Vertrauenswürdigkeit großer Sprachmodelle im Licht des EU AI-Gesetzes — Eine systematische Mapping-Studie
Die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) wurde durch Fortschritte im Bereich des Deep Learning sowie die Verfügbarkeit umfangreicher öffentlicher Datensätze und leistungsstarker Ressourcen, die in der Lage sind, große Datenmengen mit komplexen Algorithmen zu verarbeiten, vorangetrieben. Diese Modelle haben die Fähigkeit von Maschinen, den Kontext in langen Textsequenzen zu verarbeiten und zu verstehen, erheblich verbessert, was es ihnen ermöglicht, Nuancen zu erfassen und menschenähnliche Antworten zu generieren.
Besonders hervorzuheben sind Google’s Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) und die Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Reihe von OpenAI, die die natürliche Sprachverarbeitung revolutioniert haben, indem sie in verschiedenen Sprachaufgaben hervorragende Leistungen erbrachten. Die Feinabstimmung von LLMs für spezifische Aufgaben führte zu ihrer weit verbreiteten Akzeptanz in Branchen wie Kundendienst, Gesundheitswesen, Bildung und Finanzen.
Herausforderungen und Bedenken
Trotz ihrer bemerkenswerten Fähigkeiten werfen die zunehmende Nutzung dieser Modelle in sensiblen Bereichen erhebliche Bedenken hinsichtlich ihrer Vertrauenswürdigkeit auf, insbesondere aufgrund ihrer Neigung zu Halluzinationen und inhärenten Vorurteilen. Daher gibt es einen wachsenden Fokus auf die Etablierung von Prinzipien für die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von LLMs.
Das EU-Vertrauenswürdige KI-Rahmenwerk legt grundlegende Prinzipien wie Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Sicherheit fest. Ergänzend dazu trat das EU AI-Gesetz im August 2024 in Kraft, das als erster rechtlicher Rahmen für KI gilt und sieben wesentliche Merkmale der Vertrauenswürdigkeit definiert, darunter menschliche Aufsicht, Datenmanagement, Transparenz, Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit.
Forschungsziele und Methodik
Das Hauptziel dieser Studie ist eine detaillierte Analyse, um zu bewerten, inwieweit große Sprachmodelle die im EU AI-Gesetz festgelegten Prinzipien der Vertrauenswürdigkeit einhalten. Zur Erreichung dieses Ziels wurde ein systematischer Mapping-Prozess verwendet, um eine strukturierte Übersicht relevanter Studien in der Literatur zu erstellen und unterexplorierte Bereiche zu identifizieren.
Die wesentlichen Beiträge dieser Studie umfassen:
- Eine systematische Bewertung von LLMs, die den aktuellen Stand und die am häufigsten untersuchten Aspekte der Vertrauenswürdigkeit in verschiedenen Bereichen analysiert.
- Eine Untersuchung aufkommender Trends in domänenspezifischen LLM-Anwendungen, die bestehende Lücken und unterexplorierte Bereiche in der Entwicklung vertrauenswürdiger LLMs hervorhebt.
- Eine systematische Überprüfung der angewandten Methoden und Techniken zur Identifizierung der Forschungsbeiträge in Studien zur Vertrauenswürdigkeit von LLMs.
Vertrauenswürdigkeit in LLMs
Die Vertrauenswürdigkeit in LLMs ist ein zentrales Thema in der aktuellen Literatur, wobei mehrere Studien mit den damit verbundenen Risiken und Strategien zur Minderung von Vorurteilen und Halluzinationen umgehen. Es wird betont, dass interdisziplinäre Zusammenarbeit notwendig ist, um gesellschaftliche Vorurteile, Werte und Umweltaspekte in der Entwicklung und Regulierung von KI-Systemen zu berücksichtigen.
Regulatorische Rahmenbedingungen
Die EU AI-Verordnung ist eine der ersten umfassenden und rechtlich bindenden Regulierungen für KI-Systeme. Im Vergleich zu anderen regionalen Rahmenbedingungen wie den USA, China und Kanada folgt die EU AI-Verordnung strengen Regeln für Hochrisiko-KI-Systeme und bietet ein komplexes Produkt-Sicherheitsrahmensystem.
Die Forschung zu Evaluierungsmethoden für LLMs untersucht wesentliche Fragen, was, wo und wie die Leistung bewertet werden sollte. Diese Studien verdeutlichen die Notwendigkeit umfassender Bewertungsrahmen und interdisziplinärer Ansätze, um die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von LLMs sicherzustellen.
Schlussfolgerung und Ausblick
Die systematische Mapping-Studie zeigt ein exponentielles Wachstum der Forschung zur Vertrauenswürdigkeit großer Sprachmodelle, insbesondere seit 2021, mit einem Höhepunkt im Jahr 2023. Während GPT und BERT die Landschaft dominieren, bleiben neuere Modelle wie Mistral und Claude unterexplored. Kritische Bereiche wie Telekommunikation, Cybersicherheit und Umwelt bleiben jedoch signifikant unterrepräsentiert, was vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschungen bietet.
In Anbetracht der schnellen technologischen Entwicklungen ist es entscheidend, dass Praktiker und Forscher sektorübergreifende Ansätze entwickeln, um die spezifischen Anforderungen an die Vertrauenswürdigkeit in unterschiedlichen Anwendungsbereichen zu gewährleisten.
