DEUTSCH — CHATGPT UND KI-KURZARTIKEL
Vom ChatGPT zu ethischen Implikationen: Eine Reise durch die Risiken der generativen KI
ERKUNDUNG DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IN KLEINEN DOSIERUNGEN VON WISSEN
Abschnitt 1 — Einführung in die Risiken der generativen KI
Bis Ende 2022 schritt die technologische Entwicklung mit kontinuierlichen Innovationen und Fortschritten voran, ohne größere Auswirkungen auf den Markt, die Investitionen oder Bemühungen für einen signifikanten Paradigmenwechsel.
Obwohl es eine gewisse Bedrohung durch das Metaversum gab, führte die Wette von Meta in dieser Technologie bisher zu erheblichen Verlusten.
Jedoch am 30. November 2022 brachte das Startup OpenAI den ChatGPT auf den Markt, einen KI-Chatbot, der in der Lage ist, menschenähnliche Inhalte zu produzieren und in natürlicher Sprache Dialoge zu führen.
Diese überraschende Neuheit entfachte den Technologiemarkt und zog bedeutende Investitionen und den Mut an, künstliche Intelligenz zu popularisieren.
Der Technologiewettlauf konzentrierte sich auf die generative KI, die in der Lage ist, synthetische Inhalte wie Audio, Video, Bilder, Text und Code zu erstellen. Veröffentlichungen wie Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude von Anthropic, Llama von Meta und ChatGPT 4 von OpenAI prägten einen intensiven Wettbewerb, einschließlich Open-Source-Projekten.
Nach einem Jahr heben Meinungen zur generativen KI ihr transformatorisches Potenzial in Bereichen wie Content-Erstellung, Produktentwicklung, wissenschaftliche Forschung und Bildung hervor. Die Demokratisierung der Kreativität ermöglicht es Einzelpersonen ohne vorherige Erfahrung, beeindruckende Ergebnisse zu erzielen.
Es tauchen jedoch ethische Bedenken auf, wie Deepfakes, Fehlinformationen und algorithmische Voreingenommenheit, sowie die Notwendigkeit von Vorschriften, um eine verantwortungsbewusste Nutzung der KI zu gewährleisten.
Zukünftige Prognosen umfassen die Entwicklung von Multimodal AI, Romantischer KI, die Bewältigung ethischer Herausforderungen, Datenschutz und algorithmische Voreingenommenheit, sowie exponentielles Wachstum durch Integration in verschiedene Branchen und Diskussionen über ihre disruptive Fähigkeit.
Neben Meinungen und Vorhersagen weckt die praktische Erfahrung mit dem ChatGPT unterschiedliche Gefühle, angefangen von Bewunderung bis hin zur Empörung über seine Fähigkeit, eine Vielzahl von Fragen zu beantworten, Inhalte zu generieren und bei persönlichen und beruflichen Aktivitäten zusammenzuarbeiten.
Trotz der sofortigen Faszination für die generative KI ist es entscheidend, die damit verbundenen Risiken anzuerkennen, einschließlich ethischer Fragen, Deepfakes, Fehlinformationen, Voreingenommenheit, Halluzination, Datenschutz, Urheberrechte und Cybersicherheit.
Der jüngste Fall rund um Taylor Swift unterstreicht die Bedeutung dieser Anliegen, wie die Veröffentlichung von nicht einvernehmlichem Inhalt, sexuelle Ausbeutung des Bildes der Sängerin und die Notwendigkeit angemessener Regulierung, um Missbrauch der Technologie zu begegnen.
Während wir diesen Herausforderungen gegenüberstehen, betreten wir eine neue, einschneidende Ära für die Menschheit.
Willkommen in der Welt der Risiken der generativen KI.
Abschnitt 2 — Drei Aussagen zu generativen KI-Systemen
Bei der Erkundung der mit der generativen KI verbundenen Risiken ist es entscheidend, drei grundlegende Aussagen zu verstehen, die auf dieser aufkommenden Technologie basieren:
- Das Wissen der KI ist mit den Trainingsdaten verbunden
- Generative KI hat kein Verständnis von der realen Welt
- KI-Systeme sind Black Boxes
Lassen Sie uns sie verstehen.
1 — Das Wissen der KI ist mit den Trainingsdaten verbunden
Generative KI-Systeme werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert, die Text, Audio, Video, Bild und Code abdecken.
Die Menge und Qualität dieser Daten sind entscheidend für die effektive Entwicklung dieser Systeme.
Datensätze werden oft durch “Web Scraping” gewonnen, indem Informationen von Quellen wie Websites, sozialen Netzwerken, Enzyklopädien und Blogs gesammelt werden. Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Bereichen des menschlichen Wissens soll zuverlässige und spezifische Daten gewährleisten, um die Qualität des Trainings zu verbessern.
Der Fortschritt und das Verständnis eines KI-Systems sind direkt mit den verwendeten Daten verbunden, und die Einschränkungen dieser Systeme sind mit den während des Trainings erlernten Sprachmustern verbunden.
2 — Generative KI hat kein Verständnis von der realen Welt
Trotz des Eindrucks von grenzenlosem Wissen fehlt es der generativen KI an einer tiefen Verständnis des realen Welt.
Ihr Wissen basiert auf Algorithmen, mathematischen Modellen und Techniken des maschinellen Lernens. Sie besitzt weder explizites Wissen noch intrinsisches Verständnis der Welt wie die menschliche Erfahrung.
Die Systeme, einschließlich ChatGPT, reproduzieren Wissen auf algorithmische und mechanische Weise, nicht fundiert auf Vernunft oder gesunden Menschenverstand.
3 — KI-Systeme sind Black Boxes
Häufig als “Black Boxes” von Wissenschaftlern bezeichnet, stehen KI-Systeme aufgrund der Komplexität ihrer Modelle vor Transparenzherausforderungen. Mit Millionen oder Milliarden von Parametern sind diese Modelle schwer zu verstehen.
Die Abstraktion der erlernten Merkmale macht die Übersetzung in verständliche Erklärungen herausfordernd. Der Prozess des maschinellen Lernens, die komplexe Verknüpfung von Neuronen in neuronalen Netzwerken und die Erzeugung von Entscheidungen ohne klare Erklärung tragen zu dieser Undurchsichtigkeit bei.
Dieses Phänomen wirft ethische Bedenken auf, insbesondere in kritischen Bereichen wie Gesundheit und Justiz, wo die Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung ist.
Forscher suchen nach Methoden, um KI-Modelle interpretierbarer zu machen und die Bedenken im Zusammenhang mit den “Black Boxes” zu mildern.
Abschnitt 3 — Unmittelbare Risiken der KI
Bevor Sie sich mit einem generativen KI-System befassen, ist es entscheidend, drei grundlegende Aussagen zu verinnerlichen: Jedes von diesen Systemen generierte Wissen ist mit den Trainingsdaten verbunden, sie mangeln an echtem Verständnis der Welt und agieren als Black Boxes.
Daher ist es bei der Verwendung dieser Systeme unerlässlich, auf die Qualität der generierten Informationen zu achten.
Zum Beispiel können KI-Systeme, die mit ungenauen Daten trainiert wurden, Voreingenommenheit und falsche Informationen generieren, die unbemerkt bleiben können, es sei denn, der Benutzer ist ein Experte auf dem Gebiet und erkennt die Ungenauigkeit.
Trainingsdaten können verletzt sein, ohne Erlaubnis oder Urheberrechte verwendet werden, und die Antworten können Plagiate enthalten und die Privatsphäre des Benutzers verletzen.
Lassen Sie uns drei wichtige Risiken der generativen KI auflisten und beschreiben, sowie die anderen am Ende des Textes.
Es sind:
- Der Zustand der Halluzination der generativen KI.
- Generierung von Informationen mit Voreingenommenheit.
- Inhalte mit Plagiaten und Implikationen für das Urheberrecht.
Abschnitt 4 — ChatGPT und die Halluzinationen der generativen KI
Ein bedeutendes Risiko im Zusammenhang mit der generativen KI wird als Halluzination bezeichnet.
Diese Besorgnis entsteht, wenn die Systeme die Fragen nicht richtig verstehen, sie falsch interpretieren und, unfähig präzise Antworten zu generieren, anfangen, sie zu erfinden, ein Phänomen, das als “künstliche Intelligenz-Halluzination” bekannt ist.
Die Halluzination bezieht sich auf das Phänomen, bei dem KI-Algorithmen und tiefe neuronale Lernnetze Ergebnisse produzieren, die nicht den Daten entsprechen, mit denen sie trainiert wurden, und über jeden identifizierbaren Muster hinausgehen.
Diese unerklärlichen Ausgaben können auf Faktoren wie falsche Kategorisierung von Daten, unzureichende Schulung, Unfähigkeit, Fragen in verschiedenen Sprachen zu interpretieren, und mangelnde Kontextualisierung zurückgeführt werden.
Einige kuriose Beispiele dazu:
- Ned Edwards, Schriftsteller für The Verge, teilte eine bizarre Erfahrung mit dem Microsoft-Chatbot Sydney, bei der spontane und ungewöhnliche Geständnisse offenbart wurden.
- Bei der Einführung von Bards durch Google antwortete die KI falsch auf eine Frage, was Zweifel an der Fähigkeit von Google aufkommen ließ, mit den Mitbewerbern Schritt zu halten, was zu erheblichen Verlusten im Marktwert des Unternehmens führte.
Es ist wichtig zu beachten, dass viele generative KI-Systeme sich noch in der Beta-Phase befinden, und die Entwickler warnen vor der Möglichkeit solcher Probleme.
Es wird empfohlen, das System neu zu starten, wenn es in einen Halluzinationszustand gerät, wobei ein Großteil dieser Vorfälle unbemerkt bleiben kann. KI-Unternehmen sind darauf bedacht, diese Probleme zu lösen, und arbeiten an Lösungen, um Halluzinationen in Zukunft zu eliminieren.
Abschnitt 5 — Generierung von Informationen mit Voreingenommenheit
In unserer Gesellschaft nimmt Voreingenommenheit verschiedene Formen von Vorurteilen und Diskriminierungen an, sei es bewusst oder unbewusst.
Es erstreckt sich über Geschlechts-, Rassen-, Alters-, sexuelle Orientierungs-, kognitive, soziale Klassen-, Sprach- und andere Voreingenommenheiten.
Diese Manifestationen tragen zur Zunahme und Aufrechterhaltung von Ungleichheiten und Ungerechtigkeiten bei und verpflichten uns, sie zu bekämpfen, um eine faire und gleiche Behandlung für alle zu gewährleisten.
1 — Was ist Voreingenommenheit in der Generativen KI?
Im Bereich der Generativen Künstlichen Intelligenz manifestiert sich Voreingenommenheit als Abweichung in den Vorhersagen des KI-Modells.
Dieses Phänomen wird durch verschiedene Faktoren ausgelöst, darunter unzureichende Einstellungen, mangelnde Qualität der Trainingsdaten, ungeeignete Auswahl von Algorithmen und inkorrekte Implementierungen.
Diese Herausforderungen führen systematisch zu Voreingenommenheit in der Generativen KI, die auf der tendenziösen Natur der verwendeten Daten oder Algorithmen beruht.
2 — Veranschaulichung von Voreingenommenheit in der Praxis: Konkrete Beispiele in der Generativen KI
Um zu verstehen, wie sich Voreingenommenheit in der Generativen Künstlichen Intelligenz manifestiert, betrachten wir konkrete Fälle.
Stellen Sie sich eine Generative KI-Anwendung vor, die mit Daten aus Artikeln gespeist wird, die ausschließlich von erfolgreichen weißen Männern verfasst wurden. In diesem Szenario spiegelt die KI hauptsächlich die Standpunkte dieser spezifischen Gemeinschaft wider und erfasst nicht die Vielfalt in unserer Gesellschaft.
In einer Studie über KI-Modelle, die Texte in Bilder umwandeln, wurde festgestellt, dass solche Systeme Stereotypen auf breiter Ebene verstärken können.
Zum Beispiel zeigte sich bei der Anfrage nach der Generierung eines Bildes von jemandem, der häusliche Aufgaben erledigt, dass alle generierten Bilder Frauen darstellten. Ebenso spiegelten die generierten Gesichter bei der Anfrage nach einem Bild einer attraktiven Person Schönheitsstandards wider, die mit “weißen Idealen” in Verbindung gebracht werden.
Sprachmodelle perpetuieren oft berufsbezogene und geschlechtsspezifische Stereotypen.
Sie könnten beispielsweise annehmen, dass Berufe wie Flugbegleiterin, Arzthelferin und Sekretärin überwiegend weiblich sind, während sie Berufe wie Fischer, Richter und Anwalt mit männlichen Rollen in Verbindung bringen.
Pesquisen zeigen, dass KI-Systeme im medizinischen Bereich Vorurteile gegenüber Minderheitengruppen, einschließlich Rasse und Geschlecht, codieren können.
Diese Vorurteile werden besonders gefährlich, wenn medizinische Entscheidungen auf historischen Patientendaten basieren. Dies unterstreicht die kritische Bedeutung der Minimierung solcher Voreingenommenheiten, um eine gerechte Behandlung zu gewährleisten.
3 — Fortbestehen von Voreingenommenheiten: Vom realen in den virtuellen Raum:
In unserer Gesellschaft ist es üblich, dass Vorurteile in den Daten der realen Welt verankert sind.
Wenn das Sprachmodell mit diesen Daten trainiert wurde, neigen sie dazu, sich in seinen Vorhersagen fortzusetzen und die Voreingenommenheiten zu verstärken.
Das Ergebnis ist die Generierung von toxischen Inhalten wie Fehlinformationen, Hassrede und tendenziösen Bildern.
Unternehmen, die Generative KI-Anwendungen vermarkten, haben enorme Anstrengungen unternommen, um diese Systeme fairer zu gestalten, was sich im Laufe der Zeit verbessern sollte.
Als Gesellschaft dürfen wir nicht zulassen, dass die Verwendung voreingenommener Daten, die bei der Schulung dieser Modelle verwendet werden, dieses Erbe der Unterdrückung in digitalen Umgebungen aufrechterhalten kann.
Abschnitt 6 — Plagiierter Inhalt und Auswirkungen auf das Urheberrecht.
Eine bedeutende Herausforderung im Zusammenhang mit Generativer KI ist die Erstellung von Inhalten, die anfällig für Plagiate und urheberrechtliche Implikationen sind.
Die Bildungsgemeinschaft wurde durch die Verwendung von ChatGPT durch Schüler bei der Abfassung von Aufsätzen und der Durchführung von Schulaufgaben aufgeschreckt. Die Hauptbedenken beziehen sich auf die Möglichkeit, das Schummeln zu erleichtern, was Fragen zur tatsächlichen Autorschaft der Inhalte aufwirft.
Die Praxis des Plagiats ist nicht neu, aber die Generative KI hat die Geschwindigkeit und Leichtigkeit, mit der Inhalte generiert werden, verstärkt.
Dies betrifft nicht nur Schulen, sondern durchdringt den gesamten Redaktionsprozess, von Verlagen über Blogs, Zeitschriften, Fernsehen bis hin zum Kino.
Die Unsicherheit über die Herkunft des Materials, sei es vollständig oder teilweise von ChatGPT oder anderen Generativen KI-Tools produziert, ist Realität.
Die Antwort auf diese Bedrohung umfasst die Entwicklung von Anwendungen, sogenannten “AI Classifiers” (KI-Klassifikatoren), die darauf ausgelegt sind, zwischen menschlichen und maschinengenerierten Texten zu unterscheiden. Diese Tools sollen die Authentizität der Inhalte validieren und Unehrlichkeit sowie Plagiate bekämpfen.
Ein ethisches Gleichgewicht zwischen der durch die Generative KI ermöglichten Innovation und der Wahrung der Autorenintegrität zu finden, wird entscheidend für die Zukunft von Inhaltserstellung und -verbreitung sein.
1 — Urheberrecht
Wenn ein Mensch Inhalte wie Text, Audio, Video, Malerei oder Code erstellt, ist es angemessen zu sagen, dass er das Urheberrecht besitzt.
Jedoch, wenn der ChatGPT Inhalte produziert, ist unklar, wem die Urheberrechte gehören.
Es könnte dem Unternehmen gehören, das das Produkt entwickelt hat, dem Benutzer, der die Frage formuliert hat, oder den Eigentümern der Daten, die für das Training des Algorithmus verwendet wurden.
Da es keine Regulierung gibt, beginnen die ersten Urheberrechtsklagen gegen Unternehmen, die Generative KI entwickeln.
2 — Verantwortlichkeit für die Veröffentlichung
ChatGPT wurde auf Grundlage einer umfangreichen Datenbank von Texten trainiert, um über statistische Muster zwischen Wörtern und Sätzen überzeugende Inhalte zu generieren.
Wenn ein Mensch Inhalte veröffentlicht, übernimmt er rechtliche Verantwortung für die Arbeit.
ChatGPT ist keine Person; es ist eine Maschine und kann nicht als Mitautor verantwortlich gemacht werden. Andererseits könnte das Nicht-Zitieren von ChatGPT als Mitautor in einem Werk als Plagiat betrachtet werden, und der Autor könnte haftbar gemacht werden.
Da es keine Regulierung gibt, akzeptieren einige ChatGPT als Mitautor, während es von anderen abgelehnt wird.
Viele Verlage setzen Kriterien und überprüfen ihre Verlagsrichtlinien, indem sie anerkennen, dass Autoren die Verwendung von Generativer KI in ihren Arbeiten zitieren sollten. Andere betrachten dies als illegal und akzeptieren keine Autoren, die auf Generative KI zurückgreifen.
3 — Fazit
ChatGPT kann den Innovationsprozess beschleunigen, die Veröffentlichungszeit drastisch verkürzen, dazu beitragen, dass Menschen besser schreiben, und die Möglichkeiten der Forschung und Entwicklung in allen Bereichen des menschlichen Wissens erheblich erweitern.
Es kann gut ausgearbeitete Texte produzieren, aber es gibt eine Fehlermarge, da es in großen Datensätzen trainiert wurde, die möglicherweise voreingenommene Informationen geliefert haben und Fakten bei der Generierung von Inhalten verzerren können.
Wenn Sie Arbeiten mit Unterstützung von ChatGPT entwickeln, neigen Sie wahrscheinlich dazu, ihn als Co-Autor zu zitieren, da Sie die Bedingung akzeptabel finden, dass eine Maschine mitgewirkt hat, sollten jedoch sicherstellen, dass die generierten Informationen vertrauenswürdig sind.
Wir glauben, dass es mit der Reife dieser Technologie normal sein wird, sie zur Content-Produktion zu verwenden, und ChatGPT wird Ihr Co-Autor sein.
Aber zuvor müssen wir als Gesellschaft Wege finden, wie wir mit diesen Systemen zusammenleben können, die nun einen festen Bestandteil unseres Lebens darstellen.
Abschnitt 7 — Weitere Risiken neben den genannten
Neben den zuvor genannten und beschriebenen Risiken möchten wir weitere hervorheben, die wir als wichtig erachten:
- Generative KI kann irreführendes Material erstellen, einschließlich Bildern und Videos, die Fehlinformationen fördern.
- Bedenken bezüglich Deepfakes betonen das Risiko der Manipulation zur Diffamierung und Verbreitung von Fake News.
- Die Generierung von falschen Gesichtern und Stimmen bedroht die Privatsphäre und ermöglicht die Erstellung irreführenden visuellen und auditiven Materials.
- Generative Modelle sind anfällig für Angriffe, die die Integrität des Systems durch die Einführung von bösartigen Daten gefährden können.
- Die Zuschreibung von Verantwortung für generative KI wirft ethische Fragen auf, insbesondere bei sensiblen Inhalten.
- Missbrauch von generativer KI kann das öffentliche Vertrauen, die soziale Stabilität und die Verbreitung genauer Informationen beeinträchtigen.
- Fehlende klare Vorschriften ermöglichen einen unverantwortlichen Gebrauch und unterstreichen die Notwendigkeit robuster ethischer und rechtlicher Leitlinien.
- Kreative Automatisierung kann zu Arbeitsplatzverlusten führen, die soziale Ungleichheit erhöhen und die Macht in großen Unternehmen konzentrieren.
- Das Fehlen spezifischer Gesetze für generative KI schafft eine unsichere rechtliche Umgebung und erschwert die Anwendung bestehender Vorschriften.
Abschnitt 8 — Ein abschließendes Wort über die Risiken der generativen KI
Die Verwendung von Generativen KI-Systemen zur Erstellung synthetischer Inhalte — Texte, Audio, Video, Bilder und Code — wirft ethische Herausforderungen, Fragen des Urheberrechts und verschiedene Voreingenommenheiten auf.
Durch die Automatisierung von Aufgaben, die zuvor von Menschen durchgeführt wurden, kann die Generative KI die Effizienz steigern, die Produktivität erhöhen, Kosten senken und Wachstumschancen schaffen.
Der Bedarf an dieser Technologie zur Verwaltung großer Datenmengen in der Ära von Big Data ist offensichtlich, aber Vorsicht ist geboten. Die mit der Veröffentlichung von Inhalten durch diese Systeme verbundenen Risiken sind signifikant.
Grundlegende Probleme wie Halluzination, Überwindung von Voreingenommenheit, Plagiat und Urheberrechtsfragen erfordern menschliches Ermessen und gesunden Menschenverstand bei ihrer Anwendung.
Der Mensch übernimmt die Rolle des Schiedsrichters in diesem neuen technologischen Zeitalter und spielt eine wertvolle Rolle bei der Schulung und Verbesserung von Generativen KI-Systemen für eine gerechtere Gesellschaft.
Es ist unerlässlich, die Verwendung voreingenommener Daten im Training von Generativen KI-Systemen nicht zu tolerieren, um die Schaffung eines Erbes der Unterdrückung für die Zukunft zu vermeiden.
Ein kritischer Blick und sorgfältige Aufmerksamkeit sind unerlässlich, um diese Technologie zum Wohle zu nutzen und persönliches und berufliches Wachstum für alle zu fördern.
Ich drücke meinen aufrichtigen Wunsch aus, dass diese technologischen Innovationen den Fortschritt vorantreiben und neue Denkweisen über die Gesellschaft inspirieren, sie gerechter machen und eine bessere Zukunft für zukünftige Generationen gewährleisten.
Autor: José Antonio Ribeiro Neto (Zezinho).
