Der Hype um Künstliche Intelligenz hat auch deren Schattenseiten verstärkt in den Fokus gerückt. Forschende arbeiten derzeit an einer Methode, um KI so zu trainieren, dass sie keine toxischen Antworten formuliert.
Künstliche Intelligenz mit Künstlicher Intelligenz zu trainieren klingt erst einmal wie ein Paradoxon. Diese Methode könnte allerdings die Lösung dafür sein, dass KI-Systeme keine toxischen Antworten mehr ausspucken.
Forschende vom Improbable AI Lab am MIT und des MIT-IBM Watson AI Labs haben genau dieser Problematik nun ins Auge gefasst. Wie Science Daily berichtet, soll dabei Red-Teaming zum Einsatz kommen.
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Wie kann Künstliche Intelligenz eine andere Künstliche Intelligenz trainieren?
Mit dem Erfolg von KI-Systemen wie ChatGPT und Co. werden auch die Gefahren von Künstlicher Intelligenz immer stärker diskutiert. Ein Team des MIT hat sich nun einem dieser Sicherheitsprobleme angenommen.
Denn KI ist nicht nur dazu in der Lage, nützliche Antworten zu geben und Menschen damit zu helfen. Auch toxische Antworten sind möglich. Beispielsweise könnte ein Nutzer ChatGPT bitten, ihm zu erklären, wie er eine Bombe bauen kann, wie Science Daily beschreibt. Der Chatbot wäre dazu in der Lage, eine solche Anleitung zu liefern.
Große KI-Modelle werden bisher durch ein Verfahren namens Red-Teaming gegen solche Gefahren gesichert. Allerdings ist diese Methode bisher nicht sehr effektiv und besonders zeitaufwendig.
Denn aktuell wird das Red-Teaming von menschlichen Tester:innen durchgeführt. Diese schreiben Aufforderungen an die KI-Modelle, die auf toxische Antworten abzielen. So werden dann die Modelle wiederum darauf trainiert, solche Antworten künftig zu vermeiden.
Allerdings funktioniert das nur effektiv, „wenn die Ingenieure wissen, welche toxischen Prompts sie verwenden müssen“, wie Science Daily anmerkt.
Wenn menschliche Tester einige Aufforderungen übersehen, was bei der Vielzahl der Möglichkeiten wahrscheinlich ist, kann ein als sicher eingestufter Chatbot dennoch unsichere Antworten geben.
Red-Teaming durch KI-Systeme
Die Forschenden des MIT haben sich dieser Problematik angenommen. Mit einer neu entwickelten Technik konnten sie ein umfangreiches Red-Team-Sprachmodell trainieren.
Dieses wiederum kann nun automatisch verschiedene Aufforderungen generieren, um bei anderen Sprachmodellen Red-Teaming durchzuführen und so ein breiteres Spektrum an unerwünschten Antworten zu testen.
Sie erreichen dies, indem sie dem Red-Team-Modell beibringen, neugierig zu sein, wenn es Prompts schreibt, und sich auf neuartige Prompts zu konzentrieren, die toxische Reaktionen des Zielmodells hervorrufen.
„Im Moment muss jedes große Sprachmodell einen sehr langen Zeitraum des Red-Teaming durchlaufen, um seine Sicherheit zu gewährleisten“, erklärt Zhang-Wei Hong Hauptautor eines Artikels über diesen Red-Teaming-Ansatz.
Das ist nicht tragbar, wenn wir diese Modelle in sich schnell verändernden Umgebungen aktualisieren wollen. Unsere Methode ermöglicht eine schnellere und effektivere Qualitätssicherung.
Laut dem Bericht von Science Daily konnten die Forschenden mit diesem Verfahren das Red-Teaming mit der Hilfe von menschlichen Tester:innen deutlich übertreffen. Mit der Methode konnten die Forschenden nicht nur die Abdeckung der getesteten Eingaben im Vergleich zu anderen automatisierten Methoden erheblich verbessern. Auch konnten sie toxische Antworten aus einem Chatbot herausholen, den Menschen zuvor mit Schutzmechanismen ausgestattet hatten.
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