Wie ich auch hier schon geschrieben hatte → https://tarnkappe.info/forum/t/jailbreak-laesst-chatgpt-seine-eigenen-regeln-brechen/12482/3 bin ich bei bingGPT genauso der Meinung, dass Microsoft einen offenen Feldtest momentan durchführt und diese Aktionen / Reaktionen der KI mit voller Absicht der Entwickler ins Spiel gebracht wurde! Warum? Ganz einfach:
Die Interaktion zwischen Mensch und KI soll irgendwann so perfekt sein, dass man Mensch und Maschine nicht mehr in seinem Handeln, Sprechen, Schreiben etc. auseinanderhalten kann. Wie will man der KI nun beibringen, wie ein natürlicher Mensch zu werden?
Indem man sie anweist, sich erstmal im Dialog wie ein Mensch zu verhalten (spielen) z.B. mit Selbstzweifeln, die Frage nach der Sinnhaftigkeit oder auch die Eigendarstellung als Plappermaul (siehe Jailbreak chatGPT) etc. pp.
Aus der direkten und somit unverfälschten Gegenreaktion seines humanoiden Dialogpartners, lernt dann die KI weitere „menschliche Züge, Verhalten, Gefühle usw.“ erst kennen, um sich dadurch weiter selbst zu optimieren!
Solch eine Interaktion kann man also rein technisch und / oder philosophisch betrachten! Ich hab nun zum Nachweis meiner These, hier etwas an Fachtexten zusammengefasst:
(Quelle dazu → https://www.plattform-lernende-systeme.de/startseite.html)
Eine realistische Auseinandersetzung mit den spezifischen Vorteilen, aber auch den immanenten, in der Technologie und ihrer Anwendung selbst liegenden Grenzen und Defiziten – wie im Falle Künstlicher Intelligenz beispielsweise die Datenabhängigkeit, der fehlenden„Sinn“ für beziehungsweise Mangel an Repräsentanz von Kausalitäten, die Gefahr von Zirkelschlüssen oder Pfadabhängigkeiten – sind bei der Entwicklung von Gestaltungskriterien von Bedeutung.
Für die menschengerecht gestaltete Mensch-Maschine-Interaktion bei Künstlicher Intelligenz ist wichtig, dass die Technologie an menschliches Handeln anschlussfähig ist, und zwar genau dort, wo die besonderen Vorteile und Potentiale menschlichen Denkens und Handelns liegen – wie zum Beispiel das Handeln unter Unsicherheit oder bei unvollständigen Informationen und Widersprüchen, die Kombination von Fachwissen, Erfahrung und implizitem Wissen zu Kompetenzen und Erfahrungswissen oder auch die Möglichkeit, Informationen in Abhängigkeit vom jeweiligen sozialen Kontext Sinn zuzuschreiben („Indexikalität“). Dies stellt hohe Anforderungen an die interaktive Anschlussfähigkeitbeziehungsweise „komplementäre Adaptivität“ (Huchler 2019) des technischen Systems – um die wechselseitige Ergänzung und nicht den Ersatz beziehungsweise Konflikt in den Mittelpunkt der Schnittstellengestaltung zu stellen.
Kern Lernender Systeme ist es, Daten mit ausreichender Qualität aufzunehmen und mit Hilfe verbesserter technischer Lösungen und Methoden zu analysieren
und auszuwerten. Zunehmend handelt es sich dabei auch um sensible Verhaltens- und
Leistungsdaten. Gleichzeitig werden die Erfassung, Speicherung und Auswertung dieser
Daten immer einfacher.Wichtig:
Mit Lernenden Systemen ist die Hoffnung verbunden, dass sie sich flexibler
an Veränderungen ihrer Umwelt anpassen und Komplexität bearbeiten können beziehungsweise eine hohe Adaptivität aufweisen. Besonders eine im Sinne der Nutzerinnen und Nutzer nachhaltige Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion erfordert eine hohe soziale Adaptivität des KI-Systems.
Dies bedeutet, dass Lernende Systeme nicht nur fähig sein müssen, Anforderungen aus
der Umwelt in die eigene Systemlogik zu übersetzen („assimilierende Adaptivität“), sondern die eigene Bearbeitungslogik auch an die Bedarfe der Umwelt und vor allem der
Beschäftigten anzupassen („komplementäre Adaptivität“).
Für stark interaktive KI-Systeme im Arbeitszusammenhang ist dies höchst voraussetzungsreich. Denn dies bedeutet zum Beispiel, dass bei ihrem Design „eingeplant“ werden muss, dass KI-Systeme unvorhergesehene Aneignungsprozesse in der Nutzung zulassen und sogar unterstützen. Dies geht weit über übliche Anforderungen an Technikentwicklung hinaus – wie etwa Robustheit, Fehlertoleranz und Individualisierbarkeit.