KI für alle nutzbar machen

Weniger als ein Jahr, nachdem die neueste Version von ChatGPT auf die Welt losgelassen wurde, ist das explosive Wachstum bei der Nutzung von generativen KI-Tools und grundlegenden maschinellen Lernmodellen ungebremst.

Eine McKinsey Global Survey, die diesen Monat veröffentlicht wurde, ergab, dass ein Drittel der befragten Unternehmen generative KI bereits regelmässig in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzt. Mehr als ein Viertel der Befragten aus Unternehmen, die KI einsetzen, gaben an, dass generative KI bereits auf der Tagesordnung ihrer Vorstände steht, und 40 Prozent sagten, dass ihre Unternehmen aufgrund der jüngsten Entwicklungen in dieser Technologie ihre Investitionen in KI insgesamt erhöhen werden.

Trotz des rasanten Fortschritts ist unklar, ob diese bahnbrechende Technologie unsere Gesellschaft zum Besseren verändern wird oder ernsthafte Risiken birgt – oder beides. Man kann argumentieren, dass der Wandel der letzten Jahrzehnte zur heutigen digitalen Welt einige wenige Unternehmer und Investoren sehr reich und einflussreich gemacht hat, ohne dass die Mehrheit wirklich davon profitiert hat.

Heute fand an der EPFL eine Sonderveranstaltung der Applied Machine Learning Days zum Thema Generative KI, Large Language und andere Basismodelle statt, an der einige der weltweit führenden Forschenden und Branchengestaltenden auf diesem Gebiet teilnahmen. Die Referierenden diskutierten über die neuesten Forschungsinnovationen sowie über Risiken und Lösungen auf politischer und gesellschaftlicher Ebene.

Antoine Bosselut, Assistenzprofessor an der EPFL und Leiter des Labors für natürliche Sprachverarbeitung an der Fakultät für Computer- und Kommunikationswissenschaften, ist einer der Hauptorganisatoren der Veranstaltung und sagt, es sei wichtig, dass die Entwicklung der generativen KI stärker kontrolliert wird als bei früheren Technologien.

«Die immense Leistungsfähigkeit der generativen KI und anderer Basismodelle bedeutet, dass wir die Art und Weise, wie wir mit der Welt um uns herum umgehen, in vielerlei Hinsicht neu definieren müssen. Diese Technologie hat ein enormes Potenzial, der Gesellschaft in Bereichen wie der Entwicklung neuartiger Medikamente und interaktiver Nachhilfe zu nutzen, aber es gibt auch Risiken, die von Anfang an berücksichtigt werden müssen. Sie ist bei weitem nicht perfekt, und wir müssen sicherstellen, dass die Einführung der generativen KI transparent und demokratisch ist», erklärte er.

Ein drohendes Risiko ist das Potenzial der generativen KI, Millionen von Menschen arbeitslos zu machen. Einer der Redner des Vormittags, Daniel Rock, Assistenzprofessor an der University of Pennsylvania, erforscht die wirtschaftlichen Auswirkungen digitaler Technologien mit besonderem Schwerpunkt auf der Wirtschaft der künstlichen Intelligenz.

Er sagte auf der Konferenz, dass es zwar schwierig ist, genau zu wissen, wie grosse Sprachmodelle wie ChatGPT die Zukunft der Arbeit verändern werden, dass es aber bereits Möglichkeiten gibt, ihr Potenzial zu messen: «Unsere Forschung hat ergeben, dass es zwei Arten von Rollen gibt, die am stärksten von Veränderungen betroffen sein werden. Die erste mag offensichtlich erscheinen – quantitative Wissensarbeitende wie Mathematikfachleute, Softwareentwicklende und andere einfache Bürotätigkeiten. Aber interessanterweise ist das Neue an der generativen KI, dass gerade die am höchsten bezahlten Tätigkeiten am stärksten betroffen sind. Fachwissen, wie wir es kennen, wird sich also wahrscheinlich ändern. Die Berufe mit den höchsten Einstiegshürden, die am intensivsten ausgebildet sind und am höchsten bewertet werden, wie Ärzte, Anwälte und Apotheker, sind viel stärker gefährdet, und ich denke, das ist es, was eine Menge Ängste hervorruft, denn dort, wo wir wirklich grosse Investitionen in Humankapital getätigt haben, sind die Berufe, bei denen wir anfangen werden, ein grosses Risiko zu sehen.»

Ein weiterer Redner an diesem Morgen war Dragoș Tudorache, Mitglied des Europäischen Parlaments und Vizepräsident der Renew Europe Group.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU wird durch das KI-Gesetz geregelt, das erste umfassende KI-Gesetz der Welt , das sicherstellen soll, dass die Entwicklung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz unter anderem in den Bereichen Gesundheitswesen, Verkehr, Fertigung und nachhaltige Energie Vorteile bringt. Die neuen Vorschriften legen Verpflichtungen für Anbieter und Nutzer fest, die sich nach dem Grad des von der künstlichen Intelligenz ausgehenden Risikos richten und in die Kategorien «inakzeptabel», «hoch» und «begrenzt» eingeteilt werden.

«Im Sommer 2022 hatten wir bereits beschlossen, dass wir in der Gesetzgebung etwas zu Gründungsmodellen sagen würden, da es klar ist, dass sie die Art und Weise, wie unsere Gesellschaften funktionieren, untergraben. Erstens stellen diese Modelle das Monopol in Frage, das wir als Menschen auf die Schöpfung haben, und das ist eine grundlegende psychologische Veränderung. Zweitens geht es um Wahrheit und Vertrauen, denn diese Modelle verändern die Art und Weise, wie wir Wissen erwerben. Lügner und Lügen gab es schon immer, aber in Bezug auf Umfang und Intensität sind diese Modelle mit nichts anderem zu vergleichen. Hinzu kommt die Geopolitik, und die Verantwortlichen fragen sich, ob es nicht Parallelen zur Atomenergie gibt und ob wir einen globalen Regulierungsrahmen brauchen, der auf einem gemeinsamen Verständnis von Regeln und Risiken beruht», so Dragos auf der Konferenz.

Trotz der potenziellen Risiken der generativen KI revolutioniert sie bereits einige Sektoren, wie etwa das Gesundheitswesen, auf positive Weise. Ein Beispiel dafür sind klinische Prognosemodelle, die Ärzten und Verwaltungsangestellten bei der Entscheidungsfindung helfen können.

Kyunghyun Cho, ausserordentlicher Professor für Informatik und Datenwissenschaft an der New York University, hat gerade eine Studie durchgeführt, die die jüngsten Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um ein grosses Sprachmodell für medizinische Sprache (NYUTron) zu trainieren und es anschließend für eine breite Palette klinischer und operativer Vorhersageaufgaben zu optimieren.

«Bestehende strukturierte datenbasierte klinische Vorhersagemodelle sind in der täglichen Praxis aufgrund der Komplexität der Datenverarbeitung, der Modellentwicklung und des Einsatzes nur begrenzt einsetzbar. In unserer Studie wurden unstrukturierte klinische Notizen aus der elektronischen Patientenakte verwendet, um das Training klinischer Sprachmodelle zu ermöglichen, und es zeigte sich eine Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Modellen, was das Potenzial dieses Ansatzes verdeutlicht.»

«Angesichts der Tatsache, wie allgegenwärtig künstliche Intelligenz in den kommenden Jahrzehnten in unserem Leben sein wird, müssen wir sicherstellen, dass generative KI und Basismodelle auf eine Weise entwickelt werden, die potenzielle Risiken minimiert», sagte EPFL-Professorin Maria Brbic, eine weitere Organisatorin der Konferenz und Leiterin des Labors für maschinelles Lernen für biomedizinische Entdeckungen.

«Wir stehen erst am Anfang dieser Reise. Wir wissen noch nicht, was diese Technologien alles können, aber auch, wie sie versagen und welche Fehler sie machen könnten. Wir müssen also proaktiv dafür sorgen, dass generative Technologien der künstlichen Intelligenz der Gesellschaft keinen Schaden zufügen. Um dies zu erreichen, muss jeder in die Diskussion einbezogen werden. Veranstaltungen wie diese sind ein Anfang», schloss sie.

Die EPFL arbeitet weiter an diesem Thema, und mehr als ein Dutzend Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler tragen zur Forschung bei, um sicherzustellen, dass die Auswirkungen der generativen KI auf die Gesellschaft positiv sind. Die Applied Machine Learning Days (AMLD), die von Professor Marcel Salathe, Leiter des Digital Epidemiology Lab, gegründet wurden, befassen sich ebenfalls mit diesen Themen. Merken Sie sich den Termin für die nächste Ausgabe der Applied Machine Learning Days 2024 vor, die vom 23. bis 26. März im Swiss Tech Convention Center der EPFL stattfindet.