Missing Link: Was wir über die Fairness der Welt von moderner KI lernen können KI Ethik
. In diesen Beispielen wurden sehr klare und eindeutig definierte Ziele für das KI-System zweifellos für eine Teilmenge der Daten nicht erreicht. Obwohl kein KI-System immer alles richtig machen wird, ist es sinnvoll, ein System anzustreben, das diese Art von Fehlern vermeidet. Dass diese Fälle von den betroffenen Unternehmen zeitnah korrigiert wurden, demonstriert die Möglichkeit der Nachbesserung.
Aus diesem Grund hat eine Gruppe von Forschern der Universität Stanford ihnen den Namen "Foundation Models" gegeben – denn mit ihrer Hilfe können wir unzählige neue mögliche Anwendungen entwickeln, die auf dem Weltwissen der Modelle aufbauen. Viele der Fähigkeiten, die sich aus diesem Aufbau ergeben, sind überraschend und waren während des Trainings nicht absehbar oder geplant.
So sind GPT-3-ähnliche Modelle beispielsweise in der Lage, eine Zusammenfassung eines langen Textes zu schreiben, ohne dass sie Beispiele oder zusätzliche Trainingsdaten sehen müssen.
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