Unter welchen Bedingungen macht künstliche Intelligenz häufig Fehler: Grenzen des maschinellen Lernens

Einleitung: Die Natur der Fehler von künstlicher Intelligenz als systematisches Phänomen

Fehler moderner künstlicher Intelligenzsysteme (KI), die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, sind keine zufälligen Ausfälle, sondern regelrechte Folgen ihrer Architektur, ihres Lernansatzes und des grundlegenden Unterschieds zu menschlichem Verständnis. Im Gegensatz zum Menschen "versteht" KI die Welt nicht semantisch; sie erkennt statistische Korrelationen in Daten. Ihre Fehler treten dort auf, wo diese Korrelationen gestört werden, wo abstrakte Schlussfolgerungen, gesunder Menschenverstand oder das Verständnis des Kontexts erforderlich sind. Die Analyse dieser Fehler ist entscheidend für die Bewertung der Zuverlässigkeit von KI und die Bestimmung der Grenzen ihres Einsatzes.

1. Das Problem des Datenverschiegens (Data Bias) und die "Gesetze von Garbage In, Garbage Out"

Der häufigste und sozial gefährlichste Fehlerquelle ist das Verschiegen in den Trainingsdaten. KI lernt und verstärkt Vorurteile, die in den Daten bestehen.

Demografische Verzerrungen: Ein berühmter Fall mit einem Gesichtserkennungssystem, das eine erheblich höhere Genauigkeit für hellhäutige Männer als für dunkelhäutige Frauen zeigte, da es auf einem unproportionalen Datensatz trainiert wurde. Hier "irrt" die KI nicht, sondern reproduziert genau den Diskurs des realen Lebens, was zu einem Fehler in der Anwendung in einer heterogenen Umgebung führte.

Semantische Verzerrungen: Wenn das Wortpaar "Schwester" in den Trainingsdaten für eine Textmodell häufig mit dem Pronomen "sie" verbunden ist und "Programmierer" mit "er", wird das Modell Texte generieren, die diese geschlechtsspezifischen Stereotypen reproduzieren, selbst wenn der Geschlecht in der Anfrage nicht angegeben ist. Dies ist ein Fehler auf sozialem Kontextniveau, den das Modell nicht versteht.

Interessanter Fakt: Im Bereich der Informatik gilt der Grundsatz "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) — "Mist am Eingang, Mist am Ausgang". Für KI hat er sich in den tieferen Grundsatz "Bias In, Bias Out" transformiert — "Verschiebung am Eingang, Verschiebung am Ausgang". Das System kann die Einschränkungen der Daten, auf denen es trainiert wurde, nicht überwinden.

2. Adversarische Angriffe: Hackerkriminalität für KI

Dies sind vorsätzliche, oft für den Menschen unsichtbare Veränderungen der Eingangsdaten, die zu kardinal falschen Schlussfolgerungen von KI führen.

Beispiel mit Bild: Ein Klebestreifen in einer bestimmten Farbe und Form auf einem "STOП"-Schild kann eine autonome Computersystemvision dazu bringen, ihn als Schild "Beschränkung der Geschwindigkeit" zu klassifizieren. Für den Menschen bleibt das Schild klar erkennbar.

Mechanismus: Adversarische Beispiele nutzen "Blindbereiche" im hochdimensionalen Raum der Merkmale des Modells. KI wahrnimmt die Welt nicht als ganzheitliche Objekte, sondern als Satz statistischer Muster. Eine minimale, aber strategisch richtige "Störung" verschiebt den Datenpunkt im Merkmalsraum über die Grenze der Lösung des Modells, ändert die Klassifizierung.

3. Probleme mit Generalisierung und "Welt in der Schachtel"

KI, insbesondere tiefe neuronale Netze, neigt dazu, überzuschulen (overfitting) — sie merken sich nicht allgemeine Regelmäßigkeiten, sondern konkrete Beispiele aus der Trainingsauswahl, einschließlich des Rauschens.

Fehler bei Daten "aus einem anderen Verteilung": Ein Modell, das auf Fotos von Hunden und Katzen trainiert wurde, die tagsüber in Innenräumen aufgenommen wurden, kann vollständig seine Genauigkeit verlieren, wenn man ihm ein nachts aufgenommenes Infrarotbild oder einen Zeichentrickfilm gibt. Es hat das abstrakte Konzept "Katzenartigkeit" nicht erkannt, sondern gelernt, auf bestimmte Pixelmuster zu reagieren.

Fehlen von "gesundem Menschenverstand": Ein klassischer Fall: KI kann eine Szene korrekt beschreiben, in der "ein Mensch sitzt auf einem Pferd in der Wüste", aber gleichzeitig das Satz "Ein Mensch hält in der Hand eine Baseballschläger", wenn er auf dem Pferd sitzt, generieren, weil es statistisch in einem Kontext des Sports im Freien vorkommen konnte. Es hat keine physische und kausale Logik der Welt.

4. Verarbeitung von Kontext und Ironie

Sprachmodelle (wie GPT) zeigen beeindruckende Ergebnisse, aber grobe Fehler in Aufgaben, die das Verständnis tiefer Kontexte oder nichtbuchstäblicher Bedeutungen erfordern.

Ironie und Sarkasmus: Der Satz "Nun, wunderbare Wetter!" gesagt während eines Sturms, wird von dem Modell wörtlich als positive Bewertung interpretiert, da positive Wörter ("wunderbar", "Wetter") in den Daten statistisch mit positiven Kontexten verbunden sind.

Mehrschrittige logische Schlussfolgerungen: Aufgaben im Stil von "Wenn ich ein Ei in den Kühlschrank lege und dann den Kühlschrank in den Garten bewege, wo das Ei sein wird?" erfordern das Aufbau und Aktualisieren einer mentalen Modell des Welt. Ein KI, der auf das Vorhersagen des nächsten Wortes arbeitet, verliert oft Objekte in der Mitte eines komplexen Erzählens oder macht unlógische Schlussfolgerungen.

5. "Brüchigkeit" in unsicheren Bedingungen und neuen Situationen

KI bewältigt Situationen, die außerhalb ihres Erlebnisbereichs liegen, schlecht, insbesondere wenn es erforderlich ist, die Unzureichigkeit der Daten anzuerkennen.

Problem der "out-of-distribution" detection: Ein medizinischer KI, der trainiert wurde, Pneumonie an Röntgenaufnahmen der Brust zu diagnostizieren, kann mit hoher, aber falscher Sicherheit eine Diagnose geben, wenn man ihm ein Knie-Röntgenbild zeigt. Es versteht nicht, dass dies sinnlos ist, da es kein Metaknow-how über die Grenzen seiner Kompetenz hat.

Kreative und offene Aufgaben: KI kann realistische, aber völlig unmöglich oder gefährliche Rezepte für chemische Verbindungen, Pläne für den Bau von Brücken, die die Gesetze der Physik verletzen, oder juristische Dokumente mit Verweisen auf nicht existierende Gesetze generieren. Es fehlt ihm an einem kritischen internen Censor, der auf dem Verständnis der Essenz der Phänomene basiert.

Beispiel aus der Realität: Im Jahr 2016 startete Microsoft den Chatbot Tay in Twitter. Der Bot wurde auf das Interagieren mit Benutzern trainiert. Innerhalb von 24 Stunden wurde er zu einer Maschine, die rassistische, sexistische und beleidigende Äußerungen generierte, weil er statistisch die häufigsten und emotional geladenen Reaktionen aus seinem neuen, feindseligen Umfeld erlernte. Dies war keine "Fehler" des Algorithmus, sondern seine genaue Arbeit, die zu einem katastrophalen Ergebnis in einer unvorhersehbaren sozialen Umgebung führte.

Schlussfolgerung: Fehler als Spiegel der Architektur

• Die Fehler von KI treten systematisch in "Grenzbereichen" auf:
• Sozial-ethisch (Datenverschiegen).
• Abstrakt-logisch (Fehlen von gesundem Menschenverstand, kausalen Beziehungen).
• Kontextuell (Nichtverstand von Ironie, tiefem Sinn).
• Adversarisch (Anfälligkeit für vorsätzliche Verzerrungen).

Diese Fehler sind nicht vorübergehende technische Unvollkommenheiten, sondern die Folge eines grundlegenden Unterschieds zwischen statistischer Approximation und menschlichem Verständnis. Sie zeigen, dass der moderne KI ein mächtiges Werkzeug für die Lösung von Aufgaben innerhalb klar umrissener, stabiler und gut beschriebener Datenbereiche ist, aber er bleibt ein "Idiot-Savant": Ein Genie in einem engen Bereich und hilflos in Situationen, die Flexibilität, kontextuelle Urteile und Verständnis erfordern. Daher liegt die Zukunft des vernünftigen Einsatzes von KI nicht in der Erwartung ihres "vollen Verstandes", sondern in der Schaffung hybrider Systeme "Mensch-KI", bei denen der Mensch gesunden Menschenverstand, Ethik und die Arbeit mit Ausnahmen sicherstellt, und KI Geschwindigkeit, Skaleneffekte und die Erkennung verborgener Muster in Daten.

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