KI-Bias verstehen und bewältigen: Strategien für eine erfolgreiche Implementierung von Künstlicher Intelligenz

Sicher nutzen Sie mittlerweile Künstliche Intelligenz in Ihrem (Arbeits-)Alltag, doch haben Sie schon einmal über einen KI-Bias nachgedacht?

Die Anwendung von KI-gesteuerten Technologien birgt zwar ein enormes Potenzial zur Freisetzung von Produktivitätskapazitäten, die sich in Milliarden von Dollar und Millionen von eingesparten Minuten ausdrücken können. Dieser transformative Einfluss auf die Arbeitswelt ist jedoch nicht frei von Herausforderungen: Innovationen, besonders im Bereich KI, sind selten frei von Nebenwirkungen. Die Fähigkeit einer Technologie, sich selbst weiterzuentwickeln, erhöht die potenziellen Risiken bei ihrer späteren Integration in Unternehmen. 

Erfahren Sie in diesem Gastbeitrag von Eduard Singer, was ein KI-Bias ist und was die Ursachen hierfür sind.

Übrigens: Auf unserer Konferenz „KI in Finance & Controlling“ erläutert Eduard Singer in seinem Vortrag „Die Welt der KI – verstehen, anwenden, reflektieren“ neben dem KI-Bias, die Herausforderungen und Zukunftsvisionen von Künstlicher Intelligenz.

Ein KI-Bias (Künstliche Intelligenz-Bias) bezeichnet eine systematische Verzerrung in den Ergebnissen, die von KI-Systemen erzeugt werden. Diese Verzerrungen können aus verschiedenen Quellen stammen und sich in unterschiedlichen Formen manifestieren.

Einige der Hauptursachen und Arten von KI-Bias sind:

1. Strategische Bedeutung der KI-Integration

Bei der Implementierung von KI steht viel auf dem Spiel. Es geht um weit mehr als nur um Effizienzsteigerung – es geht um den Erwerb eines strategischen Wettbewerbsvorteils. In einigen Fällen kann es sogar um das Überleben eines Unternehmens gehen. Daher ist es für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sich der potenziellen Nachteile gegenüber KI bewusst zu sein. Nur durch dieses Verständnis kann eine fundierte Strategie zur Risikominderung entwickelt und erfolgreich umgesetzt werden.
 

2. KI-Halluzinationen sind ein unterschätztes Problem

Zunächst einmal sind uns die KI-Halluzinationen bereits bekannt.

Dies ist ein großes Problem, das zu Reputations- und finanziellen Verlusten führen kann und eng mit der Fähigkeit der KI zusammenhängt, "kreativ" mit Informationen umzugehen. Im Allgemeinen kann es durch eine Senkung der Temperatur des Modells (die Einstellung, die für den Freiheitsgrad der Fähigkeit des Ergebnisses, von der Eingabe abzuweichen, verantwortlich ist) bewältigt werden. Auf jeden Fall muss jedes Unternehmen bedenken, dass das Auftreten von Halluzinationen ein mögliches Szenario ist, insbesondere wenn die Qualität der Umsetzung des KI-Models unzureichend ist.
 

3. Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten

Die Qualität der Daten ist für das Training eines jeden Modells entscheidend. Viele Probleme mit der Genauigkeit von KI, das Auftreten von Halluzinationen und unzuverlässige Ergebnisse werden durch Verzerrungen bei der Eingabe verursacht. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass ein Unternehmen geprüfte Quellen mit möglichst wenig verfälschten Daten verwendet, die ein LLM-Modell verwirren könnten. So hat beispielsweise das neue, sich schnell entwickelnde KI-Unternehmen Silo AI aus Finnland sein eigenes quelloffenes LLM "Poro" entwickelt, das auf einer von der EU geförderten HPLT-Datenbank (High Performance Language Technologies) trainiert wird, die Tausende von Terabytes hochwertiger Informationen in allen europäischen Sprachen enthält. Typische general Purpose AI holt sich Informationen aus Webseiten und das ist der Grund, warum die Silo-KI Llama und Mistral in der finnischen Sprache bereits nach nur 30 % des Trainings übertrifft, was auch für Englisch nach Abschluss des Trainings erwartet wird. 
 

4. Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen

Der Mangel an Transparenz ist das Hauptproblem beim Einsatz von KI. Aus rechtlicher Sicht fehlt LLMs und LLM-Anbietern eine Erklärung, welche Daten sie für das Training ihres Modells verwendet haben. Web-Scraping ist aufgrund von Datenschutzgesetzen nicht immer legal. (ChatGPT, zum Beispiel, wird unrechtliche Information Scrapping vorgeworfen). Aus der Sicht des Benutzers ist es kaum möglich, die "Denkphasen" eines Modells nachzuvollziehen, und daher ist es im Falle ungenauer Ergebnisse schwer, die Ursache des Problems zu verstehen. BCG hat zum Beispiel herausgefunden, dass ein Berater, der ChatGPT-4 benutzt, ein bisschen effizienter sein kann als ChatGPT-4 ohne Kontrolle. Dennoch ist die Spanne zwischen einem ausgezeichneten und einem miserablen Service bei Beratern, die KI nutzen, viel größer. Daher ist es ziemlich riskant, ein nicht angepasstes KI-Modell für heikle Fälle zu verwenden, vor allem, wenn der Benutzer keine Möglichkeit hat, zu überprüfen, ob das Modell "in die gewünschte Richtung" denkt.
 

5. Richtlinien für eine nachhaltige KI-Nutzung

Es gibt mehrere Bedingungen für die nachhaltige Nutzung von KI, die den Unternehmen bei der Risikominderung helfen würden:

1. Klare Bestimmung des Zwecks des KI-Modells.
2. Auswahl eines zuverlässigen Auftragnehmers für die Implementierung von KI.
3. Verwendung geeigneter und legaler Datenquellen für das Training des Modells.
4. Top-down-Verständnis der Möglichkeiten, Stärken und Schwächen des Modells.

6. Der rechtliche Rahmen für KI-Einsatz in Europa

Idealerweise sollte der Einsatz von KI in einem klar definierten rechtlichen Rahmen erfolgen, um alle möglichen rechtlichen Probleme zu vermeiden. Das ist die Realität, in der sich Europa in zwei Jahren befindet. In diesem Zeitraum werden Unternehmen ihre KI-Nutzungspolitik anpassen und sich auf die neue Verordnung vorbereiten.

Insgesamt gibt es eine Reihe von KI-Biases, die Unternehmer berücksichtigen sollten, bevor sie die Technologie in ihrem Unternehmen einsetzen. Ein unverantwortlicher Einsatz von KI kann definitiv zu großen Verlusten und rechtlichen Problemen für Unternehmen führen.

Um KI nachhaltig zu nutzen, muss daher jedes Unternehmen seine eigene Implementierungsstrategie entwickeln, bei der sowohl das Management als auch jeder Nutzer genau weiß, was das eingesetzte Modell ist, warum und wie es eingesetzt und genutzt wird. Nur so kann ein KI-Bias vermieden werden.