Künstliche Intelligenz (KI) ist ein sich schnell entwickelndes Feld, das das Potenzial hat, viele Aspekte unseres Lebens zu revolutionieren. Trotz ihrer vielen Vorteile weist KI jedoch auch eine Reihe von Einschränkungen auf, die berücksichtigt werden müssen. In diesem Beitrag werden wir einige der größten Einschränkungen der KI untersuchen, einschließlich Fragen im Zusammenhang mit Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Ethik.
Wenn wir diese Einschränkungen verstehen, können wir die Fähigkeiten und Grenzen der KI besser einschätzen und fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wie wir sie in Zukunft einsetzen.
Künstliche Intelligenz hat die Menschheit verändert und es Unternehmen ermöglicht, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und ihr Geschäft auf verschiedene Weise zu stärken. Dennoch ist es auch im Jahr 2023 nicht ohne Mängel.
Die drei Haupteinschränkungen der KI bestehen darin, dass sie nur so intelligent und effektiv sein kann wie die Qualität der ihr bereitgestellten Daten, algorithmische Vorurteile und ihr „Black-Box“-Charakter.
Ungenauigkeit in der Datenanalyse:
KI-Programme können nur aus den Daten lernen, die wir ihnen zur Verfügung stellen. Wenn die dem Programm bereitgestellten Daten jedoch unvollständig oder nicht vertrauenswürdig sind, können Ihre Ergebnisse ungenau oder verzerrt sein. Daher kann KI nur so intelligent und effektiv sein wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird.
Amazon beispielsweise begann mit der Verwendung eines KI-Programm um im Jahr 2014 neue Bewerber zu prüfen. Die Schulung erfolgte anhand von Lebensläufen aus dem letzten Jahrzehnt, von denen die überwiegende Mehrheit männlich war. Das System ging fälschlicherweise davon aus, dass männliche Bewerber bei Neueinstellungen bevorzugt würden, und begann, weibliche Bewerber herauszufiltern.
Algorithmischer Bias:
Algorithmen sind eine Reihe von Anweisungen, denen eine Maschine folgt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, die möglicherweise von einem menschlichen Programmierer geschrieben wurden oder nicht. Wenn die Algorithmen jedoch fehlerhaft oder voreingenommen sind, liefern sie nur unfaire Ergebnisse und wir können uns nicht auf sie verlassen. Vorurteile entstehen hauptsächlich, weil Programmierer den Algorithmus teilweise so gestaltet haben, dass er bestimmte gewünschte oder eigennützige Kriterien bevorzugt. Algorithmenverzerrungen sind auf großen Plattformen wie Social-Media-Seiten und Suchmaschinen weit verbreitet.
Im Jahr 2017 entwickelte beispielsweise ein Facebook-Algorithmus einen Algorithmus zur Entfernung von Hassreden. Später stellte sich jedoch heraus, dass der Algorithmus Hassreden gegen weiße Männer blockierte, Hassreden gegen schwarze Kinder jedoch zuließ. Der Algorithmus erlaubte diese Hassrede, weil er darauf ausgelegt war, nur breite Kategorien wie „Weiße“, „Schwarze“, „Muslime“, „Terroristen“ und „Nazis“ herauszufiltern, und nicht bestimmte Untergruppen von Kategorien.
Die „Black-Box“-Natur der KI:
KI ist für ihre Fähigkeit bekannt, aus großen Datenmengen zu lernen, zugrunde liegende Muster zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Obwohl das System stets genaue Ergebnisse liefert, besteht ein wesentlicher Nachteil darin, dass das KI-System nicht ausdrücken oder erklären kann, wie es zu dieser Schlussfolgerung gelangt ist. Dies wirft die Frage auf: Wie können wir dem System in hochsensiblen Bereichen wie der nationalen Sicherheit, der Regierungsführung oder bei Geschäftsvorhaben vertrauen, bei denen viel auf dem Spiel steht?
Weitere KI-Einschränkungen im Jahr 2023 (OpenAI und ChatGPT)
Zu den größten Einschränkungen der KI gehören:
- Begrenzte Genauigkeit: KI-Modelle können fehleranfällig sein, insbesondere wenn es um komplexe oder mehrdeutige Daten geht.
- Mangelnde Interpretierbarkeit: Viele KI-Modelle gelten als „Black Boxes“, was bedeutet, dass es schwierig sein kann, zu verstehen, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung oder Vorhersage gelangt sind.
- Ethische Bedenken: KI kann Verzerrungen in den Daten, auf denen sie trainiert wird, aufrechterhalten und sogar verstärken. Es kann auch zu Fragen der Privatsphäre, der Autonomie und der Verdrängung von Arbeitsplätzen führen.
- Begrenzter Fokus: KI kann die Nuancen menschlicher Emotionen, Argumente und Bewusstseins nicht verstehen.
- Datenabhängigkeit: KI ist in hohem Maße auf hochwertige Daten angewiesen, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen, deren Beschaffung schwierig und teuer sein kann.
- Überanpassung: KI-Modelle können sich manchmal die Trainingsdaten „merken“, anstatt verallgemeinerbare Funktionen zu lernen, was es schwierig macht, auf neue, unsichtbare Daten zu verallgemeinern.
- Gegnerische Angriffe: KI-Modelle können anfällig für böswillige Akteure sein, die versuchen, die Eingabedaten zu manipulieren, um das Modell zu falschen Entscheidungen zu verleiten.
- Hardware-Einschränkungen: KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen, was für einige Unternehmen unerschwinglich sein kann.
- Rechtliches: Das rechtliche und regulatorische Umfeld für KI entwickelt sich immer noch weiter, was es für Unternehmen schwierig machen kann, die Anforderungen zu erfüllen und die Einhaltung sicherzustellen.
Fazit
Aufgrund der hohen Risiken, die mit diesen Einschränkungen verbunden sind, sollten Regierungen, Innovatoren, Wirtschaftsführer und Regulierungsbehörden die KI-Technologie auf ethische Weise nutzen.