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 anzugehen, erforschen Forscher nun einen Ansatz, der als constitutional AI bekannt ist. Vereinfacht gesagt führt er eine schriftliche Reihe von Prinzipien in den Trainingsprozess des Modells ein. 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 im Zusammenhang mit large language models (LLMs) verwendet. Die gleiche Struktur könnte jedoch dabei helfen, computer vision-Systeme so zu steuern, dass sie ethische Entscheidungen treffen, während sie visuelle Daten analysieren.

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.

Link to this sectionWas 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 fungieren als Verhaltenskodex. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass das Modell ableitet, was akzeptabel ist, folgt es einer schriftlichen Reihe von Prinzipien, die seine Antworten während des training-Prozesses formen.

Dieses Konzept wurde von Anthropic eingeführt, einem auf KI-Sicherheit spezialisierten Forschungsunternehmen, das die Claude-LLM-Familie als Methode entwickelt hat, um KI-Systeme bei ihrer Entscheidungsfindung selbstüberwachter 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 Schüler, das dieselben Regeln verwendet, um sein eigenes Verhalten zu überprüfen und zu verfeinern. Dieser Prozess stärkt die Ausrichtung des KI-Modells und unterstützt die Entwicklung sicherer und responsibly entwickelter KI-Systeme.

Link to this sectionWie 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 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, 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.

Link to this sectionGrundprinzipien für ein ethisches KI-Design#

Damit ein KI-Modell ethical rules befolgen kann, müssen diese Regeln zuerst klar definiert sein. Bei Constitutional AI basieren diese Regeln auf einer Reihe von Grundprinzipien.

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

• Transparency: Es sollte leicht verständlich sein, wie ein Modell zu einer Antwort gekommen 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: 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.

Link to this sectionBeispiele für Constitutional AI in Large Language Models#

Constitutional AI hat sich von der Theorie zur Praxis entwickelt und wird nun langsam in großen Modellen eingesetzt, die mit Millionen von Benutzern 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.

Link to this sectionDer 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 durch die Bewertung von Antworten basierend darauf, wie gut sie mit den Regeln übereinstimmen, feinabzustimmen. Im Laufe der Zeit hat dies dazu beigetragen, ChatGPT so zu formen, dass es weniger schädliche Ausgaben produziert und besser mit dem übereinstimmt, was Benutzer tatsächlich wollen.

Abb. 3. Ein Beispiel für ChatGPT, das die Model Spec von OpenAI verwendet, um zu antworten.

Link to this sectionDie 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 basierend auf diesen ethischen Richtlinien überprüft und anpasst, anstatt sich auf human feedback zu verlassen. Dieser Prozess ermöglicht es Claude, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, wodurch es skalierbarer wird und besser in der Lage ist, hilfreiche, ethische und nicht schädliche Antworten zu liefern, selbst in schwierigen Situationen.

Abb. 4. Verständnis von Anthropics Ansatz zu Constitutional AI.

Link to this sectionAnwendung 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 anstelle von Text arbeiten, ist die Notwendigkeit ethischer Orientierung ebenso wichtig. Fairness und Voreingenommenheit 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 eingeführt, ein Framework, das verfassungsähnliches Denken auf Bildsicherheitsaufgaben anwendet. Es wandelt allgemeine Sicherheitsregeln in präzise Schritte um, denen multimodale KI (KI-Systeme, die mehrere Datentypen verarbeiten und verstehen) folgen kann. Dies hilft dem System, klarer zu schlussfolgern 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.

Link to this sectionWichtige 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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