Warum GPT-3 kein Trick ist

Wenn ich Bekannten von meinen GPT-3-Experimenten erzähle, kommt fast immer dieselbe Reaktion: „Ist das nicht einfach wie die Textvorschläge auf dem Handy, nur größer?" Ich verstehe, woher der Gedanke kommt, aber ich finde ihn zu kurz gedacht.

Ja, im Kern sagt vorher, wie auch bei der Autovervollständigung auf dem Handy, das Modell vorher, welches Wort als Nächstes wahrscheinlich kommt. Der Unterschied liegt in der Größe und in dem, was daraus entsteht, wenn man diesen Mechanismus groß genug skaliert. Bei genug Daten und genug Rechenleistung entsteht aus „nur Wörter vorhersagen" etwas, das wie Verständnis wirkt. Nicht ist — da bin ich vorsichtig mit dem Wort — aber wirkt.

Der entscheidende Punkt für mich: Es ist egal, ob man es philosophisch „echtes Verständnis" nennt oder nicht. Was zählt, ist das Ergebnis. Und das Ergebnis ist, praktisch gesehen, für viele Aufgaben kaum noch von einem Menschen zu unterscheiden. Diese Unterscheidung — simuliertes versus echtes Verständnis — wird für die praktischen Konsequenzen fast bedeutungslos, wenn die Ausgabe gleich gut ist.

Ich glaube, wir stehen relativ am Anfang von etwas, das in fünf, zehn Jahren völlig normal sein wird — mit Maschinen über Sprache zusammenzuarbeiten, nicht nur Befehle einzutippen. Ich will einer der Ersten sein, die das verstehen, nicht einer der Letzten.

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