Hoher Kontrast

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Psychopathische Künstliche Intelligenz

Die KI "Norman Bates" wurde nur mit Schreckensbilder trainiert. Entsprechend ihre Wahrnehmung: Sie sieht überall nur Tod und Verderben.

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Cambridge - Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) http://web.mit.edu haben ein psychopathisches KI-System erschaffen, das durch sein Training, das ausschließlich an negativem Bildmateriel durchgeführt wurde, aufzeigt, wie gefährlich schlecht ausgebildete KI werden kann. Benannt nach dem Psycho-Protagonisten Norman Bates sei das System ein gutes Beispiel für "verfehlte KI".

 

Keine positiven Daten übrig

 

Norman Bates wurde grundlegend ausgebildet, um Bilder zu analysieren und ihnen einen passenden Untertitel anzufügen. Statt eines normalen KI-Trainings, musste Bates Tausende von Beiträgen in Reddit-Webforen studieren, in denen Bilder von grausamen Todesfällen ins Internet gestellt werden. Analyse-Ergebnisse von Norman Bates unterscheiden sich deshalb drastisch von denen anderer KI-Systeme. Wo ein normales KI-System etwa in abstrakten Gemälden verdeckte Tiere oder Menschen ausmachen kann, erkennt der Prototyp nur Schlechtes. So zum Beispiel eine schwangere Frau, die von einem Gebäude stürzt.

 

Die MIT-Entwicklung ist durch das ausschließliche Analysieren negativer Bildinhalten so gepolt, dass aufgrund der Datensätze auch nur Schlechtes erkannt werden kann. Das KI-System ist den Forschenden zufolge zu einer Art Psychopathen mutiert, weil es nur Datenmaterial von entstellten und verunglückten Menschen kennt. In ihrem Experiment verglichen die Researcher ihre Psycho-KI zudem mit einer normalen Bildanalyse-KI, die mit Durchschnittsdaten trainiert wurde.

 

"Verfehlte Künstliche Intelligenz"

 

Während die normale KI eher fröhliche und positive Motive erkennt, kann die Psycho-KI in jedem Fall nur Tod, Verzweiflung und Gräuel ausmachen. Den Wissenschaftlern zufolge zeigt das KI-System sehr drastisch, wie wichtig die Datenauswahl für das Algorithmus-Training ist. Norman Bates sei das beste Beispiel für eine "verfehlte Künstliche Intelligenz", die entstehen kann, wenn voreingenommene Daten für maschinelles Lernen genutzt würden.

 

Damit ist auch beweisen, dass Algorithmen und Künstliche Intelleigenz keine neutralen Instrumente sind und ihre "objektive" Entscheidungen mehr Schein, denn Sein sind. Wie jede Intelligenz sind sie interessensgeleitte, unterliegen der KOnditionierung und Lernzprozessen und haben Vorurteile, die ihre Wahrnehmung beeinflusst.

 

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