Generative KI aus internationaler Entwicklungsperspektive
Erik Lehmann |
Generative KI aus internationaler Entwicklungsperspektive
Künstliche Intelligenz beherrscht derzeit die Schlagzeilen. Dies wirft die Frage auf, wie wir die Vorteile dieser Technologien nutzen können, ohne Schaden anzurichten und niemanden zurückzulassen.
OpenAI, führend im aktuellen KI-Hype, hat große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) in den Fokus der breiten Öffentlichkeit gerückt. Noch vor sechs Monaten waren diese fortschrittlichen KI-Systeme hauptsächlich Experten auf diesem Gebiet bekannt. Seit seinem öffentlichen Debüt im November 2022 hat ChatGPT ein weltweites Publikum begeistert und Millionen von Nutzern das immense Potenzial künstlicher Intelligenz vor Augen geführt. Das Internet ist voll von Beispielen, wie diese Spitzentechnologie genutzt und herausgefordert werden kann. Erst gestern wurde GPT-4 angekündigt – noch größer und fortschrittlicher als sein Vorgänger – und soll „ Leistung auf menschlichem Niveau bei verschiedenen professionellen und akademischen Benchmarks “ erzielen. Große Technologiekonzerne wie Google und Facebook, Startups wie Anthropic und Open-Source-Communities wetteifern um die Vorherrschaft im KI-Wettlauf. Angesichts des zunehmenden Strebens nach Höchstleistungen müssen wir sicherstellen, dass wir dabei nicht versehentlich einen bedeutenden Teil der Bevölkerung ausschließen.
Die Grundlagen
Generative KI ist die neue Grenze der künstlichen Intelligenz. Sie nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um neue Inhalte wie Bilder, Musik, Genstrukturen oder Texte zu generieren. Dabei lernt sie aus bestehenden Datenquellen und erstellt neue Inhalte, die zwar stilistisch und strukturell ähnlich, aber dennoch völlig authentisch sind. Foundation Language Models (LLMs), ein Schlüsselaspekt der generativen KI, werden mit enormen Datenmengen vortrainiert und dienen als Grundlage für die Entwicklung von Anwendungen in verschiedenen Bereichen. GPT-3 wurde mit riesigen Textmengen aus verschiedenen Internetquellen trainiert, darunter Bücher, Wikipedia und soziale Medien. Es dient als Basismodell, das, für Konversationen optimiert, ChatGPT hervorbringt. Die Integration in eine benutzerfreundliche Oberfläche hat KI einem breiteren Publikum zugänglich gemacht und ermöglicht es Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund und Kenntnisstand, von ihren Möglichkeiten zu profitieren.
Es kann Fragen beantworten, Texte zusammenfassen und kreative Inhalte wie Gedichte oder Liedtexte in vielen verschiedenen Sprachen erstellen. Dazu gehören sowohl Alltagssprachen als auch Programmiersprachen. Außerdem kann es seine Antworten an verschiedene Themen anpassen und ist somit für viele Zwecke und Fachgebiete nützlich. Tatsächlich hat es auch dazu beigetragen, die Ausdrucksweise dieses Blogbeitrags zu verbessern.
ChatGPT erfasst sprachliche Muster und speichert Wissen durch die Analyse umfangreicher Textsammlungen, vergleichbar mit einer komprimierten Version des Internets. Dabei gehen jedoch Details verloren, was zu Schätzungen des Modells führt. Diese können falsche Informationen und überzeugende „Halluzinationen“ erzeugen, die nur durch Expertenwissen und sorgfältiges Korrekturlesen erkannt werden können.
Bei der Eingabe von Daten in ChatGPT ist besondere Vorsicht geboten, da es sich um eine Drittanbieteranwendung handelt und alle eingegebenen Daten über deren Server gesendet werden. Daher entspricht die Verarbeitung personenbezogener, sensibler oder geschützter Informationen möglicherweise nicht den EU-DSGVO-Richtlinien. Nutzer sollten sich daher der Datenschutzbestimmungen bewusst sein.
Kurz gesagt: Es ist Ihr Taschenrechner für den Sprachaufsatz, ein Partner beim Brainstorming, die Vorlage für Ihren Blogbeitrag. Es ist keine Enzyklopädie und auch kein Freund oder Kollege, dem Sie Geheimnisse anvertrauen würden. Es kann Ihnen helfen, aber nicht die Lösung sein.
Bei der Integration von KI in Ihre Anwendung empfiehlt sich der Einsatz eines Basismodells. GPT-4 mag zwar als das Flaggschiff unter den Sprachmodellen gelten, die beste Leistung demonstrieren und die Marke OpenAI repräsentieren, doch ist es möglicherweise nicht für Ihre spezifischen Anforderungen geeignet. Ihr Anwendungsfall erfordert unter Umständen eine maßgeschneiderte und nachhaltige Lösung, vergleichbar mit einem Toyota Corolla, der Zuverlässigkeit und Vielseitigkeit für alltägliche Aufgaben bietet.
Unter der Oberfläche verborgen
Die Unterüberschrift des Podcasts stellt Lelapa AI vor , ein neu gegründetes afrikanisches Forschungs- und Produktlabor für KI. Beim Einfügen dieses Textes in Office-Anwendungen wird der Name der Gründerin rot unterstrichen, was darauf hinweist, dass er nicht in die afrikanische Sprache passt. Die KI-Rechtschreibprüfung ist hauptsächlich auf die Erkennung westlicher Namen trainiert. Dies unterstreicht Lelapa AIs Bestreben, Vorurteile gegenüber Afrikanern abzubauen. Dieses Problem beschränkt sich nicht auf Afrika, da viele aktuelle Sprachmodelle überwiegend mit westlichen Datensätzen und Sprachen trainiert werden und dadurch möglicherweise Vorurteile verstärken. Es ist entscheidend, diese Verantwortung nicht den Betroffenen zu überlassen, sondern diese Vorurteile anzugehen, um inklusive und vielfältige KI-Systeme zu entwickeln, die Menschen aller kulturellen und sozialen Hintergründe und Sprachen zugutekommen. Durch die Erweiterung der Trainingsdaten und die Einbeziehung verschiedener Perspektiven können wir KI-Tools entwickeln, die fairer und repräsentativer für die Weltgemeinschaft sind.
Transparenz bei den verwendeten Modellen und Daten ist unerlässlich für eine inklusivere und vielfältigere KI-Landschaft. Offener Zugang zu Informationen ermöglicht besseres Verständnis, Zusammenarbeit und Verbesserungen und trägt letztendlich zur Entwicklung gerechter KI-Systeme bei, die ein breiteres Publikum ansprechen. GPT-4 ist die bisher geheimste Veröffentlichung von OpenAI; wir wissen kaum etwas über die verwendeten Daten, die Modellgröße oder Ähnliches. Dies markiert den endgültigen Wandel vom gemeinnützigen Forschungslabor zum gewinnorientierten Technologieunternehmen.
Der millionenfach genutzte Covid-Chatbot zeigt, wie eine Lösung an den lokalen Kontext angepasst werden kann, indem sie die lokale Infrastruktur berücksichtigt, Daten sammelt und teilt und die Gemeindeentwicklung fördert . Das Projekt ist eine Kooperation zwischen Mozilla Common Voice , dem ruandischen Start-up Digital Umuganda , der Rwanda Information Society (RISA) und der Deutschen Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ).
Generative KI hat Auswirkungen auf unser Leben, ob wir sie nun nutzen oder nicht.
Große Sprachmodelle (LLMs) tragen inhärent bestimmte Überzeugungen und kulturelle Werte in sich, die primär aus den Trainingsdaten stammen. Folglich bergen diese Modelle das Potenzial, den politischen Diskurs zu beeinflussen, die öffentliche Meinung zu prägen und gesellschaftliche Dynamiken zu verändern. Darüber hinaus können LLMs zur Generierung von schädlichen Inhalten und Desinformationen missbraucht werden, was eine erhebliche Herausforderung im digitalen Raum darstellt. Durch die Erstellung überzeugender, aber falscher Narrative können diese Modelle zur Verbreitung von Desinformation beitragen, es Einzelpersonen zunehmend erschweren, Wahrheit von Lüge zu unterscheiden, und bestehende Probleme in Online-Umgebungen verschärfen. Im Bildungsbereich können sie schwer erkennbare Plagiate ermöglichen und irreführende Informationen generieren, wodurch die akademische Integrität untergraben wird . Auf dem Arbeitsmarkt können LLMs bestimmte Rollen verdrängen, insbesondere solche mit sich wiederholenden oder textbasierten Aufgaben, wodurch die Kluft zwischen Fachkräften und Ungelernten potenziell vergrößert und neue Herausforderungen für die Anpassung und Entwicklung der Arbeitskräfte geschaffen werden. OpenAI delegierte die Datenkennzeichnung an Mitarbeiter in Kenia, die mit der Bewertung von Texten beauftragt waren, die diskriminierende oder gewalttätige Inhalte enthielten. Obwohl diese Arbeit emotional belastend sein kann, stellt sie den kostengünstigsten Teil des Prozesses dar und gibt Anlass zur Sorge hinsichtlich potenzieller Ausbeutung von Arbeitskräften bei der Entwicklung von KI-Systemen . Schließlich ist der mit KI-Systemen verbundene Energieverbrauch ein erhebliches Problem. Das Training und der Betrieb von groß angelegten KI-Modellen wie LLMs erfordern oft immense Rechenleistung, was zu einem erhöhten Energieverbrauch führt und Fragen zur langfristigen ökologischen Nachhaltigkeit dieser Technologien aufwirft .
Wir erleben eine rasante Entwicklung dieser KI-Fähigkeiten, und ich bin generell besorgt darüber, dass diese Fähigkeiten schneller fortschreiten, als wir uns als Gesellschaft daran anpassen können.
Da proprietäre KI-Systeme, die hinter verschlossenen Türen entwickelt wurden, immer mehr an Bedeutung gewinnen, wird die Tatsache, dass nur sehr wenige Organisationen und Einzelpersonen (meist privilegierte) verstehen, wie diese Systeme funktionieren oder womit sie trainiert wurden, massive Schäden und Risiken verursachen.“
Ich denke, wir können mit unserem Open-Source-Angebot, der zentralen Anlaufstelle für offene Modelle, Datensätze, Demos und wissenschaftliche Arbeiten, unseren Initiativen zur Wissenschaftsreproduktion und -bildung und vielem mehr einen wesentlichen Beitrag zu dieser Veränderung leisten.
Generative KI wird unsere Gesellschaften beeinflussen, und Tools wie ChatGPT können zur Erreichung der UN-Nachhaltigkeitsziele beitragen. Es ist jedoch entscheidend, die Grenzen dieser Technologie zu kennen und zu verstehen. OpenAI hat als bemerkenswertes Beispiel für generative KI große Aufmerksamkeit erlangt, doch gibt es zahlreiche alternative Lösungen, die je nach Problemstellung nachhaltiger und inklusiver sein können. Im Bereich der globalen Zusammenarbeit erfordert die Förderung von Inklusion ein hohes Maß an Transparenz. Als Organisationen müssen wir uns eingehender mit den Daten- und Infrastrukturanforderungen für den effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien auseinandersetzen. Dies beinhaltet nicht nur das Erkennen potenzieller Verzerrungen und Grenzen, sondern auch die aktive Förderung nachhaltiger Anwendungen, die Stärkung der Zusammenarbeit und die Befähigung lokaler Gemeinschaften zur Teilhabe an der KI-gesteuerten digitalen Landschaft. Dadurch können wir die digitale Kluft überbrücken und sicherstellen, dass die Vorteile der KI einer Vielzahl von Menschen und Gemeinschaften weltweit zugänglich sind. Zudem ermöglicht uns dies, gesellschaftliche Veränderungen besser vorherzusehen und sie durch fundierte Strategien und Maßnahmen zu gestalten.
Im Datenlabor erforschen und erproben wir für die GIZ neue Technologien. Wir sehen es als unsere Verantwortung, die von uns generierten Daten und Modelle offenzulegen und zu dokumentieren, die gewonnenen Erkenntnisse zu teilen und die Nutzung von Open-Source-Entwicklung zu fördern. Wir sind gespannt darauf, das Potenzial generativer KI in der Entwicklungszusammenarbeit zu untersuchen und freuen uns über Kooperationsmöglichkeiten, denn wir sind überzeugt, dass ein digitales Netzwerk (eTata) die größte Wirkung erzielen kann.
Begleiten Sie uns auf dieser Entdeckungsreise!
