Anand S, CEO von Gramener, warnt vor Risiken, wenn man LLMs blind vertraut, und plädiert für Modellkompetenz
In Kürze
In einem Gespräch mit Metaverse Post – Anand S, CEO von Gramener, betonte die potenziellen Gefahren einer übermäßigen Abhängigkeit von LLMs.
Da Hunderte von KI- und ML-Tools den Markt sättigen, ist das Innovationspotenzial grenzenlos. Zahlreiche Startups entstehen, um die Herausforderungen der Branche zu bewältigen, während ein ständiger Zustrom verbesserter Large Language Models jede Woche die transformative Kraft von verstärkt generative KI. Diese technologische Konvergenz verändert Branchen mit grenzenlosen Möglichkeiten.
Die Veröffentlichung und weitverbreitete Verwendung leistungsstarker Sprachmodelle wie Gemini wirft jedoch wichtige ethische und praktische Überlegungen auf und stellt uns die Frage: Können wir als Menschen solchen Modellen blind vertrauen?
In einem Gespräch mit Metaverse Post — Anand S, CEO eines in den USA ansässigen B2B-SaaS-Unternehmens Gramener betonte die potenziellen Gefahren einer übermäßigen Abhängigkeit von LLMs wie ChatGPT, und warnt davor, dass dieser Trend bei aufstrebenden Modellen wie Gemini wahrscheinlich anhalten wird.
„Selbst mit den richtigen Trainingsdaten kann ein Mensch Fehler machen, wenn er sein Fachgebiet verlässt. Extrapoliert ein großes Sprachmodell also oder erinnert es sich an das, was es gelernt hat? Der Unterschied ist riesig und es lohnt sich, ihn auszuprobieren. Wir bauen Vertrauen durch Intuitionen und wiederholte Interaktionen mit Menschen auf“, sagte Anand. „Wir wissen, dass wir nachforschen müssen, um einen Fremden zu untersuchen, und so sollten wir wahrscheinlich auch mit großen Sprachmodellen interagieren.“
Beispielsweise zitierte ein Anwalt im Fall Varghese gegen Southern Airlines Company Limited Fiktion ChatGPT-generierte Fälle, die dazu führen, dass ein Richter den Anwalt bestraft und dabei die Risiken einer unkritischen Verwendung betont. Anand betont, dass beim Einsatz solcher Sprachmodelle Vorsicht und Prüfung geboten sind.
Darüber hinaus ist in diesem Bereich ein robuster Feedback-Mechanismus erforderlich. ChatGPT Fördert Benutzerfeedback durch eine einfache Daumen-hoch-/Daumen-runter-Taste in Verbindung mit der Texteingabe. Dieser Ansatz sammelt wertvolle Erkenntnisse darüber, was gut funktioniert und was nicht. Dieses Feedback-System wird mit der Verwendung von wahrscheinlich häufiger werden große Sprachmodelle, um ihre Leistung zu verbessern.
„Es ist nicht sehr wirtschaftlich, jede einzelne Ausgabe eines LLM zu überwachen, aber die Möglichkeit, potenzielle Fehler zu melden, ist ein wirksamer Hebel“, sagte Anand Metaverse Post.
„Interessant ist, dass große Sprachmodelle selbst ziemlich gut darin sind, andere große Sprachmodelle zu bewerten. Anstatt also ausschließlich einen Menschen zur Überwachung der Ergebnisse einzusetzen, können wir eine Kombination aus LLMs und Menschen verwenden, wobei LLMs im Laufe ihrer Entwicklung schließlich den Großteil der menschlichen Rolle übernehmen“, fügte er hinzu.
Modellkompetenz ist der Weg nach vorne
Im Bereich der LLMs zeichnet sich ein Schlüsselprinzip ab: Je mehr Interaktion, desto tiefer das Verständnis. Dieses unkomplizierte Konzept unterstreicht den Zusammenhang zwischen Benutzerengagement und Verständnis der LLM-Funktionen und führt letztendlich zu einer höheren Nutzung.
„Es geht auch darum zu verstehen, wofür ein bestimmtes LLM gut ist. Zum Beispiel würde ich DALL-E nicht zum Generieren von Logos verwenden, da es Text nicht sehr gut generiert. Aber es leistet hervorragende Arbeit bei der Generierung von Logo-Ideen und Logo-Designs. Dies ist ein Beispiel für Modellkompetenz, die durch wiederholte Verwendung entsteht und mir daher hilft defi„Ich habe Vertrauensbereiche gefunden, in denen ich das Modell effektiver nutzen kann“, sagte Anand.
Auf der Suche nach einer ausgewogenen Integration von Sprachmodellen wie Gemini Um unsere technologische Landschaft zu verbessern, schlägt Anand mehrere Strategien vor. Erstens plädiert er für die tägliche Interaktion mit großen Sprachmodellen und fördert so eine Gewohnheit, die sich mit der Zeit aufbaut. Ebenso ist es von entscheidender Bedeutung, den universellen Zugang zu diesen Tools zu gewährleisten und den persönlichen Gebrauch stärker zu fördern. Anand weist auf den bestehenden Trend hin, dass Organisationen blockieren ChatGPT auf Arbeits-Laptops, was die Notwendigkeit einer unterstützenden Kommunikation unterstreicht.
Er schlägt die Implementierung organisatorischer Mechanismen vor, um den Zugang zu Sprachmodellen (LLMs) innerhalb einer Umgebung zu ermöglichen und das Experimentieren damit zu fördern.
„Letztendlich verstehen die Leute, worauf sie vertrauen können, wann sie es verwenden und wie sie es verwenden, wenn sie sich damit vertraut machen. Eine verstärkte Nutzung und die Förderung einer verstärkten Nutzung sind die wichtigsten Strategien und Bildungsinitiativen, die jeder anwenden kann“, sagte Anand Metaverse Post.
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Über den Autor
Kumar ist ein erfahrener Technologiejournalist mit Spezialisierung auf die dynamischen Schnittstellen von KI/ML, Marketingtechnologie und aufstrebenden Bereichen wie Krypto, Blockchain und NFTS. Mit über drei Jahren Erfahrung in der Branche hat Kumar eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erstellung überzeugender Erzählungen, der Durchführung aufschlussreicher Interviews und der Bereitstellung umfassender Erkenntnisse. Kumars Fachwissen liegt in der Produktion von wirkungsvollen Inhalten, darunter Artikeln, Berichten und Forschungspublikationen für prominente Branchenplattformen. Mit seinen einzigartigen Fähigkeiten, die technisches Wissen und Geschichtenerzählen kombinieren, zeichnet sich Kumar dadurch aus, dass er komplexe technologische Konzepte einem unterschiedlichen Publikum auf klare und ansprechende Weise vermittelt.
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