Künstliche Intelligenz, insbesondere generative KI und große Sprachmodelle (LLMs), hat erhebliche Fortschritte gemacht und steht vor einer breiten Akzeptanz in verschiedenen Branchen. Laut McKinsey verpflichten sich Unternehmen, die im Bereich KI führend sind, voll und ganz diesen Technologien, und es ist entscheidend, dass Unternehmen sich anpassen, um nicht ins Hintertreffen zu geraten.
Jedoch bleibt die Sicherheit von KI ein unterentwickeltes Gebiet, das erhebliche Risiken für Organisationen birgt, die diese Technologie nutzen. Vorfälle von fehlerhaftem Verhalten in der KI und im maschinellen Lernen (ML) häufen sich, wobei Algorithmen in Bereichen wie Medizin und Strafverfolgung verborgene Vorurteile aufzeigen, die gesellschaftliche Ungleichheiten verschärfen und den Ruf schädigen können.
Ein warnendes Beispiel ist Microsofts Tay-Chatbot, der ursprünglich für ungezwungene Gespräche entwickelt wurde, jedoch durch Missbrauch schnell in Verruf geriet und zu einem PR-Desaster führte. Selbst das gefeierte ChatGPT wurde wegen seiner Einschränkungen kritisiert, was die Komplexität der Integration von KI in Unternehmensumgebungen verdeutlicht.
Führungskräfte erkennen die Notwendigkeit, das transformierende Potenzial der generativen KI zu nutzen, stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Identifizierung erster Anwendungsfälle und der Berücksichtigung von Sicherheitsbedenken.
Um dem entgegenzuwirken, kann der Fokus auf „Nadel-im-Heuhaufen“-Probleme effektiv sein. Heuhaufenprobleme sind solche, bei denen es für Menschen schwierig ist, potenzielle Lösungen zu generieren, die Verifizierung dieser Lösungen jedoch relativ einfach ist. Diese spezifischen Probleme sind ideal für eine frühe Branchenakzeptanz, da sie häufiger vorkommen als erwartet.
Hier sind drei Beispiele für Heuhaufenprobleme:
1. Korrekturlesen
Das Identifizieren von Rechtschreib- und Grammatikfehlern in umfangreichen Dokumenten kann herausfordernd sein. Während Werkzeuge wie Microsoft Word schon lange Rechtschreibfehler erkennen, haben sich die Grammatikprüfungen erst kürzlich durch generative KI verbessert. Sobald potenzielle Fehler markiert sind, können Menschen diese leicht überprüfen, was dies zu einer optimalen Anwendung der KI macht. Dienste wie Grammarly nutzen LLMs zur Unterstützung beim Korrekturlesen.
2. Schreiben von Standard-Code
Das Erlernen der Syntax und Konventionen neuer APIs ist eine zeitaufwendige Aufgabe für Softwareingenieure, die täglich in der Branche vorkommt. Generative KI-Tools wie GitHub Copilot und Tabnine automatisieren die Codeerstellung, insbesondere für Standard-Code. Während die Codegenerierung komplex sein kann, ist die Überprüfung der Funktionalität relativ einfach – Ingenieure können Tests durchführen, um die Richtigkeit vor der Bereitstellung zu bestätigen.
3. Durchsuchen von wissenschaftlicher Literatur
Aktuell zu bleiben mit der riesigen Menge an wissenschaftlicher Literatur ist selbst für Experten eine Herausforderung, dennoch enthalten diese Arbeiten wertvolle Einsichten. KI kann helfen, indem sie neue Ideen auf der Grundlage bestehender Forschung generiert, insbesondere in interdisziplinären Bereichen, die ein tiefes Verständnis mehrerer Domänen erfordern. Produkte wie Typeset machen in diesem Bereich Fortschritte.
Die Bedeutung menschlicher Überprüfung
In all diesen Anwendungsfällen ist menschliche Überprüfung von größter Bedeutung. Künstliche Intelligenz in kritischen Geschäftsbereichen eigenständig agieren zu lassen, birgt erhebliche Risiken, angesichts früherer Misserfolge. Die Gewährleistung menschlicher Aufsicht über KI-generierte Inhalte erhöht Sicherheit und Zuverlässigkeit. Durch die Konzentration auf Heuhaufenprobleme können Unternehmen die Vorteile der KI nutzen und gleichzeitig die notwendige menschliche Entscheidungsfindung beibehalten.
In den frühen Phasen der Integration von LLMs ermöglicht die Fokussierung auf Heuhaufenanwendungen den Organisationen, wertvolle Erfahrungen mit KI zu sammeln und dabei wichtige Sicherheitsbedenken zu adressieren.
Rangliste
