Der Diskurs über Potential und Anwendungsmöglichkeiten von großen Sprachmodellen spielt sich gefühlt vor allem auf X ab. Dort ist er von Overhypen und Buzzword-Lawinen geprägt. Wer wie so oft klüger und analytischer über die Dinge nachdenkt und sie in den großen Kontext der technologischen Revolution einordnet, ist Ben Thompson in seinem Blog Stratechery. Er nimmt die Keynote von Sam Altman und OpenAI zum Anlass, die Zukunft von ChatGPT im Speziellen und Large Language Models (LLMs) im Allgemeinen zu analysieren. Nach einem nostalgischen Ausflug in die Zeit vor zehn Jahren, als Apple-Keynotes noch wirklich aufregend waren, folgte ein recht langes Stück, wie man es von Thompson gewohnt ist. Er geht teilweise sehr ins technische Detail token, context-Länge, KI-Dinge eben.

Deshalb verdichtet hier meine wichtigsten Takeaways:

• Die user experience von ChatGPT ist so gut, dass viele über die häufigen Halluzinationen – also Unwahrheiten – hinwegsehen. ChatGPT ist gut genug.
• Sam Altmans ursprünglicher Plan, Entwickler auf ChatGPT loszulassen und aus dem Programm einen Haufen Plug-ins zu entwickeln, hat er schon wieder aufgegeben. Und zwar aus dem oben genannten Grund: Für die Masse an Nutzern ist es einfach zu umständlich, die Plug-ins in Gebrauch zu nehmen.
• Stattdessen schafft die nun von Altman angekündigte Plattform für alle möglichen Arten von GPTs – die eben keine Plug-ins für den ChatGPT-Bot mehr sind, sondern eigene Bots – Nutzeroberflächen, mit denen Normalsterbliche etwas anfangen können. Genannte Beispiele sind ein Terminplaner und ein Design-Werkzeug. Sie sind Thompson zufolge der Weg, auf dem große Sprachmodelle zu den Massen kommen werden.
• In den neuen GPTs finden die probabilistische Seite der LLMs – ungenau, "wild" und menschenähnlich – mit dem deterministischen Charakter von Computern zusammen, die exakt das tun, was man ihnen befiehlt. Das kitzelt den Nutzen erst so richtig aus den LLMs heraus.

So wird OpenAIs große Erfindung am Ende doch noch besser als nur gut genug.