Die negativen Auswirkungen von KI vorhersagen

Es ist echt schwierig, die negativen Auswirkungen neuer Künstlicher Intelligenz (KI) Technologien vorherzusehen, besonders am Anfang ihrer Entwicklung. Eine nützliche Methode, um dieses Problem anzugehen, ist die Nutzung von grossen Sprachmodellen (LLMs), um diese Auswirkungen vorherzusagen. Auch wenn sich LLMs mit der Zeit verbessert haben und es verschiedene Metriken gibt, um Vorurteile in ihren Ergebnissen zu messen, bleibt unklar, wie effektiv sie potenzielle negative Effekte von KI vorhersagen können.

Um das anzugehen, können wir die Nachrichtenmedien als wichtige Informationsquelle betrachten, die ein breites Spektrum an Meinungen zu neuen Technologien bietet. Durch die Analyse zahlreicher Artikel aus verschiedenen Nachrichtenquellen weltweit können wir eine Liste erstellen, die verschiedene Auswirkungen von KI kategorisiert. Diese Liste kann als Referenzpunkt dienen, um zu sehen, wie gut LLMs darin sind, diese negativen Auswirkungen vorherzusagen.

In unserer Studie untersuchen wir tausende von Nachrichtenartikeln, um eine Liste mit zehn Kategorien negativer Auswirkungen, die mit KI verbunden sind, zu erstellen. Dann bewerten wir, wie gut LLMs, einschliesslich GPT-4 und anderer spezifischer Modelle, darin sind, diese Auswirkungen vorherzusagen. Wir bewerten die LLMs basierend auf ihrer Fähigkeit, kohärente, relevante und realistische Vorhersagen über potenzielle negative Ergebnisse von KI-Technologien zu generieren.

#Warum negative KI-Auswirkungen voraussehen?

KI-Technologien haben das Potenzial, der Gesellschaft und Einzelpersonen zu schaden. Diese Gefahren frühzeitig im Designprozess zu erkennen, kann helfen, negative Ergebnisse zu reduzieren. Antizipative Ansätze ermöglichen es uns, potenzielle Risiken und Folgen von KI zu identifizieren und die Beteiligten zu ermutigen, Verantwortung zu übernehmen, um negative Ergebnisse zu verhindern. Allerdings ist das kompliziert, da KI-Technologien eng mit menschlichem Verhalten und Politik verflochten sind.

Um die Auswirkungen von KI effektiv vorherzusagen, ist es wichtig, den gesamten Entwicklungszyklus eines KI-Systems zu verstehen, einschliesslich Design, Training und Implementierung. Zudem ist ein klarer Mechanismus notwendig, um ein breites Spektrum möglicher Konsequenzen vorherzusehen und die Unsicherheit über unbeabsichtigte Auswirkungen von KI auf Menschen und Institutionen zu verringern.

Die meisten Versuche, die Risiken von KI vorherzusagen, basieren auf Expertenmeinungen. Dennoch könnten Experten Vorurteile haben, die den Vorhersageprozess verzerren. Deshalb haben Forscher überlegt, LLMs als eine Möglichkeit zu nutzen, um das Spektrum der potenziellen negativen Auswirkungen, die bei der Entwicklung von KI-Technologien berücksichtigt werden, zu erweitern, trotz der Bedenken über die in den Trainingsdaten reflektierten Vorurteile.

#Wie passen LLMs rein?

In dieser Studie untersuchen wir, wie LLMs bei der Vorhersage negativer Auswirkungen von KI helfen können. Unsere erste Aufgabe ist es, ein Modell zu nutzen, um eine Basisliste möglicher negativer Auswirkungen basierend auf einer vielfältigen Sammlung von Nachrichtenartikeln zu erstellen. Auch wenn Nachrichtenmedien ihre Vorurteile haben, repräsentieren sie gesellschaftliche Bedenken bezüglich KI-Technologien.

Nachdem wir die Basis erstellt haben, testen wir mehrere LLMs, um zu sehen, wie gut sie negative Auswirkungen basierend auf den Beschreibungen in unserem Datensatz vorhersagen können. Wir konzentrieren uns auf die Qualität und Vielfalt der von verschiedenen Modellen generierten Auswirkungen, einschliesslich instruktionsbasierter LLMs wie GPT-4 und anderen, die für spezifische Aufgaben feinjustiert wurden.

Um die Leistung der Modelle zu analysieren, kategorisieren wir ihre Ausgaben gemäss der zuvor erstellten Basis und bewerten sie nach verschiedenen Kriterien. Durch den Vergleich von Vorhersagen aus sowohl instruktionsbasierten Modellen als auch feinjustierten Versionen können wir die Stärken und Schwächen dieser LLMs bei der Vorhersage von KI-bezogenen Auswirkungen besser verstehen.

#Aufbau einer Taxonomie negativer Auswirkungen

Um unser Datenset zu erstellen, haben wir zunächst eine Liste von Schlüsselwörtern zusammengestellt, die mit KI-Technologien verbunden sind. Wir haben eine grosse Anzahl von Artikeln aus seriösen Nachrichtenquellen abgerufen, die sich auf KI und ihre potenziellen negativen Auswirkungen konzentrierten. Dieser Prozess führte zu tausenden von Artikeln, aus denen wir diejenigen herausfilterten, die speziell negative Effekte erwähnten.

Aus diesem kuratierten Set von Artikeln haben wir zahlreiche Fälle negativer Auswirkungen, die mit KI verbunden sind, identifiziert und sie in Cluster gruppiert. Jeder Cluster spiegelt ein gemeinsames Thema oder eine Art negativer Wirkung wider, die in den Artikeln beschrieben wird. Mithilfe fortgeschrittener NLP-Techniken haben wir diese Cluster weiter eingegrenzt und kategorisiert, um eine umfassende Taxonomie zu entwickeln.

Die von uns erstellte Taxonomie besteht aus zehn Kategorien potenzieller negativer Auswirkungen von KI. Diese Kategorien umfassen soziale und ethische Auswirkungen, Wirtschaftliche Auswirkungen, Datenschutzfragen, Sicherheitsbedenken, mögliche Schäden durch KI, KI-Überwachung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit, KI-generierte Inhalte, Sicherheitsprobleme und sonstige Risiken. Diese Taxonomie dient als wertvoller Referenzpunkt, um die Leistung der LLMs bei der Vorhersage von KI-bezogenen negativen Auswirkungen zu bewerten.

#Bewertung der Leistung von LLMs

Mit unserer Taxonomie können wir die Fähigkeiten verschiedener LLMs bei der Vorhersage negativer Auswirkungen von KI testen. Wir bewerten die Ausgaben von sowohl instruktionsbasierten Modellen als auch feinjustierten Modellen anhand unserer etablierten Taxonomie. Dabei konzentrieren wir uns auf Kriterien wie Kohärenz, Struktur, Relevanz und Plausibilität der generierten negativen Auswirkungen.

Kohärenz bezieht sich darauf, ob die Ausgabe des Modells vollständige und verständliche Sätze bildet, während Struktur sich darauf bezieht, wie detailliert und informativ die generierten Auswirkungen sind. Relevanz misst, wie relevant die Vorhersagen zu den Beschreibungen von KI-Technologien sind, die den Modellen bereitgestellt wurden. Schliesslich bewertet die Plausibilität, wie vernünftig die vorhergesagten Auswirkungen erscheinen, basierend auf unserem Verständnis der sozialen und technologischen Kontexte.

Durch die Analyse der Leistung von instruktionsbasierten und feinjustierten Modellen können wir potenzielle Vorurteile in fortgeschrittenen LLMs identifizieren und die Vorteile der Feinjustierung kleinerer Modelle auf vielfältigen Datensätzen wie Nachrichtenmedien hervorheben.

#Ergebnisse: Was wir fanden

Unsere Bewertung zeigt wichtige Erkenntnisse darüber, wie gut LLMs darin sind, die negativen Auswirkungen von KI vorherzusagen. Besonders bemerkenswert ist, dass feinjustierte Modelle ein breiteres Spektrum von Auswirkungen erfassen können im Vergleich zu LLMs ohne Feinjustierung. Die von diesen kleineren, feinjustierten Modellen generierten Ergebnisse stimmen oft näher mit der Vielfalt der in unserer Taxonomie vertretenen Auswirkungen überein.

Zum Beispiel produzieren sowohl instruktionsbasierte als auch feinjustierte Modelle eine Vielzahl negativer Auswirkungen, aber die feinjustierten Modelle zeigen eine grössere Konsistenz über alle Kategorien in unserer Taxonomie. Das deutet darauf hin, dass die Ausrichtung kleinerer Modelle auf ein breites Spektrum von Auswirkungen, wie sie in Nachrichtenmedien zu finden sind, eine bessere Reflexion potenzieller negativer Konsequenzen während der Antizipationsprozesse ermöglicht.

Darüber hinaus stellen wir fest, dass eine beträchtliche Anzahl der von den Modellen, insbesondere den feinjustierten, vorhergesagten Auswirkungen gut mit denen übereinstimmt, die in unserem Nachrichtenmedienbeispiel berichtet wurden. Allerdings zeigten einige instruktionsbasierte Modelle Lücken in ihren Vorhersagen und liessen bestimmte Kategorien von Auswirkungen gänzlich aus.

Zum Beispiel konnten einige instruktionsbasierte Modelle keine Vorhersagen zu KI-Überwachung und Sicherheit generieren, die beide entscheidende Aspekte der gesellschaftlichen Auswirkungen von KI sind. Im Gegensatz dazu behandelten feinjustierte Modelle diese Kategorien effektiv und hoben somit die Bedeutung der Feinjustierung als Strategie zur Verbesserung der Antizipation negativer Auswirkungen von KI hervor.

#Auswirkungen für zukünftige Forschung

Die Ergebnisse unserer Untersuchung deuten darauf hin, dass der Einsatz von LLMs, die auf Daten aus Nachrichtenmedien feinjustiert wurden, das Potenzial hat, die Prozesse zur Antizipation negativer Auswirkungen von aufkommenden Technologien zu verbessern. Indem wir Modelle entwickeln, die ein breites Spektrum an Perspektiven berücksichtigen, können wir Stakeholder, Forscher und Entwickler besser über die potenziellen Risiken von KI-Technologien informieren.

Es ist jedoch wichtig, mit Vorsicht vorzugehen. Eine zu starke Abhängigkeit von diesen Modellen könnte dazu führen, dass das kritische Denken über die Auswirkungen von KI abnimmt, wenn ihre Vorhersagen als endgültig angesehen werden. Vielmehr sollten diese Modelle als unterstützende Werkzeuge betrachtet werden, die zum umfassenderen Prozess der Analyse und des Verständnisses der potenziellen negativen Auswirkungen von KI beitragen.

Darüber hinaus wirft unser Ansatz Überlegungen zu den in den Nachrichtenmedien vorhandenen Vorurteilen auf. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, zu untersuchen, wie unterschiedliche Quellen von Nachrichten und Medienberichterstattung Perspektiven zu KI-Auswirkungen formen können und möglicherweise zu unterschiedlichen Ergebnissen von LLMs führen. So können Forscher potenzielle Vorurteile in KI-Vorhersagetools identifizieren und mildern, um sicherzustellen, dass sie faire und genaue Bewertungen von KI-Technologien liefern.

#Fazit

Die potenziellen negativen Auswirkungen aufkommender Technologien wie KI vorherzusagen, ist eine komplexe Aufgabe. Doch indem wir LLMs nutzen und eine umfassende Taxonomie von KI-Auswirkungen erstellen, die aus Nachrichtenmedien abgeleitet ist, können wir unsere Fähigkeit verbessern, diese Risiken effektiv vorherzusagen. Unsere Studie hebt den Wert der Feinjustierung kleinerer, Open-Source-LLMs mit einer Vielzahl von Eingaben hervor, um ihre antizipatorischen Fähigkeiten zu verbessern.

Indem wir unser Verständnis der gesellschaftlichen Implikationen von KI bereichern, können Entscheidungen der Stakeholder informiert werden, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien zu fördern. Dadurch ebnen wir den Weg für einen durchdachteren und vorsichtigeren Ansatz, um die komplexe Landschaft der Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft zu navigieren. Durch laufende Forschung können wir unser Werkzeug und unsere Methoden kontinuierlich anpassen, um sicherzustellen, dass sie relevant und effektiv in der Antizipation der Folgen technologischer Fortschritte bleiben.