Ein virales Forschungspapier sorgte für Aufsehen mit der Behauptung, das KI-Modell GPT-4 sei seit seiner Veröffentlichung schlechter geworden. Eine genauere Analyse zeigt jedoch, dass dies eine starke Vereinfachung ist. Die grundlegenden Fähigkeiten des Modells haben sich wahrscheinlich nicht verändert, wohl aber sein Verhalten. Diese als Behavior Drift bezeichnete Veränderung hat weitreichende ökonomische Konsequenzen und wirft ein Schlaglicht auf die Instabilität des gesamten KI-Ökosystems, das auf den Plattformen weniger großer Anbieter aufbaut.
Fähigkeit versus Verhalten: Eine wichtige Unterscheidung
Um die wirtschaftspolitische Dimension des Problems zu verstehen, muss man zwischen der Fähigkeit und dem Verhalten eines KI-Modells unterscheiden. Die Fähigkeit wird durch das extrem teure und langwierige Pre-Training erworben und bleibt weitgehend konstant. Das Verhalten hingegen, also wie das Modell auf eine konkrete Anfrage reagiert, wird durch regelmäßiges und günstigeres Fine-Tuning geformt. Dieses Fine-Tuning ist notwendig, um die Modelle sicherer und nützlicher zu machen, führt aber auch zu ständigen, oft unvorhersehbaren Verhaltensänderungen.
Das ökonomische Risiko des Behavior Drift
Genau hier liegt ein erhebliches Risiko für den Markt. Tausende von Start-ups und etablierten Unternehmen investieren derzeit massiv in die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen, die auf den Programmierschnittstellen (APIs) von Anbietern wie OpenAI und anderen Plattform-Anbietern aufbauen. Sie entwickeln komplexe Arbeitsabläufe und präzise Anweisungen, die auf dem aktuellen Verhalten des KI-Modells basieren. Wenn der Plattformanbieter nun das Verhalten seines Modells ändert, können diese sorgfältig entwickelten Produkte von einem Tag auf den anderen nicht mehr richtig funktionieren.
Dies schafft eine enorme wirtschaftliche Unsicherheit. Es untergräbt die Planbarkeit von Investitionen und erhöht die Kosten, da Entwickler ständig ihre Anwendungen an das neue Verhalten der Plattform anpassen müssen. Für die Volkswirtschaft bedeutet dies eine ineffiziente Allokation von Ressourcen, da talentierte Entwickler Zeit mit Anpassungen verschwenden, anstatt neue Innovationen zu schaffen. Es entsteht eine starke Abhängigkeit von den Launen und Geschäftsentscheidungen einer Handvoll Plattformbetreiber, was die Vielfalt und Widerstandsfähigkeit des Marktes schwächt.
Eine Herausforderung für die Industriepolitik
Diese Instabilität ist ein klassisches Problem der Plattformökonomie. Es wirft die Frage auf, welche Verantwortung große Plattformanbieter für das auf ihnen basierende Ökosystem tragen. Aus industriepolitischer Sicht ist ein stabiles, verlässliches und vorhersehbares technologisches Fundament eine Grundvoraussetzung für ein florierendes Innovationsumfeld. Die derzeitige Praxis der Anbieter, Modellversionen nur für wenige Monate zu garantieren, steht diesem Ziel entgegen. Zukünftige Regulierung sollte daher nicht nur die Modelle selbst betrachten, sondern auch die Stabilität der angebotenen Schnittstellen in den Blick nehmen. Denkbar wären etwa Verpflichtungen zu längerfristig garantierten Modellversionen oder standardisierte Tests, die die Verhaltensänderungen zwischen Versionen transparent machen. Ziel muss es sein, ein Marktumfeld zu schaffen, in dem Unternehmen verlässlich planen und investieren können, um das volle wirtschaftliche Potenzial von KI zu heben.
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