Constitutional AI

Constitutional AI ist ein Ansatz zur Steuerung Künstlicher Intelligenz, bei dem ethische Grundsätze und Regeln – eine Art „Verfassung“ – in das TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr und die Optimierung von Sprachmodellen integriert werden. Ziel ist es, KI-Systeme sicherer, transparenter und vertrauenswürdiger zu machen, ohne ausschließlich auf menschliches Feedback angewiesen zu sein.

Das Verfahren wurde insbesondere von Anthropic bekannt gemacht und ist eine Alternative oder Ergänzung zu RLHF (Reinforcement LearningReinforcement Learning (Bestärkendes Lernen) Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein sogenannter Age... Mehr from Human Feedback). Statt dass Menschen alle Entscheidungen bewerten, bezieht sich das Modell auf eine vorab definierte Sammlung von Prinzipien, die als Grundlage für die Optimierung dienen.

Wie funktioniert Constitutional AI?

Constitutional AI kombiniert zwei zentrale Elemente:

• Verfassungsprinzipien: Ein Set von Regeln oder Werten, die festlegen, welche Art von Antworten erwünscht oder unerwünscht sind (z. B. Fairness, Sicherheit, Neutralität).
• KI-gestütztes Feedback: Das Modell überprüft seine eigenen Ausgaben anhand dieser Prinzipien und passt sich selbstständig an.

Der Trainingsprozess kann weiterhin menschliches Feedback beinhalten, jedoch übernimmt die „Verfassung“ eine zentrale Steuerungsrolle.

Praxisbeispiele:

• Content-Moderation: KI, die beleidigende oder gefährliche Inhalte vermeidet.
• Unternehmen: Einsatz von KI, die sich an Compliance-Richtlinien orientiert.
• Gesundheitswesen: Sicherstellung, dass medizinische Empfehlungen ethischen Standards folgen.
• Chatbots: Systeme, die konsistent respektvolle und sichere Antworten liefern.

Vorteile:

• Werteorientierung: Ergebnisse basieren auf klar definierten ethischen Grundsätzen.
• Weniger Abhängigkeit von menschlichen Bewertungen: Reduziert Aufwand und Subjektivität.
• Skalierbarkeit: Prinzipien können konsistent auf viele Anwendungsbereiche übertragen werden.

Herausforderungen:

• Definition der Prinzipien: Es ist schwierig, universelle Regeln festzulegen, die alle Szenarien abdecken.
• Kulturelle Unterschiede: Werte und Normen sind oft regional oder branchenabhängig.
• Transparenz: Nutzer müssen nachvollziehen können, auf welchen Prinzipien Entscheidungen beruhen.

Verwandte Begriffe:

RLHF, DPO, Preference Optimization, Alignment, Ethik in der KI, Responsible AI, Trustworthy AI, Fairness, Bias, Generative KIGenerative KI Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, neue Inhalte wi... Mehr, Large Language Models