Erniebot: Marktdruck zwingt Baidu zu verfrühter KI-Veröffentlichung

Baidu nennt seinen neuen KI-Chatbot Ernie unperfekt. Die Nicht-Live-Präsentation enttäuscht weitere Erwartungen.

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Baidu hat seinen Erniebot vorgestellt.
Baidu hat seinen Erniebot vorgestellt. (Bild: REUTERS/Tingshu Wang)

Der chinesische IT-Konzern Baidu hat seinen eigenen KI-Chatbot Erniebot vorgestellt. Die Präsentation war aber in vielen Punkten schwach, unter anderem, weil sie von einem Menschen statt einer Maschine ins Englische übersetzt wurde. Aber nicht nur damit enttäuschte sie die Erwartungen an die Fähigkeiten des potenziellen GPT-Konkurrenten und auch die Erwartungen der Anleger an das Unternehmen. Nach der Vorstellung rutschten die Aktienkurse von Baidu deutlich ab, wie etwa Bloomberg und Reuters berichten.

Grundlage für den Chatbot bildet das KI-Modell Enhanced Representation through Knowledge Integration, kurz Ernie. Baidu will damit offenbar auf den wachsenden Hype um riesige Sprachmodelle aufspringen, der allen voran von OpenAI mit ChatGPT und den zugrundeliegenden GPT-Modellen angetrieben wird.

Einen vorsichtigen Vergleich mit ihnen zieht auch Baidu-Gründer und -Chef Robin Li, sagt dabei jedoch laut Bloomberg klar: "Ich kann nicht sagen, dass wir vollständig bereit sind." Immerhin seien ChatGPT und GPT-4 eine sehr hohe Hürde. Seine eigenen Tests hätten gezeigt, dass Erniebot "noch nicht perfekt" sei, sagte Li demnach. Dass die Veröffentlichung nun dennoch erfolge liege daran, dass der Markt dies verlange. Bereits 650 Unternehmen hätten sich für die Nutzung von Ernie dem Ökosystem angeschlossen, heißt es.

Die wenig überzeugende Qualität von Erniebot zeigt sich auch an der Vorstellung selbst, die vorproduziert zu sein scheint. Auch die Darstellung der Fähigkeiten von Erniebot erfolgt nicht in Echtzeit, sondern wurde wohl geskriptet und erinnert dabei teils an einen schlichten Vortrag mit Folien. In seiner gewohnt unterschwellig, bissigen Art kommentiert das Magazin The Register die mathematischen Fähigkeit von Erniebot außerdem damit, dass das Modell eine gezeigte Aufgabe wohl gelöst habe, was aber selbst mittels der Übersetzung schwer zu erkennen sei.

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