Constitutional AI zielt darauf ab, KI-Modelle an menschlichen Werten auszurichten

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich schnell zu einem wichtigen Bestandteil unseres täglichen Lebens. Sie wird in Werkzeuge integriert, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Personalbeschaffung, Finanzen und öffentliche Sicherheit eingesetzt werden. Mit der Ausweitung dieser Systeme werden auch Bedenken hinsichtlich ihrer Ethik und Zuverlässigkeit laut.

Beispielsweise können KI-Systeme, die ohne Berücksichtigung von Fairness oder Sicherheit entwickelt wurden, manchmal zu Ergebnissen führen, die verzerrt oder unzuverlässig sind. Dies liegt daran, dass viele Modelle noch keine klare Möglichkeit haben, menschliche Werte widerzuspiegeln und sich an ihnen auszurichten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, erforschen Forscher nun einen Ansatz, der als konstitutionelle KI bekannt ist. Vereinfacht ausgedrückt, wird ein schriftlicher Satz von Prinzipien in den Trainingsprozess des Modells eingeführt. Diese Prinzipien helfen dem Modell, sein eigenes Verhalten zu beurteilen, sich weniger auf menschliches Feedback zu verlassen und Antworten sicherer und verständlicher zu machen.

Bisher wurde dieser Ansatz hauptsächlich in Bezug auf Large Language Models (LLMs) verwendet. Die gleiche Struktur könnte jedoch Computer-Vision-Systeme dabei unterstützen, ethische Entscheidungen bei der Analyse visueller Daten zu treffen. 

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie konstitutionelle KI funktioniert, uns Beispiele aus dem wirklichen Leben ansehen und ihre potenziellen Anwendungen in Computer-Vision-Systemen diskutieren.

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Was ist konstitutionelle KI?

Konstitutionelle KI ist eine Modelltrainings-Methode, die das Verhalten von KI-Modellen durch die Bereitstellung eines klaren Satzes ethischer Regeln steuert. Diese Regeln fungieren als Verhaltenskodex. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass das Modell ableitet, was akzeptabel ist, befolgt es einen schriftlichen Satz von Prinzipien, die seine Antworten während des Trainings prägen.

Dieses Konzept wurde von Anthropic eingeführt, einem auf KI-Sicherheit fokussierten Forschungsunternehmen, das die Claude LLM-Familie als eine Methode entwickelt hat, um KI-Systeme bei ihren Entscheidungen selbstüberwachter zu machen. 

Anstatt sich ausschließlich auf menschliches Feedback zu verlassen, lernt das Modell, seine eigenen Antworten auf der Grundlage eines vordefinierten Satzes von Prinzipien zu kritisieren und zu verfeinern. Dieser Ansatz ähnelt einem Rechtssystem, in dem ein Richter vor einer Urteilsfindung eine Verfassung konsultiert.

In diesem Fall ist das Modell sowohl Richter als auch Schüler und verwendet denselben Satz von Regeln, um sein eigenes Verhalten zu überprüfen und zu verfeinern. Dieser Prozess stärkt die Ausrichtung des KI-Modells und unterstützt die Entwicklung sicherer, verantwortungsvoller KI-Systeme.

Wie funktioniert Constitutional AI?

Das Ziel von Constitutional AI ist es, einem KI-Modell beizubringen, wie es sichere und faire Entscheidungen trifft, indem es klare, schriftliche Regeln befolgt. Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wie dieser Prozess funktioniert:

• Definition der Verfassung: Es wird eine schriftliche Liste ethischer Prinzipien erstellt, die das Modell befolgen soll. Die Verfassung umreißt, was die KI vermeiden soll und welche Werte sie widerspiegeln soll.
  
  
• Training mit überwachten Beispielen: Dem Modell werden Beispielantworten gezeigt, die der Verfassung entsprechen. Diese Beispiele helfen der KI zu verstehen, wie akzeptables Verhalten aussieht.
  
  
• Erkennen und Anwenden von Mustern: Im Laufe der Zeit beginnt das Modell, diese Muster zu erkennen. Es lernt, die gleichen Werte anzuwenden, wenn es neue Fragen beantwortet oder mit neuen Situationen umgeht.
  
  
• Kritisieren und Verfeinern von Ausgaben: Das Modell überprüft seine eigenen Antworten und passt sie auf der Grundlage der Verfassung an. Diese Selbstüberprüfungsphase hilft ihm, sich zu verbessern, ohne sich nur auf menschliches Feedback zu verlassen.
  
  
• Erzeugen von ausgerichteten und sichereren Antworten: Das Modell lernt aus konsistenten Regeln, was dazu beiträgt, Verzerrungen zu reduzieren und die Zuverlässigkeit im realen Einsatz zu verbessern. Dieser Ansatz sorgt für eine bessere Übereinstimmung mit menschlichen Werten und erleichtert die Steuerung.

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Kernprinzipien des ethischen KI-Designs

Damit ein KI-Modell ethische Regeln befolgen kann, müssen diese Regeln zunächst klar definiert werden. Im Falle von Constitutional AI basieren diese Regeln auf einer Reihe von Kernprinzipien. 

Hier sind beispielsweise vier Prinzipien, die das Fundament einer effektiven KI-Verfassung bilden:

• Transparenz: Es sollte leicht zu verstehen sein, wie ein Modell zu einer Antwort gelangt ist. Wenn eine Antwort auf Fakten, Schätzungen oder Mustern basiert, ist sie für den Benutzer transparent. Dies schafft Vertrauen und hilft den Menschen zu beurteilen, ob sie sich auf die Ausgabe des Modells verlassen können.
  
  
• Gleichheit: Die Antworten sollten für alle Benutzer konsistent bleiben. Das Modell sollte seine Ausgabe nicht aufgrund des Namens, des Hintergrunds oder des Standorts einer Person ändern. Gleichheit hilft, Verzerrungen zu vermeiden und eine Gleichbehandlung zu fördern.
  
  
• Rechenschaftspflicht: Es sollte eine Möglichkeit geben, nachzuvollziehen, wie ein Modell trainiert wurde und was sein Verhalten beeinflusst hat. Wenn etwas schief geht, sollten die Teams in der Lage sein, die Ursache zu identifizieren und zu beheben. Dies unterstützt die Transparenz und die langfristige Rechenschaftspflicht.
  
  
• Sicherheit: Modelle müssen die Erzeugung von Inhalten vermeiden, die Schaden anrichten können. Wenn eine Anfrage zu riskanten oder unsicheren Ausgaben führt, sollte das System dies erkennen und stoppen. Dies schützt sowohl den Benutzer als auch die Integrität des Systems.

Beispiele für Constitutional AI in großen Sprachmodellen

Constitutional AI hat sich von der Theorie zur Praxis entwickelt und wird nun langsam in großen Modellen eingesetzt, die mit Millionen von Nutzern interagieren. Zwei der häufigsten Beispiele sind LLMs von OpenAI und Anthropic. 

Obwohl beide Organisationen unterschiedliche Ansätze zur Schaffung ethischerer KI-Systeme verfolgt haben, teilen sie eine gemeinsame Idee: dem Modell beizubringen, eine Reihe schriftlicher Leitprinzipien zu befolgen. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Beispiele.

OpenAIs Ansatz für Constitutional AI

OpenAI hat im Rahmen des Trainingsprozesses für seine ChatGPT-Modelle ein Dokument namens Model Spec eingeführt. Dieses Dokument fungiert wie eine Verfassung. Es umreißt, was das Modell in seinen Antworten anstreben sollte, einschließlich Werten wie Hilfsbereitschaft, Ehrlichkeit und Sicherheit. Es definiert auch, was als schädliche oder irreführende Ausgabe gilt. 

Dieses Framework wurde verwendet, um die Modelle von OpenAI zu optimieren, indem die Antworten danach bewertet wurden, wie gut sie mit den Regeln übereinstimmen. Im Laufe der Zeit hat dies dazu beigetragen, ChatGPT so zu gestalten, dass es weniger schädliche Ausgaben produziert und sich besser an dem orientiert, was die Benutzer tatsächlich wollen. 

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Anthropos ethische KI-Modelle

Die Verfassung, der Anthropic's Modell Claude folgt, basiert auf ethischen Prinzipien aus Quellen wie der Allgemeinen Erklärung der Menschenrechte, Plattformrichtlinien wie den Nutzungsbedingungen von Apple und Forschungsergebnissen anderer KI-Labore. Diese Prinzipien tragen dazu bei, dass Claudes Antworten sicher, fair und mit wichtigen menschlichen Werten übereinstimmen.

Claude verwendet auch Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), wobei es seine eigenen Antworten auf der Grundlage dieser ethischen Richtlinien überprüft und anpasst, anstatt sich auf menschliches Feedback zu verlassen. Dieser Prozess ermöglicht es Claude, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, wodurch es skalierbarer wird und bessere, ethische und unschädliche Antworten liefert, selbst in schwierigen Situationen.

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Anwendung von konstitutioneller KI auf Computer Vision

Da konstitutionelle KI das Verhalten von Sprachmodellen positiv beeinflusst, stellt sich natürlich die Frage: Könnte ein ähnlicher Ansatz dazu beitragen, dass bildbasierte Systeme fairer und sicherer reagieren? 

Obwohl Computer-Vision-Modelle mit Bildern anstelle von Text arbeiten, ist die Notwendigkeit ethischer Richtlinien ebenso wichtig. Fairness und Voreingenommenheit sind beispielsweise Schlüsselfaktoren, die berücksichtigt werden müssen, da diese Systeme so trainiert werden müssen, dass sie alle gleich behandeln und schädliche oder unfaire Ergebnisse bei der Analyse visueller Daten vermeiden.

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Derzeit befindet sich der Einsatz von Methoden der konstitutionellen KI in der Computer Vision noch in der Erforschung und in einem frühen Stadium, wobei die Forschung in diesem Bereich noch andauert.

Meta hat beispielsweise kürzlich CLUE vorgestellt, ein Framework, das konstitutionsähnliche Überlegungen auf Aufgaben zur Bildsicherheit anwendet. Es wandelt breite Sicherheitsregeln in präzise Schritte um, denen multimodale KI (KI-Systeme, die mehrere Datentypen verarbeiten und verstehen) folgen kann. Dies hilft dem System, klarer zu argumentieren und schädliche Ergebnisse zu reduzieren. 

Darüber hinaus macht CLUE die Beurteilung der Bildsicherheit effizienter, indem es komplexe Regeln vereinfacht, sodass KI-Modelle schnell und genau agieren können, ohne dass umfangreiche menschliche Eingaben erforderlich sind. Durch die Verwendung einer Reihe von Leitprinzipien macht CLUE Bildmoderationssysteme skalierbarer und gewährleistet gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Wesentliche Erkenntnisse

Da KI-Systeme mehr Verantwortung übernehmen, verlagert sich der Fokus von dem, was sie können, auf das, was sie tun sollten. Dieser Wandel ist von zentraler Bedeutung, da diese Systeme in Bereichen eingesetzt werden, die sich direkt auf das Leben der Menschen auswirken, wie z. B. im Gesundheitswesen, in der Strafverfolgung und im Bildungswesen. 

Um sicherzustellen, dass KI-Systeme angemessen und ethisch handeln, benötigen sie eine solide und konsistente Grundlage. Diese Grundlage sollte Fairness, Sicherheit und Vertrauen priorisieren. 

Eine schriftliche Verfassung kann diese Grundlage während des Trainings bilden und den Entscheidungsprozess des Systems leiten. Sie kann Entwicklern auch einen Rahmen für die Überprüfung und Anpassung des Systemverhaltens nach der Bereitstellung geben, um sicherzustellen, dass es weiterhin mit den Werten übereinstimmt, für die es entwickelt wurde, und um die Anpassung an neue Herausforderungen zu erleichtern.

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