Im digitalen Zeitalter schreitet die künstliche Intelligenz (KI) in rasantem Tempo voran und eröffnet uns nie dagewesene Möglichkeiten. Eine solche Entwicklung ist das Konzept „KI lernt von KI“, bei dem künstliche Intelligenzen selbstständig voneinander lernen und sich entwickeln. Dies eröffnet neue Horizonte, wirft aber auch eine Reihe von Fragen und Bedenken auf. Lesen Sie jetzt den folgenden Beitrag, um keine wichtigen Entwicklungen auf dem KI-Markt zu verpassen!
KIs emergente Fähigkeiten
Ein Phänomen, das die Komplexität und das Potenzial der KI verdeutlicht, sind die sogenannten emergenten Eigenschaften. Sie beschreiben die Fähigkeit einer KI, neue Fähigkeiten und Kenntnisse zu entwickeln, für die sie nicht explizit programmiert oder trainiert wurde.
Google liefert dafür ein beeindruckendes Beispiel, als deren KI-Programm sich selbstständig die bengalische Sprache beibrachte. Dies war keine vorprogrammierte Funktion, sondern eine spontane und unerwartete Entwicklung – eine emergente Eigenschaft.
One AI program spoke in a foreign language it was never trained to know. This mysterious behavior, called emergent properties, has been happening – where AI unexpectedly teaches itself a new skill. https://t.co/v9enOVgpXT pic.twitter.com/BwqYchQBuk
— 60 Minutes (@60Minutes) April 16, 2023
Diese Selbstlernfähigkeit stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar, der allerdings auch neue Fragen und Herausforderungen aufwirft.
Das Konzept der „Black Box“ in KI
Die Komplexität und Undurchschaubarkeit der KI führt uns zum Konzept der „Black Box“. Dieses bezeichnet die Tatsache, dass die genauen Prozesse und Entscheidungswege innerhalb einer KI oft nicht vollständig nachvollziehbar sind, selbst für ihre Schöpfer.
Ein Beispiel dafür ist die Frage, wie genau die Google-KI die bengalische Sprache erlernte. Das Black-Box-Problem wirft jedoch auch ernsthafte Fragen hinsichtlich Verständnis, Kontrolle und Verantwortung auf. Wer trägt die Verantwortung, wenn eine KI unerwartete und potenziell schädliche Aktionen ausführt?
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KI lernt von KI
Im Kontext dieser emergenten Fähigkeiten und der Black-Box-Problematik betrachten wir das Konzept „KI lernt von KI“. Dabei handelt es sich um ein Szenario, in dem eine KI von einer anderen KI lernt und sich weiterentwickelt, ohne menschliche Eingriffe.
Dies könnte den Prozess der KI-Entwicklung beschleunigen und ihre Fähigkeiten erheblich erweitern. Allerdings könnte es auch zu unerwarteten Ergebnissen führen und die Black-Box-Problematik weiter verschärfen.
Mögliche Schwachstellen und Bedenken
Die Vorstellung von KIs, die eigenständig voneinander lernen und sich entwickeln, wirft eine Reihe von Bedenken auf. Ethische Fragen stehen im Vordergrund, etwa bezüglich Autonomie, Verantwortung und möglicher Missbrauch.
Zudem besteht das Risiko der Verbreitung von Fehlinformationen, wenn KIs unkontrolliert voneinander lernen. Wenn sie nämliche fehlerhafte Daten produzieren oder erfinden, welche andere Modelle wiederum als Fakten lernen.
Ebenso können KIs durch das Training mit generierten Daten die Modelle vergessen lassen. Dabei verlieren sie die Fähigkeit, die Vielfalt der ursprünglichen Daten zu reflektieren. Geschehen kann dies bei Variational Autoencoders, Gaussian Mixture Models und LLMs.
Aber auch das Problem der politischen Korrektheit, auf das Elon Musk hinwies, könnte verstärkt werden, wenn KIs ihre eigenen „Ansichten“ entwickeln und verbreiten. Ein Beispiel dafür ist das ChatGPT, welches mit dem Onlineforum 4chan trainiert wurde und ganz eigene Ansichten von der Welt erhielt. So soll dieser Hassrede sowie schädliche und unerwünschte Verhaltensweisen fördern.
Wie kann der Model Collapse bei KIs, die von KIs lernen, verhindert werden?
Um den „Model Collapse“ zu vermeiden, argumentieren die Autoren der Studie, dass der Zugang zu echten, von Menschen generierten Inhalten entscheidend ist. Denn wenn LLMs im großen Stil verwendet werden, um Inhalte im Internet zu veröffentlichen, wird die Sammlung von Daten, die für ihre Ausbildung verwendet werden, „verunreinigt“.
Daher wird die Sammlung von Daten über echte menschliche Interaktionen mit diesen Systemen zunehmend wertvoller sein, um die Vorteile der Ausbildung mit großen, vom Web gescrapten Daten zu erhalten​. Ansonsten könnten sich Kaskadeneffekte ergeben, welche die Resultate nur verschlechtern.
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass das Konzept „KI lernt von KI“ sowohl faszinierende Möglichkeiten als auch ernsthafte Bedenken hervorruft. Es unterstreicht das enorme Potenzial, aber auch die Komplexität und Risiken der KI-Technologie. Die Zukunft wird zeigen, wie wir mit diesen Herausforderungen umgehen und wie weit wir KIs ihre eigene Entwicklung überlassen können. Es bleibt viel Raum für weitere Forschung, Diskussion und kritische Reflexion in diesem spannenden und bedeutenden Feld.
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Über den Autor: Simon Feldhusen kam vor 17 Jahren das erste Mal mit der Börse in Berührung und beschäftigt sich seit mehr als 8 Jahren täglich intensiv mit den Themen Trading, Kryptoassets, Aktien, P2P, Unternehmensfinanzierung, Finanzen und Unternehmertum. Zudem ist er seit mehreren Jahren als Texter und Ghostwriter im Finanzbereich tätig. In dieser Zeit hat er sich ein diversifiziertes Wissen über unterschiedliche Fortbildungen über die Finanzmärkte und das Verfolgen der täglichen Nachrichten angeeignet. Seitdem vergeht kein Tag, an dem er sich nicht mit den Märkten auseinandergesetzt hat. Er publiziert unter anderem für Finanzen.net, ETF-Nachrichten.de, Coincierge.de und P2E-News.com.
