Was ist, wenn der KI die Daten zum Trainieren ausgehen? (Bild: shutterstock/ Liu zishan)
Um eine KI zu einer echten KI zu machen, braucht es eine Menge Training. Viele KI-Modelle werden dafür mit Daten gefüttert, die im Internet frei zugänglich sind. Doch was passiert, wenn künstliche Intelligenz alle Daten des Internets verinnerlicht hat?
Wie das Wall Street Journal berichtet, haben wir diesen Punkt in ein paar Jahren erreicht. Erste KI-Unternehmen suchen bereits nach Alternativen, um künftig größere KI-Modelle mit anderen Daten erstellen zu können. Denn ohne neue Daten würden die Modelle allesamt auf demselben Stand stehen bleiben.
Die Alternativen für natürliche KI-Daten
OpenAI soll bereits erste Pläne verfolgen, GPT-5 per Youtube zu trainieren – genauer gesagt mit Transkriptionen von Videos. Laut einer Schätzung von Earthweb gibt es mittlerweile mehr als eine Milliarde Videos auf Youtube. Damit hätte GPT-5 also eine Menge neuer, natürlich entstandener Daten.
Andere Unternehmen wollen hingegen den Weg der synthetischen KI-Daten gehen. Heißt: Trainingsdaten, die selbst von einer KI erstellt wurden. Allerdings birgt das laut einigen Expert:innen auch Risiken. Sie bezeichnen so entstandene KI als „Habsburger AI“, eine Anspielung auf die Habsburger-Dynastie. Die hatte durch Inzucht ihren eigenen Genpool minimiert, was zu körperlichen und mentalen Krankheiten sowie frühem Tod einiger Mitglieder führte.
Eine so trainierte KI könnte deutlich schlechteren Output produzieren, da sie aufbereitete Daten weiterverarbeitet. KI-Unternehmen wollen eine solche „Habsburger AI“ vermeiden, indem die Qualität der synthetischen Daten abgesichert wird. Allerdings lässt sich bislang kein Unternehmen in die Karten schauen, wie diese Qualitätssicherung aussehen könnte. Erste Beispiele wie Claude 3 – eine KI, die bereits mit künstlichen Daten trainiert wurde – scheinen vielversprechend.
Keine Sorge vor dem Datenende
Einige Forscher:innen haben jedoch keine Angst davor, dass KI eines Tages keine neuen Daten bekommt. Tatsächlich könnte das eine Chance für die künstliche Intelligenz sein, um ihr nächstes Stadium zu erreichen, wie Harvard Business Review berichtet.
Demnach könnten zukünftige KI-Modelle nur mit einem Konzept der Welt und der Menschen darin trainiert werden. Sobald das Programm diese verinnerlicht hat, wäre es in der Lage, weitere Dinge auf eine natürlichere Weise zu erlernen, ohne auf bestehende Datensätze zurückzugreifen.
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