exorciser.ch

exorciser.ch

Webseiten-Werkzeuge

Sie befinden sich hier: exorciser.ch » 🌍 Public Bereich exorciser.ch » 🤖 Künstliche Intelligenz » 🐟 Was können wir von den Fischen über KI im Allgemeinen lernen?

Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen RevisionVorhergehende Überarbeitung
p:ki:fische_ki [2025/11/04 10:13] – [1. Funktionsweise] Ralf Kretzschmarp:ki:fische_ki [2025/11/10 11:48] (aktuell) – [4. Fazit] Ralf Kretzschmar
Zeile 87: Zeile 87:
   ; 💬 KI-Chatbot\\ \\    ; 💬 KI-Chatbot\\ \\ 
   : Für das Training eines KI-Chatbots, der freundlich und qualitativ hochwertig antworten soll, werden freundliche und qualitativ hochwertige Texte benötigt. Wird ein KI-Chatbot mehrheitlich mit fremdenfeindlichen Texten trainiert, so wird er auf die meisten Fragen mit fremdenfeindlichen Aussagen antworten. KI-Chatbots werden mehrheitlich mit Texten aus dem Internet trainiert. Diese sind häufig bezüglich Meinungen und Ansichten nicht neutral. Als Folge davon kann ein KI-Chatbot ebenfalls nicht als neutral bezeichnet werden.\\ \\    : Für das Training eines KI-Chatbots, der freundlich und qualitativ hochwertig antworten soll, werden freundliche und qualitativ hochwertige Texte benötigt. Wird ein KI-Chatbot mehrheitlich mit fremdenfeindlichen Texten trainiert, so wird er auf die meisten Fragen mit fremdenfeindlichen Aussagen antworten. KI-Chatbots werden mehrheitlich mit Texten aus dem Internet trainiert. Diese sind häufig bezüglich Meinungen und Ansichten nicht neutral. Als Folge davon kann ein KI-Chatbot ebenfalls nicht als neutral bezeichnet werden.\\ \\ 
-  : Für das Pre-Training des dafür genutzen, riesigen neuronalen Netzes wird eine Unmenge von Texten benötigt. Werden zu wenige Texte verwendet tendiert ein so grosses neuronales Netz dazu, die Trainingsdaten auswendig zu lernen (das als Overfitting bezeichnet). Die benötigte Textmenge ist zu gross, um diese von Hand zusammenstellen oder aussortieren zu können. Daher kommen auch viele qualitativ schlechte Texte beim Pre-Training zum Einsatz. Es ist unklar, ob alle geeigneten, von Menschen verfassten digital verfügbaren Texte genügen, um in Zukunft weitere noch umfangreichere KI-Chatbots zu trainieren. Hinzu kommt, dass Menschen mittlerweile auch von KI-Chatbots verfasste Texte im Internet veröffentlichen, welche somit voraussichtlich auch für das Training zukünftiger KI-Chatbots berücksichtigt werden. Es ist ebenso unklar, inwieweit sich die Qualität der KI-Chatbots verringern wird, wenn für das Training zusätzlich eine grössere Menge KI-generierte Texte zum Einsatz kommt.\\ \\ +  : Für das Pre-Training des dafür genutzen, riesigen neuronalen Netzes wird eine Unmenge von Texten benötigt. Werden zu wenige Texte verwendet tendiert ein so grosses neuronales Netz dazu, die Trainingsdaten auswendig zu lernen (das wird als Overfitting bezeichnet). Die benötigte Textmenge ist zu gross, um diese von Hand zusammenstellen oder aussortieren zu können. Daher kommen auch viele qualitativ schlechte Texte beim Pre-Training zum Einsatz. Es ist unklar, ob alle geeigneten, von Menschen verfassten digital verfügbaren Texte genügen, um in Zukunft weitere noch umfangreichere KI-Chatbots zu trainieren. Hinzu kommt, dass Menschen mittlerweile auch von KI-Chatbots verfasste Texte im Internet veröffentlichen, welche somit voraussichtlich auch für das Training zukünftiger KI-Chatbots berücksichtigt werden. Es ist ebenso unklar, inwieweit sich die Qualität der KI-Chatbots verringern wird, wenn für das Training zusätzlich eine grössere Menge KI-generierte Texte zum Einsatz kommt.\\ \\ 
   :  Im Fine-Tuning Prozess wird versucht, den KI-Chatbots mit relativ wenigen, qualitativ hochwertigen Texten "nachträglich" ein gewünschtes Verhalten einzuimpfen. Leider ist davon auszugehen, dass die Menschen, welche diese Daten zusammenstellen, häufig schlecht bezahlt (z.B. wenige Franken Stundenlohn) und leistungstechnisch unter Druck gesetzt werden. Hinzu kommt, dass sie insbesondere auch unerwünschte, zum Teil sehr belastende Inhalte sichten und kennzeichnen müssen. Seit der Veröffentlichung leistungsfähiger KI-Chatbots ist davon auszugehen, dass KI-Chatbots von den Betroffenen genutzt werden, um die Arbeit schneller und erträglicher erledigen zu können. Das würde bedeuten, dass auch im Fine-Tuning die KI manchmal von einer KI trainiert wird.   :  Im Fine-Tuning Prozess wird versucht, den KI-Chatbots mit relativ wenigen, qualitativ hochwertigen Texten "nachträglich" ein gewünschtes Verhalten einzuimpfen. Leider ist davon auszugehen, dass die Menschen, welche diese Daten zusammenstellen, häufig schlecht bezahlt (z.B. wenige Franken Stundenlohn) und leistungstechnisch unter Druck gesetzt werden. Hinzu kommt, dass sie insbesondere auch unerwünschte, zum Teil sehr belastende Inhalte sichten und kennzeichnen müssen. Seit der Veröffentlichung leistungsfähiger KI-Chatbots ist davon auszugehen, dass KI-Chatbots von den Betroffenen genutzt werden, um die Arbeit schneller und erträglicher erledigen zu können. Das würde bedeuten, dass auch im Fine-Tuning die KI manchmal von einer KI trainiert wird.
  
Zeile 214: Zeile 214:
  
   ; 💬 KI-Chatbot\\ \\    ; 💬 KI-Chatbot\\ \\ 
-  : KI-Chatbots werden vorwiegend mit Texten aus dem Internet trainiert, in welchen westliche Philosophien vorherrschen, sehr viele einfache Sichtweisen und Vorurteile vorhanden sind und Minderheiten häufig schlecht dargestellt werden. Daher ist es kaum zu vermeiden, dass KI-Chatbots diese Eigenheiten wiedergeben. KI-Chatbots unterliegen daher immer einer Bias und können nicht als "neutral" bezeichnet werden.+  : KI-Chatbots werden vorwiegend mit Texten aus dem Internet trainiert, in welchen westliche Philosophien vorherrschen, sehr viele einfache Sichtweisen und Vorurteile vorhanden sind und Minderheiten häufig schlecht dargestellt werden. Daher ist es kaum zu vermeiden, dass KI-Chatbots diese Eigenheiten wiedergeben. KI-Chatbots unterliegen daher immer einem Bias und können nicht als "neutral" bezeichnet werden.
  
 <WRAP center round box > <WRAP center round box >
 == ✍ Auftrag == == ✍ Auftrag ==
-In diesem Auftrag recherchierst du nach konkreten Beispielen für einen KI-Bias.+In diesem Auftrag recherchierst du nach konkreten Beispielen für ein KI-Bias.
   - Recherchiere nach drei verschiedenen KI-Bias-Beispielen. Überlege dir, wer davon betroffen ist und welche Auswirkungen das für die Betroffenen hat.   - Recherchiere nach drei verschiedenen KI-Bias-Beispielen. Überlege dir, wer davon betroffen ist und welche Auswirkungen das für die Betroffenen hat.
   - Schreibe deine Beispiele und Überlegungen in das Textfeld. {{gem/plain?0=N4XyA#094093a86002bb1a}}   - Schreibe deine Beispiele und Überlegungen in das Textfeld. {{gem/plain?0=N4XyA#094093a86002bb1a}}
Zeile 246: Zeile 246:
 ===== - Fazit =====  ===== - Fazit ===== 
 <WRAP center round tip 80%> <WRAP center round tip 80%>
-Wir Menschen wählen das KI-Modell, die Fehlerfunktion und die Daten für das Training aus. Somit sind wir auch verantwortlich dafür, was eine KI macht. Aber egal wie viel Mühe wir uns dabei auch geben und egal wie gut die KI am Ende funktioniert, eine KI wird vermutlich immer dann und wann Fehler produzieren und eine gewisse Bias aufweisen. Es stellt sich die Frage, wie wir damit umgehen wollen.+Wir Menschen wählen das KI-Modell, die Fehlerfunktion und die Daten für das Training aus. Somit sind wir auch verantwortlich dafür, was eine KI macht. Aber egal wie viel Mühe wir uns dabei auch geben und egal wie gut die KI am Ende funktioniert, eine KI wird vermutlich immer dann und wann Fehler produzieren und ein gewisses Bias aufweisen. Es stellt sich die Frage, wie wir damit umgehen wollen.
 </WRAP> </WRAP>
  

Benutzer-Werkzeuge

Seiten-Werkzeuge

Webseiten-Werkzeuge

p/ki/fische_ki.txt · Zuletzt geändert: von Ralf Kretzschmar