MIT-Team bringt KI-Modellen bei, was sie noch nicht wussten.
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) wächst rasant und wird zunehmend in unser tägliches Leben und in hochriskante Branchen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation und Energie integriert. Doch mit großer Macht kommt auch große Verantwortung: KI-Systeme machen manchmal Fehler oder geben unsichere Antworten, die schwerwiegende Folgen haben können.
MITs 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, wenn sie sich ihrer Vorhersagen unsicher sind, wodurch Fehler verhindert werden können, bevor sie Schaden anrichten.
Warum ist das so wichtig?
Viele KI-Modelle, selbst fortgeschrittene, können manchmal sogenannte „Halluzinationen“ aufweisen – sie geben fehlerhafte oder unbegründete Antworten. In Sektoren, in denen Entscheidungen schwerwiegend sind, wie z. B. bei medizinischen Diagnosen oder autonomem 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 es?
Durch die Vermittlung von Uncertainty Awareness an Modelle können diese 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 aktivieren. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern auch das Vertrauen der Benutzer 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, 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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