KI-Sicherheit und Voreingenommenheit: Entwirrung der komplexen Kette des KI-Trainings
Die KI schreitet rasant voran. Wenn wir jetzt keine sicheren Systeme bauen, werden wir es nie tun, sagt Intel-Forscher Lama Nachman.
KI-Sicherheit und Voreingenommenheit sind dringende, aber komplexe Probleme für Sicherheitsforscher. Da KI in alle Facetten der Gesellschaft integriert ist, ist es von größter Bedeutung, ihren Entwicklungsprozess, ihre Funktionalität und mögliche Nachteile zu verstehen.
Lama Nachman, Direktorin des Intelligent Systems Research Lab bei Intel Labs, sagte, dass die Einbeziehung des Inputs eines breiten Spektrums von Fachexperten in den KI-Trainings- und Lernprozess von entscheidender Bedeutung sei. Sie erklärt: „Wir gehen davon aus, dass das KI-System vom Fachexperten lernt, nicht vom KI-Entwickler … Die Person, die das KI-System unterrichtet, versteht nicht, wie man ein KI-System programmiert … und das System kann es automatisch.“ Bauen Sie diese Aktionserkennungs- und Dialogmodelle auf.
Dies stellt eine spannende, aber potenziell kostspielige Perspektive dar, mit der Möglichkeit weiterer Systemverbesserungen bei der Interaktion mit Benutzern. Nachman erklärt: „Es gibt Teile, die man aus dem generischen Aspekt des Dialogs absolut nutzen kann, aber es gibt viele Dinge, die einfach … die Spezifität, wie Menschen Dinge in der physischen Welt ausführen, nicht vergleichbar sind.“ „Was Sie in einem ChatGPT tun würden. Dies zeigt, dass aktuelle KI-Technologien zwar großartige Dialogsysteme bieten, die Verlagerung hin zum Verstehen und Ausführen physischer Aufgaben jedoch eine ganz andere Herausforderung darstellt“, sagte sie.
Die KI-Sicherheit könne durch mehrere Faktoren beeinträchtigt werden, sagte sie, etwa durch schlecht definierte Ziele, mangelnde Robustheit und Unvorhersehbarkeit der Reaktion der KI auf bestimmte Eingaben. Wenn ein KI-System anhand eines großen Datensatzes trainiert wird, kann es in den Daten gefundene schädliche Verhaltensweisen lernen und reproduzieren.
Vorurteile in KI-Systemen könnten auch zu unfairen Ergebnissen wie Diskriminierung oder ungerechter Entscheidungsfindung führen. Vorurteile können auf vielfältige Weise in KI-Systeme eindringen. zum Beispiel durch die für die Ausbildung verwendeten Daten, die die in der Gesellschaft vorhandenen Vorurteile widerspiegeln könnten. Da KI weiterhin verschiedene Aspekte des menschlichen Lebens durchdringt, nimmt das Schadenspotenzial aufgrund voreingenommener Entscheidungen erheblich zu, was den Bedarf an wirksamen Methoden zur Erkennung und Abschwächung dieser Vorurteile verstärkt.
Ein weiteres Problem ist die Rolle der KI bei der Verbreitung von Fehlinformationen. Da hochentwickelte KI-Tools immer zugänglicher werden, steigt die Gefahr, dass diese zur Generierung irreführender Inhalte verwendet werden, die die öffentliche Meinung irreführen oder falsche Narrative fördern können. Die Folgen können weitreichend sein und Bedrohungen für die Demokratie, die öffentliche Gesundheit und den sozialen Zusammenhalt umfassen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, robuste Gegenmaßnahmen zu entwickeln, um die Verbreitung von Fehlinformationen durch KI einzudämmen, und kontinuierliche Forschung zu betreiben, um den sich entwickelnden Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.
Mit jeder Innovation gehen zwangsläufig eine Reihe von Herausforderungen einher. Nachman schlug vor, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie „auf hohem Niveau an menschlichen Werten ausgerichtet“ sind, und schlägt einen risikobasierten Ansatz für die KI-Entwicklung vor, der Vertrauen, Verantwortlichkeit, Transparenz und Erklärbarkeit berücksichtigt. Wenn wir uns jetzt mit der KI befassen, können wir dafür sorgen, dass zukünftige Systeme sicher sind.