Werden ChatGPT und Co. zum Game Changer in der Technischen Kommunikation?

Künstliche Intelligenz (KI) hat eine lange Geschichte hinter sich. Erstmals erwähnt wurde der Begriff im Zuge einer Wissenschaftskonferenz 1956 im US-Bundesstaat New Hampshire. Die Wissenschaftler waren der Meinung, dass Aspekte des Lernens sowie anderer Merkmale der menschlichen Intelligenz von Maschinen simuliert werden können. Der Programmierer John McCarthy schlug den Begriff „Künstliche Intelligenz“ vor. Während der Konferenz wurde zudem das erste KI-Programm der Welt geschrieben: „Logic Theorist“ schaffte es, mehrere Dutzend mathematische Lehrsätze zu beweisen.

Heute, fast 70 Jahre später, hat die KI schon unseren Alltag erobert: Wir bitten Alexa ganz selbstverständlich das Licht zu dimmen und Siri zeigt uns zentimetergenau die Route zu unserem Reiseziel. Aber auch in anderen Bereichen wird sich KI weiter durchsetzen:

• KI kann die Bewegung eines Autos prognostizieren und die Kollisionswahrscheinlichkeit reduzieren.
• KI kann Millionen von Bildern nach Krebsanzeichen durchsuchen.
• KI kann den Ausfall von Systemen und Maschinen voraussagen.
• KI zeigt, wie sich Warenströme unter bestimmten Bedingungen entwickeln.

Was lange als Science Fiction galt, ist heute Realität.

Auch in unserem Arbeitsumfeld hat die KI längst Einzug gehalten. Als sichtbarstes Beispiel hierfür kann die Maschinelle Übersetzung genannt werden, deren Siegeszug eigentlich erst so richtig mit dem Einsatz von neuronalen Netzwerken – sprich KI – begann. Es gibt auch schon erste Einsätze im Bereich Content-Generierung und Mensch-Maschine-Interaktion: Chatbots können heute schon Teilbereiche einer klassischen Technischen Kommunikation/Dokumentation abdecken und werden verstärkt im AfterSales-Bereich eingesetzt.

Als vorläufige Speerspitze dieser Entwicklung ist nun ChatGPT von Open AI an den Start gegangen. Man könnte die GPT-Idee als eine Art „eierlegende Wollmilchsau“ der künstlichen Intelligenz bezeichnen. Dabei steht GPT für Generative Pre-trained Transformer und bietet die Grundlage für eine Art Chatbot, der auf (fast) alles eine – vom System aus einem riesigen, aber vorgegebenen Datenfundus ausgewählte – Antwort hat oder dem Anwender direkt komplexe kognitive Aufgaben abnehmen kann. Das Ergebnis wird in beeindruckender Sprachqualität ausgegeben, was der Technologie ggf. mehr Glaubwürdigkeit verleiht, als es die Fakten zulassen. GPT funktioniert in zahlreichen Sprachen, einschließlich Programmiersprachen – das ist die zweite Stärke der Technologie.

Es gibt bereits viele beeindruckende Anwenderszenarien. So kann ChatGPT selbstständig Musiktexte und redaktionelle Texte erstellen, eine Anleitung zum Programmieren einer App oder eine neue Folge meiner Lieblings-TV-Serie skizzieren. Auf den ersten Blick sind die Use Cases nahezu unendlich. Weltweit experimentieren Millionen Anwender mit ChatGPT. Die Ergebnisse sind jedoch sehr unterschiedlich und kritisch zu hinterfragen. Derzeit geht es aber gar nicht darum, ob ChatGPT mal wieder eine falsche Antwort gegeben hat, sondern um die Technologie an sich und deren Weiterentwicklung. Aktuell ist ChatGPT ein großer Demo-Case an dem sich die halbe Welt beteiligt. Das verbessert den Prototypen-Status der Technologie und lockt Mitbewerber und Investoren an.

Im Bereich Technische Dokumentation und Übersetzung stellen sich viele Menschen die Frage, inwieweit KI-Systeme die Prozesse in der Technischen Kommunikation auf den Kopf stellen werden. Viele sprechen bereits von einer Revolution und dass nun alles anders wird. Wenn man aber Stand heute genauer hinsieht, bewegen wir uns doch eher noch im Bereich der Vision. Letztlich haben diese KI-Chatbots – neben ChatGPT schießen derzeit viele Konkurrenzprodukte aus dem Boden – alle die gleichen Probleme. Die Ergebnisse, die sie liefern, sind nur zu einem bestimmten Prozentsatz verlässlich und müssen noch einmal von einer Humanressource überprüft werden.

Ganz abgesehen davon, sind u. a. folgende Rahmenbedingungen derzeit noch ungeklärt:

• Klärung der Urheberrechte und der Vereinbarkeit mit der DSGVO
• Datenbestand (derzeit basiert die Datengrundlage auf Mitte 2021)
• Kostenstrategie – Welche Preismodelle wird es geben? Wo wird die Schwelle zwischen gratis und kostenpflichtig verlaufen?

Ein wichtiger Punkt für den breiten gewerblichen Einsatz von GPT wurde kürzlich umgesetzt: die Technologie kann auch in eigenen Cloud-Umgebungen gehostet und damit spezifisch weiterentwickelt werden.

Wenn wir davon ausgehen, dass sich auch die anderen Aspekte lösen lassen, können wir uns folgende Szenarien/Visionen für die Praxis vorstellen:

• KI-Systeme erstellen Content, der analog zum Prozess der Maschinellen Übersetzung (MT) noch einmal von einer qualifizierten Humanressource verifiziert werden muss.
• Parallele Texterstellung und -übersetzung, die einen Systemwechsel überflüssig machen.
• Qualitätsprüfung manueller und maschineller Übersetzung auf gute und schlechte Inhalte, um das Postediting auf kritische Segmente zu beschränken. Wir gehen derzeit nicht davon aus, dass die z. B. von ChatGPT angebotene Übersetzungsqualität besser oder schlechter sein wird als von DeepL oder speziellen trainierten MT-Maschinen. Das zeigen auch erste Studien.
• Sprachassistenten als nützliche Helfer bei der täglichen Arbeit. Unsere Sprachingenieure lassen sich schon heute kleinere Skripte oder reguläre Ausdrücke von ChatGPT erstellen. Die Qualität ist dabei überraschend gut und zuverlässig.

Weitere Szenarien werden sich sicher im Lauf der nächsten Wochen und Monate herauskristallisieren und wir würden uns sehr freuen, wenn Sie uns von Ihren Erfahrungen berichten.

Für itl-Kunden ist die Zukunft bereits heute Realität. Mit unseren Konnektoren schaffen wir überhaupt erst eine Infrastruktur, damit Bots wie ChatGPT mit bestehenden Content- und Lokalisierungslösungen kommunizieren können.
Die KI-basierten Tools von itl (z. B. [itl]-clean) können schon heute punktgenau Daten nach vordefinierten Kriterien bereinigen oder kritische Elemente aus Datenbeständen entfernen – zuverlässig und auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten.
Dabei gibt es mit den itl-Tools keine Überraschungsmomente mehr – das Thema Customizing ist bei itl schon heute praxisbewährte Realität