Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat den Umfang der digitalen Technologie auf jeden Fall verändert und die unvorstellbarsten Möglichkeiten bei der Generierung von Bildern, Texten und Videos geschaffen. Aber der Weg zu einer KI, die völlig unabhängig vom Menschen und frei von jeglichen Vorurteilen ist und sich mit qualitativem Denken befasst, ist noch nicht abgeschlossen.
Aus diesem Grund sollten wir vom Beginn der Integration von KI in unser Leben an die aktuellen Einschränkungen und Herausforderungen vollständig verstehen, die stark auf die Darstellung und Ethik der Voreingenommenheit hinweisen.
Die aktuelle KI-Landschaft verstehen
Das sind bemerkenswerte Fortschritte bei der KI, aber die KI verfügt weder über logisches Denken noch über unabhängiges Denken. Seine Antworten und Ausgaben werden vollständig aus dem Datensatz abgeleitet, auf dem es trainiert wurde.
Dies würde bedeuten, dass, wenn die Daten, auf denen trainiert werden soll, durch die im Folgenden kurz besprochenen Einschränkungen, Verzerrungen oder Fehler gekennzeichnet sind, dies weitgehend auf die Zuschreibungen der Leistung der KI und ihre Einbeziehung in die Ausgabe übertragen würde. Beispielsweise wäre zu erwarten, dass ein KI-Modell, das auf überwiegend kaukasisch geprägten Datensätzen mit sehr wenigen Bildern anderer Rassen trainiert wurde, synthetisierte Bilder der anderen Rassen von sehr schlechter Qualität liefern würde. Dies ist eher ein Beweis für die Vielfalt und Abdeckung der Daten, auf denen die KI trainiert wurde, und nicht für die inhärenten Fähigkeiten der KI.
Die Kontroverse um Copilot
Aktuelle Kontroversen, wie die von Microsoft's Copilot, bringen Sie einige der ethischen Dilemmata und Herausforderungen in den Vordergrund, mit denen sich KI-Entwickler auseinandersetzen müssen. Dementsprechend ist dem Copiloten vorzuwerfen, dass er bei der Bilderzeugung Stereotypen verstärkt, wenn er auf sensible oder möglicherweise voreingenommene Aufforderungen reagiert. Während Microsoft einige Barrieren errichtet hat, um die Blockierung bestimmter Begriffe einzuschränken und die Ergebnisse von Copilot zu verfeinern, deutet die Situation auf ein viel größeres Problem der im KI-Modell verankerten Voreingenommenheit hin.
KI-Bias: Eine weit verbreitete Herausforderung
Copilot ist keineswegs der Einzige, der Ergebnisse generiert, die an sich als voreingenommen und problematisch gelten. Andere KI-Modelle wie Googles Gemini und Metas AI haben dasselbe getan. Dies sind Vorfälle, die ernsthaft auf die dringende Notwendigkeit von mehr Diversität und Einbeziehung in die Trainingsdatensätze sowie strenger ethischer Vorschriften hinweisen, um die Entwicklung und den Einsatz von KI zu steuern.
Auf dem Weg zu einer ethischeren KI-Zukunft
Es ist ein Fortschritt, der harte Arbeit von KI-Entwicklern, Forschern und Ethikern erfordert, kombiniert mit Vorurteilen und Überlegungen darüber, wie KI-Technologien die Vielfalt und Komplexität menschlicher Erfahrungen repräsentieren. Dazu gehört die Notwendigkeit, Folgendes zu entwickeln: Diversifizierung der Trainingsdaten: Trainieren der Modelle mit diversifizierten, umfassenden Daten, die die Vielfalt in der Welt repräsentieren. Einbettung ethischer Richtlinien in die Entwicklung von KI-Systemen und Gewährleistung von Fairness ohne Spielraum für Voreingenommenheit. Dies erfordert in hohem Maße eine ständige Überwachung und Verbesserung, die in Form einer regelmäßigen Aktualisierung der KI-Modelle in den Fällen, in denen solche festgestellt werden, sowie einer ständigen Verzerrung und Ungenauigkeit erfolgen wird.
