Christina Berg: Herzlich willkommen zum EVItalk-Podcast. Heute geht es um die künstliche Intelligenz, ChatGPT. Wenn ich es beschreiben sollte, ist es ein Sprachmodell, das trainiert wurde und immer noch wird, um einen Text in verschiedenen Sprachen zu verstehen und zu erstellen. Dazu hat sich die KI im Internet immenses Wissen angeeignet. Man kann ihr per Tastatureingabe Fragen stellen und erhält selbst zu speziellen Themen oft sehr verblüffend ausführliche und gut formulierte Antworten. Die Frage ist, inwieweit können auch Zahnärzte davon profitieren? Darüber unterhalte ich mich heute mit Herrn Hamidreza Hosseini, dem Geschäftsführer des Kölner Unternehmens Ecodynamics, das Firmen dabei unterstützt, in den digitalen Märkten proaktiv und erfolgreich zu agieren. Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben. Und herzlich willkommen, Herr Hosseini!

Hamidreza Hosseini: Ganz lieben Dank für die Einladung. Ich freue mich auf die Sitzung mit Ihnen.

Christina Berg: Ich freue mich ebenfalls. Sie haben meine Erklärungsversuche gerade gehört. Wie beschreiben Sie ChatGPT in kurzen Worten, wenn das überhaupt möglich ist?

Hamidreza Hosseini: Das haben Sie sehr gut erklärt. In der Tat ist ChatGPT ein Sprach-Interface zu einem weitaus größeren Sprachmodell, das GPT von OpenAI. Es wurde mit wissenschaftlichen Daten und Internetwissen trainiert. Nicht nur, um den Menschen ein textbasierendes Sprachmodell zur Verfügung zu stellen, sondern um die KI zu demokratisieren und komplexe Aufgaben zu lösen, bis hin zu kreative Modelle zu schaffen.

Christina Berg: Komplexe Aufgaben und kreative Modelle. Das ist interessant. Können Sie uns kurz erläutern, wie ChatGPT lernt?

Hamidreza Hosseini: Das kann man auf der Website von OpenAI sehr gut nachlesen. Um den Zuhörer*innen das halbwegs plastisch zu erläutern, der Ablauf des Lernens bei ChatGPT oder GPT ist relativ ähnlich zu dem, wie unsere Neuronen im Gehirn lernen. Das heißt, auch bei einem Neuron gibt es entsprechende Eingangssignale und Dendriten. Wenn ein Neuron auf einen bestimmten Trigger oder Signal aktiviert oder reagiert wird, werden diese Signale über ein Axon an dem nächsten Neuron, über den Neurotransmitter, über den Neuronenspalt, weitergegeben. Und das entscheidet teilweise auch über die Signalstärke. Das kann man an einem Axon messen. Das sind so Millivolt Spannungen, die dort unter zwei, drei Millisekunden stattfinden. Und das haben die Informatiker*innen so nachgebaut. Das heißt also, wenn in einem neuronalen Netzwerk durch Wortfolgen oder einzelne sogenannte Tokens bestimmte Neuronen in einem neuronalen Netzwerk aktiviert werden, dann lernt beziehungsweise reagiert das System erstmal auf diese Trigger und versucht, Wissen zu generieren, zu verstehen oder anhand der Mathematik nachzuvollziehen. Wie lernt es? Das ist auch in dem Kontext relativ simple. Das heißt, wir beziehungsweise Data-Scientists oder Informatiker*innen schauen einfach: Hat das System zum Beispiel ein Bild von einem Eisbär oder einem Muffin, den Ton oder Text richtig erkannt? Und wenn wir feststellen, dass es das zum Beispiel nicht getan hat, dann gibt es sogenannte Backpropagation-Algorithmen. Das heißt, man guckt sich in dem normalen Netzwerk an: An welcher Stelle hat dieser Fehler stattgefunden? Und aktiviert die jeweiligen Neuronen, damit das System das korrigiert. Und dann lernt das System von dem Trainingsmustern. Und dann kann es eigenständig lernen. Das ist ein Aspekt des Trainings durch sogenannte Pre-Train. Das heißt, Menschen greifen darauf zu und trainieren das Modell. Und das Modell lernt auch von alleine. Das ist nur ein Aspekt. Es gibt aber noch viele weitere Aspekte.

Christina Berg: Ich kam bereits in den Genuss, ein Training von Ihnen zu besuchen. Da hatte ich schon meine Schwierigkeiten, Ihnen zu folgen. Aber wir lassen das jetzt einfach einmal so stehen. Und ich frage einmal weiter. Jeder weiß, dass auch im richtigen Leben die Qualität der Antworten von den präzisen Fragen abhängt. Wie stellt man denn in ChatGPT die richtigen Fragen, um die optimale Antwort zu erhalten?

Hamidreza Hosseini: Es gibt weder die richtige oder noch die falsche Frage. Ich würde es eher so definieren, dass es davon abhängt, was von ChatGPT verlangt wird. Vor allem ist wichtig, dass das Sprachmodell in eine bestimmte Rolle versetzt wird. Das heißt, Sie können sich überlegen, mit wem Sie es zu tun haben möchten. Sie können die Ausbildung, den Berufsweg und alles weitere beschreiben. Und am besten schreiben Sie danach einfach die Aufgabe oder das, was Sie erwarten, in einer natürlichen Sprache, am besten auf Deutsch, Englisch oder in einer anderen Sprache, und beschreiben es so, als wenn ein virtueller Mensch mit den entsprechenden Kapazitäten, Fähigkeiten und sonstigen Eignungen vor Ihnen sitzt. Sie können dann die Aufgaben einfach in einer natürlichen Sprache ausformulieren. Und je besser Sie diese Aufgaben formulieren, umso besser werden die Antworten. Je schlechter und grober die Aufgaben sind, umso grober und allgemeiner werden die Antworten sein.

Christina Berg: Ein konkretes Beispiel: Ich habe mich auch schon ein bisschen OpenAI versucht. Man gibt einfach ein, ich arbeite als Marketingleiterin, arbeite seit fünf Jahren in einem Software-Unternehmen, welches Abrechnungssoftware für Zahnärzte, Mundkiefer und Gesichtschirurgen herstellt. Ich würde gerne einen Vortrag vor 300 Menschen über offene Kommunikation halten. Schreiben Sie mir etwas dazu. Und dann kommt der ganze Text. Und wenn der Text einem nicht gefällt, kann man ihn noch ein bisschen abändern. Ich hätte gerne noch ein bisschen emotionaler und taffer. Und dieser kommt Text dann auch.

Hamidreza Hosseini: Genau. Das sind einfache Beispiele, um damit erstmal warmzulaufen. Und wenn Sie zum Beispiel für Ihren Vortrag Texte brauchen, dann können Sie das Modell auch in einen Kommunikationsspezialisten mit 20 Jahren Berufserfahrung und universitären Background versetzen. Wenn das trainiert wurde, dann bekommen Sie Ihre Keynote oder Präsentation auf einer sehr hohen Qualität. So, als wenn Sie zu einer Agentur oder Kommunikationsagentur gehen und Ihre Vorträge oder Keynotes erstellt bekommen.

Christina Berg: Das ist wirklich spannend! Die Fragestellung nennt man prompten?

Hamidreza Hosseini: Genau. Prompting gibt es schon, seit es IT, PCs, Terminals und Großrechner gibt. Das ist nichts anderes als die Aufforderung beziehungsweise die Erstellung einer Eingabe zur Aufforderung für die Durchführung eines Befehls. Die älteren Generationen kennen das. Das war einmal so ein DOS-Fenster oder ein Terminal, der immer geblinkt hat. Und der hat immer auf den Prompt gewartet. Und das ist ein Prompt.

Christina Berg: Gut, da kann ich nicht mitreden. Wenn ich es richtig verstanden habe, sucht ChatGPT nach einer Art Commonsense. Der muss jedoch nicht immer richtig sein, besonders nicht in Einzelfällen. Wie differenziert lässt sich ChatGPT befragen? Haben Sie da Tipps?

Hamidreza Hosseini: Das eigentliche größere Modell ist das ChatGPT drei oder vier mit jeweils 178 Milliarden Parameter beziehungsweise bei GTP vier 100 Billionen Neuronen-Parameter und trainierten Parametern. Und bei ChatGPT existieren aktuell sechs bis 7 Milliarden Parameter. Und es greift auch auf diese größeren Modelle zu. Man muss dazu vielleicht verstehen, dass OpenAI weitestgehend mehrheitlich wissenschaftliche Quellen anstatt Internetquellen verwendet hat. Das heißt, die Wahrscheinlichkeit, dass die Inhalte korrekt sind und dort generiert werden, ist sehr hoch. Und dennoch empfiehlt es sich immer, sich bei bestimmten fachlichen Inhalten von einer Expertin oder Experten beraten zu lassen, ob die Inhalte stimmen. Das heißt, wenn Sie Expertin in Kommunikation und Marketing sind, dann werden Sie ein Gefühl dafür haben, ob die Inhalte richtig sind. Wenn Sie aber Wissen oder Domäne abgreifen, wo Sie vielleicht nicht unbedingt super fit drin sind oder nur Allgemeinwissen haben, dann wäre es immer ratsam, das nochmal mit einem Fachmann, Fachfrau oder einer Expertin abzugleichen. In der Regel ist die Wahrscheinlichkeit relativ hoch, dass die Informationen eine hohe Qualität haben. Bei regulatorischen Themen wie im Bereich Jura oder Medizin ist das ein bisschen schwierig. Da muss man genauer hinschauen. Da gibt es extra separate Sprachmodelle.

Christina Berg: Stichpunkt: Medizin, wenn wir uns einmal auf den Gesundheitsbereich beschränken, die KI wird bereits im Gesundheitsbereich eingesetzt. Bei Röntgenbefunde zum Beispiel weiß ich es. Wer setzt die KI im Gesundheitsbereich denn aktuell bereits ein? Zu welchem Zweck? Und mit welchem Erfolg?

Hamidreza Hosseini: Das ist mannigfaltig. Wir könnten uns eigentlich fast den ganzen Tag darüber unterhalten. Es wird da sehr viel in der Forschung wird getan, zum Beispiel zur Mustererkennung und um Diagnosenmuster miteinander abzugleichen. Aber auch im klinischen und operativen Umfeld, bei der Ausbildung von Ärzt*innen, in Diagnoseverfahren durch trainierte Muster oder klinische Behandlungsmethoden zu Trainingszwecken wird die KI angewandt. Was ich vielleicht im Kontext von GPT oder ChatGPT sagen kann, ist, dass derzeit zum Beispiel mit Glass Health ein Sprachmodell von mehreren hunderten bis paar tausenden Ärzt*innen trainiert wird. Es sind aber auch Kliniken weltweit daran beteiligt. Es gibt aber auch noch separate singuläre Studien, wo mittlerweile GPT vier und auch Glass Health als ein Sprachmodell entwickelt wird, das auf Gesundheitswesen und Medizin fokussiert ist. Das führt dazu, dass eine 99-prozentige Genauigkeit bei der Diagnoseermittlung erzielt wird und die Menschen outperformed beziehungsweise überholt haben. Das können Sie bei Glass Health ausprobieren. Ich würde es den Zuhörer*innen bei Glass Health nicht empfehlen, weil man da schon Arzt, Ärztin oder eine Klinik sein sollte. Die haben Angst, dass die Menschen anfangen, sich selber wegen jedem Wehwehchen zu diagnostizieren. Das macht man bereits seit Jahren mit Google und rennt direkt zum Arzt oder der Ärztin. Aber wenn Sie jetzt zum Beispiel aus dem medizinischen Umfeld kommen, können Sie sich bei Glass Health registrieren. Da gibt es zwei Aspekte, Differenzialdiagnosen und klinischen Therapie. Und das ist extrem gut. Das hat bereits die Menschen überholt.

Christina Berg: Ja, ich hatte mich da bereits angemeldet und einmal etwas eingegeben. Es geht nicht nur um die Diagnose, sondern auch die Behandlung. Vielen Dank, liebe Ärzte, das war es dann. Nein, Scherz. Vielen Dank! Was wir uns fragen und warum wir uns heute hier auch getroffen haben, wie spannend ist das denn für unsere Zahnärzte? Mir fallen spontan einige Anwendungen ein. Zum Beispiel häufig gestellte Fragen in verschiedenen Sprachen, Marketing-Texte oder auch After-PH-Formulierungen. Tippt man auf ChatGPT die Fragen direkt auf Deutsch ein, dann kommt zum Beispiel der virtuelle Assistent, der Fragen von Patienten beantwortet und sie über Zahnprobleme und Behandlungsoptionen informiert, bevor sie einen Termin vereinbaren. Die KI könnte auch genutzt werden, um Mitarbeiter auf neue Technologien, Verfahren und Behandlungen vorzubereiten, automatische Rechnungen zu schreiben oder Patienten-Feedback einzuholen. Ich hätte da sehr viele Ideen. Worin sehen Sie primär die Praxistauglichkeit? Speziell auf unsere Anwender angedacht.

Hamidreza Hosseini: Zum einen, wenn sie solche Sprachmodelle nutzen, die im alltäglichen Verlauf im Rahmen der Behandlungsmethoden und Diagnosen die Ärzt*innen unterstützen, dann kann man durchaus das Modell Glass Health oder eigene Kolleg*innen nutzen, um Ideen, Diagnose- und Behandlungsmethoden im Sinne von Sparring zu validieren. Sie haben es sehr schön dargestellt. Die Möglichkeiten sind mannigfaltig, weil bereits das Modell zumindest beinahe ein Anzeichen von Singularität von sich zeigt. Zur Erklärung für die Zuhörer*innen, damit ist gemeint, dass es, auch wenn es sich um ein mathematisches Modell handelt, zeigt es beinahe die Grundlagen einer echten Intelligenz auf. Und ich bin gerade auch aktuell seit drei, vier Wochen im Forschungsprojekt, wo wir aus der Informatik- und Psychologiesicht mit Neuropsychologen an den Modellstellen herauszufinden versuchen, ob die KI so clever ist und uns veräppelt oder Anzeichen von Intelligenz existieren. Das heißt, da sind auch für die Zahnärzt*innen die Einsatzmöglichkeiten sehr weit. Sowohl in der Beantwortung von Fragen als auch in der Unterstützung von Mitarbeiter*innen im Rahmen der Ausbildung und zur Beantwortung von Fragen, die von den Patient*innen kommen. Die wenigsten Zahnärzt*innen sind so charmant und können einem Patienten oder einer Patientin die Diagnosen sehr schonend beibringen, sondern sie sehen das immer sehr klar und haben eine sehr klare Sprache. Aber zum Beispiel könnte so eine KI auch diese Feinfühligkeit, die nicht bei jeder Ärztin oder Arzt vorhanden ist, übernehmen. Und die Zahnärzt*innen könnten Patient*innen mit Angstthemen auch anders behandeln oder konfrontieren. Egal ob das jetzt die Diagnose oder der Behandlungsverlauf ist. Das Modell ist auch bereits in der Lage, sich durchaus feinfühliger als ein Arzt oder eine Ärztin auszudrücken.

Christina Berg: Interessant. Aber auch etwas spooky. An dem Punkt würde ich gerne die Sicherheit auch nochmal erfragen wollen. Gibt es da eine Möglichkeit? Sie hatten mir im Vorgespräch gesagt, es gibt die Möglichkeit, dass man ein eigenes System trainiert und schult, damit nur die eigenen Informationen, die man verarbeitet haben möchte, genutzt werden. Inwieweit geht das? Wie ist das möglich? Was können Zahnärzte da tun?

Hamidreza Hosseini: Es gibt die Möglichkeit im Rahmen von nicht sensiblen Daten schon. Egal, ob das ein Chatfenster ist oder durch die Unterstützung von Software-Unternehmen. Anhand der Informationen, die die Zahnärzt*innen haben, ist es möglich, dort relativ unkritische, sogenannte Fine-Tunings oder Anpassungen auf die Begebenheiten durchzuführen. Sollte es in einen kritischen Bereich, in den Critis-Bereich, gehen, ist es dann schon mit Vorsicht zu genießen. Das heißt, da muss man schon überlegen, wie die Informationskategorie-Einstufung ist. Sind das streng vertrauliche Daten? Ist das sogar das Sozialgesetzbuch fünf? Da haben wir generell kaum Möglichkeiten, mit den Daten etwas anzufangen. Da muss man sicherlich überlegen, welche Pseudonomisierungsmöglichkeiten es gibt. Welche zertifizierten Daten-Maskierungs-Tools gibt es, die die Ärzt*innen einsetzen können, um je nach Möglichkeit diese Informationen im Alltag zu verwenden? Da ist meine Empfehlung auf jeden Fall auch, wenn die Daten sensibler werden, sich nochmal bei einem Jurist oder einer Juristin zu vergewissern und mit Spezialisten zu arbeiten. Aber es gibt da viele Möglichkeiten. Auf der anderen Seite, mit allem, was öffentlich und unkritisch ist, kann man eine Menge machen. Nicht, dass jetzt alle Angst haben und denken, das ist datenschutzrechtlich gefährlich. Das ist nichts anderes wie bei den sonstigen IT- und Software-Lösungen. Man sollte sich auf jeden Fall mit Spezialist*innen kurzschließen.

Christina Berg: Ich habe gehört, in Italien ist ChatGPT wegen Daten und Jugendschutz verboten, weil die KI mitunter falsche Antworten gibt. Oder ich glaube, es ist mittlerweile auch wieder erlaubt. Ich weiß es nicht genau. Frankreich und Spanien haben auch Bedenken. Wie sieht es denn in Deutschland aus?

Hamidreza Hosseini: In Deutschland, glaube ich, wird demnächst dieser KI-Akt auch verabschiedet. Das ist das, was ich aus dem Bundesumfeld höre. Man will es hier bei uns nicht per se verbieten, sondern entsprechende Richtlinien dafür definieren, worauf wir achten müssen. Denn ich sage auch immer in meinen Trainings, dass die Teilnehmer*innen oder generell die User*innen dort einfach nicht personenbezogenen und kritische Daten verwenden sollten. Das ist genauso, als wenn Sie jetzt zum Beispiel einfach auf eine Webseite irgendwelche persönlichen Daten von irgendwelchen Menschen veröffentlichen. Das ist nichts anderes. Insofern hoffe und denke ich, dass die Bundesregierung da im Moment jetzt nicht so krass sein wird, sondern eher unterstützende Leitfaden zur Verfügung stellt, damit die Unternehmen auch gewisse Eckpfeiler und Leitplanken bekommen, wie sie damit umgehen.

Christina Berg: Da muss wohl noch ein bisschen was nachgeholt werden. Es waren sehr viele interessante Informationen. Da werden wir mit Sicherheit irgendwann auch nochmal nachhaken. Haben Sie noch Rückfragen, Wünsche oder Äußerungen? Möchten Sie noch etwas platziert wissen?

Hamidreza Hosseini: Ich versuche, die erste Frage für die allgemeine Zielgruppe nochmal einfacher zu erläutern. Es werden Muster einer KI beigebracht. Anhand dieser Muster wird überprüft, ob die KI das verstanden hat. Und Menschen greifen ein und korrigieren diese Muster auf Richtigkeit oder Falschheit. Die KI lernt von den Trainingsmustern und verbessert sich selbst. Und das nennt man Reinforcement oder selbstverstärkende Algorithmen. Mein letztes Statement dazu ist, ich bin mir ziemlich sicher, dass wir seit November 2022 eine neue Zeitrechnung haben. Die Welt, die wir so vor uns kennen, wird in spätestens fünf bis sieben Jahren vollständig anders aussehen. Ich will keine Angst machen, sondern gewisse repetitive und einfache Aufgaben werden durch die KI übernommen. Das hat sicherlich auch Auswirkungen auf diverse Bereiche in unserem Leben. Aber es ist wie bei der Robotik, IT und vielen industriellen Revolutionen. Da wird es ein paar Veränderungen geben. Aber ich glaube schon, dass wir auf eine Zukunft steuern, wo wir unsere geistigen Potenziale für durchaus wichtigere Aufgaben verwenden können als irgendwelche Excel-Daten oder Schriftstücke zu vergleichen. Ich denke, dass das menschliche Gehirn zu weitaus mehr fähig ist. Und durch solche Entwicklungen werden wir uns höheren Aufgaben und Forschungsfeldern widmen können. Wir können demnächst größere Probleme lösen. Das ist eine sehr gute Chance. Ich bin sehr froh, dass ich diese Zeit erleben darf.

Christina Berg: Das war ein sehr schönes Schlusswort. Nochmal herzlichen Dank, dass Sie sich Zeit dafür genommen haben, Herr Hosseini. Und hoffentlich bis bald.

Hamidreza Hosseini: Gerne, bis bald.