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Elon Musk warnt vor KI-Gefahren: Gefahr der „Halluzination“ bei künstlichen Daten

Elon Musk warnt vor KI-Gefahren: Gefahr der „Halluzination“ bei künstlichen Daten
Saturday 18 - 15:00
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Elon Musk hat große Bedenken hinsichtlich der potenziellen Gefahren von künstlichen Intelligenzmodellen wie GPT-4 und ChatGPT geäußert, die auf große Datenmengen aus dem Internet angewiesen sind, um zu lernen und Antworten zu generieren. Laut Musk verbrauchen diese Modelle riesige Datenmengen, und möglicherweise erreichen wir irgendwann einen Punkt, an dem die Online-Daten aufgebraucht sind, sodass die Entwickler auf „künstliche“ Daten zurückgreifen müssen, die von den Modellen selbst erstellt werden.

Dieses Phänomen könnte zu dem führen, was Musk die „Halluzinabilität“ neuronaler Netzwerke nennt. Konkret bedeutet dies, dass KIs, wenn sie sich beim Lernen auf ihre eigenen Datengeneratoren verlassen, das Risiko eingehen, fehlerhafte oder inkonsistente Ergebnisse – also „Halluzinationen“ – zu produzieren. Tatsächlich könnte ein KI-Modell eine Antwort liefern, die auf den ersten Blick richtig erscheint, in Wirklichkeit aber falsch oder bedeutungslos ist.

Musk warnt vor den möglichen Folgen dieser „Halluzinabilität“, bei der künstliche Intelligenz fälschlicherweise überzeugende Antworten generieren könnte, die jedoch keinerlei Grundlage in der Realität haben. Dies wirft eine grundlegende Frage auf: Woher wissen wir, ob eine KI-Reaktion gültig ist oder nur eine wertlose Halluzination?

Die zunehmende Abhängigkeit der KI von künstlich generierten Daten könnte die Qualität der Informationen im Laufe der Zeit verschlechtern, da bei diesen Systemen die Gefahr besteht, dass sie bereits in den ursprünglichen Daten vorhandene Fehler und Verzerrungen reproduzieren oder verstärken. Musk betont, dass diese Abhängigkeit von künstlichen Daten begrenzt werden müsse, und betont, wie wichtig es sei, die Vielfalt und Qualität der von KI-Modellen verwendeten Informationen sicherzustellen.

Um dieses Phänomen zu vermeiden, könnten automatisierte Verifizierungssysteme entwickelt werden, um die Richtigkeit der KI-Antworten zu beurteilen. So wäre es beispielsweise möglich, anhand verlässlicher Quellen den Sachverhalt zu validieren oder die Ergebnisse mit anderen Datenbanken zu vergleichen. Darüber hinaus könnte in sensiblen Bereichen das menschliche Eingreifen bei der Überprüfung und Validierung der von der KI generierten Antworten eine entscheidende Rolle spielen, um Fehler und Halluzinationen zu minimieren.

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