KI-Fehler: Anders als menschliche Fehler, schwerer vorherzusagen

Im Gegensatz zu menschlichen Fehlern sind Fehler von großen Sprachmodellen (LLMs) zufällig, nicht geclustert und werden mit hoher Zuversicht begangen. Dieser Artikel untersucht die einzigartigen Eigenschaften von LLM-Fehlern und schlägt zwei Strategien vor: die Entwicklung menschenähnlicherer LLMs und den Aufbau neuer Fehlerkorrektursysteme. Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf Techniken wie Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback und Methoden wie wiederholtes Fragen, um die Zuverlässigkeit von KI zu verbessern. Obwohl einige Eigenheiten von LLMs menschliches Verhalten widerspiegeln, übersteigen ihre Häufigkeit und Schwere die menschlichen Fehlerraten bei weitem, was eine vorsichtige Anwendung von KI-Entscheidungssystemen und die Beschränkung ihrer Anwendung auf geeignete Bereiche erfordert.