Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle wie GPT, werden grundsätzlich durch das sogenannte maschinelle Lernen trainiert. Dabei werden große Mengen an Textdaten genutzt, um Muster, Zusammenhänge und Sprachstrukturen zu erkennen. Der menschliche Input in Form von Forenbeiträgen, Kommentaren, Büchern, Filmen usw. ist dabei eine wichtige Datenquelle, weil er die Vielfalt und Komplexität menschlicher Sprache widerspiegelt. Alternativen oder Ergänzungen zu diesen Datenquellen könnten sein: - **Künstlich generierte Daten:** Texte, die von anderen KI-Systemen oder durch gezielte Simulationen erstellt werden. - **Fachlich kuratierte Datensätze:** Speziell zusammengestellte und geprüfte Texte, z.B. aus wissenschaftlichen Publikationen oder offiziellen Dokumenten. - **Open-Source-Daten:** Inhalte, die explizit zur Nutzung und Weiterverarbeitung freigegeben wurden. - **Benutzergenerierte Daten mit expliziter Zustimmung:** Beispielsweise Texte, die im Rahmen von Wettbewerben, Citizen-Science-Projekten oder gezielten Datensammlungen erstellt wurden. Allerdings bleibt der menschliche Input zentral, weil KI letztlich menschliche Sprache, Wissen und Kommunikation abbilden soll. Ohne diesen Bezug würde die KI an Relevanz und Nützlichkeit verlieren. Entscheidend ist dabei, dass die Daten ethisch, rechtlich und transparent genutzt werden.