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Die Organisatoren Prof. Dr. Michael Granitzer (Universität Passau, von links) und Dr. Andreas Böhm (One Data GmbH) sowie der Vizepräsident der Universität Passau, Prof. Dr. Harald Kosch, bei der Begrüßung der Teilnehmenden. Foto: Christian Franz | One Data
Zum Start des Passau Data Science Summit, in dem es um die Zukunft von Datenstrategien ging, blickte Mitorganisator Prof. Dr. Michael Granitzer erst einmal in die Vergangenheit. In den 1990er Jahren war es ehemaligen Studenten gelungen, mit Hilfe eines Computers den Schachgroßmeister Garry Kasparov zu schlagen. Das Projekt Deep Blue machte weltweit Schlagzeilen und zeigte erstmals das Potential künstlicher Intelligenz.
Jetzt, knapp 30 Jahre später, schlagen Maschinen den Menschen nicht nur im Schachspiel, sondern haben beeindruckende sprachliche Fähigkeiten entwickelt. Das Potential von Large Language Models, generativen Sprachmodellen, zog sich als Thema durch den Passau Data Science Summit, der jedes Jahr Forscherinnen und Forscher mit Expertinnen und Experten von international führenden Unternehmen zusammenbringt, um über neue Trends und Entwicklungen im Bereich von Datenstrategien und Produkten zu diskutierten. Organisiert wird die Veranstaltung vom Lehrstuhl für Data Science an der Universität Passau zusammen mit dem Passauer Unternehmen One Data GmbH.
Prof. Dr. Harald Kosch, Vizepräsident der Universität Passau, begrüßte die mehr als 300 Teilnehmenden, darunter 160 Vertreterinnen und Vertreter aus der Wirtschaft. Die Bedeutung von generativen Sprachmodellen beschrieb er als Thema, das an Brisanz zunehme. „Wer die Daten beherrscht, beherrscht die Welt.“
KI-Modelle bislang ohne große Wirkung
Gründer und Geschäftsführer der One Data GmbH, Dr. Andreas Böhm, selbst Alumnus der Universität Passau, stellte die Herausforderungen für die Wirtschaft in den Mittelpunkt seiner Keynote. Nach dem Hype im vergangenen Jahr habe eine gewisse Ernüchterung eingesetzt. Anders als prognostiziert hätte die Nutzung von künstlicher Intelligenz bislang nicht zu einem großen Produktivitätssprung geführt. „Wie schaffen wir es, die transformative Kraft der KI zu entfesseln?“ Das größte Problem sehe er darin, dass die Daten noch nicht richtig genutzt würden, so Böhm. „Für alle KI-Modelle gilt: Die Ergebnisse sind nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten. Die PasDaS hat in diesem Jahr eindrucksvoll gezeigt, dass wir den wahren Wert von KI erst dann erschließen, wenn wir sie mit hochwertigen Unternehmensdaten kombinieren und daraus werthaltige Datenprodukte erstellen“, erklärte Böhm.
Das sagen die Expertinnen und Experten
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Wie das gelingen kann, unter anderem das war Thema der Vorträge und auch der Gespräche auf der Konferenz. Im Video sprechen Forschende der Universität Passau und Expertinnen aus der Praxis über die Potentiale und Herausforderungen von generativen Sprachmodellen:
- Prof. Dr. Steffen Herbold, Inhaber des Lehrstuhls für AI Engineering, befasst sich mit den Auswirkungen von generativen Sprachmodellen auf die Software-Entwicklung. Er betont deren disruptive Wirkung: „Früher gab es den menschlichen Programmierer, der einen Quelltext, egal wie einfach oder kompliziert, selber schreiben musste. Jetzt gibt es mit Sprachmodell eine neue Technik, die gerade bei einfachen Aufgaben schon in der Lage ist, diese relativ zuverlässig zu lösen.“
- Ziye Wang, Head of Product Management bei One Data, gehört zu den Expertinnen aus der Praxis, die generative Sprachmodelle bei der Produktentwicklung einsetzen. Sie betont die Vorteile dieser Herangehensweise. Die Sprachmodelle würden sie in ihrer Arbeit nicht nur beim Generieren von Code unterstützen, sondern sie nutze sie auch, um Datensätze zu strukturieren.
- Prof. Dr. Annette Hautli-Janisz hat an der Universität Passau die Juniorprofessur Computational Rhetoric and Natural Language Processing inne. Sie erforscht, was Maschinen über Sprache wissen – und was nicht. Komplexe Zusammenhänge beispielsweise bereiten den Maschinen Schwierigkeiten.
- Prof. Dr. Jörg Schlötterer, der an der Universität Passau studiert und promoviert hat, leitet die Nachwuchsforschungsgruppe hessian.AI junior Research Group an der Universität Marburg und hat eine Vertretungsprofessor an der Universität Mannheim inne. Mit Hilfe seiner Nachwuchsforschungsgruppe versucht er, zu verstehen, wie Wissen in maschinellen Lernmodellen generiert wird, um so Sprachmodelle zu entwickeln, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind.
- Prof. Dr. Florian Lemmerich, der an der Universität Passau die Professur für Angewandtes Maschinelles Lernen innehat, untersucht, wie sich die Qualität von generativen Sprachmodellen evaluieren lässt. Das ist nicht nur deshalb schwierig, weil die Sprachmodelle an sich auf ähnliche Anfragen ganz unterschiedliche Antworten liefern, sondern auch, weil die Entwicklung der neuen Technologie so dynamisch ist.
Über den Passau Data Science Summit
Der Passau Data Science Summit (PasDas) findet seit 2016 an der Universität Passau statt. Die zweitägige Veranstaltung wird vom Passauer Lehrstuhl für Data Science in Kooperation mit der One Data GmbH organisiert. Ziel der Veranstaltung ist es, Forschende in den Bereichen künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft mit Vertreterinnen und Vertretern international führender Unternehmen zusammenzubringen. Zu Gast in diesem Jahr waren etwa Führungskräfte der Daimler Trucks AG, der Deutschen Telekom, von E.ON, von OTTO GmbH, von Schott AG, von thyssenkrupp und von der Volkswagen Group. Das diesjährige Thema lautete: „Deliver Business Value with Data Products“. Prof. Dr. Granitzer, der die Veranstaltung 2016 gemeinsam mit Dr. Andreas Böhm initiiert hatte, zeigte sich bei der Begrüßung erfreut über deren Entwicklung: Man sei inzwischen im größten Hörsaal der Universität Passau, dem Audimax, angekommen.
Prof. Dr. Michael Granitzer
Wie lassen sich Bedeutungszusammenhänge in einer Flut von digitalen Medien finden?
Wie lassen sich Bedeutungszusammenhänge in einer Flut von digitalen Medien finden?
Prof. Dr. Michael Granitzer ist Inhaber des Lehrstuhls für Data Science. Der Schwerpunkt seiner Forschung liegt auf der Nutzung maschineller Lerntechniken und intelligenter Mensch-Maschine Schnittstellen.
