Konstitutionelle KI zielt darauf ab, KI-Modelle mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr zu einem wichtigen Bestandteil unseres täglichen Lebens. Sie wird in Tools integriert, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Personalbeschaffung, Finanzen und öffentliche Sicherheit eingesetzt werden. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Systeme werden auch Bedenken hinsichtlich ihrer Ethik und Zuverlässigkeit geäußert.

So können beispielsweise KI-Systeme, die ohne Rücksicht auf Fairness oder Sicherheit entwickelt werden, manchmal Ergebnisse liefern, die voreingenommen oder unzuverlässig sind. Das liegt daran, dass viele Modelle noch keine klare Möglichkeit haben, menschliche Werte zu reflektieren und mit ihnen in Einklang zu bringen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, erforschen Forscher jetzt einen Ansatz, der als konstitutionelle KI bekannt ist. Vereinfacht gesagt, werden dabei schriftlich festgelegte Grundsätze in den Trainingsprozess des Modells eingeführt. Diese Grundsätze helfen dem Modell, sein eigenes Verhalten zu beurteilen, sich weniger auf menschliches Feedback zu verlassen und die Antworten sicherer und leichter verständlich zu machen.

Bisher wurde dieser Ansatz vor allem bei großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet. Die gleiche Struktur könnte jedoch auch Computer-Vision-Systemen helfen, bei der Analyse visueller Daten ethische Entscheidungen zu treffen. 

In diesem Artikel erfahren Sie, wie konstitutionelle KI funktioniert, sehen sich Beispiele aus dem wirklichen Leben an und erörtern ihre möglichen Anwendungen in Computer-Vision-Systemen.

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Was ist konstitutionelle KI?

Bei der konstitutionellen KI handelt es sich um eine Methode zur Ausbildung von Modellen, die das Verhalten von KI-Modellen durch eine Reihe klarer ethischer Regeln steuert. Diese Regeln wirken wie ein Verhaltenskodex. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass das Modell daraus ableitet, was akzeptabel ist, folgt es einer Reihe schriftlich festgelegter Grundsätze, die seine Reaktionen während des Trainings bestimmen.

Dieses Konzept wurde von Anthropic eingeführt, einem auf KI-Sicherheit spezialisierten Forschungsunternehmen, das die Claude LLM-Familie als Methode entwickelt hat, um KI-Systeme in ihrer Entscheidungsfindung stärker selbst zu überwachen. 

Anstatt sich ausschließlich auf menschliches Feedback zu verlassen, lernt das Modell, seine eigenen Antworten auf der Grundlage einer vordefinierten Reihe von Prinzipien zu kritisieren und zu verfeinern. Dieser Ansatz ist vergleichbar mit einem Rechtssystem, in dem sich ein Richter auf eine Verfassung bezieht, bevor er ein Urteil fällt.

In diesem Fall wird das Modell sowohl zum Richter als auch zum Schüler, indem es dasselbe Regelwerk verwendet, um sein eigenes Verhalten zu überprüfen und zu verbessern. Dieser Prozess stärkt die Ausrichtung von KI-Modellen und unterstützt die Entwicklung sicherer, verantwortungsvoller KI-Systeme.

Wie funktioniert die verfassungsmäßige KI?

Das Ziel der konstitutionellen KI besteht darin, einem KI-Modell beizubringen, wie es sichere und faire Entscheidungen treffen kann, indem es klare, schriftlich festgelegte Regeln befolgt. Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wie dieser Prozess funktioniert:

• Festlegung der Verfassung: Es wird eine schriftliche Liste mit ethischen Grundsätzen erstellt, die das Modell befolgen sollte. In der Verfassung wird dargelegt, was die KI vermeiden und welche Werte sie widerspiegeln sollte.
  
  
• Ausbildung 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: Mit der Zeit beginnt das Modell, diese Muster zu erkennen. Es lernt, dieselben Werte anzuwenden, wenn es neue Fragen beantwortet oder neue Situationen bewältigt.
  
  
• Kritisieren und Verfeinern der Ergebnisse: 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.
  
  
• Erzeugt abgestimmte und sicherere Antworten: Das Modell lernt nach einheitlichen Regeln, was dazu beiträgt, Verzerrungen zu verringern und die Zuverlässigkeit in der Praxis zu verbessern. Durch diesen Ansatz ist es besser auf die menschlichen Werte abgestimmt und leichter zu steuern.

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Grundprinzipien der ethischen Gestaltung von KI

Damit ein KI-Modell ethischen Regeln folgen kann, müssen diese Regeln zunächst klar definiert werden. Im Falle der konstitutionellen KI basieren diese Regeln auf einer Reihe von Grundprinzipien. 

Hier sind zum Beispiel vier Grundsätze, die das Fundament einer wirksamen KI-Verfassung bilden:

• Transparenz: Es sollte leicht nachvollziehbar sein, wie ein Modell zu einer Antwort kommt. Wenn eine Antwort auf Fakten, Schätzungen oder Mustern beruht, ist sie für den Nutzer transparent. Dies schafft Vertrauen und hilft den Menschen zu beurteilen, ob sie sich auf die Ergebnisse des Modells verlassen können.
  
  
• Gleichheit: Die Antworten sollten für verschiedene Benutzer gleich bleiben. Das Modell sollte seine Ausgabe nicht aufgrund des Namens, des Hintergrunds oder des Standorts einer Person ändern. Gleichheit hilft, Voreingenommenheit zu vermeiden und fördert die Gleichbehandlung.
  
  
• Rechenschaftspflicht: Es sollte eine Möglichkeit geben, nachzuvollziehen, wie ein Modell trainiert wurde und was sein Verhalten beeinflusst hat. Wenn etwas schief läuft, sollten die Teams in der Lage sein, die Ursache zu ermitteln und zu verbessern. Dies fördert die Transparenz und die langfristige Verantwortlichkeit.
  
  
• Sicherheit: Modelle müssen vermeiden, Inhalte zu produzieren, die Schaden anrichten können. Wenn eine Anfrage zu riskanten oder unsicheren Ergebnissen führt, sollte das System dies erkennen und aufhören. Dies schützt sowohl den Benutzer als auch die Integrität des Systems.

Beispiele für konstitutionelle KI in großen Sprachmodellen

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

Beide Organisationen verfolgen zwar unterschiedliche Ansätze, um ethischere KI-Systeme zu schaffen, doch haben sie eine gemeinsame Idee: Sie bringen dem Modell bei, eine Reihe von schriftlich niedergelegten Leitprinzipien zu befolgen. Schauen wir uns diese Beispiele genauer an.

OpenAIs konstitutioneller KI-Ansatz

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

Dieser Rahmen wurde zur Feinabstimmung der OpenAI-Modelle verwendet, indem Antworten danach bewertet wurden, wie gut sie den Regeln entsprechen. Im Laufe der Zeit hat dies dazu beigetragen, ChatGPT so zu gestalten, dass es weniger schädliche Ergebnisse produziert und besser auf die tatsächlichen Wünsche der Nutzer abgestimmt ist. 

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Anthropics ethische KI-Modelle

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

Claude nutzt auch das Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), bei dem 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, so dass es besser skalierbar ist und selbst in schwierigen Situationen hilfreiche, ethische und nicht verletzende Antworten geben kann.

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Anwendung der konstitutionellen KI auf die Computer Vision

Da die konstitutionelle KI das Verhalten von Sprachmodellen positiv beeinflusst, stellt sich natürlich die Frage: Könnte ein ähnlicher Ansatz sehenden Systemen helfen, fairer und sicherer zu reagieren? 

Auch wenn Computer-Vision-Modelle mit Bildern statt mit Text arbeiten, ist die Notwendigkeit einer ethischen Anleitung genauso wichtig. So sind beispielsweise Fairness und Voreingenommenheit wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, da diese Systeme darauf trainiert werden müssen, alle Menschen gleich zu behandeln und schädliche oder unfaire Ergebnisse bei der Analyse visueller Daten zu vermeiden.

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Der Einsatz von konstitutionellen KI-Methoden in der Computer Vision befindet sich derzeit noch in der Anfangsphase, und die Forschung in diesem Bereich wird fortgesetzt.

Meta hat beispielsweise vor kurzem CLUE vorgestellt, ein Framework, das konstitutionelles Denken auf Bildsicherheitsaufgaben anwendet. Dabei werden umfassende Sicherheitsregeln in präzise Schritte umgewandelt, denen multimodale KI (KI-Systeme, die mehrere Arten von Daten verarbeiten und verstehen) folgen können. Dies hilft dem System, klarer zu denken und schädliche Ergebnisse zu reduzieren. 

Außerdem macht CLUE die Beurteilung der Sicherheit von Bildern effizienter, indem es komplexe Regeln vereinfacht und es KI-Modellen ermöglicht, schnell und präzise zu handeln, ohne dass umfangreiche menschliche Eingaben erforderlich sind. Durch die Verwendung einer Reihe von Leitprinzipien macht CLUE Bildmoderationssysteme skalierbarer und gewährleistet gleichzeitig hochwertige Ergebnisse.

Die wichtigsten Erkenntnisse

In dem Maße, wie KI-Systeme mehr Verantwortung übernehmen, verlagert sich der Schwerpunkt von dem, was sie tun können, zu dem, was sie tun sollten. Diese Verschiebung ist von entscheidender Bedeutung, da diese Systeme in Bereichen eingesetzt werden, die sich direkt auf das Leben der Menschen auswirken, z. B. im Gesundheitswesen, bei der Strafverfolgung und im Bildungswesen. 

Um sicherzustellen, dass KI-Systeme angemessen und ethisch korrekt handeln, benötigen sie eine solide und konsistente Grundlage. Bei dieser Grundlage sollten Fairness, Sicherheit und Vertrauen im Vordergrund stehen. 

Eine schriftliche Verfassung kann diese Grundlage während der Schulung bieten und den Entscheidungsprozess des Systems leiten. Sie kann den Entwicklern auch einen Rahmen für die Überprüfung und Anpassung des Systemverhaltens nach der Einführung bieten, 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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