Ein Gespräch mit Prof. Reinhard Heckel
(TL). Es wird immer wichtiger zu verstehen, wie Daten genutzt werden, um die technologischen Fortschritte der Zukunft voranzutreiben. Ein Paradebeispiel dafür ist die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT. Prof. Reinhard Heckel, ein führender Forscher im Bereich Maschinelles Lernen an der Technischen Universität München (TUM), gibt in einem Interview spannende Einblicke, wie Daten die entscheidende Rolle beim Training solcher KI-Systeme spielen und welche Herausforderungen dabei gemeistert werden müssen.
Die zentrale Rolle von Daten im KI-Training
„Daten sind die entscheidende Komponente für generative KI“, betont Prof. Heckel gleich zu Beginn des Interviews. KI-Systeme, insbesondere LLMs, basieren auf riesigen Mengen von Daten, die ihnen als Trainingsbeispiele dienen. Je mehr relevante und qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto präziser kann das Modell arbeiten. Bei Large Language Models wie ChatGPT stammen die meisten Trainingsdaten aus frei zugänglichen Quellen im Internet. Dies bedeutet jedoch nicht nur, dass die Modelle in vielen verschiedenen Themenbereichen gut trainiert sind, sondern auch, dass die Qualität der Ergebnisse stark von der Menge und der Güte der verfügbaren Daten abhängt.
Herausforderungen bei der Vermeidung von Bias
Ein kritischer Aspekt bei der Entwicklung von KI-Modellen ist die Vermeidung von Verzerrungen, den sogenannten Bias. Prof. Heckel erläutert, dass es eine große Herausforderung darstellt, Modelle zu entwickeln, die frei von Stereotypen agieren. Obwohl es vergleichsweise einfach ist, Verzerrungen hinsichtlich einzelner Merkmale wie Hautfarbe zu vermeiden, wird es komplexer, wenn mehrere Merkmale, wie Hautfarbe und Geschlecht, gleichzeitig berücksichtigt werden müssen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzen viele Sprachmodelle auf eine ausgewogene Perspektive, insbesondere bei politisch heiklen Themen.
Sprachbarrieren und deren Auswirkungen auf die KI-Qualität
Ein weiteres Thema, das Prof. Heckel anspricht, ist die Sprachvielfalt im Internet. Da der Großteil der Daten auf Englisch vorliegt, arbeiten KI-Modelle in dieser Sprache am besten. Für Sprachen mit weniger verfügbaren Daten, wie beispielsweise viele afrikanische oder asiatische Sprachen, ist die Leistung der Modelle hingegen eingeschränkt. Diese Diskrepanz zeigt, wie wichtig es ist, den Zugang zu Trainingsdaten in verschiedenen Sprachen zu verbessern, um eine breitere Anwendung und gerechtere Ergebnisse zu ermöglichen.
Präzision der KI in der Praxis
Die Anforderungen an die Genauigkeit von KI-Modellen variieren je nach Anwendungsbereich erheblich. In der Medizin, einem weiteren Forschungsgebiet von Prof. Heckel, ist eine hohe Präzision unerlässlich, da selbst kleinste Abweichungen gravierende Auswirkungen haben können. Dagegen reicht es bei der Bildbearbeitung oft, wenn das Endergebnis gut aussieht, selbst wenn nicht jedes Detail perfekt ist.
Datenschutz im Fokus
Ein besonders brisantes Thema im Zusammenhang mit KI ist der Datenschutz. Prof. Heckel betont, dass insbesondere im medizinischen Kontext die Daten oft anonymisiert werden. Allerdings gibt es immer noch Risiken, dass bestimmte Informationen, wie das Alter oder Geschlecht, Rückschlüsse auf die Person zulassen könnten. Daher ist es essenziell, Patienten umfassend über die möglichen Risiken aufzuklären.
Das Interview mit Prof. Reinhard Heckel zeigt, dass Daten die Grundlage für den Erfolg von KI-Modellen darstellen. Doch die Herausforderungen bei der Auswahl, Verarbeitung und Anwendung dieser Daten sind vielfältig. Von der Vermeidung von Bias bis hin zur Sicherstellung des Datenschutzes müssen zahlreiche Hürden überwunden werden, um das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.
