14.06.2023

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

Eine neue Studie trübt die Hoffnungen, die in generative KI gesetzt werden. Durch zu viele KI-Inhalte im Internet könnten die Modelle verlernen, was hochwertiger Content ist.
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Am Beispiel von blauen Katzen lässt sich erklären, wie KI-Modelle versagen. Bild: Unsplash/Rémi Rémino

Obwohl die Tech-Welt seit Jahren vor KI warnt, sind ihre Fähigkeiten erst letztes Jahr in den Fokus einer breiteren Öffentlichkeit gerückt: Generative KI ermöglicht es, mit wenigen Klicks kreative KI-Leistungen schnell verfügbar zu machen. Konkret heißt das: KI-Chatbots wie ChatGPT forumlieren auf Befehl eloquente Texte, können programmieren und verschiedene sprachliche Tasks im Nu erledigen. Bilderzeugungs-Tools wie Stable Diffusion oder Midjourney erzeugen auf Knopfdruck fotorealisitische Bilder.

Studie warnt vor Qualitätsverlust

Viele Unternehmen haben es plötzlich sehr eilig: Schnellstmöglich wollen sie KI-Lösungen in ihre Produkte implementieren, wie jüngst Mark Zuckerberg für Meta verkündete. Die Hoffnungen und Erwartungen, die in KI-Modelle gesetzt werden, sind riesig.

Die Studie eines britisch-kanadischen Forscherteams, die vor kurzem im Open-Access-Journal arXiv erschienen ist, könnte den KI-Hype jedoch etwas trüben. Sie kommt zu dem Ergebnis, dass KI-Modelle nachhaltig geschädigt werden können, wenn sie mit KI-generierten Inhalten trainieren. Denn laut den Studienautor:innen, seien die KI-Modelle derzeit vor allem deshalb so stark, weil sie mit menschengemachten Inhalten trainiert sind.

Internet als KI-Mülldeponie

“Wir waren überrascht zu sehen, wie schnell ein Modell wieder zusammenbricht. Die Modelle können die meisten Originaldaten, aus denen sie ursprünglich gelernt haben, schnell vergessen”, meinte der am Projekt beteiligte Forscher Ilia Shumailov gegenüber VentureBeat. In einem Blog-Artikel warnt Ross Anderson, ein weiterer beiteiligter Forscher: “So wie wir die Ozeane mit Plastik vermüllt und die Atmosphäre mit Kohlendioxid gefüllt haben, sind wir nun dabei, das Internet mit Blabla zu füllen. Dadurch wird es schwieriger, neuere Modelle durch Webscraping zu trainieren”.

Das Problem: Je mehr KI-Inhalte im Internet kursieren, desto weniger seien menschliche Inhalte für die KI-Modelle zum Lernen verfügbar. Anderson zufolge hätten Unternehmen, die das Internet bereits gescraped haben, bzw. die den Zugang zu menschengemachten Inhalten kontrollierten, nun immense Vorteile: “Wir sehen bereits jetzt, dass KI-Startups das Internet Archive nach historischen Daten durchsuchen”. Denn bereits jetzt sei das Netz bereits mit KI-generiertem “Müll” kontaminiert.

Problem mit blauen Katzen

Shumailov skizziert das Problem gegenüber VentureBeat folgendermaßen: Menschengemachte Dokumente, egal ob Bilder, Texte, Musik oder andere kreative Leistungen, würden die Welt umfassender beschreiben und auch unwahrscheinlichere Fälle abbilden. KI-Modelle hingegen wählen Daten nach Wahrscheinlichkeitskriterien aus: Werden bestimmte Daten häufiger vorgefunden als andere, werden die unwahrscheinlicheren eher verworfen.

Gut zu beschreiben sei dies anhand eines Datensets aus Katzenbildern. Wird ein KI-Modell mit Bildern von 10 blauen Katzen und 90 gelben Katzen trainiert, erkennt die KI, dass gelbe Katzen mit höherer Wahrscheinlichkeit “richtig” sind. In der Folge produziert die KI selbst grünstichige Katzenbilder, wenn sie Katzen mit blauem Fell darstellen soll. Im Laufe der Zeit produziere sie überhaupt keine blauen Katzen mehr, sondern nur mehr gelbe.

Das Beispiel zeige laut Shumailov, dass die KI-Modelle Probleme mit unwahrscheinlicheren Daten hätten. Im Laufe der Zeit würden die Modelle somit versagen, meint der Forscher. Darüber hinaus entstünden dadurch zahlreiche Probleme, etwa Diskriminierung aufgrund bestimmter Minderheiten-Eigenschaften.

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Expedition Zukunft: Wie die FFG bahnbrechende Innovationen unterstützt

Die FFG hat mit „Expedition Zukunft“ ein Förderprogramm gestartet, das bahnbrechende Innovationen in Österreich vorantreiben soll. Gesucht werden mutige Ideen, die Märkte, Technologien oder die Gesellschaft grundlegend verändern. Programmleiterin Annamaria Andres hat uns mehr zu den Möglichkeiten erzählt, die Expedition Zukunft für Fördernehmer:innen bietet.
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Das "Expedition Zukunft"-Team, Annamaria Andres (erste links) | (c) FFG

In Zeiten großer gesellschaftlicher, wirtschaftlicher und ökologischer Herausforderungen braucht es mutige Ideen, die nicht nur schrittweise verbessern, sondern bestehende Systeme grundlegend neu denken. Genau hier setzt das Förderprogramm „Expedition Zukunft“ der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) an. Annamaria Andres, die das Programm maßgeblich mitentwickelt hat, betont: “Die EU und auch Österreich sind sehr gut in inkrementellen Innovationen und Grundlagenforschung, doch es braucht auch disruptive Ansätze, um die Welt zu einem besseren, gerechteren und nachhaltigeren Ort zu verändern.”

Mehr als inkrementelle Verbesserungen

Das Ziel von “Expedition Zukunft” ist es, Projekte zu unterstützen, die einen echten Paradigmenwechsel bewirken können. Während traditionelle Innovationsprogramme oft auf Verbesserungen bestehender Technologien und Prozesse abzielen, sucht „Expedition Zukunft“ nach bahnbrechenden Ideen. Es geht darum, mit komplett neuen Ansätzen die jetzigen Herausforderungen anzugehen. Diese Herausforderungen könnten technologischer, gesellschaftlicher oder ökologischer Natur sein.

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Zwei Wege in die Zukunft: #START – Business Edition und #INNOVATION

Das Programm gliedert sich in mehrere Ausschreibungsschienen. Hier ein Überblick zu zwei Förderschienen, die sich besonders für Gründer:innen von Startups und KMU eignen:

  • #START – Business Edition: Hier können Gründer:innen und KMU einreichen, die ganz am Anfang stehen. Sie haben eine visionäre Idee, aber noch kein ausgearbeitetes Konzept. Es geht darum, die Durchführbarkeit zu testen – nicht nur aus technischer Sicht, sondern auch in Bezug auf soziale Aspekte, strategische und rechtliche Rahmenbedingungen. Für diesen Schritt stellt die FFG bis zu 80.000 Euro zur Verfügung.
  • #INNOVATION: In dieser Schiene wurde ein Problem bereits klar definiert, die Lösung ist jedoch noch offen. Mit einer Förderung von bis zu 150.000 Euro bei einer Förderquote von 50 Prozent unterstützt das Programm die Lösungsfindung in Zusammenarbeit mit relevanten Stakeholdern. Hier geht es um iterative Innovationsprozesse, wie zum Beispiel Open Innovation und Design Thinking, um eine optimale Lösung für eine Zielgruppe oder ein disruptives Geschäftsmodell zu entwickeln.

Weitere Ausschreibungsschienen findet ihr auf der Programm-Website.

Mut zum Risiko und zur Veränderung

Disruptive Innovationen sind riskanter als schrittweise Verbesserungen. Sie bewegen sich oft in unklaren rechtlichen Rahmenbedingungen, müssen neue Märkte erschließen und kulturelle Veränderungen anstoßen. Diese bahnbrechenden Ideen haben ein höheres Umsetzungsrisiko. Deshalb bietet das Programm neben finanzieller Unterstützung auch umfassende Beratungsservices und Expeditionsguides.

Die Expeditionsguides sind Expert:innen, die die geförderten Projekte begleiten. Neben der individuellen Begleitung bietet das Programm auch Netzwerktreffen, bei denen sich die Fördernehmer:innen untereinander austauschen können.

Von der Vision zur Umsetzung

Ein zentrales Kriterium für die Förderung ist der Mut zur großen Vision. Dahingehend werden Fördernehmer:innen gesucht, die größer denken und bereit sind, neue Wege zu gehen. Diese Vision muss auch einen gesellschaftlichen oder ökologischen Mehrwert bieten. Es geht nicht nur um Profit, sondern um Impact – sei es in der Umwelt, der Gesellschaft oder der Wirtschaft.

Ein Beispiel für solche visionären Projekte sind Innovationen in der Raumfahrt, der Krebsbekämpfung, sozialen Inklusion oder Pflegekonzepte für eine alternde Gesellschaft.

Solche Ideen stoßen jedoch oft auf große gesellschaftliche Herausforderungen. So stellt beispielsweise die Bereitschaft der Menschen, eingefahrene Verhaltensmuster zu ändern, eine Hürde dar. Genau hier setzt das Programm an, um den notwendigen Wandel zu unterstützen und den Weg für zukunftsweisende Innovationen zu ebnen.

Unterstützung, die über Geld hinausgeht

Neben der finanziellen Förderung bietet „Expedition Zukunft“ auch umfangreiche Beratungsleistungen. Dazu gehören Workshops zu Geschäftsmodellen, Strategieberatung oder Hilfe bei IP-Fragen. So soll sichergestellt werden, dass die Projekte nicht nur technisch funktionieren, sondern auch erfolgreich umgesetzt werden können.

Das Programm „Expedition Zukunft“ vernetzt die Teilnehmenden gezielt mit relevanten Partner:innen aus Wirtschaft, Forschung und öffentlichem Sektor. Ein starkes Netzwerk aus Wirtschaftsagenturen, Ministerien und internationalen Partnern unterstützt dabei, die richtigen Kontakte zur richtigen Zeit zu knüpfen – oft der Schlüssel zum Erfolg eines Projekts.

Bewerbungsfrist und Kriterien

Die Einreichfrist für die #START Business Edition endet am 28. Januar um 12:00 Uhr. Die Schiene #INNOVATION ist als laufende Ausschreibung angelegt. Bewerber:innen müssen neben einer bahnbrechenden Idee auch den Willen mitbringen, Risiken einzugehen und groß zu denken. Diversität, gesellschaftlicher Impact und die Bereitschaft zur Veränderung sind entscheidend.

Abschließend merkt Andres an: “Wir suchen Visionär:innen, die bereit sind, die Welt zu verändern. Die Expedition Zukunft ist für diejenigen, die über den Tellerrand hinaus denken, die mutig sind und größer denken. Wer bereit ist, sich dieser Herausforderung zu stellen, findet in dieser Initiative der FFG nicht nur einen Förderer, sondern einen Partner auf dem Weg in die Zukunft.”

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AI Summaries

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Inhalt der Studie zeigt, dass KI-Modelle durch den von ihnen generierten “Müll” selbst zerstört werden können und dass Unternehmen, die den Zugang zu menschgemachten Inhalten kontrollieren, dadurch einen Vorteil haben. Diese Erkenntnisse könnten Auswirkungen darauf haben, wie KI-Modelle trainiert werden und wer Zugang zu menschgemachten Inhalten hat, was wiederum Auswirkungen auf Wettbewerb und Diskriminierung haben könnte. Außerdem wird deutlich, dass die Vorstellung, KI könne alle Aufgaben besser lösen als Menschen, kritisch hinterfragt werden muss.

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Die Studie eines britisch-kanadischen Forscherteams, die vor kurzem im Open-Access-Journal arXiv erschienen ist, hat gezeigt, dass KI-Modelle nachhaltig geschädigt werden können, wenn sie mit KI-generierten Inhalten trainieren. Dies könnte Unternehmen, die schnell KI-Lösungen in ihre Produkte integrieren wollen, vor große Herausforderungen stellen. Das Problem besteht darin, dass je mehr KI-Inhalte im Internet verfügbar sind, desto weniger menschengemachte Inhalte für die KI-Modelle zum Lernen vorhanden sind. Unternehmen, die bereits den Zugang zu menschengemachten Inhalten kontrollieren, würden einen immensen Vorteil genießen.

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Dieser Artikel warnt Innovationsmanager:innen vor den Risiken beim Einsatz von KI-Modellen in ihren Produkten und Dienstleistungen. Eine Studie zeigt, dass KI-Modelle langfristig beschädigt werden können, wenn sie mit KI-generierten Inhalten trainiert werden, da die Modelle menschengemachte Inhalte benötigen, um weiter zu lernen. Dies kann dazu führen, dass KI-Modelle versagen und nicht mehr in der Lage sind, spezifische Daten oder Zusammenhänge richtig zu erkennen oder zu interpretieren. Innovationsmanager:innen sollten daher vorsichtig sein und sicherstellen, dass die KI-Modelle, die sie verwenden, menschengemachte Inhalte verwenden, um ihre Funktionsweise zu verbessern und langfristige Probleme zu vermeiden.

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in sollten Sie aufmerksam sein, wie KI-Modelle trainiert werden und welche Auswirkungen dies auf deren Qualität und Leistung hat. Die Studie zeigt, dass KI-Modelle durch den Einfluss von KI-generiertem “Müll” dauerhaft geschädigt werden können. Daher sollten Unternehmen, die KI-basierte Lösungen entwickeln, sicherstellen, dass sie ihre Modelle mit qualitativ hochwertigen menschengemachten Inhalten trainieren, um deren Leistung und Qualität zu sichern.

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Die breite Verfügbarkeit von generativer KI hat den Hype um die Technologie verstärkt, aber eine Studie warnt nun davor, dass KI-Modelle durch ihren eigenen Müll, der in Form von KI-generierten Inhalten im Netz kursiert, nachhaltig geschädigt werden können. Die zunehmende Verbreitung von KI-generierten Inhalten führt dazu, dass die KI-Modelle weniger menschliche Inhalte für das Lernen zur Verfügung haben, und Unternehmen, die den Zugang zu menschlichem Content kontrollieren, haben daher immense Vorteile. Die Studie zeigt auch, dass die KI-Modelle Schwierigkeiten haben, unwahrscheinliche Daten abzubilden, was zu zahlreichen anderen Problemen führen kann, einschließlich Diskriminierung aufgrund von bestimmten Minderheiten-Eigenschaften.

Studie: KI-Modelle können sich durch ihren eigenen Müll selbst zerstören

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Ilia Shumailov
  • Ross Anderson
  • Mark Zuckerberg

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • Meta
  • Internet Archive

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