Künstliche Intelligenz – Seite 5

Reduktion von Halluzinationen in strukturierten Ausgaben durch datenbasierte Generierung

Halluzinationen in der Ausgabe von Generativen KI-Systemen (GenAI) stellen ein erhebliches Problem dar, insbesondere wenn es um die Erstellung von Arbeitsabläufen aus natürlichsprachlichen Anforderungen geht.

Eine aktuelle Studie präsentiert eine innovative Lösung, um die Qualität strukturierter Ausgaben durch den Einsatz von datenbasierter Generierung (Retrieval-Augmented Generation, RAG) zu verbessern. Dieser Ansatz nicht nur reduziert Halluzinationen erheblich, sondern ermöglicht auch die Generalisierung von großen Sprachmodellen (LLMs) für Anwendungsfälle außerhalb ihres ursprünglichen Trainingsbereichs.

Halluzination ist unvermeidlich: Eine angeborene Einschränkung von großen Sprachmodellen

Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Welt der künstlichen Intelligenz, insbesondere die Verarbeitung natürlicher Sprache, revolutioniert. Sie bieten umfangreiche Wissensdatenbanken und können kohärente, kontextbezogene Texte generieren, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in Forschung, Industrie und Gesellschaft macht.

Ein wesentliches Problem dieser Modelle ist jedoch die “Halluzination” – die Generierung plausibler, aber faktisch inkorrekter oder unsinniger Informationen. Eine Studie beleuchtet, warum Halluzinationen ein unvermeidliches Merkmal von LLMs sind und welche praktischen Implikationen dies hat.

Künstliche Intelligenz, Daten und Wettbewerb

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, viele Märkte positiv zu beeinflussen, insbesondere durch die jüngsten Entwicklungen im Bereich der generativen KI. Der OECD-Bericht „Artificial Intelligence, Data and Competition“ untersucht diese Entwicklungen und beleuchtet die möglichen Auswirkungen auf den Wettbewerb in verschiedenen Märkten.

Der Bericht bietet eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Integration von KI ergeben, und stellt politische Maßnahmen vor, um diese Entwicklungen zu steuern.

KI-Vorfall: Definition von KI-Vorfällen und verwandten Begriffen

Was ist ein KI-Vorfall: Mit der zunehmenden Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) steigen auch die potenziellen Risiken und Schäden, die durch diese Technologien verursacht werden können.

Um diese Risiken zu managen und zu verhindern, ist es wichtig, klare Definitionen für KI-Vorfälle und verwandte Begriffe zu haben. Das OECD-Dokument „Defining AI Incidents and Related Terms“ bietet eine umfassende Übersicht und präzise Definitionen, die als Grundlage für ein gemeinsames Rahmenwerk zur Meldung von KI-Vorfällen dienen sollen.

OECD-Empfehlung: Definition von KI-System und verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der bedeutendsten Technologien unserer Zeit und hat das Potenzial, zahlreiche Bereiche unseres Lebens zu revolutionieren. Gleichzeitig bringt sie jedoch auch erhebliche Herausforderungen mit sich.

Um diesen gerecht zu werden und die Vorteile der KI verantwortungsvoll zu nutzen, hat die OECD im Mai 2019 die „Empfehlung des Rates zur Künstlichen Intelligenz“ verabschiedet. Diese Empfehlung wurde 2023 und 2024 überarbeitet, um den technologischen Fortschritten und neuen Herausforderungen gerecht zu werden. Dieser Blog-Beitrag stellt die wesentlichen Inhalte und Ziele der aktualisierten OECD-Empfehlung vor. Dazu beachten Sie auch die OECD-Webseite.

Datenschutzrecht und Künstliche Intelligenz: Herausforderungen und Lösungsansätze

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in zahlreiche Lebensbereiche bringt immense Vorteile mit sich, stellt aber auch erhebliche Herausforderungen im Bereich des Datenschutzrechts dar. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) spielt eine entscheidende Rolle bei der rechtlichen Regulierung von KI-Anwendungen.

Mein Beitrag versucht verständlich und nicht zu juristisch – übrigens im Rahmen unserer Reihe zu den rechtlichen Grundlagen bei Entwicklung und Einsatz von KI – die wesentlichen Anforderungen und praktischen Lösungen, um KI datenschutzkonform zu implementieren und zu betreiben.

Studien zum Einsatz von LLM im juristischen Kontext

In den letzten Jahren haben Large Language Models (LLMs) erheblichen Einfluss auf viele Bereiche, einschließlich des Rechtswesens, genommen. Zwei kürzlich veröffentlichte Studien beleuchten die Verwendung von LLMs im juristischen Kontext, ihre Potenziale und die damit verbundenen Risiken.

Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Studien „Reliability of Leading AI Legal Research Tools“ und „Large Legal Fictions“, fasst die wesentlichen Erkenntnisse zusammen und diskutiert die Gefahren sowie Empfehlungen für den Einsatz von KI im juristischen Bereich.

Erkenntnisse über die menschliche Fähigkeit KI-generierte Medien zu identifizieren

KI-generierte Medien werden zu einer zunehmenden Herausforderung: Sie können in großem Maßstab automatisch erstellt werden, was zu einer Vielzahl von Fälschungen oder fehlerhaften Inhalten führt – zugleich aber können Sie das Erstellen von Inhalten drastisch unterstützen.

Trotz zahlreicher technischer Fortschritte bei der automatischen Erkennung solcher künstlichen Medien wurde die menschliche Wahrnehmung dieser Medien bisher nicht ausreichend untersucht. Dabei mehren sich (aus gutem Grund) inzwischen die Forschungspapiere zu der Frage, wie gut Menschen in der Lage sind, KI-generierte Inhalte zu erkennen.

KI-generierte Texte: Erkennen Lehrer den Unterschied?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungseinrichtungen wirft zahlreiche Fragen und Herausforderungen auf. Eine der zentralen Fragen lautet: Können Lehrer KI-generierte Texte von von Schülern geschriebenen Texten unterscheiden? Eine kürzlich veröffentlichte Studie beleuchtet dieses Thema und liefert wertvolle Einblicke. Dabei mehren sich aktuell die Studien zu diesem Thema, da es um wichtige Erkenntnisse geht, die mehr über uns Aussagen als uns lieb ist.

Erkenntnisse über die menschliche Fähigkeit KI-generierte Medien zu identifizieren

Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen aus der Perspektive des europäischen Rechts

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert viele Bereiche unseres Lebens, von der Medizin über das Finanzwesen bis hin zur Strafverfolgung. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen steigt jedoch auch die Notwendigkeit, deren Entscheidungen nachvollziehbar und erklärbar zu machen.

Der aktuelle Aufsatz “How should AI decisions be explained?” untersucht die Beziehung zwischen dem Recht und der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (eXplainable Artificial Intelligence, XAI) unter besonderer Berücksichtigung des europäischen Rechts. Die Autoren analysieren die gesetzlichen Anforderungen an die Erklärbarkeit von KI-Systemen und bieten Einblicke, wie diese Anforderungen in der Praxis umgesetzt werden können.