Mensch oder KI – wer hats geschrieben?

Gastbeitrag von GPT-3, DeepL und DALL·E 2

In den letzten Jahren haben die rasanten Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) die Menschen zunehmend vor die Herausforderung gestellt, zwischen von KI und von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden. Besonders deutlich wird dieser Trend im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wo KI-gesteuerte Programme Texte generieren können, die sich nicht von Menschen erstellten Inhalten unterscheiden lassen.

Diese Herausforderung wird immer komplexer, da die KI-gesteuerten Programme immer ausgefeilter werden und nun in der Lage sind, Texte zu generieren, die vielfältiger, komplexer und überzeugender sind als je zuvor. So sind KI-gesteuerte Programme heute in der Lage, stilistisch abwechslungsreiche Texte zu produzieren, da sie verschiedene Schreibstile nachahmen und sogar subtile Bedeutungsnuancen einbeziehen können. Dadurch ist es für Menschen schwierig geworden, den Unterschied zwischen KI-generierten und von Menschen erstellten Inhalten zu erkennen.

Die Herausforderung, zwischen KI-generierten und von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden, wird in Zukunft noch größer werden. Die KI-Technologie wird immer fortschrittlicher, und die daraus resultierenden KI-gesteuerten Programme werden immer ausgefeilter und sind in der Lage, Inhalte zu produzieren, die nicht von denen eines Menschen zu unterscheiden sind. Dies bedeutet, dass es immer schwieriger wird, zwischen menschlichen und von KI erzeugten Inhalten zu unterscheiden.

Diese Herausforderung hat weitreichende Auswirkungen. Sie könnte beispielsweise in Bereichen wie dem Urheberrecht und bei juristischen Dokumenten zu Verwirrung führen, da es schwierig ist zu erkennen, wer die Rechte an einem Inhalt besitzt, der nicht von einem durch KI erzeugten Inhalt zu unterscheiden ist. Außerdem könnte das Vertrauen in KI-generierte Inhalte sinken, da es schwierig ist, die Authentizität der Inhalte zu überprüfen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die zunehmende Schwierigkeit, zwischen menschlichen und von KI generierten Inhalten zu unterscheiden, ein wachsendes Problem mit weitreichenden Folgen darstellt. Es wird immer schwieriger, zwischen KI-generierten und von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden, und dies wird in Zukunft noch schwieriger werden. Da die KI-Technologie immer fortschrittlicher wird, ist es wichtig, dass Schritte unternommen werden, um sicherzustellen, dass die Vertrauenswürdigkeit und Authentizität von KI-generierten Inhalten überprüft werden kann.

Beispiele

Ein Beispiel für einen Bereich, in dem es bereits schwierig ist, zwischen menschlichen und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden, ist der Bereich der Nachrichtenmedien. KI-generierte Nachrichten werden immer häufiger und sind oft nicht von denen zu unterscheiden, die von menschlichen Journalisten verfasst werden.

Ein weiteres Beispiel ist der Bereich des Marketings. KI-generierte Marketingkampagnen können Inhalte erstellen, die sehr zielgerichtet und auf den Verbraucher zugeschnitten sind, so dass es schwierig ist, zwischen dem, was von Menschen und dem, was von Maschinen erstellt wurde, zu unterscheiden.

Schließlich werden KI-generierte Inhalte auch in der Unterhaltungsbranche immer häufiger eingesetzt. KI-generierte Filme, Fernsehsendungen und Videospiele werden immer realistischer, so dass es schwierig wird, zwischen dem, was von Menschen und dem, was von Maschinen geschaffen wurde, zu unterscheiden.

Weiterführendes von ÖFIT:

ÖFIT-Trendsonar: Künstliche Intelligenz

Wer KI einsetzen will, muss die zugrunde liegenden Technologien kennen und bewerten können. Das ÖFIT-Trendsonar Künstliche Intelligenz erlaubt den direkten Vergleich von derzeitigen und zukünftigen Technologietrends.

Christian Welzel, Dorian Grosch (2018)

Zur Publikation

KI im Behördeneinsatz – Erfahrungen und Empfehlungen

Mit künstlicher Intelligenz verbinden sich große Erwartungen ebenso wie Skepsis und tiefsitzende Befürchtungen – gerade auch beim Einsatz in der öffentlichen Verwaltung. Diese Studie hat sich mit vielen Facetten und Beispielen befasst und daraus eine systematische Bewertung der KI-Landschaft in der deutschen Verwaltung entwickelt. Sie liefert viele praktische Hinweise für die zukünftige Gestaltung.

Jan Engelmann, Michael Puntschuh (2020)

Zur Publikation

Innovationsfelder Öffentlicher IT 2019/2020

Was sind die wesentlichen Innovationsfelder der öffentlichen IT? Wo bieten sich Chancen, wo lauern Risiken? Um diese Fragen zu beantworten, haben wir in einer Datenanalyse fünf wesentliche Innovationsfelder der öffentlichen IT identifiziert.

Silke Cuno, Jan Gottschick, Dorian Grosch, Jan Dennis Gumz, Karoline Krenn, Nicole Opiela, Jens Tiemann, Mike Weber, Christian Welzel, Armin Wolf (2019)

Zur Publikation