Verantwortungsvolle KI-Entscheidungsfindung
In der heutigen Zeit spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen und Regierungsbehörden. Die zentrale Frage bleibt, ob KI zuverlässige und erklärbare Entscheidungen treffen kann.
Einführung
Moderne Generative KI (GenAI)-Systeme, wie Large Language Models (LLMs), scheinen bei der Beantwortung von Entscheidungsfragen hilfreiche Antworten zu liefern. Sie operieren jedoch auf Basis statistischer Muster und nicht durch echtes Verständnis oder formale Logik.
Diese Einschränkung wird oft als der „Stochastische Papagei“-Effekt bezeichnet, der die Grenzen des Vertrauens in solche Modelle in kritischen Szenarien verdeutlicht.
Generative KI und ihre Einschränkungen
Das „Stochastische Papagei“-Dilemma
Generative KI-Modelle arbeiten, indem sie das nächste Wort in einer Sequenz auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten vorhersagen. Diese probabilistische Herangehensweise führt zu einer menschlich anmutenden Sprachflüssigkeit, weist jedoch eine grundlegende Schwäche in der autonomen Entscheidungsfindung auf.
Halluzinationen und irreführende Ausgaben
LLMs sind nicht in der Lage, die Richtigkeit ihrer Aussagen zu überprüfen und erfinden manchmal nicht existierende Fakten, ein Phänomen, das als „Halluzinationen“ bekannt ist. Solche Ausgaben können in regulierten Sektoren wie Finanzen und Gesundheitswesen gefährlich irreführend sein.
Vorurteile in Trainingsdaten
Generative KI spiegelt die in ihren Trainingsdaten eingebetteten Vorurteile wider und verstärkt diese. Ein Beispiel hierfür ist ein ML-basiertes Einstellungsmodell von Amazon, das historische Geschlechterdiskriminierung fortsetzte.
Das Black-Box-Problem
GenAI-Engines funktionieren oft als „Black Boxes“, die wenig Einblick in ihre internen Überlegungen bieten. Diese Intransparenz untergräbt die Verantwortung und das Vertrauen, besonders wenn KI-Systeme kritische organisatorische Entscheidungen beeinflussen.
Übermäßige Abhängigkeit von KI
Eine übermäßige Abhängigkeit von GenAI kann wichtige menschliche Expertise und ethische Überlegungen in den Hintergrund drängen. Während LLMs in der Lage sind, große Textmengen zusammenzufassen, können sie sich nicht automatisch an laufende regulatorische Änderungen oder kulturelle Nuancen anpassen.
Verbesserung der KI-Logik mit fortschrittlichen Techniken
Chain-of-Thought (CoT) und Tree-of-Thought (ToT)
Chain-of-Thought prompting erfordert, dass ein Modell die Zwischenschritte skizziert, bevor es zu einem Schluss kommt. Dies kann Fehler reduzieren, indem der Denkprozess expliziter wird. Tree-of-Thought erweitert diese Idee, indem es mehrere Kandidatenketten parallel erkundet.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation adressiert das Problem veralteten oder unvollständigen Mod wissens, indem externe Datenquellen während des Inferenzzeitpunkts integriert werden. Dies kann bestimmte Halluzinationen mildern, indem aktuelle oder domänenspezifische Fakten bereitgestellt werden.
Funktionsaufrufe und agentische Arbeitsabläufe
Funktionsaufrufe integrieren LLMs mit externen APIs und ermöglichen es KI-Systemen, aktuelle Dienstleistungen zu konsultieren oder spezifische Berechnungen durchzuführen.
Hybride KI-Ansätze für zuverlässige Entscheidungsfindung
Integration von Generativer KI mit Entscheidungsmodellen
Da GenAI allein Schwierigkeiten mit faktischer Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit hat, nutzen viele Organisationen hybride Strategien, die LLM-Fähigkeiten mit strukturierten Logik-Engines und Optimierungstools kombinieren.
Illustratives Beispiel: Versicherungsansprüche
Ein Versicherungsunternehmen könnte ein LLM verwenden, um Schadensberichte zu analysieren, und die strukturierten Daten dann an eine Regeln-Engine weiterleiten, die die Berechtigung und empfohlene Auszahlungen basierend auf den Vertragsbedingungen bestimmt.
Fazit
Generative KI hat erhebliches Potenzial, insbesondere bei der Verarbeitung und Erzeugung unstrukturierter Daten. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass sie allein erhebliche Einschränkungen hat. Hybride KI-Ansätze, die GenAI mit symbolischen Entscheidungssystemen kombinieren, bieten einen robusten Rahmen für zuverlässige Entscheidungsfindung.
Die Zusammenarbeit zwischen Generativer KI, diesen Systemen und menschlicher Aufsicht hebt die Bedeutung der Mensch-KI-Partnerschaft hervor. Diese symbiotische Beziehung ist entscheidend, um die Komplexität moderner Entscheidungsfindungen zu bewältigen und die Stärken von menschlicher Einsicht und KI-Fähigkeiten effektiv zu nutzen.
