Häufig gestellte Fragen
Eine Sammlung von typischen Fragen im Umgang mit generativer KI. Bei weiteren Fragen stehen wir gerne zur Verfügung unter .
Das System ist nicht "intelligent" im menschlichen Sinne, aber es hat sich gezeigt, dass es in einer Reihe von standardisierten Tests gut abschneidet.
Zum Beispiel hat OpenAI hat einige externe SeiteErgebnissecall_made für die erste Version von GPT-4 zusammengestellt. Oder es wird versucht ein externe SeiteRating von LLMscall_made zu erstellen, über die Fähigkeiten der verschiedenen Modelle. Viele sind sich einig, dass die externe SeiteFähigkeiten noch weiter steigen werdencall_made, um gute Resultate bei diversen Benchmark Tests zu erhalten.
Die Modelle werden anhand von grossen Datenmengen trainiert. Jedes somit verfügbare Modell hat einen letzten Stand, auf welches es trainiert wurde. Danach findet meist kein Training mehr statt, sondern die Inhalte werden mit aktuellen Daten bereichert.
Zum Beispiel wird nach einer Eingabe eine Internetsuche ausgeführt und die erhaltenenen Resultate werden als zusätzlichen Prompt in das LLM (lare language model) gespiesen. Oder es findet nach einer Eingabe ein Abgleich statt mit aktuell gespeicherten Daten, bevor dies als Gesamtes an das LLM weitergegeben wird.
Es ist wichtig zu betonen, dass die Modelle zwar nicht weiter trainieren, aber jegliche Daten, welche an ein LLM weitergegeben werden, für zukünftige Trainingszwecke verwendet werden können, falls dies nicht explizit über die Nutzungsbedingungen ausgeschlossen ist.
Dies ist nicht bekannt. - Die Daten bestehen aus öffentlich verfügbaren Daten, aber sicher auch aus Inhalten des frei verfügbaren Internets. Die Firmen geben zur Zeit nicht bekannt, mit welchen Daten genau ein Training durchgeführt wurde. Es ist aber bekannt, dass die benötigten Datenmengen so riesig sind, dass so viele Datenquellen wie nur möglich verwendet werden.
Zusätzlich können - falls nicht explizit eingeschränkt - all aktuell anfallende Zugriffsdaten (Anfragen, hochgeladene Dateien) für zukünftige Trainings verwendet werden. Hier ist Vorsicht geboten und muss auf die Nutzungsbedingungen geachtet werden.
Streng genommen, technisch und juristisch gesehen: nein. Ein Plagiat ist das nicht anerkannte Kopieren oder die Verwendung des geistigen Eigentums einer anderen Person. Solange der künstlichen Intelligenz keine Persönlichkeit zugewiesen wird, ist die Verwendung dieses Tools technisch gesehen genauso wenig ein Plagiat wie eine Google-Scholar-Suche, die Verwendung von Grammarly oder DeepL oder die Verwendung von R oder Python zur Durchführung grosser Berechnungen. Während Computerbibliotheken häufig zitiert werden, um die Autoren zu würdigen, wird im Allgemeinen von keinem dieser anderen Tools erwartet, dass sie gewürdigt werden - sie sind einfach nur Werkzeuge des Handwerks.
Die Ausgaben generativer KI müssen aber ganz genau auf mögliche Plagiate unter die Lupe genommen werden. Zudem soll je nach Einsatz von GenAI die Verwendung korrekt referenziert werden.
Nein, nicht zuverlässig. GenAI-Antworten sind das Ergebnis eines probabilistischen Algorithmus und daher im Allgemeinen nicht reproduzierbar. Die Antworten sind nicht einfach Fragmente des Textkorpus, der für das Training verwendet wurde, und daher können die Antwortpassagen nicht mit Google gefunden werden.
Auf lange Sicht wird jeder Versuch, generative KI-Tools zu bekämpfen, wahrscheinlich ein vergebliches Wettrüsten sein.
Wichtig ist, dass keine urheberrechtlich geschützten, privaten oder vertraulichen Informationen an generative KI-Werkzeuge weitergegeben werden, ausser dies ist ausdrücklich erlaubt. Mehr dazu unter Werkzeuge & Lizenzen.
Ja, es eröffnen sich viele neue Möglichkeiten. An der ETH verwenden wir zum Beispiel häufig LaTeX, und es scheint, dass das GPT Möglichkeiten bieten kann, um diese externe SeiteDokumente zugänglich zu machencall_made.
GenAI-Werkzeuge können plausibel klingende Noten und Begründungen für vorgegebene Rubriken und Notenskalen erstellen. In jedem Fall ist es an der ETH Zürich nicht erlaubt, Noten vollständig automatisch zu vergeben; KI könnte bei der Punktevergabe helfen, aber die Note muss immer von einem Menschen vergeben werden. Es wird empfohlen, das gewählte Vorgehen immer mit den Studierenden abzusprechen und jederzeit offenzulegen.