Das menschengemachte Trainingsmaterial für KIs wird knapp. Doch warum die Systeme nicht mit ihrem eigenen Output füttern? Forscher haben jetzt genau diesen Ansatz untersucht und warnen:
Das menschengemachte Trainingsmaterial f�r KIs wird knapp. Doch warum die Systeme nicht mit ihrem eigenen Output f�ttern? Forscher haben jetzt genau diesen Ansatz untersucht und m�ssen feststellen: Dann dreht die k�nstliche Intelligenz schnell einfach durch.Es ist ein Problem, �ber das aktuelle viele Experten und Unternehmen nachdenken. KIs, so wie sie aktuell funktionieren, brauchen f�r ihr Training hochwertiges Material.
"Die enormen Fortschritte bei generativen KI-Algorithmen f�r Bilder, Texte und andere Datentypen haben dazu gef�hrt, dass die Versuchung gro� ist, synthetische Daten zu verwenden, um Modelle der n�chsten Generation zu trainieren", schreiben die Forscher laut. In ihrer Studie f�hren solche Versuche aber nur zu einer"selbst verzehrenden Schleife".
Wie die Forscher erl�utern, ist ein Grund f�r dieses selbstzerst�rerische Verhalten die Tendenz der aktuellen KI-Systeme, abgelegene, weniger repr�sentierte Informationen am Rande der Trainingsdaten des Modells immer weniger zu gewichten. Diese Ann�herung der Daten verst�rkt sich so drastisch, dass das System sprichw�rtlich in sich zusammenf�llt. Die Forscher geben diesem Prozess den Namen"MAD" kurz f�r Model Autophagy Disorder.
Dabei gibt es gro�e Chancen, dass diese"Krankheit" schon jetzt unbemerkt die n�chsten Generationen der Modelle angesteckt hat. Trainings-Daten werden in den allermeisten F�llen im Internet erfasst. Deshalb werden kommende generative KIs auch unweigerlich mit immer mehr Daten trainiert, die von den Vorg�nger-Systemen erzeugt wurden.Forscher haben einen Ausweg diskutiert: KI-erzeugte Daten verwenden.Forscher nennen diesen Prozess"Model Autophagy Disorder".
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