Wenn ChatGPT die Wahl-O-Mat Fragen zur Europawahl beantwortet, wählt sie die Grünen (oder Volt oder die Tierschutzpartei). Woran liegt das? Das Video untersucht dafür den Machine Bias, Model Decay und AI alignment. Die verwendete Version war 4o. Zum genauen Prompt siehe den angepinnten Kommentar. Zum Wahl-O-Mat: https://www.wahl-o-mat.de/europawahl2... Das erwähnte Buch "Schummeln mit ChatGPT": https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... Video: Parteien im Strategie-Check: • Parteien im Strategie-... Video: Zensur durch ChatGPT: • Zensur durch ChatGPT: ... Wieso ist ChatGPT so links? • Warum ist ChatGPT so l... ►WEITERE INFORMATIONEN VON TEAM RIECK: In diesem Video wurden zentrale Konzepte wie Maschine Bias, Model Decay und AI Alignment diskutiert. Diese Konzepte sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in sensiblen Bereichen wie der Politik. Im Folgenden möchte ich einige weitere relevante Konzepte einführen und vertiefen, um ein umfassenderes Verständnis der Herausforderungen und Überlegungen zu bieten. -Data Drift Data Drift beschreibt die Veränderung der Datenverteilung über die Zeit. Diese Veränderungen können durch neue Trends, veränderte Nutzerverhalten oder externe Faktoren wie politische Ereignisse verursacht werden. Ein Modell, das auf historischen Daten trainiert wurde, kann an Genauigkeit verlieren, wenn die aktuellen Daten signifikant abweichen. In der politischen Analyse kann Data Drift bedeuten, dass ein Modell, das auf Daten aus früheren Wahlen basiert, nicht mehr zuverlässig ist, wenn sich die Wählerpräferenzen oder gesellschaftlichen Prioritäten ändern. -Feedback Loop Ein Feedback Loop entsteht, wenn die Ausgaben eines KI-Systems zurück in das System gespeist werden und zukünftige Eingaben beeinflussen. Dies kann in sozialen Medien auftreten, wo Empfehlungen das Nutzerverhalten beeinflussen, was wiederum die Trainingsdaten verändert. Dies kann zu verstärkten Verzerrungen und einer Polarisierung führen, da das System immer extremer werdende Inhalte bevorzugt. In politischen Kontexten können solche Loops die öffentliche Meinung und das politische Klima unvorhersehbar und potenziell destabilisieren. -Concept Drift Concept Drift bezieht sich auf Veränderungen in den zugrunde liegenden Beziehungen in den Daten, die das Modell zu lernen versucht. In der Politik können sich diese Beziehungen durch neue politische Bewegungen, Gesetzesänderungen oder gesellschaftliche Entwicklungen ändern. Ein Modell, das auf veralteten Konzepten basiert, wird diese neuen Dynamiken nicht korrekt erfassen und somit ungenaue oder irrelevante Vorhersagen treffen. -Ethical AI Ethical AI befasst sich mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen, die ethische Prinzipien und Werte berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen fair, transparent und verantwortungsvoll sind. In politischen Anwendungen müssen Modelle sicherstellen, dass sie keine bestimmten Gruppen systematisch benachteiligen und dass ihre Entscheidungen nachvollziehbar und gerecht sind. Dies fördert das Vertrauen der Öffentlichkeit in die KI und minimiert das Risiko von Missbrauch und Diskriminierung. Diese Konzepte helfen, die Herausforderungen zu verstehen und Strategien zu entwickeln, um faire, robuste und vertrauenswürdige KI-Systeme zu schaffen, die den dynamischen Anforderungen unserer Gesellschaft gerecht werden. :) ►WEITERES VON CHRISTIAN RIECK: *Die 36 Strategeme der Krise: ○Print: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○Kindle: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Schummeln mit ChatGPT: ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Digni-Geld - Einkommen in den Zeiten der Roboter: ○Print: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○Ebook: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○YouTube: https://www.youtube.com/c/ProfRieck?s... ○Instagram: / profrieck ○Twitter: / profrieck ○LinkedIn: / profrieck #profrieck #chatgpt #künstlicheintelligenz

267. Die grünen Vorurteile der KI: Machine Bias - Prof. Dr. Christian Rieck