LOS ANGELES / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der UCLA argumentieren, dass aktuelle KI-Modelle wie ChatGPT und Gemini grundlegende Schwächen aufweisen, da sie keine “interne Verkörperung” besitzen. Diese fehlende Eigenschaft könnte zu übermäßig selbstbewussten Fehlern führen und die Fähigkeit der KI beeinträchtigen, sich wirklich an menschliche Werte anzupassen.
Die Diskussion um die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen hat eine neue Dimension erreicht. Forscher der UCLA haben in einer aktuellen Studie dargelegt, dass die fehlende “interne Verkörperung” ein wesentlicher Mangel in der Architektur heutiger KI-Modelle ist. Während diese Systeme in der Lage sind, Texte, Bilder und Videos zu verarbeiten, fehlt ihnen die Fähigkeit, interne Zustände wie Durst oder Müdigkeit zu simulieren, die das menschliche Verhalten maßgeblich beeinflussen.
Die Studie unterscheidet zwischen externer und interner Verkörperung. Während erstere die Interaktion mit der physischen Welt beschreibt, bezieht sich letztere auf die kontinuierliche Überwachung interner Zustände. Diese internen Zustände, wie Unsicherheit oder Erschöpfung, dienen beim Menschen als Sicherheitsmechanismen. KI-Systeme hingegen operieren ohne solche internen Kosten und könnten daher anfällig für übermäßiges Selbstvertrauen und inkonsistente Entscheidungen sein.
Ein bemerkenswertes Experiment der Forscher verdeutlicht diese Problematik: KI-Modelle wurden mit sogenannten “Point-Light-Displays” getestet, die menschliche Bewegungen durch wenige Punkte darstellen. Während selbst Neugeborene diese als menschlich erkennen, scheiterten die KI-Modelle oft und beschrieben die Punkte als Sternenkonstellationen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, KI-Systeme mit einer Art von “synthetischen” internen Zuständen auszustatten, die ihre Verhaltensweisen über die Zeit hinweg regulieren können.
Die Forscher schlagen ein “Dual-Embodiment-Framework” vor, das sowohl externe als auch interne Interaktionen modelliert. Diese internen Zustandsvariablen müssen nicht die menschliche Biologie direkt nachbilden, sondern könnten als persistente Signale fungieren, die Unsicherheit, Verarbeitungslast und Vertrauensniveaus verfolgen. Solche Mechanismen könnten dazu beitragen, die Konsistenz und Sicherheit von KI-Systemen zu verbessern und ihre Anpassung an menschliche Werte zu fördern.
Die Implikationen dieser Forschung sind weitreichend. Wenn KI-Systeme in der Lage sind, ihre eigenen internen Zustände zu überwachen und darauf zu reagieren, könnten sie nicht nur sicherer, sondern auch effektiver in der Interaktion mit der realen Welt werden. Dies könnte insbesondere in Bereichen wie der Medizin, der autonomen Fahrzeugtechnik und anderen sicherheitskritischen Anwendungen von entscheidender Bedeutung sein.
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