MIT-Team lehrt KI-Modelle, was sie noch nicht wussten.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) wächst rasant und ist zunehmend in unserem Alltag sowie in hochsensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Telekommunikation und der Energieversorgung verankert. Doch mit großer Macht kommt auch große Verantwortung: KI-Systeme machen manchmal Fehler oder geben unsichere Antworten, die weitreichende Folgen haben können.
MIT’s Themis AI, mitbegründet und geleitet von Professorin Daniela Rus vom CSAIL-Labor, bietet eine bahnbrechende Lösung. Ihre Technologie ermöglicht es KI-Modellen, „zu wissen, was sie nicht wissen“. Das bedeutet, dass KI-Systeme selbst anzeigen können, wann sie unsicher bezüglich ihrer Vorhersagen sind, wodurch Fehler vermieden werden können, bevor sie Schaden anrichten.
Warum ist das so wichtig?
Viele KI-Modelle, selbst hochentwickelte, können manchmal sogenannte „Halluzinationen“ aufweisen – sie geben fehlerhafte oder unbegründete Antworten. In Sektoren, in denen Entscheidungen schwerwiegend sind, wie bei der medizinischen Diagnose oder dem autonomen Fahren, kann dies katastrophale Folgen haben. Themis AI entwickelte Capsa, eine Plattform, die Uncertainty Quantification anwendet: Sie misst und quantifiziert die Unsicherheit von KI-Ausgaben auf detaillierte und zuverlässige Weise.
Wie funktioniert es?
Indem Modellen Unsicherheitsbewusstsein vermittelt wird, können sie Ausgaben mit einem Risiko- oder Zuverlässigkeitslabel versehen. Zum Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto kann anzeigen, dass es sich in einer Situation unsicher ist und daher eine menschliche Intervention auslösen. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern auch das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme.
- Bei der Integration mit PyTorch erfolgt das Wrapping des Modells über
capsa_torch.wrapper(), wobei die Ausgabe sowohl die Vorhersage als auch das Risiko umfasst:
Für NetCare und ihre Kunden bedeutet diese Technologie einen enormen Fortschritt. Wir können KI-Anwendungen liefern, die nicht nur intelligent, sondern auch sicher und besser vorhersehbar sind, mit geringerer Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen. Es hilft Organisationen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Risiken bei der Einführung von KI in geschäftskritischen Anwendungen zu reduzieren.
Fazit
Das MIT Team zeigt, dass die Zukunft der KI nicht nur darin besteht, intelligenter zu werden, sondern vor allem auch sicherer und fairer zu funktionieren. Bei NetCare glauben wir, dass KI erst dann wirklich wertvoll wird, wenn sie transparent über ihre eigenen Grenzen ist. Mit fortschrittlichen Uncertainty-Quantification-Tools wie Capsa können Sie diese Vision auch in die Praxis umsetzen.
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