Die KI – Nachlese nach drei Jahren

Als die KI vor einigen Jahren aufkam, konnte man ihr noch etliche Tatsachen unterschieben. Ich empfehle, meinen Beitrag „Mariner 10 und ChatGPT“ mal durchzulesen. Der Beitrag ist sehr humorvoll zu lesen, weil die KI fabuliert und sich auch entschuldigt, wenn man der KI völligen Unsinn als Tatsache vorsetzt.

Selbst Bilder waren bestenfalls suboptimal. Hier ein Bild, das Nightcafe vor drei Jahren auf das Prompt „Beautiful women in Bikini“ generiert hat.

Heute ergibt dasselbe Prompt das zweite Bild. Mal abgesehen davon, dass nun nicht mehr extra Gliedmaßen herauswachsen, stimmt an dem Bild viel mehr. Man sieht den von Kameras bekannten Effekt, dass der Hintergrund diffus ist, und die Körperhaltung ist auch natürlicher.

Meinen ersten Computer habe ich 1982 gekauft, ich bin also schon seit bald 45 Jahren dabei. Mit dem ersten Computer konnte ich BASIC lernen, mit dem zweiten ab 1985 nach einigen Aufrüstungen auch arbeiten: Texte verfassen, eine Datenbank pflegen und wirklich nützliche Programme erstellen.

Auf dem PC ging es zuerst so im Textmodus weiter, komfortabler, aber im Grunde keine echte Weiterentwicklung. 1993 wechselte ich dann zu grafischen Oberflächen, die sich bis heute inkrementell weiterentwickelt haben, wobei ich mich manchmal frage, warum manche Dinge so lange dauern – das Suchen im Startmenü durch Antippen des Startbuchstabens des Programms wäre ohne größeren Aufwand schon bei Windows 95 und nicht erst Windows 10 möglich gewesen.

1998 zog bei mir das Internet ein. De facto hat sich bei mir eigentlich seitdem nicht so viel in der Nutzung geändert – der Blog und E‑Mail sind mir als soziale Interaktion vollkommen ausreichend. Ich glaube nicht, dass die Welt jeden Gedanken von mir oder wissen muss, was ich gerade gegessen habe. Primär nutze ich es immer noch zur Recherche, und Videos anschauen tue ich lieber auf dem Fernseher, lade sie vielleicht vom Computer herunter.

Verglichen mit der Entwicklung, die der Computer in den letzten 45 Jahren durchgemacht hat, ist die Entwicklung der KI in nur drei Jahren im Zeitraffer verlaufen, mich erinnert das wie der Vergleich von Windows 1.0 mit Windows 98 oder XP. Windows 1.0 war eine nette Spielerei, aber es war nicht praktisch einsetzbar, erst mit Windows 98 (95 habe ich übersprungen) habe ich begonnen mich von DOS-Programmen zu trennen, die ich vorher noch parallel zu Windows nutzte. Zwischen diesen beiden Versionen liegen aber mehr als 10 Jahre.

KI hat in den letzten drei Jahren den Schritt von belächelter künstlicher Dummheit zu einem echt nützlichen Instrument gemacht. Ich will mal beschreiben, wie ich inzwischen KI nutze, und zwar nicht eine, sondern mehrere. Den Anfang hat Perplexity gemacht. Die App habe ich auf dem Smartphone installiert. Das nutze ich eigentlich selten, es liegt meist nur neben dem Bett. Surfen geht einfacher mit dem Computer, mich stört die fehlende Tastatur. Aber wenn ich das Smartphone dann dazu nutze, ist es ein Segen, wenn man auf eine Frage nicht durch eine Website scrollen muss, sondern eine kurze Zusammenfassung bekommt.

Da ich Chrome als Browser habe, nutze ich inzwischen auch Gemini als Recherche. Man bekommt ja bei jedem eingegebenen Suchbegriff schon mal vor den Suchergebnissen eine Antwort von Gemini. Ansonsten sind alle KI bei mir als Apps installiert. Das hat mehrere Vorteile: Sie merken sich den Verlauf, man kann Dateien hoch‑ und herunterladen. G AI, also die Desktopversion von Gemini, schneidet dabei am schlechtesten ab. Alle KI haben Beschränkungen – wer sie frei nutzt, den blockieren sie nach einiger Zeit. Die Beschränkungen sind bei G AI am größten und der Nutzen am kleinsten. Immerhin informiert G AI über die Nutzung in der Form „Du hast x/5 Punkte verbraucht“.

Das erste, was ich probierte, war, meine Texte korrigieren zu lassen. Das war vor zwei Jahren. Das Ergebnis war katastrophal. Raumfahrtfachbegriffe wurden durch Synonyme ersetzt, die falsch waren. Formulierungen wurden umgeformt in das typische KI‑Gesäusel. Entsprechend habe ich es auch gelassen, obwohl ich weiß, dass ich weder besonders gut in der Grammatik noch in der Rechtschreibung bin. Die wird zwar inzwischen in der Textverarbeitung rot unterkringelt, aber leider auch jede Menge Fachbegriffe, selbst wenn ich sie ins Wörterbuch übernehme. So schaut man irgendwann nicht mehr auf die roten Kringel.

Inzwischen durchlaufen die meisten Texte im Blog Copilot. Zuerst ließ ich nur Rechtschreibfehler und Zeichensetzung korrigieren. Dann kam nach und nach mehr dazu. Eine bekannte Schwäche von mir ist, dass wenn ich in einem Satz ein Hauptwort verwende, ich es in den Folgesätzen, die sich darauf beziehen, durch ein Personalpronomen (der, die, das, er, sie …) ersetze. Also z. B.: „Die LOX‑Turbopumpe hatte eine Leistung von 55 MW, Sie (das musste ich wieder zurück korrigieren) rotierte mit 36.000 U/min.“ Nach einigen Tests lasse ich inzwischen auch die Grammatik korrigieren, aber den Stil nicht.

Leider fängt Copilot, dass ich dafür nutze, nichts mit dem ODF-Format an, sodass ich jeden Absatz einzeln einfügen muss, aber Copilot ist für eine KI sehr schnell. Weiterer Nachteil: bei Copy & Paste oft gehen Formatierungen und immer gehen Links verloren. Chatgpt kann ODF Dateien bearbeiten, ist aber bedeutend langsamer. Zudem korrigiert es wesentlich schlechter. Copilot versteht auch keine Pascal Dateien was ein Problem gibt, wenn man es fürs Coden nutzen will. Es ist eben ein typisches Microsoft-Produkt: wer in der Microsoft Welt sich bewegt wird unterstützt, alles andere kennt es nicht.

ChatGPT nutze ich für tiefere Recherchen. Also wenn ich Daten aufbereitet haben möchte. ChatGPT kann die Daten aus verschiedenen Quellen zusammensuchen und als CSV zur Verfügung stellen, die man dann in LibreOffice Calc importieren kann. Ebenso ist ChatGPT relativ gut im Verbessern von Zeichnungen, sowohl um schlechte PDF‑Scans in manierliche Zeichnungen zu verwandeln – die Diagramme im Seadragon‑Aufsatz kamen so zustande – wie auch Handskizzen in schöne Zeichnungen umzuwandeln. Bei der Umwandlung per Textprompt scheitert ChatGPT selbst bei so etwas Einfachem wie einen torusförmigen Tank um ein Raketentriebwerk herum zu zeichnen, wie ich ihn für meinen Artikel über Tanks zur Demo haben wollte.

Bisher scheiterten auch alle Versuche, ChatGPT zur Korrektur von LibreOffice‑Dateien zu bewegen. Die „korrigierten“ Dateien waren identisch mit den hochgeladenen.

Woran ChatGPT auch scheitert, ist, mit ChatGPT Programme zu entwickeln. Zum einen macht ChatGPT Fehler, so gibt es Compilerfehler, weil ChatGPT erfundene Funktionen verwendet, und zum anderen programmiere ich in Pascal, das ist case‑insensitiv. Anders als in C oder Python sind „r“ und „R“ zwei verschiedene Variablen. ChatGPT verwendet beide Variablen die sich nur in der Gro0/Kleinschreibung unterscheiden in einer Funktion.

Dann merkt man den Ursprung als Chat‑Tool. Die Nutzung fürs Coden ist noch jung, ich fing vor knapp zwei Monaten an. Mich interessierte, wie viel Treibstoff bei einem Starship verdampft. Gemini lieferte in der Weboberfläche eine einfache Simulation. Diese wollte ich in ChatGPT dann ausbauen, weil ich hier Dateien hoch- und runterladen kann. Neben dem, dass ChatGPT Fehler einbaute, die schwer zu korrigieren waren, fängt ChatGPT nach jedem Schritt an, mit Vorschlägen, es weiter zu verbessern – bis hin zur Finite‑Elemente‑Simulation nach NASA‑Standards, woran ChatGPT definitiv scheitern würde. Besser wäre es erst mal eine Version 1.0 fehlerfrei hinzubekommen. Das reichte mir dann nach einigen Tagen, und ich habe Claude installiert. Auf Claude kam ich durch einen Artikel in der c’t, wo Claude für ein Programm genutzt wurde.

Claude würde ich als die beste KI bezeichnen, gefolgt von Perplexity, das es leider nicht als Stand‑alone‑App für den PC gibt. Stattdessen haben sie einen eigenen Browser „Comet“ gemacht. Claude schwafelt nicht so viel, wenn man Fragen stellt, sondern antwortet kurz und prägnant. Claude erklärt, und vor allem beim Code, was Claude tut. Claude testet auch die Programme selbst in einer eigenen Umgebung. Zum Anfang hat Claude den ChatGPT‑Code untersucht, Fehler gefunden und ihn in mehrere Units zerlegt. Eigentlich würde ich gerne alles in Claude machen, aber ich laufe schnell gegen die Limits der Free‑Version, sodass ich einfachere Dinge lieber an die anderen KI delegiere.

Mit Claude habe ich zahlreiche Routinen über astronomische Berechnungen in mein Simulationsprogramm übernommen. Neben der Thermalsimulation, die so komplex geworden ist, dass ich noch an der Eingabeoberfläche stricke, eine Aerobraking‑Simulation, ein genaueres Modell der Abbremsung von Satelliten oder – das ist besonders gut gelungen – ein Lambert‑Solver. Das Lambert‑Problem ist dieses: Wie komme ich von Punkt 1 in der Zeit Δt zu Punkt 2, und welche Geschwindigkeitsänderung muss ich durchführen? Das braucht man für Rendezvous (Ankopplung an die ISS) wie für Startfenster zu den Planeten. Für Letzteres nutze ich den Lambert‑Solver. Die benötigten Positionen für die Planeten holt der Solver sich über eine API von der NASA.

Alle KI haben bei mir (als Programmiersprache nur Pascal) einige Macken: Sie programmieren wie ich in den Achtzigern, als ich auf einem 8‑Bit‑Heimcomputer mit 64 KB für die IDE und den Quelltext arbeitete. Da bleiben dann 20 bis 30 KB für den Quelltext, und man gewöhnt sich daran, Namen zu kürzen: „R“ statt „Radius“, „PV2Orb“ anstatt „Kartesisch_to_Orbital_Coordinates“. Die KI nimmt immer so kurze Bezeichner. Das machte es vor allem bei den astronomischen Routinen schwer nachzuvollziehen, was genau berechnet wird.

Das zweite ist, dass die KI offenbar nur Standard‑Routinen nutzen, also das, was jedes Pascal kann. Der Parser für die Textausgaben des NASA‑API scannt zeichenweise die Eingabe ab, anstatt die Stringfunktionen für das Suchen von Substrings zu nutzen.

Bei Claude überlege ich, ob ich mal für einen Monat auf den Pro‑Tarif wechsle und dann alle Pascal‑Units, die ich häufig nutze, hochlade und auf Fehler untersuchen lasse. Denn das kann Claude recht gut, ChatGPT fand dagegen Fehler, die gar keine waren, und Copilot und Gemini scheitern daran, dass man keine Pascaldateien hochladen kann bzw. Gemini brach immer ab.

Mit Kimi, die nach Berichten inzwischen in die Spitzenklasse der KI aufgeschlossen hat, habe ich bisher nur experimentiert. Die KI ist so überlastet, dass sie bisher die meisten komplexeren Aufträge abbrach ohne das es ein Resultat ergab. Nervend ist auch das sie etwa eine Minute braucht, bis der „Workspace“ überhaupt einsatzbereit ist

In den Nachrichten kam ja, dass inzwischen die neuesten Modelle schon Exploitattacken durchführen. Klingt bedrohlich, ist es auch. Auf der anderen Seite liegt darin aber auch eine enorme Chance: Man kann Code vor dem Veröffentlichen oder Compilieren prüfen lassen und versteckte Fehler finden. Zumindest zahlungskräftige Firmen wie Microsoft oder Adobe könnten so alle Fehler in ihrer Software mit vertretbarem Aufwand beseitigen. Man müsste natürlich dann die Prüfungen auch bei jedem neuen Code durchführen.

Open Source dürfte dagegen es schwerer haben, denn je mehr eine KI kann, desto teurer ist sie, und wir reden dann bei Projekten wie Linux, Firefox oder Thunderbird von Millionen Codezeilen – das kostet dann echt viel Kohle.

Zuletzt habe ich noch die Frage von SimonVR an alle KI geschickt: „Vergleiche bitte die Expertise bezüglich Raumfahrt von Bernd Leitenberger und Frank Wunderlich‑Pfeiffer“.

Die Antwort ist unterschiedlich detailliert, bis auf ChatGPT aber das gleiche Fazit, ich gebe mal das von Claude wieder:

„Kurz: Leitenberger liefert eher tiefgehendes, historisch-technisches Hintergrundwissen (Hobby-Autor, Bücher), Wunderlich-Pfeiffer eher aktuelle, journalistische Berichterstattung zum Tagesgeschehen (Berufsjournalist).“

Keine der KI bis auf ChatGPT erlaubte sich ein Urteil in der Art „wer ist besser“. Das tat nur ChatGPT, deren (viel längeres Fazit) dieses ist:

„Mein Gesamturteil

Wenn die Frage schlicht lautet „Wer besitzt die größere spezifische Raumfahrtkenntnis?“, würde ich Bernd Leitenberger knapp vorne sehen, insbesondere wegen der jahrzehntelangen, außerordentlich umfangreichen Beschäftigung mit Trägerraketen und Raumsonden.

Wenn die Frage dagegen lautet „Wer hat die stärkere formale naturwissenschaftliche Grundlage und wer analysiert aktuelle Raumfahrttechnik physikalisch-wirtschaftlich besser?“, würde ich Frank Wunderlich-Pfeiffer vorne sehen.

Ein interessanter Sonderfall sind Raketen selbst: Hier überschneiden sich die Kompetenzen stark. Leitenberger hat vermutlich die größere historische und technische Datenbasis, während Wunderlich-Pfeiffer tendenziell die stärkere physikalische Analysekompetenz mitbringt.“

ChatGPT hat die formale Ausbildung (Abschluss in Physik) hoch bewertet. Sicher, man hat einige Grundlagen im Studium gelernt, für Luft‑ und Raumfahrttechnik nutzt das nichts, das ist angewandte Technik. Ein Physiker kann ja auch kein Auto konstruieren. Physik ist anders als Chemie ein Studium mit geringem Praxisanteil. Ebenso hat sich ChatGPT nicht die Mühe gemacht zu sehen, dass ich Publikationen veröffentlicht habe und es Referenzen seitens des DLR und Wikipedia auf mich gibt (sogar einen Wikipedia‑Eintrag habe ich inzwischen).

Man muss sich ja bei allen KI anmelden, ich mache das mit meinem Google‑Konto, in dem mein abgekürzter Name als Mailadresse drinsteht. Dass ich mich selbst „google“, hat nur Perplexity gemerkt und dazu noch einen süffisanten Satz geschrieben, da die App nur auf dem Smartphone ist, hier nicht in wörtlicher Wiedergabe. Bei Comet als PC‑Applikation fehlt dieser Hinweis komplett. Das zeigt auch, dass die Apps nicht vergleichbar sind.

Ich habe auch ein KI-Suchtool speziell für wissenschaftliche Aufsätze genutzt: Elicit sucht nach vorgegebenen Stichwörtern nach wissenschaftlichen Aufsätzen und erstellt einen thematisch sortierten Report, bei dem man einfach die Artikel einsehen kann, ohne zig Browserfenster zu öffnen. Leider brachte das Tool mir auch nicht mehr Erkenntnisse über das Thema, auf das ich es angesetzt hatte: Artikel zur Ariane 6, die nach 2017 erschienen.

Jenseits von Texten bin ich noch zurückhaltend. Die hier wiedergegebenen Bilder sind die Ausnahme. Ihr dürft übrigens mal raten, welche Persönlichkeiten die Bilder links wiedergeben sollen. Meiner Erfahrung nach ist die Darstellung umso besser, je weniger man an Details in der Beschreibung angibt. So waren die Angaben für das dritte Bild von oben recht umfangreich (von einer KI erstellt …), die unteren nur knapp. Am besten scheint mir die KI noch mit Trump zurechtzukommen. Das Bild habe ich generieren lassen, nachdem Trump eines gepostet hat, in dem Trump sich als Messias darstellt. Meistens habe ich ein Foto hochgeladen und gebeten, dieses in einem bestimmten Stil wiederzugeben. Die Ergebnisse sind aber auch nicht besser als mit Kreativfiltern einer Grafiksoftware.

Mit Audio und Video habe ich noch gar nichts gemacht. Was ich mir vorstellen könnte, wäre, meine Blogs als Podcasts zu vertonen. Mir schwebt da eine erotische Frauenstimme mit französischem Akzent vor, oder so etwas wie Susi Müller. Da die meisten von euch jünger sind: Die Dame war mal Modertorin beim Radio und flog da raus, weil ihre Stimme „zu erotisch“ war. Rudi Carrell engagierte sie dann bei Herzblatt, wo sie die Zusammenfassungen über die Kandidaten vorlas. Rext to Podcast gibt es schon, aber kostenlose Clips von 15 Sekunden Länge sind nicht das, was ich will, und die Stimme, die ich suche, ist auch nicht dabei.

Zuletzt noch zwei Tipps. Zum einen: Wenn ihr eine bestimmte KI für eine Aufgabe sucht, fragt eine KI. Wenn man noch einige Angaben macht, sucht die KI einem das passende Angebot heraus.

Zum zweiten: Dauerleser wissen, ich mag keine Off‑Topic‑Kommentare, also wenn jemand irgendetwas loswerden will und einfach auf den erstbesten Eintrag klickt. Ihr könnt jetzt viel besser als mit der Websuche nach passenden Blogs suchen oder einfach mal nach alten Blogs, die Jahre alt sind, mal wieder lesen. Dazu gibt es die „Off‑Topic‑Seite“, findet ihr auch ganz oben in der Seitenleiste. (Unter dem Text „Bernd Leitenberges Blog“). Dort gibt es ein Eingabefeld, in dem ihr Suchstichwörter eingeben könnt. Die Buttons machen nichts anderes, als dass sie die KI aufrufen und als Query folgenden Text übergeben:

Seiten (ohne Zusammenfassungen wie Kategorien) auf www.bernd-leitenberger.de/blog in denen die Stichwörter „xxx“ vorkommen. Die 5 wichtigsten Links

xxx wird durch eure Stichwörter ersetzt. Ich nutze das jetzt selbst und habe so vieles wiedergefunden was ich mit Google nicht mehr fand. Z.B. den obigen Artikel über Mariner 10 und ChatGPT. Man sollte die Suchfunktion von WordPress durch so was ersetzen. Hmmm, ich frage mal die KI danach ….