Hinter den intelligenten Antworten, die Chatbots liefern, verbirgt sich eine enorme Datenbank, die oft aus Billionen von Wörtern aus Artikeln, Büchern und Online-Kommentaren besteht. Diese Datenbanken trainieren KI-Systeme, um Benutzeranfragen zu verstehen. In der Branche herrscht die verbreitete Überzeugung, dass die Ansammlung von so vielen Informationen wie möglich der Schlüssel zur Entwicklung von KI-Produkten der nächsten Generation ist.
Allerdings gibt es eine signifikante Herausforderung bei diesem Vorgehen: Nur eine bestimmte Menge qualitativ hochwertiger Daten ist online zugänglich. Um diese Daten zu erhalten, zahlen KI-Unternehmen oft Millionen an Verlage für Content-Lizenzen oder sammeln Informationen von Websites, wodurch sie Klagen wegen Urheberrechtsverletzungen riskieren.
Führende KI-Unternehmen erkunden einen alternativen und etwas kontroversen Ansatz innerhalb der KI-Community: die Verwendung von synthetischen oder im Wesentlichen „falschen“ Daten. Technologieunternehmen generieren beispielsweise Texte und Medien durch ihre KI-Systeme. Diese künstlichen Daten werden dann verwendet, um zukünftige Iterationen dieser KI-Systeme zu trainieren, was Dario Amodei, CEO von Anthropic, als potenzielles „unendliches Daten-Generierungstool“ beschreibt. Diese Methodik ermöglicht es KI-Unternehmen, eine Vielzahl rechtlicher, ethischer und Datenschutzprobleme zu umgehen.
Synthetische Daten in der Informatik sind nicht neu – sie werden seit Jahrzehnten für verschiedene Zwecke eingesetzt, darunter die Anonymisierung personenbezogener Informationen und die Simulation von Fahrbedingungen für autonome Fahrzeugtechnologien. Die Fortschritte bei generativer KI haben jedoch die Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten in großem Maßstab erleichtert, was die Implementierung dieser Technik dringlicher macht.
Generative KI zielt in erster Linie darauf ab, neue Informationen zu schaffen, indem Daten, Texte, Bilder, Töne, Videos und mehr durch Prozesse wie maschinelles Lernen und Deep Learning generiert werden. Ein prominenter Beispiel sind die GPT-Modelle von OpenAI, die in der Lage sind, neuen Text basierend auf ihren vorherigen Trainingsdaten zu generieren.
Laut Bloomberg hat Anthropic synthetische Daten verwendet, um sein neuestes Modell zur Unterstützung seines Chatbots Claude zu entwickeln. Auch Meta Platforms und Google haben synthetische Daten bei der Entwicklung ihrer jüngsten Open-Source-Modelle verwendet.
Das KI-Forschungsteam von Microsoft hat versucht, nachzubilden, wie Kinder Sprache lernen, indem es Kindergeschichten aus einer Liste von 3.000 Wörtern erstellt hat, die ein vierjähriges Kind verstehen würde. Dies führte zur Entwicklung eines kompakten und quelloffenen Sprachmodells namens Phi-3, das öffentlich zugänglich ist.
Sébastien Bubeck, der Vizepräsident von Microsofts KI-Abteilung, merkte an, dass synthetische Daten mehr Kontrolle über den Lernprozess des Modells ermöglichen, was detaillierte Anweisungen erlaubt, die sonst eventuell nicht möglich wären. Es gibt jedoch Bedenken seitens Experten hinsichtlich der Risiken solcher Techniken, die vor möglichem „Modellzusammenbruch“ warnen, wie es von renommierten Universitäten wie Oxford und Cambridge untersucht wurde.
Wichtigste Fragen und ihre Antworten:
1. Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die als Alternative zu realen Daten verwendet werden. Sie werden durch Algorithmen und Simulationen erstellt und können in Form von Text, Bildern, Tönen, Videos usw. vorliegen.
2. Warum sind synthetische Daten für die Zukunft des KI-Lernens relevant?
Synthetische Daten sind relevant, weil sie eine „unendliche“ Menge an Trainingsmaterial für KI bereitstellen können, ohne die rechtlichen, ethischen und Datenschutzbedenken, die mit dem Scraping von realen Daten verbunden sind.
3. Welche zentralen Herausforderungen sind mit der Verwendung synthetischer Daten in der KI verbunden?
Eine der Hauptaufgaben besteht darin sicherzustellen, dass die synthetischen Daten von hoher Qualität sind und die Vielfalt und Komplexität realer Szenarien korrekt wiedergeben. Es besteht auch das Risiko des „Modellzusammenbruchs“, bei dem KI homogene oder unsinnige Ausgaben produziert.
Kontroversen:
– Ethische Implikationen: Einige befürchten, dass synthetische Daten zur Verstärkung von Voreingenommenheiten führen könnten oder zur Erstellung von Deepfakes verwendet werden könnten, die zur Desinformation genutzt werden könnten.
– Sorgen um Authentizität: Es gibt eine Debatte darüber, ob KI, die ausschließlich auf synthetischen Daten trainiert wird, ein echtes Verständnis und eine kontextuelle Kompetenz erreichen kann, die mit der aus realen Daten gewonnenen vergleichbar ist.
Vorteile:
– Rechtliche und ethische Vorteile: Vermeidet potenzielle rechtliche Probleme im Zusammenhang mit dem Scrapen von Daten und Urheberrechtsverletzungen.
– Kontrollierbarkeit: Ermöglicht es Designern, Szenarien und Parameter der Daten zu spezifizieren und zu kontrollieren, was potenziell zu besseren Trainingsergebnissen führt.
– Skalierbarkeit: Kann große Datenmengen schnell und kostengünstiger im Vergleich zur Beschaffung von realen Daten generieren.
Nachteile:
– Qualitätssicherung: Die Sicherstellung, dass die synthetischen Daten ausreichend repräsentativ sind, um effektive KI-Modelle zu trainieren, ist eine Herausforderung.
– Risiko des Overfittings: Es besteht die Gefahr, dass KI-Modelle, die mit synthetischen Daten trainiert wurden, aufgrund des Overfittings auf die künstlichen Datensätze mit realen Daten nicht gut funktionieren.
– Komplexität: Die Erstellung hochwertiger synthetischer Daten kann komplex und ressourcenintensiv sein.
Vorgeschlagene relevante Links:
– Für eine Übersicht über KI und maschinelles Lernen besuchen Sie OpenAI.
– Um mehr über die Rolle der generativen KI bei der Erzeugung synthetischer Daten zu erfahren, besuchen Sie DeepMind.
– Informationen über den ethischen Einsatz künstlicher Intelligenz finden Sie unter Partnership on AI.
Generative KI und synthetische Daten-Techniken entwickeln sich weiter und erweitern die Grenzen des Möglichen im KI-Lernen und eröffnen neue Möglichkeiten, die die Technologie der Zukunft formen könnten.