{"id":28522,"date":"2023-08-10T12:00:05","date_gmt":"2023-08-10T10:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=28522"},"modified":"2023-09-20T11:08:10","modified_gmt":"2023-09-20T09:08:10","slug":"feedback-from-the-language-model","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/feedback-from-the-language-model\/","title":{"rendered":"Feedback vom Sprachmodell"},"content":{"rendered":"
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Ausgabe 02\/2023<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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KI in der digitalen Schulbildung<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Feedback vom Sprachmodell<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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ChatGPT demonstriert gerade eindrucksvoll, was mit k\u00fcnstlicher Intelligenz m\u00f6glich ist. Aber es zeigt auch, dass die Menschheit damit vor neuen Herausforderungen steht: etwa, wenn die KI fehlerhafte oder diskriminierende Texte erzeugt.<\/p>\n

ChatGPT basiert auf einem so genannten Sprachmodell, das auf Basis von Milliarden von Texten gelernt hat, welche W\u00f6rter am besten in einem gegebenen Kontext gesagt oder geschrieben werden k\u00f6nnen. Solche Sprachmodelle stehen im Mittelpunkt der aktuellen Forschung an Natural Language Processing, der maschinellen Analyse und Generierung nat\u00fcrlicher Sprache.<\/p>\n

Am Institut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz der Leibniz Universit\u00e4t Hannover erforscht L3S-Mitglied Prof. Dr. Henning Wachsmuth mit seiner Arbeitsgruppe, wie Sprachmodelle so gestaltet werden k\u00f6nnen, dass sie ihre St\u00e4rken in der freien Textformulierung nutzen, ohne dabei faktisch oder ethisch fragw\u00fcrdige Informationen zu produzieren. \u201eSprachmodelle lassen sich so trainieren, dass die von ihnen erzeugten Texte vorgegebene Bedingungen erf\u00fcllen\u201c, sagt Wachsmuth. Dadurch kann zum Beispiel erreicht werden, dass Informationen in den meisten F\u00e4llen korrekt und zugleich zielgruppengerecht vermittelt werden. \u201eSo k\u00f6nnen wir Menschen in ihrem Alltag unterst\u00fctzen, behalten aber die Kontrolle dar\u00fcber, was die KI im Hintergrund eigentlich tut\u201c, so Wachsmuth.<\/p>\n

Ein Beispiel ist das interdisziplin\u00e4re Projekt ArgSchool, das die Deutsche Forschungsgemeinschaft seit Ende 2021 f\u00f6rdert. Am L3S untersucht Maja Stahl unter Leitung von Wachsmuth und der Sprachdidaktik-Professorin Sara Rezat von der Universit\u00e4t Paderborn, wie k\u00fcnstliche Intelligenz Sch\u00fcler dabei unterst\u00fctzen kann, argumentatives Schreiben zu erlernen. \u201eArgumentatives Schreiben ist ein zentraler Bestandteil der schulischen Bildung und erfordert zeitgem\u00e4\u00dfe und durchdachte Lernformen, welche auf die Herausforderungen dieser Aufgabe abgestimmt sind\u201c, erl\u00e4utert Wachsmuth. <\/p>\n

An der Universit\u00e4t Paderborn haben Rezats Mitarbeiter zun\u00e4chst rund 1200 argumentative Texte von Sch\u00fclern der f\u00fcnften und neunten Klasse h\u00e4ndisch aufbereitet, auf deren Basis am L3S nun spezialisierte Sprachmodelle trainiert werden. \u201eZiel unserer Forschung ist es, KI-Verfahren zu entwickeln, die argumentative Texte automatisch analysieren und Sch\u00fcler*innen Feedback zu gelungenen und verbesserungsw\u00fcrdigen Aspekten geben k\u00f6nnen\u201c, sagt Stahl. Dabei bewerten und ber\u00fccksichtigen die Verfahren den Entwicklungsstand der einzelnen Sch\u00fcler, um das Feedback besser individualisieren zu k\u00f6nnen und niemanden zu \u00fcberfordern.<\/p>\n

Im Fokus des Projektes liegt auch ein Qualit\u00e4tsmerkmal argumentativer Texte, n\u00e4mlich die kritische Auseinandersetzung mit Gegenpositionen. Viele Sch\u00fcler haben damit Schwierigkeiten. Automatisch generiertes Feedback kann sie auf fehlende Gegenpositionen hinweisen und auch Textstellen vorschlagen, wo diese erg\u00e4nzt werden k\u00f6nnen. So werden Sch\u00fcler angeregt, andere Standpunkte in Betracht zu ziehen und ihre eigene Meinung kritisch zu hinterfragen.<\/p>\n

Trotz all der M\u00f6glichkeiten, die das individualisierte Feedback bietet, sind sich die Wissenschaftler auch der Grenzen von KI bewusst, gerade beim Einsatz in der Schulbildung. \u201eWir k\u00f6nnen die G\u00fcte der zugrunde liegenden Sprachmodelle messen und optimieren\u201c, sagt Stahl. \u201eDa Sprachmodelle statistische Muster aus bekannten Zusammenh\u00e4ngen auf neue \u00fcbertragen, werden sie nie ganz fehlerfrei funktionieren. Es ist daher auch wichtig, dass Sch\u00fcler*innen lernen, das Feedback zu hinterfragen\u201c. Wachsmuth sieht dies als generelle Herausforderung unserer Zeit: \u201eKI birgt gro\u00dfes Potenzial, aber auch gro\u00dfe Risiken. Je tiefer KI in unsere Gesellschaft vordringt, desto wichtiger ist es, alle Menschen im Umgang mit ihr zu schulen. Nicht zuletzt ChatGPT f\u00fchrt uns dies vor Augen.\u201c<\/p>\n

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Prof. Dr. Henning Wachsmuth<\/h4>\n <\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n
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henning.wachsmuth@L3S.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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L3S-Mitglied Henning Wachsmuth leitet die Abteilung Natural Language Processing am Institut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz der Leibniz Universit\u00e4t Hannover.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Maja Stahl<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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m.stahl@ai.uni-hannover.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Maja Stahl ist Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am L3S und in der Abteilung Natural Language Processing an der LUH.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00a9Generated by Dall-e Issue: 02\/2023 Generative AI AI in Digital School Education Feedback from the Language Model ChatGPT is currently demonstrating impressively what is possible with artificial intelligence. But it also shows that humanity faces new challenges with it: for example, when AI generates erroneous or discriminatory texts. ChatGPT is based on a so-called language […]<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":28523,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,137],"class_list":["post-28522","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2023-02"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-19 18:37:27","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/28522","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28522"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/28522\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28523"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28522"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28522"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28522"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}