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GPT.UP | DeepSeek-Modell verfügbar

Wir freuen uns, allen Hochschulangehörigen der Universität Potsdam das neueste Update unseres KI-Chat-Assistenten GPT.UP vorstellen zu dürfen. Seit dem 12. Februar 2025 steht Ihnen auch DeepSeek als Sprachmodell (Large Language Model - LLM) zur Verfügung. GPT.UP stellt bereits seit seinem Launch eine Auswahl an Sprachmodellen bereit, damit Hochschulangehörige die Möglichkeit haben, datenschutzkonform und unabhängig von Kosten die Möglichkeiten und Grenzen verschiedener Sprachmodelle zu erproben. Mit dem Update haben Hochschulangehörige nunmehr Zugang zu insgesamt 13 verschiedenen Sprachmodellen. 

In den Medien wurden Bedenken gegenüber DeepSeek artikuliert. Diese Bedenken beziehen sich einerseits auf das im Internet frei zugängliche DeepSeek-Portal und die dazugehörige App für Smartphones, andererseits aber auch auf das dahinter liegende Sprachmodell, das nun auch bei uns über GPT.UP verfügbar ist. 

Gegen das im Internet frei zugängliche DeepSeek-Portal gibt es Datenschutz und Zensurbedenken. Der chinesische Betreiber sammelt laut eigenem Bekunden über diesen Weg persönliche Informationen und Netzwerkaktivitäten der Benutzer*innen. Inwieweit dem chinesische Staat Zugang zu diesen Daten gewährt wird, ist dabei unklar. Darüber hinaus werden sensible und in China als politisch heikel eingestufte Themen bei der Ein- und Ausgabe vom Interface zensiert. Das bedeutet, dass bestimmte Fragen, die über das frei im Internet zugängliche Interface eingegeben werden, nicht beantwortet werden.

Aus diesen Gründen nutzt GPT.UP die bei der Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen (GWDG) gehostete Variante des DeepSeek-Sprachmodells. GPT.UP greift nicht auf das u.a. in China gehostete Sprachmodell zu. Eine Zensur bei der Ein- oder Ausgabe findet im GPT.UP-Interface nicht statt. Die Ein- und Ausgaben werden datenschutzkonform verarbeitet.

 

Bedenken richten sich aber auch gegen das zugrundeliegende Sprachmodell von DeepSeek selbst. Ein- und Ausgaben von Sprachmodellen können nämlich nicht nur über das Interface beeinflusst werden, sondern auch indem die Lernbasis während der technischen Entwicklungsphase des Sprachmodells eingeschränkt wird (z. B. durch Manipulation bzw. Selektion von Trainingsdaten). Eine systematische Selektion von Trainingsdaten wirkt sich daher auch auf die Ausgaben des Sprachmodells aus. 

Bezogen auf DeepSeek bedeutet dies, dass Ausgaben von DeepSeek eine höhere politische Voreingenommenheit (engl. „Bias“) aufweisen. Auf diesen sog. „political bias“ weist die GWDG selbst in der Übersicht der über sie bereitgestellten Modelle hin (https://docs.hpc.gwdg.de/services/chat-ai/models/index.html ). Da diese politische Voreingenommenheit in DeepSeek gewissermaßen eingebrannt ist, sollte dies bei der Nutzung beachtet werden bzw. für eine kritischen Reflexion über die generierten Ausgaben genutzt werden. 

 

Falls Sie Rückfragen oder Feedback haben, senden Sie uns gerne eine Mail: gptup-serviceuni-potsdamde . 

 

Weitere Informationen: 

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