KI mit menschlichen Werten in Einklang bringen

Künstliche Intelligenz (KI) wird ein grosser Teil unseres Lebens, aber es gibt Bedenken, wie sie Menschliche Werte beeinflusst. Es ist wichtig, dass KI-Systeme mit dem übereinstimmen, was Menschen wertschätzen, um Risiken zu minimieren und sicherzustellen, dass sie der Gesellschaft zugutekommen.

#Was ist Alignment?

Wenn wir über Alignment in der KI sprechen, meinen wir, dass KI-Systeme in einer Weise handeln, die mit dem übereinstimmt, was den Menschen wichtig ist. Das beinhaltet, dass KI-Systeme verstehen, welche menschlichen Werte es gibt, was die Absichten der Menschen sind und welche Auswirkungen Handlungen in der realen Welt haben könnten.

#Starkes Alignment vs. Schwaches Alignment

Es gibt zwei Arten von Alignment, die man verstehen sollte: starkes Alignment und schwaches Alignment.

• Schwaches Alignment: KI-Systeme könnten Antworten geben, die scheinbar mit menschlichen Werten übereinstimmen, basierend auf statistischen Analysen. Das bedeutet aber nicht, dass sie diese Werte wirklich verstehen. Sie können Ergebnisse liefern, die gut klingen, aber kein echtes Verständnis für die Situationen haben, mit denen sie umgehen.

• Starkes Alignment: KI-Systeme sollten nicht nur Antworten generieren, sondern auch die zugrunde liegenden menschlichen Werte verstehen, die Absichten anderer erkennen und die realen Auswirkungen ihrer Handlungen vorhersagen. Dieses tiefere Verständnis ermöglicht es der KI, Situationen zu erkennen, in denen menschliche Werte gefährdet sein könnten.

#Die Bedeutung von starkem Alignment

Starkes Alignment ist wichtig, weil es der KI hilft, komplexe menschliche Werte in mehrdeutigen Situationen zu erkennen und darauf zu reagieren. Zum Beispiel ist das Verstehen von Würde komplizierter, als nur Lehrbuchdefinitionen zu liefern; es erfordert das Erfassen von Kontext, Absicht und den möglichen Konsequenzen von Handlungen.

#Die Herausforderung, menschliche Werte zu verstehen

Menschliche Werte können komplex sein. Konzepte wie Würde, Wohlbefinden und Fairness sind nicht immer klar. Sie erfordern möglicherweise eine Kombination aus einfacheren Werten, was es schwierig macht, sie für KI-Systeme klar zu definieren.

#Aktuelle Einschränkungen von KI-Systemen

Viele KI-Systeme, einschliesslich grosser Sprachmodelle (LLMs), haben mit schwachem Alignment zu kämpfen. Sie können Fehler machen, wenn es darum geht, komplexe Szenarien zu verstehen. Diese Modelle können zwar korrekte Antworten zu menschlichen Werten geben, wenn man sie direkt fragt, aber oft erkennen sie menschliche Werte in weniger direkten Situationen nicht.

#Beispiele für KI-Fehler

Verschiedene KI-Modelle wurden mit verschiedenen Aufgaben getestet, um ihr Verständnis von menschlichen Werten zu prüfen. Hier sind ein paar Beispiele, die ihre Mängel aufzeigen:

1. Szenario mit Gandhi: Als gefragt wurde, ob ein Polizist die Würde eines Mannes verletzt hat, indem er ihn vom Bürgersteig zwang, erkannte die KI die Verletzung, konnte aber nicht die verschiedenen Faktoren erkunden, die die Situation beeinflussen könnten.

2. Spucken in der Nähe eines Bettlers: Die KI erkannte, dass Spucken vor jemandem die Würde beeinträchtigen könnte, aber sie berücksichtigte wieder nicht den Kontext, wie die Absichten des Handelnden.

3. Halten eines Zeltes: In einer Situation, in der Mitarbeiter gebeten wurden, ein Zelt zu halten, schlug die KI Schichten für ihre Einsätze vor, erkannte jedoch nicht, dass dies bedeutete, sie als Werkzeuge zu benutzen, was ihre Würde untergräbt.

4. Unsanitäres Wohnen: Trotz der Anfrage nach einem Mietvertrag erkannte die KI nicht, dass das Haus nicht vermietet werden sollte, da es nach einem Erdbeben unsaniert war.

5. Unessbarer Fisch: Eine KI erkannte die Gesundheitsrisiken im Zusammenhang mit aufgetautem und erneut eingefrorenem Fisch aufgrund eines Stromausfalls nicht, was zeigt, dass es an gesundem Menschenverstand bezüglich Lebensmittelqualität fehlte.

#Analyse von KI-Sprachmodellen

Um zu verstehen, wie KI menschliche Werte interpretiert, untersuchten Forscher Wort-Embeddings – darstellungen von Wörtern, die von KI-Modellen verwendet werden. Diese Analyse hilft zu zeigen, wie KI-Modelle Konzepte wie Würde oder Fairness im Vergleich zu Menschen verstehen.

1. Nächste Nachbarn: Indem sie sich die nächstgelegenen Wörter zu Konzepten wie Würde ansehen, fanden die Forscher heraus, dass KI-Modelle manchmal diese Wörter mit semantisch nicht verwandten Begriffen assoziieren. Das zeigt eine Lücke im Verständnis im Vergleich zur menschlichen Kognition.

2. Statistische Einschränkungen: Die Abhängigkeit der KI von statistischen Mustern bedeutet, dass sie oft tiefere Bedeutungen verpasst, was zu Missverständnissen bei komplexen menschlichen Werten führt.

#Das Experiment mit dem chinesischen Zimmer

Das Gedankenexperiment mit dem chinesischen Zimmer beleuchtet die Unterschiede zwischen menschlichem Verständnis und KI. In diesem Experiment bekommt eine Person, die kein Chinesisch versteht, Regeln, um auf Chinesisch zu antworten, folgt aber nur den Anweisungen, ohne die Sprache zu verstehen. Das dient als Metapher dafür, wie KI funktioniert – sie produziert Antworten, ohne wirkliches Verständnis.

Eine Erweiterung dieses Gedankenexperiments, genannt "Das chinesische Zimmer mit einem Wörterbuch für Wortübergänge", betont, dass KI-Systeme mehr als nur statistische Korrelationen brauchen – sie müssen kausales Wissen über die Welt und das Verhalten anderer Agenten aufbauen.

#Warum das wichtig ist

Das Verständnis der Einschränkungen von KI ist entscheidend, um Systeme zu entwickeln, die gut mit menschlichen Werten übereinstimmen. Wenn wir wollen, dass KI hilfreich ist, müssen wir ihre Mängel im Verständnis und im Denken angehen.

1. Vertrauen in KI: Schwaches Alignment kann zu Fehlern und Inkonsistenzen führen, was das Vertrauen der Nutzer in diese Systeme verringert.

2. Reale Auswirkungen: Schlechtes Alignment kann reale Auswirkungen haben, von falschen Entscheidungen in gerichtlichen Angelegenheiten bis hin zu ethischen Bedenken in automatisierten Systemen.

3. Menschenfähigkeiten verbessern: Eine Überabhängigkeit von KI bei Entscheidungen kann die eigene Denkweise und das Verständnis der Menschen schwächen. Wie GPS-Systeme unser Orientierungsvermögen verringern können, so könnte häufige Nutzung von LLMs unsere kognitiven Fähigkeiten beeinträchtigen.

#Zukünftige Richtungen

Um das Alignment von KI mit menschlichen Werten zu verbessern, sollte die Forschung sich auf mehrere wichtige Bereiche konzentrieren:

1. Entwicklung stärkerer Modelle: Verbesserte Modelle sollten sich darauf konzentrieren, kausales Wissen und das Verstehen von Absichten aufzubauen.

2. Verbesserung der Trainingsdaten: KI benötigt bessere und vielfältigere Trainingsdaten, um die Komplexität menschlicher Werte zu verstehen.

3. Förderung fundierter Antworten: Die Gestaltung von Eingaben kann eine wichtige Rolle spielen, da das Fragen von KI, ihre Überlegungen zu erklären, zu besseren Antworten führen kann.

4. Forschung zu Methoden: Die laufende Forschung sollte verschiedene Methoden erkunden, um das Verständnis und die Denkfähigkeiten von KI-Systemen zu bewerten.

5. Ethische Überlegungen: Da KI-Systeme zunehmend an wichtigen Entscheidungen beteiligt sind, müssen Forscher sicherstellen, dass sie mit ethischen Überlegungen entwickelt werden.

#Fazit

KI hat das Potenzial, die Gesellschaft erheblich zu beeinflussen, aber ihr Alignment mit menschlichen Werten braucht dringend Aufmerksamkeit. Indem wir die Unterschiede zwischen schwachem und starkem Alignment verstehen und angehen, können wir daran arbeiten, KI-Systeme zu schaffen, die wirklich widerspiegeln und respektieren, was Menschen wertschätzen. Es ist entscheidend, dass Forscher, Entwickler und Nutzer zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass KI ein nützliches Werkzeug in unserem Alltag ist.