Verantwortliche KI durch globales Crowdsourcing

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 fair und unparteiisch sind, also von allen Teilen der Gesellschaft gleichermaßen genutzt werden können, ist eine vorsichtige und verantwortliche Herangehensweise an die Trainingsdaten und Datenannotationen unverzichtbar.

Die Rolle umfassender Trainingsdaten für die verantwortliche KI-Entwicklung

Ein entscheidender Faktor bei der Entwicklung verlässlicher, vertrauenswürdiger und ethischer KI-Modelle ist der Umfang der Trainingsdaten und deren Vielfalt. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die für ihr Training genutzt werden. Wenn die Datensätze nicht umfassend sind, können die Modelle Bias (Voreingenommenheiten) entwickeln und unfaire oder parteiische Ergebnisse produzieren. Aurora AI Studio, ein Tool von Lionbridge, kann hier einen entscheidenden Beitrag leisten.

Aurora AI Studio nutzt eine globale Gruppe aus Testern und anderen Mitwirkenden. Diese globale Gruppe stellt ein breites Spektrum an Eingabedaten aus verschiedenen kulturellen, sprachlichen und demografischen Bereichen bereit. Umfassende Eingabedaten sind für das Training von KI-Modellen, die fair und in Bezug auf die globale Population repräsentativ sind, unerlässlich. Indem ein breites Spektrum an Perspektiven berücksichtigt wird, können wir Bias erkennen und abmildern, die andernfalls unbemerkt Eingang in das Modell finden.

Von Menschen erzeugte Daten und verantwortliche KI

Bei der Entwicklung effektiver KI-Modelle müssen zudem von Menschen erstellte Trainingsdaten verwendet werden. Die Verwendung KI-generierter Daten kann aggregierte Bias und Ungenauigkeiten mit dem Ergebnis suboptimaler Leistung und ethischer Probleme verursachen. 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 unverzichtbar, die wirklich intelligent sind und auch Nuancen interpretieren können.

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 versorgen KI-Modelle mit einem riesigen Spektrum an Perspektiven und Szenarien. 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 Mitwirkenden 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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Informieren Sie sich über KI-Services und KI-Trainings für LLM sowie jeglichen Contentbedarf. Lionbridge hilft Kunden dabei, optimale KI-Ergebnisse zu erzielen. Wir bieten Spitzentechnologie an und haben jahrzehntelange Erfahrung mit Tätigkeiten für globale Unternehmen aus allen Branchen. Verlassen Sie sich auf unsere Experten, und profitieren Sie von sicheren KI-gestützten Lösungen, die auf Ihre Ziele zugeschnitten sind. Kontaktieren Sie uns.