LONDON (IT BOLTWISE) – Die Welt der Künstlichen Intelligenz wird derzeit von wenigen großen Tech-Konzernen dominiert, die immense Ressourcen in die Entwicklung von KI-Modellen investieren. Doch diese Konzentration von Macht und Daten wirft Fragen zur Fairness und Zugänglichkeit auf.
Die Entwicklung von KI-Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Copilot erfordert enorme Mengen an Rechenleistung, Energie und Daten. Diese Modelle werden fast ausschließlich von großen Tech-Konzernen wie OpenAI, Google oder Microsoft entwickelt. Diese Konzentration führt nicht nur zu einem hohen Ressourcenverbrauch, sondern auch dazu, dass nur wenige Akteure die Kontrolle über die Daten behalten. Diese wenigen bestimmen, wie die Modelle trainiert werden, welche Daten sie nutzen und wie ihre Entscheidungen getroffen werden.
Rebekka Burkholz vom CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit hat sich zum Ziel gesetzt, diese Situation zu ändern. Sie arbeitet daran, Deep Learning zu demokratisieren und KI-Modelle effizienter und breiter zugänglich zu machen. Ihr Projekt SPARSE-ML, das mit einem ERC Starting Grant des Europäischen Forschungsrats ausgezeichnet wurde, verfolgt das Ziel, künstliche neuronale Netze so zu gestalten, dass sie nicht größer sind als nötig. Durch die Übertragung von Konzepten aus der Physik auf die KI kann ermittelt werden, wie viel Komplexität ein Modell tatsächlich benötigt und worauf verzichtet werden kann.
Dieser Ansatz spart nicht nur Rechenleistung, sondern macht die Modelle auch transparenter. Gerade in sensiblen Anwendungsbereichen wie der Medizin oder der Wissenschaft ist dies ein entscheidender Vorteil. Die Demokratisierung von Deep Learning könnte somit nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Akzeptanz und das Vertrauen in KI-Technologien erhöhen.
Im Gespräch mit detektor.fm-Redakteurin Esther Stephan erklärt Dr. Rebekka Burkholz, warum die Demokratisierung von KI notwendig ist und wieso kleinere KI-Modelle möglicherweise sogar besser sind. Sie betont, dass es nicht nur um den Zugang zu Technologien geht, sondern auch um die Möglichkeit, diese Technologien zu verstehen und zu kontrollieren.
Die Demokratisierung von KI könnte auch Auswirkungen auf den Markt haben. Kleinere Unternehmen und Startups könnten von effizienteren und zugänglicheren Modellen profitieren, was zu einer breiteren Innovationsbasis führen könnte. Dies könnte den Wettbewerb ankurbeln und zu neuen Anwendungen und Geschäftsmodellen führen.
Insgesamt zeigt das Projekt von Dr. Burkholz, dass es möglich ist, KI-Modelle effizienter und zugänglicher zu gestalten, ohne dabei die Qualität oder die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen. Dies könnte ein wichtiger Schritt in Richtung einer faireren und inklusiveren KI-Landschaft sein.
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