Tucker Bryant, ein 32-jähriger ehemaliger Google-Projektmanager, hat im April eine Website namens ChatTJB gestartet, die wie eine typische KI-Chat-Oberfläche aussieht, aber vollständig von Menschen betrieben wird. Nutzer geben eine Frage ein, warten auf eine Antwort und erhalten eine von Bryant oder einem der mehr als 10.000 Freiwilligen verfasste Antwort, die sich zur Unterstützung angemeldet haben.
Das Konzept hinter ChatTJB
Die Seite ahmt das reduzierte Design nach, das durch Werkzeuge wie ChatGPT populär wurde: ein einfaches Textfeld, eine Eingabeaufforderung und eine Antwort. Der Clou ist, dass hinter den Kulissen kein großes Sprachmodell steckt, das "AI" steht hier für "average individual". Bryant bewarb den Dienst mit einer Werbetafel in San Francisco, auf der er als "führende Chat-Schnittstelle, betrieben von KI" bezeichnet wurde, mit einem winzigen Sternchen, das den Scherz erklärt.
Seit die Werbetafel aufgestellt wurde, wurden mehr als 100.000 Anfragen eingereicht und die Warteliste für Freiwillige wächst täglich um etwa 1.000 Personen. In der stärksten Phase erhielt der Dienst über 5.000 Fragen pro Stunde, ein Volumen, das Bryant dazu veranlasste, zurückzutreten und andere mit der Beantwortung zu beauftragen.
Warum das wichtig ist
Das Projekt entstand aus Bryants Sorge, dass Menschen ihr Denken immer stärker an künstliche Intelligenz auslagern, ohne die erhaltenen Antworten zu hinterfragen. Er schilderte ein persönliches Beispiel, bei dem er eine KI fragte, ob er bei 65 Grad kurz- oder langärmlig kleiden solle, ein Vorgehen, das Forscher "cognitive surrender" nennen. Studien von Wharton-Professoren Steven D. Shaw und Gideon Nave zeigten, dass die Abhängigkeit von KI die Genauigkeit erhöhen kann, wenn das System korrekt arbeitet, aber sie um 15 Prozentpunkte senkt, wenn das System Fehler macht.
"Wenn Menschen den Begriff hören, erkennen sie das Phänomen sofort, sowohl bei anderen als auch oft bei sich selbst", sagte Shaw.
ChatTJB führt wieder Reibung in die Interaktion ein: Nutzer können Stunden auf eine Antwort warten, und die Antworten stammen aus menschlicher Sicht statt aus einem Algorithmus. Diese Knappheit kann die Antworten bedeutungsvoller erscheinen lassen und erinnert die Nutzer daran, die erhaltenen Informationen kritisch zu prüfen, ein Aspekt, der bei schnellen, skalierbaren KI-Tools häufig fehlt.
Wie es weitergeht
Obwohl Bryant nicht beabsichtigt, den Dienst zu kommerzialisieren, hat die unerwartete Beliebtheit Interesse potenzieller Partner geweckt. Er sagte, er würde eine Zusammenarbeit mit einer Organisation in Betracht ziehen, die das Projekt zu einem nachhaltigen Unternehmen machen könnte.
Derzeit wird der Großteil der Antworten von Freiwilligen übernommen, und die Warteliste wächst weiter. Das Experiment wirft allgemeinere Fragen darüber auf, wie die Gesellschaft die Geschwindigkeit von KI mit dem Bedarf an menschlicher Aufsicht in Einklang bringt und ob ähnliche Human-in-the-Loop-Modelle auf andere digitale Dienste angewendet werden können.