KI-Interpretierbarkeit: Die Blackbox der LLMs öffnen
Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT und Llama sind bemerkenswert flüssig und intelligent, aber ihre innere Funktionsweise bleibt eine Blackbox, die leichtes Verständnis herausfordert. Dieser Artikel untersucht die entscheidende Bedeutung der KI-Interpretierbarkeit und hebt jüngste Fortschritte von Forschern von Anthropic und Harvard hervor. Durch die Analyse von Modellmerkmalen haben die Forscher entdeckt, dass LLMs Stereotypen basierend auf Geschlecht, Alter, sozioökonomischem Status des Benutzers usw. bilden und so ihre Ausgabe beeinflussen. Dies wirft ethische und regulatorische Bedenken hinsichtlich KI auf, weist aber auch auf Wege hin, LLMs zu verbessern, z. B. durch Anpassung der Modellgewichte, um ihre „Überzeugungen“ zu ändern, oder durch Einrichtung von Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre und Autonomie des Benutzers.