Den Zusammenbruch von AI-Modellen vermeiden: Wie Aquant den Weg vorgibt

Die zunehmende Verbreitung von KI-generierten Inhalten im Internet lässt die KI-Gemeinschaft aufschrecken. Der Artikel von Aatish Bhatia kürzlich erschienenen Artikel in der New York Times hebt eine wachsende Besorgnis hervor: Das Risiko, dass KI-Modelle zusammenbrechen, wenn sie mit Daten trainiert werden, die ihre Ergebnisse enthalten. Dieses Phänomen, das als "Modellkollaps" bekannt ist, kann zu einer Verschlechterung der Qualität, Genauigkeit und Vielfalt von KI-generierten Ergebnissen führen.

Je fortschrittlicher und verbreiteter KI-Systeme werden, desto schwieriger wird es, die Integrität ihrer Ergebnisse zu gewährleisten. In Bhatias Artikel wird erläutert, dass KI-Modelle, die während ihres Trainingsprozesses KI-generierte Inhalte aufnehmen, eine Rückkopplungsschleife auslösen können, die zu einer deutlichen Verschlechterung der Qualität künftiger KI-Ergebnisse führt. Im Laufe der Zeit kann dies dazu führen, dass KI-Systeme ungenauere, weniger vielfältige und fehleranfälligere Ergebnisse liefern, was letztlich die Effektivität der Technologie gefährdet.

Einfacher ausgedrückt: Wenn KI auf ihre eigenen Ergebnisse trainiert wird, können sich die Ergebnisse weiter von der Realität entfernen. Dieses Abdriften kann sich auf verschiedene Weise äußern, z. B. durch unscharfe Bilder, sich wiederholende und inkohärente Texte und einen allgemeinen Verlust an Vielfalt in den generierten Inhalten. Ein KI-Modell, das auf KI-generierte Bilder trainiert wurde, kann zum Beispiel anfangen, verzerrte Bilder zu produzieren, während ein Sprachmodell an sprachlichem Reichtum verlieren und anfangen kann, Sätze zu wiederholen.

Die Auswirkungen dieses Phänomens sind beträchtlich, insbesondere da KI-generierte Inhalte das Internet weiterhin überfluten. Unternehmen, die sich bei kritischen Aufgaben auf KI verlassen, z. B. bei der Erstellung von medizinischen Ratschlägen oder Finanzprognosen, könnten erleben, wie ihre Modelle versagen, wenn sie keine proaktiven Maßnahmen ergreifen, um einen Zusammenbruch des Modells zu vermeiden.

Wie man den Zusammenbruch von AI-Modellen vermeidet: Bewährte Strategien

Um einen Modellkollaps zu vermeiden, müssen Unternehmen Strategien anwenden, die hochwertige, vielfältige Daten in den Vordergrund stellen. Hier sind die wichtigsten Ansätze:

1. Hochwertige, synthetische Daten verwenden

Synthetische Daten - von Menschen auf anspruchsvolle Weise generiert - sind von Natur aus zuverlässiger, vielfältiger und genauer als KI-generierte Inhalte. Indem sie sich auf von Menschen produzierte Daten verlassen, können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle auf einer soliden Grundlage trainiert werden, die die Komplexität der realen Welt widerspiegelt.

• Der Ansatz von Aquant: Wir verbessern unsere Modelle, indem wir historische und synthetische Daten kombinieren. Dieser Ansatz bereichert den Datensatz und ermöglicht es dem Modell, mehr verschiedene Muster und Szenarien zu lernen, was seine Genauigkeit und Robustheit verbessert. Durch die sorgfältige Erzeugung synthetischer Daten, die die historischen Daten ergänzen, verhindern wir eine Überanpassung und stellen sicher, dass das Modell für reale Anwendungen verallgemeinerbar bleibt.

2. Sorgfältige Datenkuration

Eine sorgfältige Datenkuratierung gewährleistet, dass KI-Modelle aus den relevantesten und genauesten Quellen lernen. Dies trägt dazu bei, die Qualität und Vielfalt der KI-Ergebnisse aufrechtzuerhalten und verhindert, dass das Modell von seinem eigentlichen Zweck abweicht.

• Der Ansatz von Aquant: Wir kuratieren die Daten, die wir zum Trainieren unserer Modelle verwenden, sorgfältig und konzentrieren uns dabei nur auf das, was für die jeweilige Maschine oder das jeweilige Unternehmen notwendig und relevant ist, und vermeiden irrelevante oder verrauschte Daten. Neben strukturierten Quellen wie Servicehandbüchern und Wissensartikeln wissen wir, dass 30 % der Lösungen für Serviceprobleme direkt aus dem Fachwissen erfahrener Techniker stammen. Um diese wertvollen Erkenntnisse zu erfassen, haben wir einen Prozess zur Einbeziehung ihres Wissens entwickelt. Dieser gezielte Ansatz gewährleistet ein robustes Modell, das nicht zusammenbricht und hocheffektiv bleibt.

3. Entwicklung branchenspezifischer NLP-Modelle

Branchenspezifische Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLPs) sind darauf zugeschnitten, die einzigartige Sprache und den Kontext eines bestimmten Bereichs zu verstehen. Dies führt zu präziseren und zuverlässigeren KI-Ergebnissen, die direkt auf die Bedürfnisse der jeweiligen Branche zugeschnitten sind.

• Der Ansatz von Aquant: Wir haben ein NLP entwickelt, das speziell auf das Verständnis der Sprache der Dienstleistungsbranche ausgerichtet ist. Unsere KI liefert relevantere und genauere Erkenntnisse, indem sie sich auf branchenspezifische Terminologie und Kontext konzentriert. Unser proprietäres Modell heißt "Service Language Processing".

4. Kontinuierliche menschliche Aufsicht und Feedback

Die menschliche Aufsicht ist unerlässlich, um Fehler oder Verzerrungen in KI-Modellen zu erkennen und zu korrigieren. Kontinuierliches Feedback von Experten stellt sicher, dass die KI an realen Daten und Erwartungen ausgerichtet bleibt, um unbeabsichtigte Abweichungen in ihren Ergebnissen zu verhindern.

• Der Ansatz von Aquant: Bei Aquant werden unsere KI-Modelle kontinuierlich durch das Feedback von menschlichen Experten, wie z. B. Technikern, verfeinert und nahtlos in das System integriert, sobald sie das Tool verwenden. Dieser fortlaufende Prozess sorgt dafür, dass unsere KI präzise und auf die realen Anforderungen abgestimmt ist, ohne dass die Benutzer viel Zeit für Schulungen oder Anpassungen aufwenden müssen.

5. Begrenzung des selbstreferenziellen Trainings der KI

Die Vermeidung der übermäßigen Verwendung von KI-generierten Inhalten beim Training zukünftiger Modelle ist entscheidend, um die Rückkopplungsschleife zu verhindern, die zum Zusammenbruch des Modells führt. Indem sie das selbstreferenzielle Training einschränken, können Unternehmen die Qualität und Vielfalt ihrer KI-Modelle erhalten.

• Der Ansatz von Aquant: Wir vermeiden es, unsere Modelle anhand von KI-Ergebnissen zu trainieren, und greifen stattdessen auf synthetische Daten zurück, wenn diese fehlen oder nicht vorhanden sind. Dieser Ansatz stellt sicher, dass sich unsere KI-Modelle im Laufe der Zeit nicht verschlechtern.

Der Ansatz von Aquant bei der KI-Entwicklung ist ein Beispiel dafür, wie sich die Risiken eines Modellkollapses vermeiden lassen. Durch die Nutzung hochwertiger Daten von Fachleuten, die sorgfältige Kuratierung der Daten, um nur das Notwendige und Relevante zu erfassen, und die Entwicklung branchenspezifischer NLPs stellt Aquant sicher, dass seine KI-Modelle präzise, umsetzbare Erkenntnisse liefern, die auf die besonderen Anforderungen der Dienstleistungsbranche zugeschnitten sind.

In einer Zeit, in der das Risiko eines Zusammenbruchs von KI-Modellen droht, positioniert sich Aquant dank seines Engagements für Qualität, Relevanz und branchenspezifisches Fachwissen als führendes Unternehmen bei der Entwicklung robuster, zuverlässiger KI-Systeme, die den Test der Zeit überstehen.

Über den Autor

Oded SagieVP für Produkt und F&E, Aquant

Oded ist VP of Product and R&D bei Aquant. Seine Leidenschaft für Benutzererfahrung, Technologie und Technik leitet seine Forschungs- und Entwicklungsteams und das Produktdesign. Mit einer klaren Vision für zukünftige Produkte und Spitzentechnologien widmet sich Oded der Bereitstellung überzeugender Erlebnisse, die mit der Mission von Aquant übereinstimmen.