Einführung
Generative KI ist extrem einfach zu verwenden, und ein wachsender Teil der heutzutage veröffentlichten Inhalte wird hauptsächlich von ChatGPT geschrieben.
Wenn Sie schon einmal generative KI-Chatbots verwendet haben, werden Sie zustimmen: Sie können die meisten schweren Aufgaben schnell und ziemlich genau erledigen. Dies führt jedoch zu verschiedenen Problemen mit der nächsten Generation von Autoren, den nächsten Aktualisierungen der großen LLMs und vielen weiteren Problemen.
Chatbots produzieren Inhalte durchschnittlicher Qualität mit falschen Informationen
Wird irgendjemand wissen, wie man ohne die Hilfe von Chatbots schreibt? Das Problem dabei ist, dass ChatGPT und alle anderen LLMs ihre Quellen und die Richtigkeit ihrer Informationen und Ausgaben nicht überprüfen. Je mehr KI-generierte Inhalte in das Internet eindringen, desto mehr ungenaue Informationen produzieren sie. Der letzte Dominoeffekt ist, dass die nächste Generation von LLMs auf einer Mischung aus menschlichen Daten und synthetischen Daten mit minderwertigen Inhalten und ungenauen Fakten trainiert wird, die meist als „Halluzinationen“ bezeichnet werden.
LLMs müssen das Internet durchkämmen, um ihre neuen Modelle und Updates zu trainieren
Jedes große KI-Unternehmen, einschließlich Open AI(ChatGPT), Anthropic und sogar Google, muss das Internet durchforsten, um sein neues Modell zu trainieren. Das wird aus mehreren Gründen äußerst problematisch. Die im Internet verfügbaren Daten sind völlig überschwemmt mit KI-generierten Inhalten. Darüber hinaus blockieren die meisten Plattformen, auf denen Menschen interagieren, jetzt jede Art von Scraping oder verlangen horrende Summen für die Nutzung ihrer API.
Stecken die KI-Chatbots im Jahr 2021 fest?
ChatGPT ist ein Opfer seines eigenen Erfolgs. Da das Tool nun außergewöhnlich gut schreiben kann, haben seine Ergebnisse das Internet überschwemmt. Um sich selbst auf neue Inhalte zu aktualisieren, muss es möglicherweise auch seine eigenen synthetischen Inhalte in den Prozess aufnehmen, wodurch sein Modell die Art und Weise, wie Menschen schreiben, immer weniger nachahmen kann. Aus diesem Grund haben viele Nachrichtenagenturen berichtet, dass die Ergebnisse von GPT4 immer vorhersehbarer werden… und schlechter.
Unterm Strich
Aufgrund ihrer Beschaffenheit benötigen Large Language Models große Mengen an Qualitätsdaten für ihr Training. Die Qualität und Genauigkeit dieser LLMs basiert auf den Daten, mit denen sie überhaupt erst trainiert wurden. Wenn wir die nächsten Updates und Generationen von KI-Chatbots mit einer Mischung aus menschlichen und synthetischen Inhalten füttern, erwarten wir, dass die von LLMs produzierten Ergebnisse abnehmen werden, bis eine Lösung gefunden ist. KI-Detektoren wie Winston AI sind dazu da, Unternehmen dabei zu helfen, von Menschen erstellte Inhalte und von KI generierte Texte zu filtern.
FAQ
Generative KI bezieht sich auf Systeme künstlicher Intelligenz wie ChatGPT oder Midjourney (für Bilder), die neue Inhalte generieren können. Das Problem ist, dass mit der zunehmenden Verbreitung von generativer KI immer mehr Online-Inhalte von KI und nicht mehr von Menschen erstellt werden. Dies könnte das Internet mit minderwertigen, ungenauen oder voreingenommenen Informationen „vergiften“, da die KI den Wahrheitsgehalt der von ihr erstellten Inhalte nicht überprüft oder bewertet.
Sie können einen KI-Inhaltsdetektor wie Winston AI verwenden.
Es gibt auch einige Anzeichen dafür, dass der Inhalt von einer KI generiert wurde:
– Er hat einen generischen, formelhaften Stil ohne viel Originalität.
– Es fehlen die Nuancen, die Komplexität und die Variabilität, die für menschliches Schreiben charakteristisch sind.
– Er scheint eher Informationen aus anderen Quellen zusammenzufassen, als eine originelle Analyse zu liefern.
– Das Schreibniveau ist zu einheitlich, ohne die natürliche Variation menschlicher Autoren.
KI-Modelle werden auf großen Datensätzen mit Texten, Bildern usw. trainiert. Wenn ein großer Teil der für das Training verwendeten Daten aus minderwertigen synthetischen Inhalten von anderen KI-Modellen besteht, werden die Trainingsdaten verschmutzt. Dadurch können sich Verzerrungen, falsche Informationen und der generische Schreibstil der KI verbreiten. Neue KI-Modelle werden diese Fehler nachahmen, anstatt zu lernen, hochwertige, menschenähnliche Inhalte zu erstellen.
Einige Lösungen sind:
– Verwendung eines KI-Detektors wie Winston AI.
– Stärkerer Rückgriff auf qualitativ hochwertige Datensätze, die nachweislich von Menschen erstellt wurden.
– Training von Modellen, um falsche Informationen zu erkennen und zu vermeiden.
– Regelmäßiges Testen von Modellen, um zu erkennen, ob sich Verzerrungen oder Ungenauigkeiten einschleichen.
– Verwendung von Techniken wie Reinforcement Learning, um kreativere, variablere Ergebnisse zu fördern.
Es ist definitiv etwas, das wahrscheinlich passieren wird, wenn keine Schritte unternommen werden, um Trainingsdaten zu überprüfen und sich einschleichende Fehler zu korrigieren. Aber mit einem verantwortungsvollen Umgang mit Daten und Innovationen, die KI robuster machen, gibt es auch Möglichkeiten, die Qualität, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen mit der Zeit zu verbessern. Die KI-Gemeinschaft nimmt dieses Problem ernst.
