Wie man gängige AI-Herausforderungen überwindet

Die meisten von uns haben schon einige Erfahrungen mit den neuesten KI-Tools gemacht, die es gibt. Wenn Sie genug Zeit mit KI verbracht haben, wissen Sie bereits, dass sie wie der brillante, aber vergessliche Freund ist, der tolle Ideen hat, aber manchmal vergisst, worüber Sie beide gesprochen haben. Oder der Kollege, der ständig am Telefon ist und zweifelhafte Nachrichten aus zufälligen Chat-Threads weitergibt, um Fehlinformationen zu verbreiten.

Das ist nur die Spitze des Eisbergs, wenn wir über die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz sprechen. Forscher von der Oregon State University und Adobe entwickeln eine neue Trainingstechnik, um soziale Verzerrungen in KI-Systemen zu verringern. Wenn sich diese Technik als zuverlässig erweist, könnte sie die KI für alle fairer machen.

Aber wir wollen nicht voreilig sein. Dies ist nur eine von vielen Lösungen, die erforderlich sind, um die zahlreichen KI-Herausforderungen zu bewältigen, denen wir heute gegenüberstehen. Von technischen Problemen bis hin zu ethischen Fragen - der Weg zu einer zuverlässigen KI ist mit komplexen Fragen gepflastert.

Lassen Sie uns diese KI-Herausforderungen gemeinsam auspacken und sehen, was nötig ist, um sie zu überwinden.

10 KI-Herausforderungen und Lösungen

Der Fortschritt der KI-Technologie bringt eine Reihe von Problemen mit sich. In dieser Liste werden zehn drängende KI-Herausforderungen untersucht und praktische Lösungen für einen verantwortungsvollen und effizienten KI-Einsatz skizziert.

1. Algorithmische Voreingenommenheit

Algorithmische Verzerrungen beziehen sich auf die Tendenz von KI-Systemen, voreingenommene Ergebnisse zu liefern, die oft auf die Art ihrer Trainingsdaten oder ihr Design zurückzuführen sind. Diese Verzerrungen können sich in zahlreichen Formen manifestieren, wobei sie häufig bestehende gesellschaftliche Verzerrungen fortschreiben und verstärken.

Ein Beispiel hierfür wurde in einem wissenschaftliche Studie mit der generativen KI-Kunstanwendung Midjourney. Die Studie ergab, dass die KI bei der Generierung von Bildern von Menschen in verschiedenen Berufen ältere Berufstätige mit speziellen Berufsbezeichnungen (z. B. Analysten) unverhältnismäßig häufig als männlich darstellte, was auf eine geschlechtsspezifische Verzerrung ihrer Ergebnisse hinweist.

Lösungen

• Vielfältige und repräsentative Daten: Verwenden Sie Trainingsdatensätze, die die Vielfalt aller Gruppen wirklich widerspiegeln, um Verzerrungen in Bezug auf Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit oder Alter zu vermeiden
• Erkennung und Überwachung von Verzerrungen: Überprüfen Sie Ihre KI-Systeme regelmäßig auf Verzerrungen. Dies sollte eine Kombination aus automatischer Überwachung und Ihren eigenen manuellen Überprüfungen sein, um sicherzustellen, dass nichts durchrutscht
• Algorithmische Anpassungen: Übernehmen Sie eine aktive Rolle bei der Anpassung von KI-Algorithmen zur Bekämpfung von Verzerrungen. Dies könnte bedeuten, dass Sie die Datengewichte neu ausbalancieren oder Fairness-Bedingungen zu Ihren Modellen hinzufügen
• Ethische KI-Richtlinien: Helfen Sie mit, ethische KI-Praktiken zu gestalten, indem Sie Richtlinien zur Bekämpfung von Fairness und Voreingenommenheit annehmen und umsetzen und sicherstellen, dass diese Grundsätze in jeder Phase Ihres KI-Projekts berücksichtigt werden

2. Mangelnde KI-Transparenz führt zu Misstrauen

Transparenz in der KI bedeutet, dass die Funktionsweise von KI-Systemen offengelegt wird, einschließlich ihres Designs, der von ihnen verwendeten Daten und ihrer Entscheidungsprozesse. Erklärbarkeit geht noch einen Schritt weiter, indem sichergestellt wird, dass jeder, unabhängig von seinen technischen Kenntnissen, verstehen kann, welche Entscheidungen KI trifft und warum. Diese Konzepte tragen dazu bei, Ängste vor KI zu zerstreuen, z. B. vor Voreingenommenheit, Datenschutzproblemen oder sogar Risiken wie autonome militärische Anwendungen.

erklärbarkeit in der KI durch Unite.ai Das Verständnis von KI-Entscheidungen ist in Bereichen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Automobilindustrie, wo sie erhebliche Auswirkungen haben, von entscheidender Bedeutung. Das ist schwierig, weil KI oft als "Black Box " fungiert - selbst ihre Schöpfer haben Schwierigkeiten, genau zu bestimmen, wie sie ihre Entscheidungen trifft.

Lösungen

• Klare Dokumentation entwickeln: Umfassende Details über KI-Modelle, ihren Entwicklungsprozess, Dateneingaben und Entscheidungsprozesse bereitstellen. Dies fördert ein besseres Verständnis und schafft eine Grundlage für Vertrauen
• Implementierung von KI-Modellen, die erklärbar sind: Verwenden Sie Modelle, die mehr Transparenz bieten, wie z. B. Entscheidungsbäume oder regelbasierte Systeme, damit die Benutzer genau sehen, wie Eingaben in Ausgaben umgewandelt werden
• Verwendung von Werkzeugen für die Interpretierbarkeit: Anwendung von Werkzeugen wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) oder SHAP (SHapley Additive exPlanations), um die Beiträge der verschiedenen Funktionen im Entscheidungsprozess des Modells aufzuschlüsseln

3. Die Skalierung von KI ist schwieriger, als es aussieht

Die Skalierung der KI-Technologie ist von zentraler Bedeutung für Unternehmen, die ihr Potenzial über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg nutzen wollen. Das Erreichen dieser Skalierbarkeit der KI-Infrastruktur ist jedoch mit einigen Schwierigkeiten behaftet.

Nach Angaben von Accenture, 75% der Unternehmensleiter sind der Meinung, dass sie in fünf Jahren aus dem Geschäft sein werden, wenn sie nicht herausfinden, wie sie KI skalieren können.

Trotz des Potenzials für eine hohe Kapitalrendite fällt es vielen Unternehmen schwer, über Pilotprojekte hinauszugehen und KI in vollem Umfang einzusetzen.

Das Fiasko von Zillow beim Hausverkauf ist eine deutliche Erinnerung an die Herausforderungen bei der Skalierbarkeit von KI. Ihre KI, die darauf abzielte, Hauspreise gewinnbringend vorherzusagen, hatte Fehlerraten von bis zu 6.9% was zu schweren finanziellen Verlusten und einer Wertberichtigung der Lagerbestände in Höhe von 304 Millionen Dollar führte.

Die Herausforderung der Skalierbarkeit ist am deutlichsten außerhalb von Tech-Giganten wie Google und Amazon, die über die Ressourcen verfügen, um KI effektiv zu nutzen. Für die meisten anderen, insbesondere für Nicht-Tech-Unternehmen, die gerade erst anfangen, KI zu erforschen, bestehen die Hindernisse in einem Mangel an Infrastruktur, Rechenleistung, Fachwissen und strategischer Umsetzung.

Lösungen

• Verbesserte Infrastruktur: Entwickeln Sie eine robuste digitale Infrastruktur, die groß angelegte KI-Einsätze bewältigen kann. Cloud-Dienste und lokalisierte Rechenzentren verringern beispielsweise die Latenz und verbessern die Leistung
• Disziplinübergreifende Teams: Fördern Sie ein kollaboratives Umfeld, in dem Technologie- und Geschäftsbereiche zusammenarbeiten, um KI-Lösungen nahtlos in bestehende Geschäftsmodelle zu integrieren
• Automatisierte KI-Entwicklungstools: Nutzen Sie Plattformen wie evoML von TurinTech, um die Entwicklung von Codes für maschinelles Lernen zu automatisieren und so eine schnellere Modellerstellung und -bereitstellung zu ermöglichen
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Implementieren Sie Mechanismen für kontinuierliches Lernen und Aktualisieren von KI-Modellen, um sich an reale Daten und veränderte Marktbedingungen anzupassen und so langfristige Relevanz und Effizienz zu gewährleisten
• Investitionen in die Talententwicklung: Aufbau von internem KI-Fachwissen durch Schulungen und Einstellungspraktiken, die sich auf neue KI-Technologien konzentrieren und die übermäßige Abhängigkeit von externen KI-Talenten verringern

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4. Deepfake und generativer KI-Betrug

stand des globalen Marktes für generative KI über_ Marketresearch.biz Generative KI und Deepfake-Technologien verändern die Betrugslandschaft, insbesondere im Finanzdienstleistungssektor. Sie machen es einfacher und billiger, überzeugende Fälschungen zu erstellen.

So wies beispielsweise im Januar 2024 ein Deepfake, der sich als CFO ausgab, einen Mitarbeiter an, eine Überweisung zu tätigen 25 Millionen Dollar die die schwerwiegenden Auswirkungen solcher Technologien verdeutlichen.

Dieser steigende Trend verdeutlicht die Herausforderungen, vor denen Banken stehen, wenn sie ihre Datenverwaltungs- und Betrugserkennungssysteme anpassen, um immer raffinierteren Betrügereien zu begegnen, die nicht nur Einzelpersonen, sondern auch maschinelle Sicherheitssysteme täuschen.

Das Potenzial für derartige Betrügereien nimmt rapide zu, und Prognosen deuten darauf hin, dass generative KI die damit verbundenen finanziellen Verluste in den USA auf bis zu 40 Milliarden Dollar bis 2027, ein deutlicher Sprung von 12,3 Mrd. $ im Jahr 2023.

Lösungen

• Fortgeschrittene Erkennungstechnologien: Banken müssen in neuere Technologien investieren, die Deepfake und generative KI-Anomalien effektiver erkennen können
• Menschliche Aufsicht: Die Integration qualifizierter menschlicher Analysen mit KI-Antworten erhöht die Erkennungsraten und hilft, KI-gesteuerte Betrugserkennung zu verifizieren und zu verstehen
• Zusammenarbeit bei der Betrugsprävention: Der Aufbau von Partnerschaften innerhalb von Branchen und branchenübergreifend kann dazu beitragen, robustere Mechanismen zur Erkennung und Verhinderung von Betrug zu entwickeln

5. Herausforderungen bei Interoperabilität und Mensch-KI-Interaktion

Wenn verschiedene Organisationen oder Länder KI gemeinsam nutzen, müssen sie sicherstellen, dass die KI sich ethisch korrekt verhält und den Regeln aller Beteiligten entspricht. Dies wird als ethische Interoperabilität bezeichnet und ist besonders in Bereichen wie Verteidigung und Sicherheit wichtig.

Im Moment haben Regierungen und Organisationen ihre eigenen Regeln und Ethos. Schauen Sie sich zum Beispiel die Richtlinien von Microsoft für die Interaktion zwischen Mensch und KI an:

microsofts Richtlinien für die Interaktion zwischen Mensch und KI via Microsoft Es mangelt jedoch an einer Standardisierung dieses Ethos und dieser Regeln auf der ganzen Welt.

Derzeit haben KI-Systeme ihre eigenen ethischen Regeln, die an einem Ort in Ordnung sein können, an einem anderen aber problematisch sind. Wenn diese Systeme mit Menschen interagieren und sich nicht wie erwartet verhalten, kann das zu Missverständnissen oder Misstrauen führen

Lösungen

• Universelle ethische Standards festlegen: Einigen Sie sich auf grundlegende ethische Regeln, die alle KI-Systeme befolgen müssen, unabhängig davon, woher sie kommen. Fokus auf Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz
• Starkes Zertifizierungssystem: Bevor ein KI-System eingesetzt wird, sollte es einen strengen Test bestehen, um zu bestätigen, dass es diese ethischen Standards erfüllt. Dies könnte Überprüfungen durch die Ersteller und auch durch unabhängige Gruppen umfassen
• Vergewissern Sie sich, dass alle Beteiligten informiert sind: Machen Sie immer deutlich, wie die KI Entscheidungen trifft und Daten verwendet. Diese Transparenz trägt zur Vertrauensbildung bei und erleichtert die Integration verschiedener KI-Systeme
• Behalten Sie die Dinge im Auge: Überprüfen Sie die KI-Systeme regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie weiterhin den ethischen Standards entsprechen. Aktualisieren Sie sie bei Bedarf, um mit neuen Regeln oder Technologien Schritt zu halten

6. Bei der KI-Ethik geht es um mehr als nur gute Absichten

Künstliche Intelligenz (KI) hält in fast allen Bereichen unseres Lebens Einzug - von selbstfahrenden Autos bis hin zu virtuellen Assistenten, und das ist genial! Doch der Haken an der Sache ist, dass die Art und Weise, wie wir KI nutzen, manchmal ernsthafte ethische Probleme aufwirft. Es gibt heikle ethische Fragen rund um Privatsphäre, Voreingenommenheit, Verdrängung von Arbeitsplätzen, und mehr.

Da KI in der Lage ist, Aufgaben zu übernehmen, die früher von Menschen erledigt wurden, gibt es eine ganze Debatte darüber, ob sie einige dieser Aufgaben überhaupt übernehmen sollte.

Sollte KI zum Beispiel Drehbücher für Filme schreiben? Klingt cool, hat aber in der Unterhaltungsbranche mit Streiks in den USA und Europa für viel Aufsehen gesorgt. Und es geht nicht nur darum, welche Aufgaben die KI übernehmen kann, sondern auch darum, wie sie unsere Daten nutzt, Entscheidungen trifft und manchmal sogar Dinge falsch macht. Das hat dazu geführt, dass sich alle - von Technikern bis hin zu Juristen - darum bemühen, herauszufinden, wie man verantwortungsvoll mit KI umgehen kann.

Lösungen

• Regeln klären: Entwickeln Sie kristallklare Richtlinien für den Einsatz von KI. Dies bedeutet, dass Grenzen gesetzt werden müssen, um Missbrauch zu verhindern, und dass die rechtlichen Auswirkungen von KI-Aktionen verstanden werden müssen
• Datenschutz respektieren: Für das Training von KI werden riesige Datenmengen, darunter auch personenbezogene Daten, verwendet. Wir müssen sehr sorgfältig darauf achten, wie diese Daten gesammelt, verwendet und geschützt werden. Hier geht es darum, sicherzustellen, dass KI unsere Privatsphäre respektiert
• Voreingenommenheit bekämpfen: KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt, und manchmal sind diese Daten voreingenommen. Wir müssen diese Verzerrungen aus den KI-Systemen entfernen, um sicherzustellen, dass sie fair sind und nicht diskriminieren
• Schutz des geistigen Eigentums: KI kann Arbeiten erstellen, die auf dem basieren, was sie aus den kreativen Werken anderer gelernt hat. Dies kann Urheberrechte verletzen und Schöpfer um ihr Recht bringen, wenn wir nicht aufpassen
• Ethik vs. Geschwindigkeit: In der Hektik, die neuesten KI-Technologien auf den Markt zu bringen, kann die Ethik auf der Strecke bleiben. Wir müssen ein Gleichgewicht zwischen dem Bedürfnis nach Geschwindigkeit und dem richtigen Handeln finden

7. Die Vermischung von KI-Datensätzen könnte eine Katastrophe bedeuten

wie die Daten für die KI-Entwicklung aufgeteilt werden via Research Gate Bei der Entwicklung von AI maschinelles Lernen modellen kann es schwierig sein, korrekt zwischen Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen zu unterscheiden. Mit dem Trainingsdatensatz für das KI-Modell wird das Modell trainiert, mit dem Validierungsdatensatz wird es abgestimmt und mit dem Testdatensatz wird seine Leistung bewertet.

Eine falsche Aufteilung dieser Datensätze kann zu Modellen führen, die entweder aufgrund von Unteranpassung keine angemessene Leistung erbringen oder aufgrund von Überanpassung bei Trainingsdaten zu gut, bei neuen, unbekannten Daten jedoch schlecht abschneiden.

Dieser Fehler kann die Fähigkeit des Modells, in realen KI-Anwendungen effektiv zu funktionieren, stark beeinträchtigen, wo Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit bei standardisierten Daten entscheidend sind.

Lösungen

• Strukturierte Datenaufteilung: Verwenden Sie einen systematischen Ansatz zur Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze
• Kreuzvalidierungstechniken: Verwenden Sie Kreuzvalidierungsmethoden, insbesondere in Szenarien mit begrenzten Daten. Techniken wie die K-fache Kreuzvalidierung helfen dabei, die Trainingsnutzung zu maximieren und liefern eine robustere Schätzung der Leistung des Modells bei ungesehenen Daten
• Randomisierung der Daten: Stellen Sie sicher, dass die Aufteilung der Daten nach dem Zufallsprinzip erfolgt, um zu verhindern, dass durch die Reihenfolge der Daten eine KI-Verzerrung entsteht. Dies hilft bei der Erstellung von Trainings- und Validierungssätzen, die repräsentativ für den gesamten Datensatz sind

8. Risiken und Bedenken bei der automatisierten Entscheidungsfindung

Wenn KI Entscheidungen trifft, kann es knifflig werden, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen. Ein großes Problem ist, dass wir nicht immer sehen können, wie KI-Systeme zu ihren Entscheidungen kommen.

Dies kann zu ungerechten Entscheidungen führen, die niemand erklären kann. Außerdem sind diese Systeme Ziele für Hacker, die, wenn sie eindringen, eine Menge wichtiger Daten stehlen könnten.

Lösungen

• Entwickeln Sie robuste Sicherheitsprotokolle: Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme gut gegen Hacker abgesichert sind. Aktualisieren Sie die Sicherheitsvorkehrungen ständig, um neue Schlupflöcher zu schließen
• Verbesserung der Transparenz: Verwenden Sie Technologien, die der KI helfen, ihre Entscheidungen in einfachen Worten zu erklären. Wenn jeder versteht, wie Entscheidungen getroffen werden, wird das Vertrauen in die KI steigen
• Schutz privater Daten: Sichern Sie alle persönlichen Daten, die KI verarbeitet. Befolgen Sie Gesetze wie die GDPR, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre von niemandem gefährdet wird
• Fördern Sie die multidisziplinäre Zusammenarbeit: Bringen Sie Experten aus allen Bereichen - Technik, Recht, Ethik - dazu, zusammenzuarbeiten. Sie können dazu beitragen, dass KI-Entscheidungen fair und sicher sind

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9. Mangel an klaren KI-Regeln und Vorschriften

Derzeit gibt es keinen einzigen globalen Wächter für KI; die Vorschriften variieren von Land zu Land und sogar von Branche zu Branche. In den USA gibt es zum Beispiel keine zentrale Stelle speziell für KI.

Was wir heute sehen, ist ein Flickenteppich aus KI-Governance und Vorschriften, die von verschiedenen Behörden je nach Bereich durchgesetzt werden, wie Verbraucherschutz oder Datenschutz.

Dieser dezentrale Ansatz kann zu Ungereimtheiten und Verwirrung führen; je nachdem, wo und wie KI eingesetzt wird, können unterschiedliche Standards gelten. Dies macht es für KI-Entwickler und -Nutzer schwierig, sicherzustellen, dass sie in allen Rechtsordnungen vollständig konform sind.

Lösungen

• Einrichtung einer speziellen KI-Regulierungsbehörde: Die Länder könnten von der Einrichtung einer speziellen, auf KI spezialisierten Behörde profitieren. Diese Behörde könnte alle mit KI zusammenhängenden Fragen überwachen, mit der rasanten Entwicklung von KI Schritt halten und die Einhaltung von Sicherheits- und ethischen Standards gewährleisten
• Internationale Zusammenarbeit: KI macht nicht an den Grenzen halt. Die Länder müssen zusammenarbeiten, um internationale Standards und Vereinbarungen für die Nutzung von KI zu schaffen, ähnlich wie globale Verträge für den Umweltschutz funktionieren
• Klare und anpassungsfähige Rechtsvorschriften: Die Gesetze müssen klar sein (damit die Unternehmen wissen, wie sie sich verhalten müssen), aber auch flexibel genug, um sich an neue KI-Fortschritte anzupassen. Regelmäßige Aktualisierungen und Überarbeitungen der KI-Gesetze könnten dazu beitragen, dass sie relevant bleiben
• Beteiligung der Öffentlichkeit und der Interessengruppen: Bei der Ausarbeitung von Vorschriften sollte ein breites Spektrum von Interessengruppen einbezogen werden, darunter Technologieunternehmen, Ethiker und die breite Öffentlichkeit. Dies kann dazu beitragen, dass unterschiedliche Standpunkte berücksichtigt werden und dass die Öffentlichkeit mehr Vertrauen in KI-Systeme hat

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10. Fehlinformationen durch KI

Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine Technologie, die wie ein Mensch denken kann. Das ist das Versprechen der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KI), aber es birgt auch große Risiken. Fehlinformationen sind dabei eines der Hauptprobleme.

Mit AGI kann man leicht Fake News oder überzeugende Falschinformationen erstellen, wodurch es für alle schwieriger wird, herauszufinden, was wahr ist und was nicht.

Und wenn AGI auf der Grundlage dieser falschen Informationen Entscheidungen trifft, kann dies zu katastrophalen Ergebnissen führen, die sich auf alles auswirken, von der Politik bis zum Privatleben.

Lösungen

• Starke Kontrollen einrichten: Überprüfen Sie Fakten immer doppelt, bevor Sie AGI Informationen verbreiten lassen. Verwenden Sie zuverlässige Quellen und bestätigen Sie die Details, bevor etwas veröffentlicht wird
• Lehren Sie AGI über Ethik: So wie wir Kindern beibringen, was richtig und was falsch ist, müssen wir AGI ethisches Verhalten beibringen. Dazu gehört, dass sie die Auswirkungen der Verbreitung falscher Informationen verstehen und Entscheidungen treffen, die fair und gerecht sind
• Menschen auf dem Laufenden halten: Unabhängig davon, wie intelligent die AGI wird, müssen die Menschen in den Entscheidungsprozess einbezogen werden. Dies hilft, Fehler zu erkennen und stellt sicher, dass die Handlungen von AGI unsere Werte und Ethik widerspiegeln
• Klare Regeln aufstellen: Stellen Sie strenge Richtlinien dafür auf, was AGI tun darf und was nicht, insbesondere wenn es um die Erstellung und Verbreitung von Informationen geht. Stellen Sie sicher, dass diese Regeln buchstabengetreu befolgt werden

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