Mit KI durch Niederbayern: So gut taugt ChatGPT als Reiseleiter

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Mit KI durch Niederbayern: So gut taugt ChatGPT als Reiseleiter
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Eine dreitägige Reise durch Niederbayern in Sekunden zusammenstellen? Die Künstliche Intelligenz ChatGPT macht es möglich. Aber sollte man seine Reiseleitung wirklich bedenkenlos einem Roboter überlassen? Von Grexgor ⬇️

Den ersten Fehler werden viele direkt erkennen: Der Chatbot empfiehlt einen Abstecher nach Regensburg – und das liegt nicht in Niederbayern, sondern in der Oberpfalz. Dafür liegt die Stadt gut auf dem Weg – solange man seinen Reisewunsch selbst nicht allzu genau nimmt, ist das also in Ordnung.

Aber was würde denn passieren, wenn man sich exakt an die Vorschläge der Künstlichen Intelligenz hält? Das erste Problem ergibt sich vielleicht direkt am ersten Nachmittag. Hier schlägt ChatGPT zum Ende des ersten Tages nämlich einen Besuch des Gäubodenmuseums in Straubing vor – wohl ohne zu wissen, dass dieses schon um 16 Uhr schließt.

In anderen Tests ergeben sich ähnliche Probleme. Wer mit ChatGPT eine Reise durch Island plant, bekommt in der Regel immer dasselbe Programm vorgeschlagen – egal, ob man eine Planung für den Sommer oder den Winter möchte. Wer sich auskennt, weiß aber, dass viele Straßen im Winter nicht befahrbar sind – und die Pläne sich entsprechend anpassen sollten.

Und schon jetzt sind die Vorschläge der KI – allen Bedenken zum Trotz – erstaunlich gut. Das liegt wohl auch daran, dass die KI mit großen Mengen Text aus dem Internet trainiert wurde, inklusive Daten aus Reiseberichten und Travel-Blogs. Zumindest für ein erstes Brainstorming kann man die Programme also bedenkenlos nutzen. Man sollte nur selbst überprüfen, ob die Öffnungszeiten auch alle zusammenpassen.

Ein ähnliches Phänomen kennt man aus der Welt der Navigations-Apps. Diese haben in der Regel nur eine Aufgabe, nämlich ihren Nutzern die schnellste Route herauszusuchen. Das führt immer wieder dazu, dass kleine Dorfstraßen, weil der Algorithmus in ihnen eine geheime Abkürzung erkannt hat. Navigationsapps haben darauf mittlerweile teilweise reagiert – und versuchen, ihre Nutzer besser zu verteilen.

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