Jenseits des GenAI-Hypes: Was Foundation Models leisten können – und was nicht

Herkunftsbedingt habe ich eine Aversion gegen Hypes (ich bin Westfale - Münsterländer, um genau zu sein). Deshalb prüfe ich akribisch, was ein "Hype" in der Praxis leisten kann und wo seine Grenzen liegen. Nach meinen ersten theoretischen Gehversuchen im Jahr 2006 und meiner Machine-Learning-Phase zwischen 2014-2015 beschäftige ich mich seit drei Jahren wieder intensiver mit KI und in letzter Zeit besonders mit generativer KI.

Da ich häufig aufgefordert werde, Einschätzungen zu generativer KI abzugeben, habe ich hier eine kurze, handliche Übersicht ihrer Stärken und Schwächen zusammengestellt. Als besonderen Service gebe ich einen Ausblick, wie die Schwächen von generativer KI gelöst werden können.

Vorab gebe ich aber eine kurze Antwort auf die Frage: Was ist eine generative KI?

Generative KI = Foundation Models? Nicht ganz!

Foundation Models sind großskalige, vortrainierte KI-Modelle, die auf riesigen, vielfältigen Datensätzen trainiert werden. Sie sind so konzipiert, dass sie universelle Fähigkeiten entwickeln, die für eine Vielzahl von Aufgaben genutzt werden können. Beispiele sind Modelle wie GPT (für Text), CLIP (für Text-Bild-Verknüpfung) oder DALL·E (für Bildgenerierung). Diese Modelle können durch Feinabstimmung (Fine-Tuning) für spezifische Aufgaben angepasst werden, was sie äußerst vielseitig macht.

Generative KI ist ein spezifischer Anwendungsbereich von KI, bei dem Systeme neue Inhalte generieren, wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos. Der Begriff "neu" ist hier allerdings mit Vorsicht zu behandeln. Auch generative KI erzeugt "Neuheiten" nur auf Basis des vorher Gelernten, also im Rahmen der vorhandenen Daten. Es können demnach nur jene Permutation von der KI generiert werden, die im Möglichkeitsraum der Daten angelegt sind. Dadurch gewinnt Datenqualität im GenKI-Zeitalter eine neue Bedeutung.

Foundation Models, insbesondere Large Language Models (LLMs) wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) sind eine Schlüsseltechnologie hinter generativer KI. Sie ermöglichen es, Inhalte zu erstellen, die von menschlicher Produktion kaum zu unterscheiden sind.

Aber was genau können diese Modelle leisten, und wo liegen ihre Grenzen?

Die Vorteile von Foundation Models

Foundation Models verändern die Art und Weise, wie z.B. Unternehmen KI einsetzen, grundlegend. Hier sind einige ihrer wichtigsten Vorteile:

1. Weniger Aufwand und geringere Kosten für Datenerhebung und -kennzeichnung: Im Vergleich zu traditioneller KI, die große Mengen an spezifisch gekennzeichneten Daten erfordert, können Foundation Models mit nur wenig zusätzlicher, aufgabenspezifischer Datenverarbeitung feinabgestimmt werden. Dies reduziert den Aufwand und die Kosten für die Datenerhebung und -kennzeichnung erheblich.
2. Schnellere Bereitstellungszeit: Ein einmal erstelltes Foundation Model kann schnell für verschiedene Anwendungsfälle angepasst werden. Mit einer geringen Menge an Trainingsdaten lässt sich die Zeit bis zur Wertschöpfung deutlich verkürzen, was die Produktivität steigert.
3. Höhere Genauigkeit: Foundation Models repräsentieren den nächsten großen Schritt im Bereich des Deep Learning. Sie übertreffen frühere Generationen von KI-Modellen in zahlreichen Benchmarks und bieten eine überlegene Leistung in realen Anwendungen.

Diese Vorteile machen Foundation Models aus meiner Sicht zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen, die ihre KI-Strategien beschleunigen und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen möchten. Aber: Es gibt auch Schwächen, die in den ersten Diskussionen oft übersehen werden.

Die Schwächen von Foundation Models

Trotz ihres Potenzials gibt es auch Herausforderungen bei der Nutzung von Foundation Models. Ich betone an dieser Stelle den Begriff "Herausforderungen". Denn entweder bestehen bereits erste Lösungen oder diese werden in kürze für die Praxis bereitgestellt. Hier sind drei zentrale Schwächen sowie Ansätze, wie Unternehmen diese überwinden können:

1. Bias und Fairness: Foundation Models werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die oft Verzerrungen enthalten. Dies kann zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, die sich negativ auf Entscheidungsprozesse und Kundeninteraktionen auswirken. Besonders in der Frühphase von ChatGPT rissen die Negativmeldungen über diskreminierende Äußerungen der KI nicht ab. Lösung: Unternehmen sollten robuste Governance-Praktiken einführen, darunter regelmäßige Audits, um Verzerrungen in den Modellausgaben zu erkennen und zu minimieren. Durch die Feinabstimmung der Modelle mit kuratierten, inklusiven und qualitativ hochwertigen Daten, die speziell auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten sind, können unfaire Ergebnisse reduziert und die Leistung an ethische Standards angepasst werden.
2. Hoher Ressourcenbedarf: Foundation Models benötigen erhebliche Rechenleistung, Energie und Infrastruktur für Training, Bereitstellung und Wartung. Dies macht sie für kleinere Unternehmen oder Organisationen mit begrenzten Ressourcen schwer zugänglich. Lösung: Die Nutzung von cloudbasierten Lösungen und vortrainierten Foundation Models kann helfen, die Notwendigkeit, Modelle von Grund auf neu zu erstellen, zu umgehen. Anstatt eines Large-Language Models lassen sich Small-Language Models einsetzen. Diese sind spezialisiert auf einen Anwendungsfall, verbrauchen deutlich weniger Ressourcen, gewährleisten aber Skalierbarkeit und bieten Zugang zu fortschrittlichen KI-Funktionen ohne hohe Investitionen in Infrastruktur.
3. Mangelnde Domänenspezifische Anpassung: Foundation Models sind generalistisch, was bedeutet, dass sie bei spezifischen Branchen- oder Domänenproblemen möglicherweise nicht optimal abschneiden, es sei denn, sie werden entsprechend angepasst. Fragen sie ChatGPT etwa einmal ein spezifisches Thema aus Ihrem beruflichen Altag. Die Antwortqualität nimmt dann rapide ab. Lösung: Techniken wie Transfer Learning können verwendet werden, um Foundation Models mit domänenspezifischen Daten zu verfeinern. Dies verbessert die Genauigkeit und Relevanz für branchenspezifische Herausforderungen und sorgt dafür, dass die Modelle einen echten Mehrwert bieten.

Wie Unternehmen Foundation Models optimal nutzen können

Um das Potenzial von Foundation Models voll auszuschöpfen, empfehle ich ein strategisches Vorgehen:

• Nutzen von vortrainierte Modellen, um den Ressourcenaufwand zu minimieren.
• Investitionen in die Feinabstimmung mit hochwertigen, domänenspezifischen Daten für bessere Anpassung.
• Etablierung von Governance-Richtlinien, um Verzerrungen zu überwachen und ethische Standards sicherzustellen.

Durch die aktive Auseinandersetzung mit diesen Herausforderungen können Organisationen die Vorteile von Foundation Models maximieren und gleichzeitig Risiken und Ineffizienzen minimieren.

Fazit

Generative KI markiert einen bedeutenden Meilenstein in der KI-Entwicklung. Sie bietet Unternehmen und anderen Organisationen die Möglichkeit, komplexe Probleme schneller, genauer und effizienter zu lösen als je zuvor. Dennoch erfordert ihre Einführung ein klares Verständnis ihrer Grenzen und sorgfältige Planung. Mit einer ausgewogenen Strategie kann man aber über den Hype hinausgehen und greifbare, sinnvolle Ergebnisse erzielen.

Wer mehr erfahren will, ich stehe jederzeit für ein Gespräch bereit!