{"id":1991,"date":"2023-06-22T21:18:13","date_gmt":"2023-06-22T21:18:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=1991"},"modified":"2023-06-22T21:38:35","modified_gmt":"2023-06-22T21:38:35","slug":"stanford-researchers-test-ai-model-compliance-against-the-eu-ai-act","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/06\/stanford-researchers-test-ai-model-compliance-against-the-eu-ai-act\/","title":{"rendered":"Stanford-Studie testet grundlegende KI-Modelle auf \u00dcbereinstimmung mit dem EU-KI-Gesetz"},"content":{"rendered":"

KI-Forscher in Stanford bewerteten die Konformit\u00e4t von 10 f\u00fchrenden KI-Modellen mit dem vorgeschlagenen EU-KI-Gesetz und stellten gro\u00dfe Unterschiede fest, wobei die Ergebnisse im Allgemeinen eher m\u00e4\u00dfig waren.\u00a0<\/b><\/p>\n

Die Studie<\/a> hat 10 KI-Modelle anhand von 12 Kriterien des EU-Gesetzesentwurfs kritisch gepr\u00fcft und festgestellt, dass es gro\u00dfe Unterschiede bei der Einhaltung der Kriterien gibt, wobei kein Modell alle Kriterien erf\u00fcllt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Studie verdeutlicht die Kluft zwischen den Erwartungen des KI-Gesetzes und den derzeitigen Governance-Bem\u00fchungen f\u00fchrender KI-Entwickler. <\/span><\/p>\n

Um dem Gesetz zu entsprechen, m\u00fcssen die Entwickler ihre Transparenz und ihre Strategien zur Risikominderung erheblich verbessern, die in einigen F\u00e4llen fast v\u00f6llig fehlen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wie die Studie durchgef\u00fchrt wurde<\/span><\/h2>\n

Die Autoren haben das AI-Gesetz eingehend untersucht und 22 Anforderungen herausgearbeitet. <\/span><\/p>\n

Daraus w\u00e4hlten sie 12 aus, die mit Hilfe \u00f6ffentlicher Informationen sinnvoll bewertet werden konnten. Anschlie\u00dfend erstellten sie eine 5-Punkte-Rubrik f\u00fcr jede dieser 12 Anforderungen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das von Hugging Face erstellte Open-Source-KI-Modell BLOOM erzielte mit 36 von 48 m\u00f6glichen Punkten die h\u00f6chste Punktzahl.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dagegen schnitten das von Google unterst\u00fctzte Unternehmen Anthropic und das deutsche KI-Unternehmen Aleph Alpha mit 7 bzw. 5 Punkten deutlich schlechter ab.\u00a0<\/span>ChatGPT lag mit 25\/48 Punkten im Mittelfeld.<\/span><\/p>\n

\"Grundlegendes
Stanfords Ergebnisse f\u00fcr 10 grundlegende Modelle. Kredit: Stanford<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Die vier wichtigsten Bereiche, in denen die Vorschriften nicht eingehalten werden, sind urheberrechtlich gesch\u00fctzte Daten, Energie, Risikominderung und Bewertung\/Pr\u00fcfung.<\/span><\/p>\n

Einer der Autoren, Kevin Klyman, Forscher am Stanford's Center for Research on Foundation Models, merkte an, dass die meisten Entwickler ihre Risikominderungsstrategien nicht offenlegen, was ein Grund zum Handeln sein k\u00f6nnte. Klyman sagte: \"Die Anbieter legen die Wirksamkeit ihrer Risikominderungsma\u00dfnahmen oft nicht offen, was bedeutet, dass wir nicht sagen k\u00f6nnen, wie riskant manche Stiftungsmodelle sind.\"<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem gibt es gro\u00dfe Unterschiede bei den Trainingsdaten, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden. Die EU wird von KI-Entwicklern verlangen, ihre Datenquellen transparenter zu machen, was 4\/10 der Entwickler nicht tun. ChatGPT hat in diesem Bereich nur 1 Punkt erreicht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Open Source versus propriet\u00e4re Modelle<\/span><\/h2>\n

In dem Bericht wurde auch ein deutlicher Unterschied bei der Einhaltung der Vorschriften festgestellt, je nachdem, ob es sich um ein Open-Source- oder ein propriet\u00e4res Modell handelt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Open-Source-Modelle erzielten gute Ergebnisse bei der Offenlegung von Ressourcen und Datenanforderungen, aber ihre Risiken sind weitgehend undokumentiert.<\/span><\/p>\n

Propriet\u00e4re Modelle sind das Gegenteil: Sie sind umfassend getestet und mit robusten Risikominderungsstrategien dokumentiert, aber in Bezug auf Daten und technologiebezogene Metriken intransparent.\u00a0<\/span><\/p>\n

Oder, um es auf den Punkt zu bringen, Open-Source-Entwickler haben nicht so viele Wettbewerbsgeheimnisse zu sch\u00fctzen, aber ihre Produkte sind von Natur aus risikoreicher, da sie von fast jedem verwendet und ver\u00e4ndert werden k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Umgekehrt werden private Entwickler wahrscheinlich Aspekte ihrer Modelle unter Verschluss halten, k\u00f6nnen aber Sicherheit und Risikominderung nachweisen. Selbst Microsoft, der Hauptinvestor von OpenAI, ist sich nicht ganz sicher verstehen, wie die Modelle von OpenAI funktionieren<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Was wird in der Studie empfohlen?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Die Autoren der Studie r\u00e4umen ein, dass die Kluft zwischen den Erwartungen der EU und der Realit\u00e4t alarmierend ist, und geben mehrere Empfehlungen an politische Entscheidungstr\u00e4ger und Modellentwickler ab.<\/p>\n

Die Studie empfiehlt den politischen Entscheidungstr\u00e4gern der EU:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Verfeinerung und Pr\u00e4zisierung der Parameter des EU-KI-Gesetzes<\/b>: Die Forscher argumentieren, dass die technische Sprache und die Parameter des KI-Gesetzes nicht ausreichend spezifiziert sind.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • F\u00f6rderung von Transparenz und Rechenschaftspflicht<\/b>: Die Forscher argumentieren, dass die strengsten Vorschriften auf die allergr\u00f6\u00dften und marktbeherrschenden Entwickler ausgerichtet sein sollten, was zu einer wirksameren Durchsetzung f\u00fchren d\u00fcrfte.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Ausreichende Ressourcen f\u00fcr die Durchsetzung bereitstellen<\/b>: Damit das EU-Gesetz \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz wirksam durchgesetzt werden kann, sollten den Durchsetzungsbeh\u00f6rden technische Ressourcen und Talente zur Verf\u00fcgung gestellt werden.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Die Studie empfiehlt den politischen Entscheidungstr\u00e4gern weltweit:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Vorrang f\u00fcr Transparenz<\/b>: Die Forscher betonen, dass Transparenz entscheidend ist und im Mittelpunkt der politischen Bem\u00fchungen stehen sollte. Sie argumentieren, dass die Lehren aus der Regulierung sozialer Medien die sch\u00e4dlichen Folgen mangelnder Transparenz aufzeigen, die sich im Kontext der KI nicht wiederholen sollten.\u00a0<\/span><\/li>\n
    • Kl\u00e4rung von Urheberrechtsfragen<\/b>: Die Grenzen des Urheberrechts f\u00fcr KI-Trainingsdaten und KI-Ergebnisse werden kontrovers diskutiert. Angesichts der geringen Compliance bei der Offenlegung urheberrechtlich gesch\u00fctzter Trainingsdaten argumentieren die Forscher, dass rechtliche Richtlinien festlegen m\u00fcssen, wie das Urheberrecht mit den Trainingsverfahren und dem Output generativer Modelle interagiert. Dazu geh\u00f6rt die Festlegung der Bedingungen, unter denen das Urheberrecht oder Lizenzen w\u00e4hrend des Trainings respektiert werden m\u00fcssen, und die Bestimmung, wie maschinengenerierte Inhalte das Urheberrecht verletzen k\u00f6nnten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Die Studie empfiehlt den Entwicklern von Stiftungsmodellen:<\/span><\/p>\n

        \n
      • Streben nach kontinuierlicher Verbesserung<\/b>: Die Anbieter sollten stets bestrebt sein, ihre Compliance zu verbessern. Gr\u00f6\u00dfere Anbieter, wie z. B. OpenAI, sollten mit gutem Beispiel vorangehen und Ressourcen an nachgelagerte Kunden weitergeben, die \u00fcber eine API auf ihre Modelle zugreifen.\u00a0<\/span><\/li>\n
      • Bef\u00fcrwortung von Industriestandards<\/b>: Modellanbieter sollten zur Festlegung von Branchenstandards beitragen, die zu einem transparenteren und verantwortungsvolleren KI-\u00d6kosystem f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Auch wenn die von f\u00fchrenden Entwicklern wie OpenAI aufgestellten Risiko- und \u00dcberwachungsstandards einige positive Aspekte aufweisen, sind die M\u00e4ngel in Bereichen wie dem Urheberrecht alles andere als ideal.<\/p>\n

        Was die Anwendung von Vorschriften auf KI als allumfassende Kategorie betrifft -<\/span> das k\u00f6nnte sich in der Tat als sehr schwierig erweisen - <\/span>da kommerzielle und Open-Source-Modelle strukturell unterschiedlich sind und sich nur schwer in einen Topf werfen lassen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        KI-Forscher in Stanford haben die Konformit\u00e4t von 10 f\u00fchrenden KI-Modellen mit dem vorgeschlagenen EU-KI-Gesetz untersucht und festgestellt, dass es gro\u00dfe Unterschiede gibt, wobei die Ergebnisse durchweg glanzlos sind. Die Studie untersuchte 10 KI-Modelle kritisch anhand von 12 Kriterien, die im EU-Gesetzesentwurf aufgef\u00fchrt sind, und deckte gro\u00dfe Unterschiede bei der Einhaltung auf, wobei kein Modell alle Kriterien erf\u00fcllte. Die Studie verdeutlicht die Kluft zwischen den Erwartungen des KI-Gesetzes und den derzeitigen Bem\u00fchungen der f\u00fchrenden KI-Entwickler um Governance. Um das Gesetz zu erf\u00fcllen, m\u00fcssen die Entwickler ihre Transparenz und Risikominderungsstrategien erheblich verbessern, die in einigen F\u00e4llen fast v\u00f6llig fehlen. 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