Datenengineering

Der Artikel mit dem Titel "Your AI Isn’t Hallucinating. Your Data Is Lying to It." thematisiert die Problematik der Datenqualität in der Künstlichen Intelligenz (KI). Er argumentiert, dass viele der vermeintlichen "Halluzinationen" von KI-Systemen nicht auf Fehler in den Algorithmen selbst zurückzuführen sind, sondern vielmehr auf fehlerhafte oder unzureichende Trainingsdaten. Diese Daten können Verzerrungen, Ungenauigkeiten oder unvollständige Informationen enthalten, die die Leistung der KI negativ beeinflussen. Der Autor betont die Notwendigkeit, die Daten, die zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden, sorgfältig zu überprüfen und zu bereinigen, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Zudem wird darauf hingewiesen, dass ein besseres Verständnis der Datenquellen und deren Qualität entscheidend ist, um das volle Potenzial von KI-Technologien auszuschöpfen.

Der Artikel „KI im Unternehmen: Prozesse automatisieren und Mehrwert messen“ thematisiert die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse und hebt hervor, dass viele Unternehmen das volle Potenzial von KI noch nicht ausschöpfen. Henrik Wenck von accompio AI betont die Wichtigkeit der Datenqualität und die Festlegung klarer Schwellenwerte für die Verarbeitung von KI-Ergebnissen. Ein effektives KI-Training sollte sich auf den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden konzentrieren und deren kritisches Denken fördern, um die Qualität der Ergebnisse zu bewerten. Der Mehrwert von KI kann durch Kennzahlen wie Durchlaufzeit und Qualität gemessen werden, wobei ein Vergleich mit vorherigen Prozessen notwendig ist. Unternehmen sollten eine ehrliche Bestandsaufnahme ihrer aktuellen KI-Nutzung vornehmen und potenzielle Prozesse strukturiert bewerten, um eine Implementierungs-Roadmap zu erstellen. Häufig scheitern Unternehmen an einem unstrukturierten Vorgehen und der Erwartung, dass sich KI-Nutzung von selbst entwickelt, weshalb ein klarer Plan und kontinuierliche Weiterbildung unerlässlich sind.

Das Allen Institute for AI (Ai2) hat AstaBrief, ein neues Modell mit 8 Milliarden Parametern, vorgestellt, das Forschungsfragen und wissenschaftliche Literatur in vollständige Berichte umwandelt. AstaBrief zeichnet sich durch eine bemerkenswerte Geschwindigkeit aus und erstellt Berichte in nur 51 Sekunden, was eine erhebliche Verbesserung im Vergleich zu früheren Methoden darstellt. Die Entwicklung basierte auf 90.000 realen Anfragen von Forschern, wobei 47.000 Beispiele für das Training verwendet wurden, um die Qualität der Ergebnisse zu optimieren. Ai2 hat die Gewichte des Modells offen gelegt, um Institutionen die lokale Nutzung zu ermöglichen, was besonders wichtig für den Umgang mit sensiblen Daten ist. In Tests hat AstaBrief gezeigt, dass es mit größeren Modellen konkurrieren kann, indem es in mehreren Metriken gleichwertige Ergebnisse liefert. Diese Veröffentlichung könnte für Startups in den Bereichen Forschung, Gesundheit und Recht von Bedeutung sein, da sie beweist, dass ein kleineres, gut optimiertes Modell qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern kann. Die Entwicklung von AstaBrief hebt die Bedeutung der Datenqualität im Training und die Notwendigkeit lokaler Implementierungen hervor.