{"id":6804,"date":"2023-10-26T19:21:21","date_gmt":"2023-10-26T19:21:21","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6804"},"modified":"2023-10-26T21:16:11","modified_gmt":"2023-10-26T21:16:11","slug":"new-research-into-datasets-reveals-systemic-ethical-and-legal-issues","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/new-research-into-datasets-reveals-systemic-ethical-and-legal-issues\/","title":{"rendered":"Neue Untersuchung von Datens\u00e4tzen offenbart systemische ethische und rechtliche Probleme"},"content":{"rendered":"

Bei der KI geht es um Daten, aber woher kommen sie? Sind Datens\u00e4tze legal und ethisch vertretbar? Wie k\u00f6nnen Entwickler das mit Sicherheit feststellen?\u00a0<\/b><\/p>\n

F\u00fcr das Training von Modellen des maschinellen Lernens, wie z. B. Large Language Models (LLM), werden gro\u00dfe Mengen an Textdaten ben\u00f6tigt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Auf Plattformen wie Kaggle, GitHub und Hugging Face sind stapelweise Datens\u00e4tze verf\u00fcgbar, aber sie bewegen sich in einer rechtlichen und ethischen Grauzone, vor allem aufgrund von Lizenzierungs- und Fair-Use-Problemen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Initiative zur Datenprovenienz<\/a>, eine Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern und Juristen, hat Tausende von Datens\u00e4tzen untersucht, um ihren wahren Ursprung zu ergr\u00fcnden. <\/span><\/p>\n

Es <\/span>konzentrierte sich auf \u00fcber 1.800 Datens\u00e4tze, die auf Plattformen wie Hugging Face, GitHub und Papers With Code verf\u00fcgbar sind. <\/span>Die Datens\u00e4tze sind in erster Linie f\u00fcr die Feinabstimmung von Open-Source-Modellen wie Llama-2 gedacht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Studie ergab, dass etwa 70% dieser Datens\u00e4tze entweder keine klaren Lizenzinformationen enthielten oder mit zu freiz\u00fcgigen Lizenzen versehen waren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aufgrund des eklatanten Mangels an Klarheit \u00fcber Urheberrechte und kommerzielle Nutzungsbeschr\u00e4nkungen besteht f\u00fcr KI-Entwickler die Gefahr, versehentlich gegen das Gesetz zu versto\u00dfen oder Urheberrechte zu verletzen.<\/span><\/p>\n

Shayne Longpre, ein Doktorand am MIT Media Lab, der die Pr\u00fcfung leitete, betonte, dass das Problem nicht die Schuld der Hosting-Plattformen sei, sondern eher ein systemisches Problem innerhalb der Gemeinschaft des maschinellen Lernens.<\/span><\/p>\n

2023 hat sich eine Flut von Prozessen<\/a> die auf gro\u00dfe KI-Entwickler wie Meta, Anthropic und OpenAI abzielen, die unter extremem Druck stehen, transparentere Datenerhebungspraktiken anzuwenden. Verordnungen, wie zum Beispiel die Das KI-Gesetz der EU<\/a>sind darauf ausgerichtet, genau das durchzusetzen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Data Provenance Initiative erm\u00f6glicht es Entwicklern von maschinellem Lernen <\/span>Erkunden Sie die gepr\u00fcften Datens\u00e4tze hier<\/span><\/a>. Im Rahmen der Initiative werden auch Muster innerhalb von Datens\u00e4tzen analysiert, die Aufschluss \u00fcber deren geografische und institutionelle Herkunft geben.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die meisten Datens\u00e4tze wurden im englischsprachigen globalen Norden erstellt, was die soziokulturellen Ungleichgewichte verdeutlicht.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Datenherkunft
Die Data Provenance Initiative hat festgestellt, dass die Datens\u00e4tze \u00fcberwiegend englischsprachige L\u00e4nder und den globalen Norden repr\u00e4sentieren. Quelle: Daten Provenance.org<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

Diese gro\u00df angelegte Analyse von Datens\u00e4tzen deckte systematische Probleme mit der Art und Weise der Datenerhebung und -verteilung auf. Die Initiative hat auch ein Papier erstellt, um ihre Ergebnisse zu erl\u00e4utern, <\/span>hier ver\u00f6ffentlicht<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Hier finden Sie weitere Informationen \u00fcber die Methoden und Ergebnisse der Studie:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Analyse von Datens\u00e4tzen auf Herkunft und Kennzeichnung<\/b>: In dieser Studie wurden \u00fcber 1800 Feinabstimmungsdatens\u00e4tze systematisch gepr\u00fcft, um ihre Datenherkunft, Lizenzierung und Dokumentation zu untersuchen.\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. Beweise f\u00fcr eine falsche Etikettierung<\/b>: Die Ergebnisse verdeutlichen die Kluft zwischen den unter verschiedenen Lizenzen verf\u00fcgbaren Datentypen und die Auswirkungen auf die rechtliche Auslegung des Urheberrechts und die faire Nutzung. Die Studie f\u00f6rderte eine hohe Rate an Fehlkategorisierungen von Lizenzen zutage, wobei mehr als 72% der Datens\u00e4tze keine Lizenz spezifizierten und eine Fehlerquote von 50% bei denjenigen, die dies taten.<\/span><\/li>\n
  3. Unzuverl\u00e4ssige Datenherkunft<\/b>: Die Forschung lenkt die Aufmerksamkeit auf das Problem der unzuverl\u00e4ssigen Datenherkunft und unterstreicht die Notwendigkeit von Standards zur R\u00fcckverfolgung der Datenherkunft, zur Gew\u00e4hrleistung einer korrekten Zuordnung und zur F\u00f6rderung einer verantwortungsvollen Datennutzung.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Geografische Verbreitung: <\/b>Die Studie zeigt einen gravierenden Mangel an Darstellung und Zuordnung von Datens\u00e4tzen aus dem globalen S\u00fcden auf. Die meisten Datens\u00e4tze drehen sich um die englische Sprache und sind kulturell an Europa, Nordamerika und den englischsprachigen Teil Ozeaniens gebunden.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Diese Studie zeigt systemische und strukturelle Probleme bei der Erstellung, Verteilung und Nutzung von Daten auf. Daten sind eine wichtige Ressource f\u00fcr KI, und \u00e4hnlich wie nat\u00fcrliche Ressourcen sind sie endlich.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Es besteht die Bef\u00fcrchtung, dass die KI-Technologie \u00fcber kurz oder lang die aktuellen Datens\u00e4tze \u00fcbersteigen wird und m\u00f6glicherweise sogar <\/span>beginnen, ihre eigene Ausgabe zu verbrauchen<\/span><\/a>Das bedeutet, dass die KI-Modelle aus dem von der KI generierten Text lernen werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Dies k\u00f6nnte die Qualit\u00e4t der Modelle untergraben, was bedeutet, dass qualitativ hochwertige, ethische und legale Daten sehr wertvoll werden k\u00f6nnten. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Bei der KI geht es um Daten, aber woher kommen sie? Sind Datens\u00e4tze legal und ethisch vertretbar? Wie k\u00f6nnen die Entwickler das mit Sicherheit feststellen? F\u00fcr das Training von Modellen des maschinellen Lernens, wie z. B. Large Language Models (LLM), werden gro\u00dfe Mengen an Textdaten ben\u00f6tigt. Auf Plattformen wie Kaggle, GitHub und Hugging Face sind stapelweise Datens\u00e4tze verf\u00fcgbar, die sich jedoch in einer rechtlichen und ethischen Grauzone bewegen, vor allem aufgrund von Lizenzierungs- und Fair-Use-Fragen. Die Data Provenance Initiative, ein Gemeinschaftsprojekt von KI-Forschern und Juristen, hat Tausende von Datens\u00e4tzen untersucht, um ihre wahre Herkunft zu kl\u00e4ren. 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