Daten sind die entscheidende Komponente für generative KI – Über die Bedeutung von Daten für die KI

🌐📊 Die Bedeutung von Daten für Generative KI

Daten sind das Rückgrat der modernen Technologie und spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und dem Betrieb von generativer KI. Generative KI, auch bekannt als künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Inhalte zu erschaffen (wie Texte, Bilder, Musik und sogar Videos), ist derzeit eine der innovativsten und dynamischsten Bereiche der technologischen Entwicklung. Aber was macht diese Entwicklung überhaupt möglich? Die Antwort ist einfach: Daten.

📈💡 Daten: Das Herzstück der generativen KI

Daten sind in vielerlei Hinsicht das Herzstück der generativen KI. Ohne umfangreiche Mengen an qualitativ hochwertigen Daten könnten die Algorithmen, die diese Systeme antreiben, nicht lernen oder sich weiterentwickeln. Die Art und Qualität der Daten, die zum Trainieren dieser Modelle verwendet werden, bestimmen maßgeblich ihre Fähigkeit, kreative und nützliche Ergebnisse zu produzieren.

Um zu verstehen, warum Daten so wichtig sind, müssen wir uns den Prozess ansehen, wie generative KI-Systeme arbeiten. Diese Systeme werden durch maschinelles Lernen, insbesondere durch tiefes Lernen, trainiert. Tiefes Lernen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Diese Netzwerke werden mit riesigen Mengen an Daten gefüttert, aus denen sie Muster und Zusammenhänge erkennen und lernen können.

📝📚 Texterstellung durch generative KI: Ein einfaches Beispiel

Ein einfaches Beispiel ist die Texterstellung durch generative KI. Wenn eine KI in der Lage sein soll, überzeugende Texte zu schreiben, muss sie zunächst eine enorme Menge an Sprachdaten analysieren. Diese Datenanalysen ermöglichen es der KI, die Struktur, Grammatik, Semantik und Stilmittel der menschlichen Sprache zu verstehen und zu replizieren. Je vielfältiger und umfangreicher die Daten sind, desto besser kann die KI unterschiedliche Sprachstile und Nuancen nachvollziehen und reproduzieren.

🧹🏗️ Qualität und Vorbereitung der Daten

Aber es geht nicht nur um die Quantität der Daten, auch die Qualität ist entscheidend. Hochwertige Daten sind sauber, gut gepflegt und repräsentativ für das, was die KI lernen soll. Beispielsweise wäre es wenig hilfreich, eine Text-KI mit Daten zu trainieren, die überwiegend fehlerhafte oder inkorrekte Informationen enthalten. Ebenso bedeutsam ist es, sicherzustellen, dass die Daten frei von Voreingenommenheiten sind. Bias in den Trainingsdaten kann dazu führen, dass die KI vorurteilbehaftete oder ungenaue Ergebnisse liefert, was in vielen Anwendungsfällen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Justiz, problematisch sein kann.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Vielfalt der Daten. Generative KI profitiert von einer großen Bandbreite an Datenquellen. Dies stellt sicher, dass die Modelle allgemeiner einsetzbar und in der Lage sind, auf eine Vielzahl von Kontexten und Anwendungsfällen zu reagieren. Wenn beispielsweise ein generatives Modell für die Textproduktion trainiert wird, sollten die Daten aus verschiedenen Genres, Stilen und Epochen stammen. Dies gibt der KI das Fähigkeitsspektrum, unterschiedlichste Schreibweisen und Formate zu verstehen und zu generieren.

Neben der Bedeutung der Daten selbst ist auch der Prozess der Datenvorbereitung von entscheidender Bedeutung. Daten müssen oft vor dem Training der KI verarbeitet werden, um ihre Nützlichkeit zu maximieren. Dies umfasst Aufgaben wie das Säubern der Daten, das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern und das Normalisieren der Daten. Ein sorgfältig durchgeführter Datenvorbereitungsprozess trägt erheblich zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit des KI-Modells bei.

🖼️🖥️ Bilderzeugung durch generative KI

Ein wichtiger Bereich, in dem generative KI und die Bedeutung von Daten besonders deutlich wird, ist die Bilderzeugung. Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) haben herkömmliche Methoden der Bilderzeugung revolutioniert. GANs bestehen aus zwei neuralen Netzwerken, die gegeneinander antreten: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt Bilder, und der Diskriminator bewertet, ob diese Bilder echt (aus einem Trainingsdatensatz) oder generiert (vom Generator) sind. Durch diesen Wettkampf verbessert sich der Generator kontinuierlich, bis er täuschend echte Bilder erzeugen kann. Auch hier sind umfangreiche und vielfältige Bilddaten notwendig, um dem Generator die Möglichkeit zu geben, realistische und detailgetreue Bilder zu erstellen.

🎶🎼 Musikkomposition und generative KI

Die Bedeutung von Daten erstreckt sich auch auf den Bereich der Musik. Generative Musik-KIs nutzen große Datenbanken von Musikstücken, um die Strukturen und Muster zu lernen, die für bestimmte Musikstile charakteristisch sind. Mit diesen Daten können KIs neue Musikstücke komponieren, die stilistisch den Werken von menschlichen Komponisten ähneln. Dies eröffnet spannende Möglichkeiten in der Musikindustrie, etwa bei der Entwicklung neuer Kompositionen oder der personalisierten Musikproduktion.

📽️🎬 Videoproduktion und generative KI

Auch in der Videoproduktion haben Daten einen unschätzbaren Wert. Generative Modelle sind in der Lage, Videos zu erzeugen, die realistisch wirken und innovativ sind. Diese KIs können genutzt werden, um Spezialeffekte für Filme zu erzeugen oder um neue Szenen für Videospiele zu kreieren. Die zugrunde liegenden Daten können dabei aus Millionen von Videoclips bestehen, die verschiedene Szenen, Perspektiven und Bewegungsmuster enthalten.

🎨🖌️ Kunst und generative KI

Ein weiterer Bereich, der von der generativen KI und der Bedeutung von Daten profitiert, ist die Kunst. Künstlerische KI-Modelle erstellen beeindruckende Kunstwerke, die von den Meistern der Vergangenheit inspiriert sind oder völlig neue künstlerische Stile einführen. Diese Systeme werden mit Datensätzen trainiert, die Werke von verschiedenen Künstlern und Epochen enthalten, um ein breites Spektrum künstlerischer Stile und Techniken zu erfassen.

🔒🌍 Ethik und Datenschutz

Daneben spielt die Ethik eine wichtige Rolle, wenn es um Daten und generative KI geht. Da die Modelle oft große Mengen an persönlichen oder sensiblen Daten verwenden, müssen datenschutzrechtliche Bedenken berücksichtigt werden. Es ist wichtig, dass die Daten fair und transparent verwendet werden und dass die Privatsphäre der Individuen gewahrt bleibt. Unternehmen und Forschungseinrichtungen müssen sicherstellen, dass sie verantwortungsvoll mit den Daten umgehen und dass die KI-Systeme, die sie entwickeln, ethischen Standards entsprechen.

Abschließend lässt sich sagen, dass Daten die entscheidende Komponente für die Entwicklung und den Erfolg generativer KI sind. Sie sind nicht nur der Rohstoff, aus dem diese Systeme ihr Wissen schöpfen, sondern auch der Schlüssel zur Erreichung ihrer vollen Potenziale in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen. Durch sorgfältige Datenerhebung, -verarbeitung und -verwendung können wir sicherstellen, dass generative KI-Systeme nicht nur leistungsfähiger und flexibler, sondern auch ethisch vertretbar und sicher sind. Die Reise der generativen KI steht noch am Anfang, und die Rolle der Daten wird dabei weiterhin von zentraler Bedeutung sein.

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📊💻 Daten bilden die Grundlage für KI. Für das Training werden frei zugängliche Daten aus dem Internet verwendet, die stark gefiltert werden.

• Es ist schwierig beim Training Verzerrungen zu vermeiden. Die Modelle versuchen daher, ausgewogene Antworten zu geben und auf problematische Begriffe zu verzichten.
• Die Genauigkeit von KI-Modellen variiert je nach Anwendungsbereich, wobei unter anderem bei der Diagnose von Krankheiten jedes Detail relevant ist.
• Der Datenschutz und die Übertragbarkeit von Daten sind Herausforderungen im medizinischen Kontext.

Unsere Daten werden im Internet inzwischen überall gesammelt und auch zum Training von Large Language Models wie ChatGPT eingesetzt. Doch wie wird die Künstliche Intelligenz (KI) trainiert, wie wird sichergestellt, dass keine Verzerrungen, sogenannte Bias in den Modellen entstehen und wie wird dabei der Datenschutz eingehalten? Antworten auf diese Fragen gibt Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität München (TUM). Er forscht zu Large Language Models und bildgebenden Verfahren in der Medizin.

🔍🤖 Welche Rolle spielen Daten beim Trainieren von KI-Systemen?

KI-Systeme nutzen Daten als Trainingsbeispiele. Large Language Models wie ChatGPT können nur Fragen zu Themen beantworten, auf die sie auch trainiert worden sind.

Die meisten Informationen, die allgemeine Sprachmodelle zum Training verwenden, sind Daten, die im Internet frei zugänglich sind. Je mehr Trainingsdaten zu einer Frage vorliegen, desto besser sind auch die Ergebnisse. Liegen zum Beispiel für eine KI, die bei Mathematikaufgaben helfen soll, viele gute Texte vor, die Zusammenhänge in der Mathematik beschreiben, sind die Trainingsdaten entsprechend gut. Gleichzeitig wird bei der Auswahl der Daten im Moment sehr stark gefiltert. Aus der großen Masse an Daten werden nur die guten Daten gesammelt und für das Training verwendet.

📉🧠 Wie wird bei der Auswahl der Daten verhindert, dass die KI zum Beispiel rassistische oder sexistische Stereotypen, sogenannte Bias produziert?

Es ist sehr schwer eine Methode zu entwickeln, die nicht auf klassische Stereotype zurückgreift und unvoreingenommen und fair agiert. Möchte man zum Beispiel verhindern, dass es eine Verzerrung der Ergebnisse hinsichtlich der Hautfarbe gibt, ist das relativ einfach. Kommt aber neben der Hautfarbe auch noch das Geschlecht hinzu, können Situationen entstehen, bei denen es nicht mehr möglich ist, dass das Modell völlig unvoreingenommen in Bezug auf die Hautfarbe und das Geschlecht gleichzeitig agiert.

Die meisten Sprachmodelle versuchen deswegen zum Beispiel bei politischen Fragen eine ausgewogene Antwort zu geben und mehrere Perspektiven zu beleuchten. Beim Training auf Grundlage von Medieninhalten werden Medien bevorzugt, die den journalistischen Qualitätskriterien entsprechen. Außerdem wird beim Filtern von Daten darauf geachtet, dass bestimmte Worte, die beispielsweise rassistisch oder sexistisch sind, nicht vorkommen.

🌐📚 In einigen Sprachen gibt es sehr viele Inhalte im Internet, bei anderen hingegen deutlich weniger. Wie wirkt sich das auf die Qualität der Ergebnisse aus?

Der größte Teil im Internet ist auf Englisch. Dadurch funktionieren Large Language Models in Englisch am besten. Aber auch für die deutsche Sprache gibt es sehr viele Inhalte. Bei Sprachen hingegen, die nicht so bekannt sind und für die nicht so viele Texte existieren, gibt es weniger Trainingsdaten und die Modelle funktionieren dadurch schlechter.

Wie gut Sprachmodelle in bestimmten Sprachen eingesetzt werden können, lässt sich aber ganz einfach beobachten, da sie sogenannten Skalierungsgesetzen folgen. Dabei wird getestet, ob ein Sprachmodell in der Lage ist, das nächste Wort vorherzusagen. Je mehr Trainingsdaten vorliegen, desto besser wird auch das Modell. Aber es wird dabei nicht nur immer besser, sondern auch vorhersagbar besser. Dies lässt sich gut durch eine mathematische Gleichung abbilden.

💉👨‍⚕️ Wie genau muss eine KI in der Praxis sein?

Das hängt sehr vom jeweiligen Anwendungsbereich ab. Bei Fotos beispielsweise, die mithilfe von KI nachbearbeitet werden, kommt es nicht darauf an, ob am Ende jedes Haar an der richtigen Stelle ist. Es reicht oft, wenn ein Bild am Ende gut aussieht. Auch bei Large Language Models ist es wichtig, dass die Fragen gut beantwortet werden, ob Details fehlen oder fehlerhaft sind, ist nicht immer ausschlaggebend. Neben Sprachmodellen forsche ich aber auch im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung. Hier ist es sehr wichtig, dass wirklich jedes Detail von einem erzeugten Bild stimmt. Nutze ich hier KI für Diagnosen, muss diese absolut richtig sein.

🛡️📋 Im Zusammenhang mit KI wird häufig auch der fehlende Datenschutz diskutiert. Wie wird sichergestellt, dass die persönlichen Daten insbesondere im medizinischen Kontext geschützt werden?

Bei den meisten medizinischen Anwendungen werden Daten von Patientinnen und Patienten verwendet, die anonymisiert sind. Die eigentliche Gefahr besteht nun darin, dass es Situationen gibt, in denen man aus den Daten doch Rückschlüsse ziehen kann. Zum Beispiel lässt sich anhand der MRT- oder CT-Scans oft das Alter oder das Geschlecht zurückverfolgen. Also einige eigentlich anonymisierte Informationen stecken in den Daten. Hier ist es wichtig, die Patientinnen und Patienten ausreichend aufzuklären.

⚠️📊 Welche weiteren Schwierigkeiten gibt es beim Training von KI im medizinischen Kontext?

Eine große Schwierigkeit besteht darin, Daten zu sammeln, die sehr viele unterschiedliche Situationen und Szenarien abbilden. KI funktioniert am besten, wenn die Daten, auf die sie angewendet wird, den Trainingsdaten ähnlich sind. Jedoch unterscheiden sich die Daten von Krankhaus zu Krankenhaus zum Beispiel im Hinblick auf die Patientenzusammensetzung oder die Apparaturen, die Daten generieren. Um das Problem zu lösen, gibt es zwei Möglichkeiten: Entweder es gelingt uns die Algorithmen zu verbessern oder wir müssen unsere Daten so optimieren, dass sie besser auch auf andere Situationen angewendet werden können.

👨‍🏫🔬 Zur Person:

Prof. Reinhard Heckel forscht im Bereich des Maschinellen Lernens. Er arbeitet an der Entwicklung von Algorithmen und theoretischen Grundlagen für deep learning. Ein Fokus liegt dabei auf der medizinischen Bildverarbeitung. Darüber hinaus entwickelt er DNA-Datenspeicherung und beschäftigt sich mit der Nutzung von DNA als digitale Informationstechnologie.

Außerdem ist er Mitglied des Munich Data Science Institutes und des Munich Center for Machine Learning.

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