Großsprachmodelle im Fokus: Revolution der Textproduktion durch KI-Ghostwriting

In der heutigen digitalen Welt spielen Großsprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine immer wichtigere Rolle für die Textproduktion in verschiedensten Anwendungsbereichen. Diese Modelle, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, haben das Potenzial, Schreibprozesse zu revolutionieren, indem sie die Fähigkeit erlangen, Texte im Stil einzelner Nutzer zu verfassen – als digitale "Ghostwriter". Doch trotz ihrer fortschrittlichen Technologie stoßen Nutzer oft auf Herausforderungen im Umgang mit den LLMs, insbesondere wenn es an Personalisierung und Kontrolle mangelt.

Ein kürzlich vorgestelltes Konzept namens "GhostWriter" zielt darauf ab, die Kollaboration zwischen Menschen und KI im Schreibprozess durch Personalisierung und Nutzerkontrolle zu verbessern. GhostWriter nutzt LLMs, um den gewünschten Schreibstil der Nutzer implizit zu erlernen, während es gleichzeitig explizite Lehrmomente durch manuelle Stilbearbeitungen und Anmerkungen ermöglicht. In einer Studie mit 18 Teilnehmern, die GhostWriter für verschiedene Schreibaufgaben verwendeten, wurde beobachtet, dass das System den Nutzern hilft, personalisierte Textgenerationen zu erstellen und ihnen mehrere Möglichkeiten bietet, den Schreibstil des Systems zu steuern.

Die Forschung zeigt, dass die Einbindung von LLMs in den Schreibprozess nicht nur die Effizienz erhöht, sondern auch zu Fragen der Autorschaft und des Eigentums an den generierten Texten führt. In einer Studie, die von einem Team um die Medieninformatik-Expertin Fiona Draxler an der LMU München durchgeführt wurde, untersuchte man, inwieweit Nutzer sich als Autoren von KI-generierten Texten sehen und diese als ihr Eigentum betrachten. Es zeigte sich, dass das empfundene Eigentum an einem Text steigt, je stärker die Nutzer am Schreibprozess beteiligt sind.

Die Forscher weisen auf die Notwendigkeit hin, Transparenz in Bezug auf die Autorenschaft zu schaffen, um Glaubwürdigkeit und Vertrauen der Leser in KI-generierte Texte zu stärken. Dies ist besonders wichtig in einer Gesellschaft, in der Fake News und Verschwörungstheorien an der Tagesordnung sind. Die Studie fordert einfache und intuitive Wege zur Deklaration individueller Beiträge und zur Offenlegung der Generierungsprozesse.

Die zunehmende Verbreitung von LLMs wirft auch Fragen bezüglich der Verantwortung und der ethischen Aspekte von KI-gestützten Systemen auf. Es ist entscheidend, diese Modelle sorgfältig zu prüfen, da sie voreingenommen sein und unverantwortlich handeln können, was wiederum Menschen in großem Maßstab schaden kann. Eine Studie, die das erweiterte Prüfungstool AdaTest++ verwendet, zeigt, dass eine effektive Nutzung menschlicher Stärken wie Schematisierung, Hypothesenbildung und -prüfung möglich ist. Die Teilnehmer konnten mit dem Tool eine Vielzahl von Ausfallmodi identifizieren, die in formellen Prüfungen aufgezeigt und zum Teil bisher unterberichtet wurden.

Die Forschung auf diesem Gebiet ist von entscheidender Bedeutung, da sie nicht nur zur Verbesserung der Mensch-KI-Interaktion im Bereich des Schreibens beiträgt, sondern auch dazu, wie wir KI-Systeme in zukünftigen soziotechnischen Systemen einsetzen und gestalten. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat Richtlinien für die Verwendung von KI in der Sprachverarbeitung veröffentlicht, die darauf abzielen, die Sicherheit und Fairness von KI-Systemen zu gewährleisten.

Angesichts der rasanten Entwicklung und des zunehmenden Einsatzes von LLMs ist es entscheidend, dass wir die Wechselwirkungen zwischen Menschen und KI verstehen und gestalten. Dies umfasst nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die sozialen, psychologischen und ethischen Implikationen, die mit der Verwendung dieser mächtigen Werkzeuge einhergehen.

Bibliographie:
1. AK, @_akhaliq. GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences Through Personalization and Agency. Huggingface Co Papers. 2023.
2. Rastogi, Charvi et al. Supporting Human-AI Collaboration in Auditing LLMs with LLMs. arXiv:2304.09991. 2023.
3. Draxler, Fiona et al. Who wrote it? The AI ghostwriter effect. Ludwig-Maximilians-Universität München. 2023.
4. Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik. AI in Language Processing. 2023.