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Simba: Kostenlose KI-Anwendung zur Reduzierung von Sprachbarrieren im Internet

Lesedauer 3 Minuten

Bremen, 14.09.2024 (fs) – Simba verfolgt ein nobles Ziel: das Internet für jeden zugänglicher zu machen. Diese innovative Webanwendung, die von Freya Hewett, einer Forscherin am Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft, ins Leben gerufen wurde, zielt darauf ab, deutschsprachige Texte zu vereinfachen. Mit zwei KI-basierten Funktionen – einer App zur Textvereinfachung und einer Browser-Erweiterung, die Webseitentexte automatisch komprimiert – trägt Simba dazu bei, digitale Hürden zu überwinden, das Lesevergnügen zu steigern und den Zugang zur deutschen Sprache zu erleichtern.

Das Internet ist eine tägliche Informationsquelle für viele Menschen. Doch oft sind die Texte auf Webseiten und in Online-Artikeln schwer zu verstehen, was meist an komplizierten Satzstrukturen und Fachjargon liegt. Freya Hewett, Computerlinguistin am HIIG und Schöpferin von Simba, betont, dass dies vor allem für Menschen mit Lernschwierigkeiten oder für diejenigen, die Deutsch als Zweitsprache erlernen, eine Benachteiligung darstellt. Ihre Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass insbesondere Webseiten von Behörden sowie aus dem Bildungs- und Wissenschaftsbereich aufgrund ihrer komplexen Sprache viele Menschen von wichtigen Informationen ausschließen. Hewett ist der Überzeugung, dass eine vereinfachte Sprache dazu beitragen kann, diese Informationslücken zu schließen und somit die gesellschaftliche Teilhabe zu fördern, die stark davon abhängt, ob man Informationen und Dienste im Internet nutzen kann.

Erste kostenlose Lösung

Simba repräsentiert als erste gebührenfreie Plattform eine Innovation, die speziell Endverbraucher*innen adressiert. Diese ermöglicht es ihnen, Texte im täglichen Gebrauch eigenständig zu vereinfachen. Die von Künstlicher Intelligenz unterstützten Funktionen von Simba tauschen umfangreiche Wörter gegen kompaktere Synonyme aus. Sie straffen Sätze und integrieren ergänzende Informationen, um den Kontext zu verdeutlichen. Frühere Angebote dieser Art waren in Deutschland kostenpflichtig und hauptsächlich für den institutionellen und unternehmerischen Gebrauch vorgesehen. Für Individuen, die auf leicht verständliche Sprache angewiesen sind, waren diese aufgrund finanzieller Barrieren oft unerreichbar. Simba schafft Abhilfe, indem es jedermann die Vereinfachung von Texten ermöglicht. Dr. Theresa Züger, die Leiterin des Forschungsteams, welches die Anwendung entwickelt hat, unterstreicht: „Unser Bestreben ist es, dass Simba zu einem allgegenwärtigen Instrument avanciert, das allen zugutekommt, die im Alltag von vereinfachter Sprache profitieren möchten.“

Das Team um Dr. Züger widmet sich der Erforschung der Merkmale, die Künstliche Intelligenz zum Wohle der Allgemeinheit aufweisen sollte. Die daraus gewonnenen Einsichten fließen in die Entwicklung praktischer Prototypen ein, wobei Simba das erste publizierte Beispiel ist. Detaillierte Auskünfte zu diesen Überlegungen sind auf der Webseite https://publicinterest.ai/ einsehbar.

Ein herausragendes Merkmal von Simba ist seine Ausrichtung auf das Gemeinwohl. Die Anwendung wird nicht gewinnorientiert betrieben, und die Entwicklerinnen stehen für Anfragen zur Verfügung. Der Quellcode sowie die zugrundeliegenden Modelle sind öffentlich zugänglich, was eine transparente Kooperation fördert. Freya Hewett hebt hervor: „Unser Ziel ist es, in Kooperation mit einer Gemeinschaft aus Forschenden, Expertinnen für Inklusion und Anwender*innen, Simba fortlaufend zu verbessern.“

Aus Überzeugung frei verfügbar

Prof. Dr. Wolfgang Schulz, Forschungsdirektor am HIIG, vertritt die Ansicht, dass der freie Zugang zu KI-Tools wie Simba essentiell ist, um eine inklusive und gerechte digitale Zukunft zu gewährleisten. Er betont, dass solche Anwendungen maßgeblich dazu beitragen können, Wissen gleichberechtigt zugänglich zu machen. Simba basiert auf einem sogenannten Textgenerierungsmodell, das auch als Large Language Model oder Foundation Model bekannt ist. Diese Modelle werden durch das Training mit umfangreichen Textdaten darauf vorbereitet, das nächstwahrscheinliche Wort in einer Sequenz zu bestimmen. Zu den bekannten Beispielen dieser Modelle zählen GPT-4, Mistral 7B und Llama. Speziell für Simba kam das Foundation-Modell Llama-3-8B-Instruct zum Einsatz, welches durch die Einbeziehung deutschsprachiger Zeitungsartikel optimiert wurde.

Freya Hewett weist darauf hin, dass bei allen Textgenerierungsmodellen, einschließlich Simba, die Gefahr besteht, dass automatisch erstellte Zusammenfassungen fehlerhafte Informationen enthalten können. Trotzdem ist sie der Überzeugung, dass Simba einen wertvollen Beitrag leisten kann. Sie rät dazu, den von der KI generierten Eingabe- und Ausgabetext sorgfältig zu prüfen, um die Richtigkeit der Informationen zu gewährleisten.

Simba, ein Prototyp für eine KI-Anwendung, ist derzeit kostenlos verfügbar. Allerdings sind die Betriebskosten für solch eine fortschrittliche Technologie beträchtlich. Das Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG) ist daher auf der Suche nach zusätzlichen Kooperationspartnern. Diese Partner sollen zur kontinuierlichen Verfügbarkeit und Weiterentwicklung von Simba beitragen. Unternehmen und Organisationen haben die Möglichkeit, sich durch Unterstützung des Hostings oder der Weiterentwicklung zu engagieren. Ziel dieser Partnerschaften ist es, Simbas Mission voranzutreiben und digitale Inklusion zu fördern.

Die Entwicklung der Beta-Version von Simba erfolgte durch die Forschungsgruppe „Public Interest AI“ am HIIG. Diese Gruppe wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und von Dr. Theresa Züger geleitet. Freya Hewett hat das Sprachmodell trainiert. Hadi Asghari und Christopher Richter leisteten technische Unterstützung. Larissa Wunderlich war für das Design der Benutzeroberfläche und die Erstellung der Webseite verantwortlich. Diese interdisziplinäre Zusammenarbeit spiegelt das Engagement des HIIG wider, innovative Lösungen zu entwickeln, die der Gesellschaft zugutekommen.

Weitere Infos und App-Download

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