Was ich mit GPT-3 ausprobiert habe (und was mich wirklich erschreckt hat)

Seit meinem letzten Beitrag habe ich mit dem GPT-3-Zugang weitergetestet, mittlerweile fast jeden Tag ein bisschen. Ich will hier ein paar konkrete Dinge festhalten, die ich ausprobiert habe, weil ich glaube, dass ich das in ein paar Jahren gerne nachlesen möchte.

Ich habe dem Modell die Eckdaten eines Kundenprojekts gegeben — Branche, Zielgruppe, ein paar Stichpunkte — und um einen Entwurf für eine Über-uns-Seite gebeten. Das Ergebnis brauchte Überarbeitung, keine Frage, es klang an manchen Stellen zu generisch. Aber als erster Aufschlag, als Grundlage zum Weiterarbeiten, hätte es mir locker eine halbe Stunde Arbeit gespart.

Ich habe es gebeten, eine E-Mail an einen unzufriedenen Kunden in einem ruhigen, deeskalierenden Ton zu formulieren, basierend auf ein paar Stichpunkten zur Situation. Das Ergebnis war so gut, dass ich es fast unverändert hätte abschicken können. Das hat mich tatsächlich etwas erschreckt — nicht weil die Technik schlecht war, sondern weil sie so gut war.

Und dann habe ich etwas gemacht, das mir im Nachhinein fast zu leicht vorkam: Ich habe das Modell gebeten, eine gefälschte, aber überzeugend klingende Produktbewertung zu schreiben. Es hat sie ohne zu zögern geliefert, flüssig, glaubwürdig, mit den richtigen kleinen unperfekten Details, die eine echte Bewertung ausmachen. Das ist der Moment, an dem ich verstanden habe, warum OpenAI bei GPT-2 vor Missbrauch gewarnt hat. Diese Technologie ist kein Spielzeug mehr. Sie kann in den falschen Händen ziemlich viel Schaden anrichten — gefälschte Bewertungen, Spam, Desinformation, in einem Ausmaß und einer Qualität, die es vorher so nicht gab.

Ich bin hin- und hergerissen zwischen Faszination und Unbehagen. Beides gleichzeitig, ohne dass sich das gegenseitig aufhebt.

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