Von GPT-1 zu GPT-4: Wie empirisches Wissen die KI-Forschung revolutionierte

Einleitung: Als Bill Gates überrascht war

„Ich hätte nicht erwartet, dass ChatGPT so gut wird.“ – Dieser Satz von Bill Gates im Gespräch mit OpenAI-CEO Sam Altman ist ein bemerkenswerter Moment in der jüngeren Geschichte der Künstlichen Intelligenz. Nicht nur, weil er von einem der einflussreichsten Technologen unserer Zeit stammt, sondern weil er aufzeigt, wie wenig vorhersagbar selbst für Experten die Entwicklung von KI sein kann. Das Gespräch, das Anfang 2024 aufgezeichnet wurde, gewährt einen einzigartigen Einblick in die Entstehungsgeschichte von GPT-Modellen – angefangen bei GPT-1, das noch weitgehend durch Versuch und Irrtum entstand.

Die Geburt von GPT: Experiment statt Theorie

Was heute wie ein Meilenstein der KI-Forschung erscheint, war ursprünglich ein Experiment ohne fundierte theoretische Grundlage. GPT-1 wurde entwickelt, ohne dass seine Architekten genau verstanden, warum es funktionierte. Die Forscher trainierten ein großes Sprachmodell, beobachteten dessen Verhalten – und stellten überrascht fest, dass es funktionierte. Erst später wurden die sogenannten „Scaling Laws“ entdeckt: Gesetzmäßigkeiten, die zeigen, wie Leistungsfähigkeit, Datenmenge, Modellgröße und Rechenleistung zusammenhängen.

Diese Skalierungsgesetze machten erstmals berechenbar, wie sich die Qualität eines Modells durch reines „Mehr“ – mehr Daten, mehr Parameter, mehr Rechenzeit – steigern lässt. Ein empirischer Durchbruch, der nicht nur GPT-2 und GPT-3 ermöglichte, sondern auch die Planbarkeit künftiger Modelle veränderte.

Interpretierbarkeit und die Suche nach Verständnis

Trotz des Fortschritts bleibt ein zentrales Problem bestehen: Die geringe Interpretierbarkeit dieser Modelle. Auch GPT-4 liefert beeindruckende Ergebnisse, aber warum es bestimmte Antworten gibt oder welche inneren Repräsentationen dabei eine Rolle spielen, bleibt oft unklar. Die Forschung arbeitet daran, Modelle erklärbarer zu machen, etwa durch Visualisierungen neuronaler Aktivitätsmuster oder durch gezielte Manipulation von einzelnen „Neuronen“ im Sprachmodell.

Diese Lücke zwischen Leistungsfähigkeit und Verständnis ist nicht nur eine wissenschaftliche Herausforderung. Sie betrifft auch Fragen der Sicherheit, Transparenz und Regulierung – besonders wenn KI in sensiblen Bereichen wie Medizin, Recht oder Verwaltung eingesetzt wird.

Was kommt als Nächstes? Reasoning, Personalisierung, Robotik

Ein zentrales Ziel für kommende KI-Generationen ist die Verbesserung des Reasonings – also der Fähigkeit, logisch und mehrschrittig zu denken. Sam Altman betont in dem Gespräch, dass Personalisierung ein weiterer Fokus sei: Künftig sollen Modelle besser auf individuelle Nutzer eingehen, ohne dabei deren Privatsphäre zu verletzen.

Ein langfristiges Ziel ist auch die Verbindung von Sprach-KI mit physischer Robotik. Sobald Kognition – das Verstehen, Planen und Lernen – ausreichend funktioniert, könnten KI-gestützte Roboter komplexe Aufgaben im Alltag übernehmen. Der Übergang von Sprachmodellen zur Handlung in der realen Welt wäre ein enormer Schritt mit weitreichenden gesellschaftlichen Folgen.

Regulierung als globale Aufgabe

Nicht zuletzt thematisiert das Gespräch die Frage der Aufsicht: Altman spricht sich für eine internationale Regulierungsinstanz aus, die Standards setzen und die Entwicklung großer KI-Modelle überwachen könnte. Denn je größer und mächtiger die Modelle, desto höher auch das Risiko von Missbrauch, Fehlverhalten oder unerwarteten Folgen.

Fazit: Lernen durch Skalierung

Die Geschichte von GPT zeigt: In der KI-Forschung ist nicht nur Theorie entscheidend, sondern auch die systematische Auswertung von Erfahrung. Die empirischen Scaling Laws markieren einen Paradigmenwechsel, der die Entwicklung berechenbarer, planbarer – aber auch erklärungsbedürftiger macht. Die nächste Phase der KI wird sich nicht allein an Leistungssteigerung messen lassen, sondern an der Frage, wie gut wir verstehen, was wir geschaffen haben – und was wir damit tun wollen.