Von GPT zu multimodaler KI: Moderne KI-Funktionen verstehen

Als OpenAI 2018 GPT (Generative Pre-trained Transformer) vorstellte, konnten außerhalb der KI-Forschung nur wenige ahnen, wie dramatisch dies unsere Beziehung zur Technologie verändern würde. Das ursprüngliche GPT-Modell, trainiert anhand eines vielfältigen Korpus von Internettexten, zeigte überraschende Fähigkeiten bei der Generierung von kohärentem, kontextrelevantem Text aus einfachen Eingabeaufforderungen.
Was GPT revolutionär machte, war nicht nur seine Größe (obwohl seine 117 Millionen Parameter damals enorm erschienen), sondern auch seine zugrunde liegende Architektur. Das Transformer-Modell, das von Google-Forschern in ihrem Paper „Attention is All You Need“ vorgestellt wurde, erwies sich als bemerkenswert effizient bei der Verarbeitung sequentieller Daten wie Text. Im Gegensatz zu früheren rekurrenten neuronalen Netzen, die Token nacheinander verarbeiteten, konnten Transformer dank ihres Self-Attention-Mechanismus ganze Sequenzen gleichzeitig analysieren.

Diese parallele Verarbeitung beschleunigte nicht nur die Trainingszeiten, sondern ermöglichte es dem Modell auch, langfristige Abhängigkeiten im Text besser zu erfassen. Plötzlich konnte sich KI an das erinnern, was in vorherigen Absätzen erwähnt wurde, und die thematische Konsistenz über längere Ausgaben hinweg aufrechterhalten. Zum ersten Mal fühlte sich maschinengenerierter Text wirklich menschlich an.

War GPT ein Proof of Concept, so markierte GPT-2 den Moment, in dem die Öffentlichkeit das Potenzial von KI zu begreifen begann. GPT-2 wurde 2019 mit 1,5 Milliarden Parametern veröffentlicht und generierte so überzeugenden Text, dass OpenAI die vollständige Veröffentlichung zunächst aufgrund von Bedenken hinsichtlich eines möglichen Missbrauchs verzögerte. Das Modell konnte zusammenhängende Nachrichtenartikel schreiben, überzeugende Argumente entwickeln und sogar fiktive Geschichten mit konsistenten Charakteren und Handlungssträngen generieren.

Der eigentliche Wendepunkt kam jedoch 2020 mit GPT-3. Mit 175 Milliarden Parametern – mehr als 100-mal größer als GPT-2 – stellte es einen Quantensprung in seinen Fähigkeiten dar. Das Modell zeigte sogenannte „emergente Fähigkeiten“ – Fähigkeiten, für die es nicht explizit trainiert, sondern durch Skalierung und den Umgang mit vielfältigen Daten entwickelt wurde.

Bemerkenswerterweise zeigte GPT-3 rudimentäre Fähigkeiten zum „Few-Shot-Learning“. Mit nur wenigen Beispielen in der Eingabeaufforderung konnte es sich an neue Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung oder sogar einfaches Programmieren anpassen. Im KI-Bereich wurde allmählich erkannt, dass Skalierung nicht nur eine schrittweise Leistungssteigerung bedeutete, sondern die Leistungsfähigkeit dieser Systeme grundlegend veränderte.

So beeindruckend GPT-3 auch war, es produzierte dennoch Texte, die sachlich falsch, voreingenommen oder unangemessen sein konnten. Der nächste Durchbruch bestand nicht darin, Modelle zu vergrößern, sondern sie besser an menschliche Werte und Absichten anzupassen.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) kam hier ins Spiel. Diese Trainingsmethode führt menschliche Bewerter ein, die die Modellergebnisse bewerten und so eine Feedbackschleife schaffen, die der KI hilft zu verstehen, welche Antworten hilfreich, wahrheitsgemäß und harmlos sind. Mit RLHF trainierte Modelle wie ChatGPT und Claude erwiesen sich für alltägliche Aufgaben als deutlich nützlicher und reduzierten gleichzeitig schädliche Ergebnisse.

RLHF markierte einen entscheidenden Wandel in der KI-Entwicklungsphilosophie. Reine Vorhersagekraft reichte nicht mehr aus – Systeme mussten die Nuancen menschlicher Werte verstehen. Dieser Trainingsansatz half den Modellen, angemessen auf sensible Themen zu reagieren, unangemessene Anfragen abzulehnen und Unsicherheit auszudrücken, anstatt selbstbewusst Unwahrheiten zu äußern.

Während sich Textmodelle rasant weiterentwickelten, erforschten Forscher gleichzeitig, wie KI andere Modalitäten – Bilder, Audio und Video – verstehen könnte. Computer-Vision-Modelle wie DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion entstanden, die beeindruckende Bilder aus Textbeschreibungen generieren konnten.

Diese Systeme trainierten Diffusionsmodelle anhand riesiger Datensätze von Bild-Text-Paaren. Indem sie die Beziehung zwischen visuellen Konzepten und ihren Textbeschreibungen lernten, konnten sie Aufforderungen wie „ein surrealistisches Gemälde einer Schach spielenden Katze im Stil von Salvador Dali“ in entsprechende Bilder umwandeln.

Auch Spracherkennungsmodelle wurden immer präziser, und Text-to-Speech-Systeme waren kaum noch von menschlichen Stimmen zu unterscheiden. Die Videogenerierung, die sich noch in einem frühen Stadium befand, zeigte bereits vielversprechende Ergebnisse mit Systemen wie Runway ML Gen-2 und Google Lumiere.

Jede Modalität entwickelte sich rasant, doch blieben sie weitgehend eigenständige Systeme. Die nächste Revolution sollte die Vereinheitlichung dieser Fähigkeiten bringen.

Der Übergang zu echter multimodaler KI begann, als Forscher Systeme entwickelten, die mehrere Eingabetypen gleichzeitig verarbeiten und modalitätsübergreifend argumentieren konnten. Modelle wie GPT-4 Vision, Claude Sonnet und Gemini können nun Bilder und Text analysieren und so ein deutlich natürlicheres Interaktionsparadigma schaffen.

Diese Systeme können beschreiben, was sie in Bildern sehen, Text aus Dokumenten extrahieren, Diagramme und Grafiken analysieren und sogar visuelle Rätsel lösen. Ein Nutzer kann ein Foto der Zutaten in seinem Kühlschrank hochladen und fragen: „Was kann ich damit kochen?“ Die KI identifiziert dann die Zutaten und schlägt passende Rezepte vor.

Was echte multimodale Systeme von der bloßen Verknüpfung separater Modelle unterscheidet, ist ihr einheitliches Verständnis. Wenn Sie nach einem Element in einem Bild fragen, führt das System nicht nur eine separate Bilderkennung und anschließende Textgenerierung durch – es entwickelt ein integriertes Verständnis über alle Modalitäten hinweg. Dies ermöglicht komplexere Schlussfolgerungen, beispielsweise die Erklärung, warum ein Meme lustig ist, oder das Erkennen von Inkonsistenzen zwischen Text und Bildern.

Die Entwicklung effektiver multimodaler KI erfordert die Lösung komplexer technischer Herausforderungen. Verschiedene Datentypen haben grundlegend unterschiedliche Strukturen – Bilder sind räumliche Pixelraster, Audiodaten bestehen aus Wellenformen und Text aus sequentiellen Token. Wie lässt sich eine einheitliche Darstellung erstellen, die die Bedeutung dieser unterschiedlichen Formate erfasst?
Moderne multimodale Architekturen verwenden für jede Modalität spezialisierte Encoder, die die Rohdaten in einen gemeinsamen Darstellungsraum transformieren. Beispielsweise kann ein Bild von einem Vision Transformer (ViT) verarbeitet werden, der es in Patches zerlegt und in Einbettungen konvertiert, während Text separat tokenisiert und eingebettet wird. Diese unterschiedlichen Einbettungen werden dann in einen gemeinsamen Raum projiziert, wo das Kernmodell sie gemeinsam verarbeiten kann.
Diese „Turm-und-Brücke“-Architektur ermöglicht es Modellen, modalübergreifende Beziehungen zu erlernen – sie verstehen, wie Konzepte in der Sprache mit visuellen Merkmalen oder Audiomustern korrespondieren. Wenn GPT-4 Vision ein Wahrzeichen in einem Foto erkennt, kann es diese visuelle Darstellung mit seinem Textwissen über die Geschichte, Bedeutung und den Kontext des Ortes verknüpfen.
Der Trainingsprozess umfasst typischerweise umfangreiche Datensätze gepaarter Inhalte – Bilder mit Bildunterschriften, Videos mit Transkripten und andere ausgerichtete multimodale Daten. Durch das Lernen aus diesen Ausrichtungen erstellt das Modell eine interne Darstellung, in der verwandte Konzepte über verschiedene Modalitäten hinweg nah beieinander im Vektorraum abgebildet werden.

Die praktischen Anwendungen multimodaler KI verändern Branchen auf breiter Front:
Im Gesundheitswesen können Systeme medizinische Bilder neben Patientenakten und Symptomen analysieren, um die Diagnose zu unterstützen. Ärzte können Röntgenaufnahmen hochladen und gezielt Fragen zu möglichen Problemen stellen. Dadurch erhalten sie Erkenntnisse, die visuelle Analyse mit medizinischem Wissen kombinieren.
Im Bereich Barrierefreiheit unterstützt multimodale KI blinde Nutzer beim Verständnis visueller Inhalte durch detaillierte Beschreibungen und unterstützt gehörlose Nutzer durch Echtzeit-Transkription und -Übersetzung gesprochener Inhalte.
Im Bildungsbereich schaffen diese Systeme interaktive Lernerfahrungen, bei denen Schüler Fragen zu Diagrammen, historischen Fotos oder mathematischen Gleichungen stellen und auf ihren Lernstil zugeschnittene Erklärungen erhalten können.
Content-Ersteller nutzen multimodale KI, um ergänzende Inhalte zu generieren – sie schreiben Artikel und erstellen passende Illustrationen oder produzieren Lehrvideos mit synchronisierten Bildern und Kommentaren.
E-Commerce-Plattformen implementieren eine visuelle Suche, bei der Kunden ein Bild eines Produkts hochladen und ähnliche Artikel finden können, während die KI die passenden Hauptmerkmale beschreibt.
Am wichtigsten ist vielleicht, dass multimodale Systeme natürlichere Paradigmen der Mensch-Computer-Interaktion schaffen. Anstatt unsere Kommunikation an starre Computerschnittstellen anzupassen, können wir zunehmend auf die Art und Weise mit der Technologie interagieren, wie wir natürlich miteinander kommunizieren – durch eine fließende Kombination aus Wörtern, Bildern, Tönen und Gesten.

Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten weisen heutige multimodale KI-Systeme erhebliche Einschränkungen auf und werfen wichtige ethische Fragen auf.

Das visuelle Verständnis ist im Vergleich zur menschlichen Wahrnehmung noch oberflächlich. KI kann zwar Objekte identifizieren und Szenen beschreiben, übersieht aber oft subtile visuelle Hinweise, räumliche Zusammenhänge und kulturelle Kontexte, die Menschen sofort erkennen. Fordert man eine multimodale KI auf, ein komplexes technisches Diagramm zu erklären oder die Körpersprache auf einem Foto zu interpretieren, werden ihre Grenzen schnell deutlich.

Diese Systeme übernehmen zudem die in ihren Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen und verstärken diese manchmal. Gesichtserkennungskomponenten können bei bestimmten demografischen Gruppen schlechter abschneiden, oder visuelles Denken kann kulturelle Verzerrungen bei der Bildinterpretation widerspiegeln.

Datenschutzbedenken werden bei multimodalen Systemen verstärkt, da sie potenziell sensible Bild- und Audiodaten verarbeiten. Ein Nutzer könnte ein Bild teilen, ohne zu bemerken, dass es persönliche Informationen enthält, die die KI erkennen und möglicherweise in ihre Antworten einbeziehen kann.

Das vielleicht drängendste Problem ist das Potenzial multimodaler KI, überzeugende synthetische Medien zu erstellen – Deepfakes, die realistische Bilder, Videos und Audios kombinieren, um überzeugende, aber erfundene Inhalte zu erstellen. Da diese Technologien immer zugänglicher werden, steht die Gesellschaft vor dringenden Fragen zur Medienauthentizität und digitalen Kompetenz.

Die Entwicklung der KI-Fähigkeiten zeigt auch künftig keine Anzeichen einer Verlangsamung. Die nächste Grenze könnten wahrhaft multisensorische Systeme sein, die nicht nur Sehen und Hören, sondern auch Berührung, Geruch und Geschmack durch Sensorintegration und fortschrittliche Simulation berücksichtigen.

Aktuelle Forschung beschäftigt sich mit verkörperter KI – Systemen, die mit Roboterplattformen verbunden sind und physisch mit der Welt interagieren und Wahrnehmung mit Handlung verbinden können. Ein mit multimodaler KI ausgestatteter Roboter könnte Objekte visuell erkennen, verbale Anweisungen verstehen und seine Umgebung entsprechend manipulieren.

Wir sehen auch erste Arbeiten an KI-Systemen, die ein persistentes Gedächtnis bewahren und über längere Interaktionen kontextuelles Verständnis aufbauen können. Anstatt jede Konversation isoliert zu behandeln, würden diese Systeme eine kontinuierliche Beziehung zu den Nutzern aufbauen, sich an vergangene Interaktionen erinnern und Präferenzen im Laufe der Zeit erlernen.

Die vielleicht umwälzendste Entwicklung werden KI-Systeme sein, die komplexe modalitätsübergreifende Argumentationsketten ausführen können – ein mechanisches Problem erkennen, über physikalische Prinzipien nachdenken und Lösungen vorschlagen, die visuelles, textuelles und räumliches Verständnis integrieren.
Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden die Grenzen zwischen spezialisierten Werkzeugen und Allzweckassistenten immer mehr verschwimmen. Dies könnte zu KI-Systemen führen, die flexibel nahezu jede Informationsverarbeitungsaufgabe bewältigen können, die ein Mensch beschreiben kann.

Die Entwicklung von rein textbasierten GPT-Modellen zu den heutigen hochentwickelten multimodalen Systemen stellt eine der rasantesten technologischen Entwicklungen der Menschheitsgeschichte dar. In nur einem halben Jahrzehnt hat sich KI von spezialisierten Forschungsinstrumenten zu allgemein zugänglichen Systemen entwickelt, mit denen Millionen von Menschen täglich interagieren.

Diese Beschleunigung zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung, und wir befinden uns wahrscheinlich noch in den Anfängen der KI-Geschichte. Während sich diese Systeme weiterentwickeln, werden sie unsere Arbeitsweise, unser Lernen, unsere Kreativität und unsere Kommunikation grundlegend verändern.

Für Entwickler eröffnet das multimodale Paradigma neue Möglichkeiten zur Gestaltung intuitiverer und zugänglicherer Schnittstellen. Für Unternehmen bieten diese Technologien die Chance, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Für Einzelpersonen bietet multimodale KI leistungsstarke Werkzeuge für Kreativität, Produktivität und Informationszugang.

Um diese Zukunft zu meistern, müssen jedoch sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen sorgfältig abgewogen werden. Die effektivsten Anwendungen werden diejenigen sein, die die Stärken von KI nutzen und gleichzeitig ihre Schwächen berücksichtigen und so Mensch-KI-Kooperationen ermöglichen, die unsere kollektiven Fähigkeiten stärken.
Die Entwicklung von GPT zu multimodaler KI ist nicht nur eine technische Errungenschaft – sie verändert unser Verhältnis zur Technologie grundlegend. Wir entwickeln uns von Computern, die Befehle ausführen, zu Assistenten, die Kontext verstehen, Bedeutungen modalitätsübergreifend interpretieren und mit der Vielfalt und Vieldeutigkeit menschlicher Kommunikation umgehen. Dieser Wandel wird sich in den kommenden Jahren weiterhin auf überraschende und transformative Weise vollziehen.