Erweiterbarkeit

Was ist KI-Erweiterbarkeit?

KI-Erweiterbarkeit bezeichnet die Fähigkeit von künstlichen Intelligenzsystemen (KI), ihre Funktionen auf neue Bereiche, Aufgaben und Datensätze auszuweiten, ohne dass ein vollständiges Neutraining oder bedeutende architektonische Änderungen notwendig sind. Das Konzept konzentriert sich darauf, KI-Systeme flexibel und anpassungsfähig zu gestalten, damit sie neue Funktionen aufnehmen, zusätzliche Aufgaben übernehmen und sich nahtlos in andere Systeme integrieren können.

Im Kern geht es bei KI-Erweiterbarkeit darum, KI-Systeme zu schaffen, die sich weiterentwickeln und wachsen können. Anstatt isolierte Anwendungen für einzelne Aufgaben zu bauen, werden erweiterbare KI-Systeme als Plattformen konzipiert, die erweitert werden können, um neuen Anforderungen gerecht zu werden. Dieser Ansatz maximiert den Wert von KI-Investitionen, indem Organisationen ihre KI-Fähigkeiten effizient erweitern können, wenn neue Chancen und Herausforderungen entstehen.

Wie wird KI-Erweiterbarkeit erreicht?

Um KI-Erweiterbarkeit zu erreichen, werden verschiedene Techniken und Designprinzipien eingesetzt, die es KI-Systemen ermöglichen, flexibel und anpassungsfähig zu sein. Zu den wichtigsten Methoden gehören:

Transferlernen

Transferlernen ist eine Technik, bei der ein vortrainiertes Modell, das für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurde, für eine andere, aber verwandte Aufgabe wiederverwendet wird. Anstatt ein neues Modell von Grund auf zu trainieren, wird das vorhandene Wissen auf die neue Aufgabe übertragen, wodurch Daten- und Rechenaufwand reduziert werden.

Beispiel:

• Ein Computer-Vision-Modell, das auf die Erkennung von Tieren trainiert wurde, kann angepasst werden, um Pflanzenspezies zu identifizieren, indem die gelernten Merkmale der Bilderkennung genutzt werden.
• Ein Sprachmodell, das auf Nachrichtenartikeln trainiert wurde, kann für medizinische Fachbegriffe im Gesundheitswesen feinabgestimmt werden.

Multi-Task-Lernen

Multi-Task-Lernen bedeutet, ein einziges Modell so zu trainieren, dass es mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen kann. Dieser Ansatz fördert die Entwicklung von generalisierenden Repräsentationen, die für verschiedene Aufgaben nützlich sind. Durch den Wissensaustausch zwischen den Aufgaben wird das Modell vielseitiger und anpassungsfähiger.

Beispiel:

• Ein Sprachmodell, das sowohl für Übersetzungen als auch für Sentimentanalyse trainiert wurde, versteht sprachliche Nuancen besser und ist effektiver bei der Einführung neuer sprachbezogener Aufgaben.
• Ein KI-Assistent, der Terminplanung und E-Mail-Verwaltung übernimmt, kann übergreifende Muster im Nutzerverhalten lernen und so die Leistung in beiden Aufgabenfeldern verbessern.

Modulares Design

Modulares Design bei KI bedeutet, Systeme aus austauschbaren und unabhängigen Komponenten oder Modulen zu strukturieren. Diese Architektur ermöglicht es, neue Funktionen hinzuzufügen oder bestehende zu verändern, ohne das Kernsystem zu beeinflussen.

Beispiel:

• Ein Chatbot-System, bei dem neue Module für unterschiedliche Anfragen oder Sprachen hinzugefügt werden können. Entwickler können diese Module integrieren, ohne das gesamte System neu aufbauen zu müssen.
• Eine KI-gestützte Empfehlungslösung kann neue Datenquellen oder Algorithmen als separate Module integrieren, um die Fähigkeiten zu erweitern, ohne die bestehende Funktionalität zu beeinträchtigen.

Flexible und anpassungsfähige Architekturen

Die Gestaltung von KI-Systemen mit Flexibilität im Fokus stellt sicher, dass sie sich an veränderte Anforderungen anpassen und neue Technologien integrieren können. Dazu gehören die Nutzung offener Standards, die Entwicklung von APIs zur Interaktion mit anderen Systemen und die Unterstützung von Plugins oder Erweiterungen, die neue Funktionen hinzufügen.

Beispiel:

• Eine KI-Plattform, die APIs bereitstellt, damit Entwickler maßgeschneiderte Anwendungen auf Basis der Kernfunktionen programmieren können.
• Die Unterstützung von Plugins ermöglicht es Drittanbietern, die Fähigkeiten des KI-Systems zu erweitern und ein Ökosystem von Erweiterungen zu schaffen.

Beispiele für KI-Erweiterbarkeit

Erweiterbare Chatbots

Ein Kundenservice-Chatbot, der ursprünglich für die Bearbeitung von Support-Tickets konzipiert wurde, kann durch Erweiterbarkeit ausgebaut werden, um:

• Verkaufsanfragen: Mit Integration eines neuen Moduls für vertriebsbezogene Anfragen kann der Chatbot Kunden bei Produktinformationen und Kaufentscheidungen unterstützen.
• IT-Support: Durch Hinzufügen eines IT-Support-Moduls kann der Chatbot technische Probleme lösen.
• HR-Anfragen: Die Erweiterung um ein HR-Modul erhöht den Nutzen des Chatbots innerhalb der Organisation.

Diese Fähigkeiten können Entwickler hinzufügen, indem sie das bestehende Modell mit neuen Datensätzen trainieren oder neue Module integrieren – ohne das gesamte System neu aufbauen zu müssen.

Computer-Vision-Systeme

Ein Computer-Vision-Modell, das für die Qualitätskontrolle in der Fertigung entwickelt wurde, kann erweitert werden für:

• Bestandsmanagement: Anpassung des Modells, um Bestandsartikel zu erkennen und zu zählen.
• Sicherheitsüberwachung: Training des Modells, um Sicherheitsrisiken zu erkennen oder die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen zu überwachen.

Durch Transferlernen kann sich das Modell effizient an diese neuen Aufgaben anpassen.

Natural Language Processing (NLP)-Plattformen

Eine NLP-Engine, die zur Sentimentanalyse in sozialen Medien genutzt wird, kann erweitert werden für:

• Analyse juristischer Dokumente: Feinabstimmung des Modells mit juristischen Texten, um die Überprüfung von Verträgen zu unterstützen.
• Zusammenfassung medizinischer Berichte: Anpassung des Modells, um Patientenakten für medizinisches Fachpersonal zusammenzufassen.

Diese Erweiterung erfolgt durch das Training des Modells auf domänenspezifischen Daten, sodass es spezialisierte Aufgaben übernehmen kann.

Forschung zur KI-Erweiterbarkeit

Die KI-Erweiterbarkeit ist ein komplexes und sich stetig entwickelndes Feld, das in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat. Die Forschungslandschaft ist reich an Studien, die sich mit verschiedenen Aspekten von KI-Systemen und deren Integration in unterschiedliche Bereiche beschäftigen.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations von Chen Chen et al. (Veröffentlicht: 2024-09-12).
   Diese Publikation unterstreicht die entscheidende Bedeutung von KI-Sicherheit im Kontext rascher technologischer Fortschritte, insbesondere bei generativer KI. Sie schlägt ein neuartiges Framework vor, das KI-Sicherheit aus den Perspektiven Vertrauenswürdigkeit, Verantwortung und Sicherheit betrachtet. Die Studie gibt einen Überblick über aktuelle Forschungen und Entwicklungen, diskutiert zentrale Herausforderungen und stellt innovative Methoden für das KI-Sicherheitsdesign und -testen vor. Ziel ist es, das Vertrauen in die digitale Transformation durch Förderung der KI-Sicherheitsforschung zu stärken. Mehr erfahren.

2. AI-Mediated Exchange Theory von Xiao Ma und Taylor W. Brown (Veröffentlicht: 2020-03-04).
   Dieses Positionspapier stellt die AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) als Framework vor, um die Kommunikation und Integration zwischen unterschiedlichen Mensch-KI-Forschungscommunities zu erleichtern. AI-MET erweitert die Social Exchange Theory, indem KI als Vermittler in menschlichen Beziehungen betrachtet wird. Das Papier skizziert erste Vermittlungsmechanismen und zeigt auf, wie AI-MET verschiedene wissenschaftliche Perspektiven auf Mensch-KI-Beziehungen zusammenführen kann. Mehr erfahren.

3. Low Impact Artificial Intelligences von Stuart Armstrong und Benjamin Levinstein (Veröffentlicht: 2017-05-30).
   Diese Forschung untersucht das Konzept der ‚Low Impact‘-KI, die darauf abzielt, potenzielle Gefahren von superintelligenter KI zu minimieren, indem sie verhindert, dass diese die Welt weitreichend verändert. Das Papier schlägt Definitionen und Methoden zur Verankerung von Low Impact vor und geht auch auf bekannte Probleme und zukünftige Forschungsrichtungen ein. Mehr erfahren.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration von Guanghui Yu et al. (Veröffentlicht: 2024-06-10).
   Diese Studie betont die Bedeutung menschlicher Überzeugungen beim Design von KI-Agenten für eine effektive Mensch-KI-Zusammenarbeit. Sie kritisiert bestehende Ansätze, die von statischem menschlichen Verhalten ausgehen, und hebt hervor, dass dynamische menschliche Reaktionen auf KI-Verhalten berücksichtigt werden müssen, um die Zusammenarbeit zu verbessern. Mehr erfahren.