Navigieren durch die Risiken großer Sprachmodelle: Strategien für eine verantwortungsvolle KI-Kuratierung

Große Sprachmodelle, eine Form der generativen KI, können scheinbar kohärenten und überzeugenden Text erzeugen, besitzen aber kein wirkliches Verständnis oder keine echte Bedeutung. Dies kann zur Erzeugung von faktisch falschen oder irreführenden Informationen führen, oft als "KI-Halluzinationen" bezeichnet. Diese Ungenauigkeiten können besonders gefährlich sein, vor allem wenn das Modell Quellen angibt, um seine falschen Behauptungen zu unterstützen.

Um die Risiken von KI-Halluzinationen zu mindern, können mehrere Strategien eingesetzt werden:

1. Erklärbarkeit: Koppeln Sie das große Sprachmodell mit einem System, das echte Daten, Datenherkunft und Provenienz über einen Wissensgraphen bereitstellt. Dies ermöglicht es den Nutzern zu verstehen, warum das Modell eine bestimmte Antwort erzeugt hat und woher die Informationen stammen.

2. Kultur und Audits: Gehen Sie mit Demut und Vielfalt an die Entwicklung großer Sprachmodelle heran. Stellen Sie multidisziplinäre Teams zusammen, um die inhärenten Voreingenommenheiten in den Daten und Modellen anzugehen. Führen Sie regelmäßige Audits der Modelle, sowohl vor als auch nach der Bereitstellung, durch, um etwaige unterschiedliche Ergebnisse zu identifizieren und anzugehen.

3. Einwilligung und Rechenschaftspflicht: Stellen Sie sicher, dass die zur Modellschulung verwendeten Daten mit Einwilligung erhoben wurden und keine Urheberrechtsfragen bestehen. Etablieren Sie KI-Governance-Prozesse, stellen Sie die Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften sicher und bieten Sie Wege, damit Menschen Rückmeldungen geben und ihre Bedenken adressiert werden können.

4. Bildung: Bilden Sie Ihre Organisation und die Öffentlichkeit über die Stärken, Schwächen und Umweltauswirkungen großer Sprachmodelle aus. Betonen Sie die Bedeutung einer verantwortungsvollen Kuratierung und die Notwendigkeit, wachsam gegenüber möglichen böswilligen Manipulationen der Trainingsdaten zu sein.

Durch die Umsetzung dieser Strategien können Organisationen die Risiken von KI-Halluzinationen reduzieren und den verantwortungsvollen und rechenschaftspflichtigen Einsatz großer Sprachmodelle fördern.

Voreingenommenheit ist ein erhebliches Risiko, das mit großen Sprachmodellen und anderen Formen der generativen KI verbunden ist. Es ist nicht ungewöhnlich, dass diese Modelle Voreingenommenheiten aufweisen, wie z.B. die Bevorzugung weißer männlicher westeuropäischer Dichter gegenüber vielfältigeren Darstellungen. Um dieses Risiko zu mindern, ist es entscheidend, einen zweispurigen Ansatz zu verfolgen:

1. Förderung vielfältiger Teams: Gehen Sie die Entwicklung und Bereitstellung von KI mit Demut an und erkennen Sie an, dass es noch viel zu lernen und sogar zu verlernen gibt. Stellen Sie Teams zusammen, die in Wirklichkeit vielfältig und multidisziplinär sind, da KI ein Spiegelbild unserer eigenen Voreingenommenheiten ist. Vielfältige Perspektiven und Hintergründe sind unerlässlich, um Voreingenommenheiten zu erkennen und anzugehen.

2. Durchführung rigoroser Audits: Führen Sie umfassende Audits von KI-Modellen sowohl vor als auch nach der Bereitstellung durch. Untersuchen Sie die Modellergebnisse auf unterschiedliche Ergebnisse und nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Korrekturen an der Organisationskultur vorzunehmen. Stellen Sie sicher, dass die zur Modellschulung verwendeten Daten repräsentativ sind und mit angemessener Einwilligung erhoben wurden, wobei Urheber- oder Datenschutzfragen adressiert werden.

Durch die Förderung einer Kultur der Vielfalt und Demut sowie die Umsetzung robuster Auditprozesse können Organisationen proaktiv die Risiken von Voreingenommenheit in ihren KI-Systemen identifizieren und mindern. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass die Ausgaben dieser Modelle inklusiver und repräsentativer sind, was letztendlich sowohl der Organisation als auch den von ihr bedienten Einzelpersonen zugute kommt.

Einwilligung und Transparenz sind entscheidend, wenn große Sprachmodelle und andere Formen der generativen KI genutzt werden. Es ist unerlässlich, sicherzustellen, dass die zur Schulung dieser Modelle verwendeten Daten mit der vollständigen Einwilligung der beteiligten Personen erhoben werden und dass die Herkunft und Nutzung dieser Daten klar dokumentiert und kommuniziert werden.

Die Etablierung robuster KI-Governance-Prozesse ist der Schlüssel zur Minderung von Risiken im Zusammenhang mit der Einwilligung. Dazu gehört die Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften sowie die Bereitstellung klarer Mechanismen, damit Einzelpersonen Rückmeldungen geben und ihre Bedenken adressiert werden können. Transparenz in Bezug auf die Datenquellen und Modellschulungsprozesse ist entscheidend, damit die Nutzer die Herkunft und möglichen Voreingenommenheiten verstehen können, die in den Systemausgaben enthalten sind.

Darüber hinaus müssen Organisationen sorgfältig ihre KI-Modelle, sowohl vor als auch nach der Bereitstellung, auditieren, um Probleme im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Fairness oder unbeabsichtigten Folgen zu identifizieren und anzugehen. Die Pflege einer Kultur der Demut und multidisziplinären Zusammenarbeit ist unerlässlich, da KI-Systeme ein Spiegelbild der in den Teams und Daten vorhandenen Voreingenommenheiten sind.

Indem sie ethische Datenpraktiken, transparente Governance und kontinuierliches Monitoring und Verbesserung priorisieren, können Organisationen die Kraft großer Sprachmodelle und anderer generativer KI nutzen, während sie die einzigartigen Risiken mindern. Dieser Ansatz ist entscheidend, um Vertrauen aufzubauen, den individuellen Datenschutz zu wahren und sicherzustellen, dass diese transformativen Technologien verantwortungsvoll und zum Wohle aller eingesetzt werden.

Große Sprachmodelle, eine Form der generativen KI, können anfällig für verschiedene Risiken sein, darunter Halluzinationen, Voreingenommenheit, Einwilligungsfragen und Sicherheitsrisiken. Um diese Risiken zu mindern, ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der sich auf vier Schlüsselbereiche konzentriert:

1. Erklärbarkeit: Koppeln Sie große Sprachmodelle mit Systemen, die echte Daten, Datenherkunft und Provenienz über einen Wissensgraphen bereitstellen. Dies ermöglicht es den Nutzern, die Logik hinter den Modellergebnissen zu verstehen.

2. Kultur und Audits: Gehen Sie die Entwicklung von KI-Systemen mit Demut und Vielfalt an. Etablieren Sie multidisziplinäre Teams, um Voreingenommenheiten zu identifizieren und anzugehen. Führen Sie regelmäßige Audits von KI-Modellen, sowohl vor als auch nach der Bereitstellung, durch, um etwaige unterschiedliche Ergebnisse zu identifizieren und zu korrigieren.

3. Einwilligung und Rechenschaftspflicht: Stellen Sie sicher, dass die zur Schulung großer Sprachmodelle verwendeten Daten mit Einwilligung erhoben wurden und Urheberrechtsfragen adressieren. Etablieren Sie KI-Governance-Prozesse, stellen Sie die Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften sicher und bieten Sie Kanäle, damit Menschen Rückmeldungen geben können.

4. Bildung: Bilden Sie Ihre Organisation und die breitere Öffentlichkeit über die Stärken, Schwächen, Umweltauswirkungen und potenziellen Sicherheitsrisiken großer Sprachmodelle aus. Befähigen Sie die Menschen, die Beziehung zu verstehen, die sie zu KI aufbauen möchten, und wie sie sie verantwortungsvoll nutzen können, um die menschliche Intelligenz zu erweitern.

Durch die Adressierung dieser vier Bereiche können Organisationen die einzigartigen Risiken großer Sprachmodelle mindern und ihre KI-Systeme vor böswilligen Angriffen und unbeabsichtigten Folgen schützen.

Die mit generativer KI, wie großen Sprachmodellen, verbundenen Risiken sind erheblich und müssen proaktiv angegangen werden. Zu diesen Risiken gehören Halluzinationen, Voreingenommenheit, Einwilligungsfragen und Sicherheitsrisiken. Um diese Risiken zu mindern, müssen sich Organisationen auf vier Schlüstelstrategien konzentrieren:

1. Erklärbarkeit: Koppeln Sie große Sprachmodelle mit Systemen, die echte Daten, Datenherkunft und Provenienz über einen Wissensgraphen bereitstellen. Dies ermöglicht es den Nutzern, die Logik hinter den Modellergebnissen zu verstehen.

2. Kultur und Audits: Gehen Sie die Entwicklung von KI mit Demut an und bauen Sie diverse, multidisziplinäre Teams auf, um Voreingenommenheiten zu identifizieren und anzugehen. Führen Sie regelmäßige Audits von KI-Modellen, sowohl vor als auch nach der Bereitstellung, durch und nehmen Sie die notwendigen Anpassungen an der Organisationskultur vor.

3. Einwilligung und Rechenschaftspflicht: Stellen Sie sicher, dass die zur Schulung von KI-Modellen verwendeten Daten mit Einwilligung erhoben wurden und keine Urheberrechtsfragen bestehen. Etablieren Sie KI-Governance-Prozesse, stellen Sie die Einhaltung relevanter Gesetze und Vorschriften sicher und bieten Sie Kanäle, damit Menschen Rückmeldungen geben können.

4. Bildung: Bilden Sie Ihre Organisation und die breitere Öffentlichkeit über die Stärken, Schwächen, Umweltauswirkungen und Sicherheitsaspekte generativer KI aus. Dies wird dazu beitragen, eine verantwortungsvolle und informierte Beziehung zu dieser Technologie zu fördern.

Durch die Umsetzung dieser Strategien können Organisationen die einzigartigen Risiken generativer KI mindern und ihr Potenzial nutzen, die menschliche Intelligenz auf sichere und ethische Weise zu erweitern.