Das Ausrichtungsproblem wurde vom Autor Brian Christian in seinem 2020 erschienenen Buch The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values populär gemacht. In dem Buch skizziert Christian die Herausforderungen bei der Sicherstellung der Erfassung von KI-Modellen „unsere Normen und Werte, verstehen, was wir meinen oder beabsichtigen, und vor allem tun, was wir wollen.” Das Alignment-Problem beschreibt die Probleme, die mit dem Aufbau leistungsstarker künstlicher Intelligenzsysteme verbunden sind, die auf ihre Bediener ausgerichtet sind.
Inhaltsverzeichnis
Verständnis des Ausrichtungsproblems
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren einen langen Weg zurückgelegt, wobei die Menschheit heute Maschinen entwickelt, die bemerkenswerte Leistungen erbringen können.
Aber nach sechs Jahrzehnten intensiver Forschung und Entwicklung bleibt die Ausrichtung von KI-Systemen an menschlichen Zielen und Werten eine schwer fassbare Aufgabe.
Mit jedem wichtigen Bereich der künstlichen Intelligenz, der versucht, sich zu replizieren human Intelligenz entstehen immer dann Probleme, wenn Entwickler erwarten, dass KI mit der Rationalität und Logik eines Menschen handelt.
Das wachsende Interesse an maschinellem und tiefem Lernen hat dazu geführt, dass die Algorithmen, die alles von Baseballspielen bis hin zu Ölversorgungsketten untermauern, digitalisiert werden.
Dieser Prozess wird durch Highspeed-Internet unterstützt, Cloud Computing, das Internet der Dinge (IoT), mobile Geräte und eine Fülle neuer Technologien, die Daten zu allem und jedem sammeln.
Während Algorithmen für maschinelles Lernen Treppe Trotz der Verfügbarkeit von Daten und Rechenressourcen handelt es sich dennoch um komplexe mathematische Funktionen, die Beobachtungen mit programmierten Ergebnissen vergleichen.
Mit anderen Worten: Künstliche Intelligenz ist nur so robust wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
Wenn die Trainingsdaten von schlechter Qualität oder einfach unzureichend sind, leidet die algorithmische Ausgabe. Dieses Szenario repräsentiert die Essenz des Ausrichtungsproblems.
Beispiele aus der Praxis für das Ausrichtungsproblem
In seinem Buch erklärt Christian mehrere Fälle, in denen maschinelle Lernalgorithmen peinliche und manchmal schädliche Fehler verursacht haben.
Dazu gehören:
Google Fotos
Ein Algorithmus, der vom Suchmaschinengiganten zur Gesichtserkennung verwendet wird Software. Menschen mit dunkler Hautfarbe als Gorillas markiert.
Hätten Google Hätte man den Algorithmus mit mehr Beispielen von Menschen mit dunkler Hautfarbe trainiert, hätte das Scheitern vermieden werden können.
Amazon-Rekrutierung
Das Rekrutierungstool von Amazon nutzte einst künstliche Intelligenz, um Bewerbern eine Bewertung zwischen einem und fünf Sternen zu geben.
Theoretisch würde dies dem Unternehmen ermöglichen, aus Hunderten von Lebensläufen vielversprechende Kandidaten zu identifizieren.
Allerdings ist die Modell wurde darin geschult, Bewerber zu überprüfen, indem er Muster in Lebensläufen beobachtete, die über einen jahrzehntelangen Zeitraum eingereicht wurden.
Da die meisten Bewerbungen von Männern kamen, disqualifizierte der Algorithmus daraufhin weibliche Bewerber automatisch.
Beispiele aus der Praxis des Ausrichtungsproblems wurden auch von der Autorin Cathy O'Neil in ihrem Buch erwähnt Waffen der mathematischen Zerstörung: Wie Big Data die Ungleichheit erhöht und die Demokratie bedroht.
In dem Buch erklärte O'Neil, wie blindes Vertrauen in Algorithmen bei vielen Aspekten des Verbrauchers tiefgreifenden Schaden anrichtete life. Einige Beispiele sind:
Kreditbewertungssysteme, die Menschen zu Unrecht bestrafen.
Rückfallalgorithmen geben Angeklagten einer bestimmten Rasse oder ethnischen Zugehörigkeit eine härtere Haftstrafe.
Lehrerbewertungsalgorithmen belohnen Lehrer, die das System spielen, und beenden ehrliche, leistungsstarke Lehrer.
Handelsalgorithmen, die Milliarden von Dollar verdienen und profitieren Sie davon, auf Kosten von Niedrig-Einkommen Klassen und sogenannte „Tante-Emma“-Anleger.
Die zentralen Thesen:
Das Alignment-Problem beschreibt die Probleme, die mit dem Aufbau leistungsstarker künstlicher Intelligenzsysteme verbunden sind, die auf ihre Bediener ausgerichtet sind. Das Konzept wurde von Brian Christian in seinem Buch populär gemacht Das Ausrichtungsproblem: Maschinelles Lernen und menschliche Werte.
Der Kern des Alignment-Problems sind schlechte Qualität oder unzureichende Algorithmus-Trainingsdaten. Mit Daten, die jetzt in fast jedem Aspekt des Tages protokolliert werden life, besteht eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass Algorithmen schlechte Entscheidungen treffen, weil sie sich zu sehr auf ihre mathematischen Funktionen verlassen.
Das Ausrichtungsproblem führte dazu Google Gesichtserkennungsmodelle klassifizieren Menschen mit dunklerer Haut als Gorillas, während ein ähnliches Missgeschick auftritt Amazon veranlasste seinen Rekrutierungsalgorithmus, weibliche Bewerber zu ignorieren. Blindes Vertrauen in Algorithmen hat auch zu wohl unheimlicheren und weitreichenderen Folgen für den Durchschnittsverbraucher geführt.
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DevSecOps ist eine Reihe von Disziplinen, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb kombinieren. Es ist eine Philosophie, die hilft Software. Entwicklungsunternehmen liefern innovative Produkte schnell, ohne die Sicherheit zu opfern. Dadurch können potenzielle Sicherheitsprobleme während des Entwicklungsprozesses identifiziert werden – und nicht erst danach PRODUKTE wurde im Einklang mit der Entstehung von Continuous veröffentlicht Software. Entwicklungspraktiken.
Das Geschäft Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die Software. angeboten im Cloud wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern Organisation vielleicht erleben.
Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) führt die Automatisierung in die Phasen der App-Entwicklung ein, um sie häufig an Kunden zu liefern. CI/CD führt eine kontinuierliche Automatisierung und Überwachung während des gesamten App-Lebenszyklus ein, vom Testen über die Bereitstellung bis hin zur Bereitstellung.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
RevOps – kurz für Revenue Operations – ist ein Framework, das darauf abzielt, die Einnahmen Potenzial einer Organisation. RevOps versucht, diese Abteilungen aufeinander abzustimmen, indem es ihnen Zugriff auf dieselben Daten und Tools gewährt. Mit geteilten Informationen versteht jeder dann seine Rolle im Verkauf Trichter und können zusammenarbeiten, um zu erhöhen Einnahmen.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.
Ad Ops – auch bekannt als Digital Ad Operations – bezieht sich auf unterstützende Systeme und Prozesse digital Anzeigenlieferung und Management. Das Konzept beschreibt jeden Prozess, der hilft a Marketing Team verwaltet, führt oder optimiert Werbekampagnen und macht sie zu einem integrierenden Bestandteil des Geschäft Operationen.
OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das in ein gewinnorientiertes Unternehmen umgewandelt wurde Organisation im Jahr 2019. Das Unternehmen Struktur ist um zwei Einheiten herum organisiert: OpenAI, Inc., eine Delaware LLC mit einem einzigen Mitglied, die von der gemeinnützigen OpenAI kontrolliert wird, und OpenAI LP, die eine begrenzte, gewinnorientierte Organisation ist Organisation. Die OpenAI LP wird vom Vorstand von OpenAI, Inc (der Stiftung) geleitet, die als General Partner fungiert. Gleichzeitig bestehen Limited Partners aus Mitarbeitern der LP, einigen Vorstandsmitgliedern und anderen Investoren wie Reid Hoffmans gemeinnütziger Stiftung Khosla Ventures und Microsoft, der führende Investor in der LP.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI aufgebaut Energiegewinnung. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E bietet OpenAI API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage seiner Basismodelle entwickeln möchten und gleichzeitig in der Lage sind, diese Modelle in ihre Produkte einzubinden und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlicher KI anzupassen Merkmale. Andererseits wurde auch OpenAI veröffentlicht ChatGPT, Entwicklung um a FreemiumModell. Microsoft vertreibt auch Opener-Produkte durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft aus kaufmännischer Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019 mit Microsoft investiert eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, mit Microsoft in Gesprächen, um 10 Milliarden Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. Microsoftentwickelt über OpenAI seinen Azure-KI-Supercomputer, verbessert gleichzeitig seine Azure-Unternehmensplattform und integriert die Modelle von OpenAI in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es auch Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über enterprise Dienstleistungen, wo sein Kernentwicklungsteam die Möglichkeit dazu bietet enterprise Kunden zu bedienen, Treppe, und passen Sie Stable Diffusion oder andere große generative Modelle an ihre an Bedürfnisse.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
