AI Inbreeding – KI trainiert mit KI generierten Daten (Chancen und Risiken)
Jeder von uns kennt das Spiel stille Post. Dieses Spiel zeigt wie schnell sich falsche Tendenzen verstärken können und die eigentliche Nachricht am ende komplett verzehrt sein kann. Mit KI ist es das gleiche Prinzip
Neue KI-Modelle zu trainieren ist teuer. Allein das Training von GPT-4 laut Dam Altman (CEO von OpenAI) mehr als 100 Millionen US Dollar gekostet. Dabei ist nicht nur die benötigte Rechenleistung ein entscheidender Faktor, sondern auch die Daten mit denen Modelle trainiert werden. Ganz nach dem Prinzip "Shit-In-Shit-Out" muss auch bei KI-Modellen sichergestellt werden, dass die Trainingsdaten Qualitativ hochwertig sind.
Besonders interessant ist die Entwicklung, dass KIs zunehmend mit Daten trainiert werden, die selbst von anderen KIs generiert wurden. Dieses Phänomen wirft viele Fragen auf und wirft sowohl Chancen als auch erhebliche Probleme auf, die es wert sind, näher betrachtet zu werden.
Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, warum KI-gestützte Datenerzeugung überhaupt relevant ist. Die schiere Menge an Daten, die im Internet und in verschiedenen digitalen Formaten verfügbar ist, hat exponentiell zugenommen. KI-Modelle benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um präzise Vorhersagen treffen und Muster erkennen zu können. KI-generierte Daten können dabei helfen, diese Bedürfnisse zu erfüllen, indem sie synthetische Daten bereitstellen, die in vielen Fällen die realen Daten ergänzen oder sogar ersetzen können.
Nehmen wir zum Beispiel die Entwicklung von Sprachmodellen. Sie sind darauf angewiesen, große Textmengen zu analysieren, um eine menschenähnliche Sprache zu erzeugen. KI kann Texte erzeugen, die realistische und variierte Sprachmuster zeigen. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung und Tests von neuen Modellen.
Probleme von synthetischen Daten
Trotz dieser Vorteile gibt es jedoch gravierende Risiken und Herausforderungen, die mit der Verwendung von KI-generierten Daten verbunden sind. Ein zentrales Problem ist die Qualität und Diversität dieser Daten. Wenn KIs unter Verwendung von KI-generierten Daten trainiert werden, besteht die Gefahr, dass vorgefasste Meinungen oder Verzerrungen verstärkt werden. Das liegt daran, dass die KI nicht selbstständig Urteile fällen kann; sie reproduziert und verstärkt nur die Informationen, mit denen sie trainiert wurde. Wenn die zugrunde liegenden KIs also voreingenommene oder fehlerhafte Daten produzieren, wird dies auch auf die neuen KI-Modelle übertragen.
Ein weiteres wesentliches Problem ist die Abhängigkeit von KIs, die aus anderen KIs lernen. Hier wird der Kreislauf der künstlichen Intelligenz besonders problematisch. Wenn ein Modell auf einem anderen basiert und so die Wahrscheinlichkeit steigt, dass sich Fehler oder Verzerrungen über Generationen hinweg akkumulieren, kann dies zu einem erheblichen Vertrauensverlust in die Technologie führen. Der Kreislauf könnte in einem Punkt enden, an dem KIs nicht mehr wissen, woher wichtige Informationen stammen und auf welche Weise sie entstanden sind. Dieses Phänomen wird oft scherzhaft als KI-Rinderwahn bezeichnet.
Jeder von uns kennt das Spiel stille Post. Dieses Spiel zeigt wie schnell sich falsche Tendenzen verstärken können und die eigentliche Nachricht am ende komplett verzehrt sein kann. Mit KI ist es das gleiche Prinzip.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von KIs und KI-generierten Daten sowohl Chancen als auch Risiken birgt. Die Möglichkeit, mit synthetischen Daten zu arbeiten, kann innovative Ansätze fördern, doch sollten die damit verbundenen ethischen und qualitativen Fragen nicht ignoriert werden. Um die Vorteile dieser Technologie auszuschöpfen, ohne in den "KI-Rinderwahn" zu verfallen, ist es entscheidend, robuste Qualitätskontrollen und Transparenzmechanismen zu entwickeln. Nur so kann gewährleistet werden, dass die nächste Generation von KI-Modellen vertrauenswürdig und zuverlässig bleibt.
Was denkst du, drohen wir mit der zunehmenden Nutzung von KI-generierten Daten die Kontrolle über die Wahrheit zu verlieren und in eine endlose Spirale von Verzerrungen und Fehlern abzurutschen oder ist das alles nur Schwarzmalerei?
Quellen:
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