Könnten Sprachmodelle künftig auch logisch denken?
Oct 11, 2024
auto_awesome
Günter Klambauer ist KI-Wissenschaftler an der Johannes-Kepler-Universität Linz und erforscht, wie man künstlicher Intelligenz logisches Denken beibringen kann. Im Gespräch erklärt er die Herausforderungen, die Sprachmodelle wie ChatGPT daran hindern, Wahrheitswerte zu überprüfen. Klambauer diskutiert, wie das menschliche Gehirn als Vorbild dienen kann, um KI in sensiblen Bereichen wie Medizin oder Recht einzusetzen. Außerdem warnt er vor der Gefährlichkeit anthropomorpher Interpretationen von KI, die zu Missverständnissen führen können.
Die aktuellen Sprachmodelle, wie ChatGPT, erzeugen fluid Texte, können jedoch nicht sicherstellen, dass ihre Ausgaben faktisch korrekt sind.
Zukünftige Entwicklungen der KI sollten sich auf die Verbesserung der Logikprüfung konzentrieren, um in sensiblen Bereichen wie Medizin und Recht eingesetzt werden zu können.
Deep dives
Entwicklung und Fähigkeiten von Sprachmodellen
Die kontinuierliche Verbesserung von Sprachmodellen, wie ChatGPT, zeigt sich in ihrer Fähigkeit, flüssige und kontextgerechte Texte zu generieren. Diese Modelle basieren auf umfangreichen Datenmengen, die aus Millionen von Texten im Internet stammen. Forscher haben erkannt, dass das bloße Vergrößern der Modelle und das Training mit mehr Daten zu signifikanten Fortschritten führen kann. Beispielsweise wurde festgestellt, dass die jüngsten Modelle in der Lage sind, schlüssige und anspruchsvolle Texte zu erstellen, was das Potenzial dieser Technologie unterstreicht.
Herausforderungen der Informationsgenauigkeit
Sprachmodelle können nicht sicherstellen, dass die von ihnen generierten Informationen faktisch korrekt sind, da sie auf Wahrscheinlichkeiten bei der Wortfolgenbildung basieren. Die Trainingsprozesse dieser Modelle ziehen aus der Vielzahl an verfügbaren Informationen, was häufig zu informierten, aber auch fehlerhaften Ausgaben führt. Wenn die Modelle mit Themen konfrontiert werden, zu denen es nur wenig verlässliche Informationen gibt, können sie 'Halluzinationen' erzeugen, was bedeutet, dass sie falsche, aber plausibel klingende Antworten liefern. Diese Herausforderungen verdeutlichen die Notwendigkeit, dass zukünftige Entwicklungen einen Fokus auf die Verbesserung der Logikprüfung und faktischen Richtigkeit legen sollten.
Zukunft und Anwendung von KI in sensiblen Bereichen
Die Integration von KI in sensiblen Sektoren, wie Medizin und Recht, erfordert höchste Präzision und Verlässlichkeit, da Fehlentscheidungen schwerwiegende Konsequenzen haben können. Künftige KI-Entwicklungen sollten die Möglichkeit bieten, Informationen zu überprüfen und logisch zu validieren, um korrekte Empfehlungen zu gewährleisten. In Anwendungsbereichen, in denen menschliche Entscheidungen unentbehrlich sind, dienen KI-Systeme eher als unterstützende Werkzeuge, die bessere Entscheidungsgrundlagen bieten. Die Forschung arbeitet daran, neuronale Netzwerke mit symbolischer KI zu kombinieren, um letztendlich eine besser informierte und verantwortungsvolle Nutzung von KI-Systemen zu ermöglichen.
Der KI-Forscher Günter Klambauer spricht darüber, warum es künstlicher Intelligenz noch schwer fällt, logisch zu schlussfolgern - aber wie das künftig gelingen könnte
Für viele Menschen gehört das Sprachprogramm ChatGPT längst zum Alltag. Man lässt das Programm eigene E-Mails schreiben, fremde Texte zusammenfassen oder Informationen zu bestimmten Themen liefern. Innerhalb von Sekunden spuckt es einem auf dem Bildschirm die Antworten aus. Die Ergebnisse sind in vielen Fällen erstaunlich – und sprachlich einwandfrei. Aussagen auf Wahrheit, Schlüssigkeit und Logik prüfen, so wie wir Menschen, kann eine künstliche Intelligenz (KI) jedoch noch nicht.
Das könnte sich aber bald ändern. Gemeinsam mit anderen Forscherinnen und Forschern versucht der KI-Wissenschafter Günter Klambauer an der Johannes-Kepler-Universität Linz künstlicher Intelligenz solche Fähigkeiten beizubringen – und sie dafür am Vorbild des menschlichen Gehirns zu trainieren. Ein Programm mit solchen Fähigkeiten könnte künftig etwa auch in sensiblen Bereichen wie in der Medizin oder bei gerichtlichen Verfahren zum Einsatz kommen, glaubt Klambauer.
Im Podcast spricht der KI-Experte darüber, wie das in Zukunft gelingen könnte, wie Sprachprogramme momentan lernen und warum wir KI zu häufig menschliche Eigenschaften zuschreiben.
Get the Snipd podcast app
Unlock the knowledge in podcasts with the podcast player of the future.
AI-powered podcast player
Listen to all your favourite podcasts with AI-powered features
Discover highlights
Listen to the best highlights from the podcasts you love and dive into the full episode
Save any moment
Hear something you like? Tap your headphones to save it with AI-generated key takeaways
Share & Export
Send highlights to Twitter, WhatsApp or export them to Notion, Readwise & more
AI-powered podcast player
Listen to all your favourite podcasts with AI-powered features
Discover highlights
Listen to the best highlights from the podcasts you love and dive into the full episode