Beitrag von BigData-Insider

Fachartikel meiner Kollegin Claudia zum Thema "Erklärbarkeit bei KI". Es geht um die Frage, wie man die "Blackbox" Künstliche Intelligenz erklärbar und somit transparent machen kann. Die Inhalte sind interessant! 

Während die generative KI und die darunter liegenden Large Language Modelle (LLM) lediglich anhand von Wahrscheinlichkeitsrechnungen auf das nächstlogische Wort referenziert, geht die explorative KI einen deutlichen Schritt weiter. Explainable AI (XAI) beschreibt die Herausforderung, dass Menschen verstehen, wieso ein Algorithmus der künstlichen Intelligenz eine Entscheidung trifft.  XAI beschreibt somit also die Frage nach der Erklärbarkeit von künstlicher Intelligenz. Die Grundlage von XAI ist somit die Frage, wie die KI zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Wie man eine KI nachvollziehbar macht, hängt sehr stark davon ab, wofür sie eingesetzt wird. Geht es beispielsweise um automatisierte bürokratische Vorgänge, kann eine Explainable AI sich sehr einfach auf einzelne Posten beziehen. Bei der Nichtbewilligung eines Antrages kann sie beispielsweise bestimmte Angaben nennen und mit statistischen Bezügen begründen. Viel schwieriger ist die Erklärbarkeit aber dann, wenn eine KI moralische Entscheidungen zu treffen hat. Das wäre beim autonomen Fahren im schlimmsten Fall die Entscheidung, wer bei einem nahezu unausweichlichen Unfall sterben müsste. Schon gerichtlich ist dann eine Explainable AI wichtig, die ihre Analyse und Entscheidungsfindung möglichst nachvollziehbar dokumentiert. Beweisbilder gibt es ohnehin, aber trotzdem ist es wichtig wie die KI bestimmte Parameter wie die Größe von Menschengruppen, Alter, Familienstand und andere Faktoren in der Entscheidungsfindung berücksichtigt. Was auf den ersten Blick angsteinflößend wirkt, kann in Zukunft aber zu einem digitalen Turbo-Booster werden. Langwierige Verwaltungsangelegenheiten oder Gerichtsverfahren können mithilfe von XAI revolutioniert werden, etwa wenn XAI tausende von Präzedenzfälle in Sekundenschnelle durchsucht und dem Richter für die Urteilsfindung wertvolle Argumentationshilfen liefert.   Lesen Sie im meinem neuen Blog Beitrag, wie Explainable AI Vertrauen schafft und in unserer Arbeitswelt ganz neue Entwicklungen ermöglicht. https://lnkd.in/eUbHCw3w

❓❓❓Alle reden davon, alle sind davon fasziniert, alle (mehr oder weniger) davon begeistert – und viele stellen die Frage (wenn auch meist nicht unbedingt öffentlich, weil peinlich): Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz? Was bitteschön ist eine generative KI und was eine schwache? Und welche Variante eignet sich für den industriellen Einsatz? 🤕 💡Antworten liefert unser aktueller Definitionsartikel: Was ist eine KI? Nach dem Lesen braucht man sich nicht mehr unauffällig verdrücken, wird man gefragt: Was bitteschön ist eine statische KI?!? 💪 https://lnkd.in/eUGujAHf

KI ist nicht neu Aktuell gibt es einen großen Hype um „künstliche Intelligenz“ oder kurz KI. Es wird über die Möglichkeiten von KI diskutiert, aber auch über Verlust von Arbeitsplätzen, Verschwinden von ganzen Branchen und Gefahren für die Sicherheit von persönlichen Daten.    Doch künstliche Intelligenz ist gar nicht neu, es gibt sie schon viele Jahre. Man erinnere sich an die ersten Schachcomputer, die noch von Menschen besiegt werden konnten, dann aber immer besser wurden. In den Anfängen dachte man, dass wir Algorithmen mit menschlicher Intelligenz entdecken würden. Es stellte sich jedoch heraus, dass die Lösung jeder Aufgabe viel aufwändiger war, als man gehofft hatte. Dann kam die Idee, künstliche Intelligenz in Lernprogrammen einzusetzen, z.B. beim Sprachenlernen. Es entstand das vielversprechende Konzept des „Deep Learning“. Beim Deep Learning wird nicht für jedes Problem ein neuer Algorithmus von Hand programmiert, sondern es werden sogenannte Architekturen entwickelt, die sich auf der Grundlage der ihnen zugeführten Daten in eine Vielzahl von Algorithmen verwandeln können. Mit Deep Learning können Muster leicht erkannt werden, weshalb es hervorragende Ergebnisse bei der Erkennung von Objekten in Bildern, der maschinellen Übersetzung und der Spracherkennung erzielt hat. Mehr Details unter https://lnkd.in/eufRX8aQ

Das Grok-Modell spielt eine Schlüsselrolle in der erklärbaren künstlichen Intelligenz (xAI). Trotz seines Potenzials ist seine Entwicklung mit Herausforderungen und Kontroversen verbunden. Die Erforschung der Möglichkeiten und Grenzen des Grok-Modells ist entscheidend, um sein volles Potenzial auszuschöpfen. Die Zukunft der xAI hängt von der Bewältigung dieser Herausforderungen und der Nutzung der einzigartigen Fähigkeiten des Grok-Modells ab, um die Entwicklung der KI voranzutreiben. xAI und Grok verstehen Um xAI und das Grok-Modell zu verstehen, ist es notwendig, sich eingehend mit ihren Kernfunktionen zu befassen. Zu den Vorteilen von xAI gehören die Unterstützung von Funktionsaufrufen und die Anbindung an externe Werkzeuge wie Datenbanken, die ich der Einfachheit halber als „externe Datenschnittstellen“ bezeichne. Die Fähigkeiten von Grok, wie z.B. das Zusammenfassen von Nachrichten und Trendereignissen, zeigen das Potenzial der Technologie, wertvolle Erkenntnisse zu liefern. Ein bemerkenswertes Merkmal des Grok-Modells ist seine Fähigkeit, unkonventionelle Anfragen zu verarbeiten, was ich als „anomale Frageverarbeitung“ bezeichne. Dadurch kann es auf ungewöhnliche Fragen in einer Weise reagieren, die andere Modelle nicht leisten können. Überwindung von Herausforderungen und Kontroversen Um die xAI- und Grok-Modelle zu verfeinern, müssen ihre Grenzen berücksichtigt werden. Das Feedback der Nutzer ist in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung, damit das Modell aus seinen Fehlern lernen und seine Fähigkeiten verbessern kann. Eine effektive Datenintegration ist ebenfalls notwendig, um die Leistung zu verbessern. Um xAI als führendes Unternehmen im Bereich der KI zu etablieren, ist eine gut geplante Wettbewerbsstrategie unerlässlich, insbesondere angesichts der Konkurrenz durch OpenAI und Anthropic. Um die Innovation voranzutreiben, müssen die Herausforderungen direkt angegangen werden. Dazu gehört, die Sprachverarbeitungsfähigkeiten des Modells zu verfeinern und bestehende Probleme zu lösen. Auf diese Weise kann xAI aktuelle Kontroversen überwinden und die Grenzen der Künstlichen Intelligenz weiter verschieben. Zur Klarstellung: „Wettbewerbsstrategie“ bezieht sich auf einen Plan, der es einem Unternehmen ermöglicht, seine Konkurrenten zu übertreffen. In diesem Zusammenhang geht es um die Entwicklung eines umfassenden Ansatzes, der xAI von den etablierten Akteuren im Bereich der KI unterscheidet. Durch die Konzentration auf die Verfeinerung des Grok-Modells und die Beseitigung seiner Einschränkungen kann sich xAI als Branchenführer etablieren. Die Zukunft der Xai-Entwicklung xAI (1) Die zukünftige Entwicklung von Xai hängt von der Weiterentwicklung des Grok-Modells ab, einer Technologie, die sowohl Interesse als auch Kontroversen hervorruft. Um nutzerzentrierte Schnittstellen zu schaffen, die das Potenzial des Modells voll ausschöpfen, muss Xai der

Was genau ist RAG❔ RAG ist ein hybrider Ansatz, der die Stärken von retrieval-basierten und generation-basierten Modellen kombiniert. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie es funktioniert: ✅ Retrieval-Komponente Dieser Teil des Systems durchsucht ein großes Korpus von Dokumenten, um relevante Informationen basierend auf der Eingabeanfrage zu finden. Es stellt sicher, dass das Modell Zugriff auf genaue und aktuelle Informationen hat, was entscheidend für die Erstellung zuverlässiger Antworten ist. ✅ Generation-Komponente Sobald die relevanten Dokumente abgerufen wurden, verwendet die Generation-Komponente diese Informationen, um eine kohärente und kontextuell passende Antwort zu erzeugen. Dieser Schritt nutzt die leistungsstarken Sprachgenerierungsfähigkeiten von Modellen wie GPT-3. Durch die Integration dieser beiden Komponenten verbessert RAG die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte erheblich. Der Retrieval-Schritt verankert den Generierungsprozess in faktischen Daten und reduziert somit die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen. #rag #ai #llm #generativeai

KI-Verständnis und Erwartungsmanagement In der aktuellen Debatte über Künstliche Intelligenz (KI) steht eine zentrale Hypothese im Raum: Wir befinden uns noch im Tal der "Erkenntnis über die tatsächlichen Möglichkeiten der KI im Geschäftsleben" und weder am "Gipfel der überzogenen Erwartungen” noch im “Tal der Enttäuschungen”. Die weit verbreitete Enttäuschung basiert oft auf falschen Erwartungshaltungen. Diese wiederum resultieren aus einem Mangel an fundiertem Wissen und unrealistischen Annahmen. Daher ist es unerlässlich, unsere Kenntnisse über KI zu erweitern und unsere Erwartungen an die Möglichkeiten und Implikationen der KI-Integration richtig zu managen. Im ersten Schritt müssen wir uns intensiv mit dem Thema KI auseinandersetzen und verstehen, was die verschiedenen Begriffe - KI, Generative KI, GPT, LLM, usw. - bedeuten. Wie funktioniert ein GPT-Modell, was kann es leisten und was nicht? Und vor allem: Wie interagiere ich effektiv - also wie prompte ich - mit der KI? Es kann durchaus herausfordernd sein, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben, da ständig neue KI-Modelle, Tools und Use-Cases auf den Markt kommen, und das in einer Geschwindigkeit, die wir bisher nicht kannten. Diese neue "KI-Geschwindigkeit" entspricht oft nicht den traditionellen Erwartungen von Unternehmen an die Dauer von Projekten. Während früher allein die Konzeptionsphase eines Projekts mehrere Monate in Anspruch nahm, kann ein KI-Projekt heutzutage in wenigen Monaten oder gar Wochen vollständig abgeschlossen sein. Diese Diskrepanz zwischen Erwartungshaltungen und tatsächlicher Umsetzungsgeschwindigkeit kann eine wesentliche Ursache für die verbreitete Enttäuschung sein. Also, was nun? Wie sollten Unternehmen vorgehen? Zunächst einmal ist es entscheidend, sich intensiv mit dem Thema KI zu befassen und zu verstehen, was genau dahintersteckt. Die "Black-Box" der KI mit all ihren Facetten – Generative KI, GPT, LLM, Prompting usw. – muss entmystifiziert werden, um die Chancen und Grenzen klar erkennen zu können. Dabei könnte sich die vermeintliche "Black-Box" als eine Art Pandora-Box herausstellen: Wer einmal in die KI-Welt eingetaucht ist, wird kaum noch zu alten Ansichten und Glaubenssätzen zurückkehren wollen. Es ist essenziell, das Wissen über KI kontinuierlich zu erweitern und die eigene Erwartungshaltung anzupassen. Dies bedeutet, nicht nur die technologischen Möglichkeiten zu verstehen, sondern auch die praktischen Anwendungsfälle und die Geschwindigkeit der Entwicklung zu berücksichtigen. Unternehmen, die diese Erkenntnisse nutzen und ihre Strategien entsprechend anpassen, werden in der Lage sein, die Vorteile der KI vollständig auszuschöpfen und ihre Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit signifikant zu steigern. Teilen Sie Ihre Erfahrungen und Ansichten zu diesem Thema und lassen Sie uns von Ihrer Erfahrung profitieren und gemeinsam die Möglichkeiten der KI erforschen. #TechThemaDerWoche #LinkedInNewsDACH

Kommentar an die Think2Move-Community: Wie sieht die Kurve für die Steigerung der Kreativen Intelligenz aus? Die Künstliche Intelligenz kann man offensichtlich messen. Wieviel intelligenter ist die Menschheit im Vergleichszeitraum über 80 Jahre geworden. Werden Menschen intelligenter, wenn sie ständig auf Ihr Smart phone, i-Pad oder den PC schauen. Werden Menschen den Weg zu sich selbst digital schneller oder eher gar nicht finden? Wir können jetzt starten, mit der „Erfolgsphysik“ unsere „Kreative Intelligenz“ zu steigern. Das nur wenige Menschen mitmachen ist klar, denn der Weg ist anstrengend. In einer Gesellschaft, die immer bequemer werden will, passt die Anstrengung nicht in den Mainstream. Prima, ich freue mich darauf. Wer noch?

Spannende Entwicklung! 📈 66% von euch nutzen bereits KI im eigenen Unternehmen. Dabei setzen 48% auf eine eigene Regulierung und 18% nutzen KI ohne Regelungen. Der geplante europäische #AIAct zur Nutzung und Sicherheit von #KI spielt dabei jedoch nur eine untergeordnete Rolle. Dies ergab kürzlich eine LinkedIn-Umfrage (https://bit.ly/4bx67oi) hier auf unserem Kanal.📝 Was beim Einsatz von KI zu beachten ist, lest Ihr im aktuellen Blog von Ana Miola: „Sind Sie bereit für KI?“ https://bit.ly/3uBh2g9 #AI #KI #AIAct #KünstlicheIntelligenz

Besser früher vorsorgen als später nachbessern: Um die Möglichkeiten von generativer KI nachhaltig erfolgreich zu nutzen, sollten sich Unternehmen schon jetzt auf die juristischen Rahmenbedingungen – v. a. auf den künftigen EU AI Act – vorbereiten.