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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Im April 2026 machte sich refurbed Co-Founder Kilian Kaminski mit einem Team auf, um den Umgang mit E-Waste in Ghana in einer Dokumentation festzuhalten. Der bislang erste Film des Wiener Scaleups hinterfragt außerdem Europas Verständnis von globalem Elektroschrott. Gestern präsentierte Kaminski die Dokumentation in den Breitenseer Lichtspielen, wo brutkasten vor Ort war.
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Ein Mann in Accra sitzt in einer Garage und repariert einen alten Computer (c) refurbed
Schrotthändler Fuseini Yakubu arbeitet im informellen Sektor von Accra. (c) refurbed

Ein Blick auf Ghanas Hauptstadt Accra. Im sogenannten „informellen Sektor“ der E-Waste-Verarbeitung liegt Agbogbloshie, eine der größten Elektromüllhalden der Welt. Hier werden Berge an Elektroteilen gesammelt, sortiert, repariert und weiterverarbeitet. Das ist die Einstiegszene der neuen refurbed-Doku „fixed“.

Brennende Müllberge im globalen Süden sind Bilder, die uns in Europa bekannt sind und unser Narrativ über Elektroschrott prägen. Während kaputte Geräte in Europa sehr schnell als Müll betrachtet werden, was die Wegwerfgesellschaft ankurbelt, hat sich in Ghana durch den E-Müll eine formelle wie auch informelle Reparatur- und Recyclingwirtschaft entwickelt.

Um die unterschiedliche Wahrnehmung von E-Waste aufzuzeigen, hat ein Team rund um refurbed-Co-Founder Kilian Kaminski im April die erste eigene Doku „fixed – Accras Antwort auf Europas Elektroschrott“ vor Ort in Ghana gedreht.

Elektroschrott als Krise, aber auch als Ressource

„In den letzten Jahren drehten sich Gespräche rund um Nachhaltigkeit oft um CO2-Emissionen, und das ist auch wichtig. Aber im Hintergrund brodelt eine weitere Krise, die ständig wächst: der Elektroschrott. Dazu gehören Berge von ausrangiertem Elektroschrott, giftige Umgebungen und Gemeinschaften, die für Konsumgewohnheiten bezahlen müssen, die sie selbst gar nicht verursacht haben“, hält Kaminski in seinen Begrüßungsworten bei der Präsentation der Dokumentation fest.

Gleichzeitig hat der E-Schrott eine innovative Reparaturkultur in Ghana entwickelt. Dr. Michael Osei Asibey, Experte für Umweltpolitik an der ghanaischen KNUST-Universität, forscht seit Jahren intensiv zum Recyclingsektor und plädiert im Film für ein radikales Umdenken. Seine prägnante Formel „Waste is a resource in the wrong place“ (Abfall ist eine Ressource am falschen Ort) bringt das Kernanliegen der Dokumentation auf den Punkt: Elektronik darf kein kurzlebiges Wegwerfprodukt sein. Vielmehr müssen wir ausgediente Geräte als wertvolle Materiallager begreifen, die dauerhaft in einem Kreislaufsystem gehalten werden.

Co-Founder von refurbed Kilian Kaminski (r.) bei den Dreharbeiten in Ghana. (c) refurbed

Vielschichtige Blockaden der Kreislaufwirtschaft

Politische, wirtschaftliche, aber auch gesellschaftliche Blockaden verhindern in Europa die Umsetzung von flächendeckenden Kreislaufwirtschaften. Kaminski sieht Blockaden in der Politik vor allem darin, dass der Fokus meist auf kurzfristigen Themen liegt. „Man konnte das gut im März 2020 beobachten, als Covid kam. Plötzlich waren Nachhaltigkeit und die Kreislaufwirtschaft nicht mehr die wichtigen Themen. Das Thema Nachhaltigkeit wird immer als ein Zukunftsproblem behandelt, obwohl es eigentlich ein aktuelles Problem ist, weil wir jetzt dagegen vorgehen müssen“, so der Co-Founder von refurbed.

Unternehmen seien gefragt, auf langlebige Produkte zu setzen. Die Praxis der künstlichen Obsoleszenz – also das bewusste Kaputtgehen von Geräten für schnellere Upgrades – sollte nicht weiter gefördert werden.

„Und als Privatpersonen sollten wir wirklich überdenken: Was und wie konsumieren wir? Behalten wir vielleicht ein Produkt länger? Geben wir alte Produkte weiter? Also einfach ein Verständnis zu entwickeln, dass der Wert des Gerätes viel höher ist, als wir eigentlich denken. Es geht nicht nur um den finanziellen Wert. Die Rohstoffe, die in den Produkten sind, haben einen sehr langen Lebenszyklus und kommen oftmals aus der gesamten Welt zurück zu einem Ort.“

Durch die Dokumentation soll ein differenzierteres Bild von E-Waste geschaffen werden. (c) refurbed

Kreislaufwirtschaft als Thema für Startups

Im Thema Kreislaufwirtschaft stecke für Startups und Jungunternehmen laut Kaminski gerade sehr viel Potenzial. Es sei nur eine Frage der Zeit, wann die Wirtschaft den Fokus auf diese Themen lege. „Wir stehen mit der Kreislaufwirtschaft ganz am Anfang. Und ich glaube, jetzt kann man vor allem die großen Unternehmen speziell mit Geschäftsmodellen, die die Kreislaufwirtschaft im Herzen haben, viel mehr challengen, als mit Geschäftsmodellen, die einfach dasselbe machen, wie es seit 100 Jahren gemacht wurde. Und das beinhaltet ja am Ende des Tages ganz viele Nachhaltigkeitsthemen, egal ob es Energie oder Rohstoffe sind.“

Auf die Frage, welches Problem Kaminski heute als Startup lösen würde, antwortet er: „Ich würde nach wie vor den E-Waste bekämpfen.“

Über refurbed

Ziel des 2017 von Peter Windischhofer, Kilian Kaminski und Jürgen Riedl in Wien gegründeten Unternehmens refurbed ist es, den Konsum in ganz Europa dauerhaft zu verändern. Mittlerweile ist das Scaleup in 24 europäischen Ländern aktiv und zählt zu den führenden Online-Marktplätzen für generalüberholte Produkte.

Die ganze Dokumentation von refurbed wurde gestern auf YouTube veröffentlicht und vorab präsentiert.

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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

AI Kontextualisierung

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

AI Kontextualisierung

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

AI Kontextualisierung

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?

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  • Ross Anderson
  • Mark Zuckerberg

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

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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