MIT-Team bringt KI-Modellen neue Erkenntnisse bei.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) wächst rasant und durchdringt zunehmend unser tägliches Leben sowie kritische Branchen wie das Gesundheitswesen, die Telekommunikation und die Energieversorgung. Doch mit großer Macht geht auch große Verantwortung einher: KI-Systeme machen manchmal Fehler oder liefern unsichere Antworten, die weitreichende Konsequenzen haben können.
Themis AI des MIT, 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 angeben können, wann sie sich bei ihren Vorhersagen unsicher sind, wodurch Fehler verhindert werden können, bevor sie Schaden anrichten.
Warum ist das so wichtig?
Viele KI-Modelle, selbst hochentwickelte, können manchmal sogenannte „Halluzinationen“ aufweisen – sie liefern fehlerhafte oder unbegründete Antworten. In Sektoren, in denen Entscheidungen schwerwiegend sind, wie bei medizinischen Diagnosen oder beim autonomen Fahren, kann dies katastrophale Folgen haben. Themis AI entwickelte Capsa, eine Plattform, die Uncertainty Quantification anwendet: Sie misst und quantifiziert die Unsicherheit der KI-Ausgabe auf detaillierte und zuverlässige Weise.
Wie funktioniert das?
Indem Modellen mit Unsicherheitsbewusstsein ausgestattet werden, können sie Ausgaben mit einem Risiko- oder Vertrauenslabel versehen. Beispielsweise kann ein autonom fahrendes Auto angeben, dass es sich bei einer Situation unsicher ist, und daraufhin ein menschliches Eingreifen 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 vorhersagbar sind und ein geringeres Risiko für Halluzinationen aufweisen. Dies unterstützt Organisationen dabei, 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 darin, 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 Tools zur Unsicherheitsquantifizierung wie Capsa können Sie diese Vision auch in die Praxis umsetzen.
