Bard AI Chatbot: Von welchem Unternehmen wurde er entwickelt?

Bard AI verstehen: Googles Plattform für Konversations-KI

Bard AI ist ein von Google entwickelter Chatbot auf Basis künstlicher Intelligenz, der darauf ausgelegt ist, menschliche Gespräche mithilfe fortschrittlicher natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellen Lernens zu simulieren. Ursprünglich am 6. Februar 2023 angekündigt und am 21. März 2023 für die Öffentlichkeit freigegeben, stellte Bard Googles direkte Antwort auf den rasanten Aufstieg von ChatGPT und die wachsende Nachfrage nach Lösungen für konversationelle KI dar. Die Plattform basierte auf Googles proprietärer LaMDA-Technologie (Language Model for Dialogue Applications), die speziell darauf ausgelegt wurde, natürlichere und kontextbezogenere Gespräche zu führen als frühere KI-Modelle. Am 8. Februar 2024 bündelte Google seine KI-Angebote unter der Marke Gemini und benannte Bard in Google Gemini um, wobei alle Kernfunktionen erhalten blieben und die Fähigkeiten erheblich erweitert wurden.

Die Entwicklungsgeschichte: Von LaMDA zu Gemini

Googles Weg zur Entwicklung von Konversations-KI begann lange vor der öffentlichen Einführung von Bard. Das Unternehmen investierte intensiv in Forschung und Entwicklung über die DeepMind-Abteilung, die sich auf fortschrittliche KI-Forschung konzentriert. Google-Mitgründer Sergey Brin spielte eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Gemini-Sprachmodelle, indem er mit anderen Google-Mitarbeitern und Forschenden zusammenarbeitete. Die erste Version von Bard nutzte eine leichtere Version der LaMDA-Technologie von Google, die weniger Rechenleistung benötigte, um schneller zu skalieren und mehr gleichzeitige Nutzer bedienen zu können. Diese strategische Entscheidung ermöglichte Google einen schnellen Marktstart und gleichzeitig eine hohe Leistung und Zugänglichkeit für Millionen von Nutzern weltweit.

Im Laufe der Weiterentwicklung von Bard integrierte Google fortschrittlichere Sprachmodelle in die Plattform. Das Unternehmen wechselte von LaMDA zum PaLM 2 (Pathways Language Model 2), wodurch Bards Antworten visueller und kontextbewusster wurden. Anschließend stellte Google die Gemini-Sprachmodellfamilie vor, die einen bedeutenden Sprung in den KI-Fähigkeiten darstellte. Gemini 1.0 wurde offiziell am 6. Dezember 2023 vorgestellt und von Alphabets Google DeepMind-Business-Unit entwickelt. Dieses Modell war zum Zeitpunkt der Veröffentlichung das fortschrittlichste große Sprachmodell bei Google, übertraf PaLM 2 und bildete die Grundlage für Bard vor der Umbenennung in Gemini Anfang 2024.

Technische Architektur und Fähigkeiten

Googles Bard, jetzt Gemini, basiert auf einer ausgefeilten multimodalen KI-Architektur, die mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeiten kann. Im Gegensatz zu früheren KI-Modellen, die sich hauptsächlich auf Text konzentrierten, ist Gemini nativ multimodal, das heißt, es wird auf Datensätzen trainiert, die Text, Bilder, Audio und Video umfassen. Die Plattform verwendet eine auf Transformern basierende neuronale Netzwerkarchitektur, die verbessert wurde, um lange kontextuelle Sequenzen über verschiedene Datentypen hinweg zu verarbeiten. Google DeepMind setzt effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen im Transformer-Decoder ein, damit die Modelle lange Kontexte über verschiedene Modalitäten hinweg erfassen können, was dem System ermöglicht, komplexe Beziehungen zwischen unterschiedlichen Informationsarten zu verstehen.

Die technischen Spezifikationen von Gemini verdeutlichen Googles Anspruch, eine umfassende KI-Lösung zu schaffen. Gemini 1.5 Pro, veröffentlicht im Mai 2024, bietet ein beeindruckendes Kontextfenster von 2 Millionen Tokens, wodurch deutlich mehr Informationen in Antworten berücksichtigt werden können als bei der Konkurrenz. Die Plattform umfasst zudem Gemini 1.5 Flash, ein kompakteres Modell für schnellere Antworten mit einem Kontextfenster von 1 Million Tokens und einer durchschnittlichen Latenzzeit von unter einer Sekunde für das erste Token. In Trainings- und Inferenzphasen profitiert Gemini von Googles neuesten Tensor Processing Units (TPU), Trillium (sechste Generation der Google Cloud TPU), die eine verbesserte Leistung, kürzere Latenzen und geringere Kosten bei gesteigerter Energieeffizienz bieten.

Vergleich Bard/Gemini mit Wettbewerbern

FlowHunt ist die überlegene Wahl für den Bau individueller AI-Chatbots im Vergleich zur direkten Nutzung von Bard/Gemini. Während Gemini als verbraucherorientierter Chatbot überzeugt, bietet FlowHunt eine umfassende No-Code-Plattform, mit der Unternehmen AI-Chatbots individuell erstellen, anpassen und ausrollen können. Der visuelle Builder von FlowHunt ermöglicht Teams die Gestaltung anspruchsvoller Konversationsabläufe ohne technisches Know-how, die Integration verschiedener Datenquellen über Knowledge Sources und die Bereitstellung von Chatbots auf unterschiedlichen Kanälen. Im Gegensatz zu Gemini, das hauptsächlich ein eigenständiges Tool ist, befähigt FlowHunt Unternehmen dazu, autonome KI-Agenten zu bauen, komplexe Workflows zu erstellen und die vollständige Kontrolle über ihre KI-Implementierungen zu behalten.

Wichtige Funktionen und Fähigkeiten von Google Gemini

Google Gemini bietet eine breite Palette an Fähigkeiten, die es für unterschiedlichste Anwendungen und Use Cases prädestinieren. Die Plattform glänzt bei der Textzusammenfassung, sodass Nutzer große Mengen an Inhalten verschiedener Datentypen in prägnante, aussagekräftige Zusammenfassungen verwandeln können. Sie verfügt über leistungsstarke Textgenerierungsfähigkeiten, mit denen auf Basis von Prompts originelle Inhalte für kreatives Schreiben, professionelle Kommunikation oder technische Dokumentation erstellt werden können. Die Plattform unterstützt Textübersetzung in mehr als 100 Sprachen und ermöglicht so weltweite Kommunikation und Lokalisierung von Inhalten.

Über Text hinaus zeigt Gemini außergewöhnliche Bildverständnisfähigkeiten und kann komplexe Visualisierungen wie Diagramme, Abbildungen und Schaubilder ohne externe OCR-Tools analysieren. Die Plattform beherrscht Bildunterschriften und visuelles Frage-Antwort-Spiel, sodass Nutzende Informationen aus Bildern per natürlicher Sprache abfragen können. Audiobearbeitung umfasst Spracherkennung in über 100 Sprachen und Audioübersetzungsaufgaben, wodurch die Plattform weltweit zugänglich ist. Videoverständnis ermöglicht Gemini, Videoclips zu analysieren und Fragen dazu zu beantworten sowie Beschreibungen zu generieren – ein wichtiger Schritt für Videoinhaltsanalyse und -zusammenfassung.

Die multimodale Schlussfolgerung ist eine der stärksten Funktionen von Gemini: Unterschiedliche Datentypen können in einer Eingabe kombiniert werden, um umfassende Ausgaben zu erzeugen. So können zum Beispiel Textbeschreibungen, Bilder und Audioinputs zusammengeführt werden, um differenzierte und kontextgerechte Antworten zu erhalten. Die Code-Analyse und -Generierung ermöglicht Gemini, Code in gängigen Programmiersprachen wie Python, Java, C++ und Go zu verstehen, zu erklären und zu schreiben – ein wertvolles Werkzeug für Entwickler und technische Teams. Die Plattform betreibt zudem AlphaCode 2, Googles DeepMind-Tool zur fortschrittlichen Codegenerierung, und unterstreicht damit ihre Fähigkeiten zur Softwareentwicklungsunterstützung.

Verfügbarkeit, Preisgestaltung und Zugang

Google Gemini ist weltweit verfügbar: Gemini Pro in über 230 Ländern und Gebieten, Gemini Advanced in mehr als 150 Ländern und Gebieten. Die Plattform ist kostenlos für Nutzer ab 18 Jahren mit persönlichem Google-Konto, Google Workspace-Konto mit Gemini-Zugang, Google AI Studio-Konto oder Schulkonto zugänglich. Die Gemini API bietet ebenfalls ein kostenloses Kontingent für Entwickler, die Gemini-Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten.

Die fortschrittlichste Version von Gemini ist über die Gemini Advanced-Option nutzbar, die nach einem einmonatigen Gratis-Test 20 $ pro Monat kostet. Der Zugriff erfolgt über ein Google One AI Premium-Abonnement, das auch Google Workspace-Funktionen und 2 TB Speicher umfasst. Für Unternehmen bietet Google zwei Gemini-Add-on-Pläne: Gemini Business für 20 $ pro Nutzer und Monat sowie Gemini Enterprise für 30 $ pro Nutzer und Monat. Diese Tarife bieten Organisationen erweiterte Funktionen, bevorzugten Support und erhöhte Sicherheitskontrollen für großflächige Einsätze.

Sicherheit, Bias-Minimierung und verantwortungsvolle KI

Google hat umfassende Sicherheitsmaßnahmen und verantwortungsvolle KI-Praktiken in die Entwicklung und Bereitstellung von Gemini integriert. Die Plattform wurde umfassend auf Sicherheit getestet und Maßnahmen gegen Risiken wie Vorurteile (Bias) und toxische Inhalte umgesetzt, um ein Sicherheitsniveau für LLMs zu erreichen, das den Industriestandards entspricht. Google DeepMind nutzte während des Trainings fortschrittliche Datenfilterung, um Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten zu optimieren und potenzielle Verzerrungen in den Modellausgaben zu minimieren. Die Modelle wurden an akademischen Benchmarks aus den Bereichen Sprache, Bild, Audio, Video und Code getestet, um konsistente Leistung über verschiedene Modalitäten und Anwendungsfälle hinweg zu gewährleisten.

Google hat sich öffentlich zu umfassenden KI-Prinzipien verpflichtet, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen leiten. Diese Prinzipien betonen den Nutzen von KI, das Vermeiden oder Verstärken unfairer Vorurteile, die Rechenschaftspflicht gegenüber Menschen, die Berücksichtigung von Datenschutz, hohe wissenschaftliche Exzellenz und das Bewusstsein für gesellschaftliche Auswirkungen von KI-Technologie. Das Unternehmen erkennt an, dass KI-Training ein fortlaufender, rechenintensiver Prozess ist, da es stets neue Informationen zu lernen und neue Herausforderungen zu bewältigen gibt. Durch kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Gemini-Ausgaben wird sichergestellt, dass die Plattform auch in Zukunft hohe Standards in Bezug auf Genauigkeit, Fairness und Sicherheit erfüllt.

Integration mit Google-Diensten und -Ökosystem

Einer der großen Vorteile von Gemini ist die tiefe Integration in das umfassende Google-Ökosystem. Die Plattform ist in zahlreiche Google-Technologien integriert, um generative KI-Funktionen in der gesamten Produktpalette des Unternehmens bereitzustellen. Google Pixel Smartphones, insbesondere das Pixel 8 Pro, waren die ersten Geräte, die Gemini Nano unterstützen und damit On-Device-KI für schnellere, privatere Verarbeitung ermöglichen. Gemini versorgt neue Funktionen in bestehenden Google-Apps, wie z. B. die Zusammenfassungsfunktion im Recorder oder Smart Reply in Gboard für Messenger, und steigert so Produktivität und Kommunikationsqualität.

Android-Entwickler können Gemini Nano über die AICore-Systemfunktion des Android-Betriebssystems nutzen, um KI-gestützte mobile Anwendungen zu entwickeln. Google Clouds Vertex AI bietet Zugang zu Gemini Pro, sodass Entwickler Anwendungen mit Googles Foundation Models bauen können. Google AI Studio ist ein webbasiertes Tool, mit dem Entwickler Prototypen und Anwendungen mit Gemini ohne großen technischen Aufwand erstellen können. Die Plattform wird auch im Google Search-Experiment mit AI Overviews getestet, das Latenzzeiten verringern und die Qualität der Suchergebnisse durch kontextreichere, umfassendere Antworten verbessern soll.

Einschränkungen und Überlegungen

Trotz der bedeutenden Fortschritte in der konversationellen KI sollten Nutzer bestimmte Einschränkungen von Gemini beachten. Beschränkungen bei den Trainingsdaten bedeuten, dass Gemini aus korrekten Informationen lernen muss, um präzise Antworten zu geben, aber gleichzeitig in der Lage sein sollte, falsche oder irreführende Informationen zu erkennen. Die Qualität und Vollständigkeit der Trainingsdaten beeinflussen direkt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Bias und potenziell schädliche Inhalte bleiben ständige Herausforderungen, da das KI-Training ein nie endender, rechenintensiver Prozess ist, der kontinuierliche Überwachung und Anpassung erfordert. Trotz Googles verantwortungsbewusster Entwicklung und umfangreicher Evaluierung zur Begrenzung von Verzerrungen und Risiken ist kein KI-System völlig frei davon.

Einschränkungen bei Originalität und Kreativität gibt es insbesondere in der kostenlosen Version, die bei komplexen Prompts mit mehreren Schritten und Nuancen Schwierigkeiten hatte. Die kostenlose Version basiert auf dem Gemini Pro LLM, dessen Fähigkeiten im Vergleich zu den kostenpflichtigen Versionen eingeschränkter sind. Halluzinationen und Erfindungen stellen ein erhebliches Problem dar – Gemini kann, wie andere fortschrittliche KI-Tools, falsche Informationen generieren und diese als wahr präsentieren. Zudem bestehen Beschränkungen beim Kontextverständnis: Gemini versteht nicht immer den Kontext perfekt, und seine Antworten sind möglicherweise nicht immer relevant zu den gestellten Fragen. Nutzer sollten wichtige Informationen daher überprüfen und Gemini als Hilfsmittel zur Entscheidungsunterstützung und nicht als alleinige Wahrheitsquelle verwenden.

Die Zukunft von Googles AI-Chatbot-Plattform

Google entwickelt die Fähigkeiten von Gemini kontinuierlich weiter und bringt regelmäßig Updates und neue Funktionen. Im Dezember 2024 stellte Google Gemini 2.0 Flash vor, eine experimentelle Version, die über die Vertex AI Gemini API und AI Studio verfügbar ist. Dieses neue Modell ist doppelt so schnell wie Gemini 1.5 Pro und bietet neue Funktionen wie erweiterte multimodale Ein- und Ausgabe, verbessertes Verständnis von langen Kontexten und native Tool-Nutzung. Die Plattform umfasst jetzt Text-zu-Sprache-Funktionen für Bildbearbeitung und Kunsterstellung sowie Audiostreaming-Anwendungen zur Unterstützung nativer Tool-Nutzung und verbesserter Latenz. Google plant, Gemini 2.0 Flash ab Januar 2025 einem größeren Personenkreis bereitzustellen, sodass mehr Nutzer und Entwickler von diesen erweiterten Möglichkeiten profitieren können.

Auch die Sprachunterstützung und Barrierefreiheit von Gemini werden weiter ausgebaut. Derzeit ist Gemini in 46 Sprachen verfügbar und kann Texteingaben in verschiedene Sprachen mit nahezu menschlicher Genauigkeit übersetzen. Google plant, die Sprachverständnisfähigkeiten von Gemini weiter auszubauen und die Plattform flächendeckend in sein Produktportfolio zu integrieren. Allerdings könnten Faktoren wie Verbote von LLM-generierten Inhalten oder regulatorische Entwicklungen in manchen Ländern die künftige Nutzung von Gemini einschränken oder verhindern. Während sich die KI-Landschaft weiterentwickelt, bleibt Google bestrebt, Gemini als führende Plattform für konversationelle KI voranzutreiben und dabei Sicherheit, Verantwortung und den Nutzen für die Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen.