Künstliche Korrespondenz: Wie man nichtmenschliche Schreiberlinge entlarvt

Jannis Vamvas

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Sie heissen Grover, Bert oder GPT-2 – und können Texte produzieren, die auf den ersten Blick nicht als maschinelle zu erkennen sind. Statistische Sprachmodelle waren einst trockenste Materie. Jetzt haben sie sich dank Big Data, spezialisierter Hardware und genialer Algorithmen zu einem Lieblingsthema der Feuilletons gemausert.

Die verblüffendsten Erfolge sind im englischen Sprachraum zu verzeichnen. Doch das Rad der Forschung dreht sich so schnell, dass es nur Monate dauern dürfte, bis sie die deutsche Sprache erreicht haben. Und dann? Werden unsere Demokratien geflutet durch Gigabytes von Fake News und fingierten Nutzerkommentaren?

In diesem Workshop werfen wir einen Blick unter die Haube dieser Maschinen. Wir versuchen nachzuvollziehen, wie sie technisch möglich geworden sind und wo ihre Grenzen liegen. Noch lassen sich die Schreiberlinge mit ihren eigenen Waffen schlagen – denn auch sie hinterlassen ihre linguistischen Spuren...

Sie heissen Grover, Bert oder GPT-2 – und können Texte produzieren, die auf den ersten Blick nicht als maschinelle zu erkennen sind. Statistische Sprachmodelle waren einst trockenste Materie. Jetzt haben sie sich dank Big Data, spezialisierter Hardware und genialer Algorithmen zu einem Lieblingsthema der Feuilletons gemausert.

Die verblüffendsten Erfolge sind im englischen Sprachraum zu verzeichnen. Doch das Rad der Forschung dreht sich so schnell, dass es nur Monate dauern dürfte, bis sie die deutsche Sprache erreicht haben. Und dann? Werden unsere Demokratien geflutet durch Gigabytes von Fake News und fingierten Nutzerkommentaren?

In diesem Workshop werfen wir einen Blick unter die Haube dieser Maschinen. Wir versuchen nachzuvollziehen, wie sie technisch möglich geworden sind und wo ihre Grenzen liegen. Noch lassen sich die Schreiberlinge mit ihren eigenen Waffen schlagen – denn auch sie hinterlassen ihre linguistischen Spuren...

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