Einer der spannendsten und anspruchsvollsten Bereiche der generativen KI ist die Entwicklung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM). Diese Modelle verstehen Texte und können Texte in einer Qualität erstellen, die der des Menschen vergleichbar ist. Sie kommen in vielen Branchen in unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz. Damit KI-gestützte Lösungen und Tools für alle Teile der Gesellschaft gleichermaßen fair und unparteiisch sind, müssen Trainingsdaten sorgfältig und verantwortungsbewusst zusammengestellt und annotiert werden.

Die Funktion umfassender Trainingsdaten für die Entwicklung verantwortlicher KI

Entscheidend für die Entwicklung stabiler, vertrauenswürdiger und ethischer KI-Modelle sind Umfang und Vielfalt der Trainingsdaten. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die für ihr Training genutzt werden. Wenn die Daten nicht die erforderliche Vielfalt aufweisen, können die Modelle Bias (Voreingenommenheiten) entwickeln und unfaire oder unangemessene Ausgaben produzieren. Aurora AI Studio™, ein Tool von Lionbridge, kann hier einen entscheidenden Beitrag leisten.

Aurora AI Studio nutzt eine globale Gruppe aus Testern und Personen mit anderer Funktion. Diese globale Gruppe repräsentiert ein breites Spektrum an kulturellen, sprachlichen und demografischen Bereichen. Dieses breite Spektrum muss in die Eingabedaten für das Training von fairen und für die globale Population repräsentativen KI-Modellen Eingang finden. Indem ein breites Spektrum an Perspektiven berücksichtigt wird, können wir Voreingenommenheiten (Bias) entgegenwirken, die sich andernfalls im Modell geltend machen würden.

Von Menschen erzeugte Daten und verantwortliche KI

Für die Entwicklung effektiver KI-Modelle sind von Menschen erstellte Trainingsdaten unerlässlich. KI-generierte Daten können aggregierte Voreingenommenheiten (Bias) und Ungenauigkeiten enthalten, die zu unzureichender Leistung und ethischen Problemen bei der Nutzung des Modells führen. Von Menschen erzeugte Daten spiegeln die Vielschichtigkeit und Komplexität der realen Welt wider. Diese Qualitäten machen von Menschen generierte Daten für das Training von KI-Modellen, die wirklich intelligent sind und auch Nuancen interpretieren können, unverzichtbar.

Verantwortliche KI dank Crowdsourcing

Das Crowdsourcing stellt eine leistungsstarke Lösung für die Herausforderungen des Trainierens und Testens von KI dar. Mit Aurora AI Studio können Unternehmen auf einen riesigen Pool von Mitwirkenden weltweit zurückgreifen. Diese Personen verschaffen KI-Modellen einen Hintergrund, der ein riesiges Spektrum an Perspektiven und Szenarien repräsentiert. Die Herangehensweise erhöht die Stabilität der Modelle und richtet sie an ethischen Standards der Fairness und Inklusion aus.

So ist es bei der Entwicklung eines LLM unerlässlich, linguistische Daten aus verschiedenen Sprachen und Dialekten einzubeziehen. Aurora AI Studio erleichtert diesen Prozess, weil das Tool Unternehmen mit Personen zusammenbringt, die verschiedene Sprachen sprechen und unterschiedliche kulturelle Hintergründe haben. Inklusion stellt sicher, dass KI-Modelle Texte über sprachliche Kontexte hinweg analysieren und richtige Texte generieren können. Das reduziert die Gefahr eines Sprachbias.

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