Die Nachvollziehbarkeit von KI im Sprachverständnis: Transparenz und Qualität im Fokus

Die Dringlichkeit der Transparenz: Warum Künstliche Intelligenz nachvollziehbar werden muss

Die Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat bedeutende Herausforderungen in Bezug auf Transparenzund Vertrauen mit sich gebracht. Die Komplexität und Größe dieser Modelle führen oft zu undurchsichtigen Entscheidungsprozessen, was Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Fairness ihrer Ausgaben aufwirft. Die Identifizierung und Minderung von Verzerrungen innerhalb dieser Modelle ist entscheidend, um Vertrauen zu schaffen und ihre Nutzbarkeit in verschiedenen Anwendungen zu verbessern. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen wird auch die Einhaltung ethischer Standards immer wichtiger. Die Transparenz bei der Entscheidungsfindung hilft, Verzerrungen und Diskriminierungen zu identifizieren und zu vermeiden. Regulierungsmaßnahmen wie die EU-Verordnung hinsichtlich der KI-Nutzung im europäischen AI Act fordern Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen, um die ethische Nutzung von KI sicherzustellen.

Erklärbare KI (XAI): Ein notwendiger Schritt

Erklärbare KI (engl. Explainable AI, XAI) zielt darauf ab, auf automatisierte Weise KI-Systeme für Menschen verständlich zu machen. Diese Transparenz ist entscheidend, insbesondere in Anwendungsbereichen wie medizinischen Diagnosen, Verkehrssteuerung und automatisierten Entscheidungen in der Finanzbranche. Die Fähigkeit, Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehen und erklären zu können, ist essenziell, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zu erhalten.

Erklärbare KI ist ein dynamisches und wachsendes Forschungsfeld. Neue Algorithmen und Verfahren werden kontinuierlich entwickelt, um tiefere und verständlichere Einblicke in die „Black Box“ der KI zu ermöglichen. Die Herausforderungen bei der Implementierung von XAI in der Praxis sind jedoch nach wie vor groß. Unternehmen müssen die Akzeptanz von algorithmisch basierten Entscheidungen bei ihren Kunden und Mitarbeitern erhöhen, indem sie die Nachvollziehbarkeit und Transparenz der KI-Systeme verbessern.

Erklärbare KI findet Anwendung in vielfältigen Bereichen. In der Bildklassifikation, Textklassifikation und bei tabellarischen Daten ist die Erklärbarkeit besonders wichtig. Beispielsweise kann das LIME-Verfahren (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) genutzt werden, um die Entscheidungen eines Modells durch Hervorheben relevanter Merkmale zu erklären. Das Fraunhofer IAO und die Universität Stuttgart haben mit VitrAI einen Demonstrator entwickelt, der die Erklärbarkeit von KI in verschiedenen praxisnahen Szenarien zeigt.

Sprachverständnis-Aufgaben: Das Herzstück der Sprachverarbeitung

Natural Language Inference (NLI) ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Natural Language Processing (NLP). Sie hilft dabei, die Beziehung zwischen zwei Sätzen zu verstehen. Es geht darum herauszufinden, ob ein Hypothesensatzaus einem Prämissensatz folgt, ihm widerspricht oder neutral dazu steht.

Schauen wir uns ein Beispiel an:

Prämisse: „Der Arzt war zu spät und die Krankenschwester war darüber nicht glücklich.“
Hypothese: „Sie begrüßte ihn.“

Hier ist die Beziehung „neutral“. Die Prämisse sagt, dass die Krankenschwester nicht glücklich war, aber das beeinflusst nicht, ob sie den Arzt begrüßt. Diese Handlungen sind unabhängig voneinander.

Ein weiteres Beispiel:

Prämisse: „Der Himmel ist bewölkt und es sieht nach Regen aus.“
Hypothese: „Es wird bald regnen.“

Hier folgt die Hypothese aus der Prämisse. Wenn der Himmel bewölkt ist und es nach Regen aussieht, erwarten wir, dass es bald regnet. Diese Beziehung ist „folgerichtig“.

Das Verständnis solcher Beziehungen ist sehr wichtig für die Entwicklung von KI-Systemen. Diese Systeme müssen menschliche Sprache verstehen und richtige Schlussfolgerungen ziehen können. NLI ist zentral für viele Anwendungen von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI), wie Textklassifikation, maschinelle Übersetzung und Chatbots.

Warum Sprachverständnis für die Zukunft der KI entscheidend ist

Das Erfassen der Bedeutung und Beziehungen zwischen Sätzen ist für NLI von grundlegender Bedeutung, da es die Grundlage für viele NLP-Aufgaben bildet. Genauso wie für Fragebeantwortung (QA) und die Sentimentanalyse. Das Verständnis des Modellargumentation in Sprachverständnis-Aufgaben kann helfen, Vertrauen und Transparenz aufzubauen. Erklärungen können aufzeigen, welche Merkmale im Modell den größten Einfluss auf dessen Entscheidungen haben und so zu mehr Transparenz in der KI beitragen. Eine andere Auffassung besagt, dass Menschen nicht nur aus gekennzeichneten Daten, sondern auch aus Erklärungen lernen; möglicherweise können NLP-Modelle dies ebenfalls tun. Durch die Einbeziehung von Modell-Erklärungen kann es gelingen, effektivere Modelle mit besserer Leistung zu trainieren.

Der SNLI-Datensatz: Grundlage für robuste Sprachverständnis-Modelle

Für die Evaluierung der LLM-Fähigkeiten beim Generieren von Erklärungen für eine NLI-Aufgabe, wurden zwei wesentliche Datensätze verwendet:

SNLI-Datensatz: Besteht aus 570.000 menschlich geschriebenen englischen Satzpaaren mit Etiketten. Die Prämissen stammen aus Bildbeschreibungen des Flickr30k-Korpus, während die Hypothesen von Crowdsource-Annotatoren erstellt wurden.

eSNLI-Datensatz: Enthält zusätzlich Erklärungen, die die Annotatoren zur Rechtfertigung der Etiketten geben mussten.

Methodik: So wird die Nachvollziehbarkeit von KI bewertet

Datenexploration

Zu den ersten Schritten der Datenanalyse gehörten die Untersuchung von Token-Anzahlen, Satzlängen, Kosinus-Ähnlichkeiten, Etikettenverteilungen und Bigram-Analysen. Diese Analyse hilft, ein tieferes Verständnis der Datenstruktur und der Herausforderungen bei der Modellierung zu entwickeln.

Prompt Engineering

Das Prompt Engineering umfasste die Erstellung spezifischer Anweisungen und Beispiele, um das LLM effektiv zu trainieren. Wichtige Aspekte waren:

• Definitionen von Widerspruch, Neutralität und Folgerung.
• Anweisungen, inspiriert vom eSNLI-Datensatzsammlung: Hervorhebung von Wörtern basierend auf dem Etikett und Verwendung dieser Wörter zur Erklärung.
• Formatierung und Eingabe der Daten im JSON-Format.

Evaluierung und Ergebnisse

Ziel der Evaluierung war es, die Leistung des LLMs in der NLI-Aufgabe zu messen und die Qualität der generierten Erklärungen zu bewerten. Dabei wurden verschiedene Experimente durchgeführt:

• Überprüfung, ob das LLM in der Lage ist, menschliche Erklärungen nachzuahmen.
• Untersuchung des Einflusses von selbstgenerierten Erklärungen auf die Leistungsfähigkeit des LLMs in der NLI-Aufgabe.
• Qualitätsbewertung der generierten Erklärungen hinsichtlich ihrer semantischen Ähnlichkeit zu menschlichen Erklärungen.

Qualitätsbewertung: Wie gut sind die Erklärungen wirklich?

Die Bewertung der Qualität und Robustheit von KI in Sprachverständnis-Aufgaben umfasst mehrere Dimensionen:

1. Standard-Benchmarks und Metriken:Übliche Benchmarks wie GLUE, SQuAD und SNLI werden verwendet, um grundlegende NLU-Fähigkeiten, einschließlich NLI, zu bewerten. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score werden typischerweise verwendet, um die Leistung zu quantifizieren.
2. Menschliche Bewertung: Menschliche Bewerter beurteilen Aspekte wie Engagement, Sicherheit, Kohärenz, Fließfähigkeit und Faktizität des generierten Textes. Dies ist entscheidend, um die praktische Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit von KI in realen Szenarien zu verstehen.
3. Herausforderungen und Zukunftsaussicht: Um die Ähnlichkeit zwischen von großen Sprachmodellen (LLMs) generierten Erklärungen und menschlichen Basislinien zu beurteilen, wird ein NLP-Encoder-Decoder-Modell zweimal trainiert: einmal auf dem ursprünglichen eSNLI-Datensatz, der von menschlichen Annotatoren erstellt wurde, und einmal auf Daten, die vom LLM generiert wurden. Anschließend werden diese Modelle mithilfe eines von Menschen erstellten Bewertungssatzes bewertet. Das auf LLM-generierten Daten trainierte Modell erzielt dabei ähnlich gute Ergebnisse wie das auf menschlichen Basisdaten trainierte Modell, was darauf hinweist, dass die Qualität der LLM-generierten Erklärungen mit menschlichen Erklärungen vergleichbar ist.

Fazit: Warum nachvollziehbare Erklärungen die Zukunft von KI sind

Das Verständnis der Beziehungen und des Denkens in Sprachverständnis-Aufgaben ist grundlegend, um die Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit dieser fortschrittlichen Modelle zu verbessern. Die Sicherstellung der Qualität und Robustheit dieser Modelle erfordert jedoch umfassende Bewertungsmethoden, die Bekämpfung von Verzerrungen und kontinuierliche Verbesserungen durch Forschung und Entwicklung. Es erfordert eine sorgfältige Begrenzung der Fehlbarkeit und eine bewusste Verantwortung der Entwickler und Anwender, um Bias zu minimieren. Methoden zur Klassifizierung müssen stets auf ihre Fairness überprüft werden, um diskriminierende Ergebnisse zu vermeiden.

Der Datenschutz ist dabei unerlässlich, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zu erhalten. Innovation treibt die Fortschritte in der KI voran, muss jedoch immer im Einklang mit bestehenden Richtlinien und Compliance-Anforderungen stehen. Die EU-Verordnung bietet in naher Zukunft einen rechtlichen Rahmen, der sicherstellt, dass alle Entwicklungen ethisch und transparent durchgeführt werden. Nur durch eine konsequente Umsetzung dieser Maßnahmen kann die verantwortungsvolle Nutzung von KI gewährleistet werden. Die doppelte Klassifizierung von Daten und Ergebnissen spielt hierbei eine wesentliche Rolle, um präzise und faire Anwendungen zu entwickeln.

Entscheider.innen in Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Strategien nicht nur auf technologische Innovation setzen, sondern auch die ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen beachten. Die Einhaltung des EU AI Acts und anderer Richtlinien ist hierbei nicht nur eine rechtliche Notwendigkeit, sondern auch ein wichtiger Schritt zur Gewährleistung von Compliance. Dies führt Wiederrum  zum Aufbau von Vertrauen bei Nutzern und Kunden. Unternehmen tragen eine große Verantwortung, ihre KI-Systeme transparent und fair zu gestalten, um langfristig erfolgreich und vertrauenswürdig zu sein.

Wissensdurst?

Für weiterführende Informationen und vertiefende Einblicke in die Themen rund um KI finden Sie hier einige empfehlenswerte Artikel:

1. Knowledge Graphs und Retrieval-Augmented Generation (RAG): Erfahren Sie mehr über die Anwendung von Knowledge Graphs und wie Retrieval-Augmented Generation die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen verbessern kann. Lesen Sie den vollständigen Artikel hier:  https://neuland.ai/knowledge-graphs-und-retrieval-augmented-generation/
2. Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT): Lernen Sie, wie Sprachmodelle durch Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT) mit neuem Wissen angereichert werden und dadurch schlauer und anpassungsfähiger werden. Mehr darüber erfahren Sie in diesem Artikel: https://neuland.ai/retrieval-augmented-fine-tuning/
3. Large Language Model Pricing: Die Preisgestaltung von großen Sprachmodellen ist ein entscheidender Faktor bei der Wahl des richtigen Modells für verschiedene Anwendungsbereiche. Entdecken Sie die verschiedenen Preismodelle und deren Auswirkungen in diesem Artikel: https://neuland.ai/large-language-model-pricing/
4. Fortschritte und Herausforderungen im Finetuning von großen Sprachmodellen: Informieren Sie sich über die neuesten Fortschritte und die bestehenden Herausforderungen im Bereich des Finetunings von großen Sprachmodellen. Lesen Sie den ausführlichen Bericht hier: https://neuland.ai/feintuning-von-grossen-sprachmodellen/

Diese Artikel bieten umfassende Einblicke und aktuelle Informationen, die für eine tiefere Auseinandersetzung mit den jeweiligen Themen hilfreich sind.