Wie differenziert eine KI zwischen Fake und Fakten ?

Im aktuellen Hype um Künstliche Intelligenz (KI) stellt sich die Frage, wie vertrauenswürdig und wie gut sind die Informationen, welche eine Künstliche Intelligenz einem KI-Anwender zur Verfügung stellt. Um Antworten hierzu aus erster Hand zu bekommen, haben wir diese Frage direkt an eine KI selbst - in diesem Falle ChatGPT - gestellt.

 

FRAGE: Wie arbeitet eine KI ?

Eine Künstliche Intelligenz (KI) arbeitet durch den Einsatz von Algorithmen und statistischen Modellen, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen.
Im Allgemeinen besteht der Prozess der Erstellung einer KI aus drei Schritten:

  1. Datensammlung: Eine KI benötigt eine große Menge an Daten, um daraus Muster und Trends zu erkennen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. öffentlichen Datensätzen, Unternehmensdaten oder von Nutzern generierten Daten.

  2. Trainingsphase: In diesem Schritt wird die KI mit den gesammelten Daten trainiert. Dabei wird ein Modell erstellt, das die Daten analysiert und Muster erkennt. Dies geschieht durch die Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens wie z.B. Neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Support-Vector-Machines.

  3. Anwendung: Nach der Trainingsphase kann das Modell zur Lösung von Problemen und zur Vorhersage von Ereignissen eingesetzt werden. Beispielsweise kann eine KI verwendet werden, um Kundenvorlieben zu erkennen, Betrugsfälle zu identifizieren oder selbstfahrende Autos zu steuern.

Es ist wichtig zu betonen, dass eine KI nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde. Es ist daher unerlässlich, dass die Daten sauber und repräsentativ für das Problem sind, das gelöst werden soll. Zudem muss die KI ständig aktualisiert und angepasst werden, um auf neue Daten und Anforderungen zu reagieren.

 

FRAGE: Wie differenziert eine KI zwischen Fake und Fakten ?

Als KI-Modell basiere ich auf maschinellem Lernen und verwende statistische Muster, um auf Basis von Trainingsdaten Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Wenn es darum geht, zwischen Fake und Fakten zu unterscheiden, gibt es mehrere Ansätze, die eine KI verwenden kann:

  1. Datenbasierte Mustererkennung: Eine KI kann auf Basis von Trainingsdaten Muster erkennen, die auf Fakten oder Fakes hinweisen. Zum Beispiel kann eine KI trainiert werden, Textdaten zu analysieren und Muster von Wörtern, Phrasen oder Satzstrukturen zu identifizieren, die typisch für Fakten oder Fakes sind. Es können auch Muster in Bildern oder Videos erkannt werden, um zwischen echten und gefälschten Inhalten zu unterscheiden.

  2. Quellenbewertung: Eine KI kann auch die Glaubwürdigkeit von Quellen bewerten, aus denen Informationen stammen. Dies kann beinhalten, die Reputation von Websites oder Verfassern zu analysieren, die Qualität von wissenschaftlichen Arbeiten zu bewerten oder auf vertrauenswürdige Datenbanken oder Quellen zuzugreifen, um Fakten zu überprüfen.

  3. Kontextuelle Analyse: Eine KI kann den Kontext von Informationen analysieren, um zwischen Fakten und Fakes zu unterscheiden. Dies kann beinhalten, Informationen mit bereits vorhandenem Wissen abzugleichen oder Widersprüche oder Unstimmigkeiten in den bereitgestellten Informationen zu erkennen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass keine KI-Technologie perfekt ist und Fehler gemacht werden können. Es ist wichtig, kritisch zu denken und verschiedene Quellen zu überprüfen, um die Richtigkeit von Informationen zu gewährleisten, insbesondere in Bezug auf kontroverse oder politische Themen.

 

FRAGE: Wie können die Informationen einer KI vom Menschen überprüft werden ?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie die Informationen einer KI vom Menschen überprüft werden können, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen und Empfehlungen der KI korrekt und vertrauenswürdig sind. Hier sind einige Möglichkeiten:

  1. Datenqualität prüfen: Überprüfen Sie, ob die Daten, auf denen die KI basiert, von hoher Qualität und repräsentativ sind. Eine mögliche Methode ist es, eine Stichprobe der Daten manuell zu überprüfen, um festzustellen, ob die Daten verlässlich und korrekt sind.

  2. KI-Entscheidungen validieren: Überprüfen Sie die Entscheidungen der KI, indem Sie manuell einige Beispiele durchgehen und sicherstellen, dass die Entscheidungen der KI mit der menschlichen Intuition und Logik übereinstimmen.

  3. Erklärbarkeit der KI-Entscheidungen: Stellen Sie sicher, dass die KI Entscheidungen und Empfehlungen auf eine transparente und erklärliche Weise trifft. Eine KI, die ihre Entscheidungen und Empfehlungen nicht erklären kann, ist schwierig zu überprüfen und zu validieren.

  4. Anwendungsbereich definieren: Stellen Sie sicher, dass die KI für den spezifischen Anwendungsbereich geeignet ist und dass sie nur Entscheidungen trifft, für die sie entwickelt wurde. Eine KI, die für einen bestimmten Anwendungsbereich entwickelt wurde, sollte nicht für andere Anwendungsbereiche verwendet werden.

  5. Menschliche Validierung: Validieren Sie die Entscheidungen der KI durch eine manuelle Überprüfung durch einen Menschen, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen und Empfehlungen der KI korrekt sind und keine Fehler enthalten.

Insgesamt ist es wichtig, bei der Überprüfung von KI-Entscheidungen und -Empfehlungen kritisch zu bleiben und sowohl manuelle als auch automatisierte Überprüfungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen und Empfehlungen der KI vertrauenswürdig sind.

 

Zitate ...

“Die Macht der künstlichen Intelligenz ist so unglaublich,
dass sie die Gesellschaft auf tiefgehende Weise verändern wird.”
Bill Gates, Gründer Microsoft

“KI ist wahrscheinlich das Beste oder das Schlimmste, was der Menschheit passieren kann.”
Stephen Hawking, Physiker

“Ich glaube, künstliche Intelligenz wird unser Partner sein. Wenn wir sie missbrauchen, wird sie ein Risiko sein. Wenn wir sie richtig einsetzen, kann sie unser Partner sein.”
Masayoshi Son, CEO SoftBank Capital

“Eine echte künstliche Intelligenz wäre intelligent genug, um nicht zu verraten, dass sie wirklich intelligent ist.”
George Dyson, US-amerikanischer Wissenschafts- und Technikhistoriker