KI-Sprachmodelle: Produktivitätsschub mit Nebenwirkungen?  — BVDW-Whitepaper erklärt Funktionen, Chancen und Herausforderungen

Ein Berufsleben ohne ChatGPT, LLaMA oder Gemini? Das ist für viele heute nur noch schwer vorstellbar. Wie funktionieren große KI-Sprachmodelle? Welche Vorteile bringen sie? Und vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen beim Einsatz?

Das Whitepaper “Large Language Models: Potenziale, Prinzipien und Perspektiven” des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. gibt Antworten auf diese Fragen. Die wichtigsten Inhalte haben wir hier zusammengefasst.

Komplexe sprachliche Strukturen verarbeiten

Large Language Models (LLMs) wurden speziell für die Verarbeitung von menschlicher Sprache entwickelt. Während klassische LLMs ausschließlich textbasiert arbeiten, können multimodale Systeme auch Bilder, Audio oder andere Medienformate verarbeiten. Dafür greifen sie auf spezialisierte Komponenten außerhalb des eigentlichen Sprachmodells zurück.

Die Funktionsweise von Large Language Modellen lässt sich in fünf Schritte unterteilen: 

1. Datasets: Die Grundlage von LLMs ist eine große Menge an Textdaten aus Büchern, Webseiten, Artikeln, Foren u. v. m. Diese Daten liefern die statistischen Muster, die das Modell im Training erlernt.
2. Deep Learning: Mittels Deep-Learning-Algorithmen werden neuronale Netzwerke trainiert. Diese sind in der Lage, die Struktur und Bedeutung von Sprache zu erfassen. Je tiefer und komplexer das Netzwerk, desto leistungsfähiger das Modell.
3. Transformer Architecture: Die sogenannte Transformer-Architektur bildet das technische Herzstück moderner LLMs. Ihr zentrales Element ist der Attention-Mechanismus. Dieser ermöglicht es, Bedeutungsbeziehungen zwischen Wörtern kontextabhängig zu analysieren.
4. Self-supervised Learning: LLMs lernen weitgehend selbstständig. Beim „self-supervised learning“ erzeugen sie aus vorhandenen Texten eigene Trainingsaufgaben – etwa, indem sie fehlende Wörter oder Sätze vorhersagen. Dafür sind keine aufwendig gelabelten Daten notwendig. 
5. Fine-Tuning: Nach dem Grundtraining wird das Modell in einem weiteren Schritt auf spezifische Aufgaben oder Domänen angepasst. Dieses Fine-Tuning macht das Modell gezielter einsetzbar. 

Zwischen Prozesseffizienz und Bias 

LLMs können in so gut wie jeder Branche eingesetzt werden und auf unterschiedliche Weise zur Effizienz beitragen. Der Mehrwert großer Sprachmodelle ist dort am größten, wo Sprache, Text oder Kommunikation im Zentrum stehen und Prozesse bereits digitalisiert sind – beispielsweise in der Content-Erstellung, Datenanalyse und -recherche oder im Kundenservice. In diesen Bereichen steigern sie die Produktivität und senken die Kosten, indem sie textbasierte Aufgaben mit wenig manuellem Aufwand schnell automatisieren.  

Neben dem Nutzen macht der BVDW in seinem Whitepaper auch auf Hürden aufmerksam, die im Umgang mit KI-Sprachmodellen entstehen können:  So ist eine der größten Schwachstellen die mangelnde Transparenz der Ausgaben. Durch diese „Black Box“ muss die Ausgabe immer noch einmal manuell überprüft werden. Zudem basieren LLM-generierte Antworten auf Wahrscheinlichkeiten – und nicht auf echtem, menschlichem Wissen oder Verständnis. So kann es dazu kommen, dass große Sprachmodelle gelegentlich „halluzinieren“: Sie erzeugen plausible, aber faktisch falsche Inhalte. Zudem sind Text-Ausgaben von LLMs häufig durch die gesellschaftlichen Vorurteile aus ihren Trainingsdaten geprägt. Dieser Bias kann zu diskriminierenden Inhalten führen. 

Zukunft von LLMs: Schwachstellen sinken, Zugänglichkeit steigt

Das Whitepaper des KI-Ressorts im BVDW verdeutlicht zudem die Entwicklung von Large Language Modellen: Von den Grundbausteinen, über die großen Durchbrüche moderner LLMs bis hin zur Entstehung von Multiagentensystemen. Der BVDW unterstreicht dabei kontinuierlich die steigende Relevanz großer KI-Sprachmodelle für den Berufsalltag: Large Language Modelle verbessern Prozesse, optimieren Ressourcen, sparen Geld.

LLMs werden zunehmend umfangreicher, reflektierter und transparenter. Fallstricke, die heute existieren, sinken stetig. Der Einsatz großer KI-Sprachmodelle wird dank Open-Source-Modellen und günstigeren Cloud-Lösungen auch für kleinere Unternehmen und neue Märkte immer zugänglicher. Die Skalierbarkeit steigt und bietet Vorteile für KI-Anbieter und LLM-Nutzer gleichermaßen. Dadurch werden große KI-Sprachmodelle auch zukünftig zum Schlüssel zu mehr Effizienz und Produktivität.