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Im Hirn der KI
Redakteur
Kurator'in für: Volk und Wirtschaft Medien und Gesellschaft Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Leitet das Digital-Team im Wirtschaftsressort der Süddeutschen Zeitung, was nicht heißt, dass er nur Nerd-Kram piqt. Studierte in Erlangen und Portland Politikwissenschaft und Amerikanistik, schrieb in Nürnberg, Berlin, New York und München. Interessiert an allem Politischen. Am Absurden sowieso. Süchtig nach Longreads.
Eine anschauliche Recherche als Deep Dive in einen Trainingsdatensatz für moderne künstliche Intelligenz: Der Open-Source-Datensatz Laion-B, den Fachleute aus Deutschland gebastelt haben, dient KIs wie dem Bildprogramm Stable Diffusion als Trainingsmaterial. Forscher um Kate Crawford haben sich die Abermilliarden Bild-Text-Paare genau angesehen - wie es bei Open Source eben sein sollte. Das im Spiegel-Artikel zusammengefasste Ergebnis samt Grafiken hilft, KI transparent zu machen. Denn mit den Trainingsdaten steht und fällt die Qualität Zuverlässigkeit und Seriosität einer KI. Viele Unternehmen wie Open AI halten ihre Trainingsdaten leider geheim.
Dafür gibt es nun immerhin die Erkenntnisse der LAION-B-Analyse:
- Der Datensatz enthält vor allem Stockfotos und Beiträge von Shopping-Anbietern (vor allem von Shopify)
- Die vielen Shopping-Bilder verzerren den Datensatz - denn auf Werbefotos sind oft mehrere Dinge zu sehen, aber nur eines (das angepriesene Produkt) findet sich im Bildtext wieder.
- Die Menschen hinter den Datensätzen haben viel Macht - sie können durch selbst definierte Qualitäts-Schwellenwerte festlegen, welche Bild-Text-Paare es in den Satz schaffen und welche nicht
- Die schier unfassbare Größe der Datensätze führt in vielen Einzelfällen dazu, dass die Beschreibungen ungenau sind, aber am Ende funktioniert die KI trotzdem: "Die schiere Masse an Trainingsdaten gleicht die Verzerrungen aus."
Quelle: Hakan Tanriverdi, Marcel Rosenbach, Max Heber, Christo Buschek, Patrick Beuth, DER SPIEGEL www.spiegel.de
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