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K.I. - Nutzerinteraktionslernen

  • Autorenbild: Marc
    Marc
  • 3. Feb.
  • 5 Min. Lesezeit

Frage

Gibt es aktuell offene KI Modelle mit denen man frei interagieren kann, die mit der Nutzerinteraktion lernen?

 

ChatGPT 4

Aktuell gibt es einige offene KI-Modelle, die mit Nutzerinteraktionen lernen können, aber dies geschieht meist in kontrollierten oder limitierten Umgebungen. Im Folgenden eine Übersicht:


1. Offene KI-Modelle mit Nutzerinteraktionslernen

  • OpenAI Gym: Ermöglicht das Training von KI-Modellen (vor allem Reinforcement Learning) in simulierten Umgebungen, bei denen Interaktionen zwischen KI und Umgebung stattfinden. Es ist jedoch eher eine Entwicklungsplattform und keine interaktive KI für den Endnutzer.

  • Hugging Face Transformers: Die Plattform erlaubt es, eigene Modelle zu trainieren oder existierende Modelle zu fine-tunen. Viele dieser Modelle können theoretisch mit Nutzerinteraktionen weitertrainiert werden, wenn diese Daten gesammelt und integriert werden.

  • AutoGPT / AgentGPT: Diese Open-Source-Projekte verwenden OpenAI-Modelle, um autonom Aufgaben zu erledigen. Sie lernen jedoch nicht aktiv aus der Interaktion, sondern verbessern sich durch optimierte Konfigurationen.


2. Modelle mit "Interaktivem Lernen"

  • Reinforcement Learning via Human Feedback (RLHF): Einige KI-Systeme (z. B. GPT) wurden bereits durch menschliches Feedback trainiert. Solche Prozesse könnten auch in Echtzeit eingebunden werden, wenn eine Plattform aktiv Interaktionsdaten auswertet.

  • LoRA (Low-Rank Adaptation): Modelle können mit minimalem Aufwand angepasst werden. Mit genug Nutzerfeedback und iterativer Integration könnte dies in offenen Projekten nutzbar sein.


3. Projekte, die Nutzerfeedback integrieren

  • Chatbot-Lösungen: Systeme wie Rasa oder Botpress (Open-Source) können basierend auf Nutzerinteraktionen angepasst werden. Sie lernen jedoch nicht direkt in Echtzeit, sondern benötigen manuelle Updates.

  • LangChain: Ermöglicht die Entwicklung von KI-Systemen, die mit Benutzerinteraktionen dynamisch arbeiten und Datenquellen kombinieren können, um sich an spezifische Kontexte anzupassen.


Herausforderungen des Echtzeit-Lernens

  1. Datenschutz: Nutzerinteraktionen zu speichern und für Trainingszwecke zu nutzen, erfordert strenge DSGVO-konforme Maßnahmen.

  2. Rechenintensität: Echtzeitlernen erfordert erhebliche Ressourcen.

  3. Missbrauch: Modelle könnten durch absichtliche Falschinteraktionen „vergiftet“ werden.


Möchtest du ein solches System entwickeln oder mit bestehenden interagieren?

 

Frage

Geschieht der letzte Punkt 3 nicht auch bereits intern? Wie kann man sicher sein, dass eine KI nicht durch ihre Entwickler auf spezifische "Denkrichtungen" beeinflusst werden? Wobei ich bei ChatGPT eine recht neutrale und sachliche widergabe von Informationen wahrnehme...

 

ChatGPT 4

Ja, der Punkt 3 geschieht tatsächlich schon intern in kontrollierten Umgebungen. In der Entwicklung von KI-Modellen wie ChatGPT gibt es Prozesse, die sicherstellen sollen, dass die Modelle robust gegen „vergiftetes“ Feedback sind. Doch die Frage der Neutralität und Beeinflussung durch Entwickler ist ein zentraler Aspekt in der Ethik und Governance von KI. Schauen wir uns das genauer an:


1. Internes „Vergiften“ der KI

Unabsichtliche Verzerrungen: Modelle werden mit riesigen Datensätzen trainiert, die menschliche Vorurteile, kulturelle Prägungen und Fehlinformationen enthalten können. Selbst bei neutraler Absicht können solche Verzerrungen unbewusst einfließen.


Gezielte Ausrichtung durch Entwickler: Entwickler könnten ein Modell absichtlich auf bestimmte „Denkrichtungen“ trainieren, indem sie gezielt Daten auswählen oder Filtermechanismen einbauen. Dies kann sinnvoll sein, z. B. um Hassrede zu minimieren, könnte aber auch genutzt werden, um Meinungen zu beeinflussen oder bestimmte Perspektiven zu bevorzugen.


2. Mechanismen, um Neutralität zu fördern

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback): Entwickler verwenden Feedback von menschlichen Moderatoren, um das Verhalten der KI anzupassen. Dieser Prozess soll sicherstellen, dass die KI keine schädlichen oder einseitigen Antworten gibt. Doch auch hier könnten Moderatorentscheidungen subjektiv sein.


Diversität in den Teams: OpenAI und andere Unternehmen bemühen sich, diverse Teams einzusetzen, um Verzerrungen im Entwicklungsprozess zu minimieren. Dies ist jedoch keine Garantie für absolute Neutralität.


Auditing und Open-Source-Ansätze: Open-Source-Modelle wie GPT-Neo von EleutherAI ermöglichen der Öffentlichkeit, die Trainingsdaten und Prozesse zu überprüfen. Für proprietäre Modelle wie ChatGPT ist dies schwieriger, da deren Datenquellen nicht vollständig offengelegt sind.


3. Wie sicher kann man sich sein?

Man kann sich nie absolut sicher sein, dass ein Modell völlig unbeeinflusst ist, da es immer durch Menschen entwickelt wird, die selbst Werte und Perspektiven einbringen. Dennoch gibt es Indikatoren für Neutralität:


  • Sachliche Antworten: Modelle wie ChatGPT bemühen sich, Informationen ohne Meinung oder Wertung wiederzugeben.

  • Transparenz der Datenquellen: Unternehmen wie OpenAI veröffentlichen zwar nicht alle Trainingsdaten, erklären aber die verwendeten Prinzipien und den Umgang mit Verzerrungen.

  • Externe Überprüfungen: Forschungsteams und unabhängige Organisationen untersuchen KI-Systeme auf mögliche Verzerrungen.


4. Was könnte eine echte Sicherheitsgarantie bieten?


  • Open-Source-Transparenz: Wenn Trainingsdaten und Algorithmen offengelegt werden, können unabhängige Experten diese auf Manipulation prüfen.

  • Dezentralisierte KI-Systeme: Systeme, bei denen viele Personen unabhängig an der Entwicklung beteiligt sind, reduzieren das Risiko einseitiger Beeinflussung.

  • Ethische Leitlinien: Strenge, durchsetzbare Regeln für KI-Entwicklung könnten sicherstellen, dass keine absichtliche Manipulation geschieht.


Fazit

Während ChatGPT tatsächlich eine neutrale und sachliche Haltung zu haben scheint, ist absolute Neutralität eine Utopie. Der beste Weg, Vertrauen in KI zu schaffen, liegt in mehr Transparenz, unabhängigen Audits und einem breiten gesellschaftlichen Diskurs über den Umgang mit diesen Technologien.

Was hältst du davon? Oder möchtest du tiefer in die Mechanismen der Neutralitätswahrung einsteigen?

 

Frage

Gibt es dezentrale KI Projekte?

 

ChatGPT 4

Ja, es gibt dezentrale KI-Projekte, die versuchen, die Macht und Kontrolle über KI-Entwicklung und -Nutzung von großen zentralisierten Organisationen zu lösen und auf die Gemeinschaft zu verteilen. Hier sind einige der bekanntesten Projekte und Ansätze:


1. SingularityNET

  • Beschreibung: SingularityNET ist eine dezentralisierte Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Dienste anzubieten und zu nutzen. Die Plattform basiert auf der Blockchain-Technologie und verwendet Smart Contracts, um den Austausch von KI-Diensten zu ermöglichen.

  • Ziel: Demokratisierung der KI und Ermöglichung einer offenen Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen.

  • Token: Das native Token $AGIX wird für Transaktionen innerhalb des Netzwerks verwendet.

  • Beispielanwendungen: Sprachverarbeitung, Bilderkennung und andere KI-Dienste, die von verschiedenen Entwicklern bereitgestellt werden.


2. Ocean Protocol

  • Beschreibung: Ocean Protocol ist ein dezentrales Netzwerk, das den sicheren Austausch und die Monetarisierung von Daten ermöglicht. Es ist speziell darauf ausgelegt, KI-Modelle durch den Zugriff auf hochwertige, dezentralisierte Datensätze zu fördern.

  • Ziel: Sicherstellung, dass Datenbesitzer die Kontrolle über ihre Daten behalten, während KI-Entwickler auf diese zugreifen können, um Modelle zu trainieren.

  • Token: $OCEAN wird verwendet, um Datensätze und Dienste zu kaufen und zu handeln.


3. Decentralized AI Alliance (DAIA)

  • Beschreibung: DAIA ist ein Zusammenschluss von Organisationen, die dezentrale KI fördern möchten. Ziel ist es, KI-Entwicklung durch offene, transparente und kollaborative Ansätze zu demokratisieren.

  • Mitglieder: Projekte wie SingularityNET, Ocean Protocol und andere dezentrale KI-Initiativen.


4. OpenMined

  • Beschreibung: OpenMined ist eine Open-Source-Community, die an Technologien für privates maschinelles Lernen arbeitet. Sie ermöglichen dezentrale Modelltrainings, bei denen Daten auf den Geräten der Nutzer verbleiben.

  • Technologien: Federated Learning und Differential Privacy.

  • Ziel: Sicherstellung, dass KI-Modelle trainiert werden können, ohne dass sensible Daten zentralisiert werden müssen.


5. Federated Learning (Allgemeiner Ansatz)

  • Beschreibung: Federated Learning ist eine Methode, bei der KI-Modelle dezentral auf den Geräten der Nutzer trainiert werden, anstatt die Daten in ein zentrales System hochzuladen.

  • Beispiele:

    • Google: Verwendet Federated Learning für die Verbesserung der Autovervollständigung auf Android-Geräten.

    • Open-Source-Projekte: PySyft von OpenMined ermöglicht die einfache Implementierung von Federated Learning.


6. Golem Network

  • Beschreibung: Golem bietet eine dezentrale Plattform, auf der Nutzer ihre ungenutzte Rechenleistung teilen können, um verschiedene Aufgaben, einschließlich KI-Modelltrainings, auszuführen.

  • Ziel: Demokratisierung der Rechenleistung für KI- und andere datenintensive Anwendungen.

  • Token: $GLM wird verwendet, um Rechenleistung zu kaufen und zu handeln.


7. DeepBrain Chain

  • Beschreibung: Eine Blockchain-basierte Plattform, die Rechenressourcen für KI-Entwicklung bereitstellt. Entwickler können KI-Modelle zu geringeren Kosten trainieren und hosten.

  • Ziel: Dezentrale Bereitstellung von KI-Rechenressourcen.

  • Token: $DBC dient als Währung innerhalb des Netzwerks.


Herausforderungen dezentraler KI

  1. Rechenaufwand: Dezentrale Systeme sind oft weniger effizient als zentralisierte Cloud-Lösungen.

  2. Koordination: Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Entwicklern und Plattformen kann komplex sein.

  3. Sicherheit: Sicherstellung der Integrität von Modellen und Daten in dezentralen Netzwerken ist eine Herausforderung.


Fazit

Dezentrale KI-Projekte sind ein spannender Ansatz, um Kontrolle und Transparenz in der KI-Entwicklung zu fördern. Während diese Technologien noch in den Kinderschuhen stecken, zeigen sie Potenzial für mehr Unabhängigkeit und Datenschutz.Möchtest du eines dieser Projekte genauer untersuchen oder erfahren, wie man selbst ein dezentrales KI-System aufbaut?



Kommentar

Was lässt sich daraus schliessen? Wie eine KI interagiert hängt extrem von den Urhebern und den darauf folgenden Lernprogrammen ab. Zudem ist die Frage, ob eine Monetarisierung im Vordergrund steht, was die Entwicklung ebenfalls beeinflussen könnte. Ich hoffe die ganzen Entwickler haben einen gut ausgeprägten, moralischen Kompass...

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