Was ist verantwortungsvolles maschinelles Lernen?

Die Welt bewegt sich in Richtung des maschinellen Lernens, das für Entwickler und Benutzer heute zu einer offensichtlichen und weit verbreiteten Option wird. Im April 2021 stellte Twitter seine Initiative für verantwortungsvolles maschinelles Lernen vor. Das war kaum eine Überraschung, denn Unternehmen wie Google und Microsoft hatten bereits Schritte in Richtung konformer, sicherer und menschenzentrierter künstlicher Intelligenz und Ethik unternommen.

Wenn Sie sich umsehen, werden Sie feststellen, dass andere Unternehmen diesem Beispiel gefolgt sind,  da maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) in verschiedene Produkte implementiert werden, die wir täglich verwenden. Mit dieser verantwortungsvollen Entwicklung und dem Einsatz fortschrittlicher Technologien werden die Menschen in der Lage sein, die meisten ihrer geschäftlichen Tätigkeiten auszuführen.  Wenn die Technologien nicht verantwortungsbewusst entwickelt werden, könnten Sie auf verschiedene Weise beeinträchtigt werden, z. B. durch eine eingeschränkte Benutzererfahrung oder durch Diskriminierung.

Tech-Unternehmen auf der ganzen Welt sollten sich für verantwortungsvolles maschinelles Lernen einsetzen. Zunächst muss jedoch geklärt werden, was verantwortungsvolles maschinelles Lernen ist. In diesem Artikel besprechen wir maschinelles Lernen, seine Vorteile und Herausforderungen.

Inhaltsverzeichnis

1. Definition des verantwortungsvollen maschinellen Lernens
2. Grundsätze des verantwortungsvollen maschinellen Lernens
3. Warum Sie sich für verantwortungsvolles maschinelles Lernen interessieren sollten
4. Vorteile des verantwortungsvollen maschinellen Lernens
5. Herausforderungen des verantwortungsvollen maschinellen Lernens
6. Was ist verantwortungsvolle KI?
7. Aspekte einer verantwortungsvollen KI
8. Vorteile einer verantwortungsvollen KI
9. Fazit
10. FAQs

Was ist verantwortungsvolles maschinelles Lernen?

Verantwortungsvolles maschinelles Lernen ist eine Reihe von Grundsätzen und Praktiken, die den ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens gewährleisten. Dies beinhaltet die Berücksichtigung der potenziellen Risiken und Auswirkungen der Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen und das Ergreifen von Maßnahmen zur Minderung dieser Risiken. Verantwortungsvolles maschinelles Lernen bedeutet auch, dass es auf faire und gerechte Weise eingesetzt wird; ein wichtiger Bestandteil ist die Sicherstellung, dass maschinelles Lernen verantwortungsvoll und ethisch korrekt eingesetzt wird.

Arthur Lee Samuel – ein Pionier auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz – definierte maschinelles Lernen als „ein Forschungsgebiet, das Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.“ Die Maschine lernt durch die wesentlichen Anweisungen, die ihr gegeben werden, zu denken, zu handeln und zu reagieren. Dieses Tool verwendet sogar alles, was in der Vergangenheit geschehen ist, um die Zukunft vorherzusagen.

Heutzutage revolutionieren fortschrittliche Technologien jede Branche und führen sogar zu Innovationen. Die meisten Dienste, die wir heute nutzen, wie Amazon, Twitter, Youtube, Google, Microsoft, Netflix und andere, nutzen verantwortungsvolles maschinelles Lernen.

Wenn diese Dienste kein maschinelles Lernen einsetzen, könnten Sie als Nutzer am Ende unter einer mangelhaften Entwicklung und Implementierung des maschinellen Lernens leiden. Auf der anderen Seite erklärt Twitter, dass maschinelles Lernen eine Verantwortung mit sich bringt, die darin besteht, sich um seine algorithmischen Entscheidungen zu kümmern, Gleichheit und Fairness in seinen Produkten zu gewährleisten, Transparenz über alle Entscheidungen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen zu gewährleisten und die Möglichkeit von Agenturen und Algorithmen zu ermöglichen.

Allerdings gibt es keine einheitliche Definition für verantwortungsvolles maschinelles Lernen. Der Grund dafür ist, dass verschiedene Menschen, Organisationen, Forscher und Branchen unterschiedliche Bedeutungen für verantwortungsvolles maschinelles Lernen haben.

Grundsätze für ein verantwortungsvolles ML

Laut dem Institut für ethische KI und maschinelles Lernen, eine Organisation, die eine Reihe von Grundsätzen entwickelt hat, um die verantwortungsvolle Entwicklung des ML zu unterstützen, gibt es acht Grundsätze für verantwortungsvolles maschinelles Lernen. Sie umfassen:

1. Human Augmentation

Human Augmentation ist der Einsatz von Technologie zur Verbesserung des menschlichen Potenzials. Dies könnte die Verwendung von Prothesen oder Exoskeletten zur Steigerung der Kraft oder die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung des Entscheidungsweges umfassen.

2. Bewertung für Bias

Dies ist die Verpflichtung, das Potenzial für Verzerrungen (Bias) in einem Algorithmus für maschinelles Lernen kontinuierlich zu bewerten. Dabei werden die zum Trainieren des Algorithmus verwendeten Daten, der Algorithmus selbst und seine Ergebnisse untersucht, um mögliche Quellen für Verzerrungen zu ermitteln.

3. Erklärbarkeit durch Begründung

Wenn Sie ML-basierte Tools entwickeln, sollten Sie stets darauf bedacht sein, die Transparenz zu verbessern und die von einem Algorithmus für maschinelles Lernen getroffenen Entscheidungen zu erläutern. Dazu gehört, dass Sie erklären, warum der Algorithmus bestimmte Entscheidungen getroffen hat und wie er zu ihnen gekommen ist, damit sie verständlich sind.

4. Reproduzierbarer Vorgang

Dies ist die Fähigkeit des maschinellen Lernens, bei gleichen Eingabedaten konsistente Ergebnisse zu erzielen. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass der Algorithmus zuverlässig und vertrauenswürdig ist, da es gewährleistet, dass die Ergebnisse reproduzierbar sind und überprüft werden können. Es hilft sicherzustellen, dass der Algorithmus zuverlässig und vertrauenswürdig ist.

5. Verdrängungsstrategie

Verdrängungsstrategien im maschinellen Lernen beziehen sich auf Techniken, die verwendet werden, um die Auswirkungen der Automatisierung auf Arbeitsplätze und Arbeitskräfte zu reduzieren. Zu diesen Strategien gehören die Umschulung und Weiterqualifizierung von Arbeitnehmern, die finanzielle Unterstützung der von der Automatisierung Betroffenen und die Schaffung neuer Arbeitsplätze in Bereichen, in denen die Automatisierung Arbeitnehmer verdrängt hat.

6. Praktische Genauigkeit

Damit wird gemessen, wie gut ein Algorithmus für maschinelles Lernen in realen Szenarien funktioniert. Sie unterscheidet sich von der theoretischen Genauigkeit, die misst, wie gut ein Algorithmus in einem bestimmten Datensatz funktioniert, da sie dazu beiträgt, dass der Algorithmus in realen Szenarien genaue Vorhersagen machen kann.

7. Vertrauen durch Datenschutz

Vertrauen durch Datenschutz bedeutet, dass die Daten, die zum Trainieren eines Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden, sicher und geheim gehalten werden. Dazu gehört die Verwendung von sicherer Datenspeicherung und Verschlüsselungstechniken, um die Daten zu schützen und sicherzustellen, dass nur befugtes Personal Zugang hat.

8. Data Risiko-Bewusstsein

Das  Prinzip des Data Risiko-Bewusstseins deckt alle kritischen Aspekte des maschinellen Lernens ab, die zum Verständnis der Risiken verwendet werden, die mit der Verwendung von Daten zum Trainieren von maschinellen Lernalgorithmen verbunden sind. Dazu gehört das Verständnis des Potenzials für Datenverzerrungen, das Potenzial für Datenlecks und das Potenzial für Datenmissbrauch.

In Anlehnung an diese Grundsätze könnte man sagen, dass verantwortungsvolles maschinelles Lernen darin besteht, Algorithmen des maschinellen Lernens zu entwickeln und zu nutzen, um den Menschen zu helfen und gleichzeitig ihre negativen Auswirkungen zu begrenzen, indem sie durch eine gründliche Analyse der technischen Struktur und der menschlichen Faktoren verbessert werden.

Warum Sie sich für verantwortungsvolles maschinelles Lernen interessieren sollten

Warum Sie sich dafür interessieren sollten, hängt davon ab, wer Sie sind. Sie könnten ein Benutzer, ein Geschäftsinhaber, ein CEO eines Start-ups, eine Führungskraft, ein Manager oder sogar ein Entwickler sein, der mit maschinellem Lernen arbeitet oder sich damit beschäftigt.

Es gibt zwei Möglichkeiten zu begründen, warum Sie sich für verantwortungsvolles maschinelles Lernen interessieren sollten. Der Grund ist leicht zu verstehen, insbesondere wenn diese Prinzipien verhindern können, dass Ihre Lösungen Benutzern, Teammitgliedern und sogar einem Unternehmen Schaden zufügen.

Erstens kann maschinelles Lernen ohne angemessene Anleitung zu diskriminierenden Ergebnissen, falschen Erkenntnissen und sogar zur Unterbrechung ganzer Prozesse führen. Vielleicht sind Sie ein gewöhnlicher Nutzer, aber Sie wissen weder, welchen Schaden ML verursacht, noch wissen Sie etwas über die entwickelten Lösungen für maschinelles Lernen.

Zweitens sollten Sie als Nutzer auf verantwortungsvolles maschinelles Lernen achten, weil es dazu beiträgt, dass die Algorithmen, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden, fair, genau und sicher sind. Verantwortungsvolles maschinelles Lernen hilft sicherzustellen, dass die Algorithmen nicht voreingenommen sind, dass die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, sicher und privat sind und dass die Ergebnisse der Algorithmen zuverlässig und vertrauenswürdig sind. Daher ist verantwortungsvolles maschinelles Lernen unerlässlich, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernalgorithmen für die Gesellschaft von Nutzen sind.

Für Unternehmen hilft verantwortungsvolles maschinelles Lernen, sicherzustellen, dass die Algorithmen, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden, zuverlässig sind. Dazu gehört, dass die zum Trainieren der Algorithmen verwendeten Daten sicher und privat sind und dass die Ergebnisse der Algorithmen reproduzierbar und überprüfbar sind.

Verantwortungsvolles maschinelles Lernen ist wichtig, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernalgorithmen für Unternehmen und ihre Kunden von Nutzen sind. Schlecht entwickelte und implementierte Algorithmen für maschinelles Lernen können zu beleidigenden und diskriminierenden Messaging, Verletzungen der Privatsphäre und einem schlechten Kundenerlebnis führen.

Vorteile des verantwortungsvollen maschinellen Lernens

Das Verständnis der Anwendungsfälle und Vorteile der verantwortungsvollen Maschinenalgorithmen können bestimmen, ob die Algorithmen sowohl für Benutzer als auch für Unternehmen nützlich sind. Hier sind einige Vorteile, basierend auf Anwendungsfällen:

Natural Language Processing

NLP ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Maschinen in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. NLP wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in der Textanalyse, der maschinellen Übersetzung und dem automatisierten Kundendienst. Verantwortungsvolles maschinelles Lernen ist wichtig, um sicherzustellen, dass NLP-Algorithmen für die Gesellschaft von Nutzen sind, da es dazu beiträgt, dass die Algorithmen, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden, fair, genau und sicher sind und dass die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, sicher und privat sind.

Ein Beispiel für maschinelles Lernen sind die Chatbots, die viele Unternehmen zur Beantwortung von Kundenanfragen auf ihren Websites einsetzen. Diese Chatbots sind praktisch, da sie 24 Stunden am Tag verfügbar sind und Anfragen bearbeiten können, bis die Kundendienstmitarbeiter verfügbar sind.

Auf diese Weise werden die Kundendienstmitarbeiter nicht überlastet. Und das Unternehmen muss für diese zusätzlichen Stunden nicht bezahlen, was wiederum die Kosten senkt.

Bilderkennung

Bei der Bilderkennung mit ML werden Algorithmen trainiert, um Muster in Bildern zu erkennen und sie zu klassifizieren. Diese Gesichtserkennungsfähigkeit ist potenziell hilfreich für die Erkennung von Personen auf Fotos und Videos sowie für Sicherheitsmaßnahmen und Produktforschung.

Für Studenten, Forscher und alltägliche Nutzer hilft die Bilderkennung, Bildreferenzen schnell zu finden und die Orte oder Personen auf dem Foto zu recherchieren. Das ist spannend, denn vor Jahren konnte man nur mit Worten suchen, aber jetzt suchen die Menschen mit Fotos.

Data Mining

Data Mining ist der Prozess des Extrahierens nützlicher Informationen aus großen Datensätzen. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um diesen Prozess zu automatisieren, sodass Algorithmen Muster und Trends in Daten erkennen können, die sonst schwer zu erkennen wären. Data Mining erfordert eine beträchtliche Verarbeitungsleistung, damit der Algorithmus Trends in riesigen Datenmengen erkennen kann, aber es kann helfen, wertvolle Muster zu identifizieren.

Bessere Werbung und Marketing

Maschinelles Lernen kann Werbung und Marketing in einem Unternehmen oder einer Branche durch die Analyse von Kundendaten verbessern. Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster und Trends erkennen, die verwendet werden können, um Kunden effektiver anzusprechen.

Ein verantwortungsvoller Algorithmus für maschinelles Lernen kann vorhersagen, welche Kunden sich für ein bestimmtes Produkt interessieren werden. Dies kann dem Unternehmen oder dem Nutzer helfen, da der Algorithmus über zuverlässige Informationen über das Kundenverhalten verfügt, die dazu beitragen können, die Kampagne effektiver zu gestalten.

Bessere Produkte entwickeln

Durch die Analyse von Kundendaten können Algorithmen für maschinelles Lernen Muster und Trends erkennen, die zur Entwicklung besserer Produkte genutzt werden können, die den Kundenbedürfnissen entsprechen. Auf diese Weise wird die Produktentwicklung nicht aufs Geratewohl. Mit verantwortungsvollem maschinellem Lernen haben Unternehmen eine höhere Chance, ein erfolgreiches, aber ethisch einwandfreies Produkt zu entwickeln.

Herausforderungen des verantwortungsvollen maschinellen Lernens

Es ist wichtig, mit den Herausforderungen des verantwortungsvollen maschinellen Lernens vertraut zu sein, um sicherzustellen, dass die verwendeten Algorithmen sowohl für die Nutzer als auch für die Unternehmen von Nutzen sind. Dazu gehören die folgenden:

Mangel an Ausbildungsdaten

Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen große Datenmengen, um effektiv trainiert zu werden. Und wenn nicht genügend Daten zur Verfügung stehen, können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Algorithmus beeinträchtigt werden.

Schlechte Qualität der Daten

Dies kann zu ungenauen Ergebnissen und auch zu Verzerrungen bei den Entscheidungen des Algorithmus führen. Es muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, von hoher Qualität sind und dass sie sicher und privat sind.

Überanpassung der Daten

Es tritt auf, wenn ein Algorithmus mit einem zu kleinen Datensatz trainiert wird oder wenn der Algorithmus mit einem zu komplexen Datensatz trainiert wird. Dies kann dazu führen, dass der Algorithmus Entscheidungen trifft, die nicht genau oder zuverlässig sind, da er nicht auf genügend Daten trainiert wurde, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Unzureichende Datenanpassung

Wenn der Algorithmus mit einem zu einfachen Datensatz trainiert wird oder wenn dem Algorithmus nicht genügend Daten zur Verfügung gestellt werden, um genaue Vorhersagen zu treffen. Dies kann dazu führen, dass der Algorithmus Entscheidungen trifft, die nicht genau oder zuverlässig sind.

Irrelevante Merkmale

Dies sind Merkmale, die für die jeweilige Aufgabe nicht relevant sind und dazu führen können, dass der Algorithmus Entscheidungen trifft, die nicht genau oder zuverlässig sind. Verantwortliches ML erfordert Erklärungen dafür, warum der Algorithmus bestimmte Entscheidungen getroffen hat und wie er zu diesen Entscheidungen gelangt ist, aber irrelevante Merkmale können diese Erklärungen durcheinander bringen.

Was ist verantwortungsvolle KI?

Verantwortungsvolle KI ist die Praxis, künstliche Intelligenz (KI) auf eine Weise einzusetzen, die ethisch vertretbar, sicher und sowohl für die Nutzer als auch für die Unternehmen von Vorteil ist. Erfolgreiche Unternehmen und Organisationen verfolgen einen systematischen Ansatz, um verantwortungsvolle KI von Grund auf zu entwickeln. Sie verstehen die Komplexität und das Ausmaß der erforderlichen Änderung.

Verantwortungsvolle KI ist ein Ansatz zur sicheren und vertrauenswürdigen Entwicklung, Bereitstellung und Bewertung künstlicher Intelligenz. Es kann Ihnen helfen, Ihre Entscheidungen in Richtung vorteilhafterer und gerechterer Ergebnisse zu lenken.

Zu den vier Säulen einer verantwortungsvollen KI gehören organisatorische, betriebliche, technische und Reputationsschäden.

1. Organisatorischer Schaden bezieht sich auf das Potenzial von KI, den Ruf oder das finanzielle Ansehen einer Organisation zu schädigen.
2. Betrieblicher Schaden bezieht sich auf das Potenzial von KI, betriebliche Unterbrechungen oder Fehler zu verursachen.
3. Technischer Schaden bezieht sich auf das Potenzial von KI, technische Probleme oder Sicherheitsverletzungen zu verursachen.
4. Reputationsschäden beziehen sich auf das Potenzial von KI, den Ruf oder das öffentliche Image einer Organisation zu schädigen.

Aspekte einer verantwortungsvollen KI

Organisationen, die mit KI arbeiten, sollten mehrere Grundprinzipien befolgen, um sicherzustellen, dass ihre Technologie auf sozial verantwortliche Weise entwickelt und eingesetzt wird. Diese sind:

1. Fair – Gerechtigkeit setzt voraus, dass die zur Entscheidungsfindung verwendeten Algorithmen unvoreingenommen sind und keine Personengruppe diskriminieren.
2. Transparent – Transparenz erfordert, dass erklärt wird, warum der Algorithmus bestimmte Entscheidungen getroffen hat und wie er zu diesen gekommen ist.
3. Verantwortlich – Rechenschaftspflicht erfordert, dass Organisationen für Entscheidungen ihrer KI zur Rechenschaft gezogen werden.
4. Genau –  Genauigkeit erfordert, dass Algorithmen robust sind und genaue und konsistente Entscheidungen treffen.
5. Sicher – Sicherheit erfordert, dass die zum Trainieren der Algorithmen verwendeten Daten sicher und privat sind.

Vorteile einer verantwortungsvollen KI

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI in einem Unternehmen oder einer Organisation hat verschiedene Vorteile. Lassen Sie uns diese erörtern:

Automation

Dies ist einer der häufigsten Vorteile von KI. Automatisierung nutzt Technologie, um Aufgaben zu automatisieren, die sonst manuell erledigt würden.

Die Automatisierung kann zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit sowie zur Kostensenkung eingesetzt werden. Unternehmen können KI auch nutzen, um die menschliche Aufsicht zu reduzieren, da KI-Algorithmen Entscheidungen treffen können, ohne dass der Mensch eingreifen muss.

Intelligente Entscheidungsfindung

Hierbei handelt es sich um den Prozess der Nutzung von Daten und KI-Algorithmen, um Entscheidungen zu treffen, die genau, zuverlässig und vorteilhaft sind. KI kann eingesetzt werden, um die Datenbereitstellung zu koordinieren, Datenkonsistenz herzustellen, Trends zu analysieren, Unsicherheiten zu quantifizieren und Prognosen zu erstellen, um die besten Entscheidungen für ein Unternehmen zu treffen.

Gute Kundenerfahrung

KI-gesteuerte Lösungen können Unternehmen bei der Beantwortung von Nachrichten helfen, indem sie personalisierte Empfehlungen, automatisierten Kundenservice und vorausschauende Analysen bieten. Die Kunden werden zufrieden sein und häufiger wiederkommen.

Medizinische Fortschritte

KI kann zur Diagnose von Krankheiten, zur Entwicklung von Behandlungen und zur Verbesserung der Patientenergebnisse eingesetzt werden. Insgesamt wird sie die Leistungserbringung in der Medizin verbessern.

Lösung komplexer Benutzer- und Geschäftsprobleme

Die Identifizierung und Lösung von Nutzer- und Geschäftsproblemen kann durch den Einsatz von KI erfolgen. Mithilfe von KI lassen sich Muster erkennen, Daten analysieren und Entscheidungen treffen, die genau und vorteilhaft sind.

Fehler minimieren

Das Roboter-Automatisierungstool kann sicherstellen, dass die Algorithmen, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden, genau und zuverlässig sind und dass die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, von hoher Qualität und für das zu lösende Problem relevant sind. Dadurch wird der Gesamtfehler bei Vorhersagen und Ergebnissen verringert. Unternehmen und Nutzer haben somit mehr Vertrauen in die Entscheidungen, die mit KI-Daten getroffen werden.

Verwaltung wiederkehrender Aufgaben

Für jeden Menschen bedeutet es ein hohes Maß an Anstrengung und Konzentration, sich an wiederkehrende Aufgaben zu halten und diese auszuführen. Das Gute ist, dass verantwortungsvolle künstliche Intelligenz dabei helfen kann. Unternehmen können künstliche Intelligenz verwenden, um Aufgaben zu automatisieren, die sonst manuell erledigt würden, und so die Effizienz und Genauigkeit verbessern.

Geschäftskontinuität

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten bieten mehrere Vorteile, darunter eine geringere Abhängigkeit von menschlichen Mitarbeitern, eine höhere betriebliche Effizienz und eine bessere Kundenerfahrung. Diese Vorteile sind für Unternehmen in Krisenzeiten besonders wertvoll, da sie helfen können, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten personalisierte Empfehlungen und automatisierten Kundenservice bieten, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit beitragen kann.

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Fazit

Verantwortungsvolles maschinelles Lernen sollte das Ziel für jeden sein, denn maschinelles Lernen wird uns alle irgendwann in unserem täglichen Leben betreffen, auch wenn wir versuchen, etwas auf unserer Lieblingswebsite zu kaufen. Künstliche Intelligenz, angewendet durch maschinelles Lernen, ist eine der revolutionärsten Technologien dieser Generation, die dazu beiträgt, einige der schwierigsten Probleme der Menschheit zu lösen und die Produktivität zu maximieren. Sie müssen es annehmen, darüber diskutieren und verfolgen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug ist, um Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen. Verantwortungsvolles maschinelles Lernen erfordert von den Beteiligten, sicherzustellen, dass die zum Treffen von Entscheidungen verwendeten Algorithmen fair, genau und sicher sind und dass die zum Trainieren der Algorithmen verwendeten Daten sachlich und privat sind.

FAQs

Welches spezifische Problem kann verantwortungsvolles maschinelles Lernen lösen?

Das spezifische Problem, das ein verantwortungsvolles maschinelles Lernmodell lösen kann, besteht in der genauen und zuverlässigen Erkennung von Mustern in Daten, die dazu verwendet werden können, Entscheidungen zu treffen, die für den Benutzer oder das Unternehmen von Vorteil sind. Laut Alyssa Simpson Rochwerger und Wilson Pang, den Autoren des Buches „Real World AI: A Practical Guide for Responsible Machine Learning“, gehen nur 20 % der von großen Unternehmen eingesetzten künstlichen Intelligenzsysteme in die Produktion über. Diejenigen, die es schaffen, sind zudem oft nicht in der Lage, ihre Kunden effizient zu bedienen.

Wie können Sie Ihr Modell für maschinelles Lernen aktualisieren und pflegen, um sicherzustellen, dass es anpassungsfähig ist?

Um Ihr Modell zu pflegen und zu aktualisieren, damit es anpassungsfähig ist, müssen Sie die Leistung des Modells regelmäßig überwachen und es bei Bedarf anpassen. Dazu kann es gehören, neue Daten hinzuzufügen, die Parameter des Modells anzupassen oder das Modell mit neuen Daten neu zu trainieren. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten von hoher Qualität und für das zu lösende Problem relevant sind. Schließlich muss sichergestellt werden, dass das Modell regelmäßig getestet wird, um sicherzustellen, dass es die erwartete Leistung erbringt.

Wer sind die Experten, die die Entwicklung eines Modells des maschinellen Lernens beaufsichtigen werden?

Die Experten, die die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells überwachen, hängen von dem spezifischen Problem ab, das gelöst werden soll. Im Allgemeinen werden Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz benötigt, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt entwickelt wird und das Problem genau und zuverlässig lösen kann. Darüber hinaus werden möglicherweise Experten für Datensicherheit und Datenschutz benötigt, um sicherzustellen, dass die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten sicher und vertraulich sind.

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