ChatGPT und Bard – zwei Programme, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren.

Was ist eigentlich künstliche Intelligenz und wo kann sie eingesetzt werden?

Künstliche Intelligenz ist vielfältig. Sie beschreibt die Fähigkeit von Computern und Maschinen, menschenähnliche Intelligenzleistungen auszuführen.

Hierzu zählen die Fähigkeiten zur:

• Wahrnehmung
• Lernen
• Entscheidungsfindung
• Sprachverarbeitung und
• Problemlösung

Ein Computerprogramm wird so programmiert, dass es Muster in den abgefragten Daten erkennt. Darauf basierend trifft es automatische Entscheidungen oder führt Handlungen aus.

Heute wird KI bereits in vielen Bereichen eingesetzt. Sie führen unter anderem dazu, menschliche Fehler zu reduzieren und effizientere Prozesse zu schaffen. Dies schafft neue Möglichkeiten für Innovationen, welche die Produktivität eines Unternehmens deutlich steigern können.

Eine spezielle Unterart der KI ist die Sprach-KI. Sie wir zur Texterstellung verwendet. Beispiele hierfür liefern „ChatCPT“ von Microsoft und „Bard“, ein neues Modell, das von Google vorgestellt wurde. Beide haben in der KI-Community bereits viel Aufmerksamkeit erreicht haben. Sie wurden zur Textgenerierung in vielen verschiedenen Anwendungsfällen entwickelt.

Welche Vorteile und Potenziale bieten ChatGPT und Bard?

Die beiden Modelle unterscheiden sich in einigen Punkten:

ChatGPT ist ein sehr großes Modell mit über 175 Milliarden Parametern. Es wurde speziell für die Erstellung von Chatbots entwickelt. Das Modell ist sehr rechenintensiv und fordert viele Ressourcen, um es zu trainieren und zu betreiben. Gleichzeitig ist ChatCPT in der Lage, sehr komplexere und nuancierte Texte auf sachlicher Ebene zu generieren. Die Ausspielung basiert auf einem unidirektionalen Modell, bei dem der Text in Sequenzen erstellt wird, die aufeinander basieren. Die Grundlage bilden Texte aus dem Internet und verschiedenen Online-Kommunikationsplattformen.

Bard basiert hingegen auf 12 Millionen Parametern, die für die Generierung von literarischen Texten wie Gedichten, Geschichten und Romanen ausgelegt sind. Der Schreibstil ist kreativ und poetisch ausgerichtet. Es setzt auf ein bidirektionales Modell, das sowohl auf vorherigen als auch auf zukünftigen Wörtern basiert, um Texte zu generieren. Dabei entsteht ein starker Bezug zwischen den verschiedenen Teilen des Textes, was zu einer logisch zusammenhängenden Erzählung führt. Bard basiert auf Texten aus der klassischen Literatur und Poesie. Folglich hängt der generierte Text stark von den verwendeten Daten ab.

Ein weiterer wichtiger Punkt bei der Textgenerierung ist die Qualität des Outputs. In der Qualität der generierten Texte scheinen beide Modelle sehr ähnlich zu sein. Es werden qualitativ hochwertige Texte erzeugt, die schwer von Texten eines menschlichen Autors, zu unterscheiden sind. Beide Modelle basieren auf der Verarbeitung großer Mengen an Textdaten, um ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

KI in der Werbung: eine Alternative zu den klassischen Autoren?

Auch in der Werbung bietet Anwendung von Sprach-KI Möglichkeiten, potenzielle Kunden anzusprechen und zu beeinflussen. Werbetreibende können mit der Verwendung personalisierte Werbebotschaften erstellen, die auf den individuellen Vorlieben und Bedürfnissen des Kunden basieren.
Ein Beispiel hierfür liefern gängige Social-Media-Plattformen. Hier können personalisierte Texte erstellen, die auf Daten basieren, die die Plattformen in der Vergangenheit bereits über die Benutzer gesammelt haben. So spielen auch Faktoren, wie demografische Daten, Interessen, Likes und deren Suchverhalten eine Rolle für die Art der ausgespielten Werbemaßnahme. Damit kann gezielt auf die Bedürfnisse und Interessen der jeweiligen Kunden eingegangen werden, was die Wirksamkeit der Anzeige deutlich erhöht.

Fazit

ChatGPT und Bard sind zwei beeindruckende Modelle zur Textgenerierung. Auf unterschiedliche Weise werden beachtliche Ergebnisse erzielt, die die Effizienz und Produktivität der Texterstellung steigern können. Obwohl sie auf unterschiedlichen Architekturen basieren und für verschiedene Anwendungen optimiert sind, können beide Modelle dazu beitragen, neue kreative Möglichkeiten zu erschließen.

Trotzdem ist es wichtig, die Stärken und Grenzen beider Modelle zu verstehen. Um sicherzustellen, dass die bestmöglichen Ergebnisse erzielt werden, ist ein verantwortungsvoller Umgang mit den Modellen essenziell.