Künstliche Intelligenz und internationale Kooperation

Ein Pilotprojekt mit ChatGPT 

Ziel war es, ein zentrales Problem internationaler Projekte zu lösen: die Sprache der Arbeitsgruppe zu vereinheitlichen, um die Kooperation zu ermöglichen. Das Netzwerk Kunsthandwerk, aus italienischen und deutschen Partnern bestehend, die jeweils die Sprache des anderen nicht sprechen, möchte gemeinsam einen internationalen Lehrgang „Handwerk 4.0“ entwickeln. Dafür mussten sie sich zunächst mit den Ausbildungswegen und Angeboten beider Länder vertraut machen, um eine gemeinsame Wissensbasis zu schaffen. Diese Aufgabe erforderte den Austausch zahlreicher Dokumente in beiden Sprachen, die alle Partner verstehen mussten, um effektiv zusammenzuarbeiten. Wie konnten diese Dokumente für die gesamte Gruppe zugänglich und verständlich gemacht werden? Angesichts der Datenmenge erkannten die Teilnehmer schnell, dass sie viel Zeit für Übersetzungen und das Extrahieren relevanter Informationen aufwenden müssten. Diese erste Phase hätte den Großteil des Projekts beansprucht und wenig Zeit für die eigentliche Entwicklung gelassen. Wie konnte der Informationsaustausch erleichtert und auf das Wesentliche fokussiert werden?

ChatGPT-Experiment: wie es aufgebaut wurde und wie es funktioniert

Das Netzwerk fand durch einen Pilotversuch mit den Sprachmodellen von OpenAI eine Lösung. In der kostenlosen Version von OpenAIs ChatGPT beziehen die Sprachmodelle Informationen aus Trainingsdatensätzen und dem World Wide Web. Auf Anfrage kann ChatGPT die Quellen angeben, doch im Voraus lässt sich nicht festlegen, welche Daten für eine bestimmte Frage ausgewählt werden.

Das Netzwerk nutzte daher eine weniger bekannte Funktion von OpenAI: die Möglichkeit, einen maßgeschneiderten GPT (Generative Pre-trained Transformer) zu erstellen. Mit der Premium-Version kann man personalisierte GPT-Instanzen aufsetzen, die wie ein normales Chatfenster funktionieren, aber nur auf bereitgestellte Informationen zugreifen und festgelegte Regeln (Systemprompt) befolgen. Man kann validierte Dokumente manuell hochladen und den GPT damit „füttern“: Dieses geschlossene System aus zuverlässigen Quellen wird zur Datenbank, aus dem der GPT Antworten generiert. Blockiert man hierbei den Internetzugang, greift die GPT-Instanz nur auf die hochgeladenen Quellen zu. Dank des integrierten Übersetzungssystems kann der GPT in jeder Sprache antworten und umgeht so das Übersetzungsproblem.

Die italienischen und deutschen Partner luden alle relevanten Dokumente in die personalisierte GPT hoch. Anstatt viele Dokumente zu übersetzen, um relevante Informationen zu extrahieren, kann jeder Partner das GPT direkt befragen, z.B.: „Welcher Ausbildungsweg ist in Deutschland für das Berufsbild Keramiker vorgesehen? “ Das GPT sucht in den Dokumenten nach relevanten Informationen und formuliert schnell eine kohärente Antwort. Anstatt sich um die Übersetzung der Informationen zu kümmern, kann jeder Partner in seiner Sprache mit dem GPT kommunizieren, selbst wenn die Informationen ursprünglich in einer anderen Sprache vorlagen. Anstatt die Quellen zu überprüfen, aus denen der GPT seine Antworten generiert, kann jeder Partner das GPT bitten, den Namen des Dokuments anzugeben, aus dem die Informationen stammen.

So hat das Netzwerk seine Arbeit effizienter gestaltet, Zeit und Energie gespart: Das bereitgestellte GPT übernahm den Aufbau einer gemeinsamen Wissensbasis und harmonisierte die Sprache innerhalb des Netzwerks. Eine Erfahrung, die sich auf andere Bereiche und Arbeitsgruppen übertragen lässt. Inzwischen konnten weitere GPTS zu fachlichen Themen erarbeitet und umgesetzt werden.