Konstitutionelle KI zielt darauf ab, KI-Modelle an menschlichen Werten auszurichten

Künstliche Intelligenz (KI) wird schnell zu einem wesentlichen Bestandteil unseres täglichen Lebens. Sie wird in Tools integriert, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Personalwesen, Finanzen und öffentliche Sicherheit eingesetzt werden. Mit der Ausbreitung dieser Systeme werden auch Bedenken hinsichtlich ihrer Ethik und Zuverlässigkeit laut.

Zum Beispiel können KI-Systeme, die ohne Berücksichtigung von Fairness oder Sicherheit entwickelt wurden, manchmal Ergebnisse liefern, die voreingenommen oder unzuverlässig sind. Dies liegt daran, dass viele Modelle immer noch keine klare Möglichkeit haben, menschliche Werte abzubilden und sich an ihnen auszurichten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, erforschen Forscher nun einen Ansatz namens constitutional AI. Einfach ausgedrückt, führt er einen schriftlichen Satz von Prinzipien in den Trainingsprozess des Modells ein. Diese Prinzipien helfen dem Modell, sein eigenes Verhalten zu beurteilen, weniger von menschlichem Feedback abhängig zu sein und Antworten sicherer und leichter verständlich zu machen.

Bisher wurde dieser Ansatz hauptsächlich im Hinblick auf large language models (LLMs) verwendet. Dieselbe Struktur könnte jedoch dabei helfen, computer vision-Systeme anzuleiten, ethische Entscheidungen bei der Analyse visueller Daten zu treffen.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Constitutional AI funktioniert, betrachten Beispiele aus der Praxis und diskutieren ihre potenziellen Anwendungen in Computer-Vision-Systemen.

Abb. 1. Eigenschaften von Constitutional AI. Bild vom Autor.

Was ist Constitutional AI?#

Constitutional AI ist eine model training-Methode, die das Verhalten von KI-Modellen durch die Bereitstellung klarer ethischer Regeln steuert. Diese Regeln dienen als Verhaltenskodex. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass das Modell ableitet, was akzeptabel ist, folgt es einem schriftlichen Satz von Prinzipien, die seine Antworten während des training prägen.

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

Anstatt sich ausschließlich auf menschliches Feedback zu verlassen, lernt das Modell, seine eigenen Antworten basierend auf einer vordefinierten Menge von Prinzipien zu kritisieren und zu verfeinern. Dieser Ansatz ähnelt einem Rechtssystem, bei dem ein Richter auf eine Verfassung Bezug nimmt, bevor er ein Urteil fällt.

In diesem Fall wird das Modell sowohl zum Richter als auch zum Lernenden und nutzt denselben Regelsatz, um sein eigenes Verhalten zu überprüfen und zu verfeinern. Dieser Prozess stärkt die Ausrichtung (Alignment) von KI-Modellen und unterstützt die Entwicklung sicherer und responsibler KI-Systeme.

Wie funktioniert Constitutional AI?#

Das Ziel von Constitutional AI ist es, einem KI-Modell beizubringen, sichere und faire Entscheidungen zu treffen, indem es einer klaren Reihe schriftlicher Regeln folgt. Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wie dieser Prozess funktioniert:

• Definition der Verfassung: Es wird eine schriftliche Liste ethischer Prinzipien erstellt, die das Modell befolgen sollte. Die Verfassung legt fest, was die KI vermeiden sollte und welche Werte sie widerspiegeln soll.
• Training mit supervised Beispielen: Dem Modell werden Beispielantworten gezeigt, die der Verfassung folgen. 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, dieselben 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 basierend auf der Verfassung an. Diese Selbstüberprüfungsphase hilft ihm, sich zu verbessern, ohne sich nur auf menschliches Feedback zu verlassen.
• Erstellung abgestimmter und sicherer Antworten: Das Modell lernt aus konsistenten Regeln, was dazu beiträgt, Voreingenommenheit zu reduzieren und die Zuverlässigkeit im realen Einsatz zu verbessern. Dieser Ansatz macht es besser auf menschliche Werte abgestimmt und einfacher zu steuern.

Abb. 2. Ein Überblick über den Einsatz von Constitutional AI zum Training von Modellen.

Grundprinzipien für ein ethisches KI-Design#

Damit ein KI-Modell ethical rules befolgt, müssen diese Regeln zunächst klar definiert sein. Bei constitutional AI basieren diese Regeln auf einer Reihe von Kernprinzipien.

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

• Transparency: Es sollte leicht nachvollziehbar sein, wie ein Modell zu einer Antwort gelangt ist. Wenn eine Antwort auf Fakten, Schätzungen oder Mustern basiert, ist dies für den Nutzer transparent. Dies schafft Vertrauen und hilft den Menschen zu beurteilen, ob sie sich auf das Ergebnis des Modells verlassen können.
• Gleichheit: Antworten sollten über verschiedene Benutzer hinweg konsistent bleiben. Das Modell sollte seine Ausgabe nicht basierend auf dem Namen, dem Hintergrund oder dem Standort einer Person ändern. Gleichheit hilft, Voreingenommenheit zu verhindern und eine gleichberechtigte Behandlung zu fördern.
• Verantwortlichkeit: Es sollte eine Möglichkeit geben, nachzuvollziehen, wie ein Modell trainiert wurde und was sein Verhalten beeinflusst hat. Wenn etwas schiefgeht, sollten Teams in der Lage sein, die Ursache zu identifizieren und sie zu verbessern. Dies unterstützt Transparenz und 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 stoppen. Dies schützt sowohl den Benutzer als auch die Integrität des Systems.

Beispiele für Constitutional AI in Large Language Models#

Constitutional AI hat den Sprung von der Theorie in die Praxis geschafft 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, einer Reihe von schriftlichen Leitprinzipien zu folgen. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Beispiele.

Der Ansatz von OpenAI für Constitutional AI#

OpenAI hat als Teil des Trainingsprozesses für seine ChatGPT-Modelle ein Dokument namens Model Spec eingeführt. Dieses Dokument fungiert wie eine Verfassung. Es legt fest, 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 feinabzustimmen (fine-tunen), indem 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 Ergebnisse liefert und besser mit den tatsächlichen Wünschen der Nutzer übereinstimmt.

Fig 3. Ein Beispiel für ChatGPT, das die Model Spec von OpenAI zum Antworten nutzt.

Die ethischen KI-Modelle von Anthropic#

Die Verfassung, der das Modell von Anthropic, 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 auf wichtige menschliche Werte ausgerichtet sind.

Claude verwendet auch Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), bei dem es seine eigenen Antworten anhand dieser ethischen Richtlinien überprüft und anpasst, anstatt sich auf human feedback zu verlassen. Dieser Prozess versetzt Claude in die Lage, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, wodurch es skalierbarer wird und bessere, hilfreichere, ethischere und unschädliche Antworten liefert, selbst in kniffligen Situationen.

Fig 4. Den Ansatz von Anthropic zu constitutional AI verstehen.

Anwendung von Constitutional AI auf Computer Vision#

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

Während computer vision models mit Bildern statt mit Text arbeiten, ist der Bedarf an ethischer Steuerung ebenso wichtig. Fairness und Verzerrung (Bias) sind beispielsweise Schlüsselfaktoren, die berücksichtigt werden müssen, da diese Systeme darauf trainiert werden müssen, jeden gleich zu behandeln und schädliche oder unfaire Ergebnisse bei der Analyse visueller Daten zu vermeiden.

Abb. 5. Ethische Herausforderungen im Zusammenhang mit Computer Vision. Bild vom Autor.

Momentan befindet sich der Einsatz von Constitutional-AI-Methoden in der Computer Vision noch in der Erprobungsphase und in einem frühen Stadium, mit laufender Forschung in diesem Bereich.

Meta hat beispielsweise kürzlich CLUE vorgestellt, ein Framework, das eine an Verfassungen angelehnte Argumentation auf Bildsicherheitsaufgaben anwendet. Es verwandelt breite Sicherheitsregeln in präzise Schritte, 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.

Außerdem macht CLUE Bildsicherheitsentscheidungen effizienter, indem es komplexe Regeln vereinfacht, wodurch KI-Modelle schnell und präzise handeln können, ohne umfangreiches menschliches Eingreifen zu benötigen. Durch die Verwendung einer Reihe von Leitprinzipien macht CLUE Bildmoderationssysteme skalierbarer und stellt gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse sicher.

Wichtige Erkenntnisse#

Während KI-Systeme mehr Verantwortung übernehmen, verlagert sich der Fokus von dem, was sie tun können, hin zu dem, was sie tun sollten. Diese Verschiebung ist wichtig, da diese Systeme in Bereichen eingesetzt werden, die das Leben der Menschen direkt beeinflussen, wie Gesundheitswesen, Strafverfolgung und Bildung.

Um sicherzustellen, dass KI-Systeme angemessen und ethisch handeln, benötigen sie ein solides und konsistentes Fundament. Dieses Fundament sollte Fairness, Sicherheit und Vertrauen priorisieren.

Eine schriftliche Verfassung kann während des Trainings dieses Fundament bieten und den Entscheidungsprozess des Systems leiten. Sie kann Entwicklern auch einen Rahmen für die Überprüfung und Anpassung des Systemverhaltens nach der Bereitstellung geben, wodurch sichergestellt wird, dass es weiterhin mit den Werten in Einklang steht, die es wahren sollte, und es einfacher wird, sich an neue Herausforderungen anzupassen.

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