Machine Learning und ökologische Effizienz: Innovation und Kritik im Dialog

Bild aus Hagmann et al. (2008), CC BY 3.0, Wikipdia.


Zur Zeit entwickeln sich die Fähigkeiten von Maschinen komplexe Probleme zu lösen rasant weiter. Aktuellstes Beispiel ist GPT-3, ein künstliches neuronales Netz, das von OpenAI entwickelt wurde und 175 Milliarden Parameter umfasst. GPT-3 ist ein Computermodell, das menschliche Sprache verarbeiten und ausgeben kann. GPT-3 kann fiktive Texte erzeugen, juristischen Fachjargon in Alltagssprache übersetzen oder Programmcode schreiben. Die Mächtigkeit dieses Systems wird auch in philosophischen Fachkreisen diskutiert. Auf diese Diskussion wiederum hat der Philosoph Raphaël Millière GPT-3 Antworten verfassen lassen. Eine sehr interessante Diskussion dazu findet man im Heise-Journal. GPT-3 ist sicher beeindruckend aber man sollte sich auch nicht vorschnell täuschen lassen. Wenn man den Eindruck hat, einer intelligenten Maschine gegenüber zu stehen, heißt dies nur, dass diese sehr überzeugend ist. Über ihr Verständnis von Sprache oder gar Intelligenz im Allgemeinen, sagt dies nur begrenzt etwas aus.

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