Datenkriege 2024: Die ethischen und praktischen Probleme der KI-Ausbildung

Wenn Sie ein Modell der künstlichen Intelligenz bitten, einen Liedtext zu schreiben, wie es die Beatles getan hätten, und es dies beeindruckend gut hinbekommt, gibt es dafür einen Grund. Oder wenn Sie ein Modell bitten, Prosa im Stil Ihres Lieblingsautors zu schreiben, und es diesen Stil exakt nachbildet, gibt es dafür einen Grund.

Selbst wenn Sie sich in einem anderen Land befinden und den Namen eines interessanten Snacks übersetzen möchten, den Sie in der Supermarktabteilung finden, erkennt Ihr Smartphone die Beschriftungen und übersetzt den Text nahtlos.

Im Mittelpunkt all dieser Möglichkeiten steht die KI, und zwar vor allem deshalb, weil KI-Modelle anhand riesiger Mengen solcher Daten trainiert worden wären – in unserem Fall Hunderte von Liedern der Beatles und wahrscheinlich auch Bücher Ihres Lieblingsautors.

Mit dem Aufkommen der generativen KI ist jeder ein Musiker, Schriftsteller, Künstler oder alles davon. Gen-KI-Modelle erzeugen je nach Benutzereingaben in Sekundenschnelle maßgeschneiderte Kunstwerke. Sie können erstellen Van Gogh-artig Kunstwerke und lassen Sie Al Pacino sogar die Nutzungsbedingungen vorlesen, ohne dass er anwesend ist.

Faszination beiseite, der wichtige Aspekt ist hier die Ethik. Ist es fair, dass solche kreativen Werke zum Trainieren von KI-Modellen verwendet wurden, die nach und nach versuchen, Künstler zu ersetzen? Wurde die Zustimmung der Eigentümer solcher geistigen Eigentumsrechte eingeholt? Wurden sie angemessen entlohnt?

Willkommen im Jahr 2024: dem Jahr der Datenkriege

In den letzten Jahren sind Daten zu einem Magneten geworden, der die Aufmerksamkeit von Unternehmen auf sich zieht, die ihre Gen-KI-Modelle trainieren möchten. KI-Modelle sind wie Kleinkinder naiv. Sie müssen unterrichtet und dann trainiert werden. Deshalb benötigen Unternehmen Milliarden, wenn nicht Millionen von Daten, um Modelle künstlich zu trainieren, damit sie Menschen nachahmen.

Beispielsweise wurde GPT-3 mit Milliarden (Hunderten) von Token trainiert, was man frei mit XNUMX Wörtern übersetzen kann. Quellen zeigen jedoch, dass Billionen solcher Token verwendet wurden, um die neueren Modelle zu trainieren.

Wohin wenden sich die großen Technologieunternehmen, wenn sie solch enorme Mengen an Trainingsdatensätzen benötigen?

Akuter Mangel an Trainingsdaten

Ambition und Volumen gehen Hand in Hand. Wenn Unternehmen ihre Modelle skalieren und optimieren, benötigen sie noch mehr Trainingsdaten. Dies könnte auf die Forderung zurückzuführen sein, nachfolgende GPT-Modelle vorzustellen oder einfach verbesserte und präzise Ergebnisse zu liefern.

Unabhängig vom Fall ist es unvermeidlich, dass umfangreiche Trainingsdaten erforderlich sind.

Hier stehen Unternehmen vor ihrem ersten Hindernis. Einfach ausgedrückt wird das Internet zu klein, um KI-Modelle zu trainieren. Das bedeutet, dass den Unternehmen die vorhandenen Datensätze ausgehen, mit denen sie ihre Modelle füttern und trainieren können.

Diese schwindende Ressource bereitet Interessenvertretern und Technikbegeisterten Sorgen, da sie möglicherweise die Entwicklung und Evolution von KI-Modellen einschränken könnte. Diese sind meist eng damit verknüpft, wie Marken ihre Produkte positionieren und wie einige der drängendsten Probleme der Welt mit KI-gesteuerten Lösungen angegangen werden sollen.

Gleichzeitig gibt es auch Hoffnung in Form von synthetischen Daten oder digitaler Inzucht, wie wir es nennen. In Laiensprache ausgedrückt sind synthetische Daten die von der KI generierten Trainingsdaten, die wiederum zum Trainieren von Modellen verwendet werden.

Obwohl es vielversprechend klingt, glauben Technikexperten, dass die Synthese solcher Trainingsdaten zu einer sogenannten Habsburger KI führen würde. Dies ist ein großes Problem für Unternehmen, da solche Inzuchtdatensätze sachliche Fehler oder Voreingenommenheit enthalten oder einfach nur Kauderwelsch sein könnten, was die Ergebnisse von KI-Modellen negativ beeinflusst.

Betrachten Sie dies als eine Partie Stille Post, mit dem einzigen Unterschied, dass das erste weitergegebene Wort ebenfalls bedeutungslos sein könnte.

Das Rennen um die Beschaffung von KI-Trainingsdaten

Lizenzierung ist eine ideale Möglichkeit, Trainingsdaten zu beschaffen. Bibliotheken und Repositorien sind zwar leistungsfähig, aber sie sind begrenzte Quellen. Das heißt, sie können den Volumenanforderungen von Modellen im großen Maßstab nicht genügen. Eine interessante Statistik besagt, dass uns bis zum Jahr 2026 möglicherweise die qualitativ hochwertigen Daten zum Trainieren von Modellen ausgehen werden, wenn man die Verfügbarkeit von Daten mit anderen physischen Ressourcen in der realen Welt vergleicht.

Einer der größten Foto-Repositorien – Shutterstock hat 300 Millionen Bilder. Das reicht zwar aus, um mit dem Training zu beginnen, aber zum Testen, Validieren und Optimieren wären wiederum umfangreiche Daten erforderlich.

Es gibt jedoch auch andere Quellen. Der einzige Haken dabei ist, dass sie grau farbcodiert sind. Wir sprechen hier von öffentlich verfügbaren Daten aus dem Internet. Hier sind einige interessante Fakten:

• Täglich werden über 7.5 Millionen Blogbeiträge veröffentlicht.
• Auf Social-Media-Plattformen wie Instagram, X, Snapchat, TikTok und anderen sind über 5.4 Milliarden Menschen aktiv.
• Es gibt im Internet über 1.8 Milliarden Websites.
• Allein auf YouTube werden täglich über 3.7 Millionen Videos hochgeladen.

Darüber hinaus geben Menschen über reine Audio-Podcasts Texte, Videos, Fotos und sogar Fachwissen öffentlich weiter.

Es handelt sich hierbei um explizit verfügbare Inhalte.

Daher muss es doch fair sein, sie zum Trainieren von KI-Modellen zu verwenden, oder?

Dies ist die Grauzone, die wir bereits erwähnt haben. Zu dieser Frage gibt es keine eindeutige Meinung, da Technologieunternehmen mit Zugriff auf derart große Datenmengen neue Tools und Richtlinienänderungen entwickeln, um diesem Bedarf gerecht zu werden.

Einige Tools wandeln Audiodaten von YouTube-Videos in Text um und verwenden diese dann als Token für Trainingszwecke. Unternehmen überdenken ihre Datenschutzrichtlinien und gehen sogar so weit, öffentliche Daten zu verwenden, um Modelle zu trainieren, mit der vorab festgelegten Absicht, sich Klagen auszusetzen.

Gegenmechanismen

Gleichzeitig entwickeln Unternehmen auch sogenannte synthetische Daten, bei denen KI-Modelle Texte generieren, die wiederum wie eine Schleife zum Trainieren der Modelle verwendet werden können.

Um dem Data Scraping entgegenzuwirken und Unternehmen daran zu hindern, Gesetzeslücken auszunutzen, implementieren Websites andererseits Plug-ins und Codes, um das Eindringen von Data-Scraping-Bots zu verhindern.

Was ist die ultimative Lösung?

Der Einsatz von KI zur Lösung realer Probleme wurde schon immer von edlen Absichten getragen. Warum muss man sich bei der Beschaffung von Datensätzen zum Trainieren solcher Modelle dann auf graue Modelle stützen?

Da Gespräche und Debatten über eine verantwortungsvolle, ethische und rechenschaftspflichtige KI immer wichtiger und intensiver werden, liegt es an Unternehmen jeder Größenordnung, auf alternative Quellen umzusteigen, die über White-Hat-Techniken zur Bereitstellung von Trainingsdaten verfügen.

Das ist wo Saip zeichnet sich aus. Shaip ist sich der vorherrschenden Bedenken hinsichtlich der Datenbeschaffung bewusst und hat sich immer für ethische Techniken eingesetzt und konsequent verfeinerte und optimierte Methoden zum Sammeln und Zusammenstellen von Daten aus verschiedenen Quellen praktiziert.

Beschaffungsmethoden für White-Hat-Datensätze

Bei unserem proprietären Datenerfassungstool stehen Menschen im Mittelpunkt der Datenidentifikations- und Bereitstellungszyklen. Wir verstehen die Sensibilität der Anwendungsfälle, an denen unsere Kunden arbeiten, und die Auswirkungen, die unsere Datensätze auf die Ergebnisse ihrer Modelle haben würden. So sind beispielsweise Datensätze aus dem Gesundheitswesen im Vergleich zu Datensätzen für Computer Vision für autonome Autos sensibel.

Genau aus diesem Grund umfasst unsere Vorgehensweise sorgfältige Qualitätskontrollen und Techniken zur Identifizierung und Zusammenstellung relevanter Datensätze. Dadurch konnten wir Unternehmen mit exklusiven Gen AI-Trainingsdatensätzen in verschiedenen Formaten wie Bildern, Videos, Audio, Text und weiteren Nischenanforderungen versorgen.

Unsere Philosophie

Wir arbeiten nach Kernphilosophien wie Zustimmung, Datenschutz und Fairness bei der Datenerfassung. Unser Ansatz stellt auch die Vielfalt der Daten sicher, sodass keine unbewussten Vorurteile entstehen.

Während sich die KI-Welt auf den Beginn einer neuen Ära vorbereitet, die von fairen Praktiken geprägt ist, wollen wir bei Shaip die Vorreiter und Vorreiter solcher Ideologien sein. Wenn Sie nach absolut fairen und qualitativ hochwertigen Datensätzen suchen, um Ihre KI-Modelle zu trainieren, kontaktieren Sie uns noch heute.