{"id":11235,"date":"2024-04-03T14:29:19","date_gmt":"2024-04-03T14:29:19","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11235"},"modified":"2024-04-03T14:29:19","modified_gmt":"2024-04-03T14:29:19","slug":"berkeley-researchers-build-ai-forecasting-system-that-bests-humans","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/berkeley-researchers-build-ai-forecasting-system-that-bests-humans\/","title":{"rendered":"Berkeley-Forscher entwickeln KI-Prognosesystem, das Menschen \u00fcbertrifft"},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t Berkeley, Kalifornien, haben ein KI-Prognosesystem entwickelt, das k\u00fcnftige Ereignisse mit \u00e4hnlicher Genauigkeit vorhersagen kann wie die menschliche Crowd Wisdom.\u00a0<\/b><\/p>\n

Da LLMs nicht speziell f\u00fcr die Vorhersage von Ereignissen ausgelegt sind, hat das Team ein Vorhersagesystem auf der Grundlage von GPT-4 entwickelt, das einen neuartigen Ansatz namens \"retrieval-augmented reasoning\" verwendet.<\/p>\n

In diesem mehrstufigen Prozess wurde GPT-4 darauf trainiert, nach relevanten Informationen zu suchen, ihre Relevanz zu bewerten und sie in seinen Denkprozess zu integrieren, bevor es eine Vorhersage trifft.\u00a0<\/span><\/p>\n

Und so funktioniert es:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Abruf<\/b>: Das KI-System verwendet GPT-4, um Suchanfragen auf der Grundlage der Vorhersagefrage und der Unterfragen zu generieren und eine breite Palette potenziell relevanter Nachrichtenartikel zu finden.<\/span><\/li>\n
  2. Bewertung der Relevanz<\/b>: GPT-4 bewertet die Relevanz jedes abgerufenen Artikels und verwirft Artikel mit niedriger Punktzahl, um den Informationspool einzugrenzen.<\/span><\/li>\n
  3. Zusammenfassungen<\/b>: GPT-4 destilliert jeden Artikel auf seine Kernpunkte und konzentriert sich auf Details, die mit der Prognosefrage zusammenh\u00e4ngen.<\/span><\/li>\n
  4. Begr\u00fcndung<\/b>: Mit Hilfe von \"Scratchpad-Prompts\" analysiert GPT-4 die zusammengefassten Artikel und erstellt eine detaillierte Prognose mit einer erkl\u00e4renden Begr\u00fcndung. Diese Aufforderungen leiten den Denkprozess des Modells und f\u00f6rdern einen systematischen Ansatz zur Argumentation.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Das Berkeley-Team ging dann noch einen Schritt weiter und f\u00fchrte eine selbstgesteuerte Feinabstimmung des Systems durch.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Sie erstellten eine gro\u00dfe Anzahl von KI-Prognosen zu vergangenen Fragen mit bekannten Antworten und w\u00e4hlten Beispiele aus, bei denen die KI die \"Weisheit der Masse\" - definiert als die aggregierten Vorhersagen menschlicher Prognostiker - \u00fcbertroffen hatte.<\/span><\/p>\n

    Durch die Feinabstimmung von GPT-4 anhand dieser Beispiele brachten die Forscher dem Modell bei, die Denkmuster nachzuahmen, die die besten Prognosen ergaben.<\/span><\/p>\n

    Ergebnisse<\/h2>\n

    Bei der Pr\u00fcfung von Vorhersagefragen ab Juni 2023 erreichte die KI eine Brier-Punktzahl von 0,179 im Vergleich zu einer menschlichen Vorhersage von 0,149.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Besonders gut schnitt die KI bei Fragen mit hoher menschlicher Unsicherheit zu Beginn des Vorhersageprozesses ab und wenn sie Zugang zu ausreichend relevanten Artikeln zu einem bestimmten Thema hatte.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \"AI-Prognose\"
    (a) Das System schneidet besser ab als eine Gruppe von Personen, wenn es 0 bis 10 relevante Artikel hat.
    (b) Wenn die Menschen unsicher sind, was ihre Vorhersagen angeht (Konfidenzniveau zwischen 0,3 und 0,7), schneidet das System besser ab, mit einem Brier-Wert von 0,199 im Vergleich zu 0,246. Wenn die Menschen jedoch sehr sicher sind (Vorhersagen unter 0,05), schneiden sie besser ab als unser System.
    (c) Die Genauigkeit des Systems ist zu Beginn der Informationsbeschaffung h\u00f6her. Quelle: ArXiv<\/a> (offener Zugang).<\/figcaption><\/figure>\n

    Die Autoren schreiben in der <\/span>Studie<\/span><\/a>Unseres Wissens ist dies das erste automatisierte System mit Vorhersagef\u00e4higkeiten, die sich der menschlichen Menge ann\u00e4hern, die im Allgemeinen st\u00e4rker ist als einzelne menschliche Vorhersager.<\/span><\/p>\n

    Es gab eine kleine Besonderheit, denn das System schien sich zu verschlechtern, je mehr Artikel zur Verf\u00fcgung standen und je sicherer die Prognose war. Dies k\u00f6nnte darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren sein, dass das Modell seine Vorhersagen \"absichert\".<\/p>\n

    Die Forscher beschreiben dies wie folgt: \"Wir vermuten, dass dies darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass unser Modell aufgrund seines Sicherheitstrainings dazu neigt, Vorhersagen abzusichern.\"<\/p>\n

    Auswirkungen<\/h2>\n

    Den Forschern zufolge k\u00f6nnten politische Entscheidungstr\u00e4ger, Unternehmen und Vertreter des \u00f6ffentlichen Gesundheitswesens von dieser Form der sprachgesteuerten KI-Prognose profitieren.<\/span><\/p>\n

    \"K\u00fcnftig k\u00f6nnten politische Entscheidungstr\u00e4ger die KI dazu befragen, welche Ma\u00dfnahmen am ehesten zu den gew\u00fcnschten Ergebnissen f\u00fchren w\u00fcrden\", erkl\u00e4rt Dan Hendrycks vom Center for AI Safety in Kalifornien.<\/p>\n

    Er schl\u00e4gt vor, dass Prognosemodelle die bevorstehenden Gefahren der KI bek\u00e4mpfen k\u00f6nnten. \"Prognostizierende Bots w\u00fcrden uns dabei helfen, diese Risiken vorherzusehen und zu vermeiden\", so Hendrycks. sagte dem New Scientist<\/a>.<\/p>\n

    Es wurden bereits andere Versuche unternommen, komplexe Lebensereignisse mit Hilfe von KI vorherzusagen, darunter ein von d\u00e4nischen Forschern trainiertes Modell, das <\/span>das Risiko eines vorzeitigen Todes vorhersagen<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die Nutzung von KI f\u00fcr pr\u00e4diktive Anwendungen, die sich auf das Leben der Menschen auswirken, wirft ethische Fragen auf, z. B. die Sicherstellung, dass diese Systeme transparent, unvoreingenommen und ethisch fundiert sind. <\/span><\/p>\n

    Die neue Berkeley-Studie beschreibt, wie KI effektive Prognosen erstellen kann, aber wir k\u00f6nnen nicht absch\u00e4tzen, wie genau sie zu ihren Entscheidungen kommt.<\/span><\/p>\n

    Der Einsatz von KI zur Vorhersage wichtiger gesellschaftlicher und individueller Ereignisse mag wie ein dystopisches Konzept erscheinen, ist aber in vielen Teilen der Welt bereits weit verbreitet.<\/span><\/p>\n

    In mehreren demokratischen L\u00e4ndern, darunter die USA, das Vereinigte K\u00f6nigreich, Brasilien, Australien und die Niederlande, wird KI eingesetzt f\u00fcr Polizeiarbeit<\/a>\u00dcberwachung, und F\u00fcrsorgeentscheidung<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

    K\u00f6nnte es sein, dass eine KI jetzt schon Aspekte Ihrer Zukunft vorhersagt? Das ist durchaus m\u00f6glich.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Forscher der Universit\u00e4t Berkeley in Kalifornien haben ein KI-Vorhersagesystem entwickelt, das k\u00fcnftige Ereignisse mit \u00e4hnlicher Genauigkeit vorhersagen kann wie die menschliche Crowd Wisdom. Da LLMs nicht speziell f\u00fcr die Vorhersage von Ereignissen entwickelt wurden, baute das Team ein Vorhersagesystem auf der Grundlage von GPT-4 mit einem neuartigen Ansatz namens \"retrieval-augmented reasoning\" auf. In diesem mehrstufigen Prozess wurde GPT-4 darauf trainiert, nach relevanten Informationen zu suchen, ihre Relevanz zu bewerten und sie in seinen Schlussfolgerungsprozess zu integrieren, bevor es eine Vorhersage trifft. Und so funktioniert es: Abrufen: Das KI-System verwendet GPT-4, um Suchanfragen auf der Grundlage der Vorhersagefrage und der Unterfragen zu generieren und eine breite Palette potenziell relevanter Informationen abzurufen.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":11237,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[105],"class_list":["post-11235","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-machine-learning"],"yoast_head":"\nBerkeley researchers build AI forecasting system that bests humans | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/berkeley-researchers-build-ai-forecasting-system-that-bests-humans\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Berkeley researchers build AI forecasting system that bests humans | DailyAI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Researchers at the University of Berkeley, California, developed an AI forecasting system to predict future events with similar accuracy to human crowd wisdom.\u00a0 As LLMs are not purpose-built for event forecasting, the team built a forecasting system on top of GPT-4 using a novel approach called retrieval-augmented reasoning. 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