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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Gerhard Petzl möchte mit seinem Elektrolyt-Cocktail ein unbesetztes Segment erobern. | © Gerhard Petzl

Wenn Gerhard Petzl eine seiner Plash-Dosen aufmacht, fühlt sich das für ihn ein bisschen nach Urlaub an. Genau dieses exklusive Gefühl will der Gründer mit seinem Getränke-Startup in den Alltag seiner Kund:innen bringen. Seine alkoholfreien Mocktails sollen nach Bar schmecken und nebenbei Elektrolyte liefern. Das Konzept würde die Gen Z mit dem Begriff „Spaßgetränk“ auf den Punkt bringen. Etwas, das man sich zu besonderen Anlässen gönnt, wie ein Gläschen Wein, nur gesünder.

Der Geschmack einer Bar, die Mineralien eines Sportgetränks

Der Hybrid-Cocktail in den drei Geschmacksrichtungen Pink Guava, Lemon & Mint und Orange Ginger | © Plash

Am Anfang der Getränke-Reise stand ein Ärgernis: Sportgetränke liefern Elektrolyte, schmecken aber nicht besonders hochwertig, Softdrinks schmecken, sind aber oft voll mit Zucker oder anderen Konservierungsmitteln. Also entwickelte Petzl, laut eigenen Angaben, den ersten trinkfertigen Mocktail mit Elektrolyten in der EU.

Eine 330-Milliliter-Dose enthält laut eigenen Angaben rund 20 Kalorien, drei Gramm Zucker und bis zu zehn Prozent Fruchtsaft. Zudem sind die Getränke vegan und kommen ohne Konservierungsstoffe aus. Auf künstliche Zuckerfreiheit verzichtet das Startup bewusst: „Der Zucker fungiert als Brücke, die das Geschmacksprofil und die Fruchtnoten stabilisiert“, betont Petzl im Gespräch. Ohne die drei Gramm Zucker würde im Mittelbereich des Körpers der Geschmack absacken – selbst bei der Verwendung von Stevia.

Pro Dose enthält der Hybrid-Cocktail zudem 320 Milligramm Kalium, 120 Milligramm Kalzium, 57 Milligramm Magnesium und 14 Milligramm Natrium in einer Menge, die laut Petzl die gesetzlichen Vorgaben für die Auslobung erfüllt. Ein vergleichbares US-Produkt unterschreite sie. Die gelösten Mineralien zählen zu den teuersten Zutaten, wie der Gründer im Gespräch verrät.

Vom Pastry Chef über Nestlé zum Alleingründer

Ursprünglich kommt Petzl aus der Schokoladenwelt: Über 20 Jahre arbeitete er als Pastry Chef, Chocolatier und Berater in Europa, den USA, Asien und Australien, nach eigenen Angaben mit mehr als acht Goldmedaillen. Danach entwickelte er knapp ein Jahrzehnt lang bei Nestlé in der Schweiz Produkte, von Schokolade bis Babynahrung, und stieg im Sommer 2025 aus.

Eigenfinanzierung und schrittweiser Markteintritt

In puncto Kapitalstruktur geht Plash eigenständige Wege. Petzl ist alleiniger Gründer und verzichtete aktiv auf externes Risikokapital, um die volle Kontrolle über Rezepturen und Unternehmensstrategie zu behalten. Die Produktentwicklung erfolgte in der Schweiz, wo der Webshop im August dieses Jahres eröffnete. Ein Karton mit 24 Dosen wird online für 69,95 Schweizer Franken angeboten.

Parallel bereitet das Startup den Markteintritt in Österreich vor. Die Produktion für den EU-Raum soll künftig direkt in Österreich oder der EU erfolgen, um Logistikwege zu optimieren und Zoll- sowie Mehrwertsteuerhürden zu vermeiden. Der Marktstart im österreichischen Handel verzögert sich aktuell jedoch durch bürokratische Prozesse rund um das nationale Einwegpfandsystem, für das gesetzliche Vertretungen und Registrierungen erforderlich sind.

B2B-Personalisierung und Gastronomie

Um sich im hart umkämpften Getränkesektor durchzusetzen, verzichtet Plash vorerst bewusst auf den klassischen Lebensmitteleinzelhandel. „Der Supermarkt ist definitiv der letzte Schritt“, betont Petzl. Stattdessen setzt das Unternehmen auf zwei Säulen: die gehobene Gastronomie, Hotellerie und Event-Szene sowie ein direktes B2B-Modell.

Für Unternehmenskunden bietet Plash personalisierte Drink-Boxen an, die als Mitarbeiter- oder Kundengeschenke positioniert werden. Kleinserien ab 30 Stück können individuell bedruckt und geliefert werden. Nach dem Anlauf im DACH-Raum plant Plash eine schrittweise internationale Skalierung, unter anderem im Mittleren Osten, wo der Lifestyle-Ansatz des alkoholfreien Premiumsortiments greifen soll. Zu Verkaufszahlen äußert er sich noch nicht. Zum Jahreswechsel soll Österreich folgen, mit Vertrieb, Lager und möglichst auch Produktion vor Ort.

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AI Summaries

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

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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

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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.

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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.

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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.

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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?

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