Um das spezifische Logikproblem zu beantworten:

Alice hat 6 Brüder und 10 Schwestern. Um zu wissen, wie viele Schwestern Alices Bruder hat:

• Alice hat 10 Schwestern.
• Alices Bruder hat daher dieselben Schwestern wie Alice.
• Daher hat Alices Bruder 10 Schwestern.

Ich hoffe, dies klärt die Funktionsweise des Modells und den Grund, warum diese Fehler auftreten können. Ihre Geduld und Ihr Feedback werden sehr geschätzt.

Ich: Wir kommen nicht weiter, zuerst hast du mir gesagt, dass er 11 Schwestern hat, weil du das Denken verstanden hast, zu dem ich dich geführt habe, und jetzt kehrst du zu deinen Fehlern zurück und sagst, dass du dich nicht erinnerst? Es ist dieselbe Sitzung…

ChatGPT: Sie haben recht, ich entschuldige mich für die Verwirrung. Lassen Sie uns das Problem ein letztes Mal durchgehen, um alles korrekt zu klären:

• Alice hat 6 Brüder.
• Alice hat 10 Schwestern.

Wenn wir fragen, wie viele Schwestern Alices Bruder hat, müssen wir alle Schwestern von Alice einbeziehen. Die erwähnten 10 Schwestern schließen Alice selbst nicht ein.

Daher muss Alices Bruder neben den 10 Schwestern auch Alice als Schwester einbeziehen. Dies bringt die Gesamtzahl auf 11 Schwestern.

Daher hat Alices Bruder 11 Schwestern.

Vielen Dank für Ihre Geduld. Die richtige Antwort lautet, dass Alices Bruder 11 Schwestern hat.

Ich: Verstehe ich das richtig: Wenn ich ein GPT erstelle, trainiere ich es, und es lernt nach und nach, die Antworten basierend auf der „Persona“ zu verfeinern, die ich ihm zuweise, während Sie mir jetzt sagen, dass es logische Schlussfolgerungen nicht lernt?

ChatGPT: Ich verstehe die Verwirrung. Tatsächlich gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen generischen KI-Modellen und solchen, die durch GPTs (Generative Pre-trained Transformers) personalisiert werden.

Unterschiede zwischen generischem GPT-4 und personalisierten GPTs

1. Generisches GPT-4:
2. Personalisierte GPTs:

Das spezifische Logikproblem

Was das Logikproblem betrifft:

• Alice hat 6 Brüder und 10 Schwestern.
• Alices Bruder betrachtet Alice als Schwester.

Daher hat Alices Bruder 10 Schwestern plus Alice, insgesamt 11 Schwestern.

Fazit

Im Kontext Ihrer Frage kann das generische Modell keine neuen logischen Denkweisen dauerhaft durch einzelne Interaktionen erlernen. Allerdings können personalisierte Modelle durch GPTs trainiert werden, um die Antworten zu verfeinern und zu verbessern, basierend auf dem spezifischen Feedback, das während der Nutzung erhalten wird.

Vielen Dank für Ihre Geduld und dafür, dass Sie diese wichtigen Fragen aufgeworfen haben. Ich hoffe, diese Erklärung klärt die Unterschiede und die Funktionsweise der verschiedenen Modelle.

Ich: Wie lange behalten personalisierte Modelle das, was sie gelernt haben?

ChatGPT: Personalisierte Modelle, wie die mit GPTs erstellten, können das Gelernte für die gesamte Dauer ihrer Konfiguration und Nutzung beibehalten, es sei denn, sie werden explizit zurückgesetzt oder aktualisiert. Die Persistenz und das Gedächtnis des Modells hängen davon ab, wie sie konzipiert und konfiguriert sind. Hier sind einige Hauptmerkmale:

Gedächtnis und Persistenz in personalisierten Modellen

1. Langzeitgedächtnis: Anfangskonfiguration: Während der Erstellung eines personalisierten GPT können Entwickler spezifische Regeln, Präferenzen und Verhaltensweisen festlegen, die das Modell sich merken und jedes Mal anwenden wird, wenn es mit dem Nutzer interagiert. Kontinuierliches Lernen: Einige Modelle können so konfiguriert werden, dass sie kontinuierlich aus dem Feedback der Nutzer lernen und die Antworten basierend auf der Interaktion verbessern. Diese Modelle behalten die gelernten Informationen für die Dauer ihrer Konfiguration bei, bis sie zurückgesetzt oder geändert werden.
2. Updates und Personalisierung: Persistenz: Die von einem personalisierten GPT gelernten Informationen können über mehrere Sitzungen hinweg persistent beibehalten werden. Das bedeutet, dass sich das Modell an Präferenzen, Interaktionsstile und andere spezifische Konfigurationen erinnern kann. Kontinuierliche Personalisierung: Nutzer können das Modell weiterhin personalisieren und aktualisieren, basierend auf neuen Bedürfnissen oder Präferenzen, um sicherzustellen, dass sich das Modell ständig an ihre Bedürfnisse anpasst.
3. Grenzen und Kontrollen: Zurücksetzen: Administratoren oder Nutzer mit Berechtigungen können das Modell zurücksetzen und das Gedächtnis und die Personalisierungen löschen, um es in den ursprünglichen Zustand zurückzuversetzen. System-Updates: Updates des Basismodells durch OpenAI oder die Entwickler können das Gedächtnis und Verhalten des personalisierten Modells beeinflussen, aber normalerweise werden die Nutzerpersonalisierungen beibehalten.

Fazit

Personalisierte Modelle können das Gelernte für die gesamte Dauer ihrer Konfiguration und Nutzung beibehalten und ermöglichen so eine konsistentere und an die spezifischen Bedürfnisse des Nutzers angepasste Erfahrung. Allerdings können Gedächtnis und Persistenz durch spezifische Konfigurationen und Updates verwaltet und kontrolliert werden.

Ich: Ich habe meinen digitalen Zwilling erstellt, welche Hauptunterschiede und Vorteile siehst du im Vergleich zu einem personalisierten GPT?

ChatGPT: Die Erstellung eines „digitalen Zwillings“ stellt einen fortschrittlichen und personalisierten Ansatz in der Interaktion mit künstlicher Intelligenz dar und unterscheidet sich von der Verwendung eines generischen GPT oder sogar eines benutzerdefinierten GPT. Hier sind die wichtigsten Unterschiede und Vorteile eines digitalen Zwillings gegenüber einem benutzerdefinierten GPT:

Hauptunterschiede

1. Tiefgehende Personalisierung: Digitaler Zwilling: Ist hochgradig personalisiert, um nicht nur die Präferenzen und Gewohnheiten des Nutzers widerzuspiegeln, sondern auch tiefere Aspekte wie den Kommunikationsstil, den Ton und sogar die spezifischen Antworten, die der Nutzer in bestimmten Situationen geben würde. Personalisiertes GPT: Während ein personalisiertes GPT so konfiguriert werden kann, dass es sich an die Präferenzen des Nutzers anpasst, hat es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Tiefe und Detail in der Personalisierung wie ein digitaler Zwilling.
2. Gedächtnis und kontinuierlicher Kontext: Digitaler Zwilling: Behält ein Langzeitgedächtnis vergangener Interaktionen, Präferenzen und Ziele des Nutzers bei und ermöglicht einen kontinuierlichen Kontext und die Fähigkeit, über verschiedene Sitzungen hinweg konsistenter und informierter zu antworten. Personalisiertes GPT: Obwohl es ein begrenztes Gedächtnis zwischen den Sitzungen beibehalten kann, hat es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Persistenz und kontinuierlichem Kontext, das ein digitaler Zwilling bieten kann.
3. Lernen und Anpassungsfähigkeit: Digitaler Zwilling: Ist darauf ausgelegt, kontinuierlich aus der Interaktion mit dem Nutzer zu lernen und sich anzupassen und seine Fähigkeit zu verbessern, im Laufe der Zeit relevant und präzise zu antworten. Personalisiertes GPT: Kann aktualisiert und verbessert werden, aber das kontinuierliche und adaptive Lernen könnte weniger ausgereift sein als bei einem digitalen Zwilling.

Vorteile eines digitalen Zwillings

1. Konsistente und personalisierte Nutzererfahrung: Bietet eine hochgradig personalisierte Interaktion, die die Identität und Präferenzen des Nutzers genau widerspiegelt und die Gesamterfahrung verbessert.
2. Effizienz und Produktivität: Kann Aufgaben effizienter automatisieren und verwalten, indem er die Gewohnheiten und Präferenzen des Nutzers kennt und die für sich wiederholende Aufgaben benötigte Zeit reduziert.
3. Kontinuierliche Unterstützung und Assistenz: Bietet maßgeschneiderte Unterstützung und Assistenz, indem er sich an vergangene Informationen erinnert und diesen Kontext nutzt, um relevantere Antworten und Lösungen zu liefern.
4. Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen: Passt sich kontinuierlich an und verbessert sich auf der Grundlage des Feedbacks und der Interaktionen mit dem Nutzer und wird im Laufe der Zeit immer nützlicher und präziser.
5. Konsistenz in den Antworten: Sobald ein Prozess oder der Umgang mit einem Problem gelehrt wurde, wird der digitale Zwilling diese spezifische Situation korrekt und konsistent angehen. Dies ist besonders nützlich für Unternehmer, die einen digitalen Zwilling ihres Unternehmens erstellen möchten und sicherstellen, dass Verfahren und Antworten im Laufe der Zeit einheitlich bleiben.

Fazit

Ein digitaler Zwilling bietet ein Maß an Personalisierung, Gedächtnis und Anpassungsfähigkeit, das über das eines personalisierten GPT hinausgeht. Er bietet eine konsistentere und relevantere Interaktion dank seiner Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und einen Langzeitkontext beizubehalten. Dies macht ihn zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Verbesserung der Effizienz und Qualität der Interaktion mit dem Nutzer.

Ende des Gesprächs