OpenAI o1: Revolutioniert dieses Sprachmodell das Denken von KIs?

Mit innerem Monolog zur Super-KI? OpenAI bringt mit o1 ein Modell an den Start, das denkt wie ein Mensch: Schritt für Schritt. Was dahinter steckt, warum das die KI-Welt verändert – und ob das schon AGI ist.

Denken wie ein Mensch – mit Chain of Thought

Seit dem 12. September 2024 ist o1 als „o1-preview“ für ChatGPT Plus verfügbar – und in der Code-Variante „o1-mini“. Das Besondere: o1 denkt erst nach, bevor es antwortet. Dafür nutzt es eine interne Gedankenstruktur, die auf der Methode des Chain-of-Thought (CoT) basiert.​

Statt direkt eine Antwort zu liefern, erstellt o1 eine Kette aus Zwischenschritten – ganz wie wir Menschen, wenn wir Probleme lösen. Das Modell wurde mit Reinforcement Learning und ausgewählten, bereinigten Daten trainiert.​

Denkstruktur von o1 – der Weg von der Frage zur Antwort; Bildquelle: 1

Warum Chain-of-Thought-Promting ein Gamechanger ist

Die Einführung des CoT-Promptings hat es dem Modell ermöglicht, insbesondere bei mathematischen und programmierungstechnischen Fragestellungen bisher unerreichte Ergebnisse zu erzielen. Durch schrittweises Denken erhöht sich die Antwortqualität in komplexen Bereichen wie Mathematik, Biologie und Physik enorm. In manchen Tests erreichte es das Niveau der 500 besten Studierenden in den USA.

o1 im Vergleich zu gpt4o – Testergebnisse auf Machine-Learning-Benchmarks; Bildquelle: 2

Obwohl CoT zu längeren Antwortzeiten führen kann, überwiegen die Vorteile. Die Methodik verbessert die Transparenz der Antworten, da der Denkprozess des Modells nun sichtbar wird. Das ist nicht nur ein Fortschritt in Sachen Erklärbarkeit, sondern auch bei der Sicherheit: So kann besser überwacht werden, ob die KI sich an Regeln hält oder Fehler macht.

Automatisches Denken statt Beispiellernen

Ein Durchbruch: Statt dem Modell immer Beispiele zu liefern, versucht OpenAI mit „Auto-CoT“, dass „o1“ selbst Gedankenketten generiert. Das funktioniert über Zero-Shot-Lernen – also nur mit der Anweisung:
„Denke Schritt für Schritt bei der Generierung deiner Antwort.“

In Tests waren diese automatisch erzeugten CoTs oft sogar besser als manuell erstellte.

Ablauf von Automatic COT-Prompting; Bildquelle: 3

Sicherheitsaspekte und Herausforderungen

Ein besonderer Vorteil des CoT-Promptings liegt im Bereich der Sicherheit. Durch die Integration von Sicherheitsregeln in den Gedankengang des Modells können Regelverletzungen minimiert werden. Ein Problem bleibt jedoch bestehen: die Neigung von „o1“ zu sogenannten Halluzinationen, also das Erfinden von falschen Informationen wie fiktiven URLs.

Künstliche Allgemeine Intelligenz – Ein realistischer Ausblick?

Viele Forscher spekulieren, ob „o1“ der erste Schritt hin zu einer echten Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) ist. Während „o1“ beeindruckende Ergebnisse bei der Beantwortung komplexer Fragen liefert, bleibt es aktuell noch hinter der Fähigkeit zurück, vollständig autonome Aufgaben wie einen „Remote-Job“ eigenständig zu übernehmen. Die Reise zur AGI ist also noch nicht abgeschlossen, doch das Potenzial von Modellen wie „o1“ ist unbestreitbar.

OpenAI arbeitet bereits an der nächsten Generation von Modellen, wie „Orion“, und plant, synthetische Trainingsdaten zu nutzen, um das Potenzial weiter zu steigern. Es bleibt spannend, welche Rolle „o1“ in der Zukunft der KI-Forschung spielen wird.4

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