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Beats Biblionetz - Bücher

ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung

Grundlagen, Anwendungspotenziale und mögliche Auswirkungen
, local web 
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iconZusammenfassungen

ChatGPT und andere Computermodelle zur SprachverarbeitungSelten hat ein Computersystem weltweit so viel Aufmerksamkeit und Debatten erregt wie ChatGPT seit seiner Einführung im November 2022. Der Chatbot beruht auf einem Computermodell, das mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Verarbeitung sprachlicher Daten trainiert wurde. Er kann in kürzester Zeit eloquent erscheinende Antworten zu den unterschiedlichsten Themen generieren, ganze Essays oder Computerprogramme erstellen und Sprachstile wie Gedichte, Witze oder Erörterungen verwenden  und das in verschiedenen Sprachen. Die große öffentliche Aufmerksamkeit schürt einerseits hohe Erwartungen in Bezug auf die Anwendungsmöglichkeiten. Sie kann andererseits aber auch den Blick auf eine realistische Einschätzung der Möglichkeiten und Grenzen solcher Systeme sowie ihre gesellschaftlichen Auswirkungen verstellen. Als Orientierung für die laufende Debatte werden in diesem Hintergrundpapier
  • die technologischen Entwicklungen, auf denen das System beruht,
  • die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie,
  • potenzielle Anwendungen, insbesondere im Bereich der Bildung, sowie
  • mögliche Auswirkungen einer Anwendung
dargestellt. Ziel des Papiers ist es, zu diesen Aspekten fundierte Informationen zusammenzustellen und Fragestellungen zu identifizieren, unter denen die Rolle von sprachverarbeitenden Computermodellen weiter beobachtet und diskutiert werden kann.
Von Steffen Albrecht im Buch ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung (2023)

iconKapitel  Unter den anklickbaren Kapiteln finden Sie Informationen über einzelne Teile des gewählten Werks.

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
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Sandhini Agarwal , Dario Amodei , Amanda Askell , Maria Bannert , Brett A. Becker , Emily M. Bender , Christopher Berner , Nadia Blüthmann , Tom B. Brown , Ryan Calo , Mark Chen , Benjamin Chess , Rewon Child , Noam Chomsky , Jack Clark , Kate Crawford , Stefan Decker , Daryna Dementieva , Paul Denny , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , Beat Döbeli Honegger , Torsten Eymann , James Finnie-Ansley , Frank Fischer , Martin Ford , Urs Gasser , Timnit Gebru , Henner Gimpel , Aidan N. Gomez , Scott Gray , Georg Groh , Stephan Günnemann , Kristina Hall , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Eyke Hüllermeier , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Jared Kaplan , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Moritz Kreinsen , Gretchen Krueger , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Gitta Kutyniok , Luis Lämmermann , Jonas Leschke , Mateusz Litwin , Eileen Lübcke , Andrew Luxton-Reilly , Alexander Mädche , Benjamin Mann , Sam McCandlish , Angelina McMillan-Major , Sebastian Meineck , Tilman Michaeli , Gunda Mohr , Elon Musk , Arvind Neelakantan , Claudia Nerdel , OpenAI , Niki Parmar , Jürgen Pfeffer , Illia Polosukhin , Oleksandra Poquet , James Prather , Alec Radford , Aditya Ramesh , Gabi Reinmann , Ian Roberts , Maximilian Röglinger , Caroline Ruiner , Nick Ryder , Michael Sailer , Peter Salden , Girish Sastry , Kathrin Schelling , Albrecht Schmidt , Tobias Schmohl , Manfred Schoch , Mareike Schoop , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Noam Shazeer , Shmargaret Shmitchell , Pranav Shyam , Eric Sigler , Christian Spannagel , Matthias Stadler , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Nils Urbach , Jakob Uszkoreit , Steffen Vandirk , Ashish Vaswani , Alice Watanabe , Jeffrey Watumull , Jochen Weller , Clemens Winter , Stephen Wolfram , Jeffrey Wu , Daniel M. Ziegler

Aussagen
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Computergenerierte Texte erhöhen die Informationsflut
Computergenerierte Texte erleichtern Plagiarismus bzw. entsprechenden Textbetrug.Computer-generated texts facilitate plagiarism / text fraud
Computergenerierte Texte gefährden den Journalismus
Jede automatisierte KI-Erkennung lässt sich auch automatisiert umgehen
Large Language Model erleichtern Kriminalität
Large Language Models benötigen viel Energie
Large Language Models erleichtern / perfektionieren Phishing
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen
Textgeneratoren erhöhen den digitalen Schereneffekt
Textgeneratoren erleichtern das Generieren von Fake-News massiv

Begriffe
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Bildungeducation (Bildung) , Chat-GPT , CO2-Fussabdruck , Computercomputer , computergenerierte Texte / large language modelcomputer-generated text , Datendata , Datenschutz , deep learning , Deutschlandgermany , digitaler Schereneffekt , FreemiumFreemium , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) , Geschäftsmodellbusiness model , Gesellschaftsociety , Google , Google Assistant , Journalismus , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) , Medienkompetenz/media literacymedia literacy , Microsoft , Multimodalität , Nachhaltigkeit , Phishing , Politikpolitics , Risikorisk , Schreibenwriting , Sicherheitsecurity , Sprachelanguage , Textgeneratoren & Bildung , Textgeneratoren-Verbot , Unternehmencompany , Urheberrecht , USA , wissenschaftliches Schreibenscientific writing
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2015 local  Rise of the Robots (Martin Ford) 1, 1, 1, 3, 4, 2, 6, 1, 4, 7, 6, 1 19351484
2020 local web  Language Models are Few-Shot Learners (Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Kewal Dhariwal, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei) 26, 39, 8, 2, 1, 2, 4, 6, 8, 7, 6 2346109
2023 local web  Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education (Henner Gimpel, Kristina Hall, Stefan Decker, Torsten Eymann, Luis Lämmermann, Alexander Mädche, Maximilian Röglinger, Caroline Ruiner, Manfred Schoch, Mareike Schoop, Nils Urbach, Steffen Vandirk) 56, 20, 2, 1, 3, 5, 5, 10, 9, 5 4245116
2023 local web  Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung (Tobias Schmohl, Alice Watanabe, Kathrin Schelling) 4, 2, 4, 7, 5, 3, 3, 4, 3, 6, 14, 3 5433134
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
local web  Attention Is All You Need (Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin) 15600
2015 Transforming Higher Education (Martin Ford) 1000
2016 local web  There is a blind spot in AI research (Kate Crawford, Ryan Calo) 1, 5, 12, 2, 4, 2, 3, 5, 2, 7, 6, 1 3171303
2021 local web  On the Dangers of Stochastic Parrots (Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret Shmitchell) 66, 3, 3, 6, 1, 6, 2, 7, 12, 8 272412114
2022 local web  The Robots Are Coming (James Finnie-Ansley, Paul Denny, Brett A. Becker, Andrew Luxton-Reilly, James Prather) 28, 15, 2, 4, 5, 8, 4, 3, 11, 8, 4 327492
2023 local web  Sind Bild-Generatoren böse? (Sebastian Meineck) 39, 1, 1, 1, 4, 5, 6, 3, 5 113565
2023 local web  Übersicht zu ChatGPT im Kontext Hochschullehre (Gunda Mohr, Gabi Reinmann, Nadia Blüthmann, Eileen Lübcke, Moritz Kreinsen) 23, 4, 1, 6, 3, 10, 3, 5 316555
2023 local web  ChatGPT und die Zukunft des Lernens (Christian Spannagel) 27, 14, 1, 1, 2, 6, 6, 11, 8, 6 516682
2023 local web  ChatGPT & Schule (Beat Döbeli Honegger) 54, 9, 13, 6, 6, 12, 8, 7, 10, 13, 6 6286144
2023 local web  ChatGPT for Good? (Enkelejda Kasneci, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci) 39, 2, 2, 2, 1, 4, 10, 8, 13, 9, 2 815292
2023 local web  What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (Stephen Wolfram) 3900
2023 local web  Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung (Peter Salden, Jonas Leschke) 32900
2023 local web  The False Promise of ChatGPT (Noam Chomsky, Ian Roberts, Jeffrey Watumull) 41400
2023 local web  GPT-4 Technical Report (OpenAI) 81400

iconDieses Buch erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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iconErwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconVolltext dieses Dokuments

Auswirkungen von ChatGPT in Bildung und Forschung: Kapitel als Volltext (lokal: PDF, 149 kByte)
Technische Grundlagen: Kapitel als Volltext (lokal: PDF, 350 kByte)
Auf dem WWW ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 1848 kByte; WWW: Link OK )

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iconBeat und dieses Buch

Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.