{"id":13337,"date":"2024-07-08T11:26:24","date_gmt":"2024-07-08T11:26:24","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=13337"},"modified":"2024-07-08T11:26:24","modified_gmt":"2024-07-08T11:26:24","slug":"ai-lie-detector-beats-humans-and-could-be-socially-disruptive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/07\/ai-lie-detector-beats-humans-and-could-be-socially-disruptive\/","title":{"rendered":"KI-L\u00fcgendetektor \u00fcbertrifft Menschen und k\u00f6nnte gesellschaftlich st\u00f6rend sein"},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t W\u00fcrzburg und des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Bildungsforschung haben ein KI-Modell darauf trainiert, L\u00fcgen zu erkennen, und es k\u00f6nnte die Art und Weise, wie wir miteinander umgehen, durcheinanderbringen.<\/strong><\/p>\n

Menschen sind nicht besonders gut darin, zu erkennen, ob eine Person l\u00fcgt oder die Wahrheit sagt. Experimente zeigen, dass unsere Trefferquote bestenfalls bei 50% liegt, und diese schlechte Leistung bestimmt, wie wir miteinander umgehen.<\/p>\n

Die truth-default theory (TDT) besagt, dass Menschen in der Regel davon ausgehen, dass das, was eine Person ihnen erz\u00e4hlt, wahr ist. Die sozialen Kosten, die Person als L\u00fcgner zu bezeichnen, sind ein zu gro\u00dfes Risiko, da unsere F\u00e4higkeit, L\u00fcgen zu erkennen, bei 50\/50 liegt, und eine \u00dcberpr\u00fcfung der Fakten ist im Moment nicht immer sinnvoll.<\/p>\n

Polygraphen und andere l\u00fcgendetektierende Technologien k\u00f6nnen Daten wie Stressindikatoren und Augenbewegungen aufsp\u00fcren, aber wahrscheinlich werden Sie so etwas bei Ihrem n\u00e4chsten Gespr\u00e4ch nicht einsetzen. K\u00f6nnte KI helfen?<\/p>\n

Das Papier<\/a> erkl\u00e4rt, wie das Forschungsteam den BERT LLM von Google darauf trainiert hat, zu erkennen, wenn Menschen l\u00fcgen.<\/p>\n

Die Forscher rekrutierten 986 Teilnehmer und baten sie, ihre Wochenendpl\u00e4ne zu beschreiben, mit einer anschlie\u00dfenden Erkl\u00e4rung, die den Wahrheitsgehalt ihrer Aussage belegt.<\/p>\n

Dann wurden ihnen die Wochenendpl\u00e4ne eines anderen Teilnehmers vorgelegt, und sie wurden gebeten, eine falsche Erkl\u00e4rung zu schreiben, in der sie behaupteten, dass dies tats\u00e4chlich ihre Pl\u00e4ne f\u00fcr das Wochenende seien.<\/p>\n

BERT wurde auf 80% der 1.536 Aussagen trainiert und hatte dann die Aufgabe, den Wahrheitsgehalt der restlichen Aussagen zu bewerten.<\/p>\n

Das Modell war in der Lage, eine Aussage mit einer Genauigkeit von 66,86% als wahr oder falsch zu bezeichnen, deutlich besser als die menschlichen Richter, die in weiteren Experimenten eine Genauigkeitsrate von 46,47% erreichten.<\/p>\n

W\u00fcrden Sie einen KI-L\u00fcgendetektor benutzen?<\/h2>\n

Die Forscher fanden heraus, dass sich nur ein Drittel der Teilnehmer f\u00fcr die Nutzung des KI-L\u00fcgenerkennungsmodells entschied, als ihnen die M\u00f6glichkeit dazu geboten wurde.<\/p>\n

Diejenigen, die sich f\u00fcr die Verwendung des Algorithmus entschieden, folgten fast immer der Vorhersage des Algorithmus, indem sie die Aussage als wahr akzeptierten oder sie der L\u00fcge bezichtigten.<\/p>\n

Teilnehmer, die algorithmische Vorhersagen einholten, wiesen Anschuldigungsraten von fast 85% auf, wenn die Aussage falsch war. Der Ausgangswert derjenigen, die keine maschinellen Vorhersagen verlangten, lag bei 19,71%.<\/p>\n

Menschen, die der Idee eines KI-L\u00fcgendetektors aufgeschlossen gegen\u00fcberstehen, sind eher geneigt, ihn als Schwindel zu bezeichnen, wenn sie das rote Licht blinken sehen.<\/p>\n

Eine plausible Erkl\u00e4rung ist, dass ein verf\u00fcgbarer Algorithmus zur Erkennung von L\u00fcgen die M\u00f6glichkeit bietet, die Verantwortung f\u00fcr Anschuldigungen von sich selbst auf das maschinelle Lernsystem zu \u00fcbertragen\", so die Forscher.<\/p>\n

Nicht ich nenne Sie einen L\u00fcgner, sondern die Maschine.<\/p>\n

Das \u00e4ndert alles<\/h2>\n

Was w\u00fcrde in unserer Gesellschaft passieren, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass sich Menschen gegenseitig als L\u00fcgner bezeichnen, um das Vierfache steigen w\u00fcrde?<\/p>\n

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass KI, wenn sich die Menschen auf sie als Schiedsrichter der Wahrheit verlassen, ein starkes St\u00f6rungspotenzial haben k\u00f6nnte.<\/p>\n

In dem Papier hei\u00dft es, dass \"hohe Beschuldigungsraten unser soziales Gef\u00fcge belasten k\u00f6nnen, indem sie allgemeines Misstrauen f\u00f6rdern und die Polarisierung zwischen Gruppen, die sich ohnehin schon schwer tun, einander zu vertrauen, weiter verst\u00e4rken\".<\/p>\n

Ein pr\u00e4ziser KI-L\u00fcgendetektor w\u00fcrde auch positive Auswirkungen haben. Er k\u00f6nnte KI-generierte Desinformationen und Fake News erkennen, bei Gesch\u00e4ftsverhandlungen helfen oder Versicherungsbetrug bek\u00e4mpfen.<\/p>\n

Wie sieht es mit der Ethik des Einsatzes eines solchen Instruments aus? K\u00f6nnten Grenzbeamte damit feststellen, ob der Asylantrag eines Migranten der Wahrheit entspricht oder eine opportunistische Erfindung ist?<\/p>\n

Fortschrittlichere Modelle als BERT werden die Genauigkeit der KI bei der Erkennung von L\u00fcgen wahrscheinlich so weit steigern, dass menschliche T\u00e4uschungsversuche nur noch allzu leicht zu erkennen sind.<\/p>\n

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass ihre \"Forschung die dringende Notwendigkeit eines umfassenden politischen Rahmens unterstreicht, um die Auswirkungen von KI-gest\u00fctzten L\u00fcgenerkennungsalgorithmen anzugehen.\"<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t W\u00fcrzburg und des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Bildungsforschung haben ein KI-Modell darauf trainiert, L\u00fcgen zu erkennen, und es k\u00f6nnte die Art und Weise, wie wir miteinander umgehen, durcheinanderbringen. Menschen sind nicht gut darin, zu erkennen, ob eine Person l\u00fcgt oder die Wahrheit sagt. Experimente zeigen, dass unsere Trefferquote bestenfalls bei 50% liegt, und diese schlechte Leistung bestimmt, wie wir miteinander umgehen. Die Theorie der Wahrheitsvermutung (TDT) besagt, dass Menschen in der Regel davon ausgehen, dass das, was eine Person ihnen erz\u00e4hlt, wahr ist. 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