Noch bevor ChatGPT eine große Sache wurde, wurde ich von einem langjährigen Kunden, mit dem ich zusammengearbeitet hatte, durch eine generative Textual content-KI ersetzt.
Der Kunde warfare meine vertrauenswürdige Einnahmequelle. Sie zahlten zwar nicht besonders intestine, boten aber konstante Arbeit an, was mir Stabilität in der unsicheren freiberuflichen Branche verschaffte.
Ich erinnere mich noch daran, wie sie mir die Nachricht überbrachten.
Er kam auf mich zu und fragte, ob ich mit dem Schreiben fortfahren und einige Redaktionsjobs übernehmen könne. Und nachdem ich zugestimmt hatte, sagte er: „Hoffentlich beleidigt Sie das nicht, aber wir wechseln zu einem KI-Autor.“ Er wollte, dass ich (mit einer enormen Gehaltskürzung) die von der KI generierten Inhalte bearbeite.
Ich wurde auf eine bloße Rolle der „Qualitätskontrolle“ reduziert. Ich musste lediglich sicherstellen, dass die KI nützliche Dinge ausgibt.
Während ich eine Weile verzweifelte und dachte, dass dies das Ende meiner Karriere als freiberuflicher Autor bedeuten würde, wurde mir klar, dass die einzigen Jobs, die mich ersetzten, die einfachen, Search engine marketing-optimierenden Schreibjobs waren.
Abgesehen von ein paar schlecht bezahlten Jobs blieben die Marketingberufe, die auf kreativem Schreiben basieren, bestehen.
Und selbst wenn neuere und beeindruckendere Technologien wie ChatGPT auf den Markt kommen, bleibt die zugrunde liegende Idee bestehen.
Diese großen Sprachmodelle werden auf riesigen Datensätzen menschlicher Sprache trainiert. Und da es sich bei diesen Datensätzen um vorhandene Wörter handeln muss, sind die Modelle von Natur aus normativ.
Daher können sie (egal wie innovativ es auch sein magazine) nur das nachahmen, was bereits in ihrem Datensatz vorhanden ist. Die für kreative Schreibaufgaben erforderliche Kreativität und Einfallsreichtum sind durch nichts zu ersetzen.
Anstatt die Texteingaben wirklich zu verstehen, funktionieren diese großen Sprachmodelle, indem sie Sprachmuster erkennen und den Wörtern, die sie „studieren“, Wahrscheinlichkeiten zuordnen.
Sogar für die Transformer-Modelle (die in ChatGPT verwendet werden, wobei GPT ein ist Akronym für Generative Pre-trained Transformer), die darauf abzielen, den Kontext zu verstehen Betrachten der Position eines Wortes in einem Satz (Beispielsweise betrachtet ein Transformatormodell den Satz „es ist ein Affe“ und verknüpft „Affe“ mit „es“, sodass das Modell lernen kann, dass „es“ ein Pronomen ist, das für „Affe“ verwendet wird). nicht wirklich verstehen.
„Stellen Sie sich einen englischen Muttersprachler vor, der kein Chinesisch kann, eingesperrt in einem Raum voller Kisten mit chinesischen Symbolen (einer Datenbank) und einem Buch mit Anweisungen zur Manipulation der Symbole (dem Programm). Stellen Sie sich vor, dass Personen außerhalb des Raums andere chinesische Symbole einsenden, die der Particular person im Raum unbekannt sind und Fragen auf Chinesisch sind (die Eingabe). Und stellen Sie sich vor, dass der Mann im Raum durch Befolgen der Anweisungen im Programm in der Lage ist, chinesische Symbole zu verteilen, die die richtigen Antworten auf die Fragen darstellen (die Ausgabe). Das Programm ermöglicht es der Particular person im Raum, den Turing-Check zum Verstehen von Chinesisch zu bestehen, aber sie versteht kein Wort Chinesisch.“ (Searle 1999)
Wie John Searle in seinem „Chinese language Room Argument“ argumentiert, versteht das Modell es nicht wirklich, egal wie umfassend das neuronale Netzwerk ist, das für das große Sprachmodell erstellt wurde.
Stattdessen durchläuft es eine Reihe vorprogrammierter Anweisungen und reagiert ohne Absicht.
Das Modell sagt die wahrscheinlichsten Wörter und Phrasen basierend auf den gelernten Mustern voraus, ohne Bedeutung, Ideen oder die konzeptionellen Zusammenhänge zwischen Wörtern zu verstehen.
In Kombination mit der Tatsache, dass die Modelle darauf ausgelegt sind, grammatikalisch korrekten Textual content zu generieren, der eine Frage beantwortet (und nicht auf die Generierung neuer Ideen mit offenem Ende), wird das kreative Potenzial des Modells unterdrückt.
Wortkombinationen, die selten verwendet werden, werden von dieser KI nicht weggeworfen.
Beispielsweise sind „minzige Flammen“, „helles Schwarz“ und „leiseste Rockmusik“ Phrasen, die innovativ sind und wahrscheinlich nicht von einem KI-Modell erwartet werden (Okay, ich weiß, dass diese Phrasen auch ziemlich bedeutungslos sind, aber modern Oxymorone und das Zusammenfügen inkompatibler Ideen sind nicht regular und werden von den normativen Wortmodellen nicht zurückgegeben).
Auf der Glockenkurve optimieren die KI-Designer das Modell, um Ergebnisse zu erzielen, die im Median liegen (der schwarze Pfeil). Schließlich wollen sie das Risiko verringern, Unsinn zu erzeugen (die roten Pfeile).
Dies bedeutet jedoch, dass das Modell auch viel weniger wahrscheinlich eine modern Sprache generiert, die die menschliche Kreativität nachahmt (die grünen Pfeile). Hier werden kreative Advertising and marketing-Slogans und -Phrasen erstellt.
Darüber hinaus hat KI im Gegensatz zu menschlichen Schriftstellern kein menschliches Leben geführt und hat überhaupt keine Ahnung, wie die Welt funktioniert.
Diese Modelle haben keine Gewürze wie persönliche Anekdoten und skurrile Verknüpfungen zwischen Ideen, mit denen sie ihre Texte würzen können.
Sie können lediglich Inhalte wiederholen, die bereits unzählige Male im Web veröffentlicht wurden.
Natürlich macht mir die Geschwindigkeit, mit der die Technologie voranschreitet, Sorgen.
Wie jeder Autor da draußen habe ich Angst, eines Tages durch eine KI ersetzt zu werden. Ich mache mir Sorgen, dass alles, was ich lese, von einer seelenlosen KI generiert wird, die nur ein paar Minuten braucht, um einen Roman zusammenzustellen.
Aber die Realität ist, dass ein großes Sprachmodell, das normativ sein will, auf jeden Fall niemals in der Lage sein wird, die menschliche Erfahrung, das kulturelle Wissen und die Kreativität zu reproduzieren, die für innovatives, überzeugendes und bewegendes Schreiben erforderlich sind.
Und wie ich die Erfahrung gemacht habe, kann KI tatsächlich dazu beitragen, unser Schreiberlebnis zu verbessern.
Vorbei sind die Zeiten, in denen ich Dinge schreibe, nur um die Search engine marketing eines Blogs zu verbessern.
Jetzt kann ich mich darauf konzentrieren, über Dinge zu schreiben, die mir am Herzen liegen und die ich erlebt habe, und Zeit damit verbringen, meine kreativen Kräfte zu nutzen, um modern Werke zu schreiben.
Egal wie brillant die KI wird, ein normativer Autor wird Sie, den kreativen Autor, niemals übertreffen.
