Künstliche Intelligenz Und "BSE-Syndrom”
Künstliche Intelligenz (KI) steht vor einer neuen Krise – diesmal von innen. Eine aktuelle Studie von Forschern der Rice University und der Stanford University zeigt, dass der massive Einsatz synthetischer Daten zum Training von KI-Modellen zu ernsthaften Problemen führen kann. Dieser besorgniserregende Trend wird als „Model Autophagy Disorder“ (MAD) bezeichnet – ein Begriff, der aus gutem Grund alarmierend klingt.
Was ist ein synthetischer Datensatz?
Bevor wir in die Details eintauchen, ist es wichtig zu verstehen, was synthetische Datensätze sind. Dabei handelt es sich um künstlich generierte Datensätze, die nicht aus der realen Welt stammen. Diese Datensätze dienen zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen und umfassen eine Vielzahl von Daten, von algorithmisch generierten Texten und Bildern bis hin zu simulierten Finanzdaten. Ihr Reiz liegt vor allem in ihrer Verfügbarkeit, den geringen Kosten und dem fehlenden Datenschutz.
Die Vorteile synthetischer Datensätze
Die Stärke synthetischer Daten liegt in ihrer Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Sie müssen nicht manuell erfasst werden, unterliegen keinen rechtlichen Datenschutzbedenken und können in nahezu unbegrenzten Mengen erstellt werden. Das Beratungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass diese Datensätze bis 2030 in vielen KI-Anwendungsbereichen reale Daten ersetzen werden.
Das „Rinderwahnsinn“-Syndrom beim maschinellen Lernen
Doch es gibt auch eine Schattenseite. Die oben erwähnte Studie befasst sich mit einem Phänomen, das mit dem Overfitting im maschinellen Lernen vergleichbar ist und als „Model Autophagy Disorder“ (MAD) bezeichnet wird. Dieser Fachbegriff beschreibt eine Störung, bei der die Leistung eines KI-Modells bei fortgesetzter Verwendung synthetischer Daten nachlässt. Mit anderen Worten: Die KI beginnt, „durchzudrehen“.
Ursachen und Folgen von MAD
Das Problem scheint auf einen Mangel an Diversität in synthetischen Daten zurückzuführen zu sein. Wird ein KI-Modell mit einem zu homogenen Datensatz trainiert, beginnt es, sich selbst zu überlappen – ein destruktiver Kreislauf. Dieses Phänomen wird als „Autophagie“ bezeichnet, was den Begriff MAD hervorbrachte.
Vorgeschlagene Lösungen und zukünftige Überlegungen
Doch es ist noch nicht alles verloren. Forscher schlagen vor, dass die Einbeziehung realer Daten in den Trainingszyklus diese Art der Modellerosion verhindern könnte. Während die Wissenschaft nach Lösungen sucht, ist es für KI-Entwickler wichtig, sich dieser potenziellen Falle bewusst zu sein.
Synthetische Datensätze: Ein zweischneidiges Schwert?
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass synthetische Datensätze zwar klare Vorteile in Bezug auf Kosten, Effizienz und Datenschutz bieten, aber auch neue und unerwartete Risiken bergen. Christian Internò, ein Forscher im Bereich maschinelles Lernen, bringt das Dilemma perfekt auf den Punkt: „Synthetische Daten sind die Zukunft, aber wir müssen lernen, mit ihnen umzugehen.“ Mit Blick auf die Zukunft muss die KI-Community die Risiken und Vorteile dieser neuen Datengrenze abwägen.
