Die künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden, von Sprachassistenten wie Alexa und Siri bis hin zu Navigationswerkzeugen wie Google Maps. Doch ein neues Buch mit dem Titel „Code Abhängig“ von Madhumita Murgia wirft ein neues Licht auf die verborgenen Konsequenzen der KI-Entwicklung. Während die KI-Technologie Bequemlichkeit und Effizienz bietet, stellt sie gleichzeitig bedeutende Herausforderungen für die menschliche Arbeit dar.
Murgias Buch taucht tief in die entscheidende Rolle der Menschen beim Aufbau und der Gestaltung von KI-Systemen ein. Diese Personen, oft übersehen, bilden das Fundament, auf dem die KI steht. Ohne ihr Engagement wäre der derzeitige Stand der KI-Technologie nicht möglich. Vom Generieren von markierten Daten bis zum Trainieren von Algorithmen spielt menschliche Arbeit eine wesentliche Rolle für die Wirksamkeit und Genauigkeit von KI-Systemen.
Eine der bedeutendsten Triebkräfte für den Fortschritt der KI ist Big Data. Die Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, ist entscheidend für die Entwicklung leistungsstarker KI-Systeme. Daten allein sind jedoch bedeutungslos, wenn sie nicht angemessen organisiert und markiert sind. Die Datenannotation, das Verfahren, Inhalte zu kategorisieren und zu kennzeichnen, ermöglicht es KI-Systemen, die Daten zu interpretieren und spezifische Aufgaben auszuführen. Beispielsweise kann ein selbstfahrendes Auto unterschiedliche Gelände navigieren, weil es auf einem Datensatz trainiert wurde, der markierte Informationen zu Straßen und Verkehrsschildern enthält.
Interessanterweise spiegelt der Prozess der Datenannotation die Outsourcing- und Offshore-Trends, die in den frühen 2000er Jahren zu beobachten waren, wider. Große Technologieunternehmen in entwickelten Ländern nutzen heutzutage günstigere menschliche Arbeit in Entwicklungsländern, um ihre Daten zu kennzeichnen. Zum Beispiel hat OpenAI, das Unternehmen hinter dem beliebten Chatbot ChatGPT, Unternehmen in Ländern wie Nigeria beauftragt, bei der Datenkennzeichnung zu helfen. Diese markierten Datensätze stellen sicher, dass KI-Algorithmen keine toxischen oder unangemessenen Antworten generieren.
Trotz der weit verbreiteten Nutzung von KI-Technologie betrachten viele Menschen, einschließlich derjenigen, die an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt sind, den Entscheidungsprozess der KI als „Black Box“. Sie sind oft nicht darüber informiert, wie KI-Modelle trainiert werden oder welche Eingaben sie erhalten. Dieser Mangel an Transparenz führt zu Situationen, in denen KI-Systeme falsche Entscheidungen treffen oder voreingenommene Ergebnisse erzeugen. Beispielsweise haben Forscher, die Software zur COVID-19-Diagnose entwickeln, irrtümlicherweise Röntgendaten von Kindern mit Lungenentzündung in der Kontrollgruppe verwendet, was zu ungenauen Ergebnissen führte.
Die Verwendung von KI-Systemen, wie dem algorithmischen Profiling durch Strafverfolgungsbehörden, wirft Bedenken hinsichtlich individueller Handlungsfähigkeit und des Verlustes freien Willens auf. Diese Systeme analysieren personenbezogene Daten, um die Neigung einer Person zum Begehen eines Verbrechens vorherzusagen, was zu einem schwindenden Gefühl von Eigenständigkeit und Selbstbestimmung führen kann.
Während Murgias Buch keine konkreten Lösungen für diese Herausforderungen bietet, liefert es eine wertvolle Perspektive auf das Verständnis des Einflusses von KI durch die Brille menschlicher Akteure. Es betont die entscheidende Rolle von Daten in der KI-Entwicklung und hebt die Notwendigkeit von Transparenz und ethischen Überlegungen bei KI-Systemen hervor.
Während Gesetzgeber weltweit Gesetze im Bereich KI entwerfen, fungiert „Code Abhängig“ als wichtige Lektüre, um das Bewusstsein zu schärfen und informierte Diskussionen über die komplexe Beziehung zwischen Menschen und KI zu fördern. Indem wir die grundlegende Rolle menschlicher Arbeit erkennen und die mit der KI-Entwicklung verbundenen Herausforderungen angehen, können wir eine inklusivere und verantwortungsbewusstere Zukunft für die KI-Technologie anstreben.
FAQ:
Frage: Was ist Datenannotation?
Antwort: Datenannotation bezieht sich auf den Prozess des Kategorisierens und Markierens von Inhalten innerhalb eines Datensatzes, um es KI-Systemen zu ermöglichen, die Daten zu interpretieren und spezifische Aufgaben auszuführen.
Frage: Wie nutzen große Technologieunternehmen günstige menschliche Arbeit in Entwicklungsländern?
Antwort: Große Technologieunternehmen lagern die Aufgaben zur Datenkennzeichnung an Unternehmen in ärmeren Ländern aus, wo günstigere menschliche Arbeit eingesetzt werden kann, um ihre Daten zu kennzeichnen.
Frage: Welche Herausforderungen sind mit KI-Systemen verbunden?
Antwort: Einige Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Systemen sind die mangelnde Transparenz in Entscheidungsprozessen, Voreingenommenheiten in Ergebnissen und das Potenzial für den Verlust individueller Handlungsfähigkeit und freien Willens.
Quelle:
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