Willkommen zurück zum zweiten Teil unserer faszinierenden Diskussion mit ChatGPT. Im Der erste Abschnitt unseres Gesprächs, diskutierten wir die Rolle der Datenerfassung, Annotation und die Bedeutung von Human-in-the-Loop beim Training von Language Large Models. Wir werden nun über die Herausforderungen und Vorurteile beim Training von KI-Modellen, ihre Anwendung und die Auswirkungen fortgeschrittener KI-Modelle auf den Menschen im Allgemeinen sprechen.
- Regelbasierte Systeme: Dazu gehört die Erstellung spezifischer Regeln, denen die Maschine folgt, um Daten mit Anmerkungen zu versehen. Beispielsweise könnte eine Regel darin bestehen, jeden Text, der wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. das Symbol „@“ enthält), als „E-Mail“ zu kennzeichnen.
- Modelle für maschinelles Lernen: Vorab trainierte Modelle für maschinelles Lernen können zum Kommentieren neuer Daten verwendet werden. Beispielsweise könnte ein vorab trainiertes Modell zur Erkennung benannter Entitäten verwendet werden, um Entitäten in einem Text zu identifizieren und zu kennzeichnen.
- Aktives Lernen: Bei dieser Methode wird ein maschinelles Lernmodell zunächst mit einer kleinen Menge manuell annotierter Daten trainiert. Anschließend kommentiert das Modell die Daten, bei denen es am sichersten ist, und diese Anmerkungen werden von menschlichen Annotatoren überprüft und korrigiert. Das Modell wird mit diesem größeren Datensatz neu trainiert und der Vorgang wird wiederholt.
- Schwache Aufsicht: Hier werden mehrere schwache Annotatoren (bei denen es sich um regelbasierte Systeme, Crowdsourcing, Heuristiken usw. handeln kann) zur Kennzeichnung von Daten verwendet. Obwohl jeder schwache Annotator unvollkommen ist, können ihre kombinierten Bezeichnungen eine gute Näherung für das Training eines anfänglichen Modells liefern.
- Transferlernen: Dieser Ansatz nutzt ein Modell, das für eine Aufgabe trainiert wurde, und wendet es auf eine andere verwandte Aufgabe an. Beispielsweise könnte ein Modell, das darauf trainiert ist, Objekte in Bildern zu erkennen, als Ausgangspunkt für ein Modell verwendet werden, das darauf ausgelegt ist, bestimmte Arten von Objekten zu erkennen.
Obwohl automatisierte Anmerkungen ein leistungsstarkes Werkzeug sein können, ist es wichtig zu bedenken, dass sie nicht immer perfekt sind und die Qualität je nach verwendeter Methode und Komplexität der Aufgabe variieren kann. Aufgrund von Voreingenommenheiten in den anfänglichen Regeln oder dem Trainingssatz kann es zu Fehlern kommen, und komplexe Aufgaben erfordern häufig immer noch die Aufsicht eines Menschen. Daher ist eine Kombination aus automatisierter und manueller Annotation (halbüberwachtes Lernen) oft der beste Ansatz für große, komplexe Datensätze.
- Datenvielfalt und Repräsentativität: Es ist eine Herausforderung sicherzustellen, dass die gesammelten Daten verschiedene Szenarien abdecken und reale Bedingungen genau wiedergeben. Beispielsweise erfordert ein Bilderkennungsmodell Bilder mit unterschiedlicher Beleuchtung, Ausrichtung und Hintergrund.
- Datenschutz und Ethik: Bei der Datenerhebung ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenschutzrechte zu respektieren und ethische Richtlinien einzuhalten. Durch die Anonymisierung von Patientendaten in der KI im Gesundheitswesen wird der Datenschutz gewährleistet, ohne dass der Nutzen für das Modelltraining beeinträchtigt wird.
- Datenqualität: Hochwertige Daten sind unerlässlich; Verrauschte, irrelevante oder falsche Daten können sich negativ auf die Modellleistung auswirken. Social-Media-Daten mit Slang, Tippfehlern und inkonsistentem Sprachgebrauch stellen eine Herausforderung für das Sentiment-Analyse-Training dar.
- Qualität und Konsistenz der Anmerkungen: Es ist komplex, genaue und konsistente Anmerkungen sicherzustellen. Bei der Bildklassifizierung können verschiedene Annotatoren, die dasselbe Objekt unterschiedlich kennzeichnen, das Modell während des Trainings verwirren.
- Zeit und Kosten: Manuelle Annotationen sind zeitaufwändig und teuer, insbesondere bei großen Datensätzen. Für die Verarbeitung natürlicher Sprache benötigen Annotatoren viel Zeit und Sprachkenntnisse, um den Textkontext zu verstehen.
- Skalierbarkeit: Die Skalierung des Annotationsprozesses bei gleichzeitiger Beibehaltung der Qualität ist eine Herausforderung. Sprachmodelle erfordern oft Milliarden von Beispielen, was die Koordination zwischen einem großen Team von Annotatoren und die Gewährleistung der Konsistenz aller Annotationen erfordert.
- Mehrdeutigkeit bei der Kennzeichnung: Richtige Bezeichnungen können subjektiv und interpretierbar sein. Annotatoren haben möglicherweise unterschiedliche Meinungen zu Sentiment-Analyseaufgaben, was zu unterschiedlichen Labelzuweisungen für denselben Text führt.
- Sensible Daten: Der Umgang mit sensiblen Daten wie Kranken- oder Finanzunterlagen erfordert zusätzliche Vorsichtsmaßnahmen. Annotatoren benötigen möglicherweise eine spezielle Schulung oder Zertifizierung, um mit diesen Daten angemessen umzugehen und deren Schutz zu gewährleisten.
Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert häufig eine Kombination aus guter Projektplanung, klaren Richtlinien für Datensammler und Annotatoren, dem Einsatz automatisierter Tools, wo möglich, und einem robusten System zur Qualitätskontrolle.
- Balancieren Sie den Datensatz: Passen Sie den Datensatz an, um eine gleichmäßige Darstellung verschiedener Klassen zu erhalten.
- Verwenden Sie Algorithmen zur Verzerrungsminderung: Setzen Sie Techniken ein, die darauf ausgelegt sind, Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells zu reduzieren.
- Differenzielle Privatsphäre anwenden: Fügen Sie den Daten Rauschen hinzu, um sensible Attribute zu schützen.
- Führen Sie eine Feinabstimmung des voreingenommenen Modells durch: Passen Sie das Modell unter Berücksichtigung der Verzerrungsminderung an.
- Setzen Sie menschliche Überprüfung und Richtlinien ein: Prüfer befolgen Richtlinien, die vorschreiben, bei der Feinabstimmung keine Gruppe zu bevorzugen.
- Etablieren Sie eine kontinuierliche Feedbackschleife: Die regelmäßige Interaktion mit Gutachtern ermöglicht kontinuierliches Lernen und die Korrektur von Voreingenommenheiten.
Denken Sie daran, dass es eine Herausforderung ist, Voreingenommenheit vollständig zu beseitigen, aber diese Schritte können dazu beitragen, sie zu reduzieren.
- Content-Generierung: Sie können bei der Erstellung von Inhalten wie Artikeln, Berichten und E-Mails helfen.
- Kundenservice: Sie können in Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt werden, um den Kundensupport zu automatisieren.
- Sprachübersetzung: Sie können bei der Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen helfen.
- Unterrichten: Sie können Erklärungen zu verschiedenen Themen geben und so bei der Bildung helfen.
- Code-Schreiben: Sie können beim Schreiben von Code behilflich sein und so die Softwareentwicklung unterstützen.
- Vermarktung und Werbung: Sie können kreative Inhalte für Marketingkampagnen generieren.
- Einfache Anwendung: Sie können bei der Generierung von Sprache für Text-to-Speech-Anwendungen hilfreich sein.
- Jobautomatisierung: Routinemäßige und alltägliche Aufgaben, insbesondere in Branchen wie Fertigung, Logistik und Büroarbeit, könnten automatisiert werden, was zu Arbeitsplatzverlagerungen führen würde.
- Schaffung neuer Arbeitsplätze: Positiv zu vermerken ist, dass der Aufstieg der KI neue Rollen schaffen würde, die es vorher nicht gab, wie etwa KI-Spezialisten, Datenanalysten, Ingenieure für maschinelles Lernen und Rollen in der KI-Ethik und -Politik.
- Jobtransformation: Viele Arbeitsplätze werden eher verändert als abgeschafft, da KI Routineaspekte der Arbeit übernimmt und es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf komplexere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren.
- Verschiebung der Qualifikationsnachfrage: Es wird eine erhöhte Nachfrage nach digitalen Kompetenzen und Verständnis für KI geben, was kurzfristig zu einer Qualifikationslücke führen könnte.
Während KI zweifellos die Arbeitsmärkte revolutionieren wird, bietet sie auch Chancen für neue Arbeitsplätze und eine höhere Produktivität.
- Verständnismangel: KI-Modelle verstehen Kontexte oder Konzepte nicht auf die gleiche Weise wie Menschen. Sie erkennen Muster in Daten, verstehen aber die zugrunde liegende Bedeutung nicht.
- Datenabhängigkeit: Für das Training benötigen sie große Datenmengen. Wenn die Daten verzerrt, unvollständig oder von schlechter Qualität sind, kann die Leistung des Modells erheblich beeinträchtigt werden.
- Verallgemeinerung: Modelle, die auf bestimmte Aufgaben oder Datensätze trainiert wurden, haben oft Schwierigkeiten, ihre Erkenntnisse auf neue, unbekannte Szenarien zu übertragen.
- Erklärbarkeit: Es ist oft schwer zu verstehen, warum bestimmte Modelle (insbesondere Deep-Learning-Modelle) bestimmte Entscheidungen getroffen haben, was zu einem Mangel an Transparenz oder Interpretierbarkeit führt.
- Robustheit: KI-Modelle reagieren möglicherweise empfindlich auf geringfügige Änderungen der Eingabedaten (Rauschen, Verzerrung) und funktionieren möglicherweise nicht unter allen Bedingungen zuverlässig.
- Ethische Bedenken: KI-Anwendungen können zu Datenschutzproblemen, potenziellem Missbrauch oder unbeabsichtigter Voreingenommenheit führen und ethische und rechtliche Bedenken aufwerfen.
Zum Zeitpunkt meines Wissensendes im September 2021 hat die KI erhebliche Fortschritte beim Kontextverständnis gemacht, insbesondere mit der Entwicklung anspruchsvoller Sprachmodelle wie GPT-3 und GPT-4. Diese Modelle können auf der Grundlage der erhaltenen Eingaben und ihres internen Verständnisses der Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten menschenähnliche Texte generieren.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass sich dieses „Verstehen“ vom menschlichen Verständnis unterscheidet. KI-Systeme, wie sie heute existieren, verfügen nicht über Bewusstsein, Selbstwahrnehmung oder die gleiche Tiefe an Erfahrungswissen wie Menschen. Sie interpretieren den Kontext auf der Grundlage von Mustern in Daten, nicht auf der Grundlage gelebter Erfahrungen oder des intuitiven Erfassens von Nuancen. Daher unterscheidet sich ihr Kontextverständnis grundlegend von unserem.
Während KI beispielsweise eine Antwort auf eine Frage zu einem persönlichen Erlebnis generieren kann, etwa „Wie haben Sie sich an Ihrem ersten Schultag gefühlt?“, basiert sie dabei auf Mustern in den Daten, auf denen sie trainiert wurde, und nicht auf irgendwelchen persönliche Erfahrung oder Emotionen, die es hat. Eine KI hat keine Gefühle oder persönlichen Erfahrungen.
Was die Zukunft betrifft, ist das schwer zu sagen. Der Fortschritt in der KI-Forschung und -Entwicklung schreitet rasant voran, aber der Sprung von der Mustererkennung zu echtem menschenähnlichem Verständnis und Bewusstsein ist gewaltig, und wir wissen noch nicht, ob er möglich ist und wie er erreicht werden soll. Selbst wenn KI-Systeme bei der Interpretation von Kontexten immer ausgefeilter werden, bedeutet dies nicht unbedingt, dass sie über ein menschenähnliches Verständnis verfügen.
- Verbessertes Verständnis und Erzeugung natürlicher Sprache: Menschenähnlichere Konversations-KI und bessere automatisierte Übersetzungen.
- KI-Fairness, Erklärbarkeit und Transparenz: Techniken zum Verständnis der KI-Entscheidungsfindung, zur Gewährleistung von Fairness und zur Förderung der Transparenz.
- KI im Gesundheitswesen: Verbesserte Krankheitsdiagnose, Vorhersage des Patientenergebnisses und personalisierte Behandlung durch KI.
- Reinforcement Learning und allgemeine KI: Anpassungsfähigere KI-Systeme, die eine Vielzahl von Aufgaben erlernen und sich an neue Situationen anpassen können.
- KI und Quantencomputing: Erhöhte Rechenleistung ermöglicht komplexere Modelle und schnellere Trainingszeiten.
- Föderiertes Lernen: Datenschutzschonendes maschinelles Lernen, das Modelle auf mehreren Geräten trainiert, ohne Daten auszutauschen.
