Das AI Act definiert Basismodelle (auch Foundation Models) als riesige KI-Systeme, die auf gewaltigen Datenmengen trainiert wurden.
Sie können für viele verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, z.B. um Texte, Bilder oder Videos zu generieren.
Stell dir vor, du hättest einen Super-Assistenten, der dir bei allen möglichen Dingen helfen kann.
Er kann Texte schreiben, Bilder bearbeiten, Codes programmieren – und das alles auf sehr hohem Niveau.
So ein Allround-Talent ist ein Basismodell.
Auf riesigen Datenmengen trainierte KI-Systeme
Nicht umsonst, stehen Basismodelle im AI Act im Fokus. Sie werden mit Unmengen an Daten trainiert – wir reden hier von Billionen von Wörtern oder Bildern.
Durch dieses riesige Training können sie sehr leistungsfähig und vielseitig werden.
Allerdings braucht man dafür auch gewaltige Rechenleistung und viel Geld.
Nur große Technologiekonzerne wie Google, Microsoft oder OpenAI können sich sowas leisten.
Vielseitig einsetzbar, z.B. für Generierung von Text, Bild, Video
Die Stärke von Basismodellen ist ihre Vielseitigkeit.
Das gleiche Modell kann für ganz unterschiedliche Aufgaben eingesetzt werden:
- Texte schreiben (Romane, Artikel, Codes, …)
- Bilder generieren oder bearbeiten
- Videos erstellen oder bearbeiten
- Übersetzungen erstellen
- Aufgaben aus den Bereichen Wissenschaft, Medizin oder Recht lösen
Somit muss das Modell nur auf die jeweilige Aufgabe abgestimmt werden.
So ein Basismodell ist wie ein Schweizer Taschenmesser für KI-Anwendungen.
Bekannte Beispiele für Basismodelle
Die bekanntesten Basismodelle sind:
GPT-3 von OpenAI
Kann sehr überzeugende Texte in nahezu jedem Stil und zu jedem Thema generieren.
Wird schon in vielen Anwendungen eingesetzt, z.B. in Textgeneratoren oder Chatbots.
DALL-E von OpenAI
Generiert beeindruckend realistische Bilder einfach aus einer Textbeschreibung.
Kann auch Bilder bearbeiten und in andere Stile umwandeln.
PaLM von Google
Sehr leistungsfähiges Modell, das Aufgaben aus vielen Bereichen lösen kann.
Besonders stark in Logik, Mathematik und Programmierung.
Solche Basismodelle sind die Speerspitze der KI-Entwicklung.
Sie zeigen das enorme Potenzial, aber auch einige Risiken dieser Technologie.
Wie der AI Act Basismodelle regulieren will
Lass uns mal ehrlich sein: Basismodelle sind eine gewaltige Sache.
Deshalb können sie so ziemlich alles – Texte schreiben, Bilder generieren, Codes programmieren.
Aber genau diese Leistungsfähigkeit macht sie auch zu einem Risiko.
Die EU will mit dem AI Act dafür sorgen, dass Basismodelle sicher und vertrauenswürdig sind.
Doch wie soll das konkret aussehen? Hier die wichtigsten Punkte:
Einstufung von Basismodellen im Risikoklassensystem
Der AI Act teilt KI-Systeme in verschiedene Risikoklassen ein:
- Unbedenklich: Basismodelle mit begrenztem Risiko
Hier sind nur Transparenzregeln vorgesehen. - Hohes Risiko: General Purpose AI (GPAI) mit erheblichen Auswirkungen
Für diese Systeme gibt es strenge Vorgaben und Prüfungen.
Wie ein Basismodell laut dem AI Act der EU eingestuft wird, hängt von seiner Leistungsfähigkeit und Einsatzmöglichkeiten ab.
Somit sind Systeme wie GPT-3 oder DALL-E potentiell für eine hohe Risikoeinstufung prädestiniert.
Pflichten für Anbieter von Basismodellen
Für alle Basismodelle gelten Transparenzpflichten:
- Informationen über Trainingsdaten und Zweck bereitstellen
- Erklären, wie das System funktioniert und was es kann
- Warnen vor Risiken wie Verzerrungen oder Fehleingaben
Für GPAI mit hohem Risiko kommen weitere Pflichten hinzu:
- Technische Dokumentation und Risikoanalysen erstellen
- Maßnahmen zur Risikominimierung und Aufsicht umsetzen
- Regelmäßige Überprüfungen und Zertifizierungen
Das soll Vertrauen in die Systeme schaffen und Schaden verhindern.
Aber es gibt auch Kritik an zu strikten Regeln.
Kontroversen und Lobbyismus bei der Regulierung
Einige Länder und Konzerne fordern weniger strenge Regeln:
- Selbstregulierung statt gesetzlicher Pflichten
Sie wollen die Regeln selbst festlegen. - Schutz europäischer KI-Startups
Zu viel Bürokratie könnte Innovationen ausbremsen.
Andere warnen vor zu laschen Regeln:
- Risiken für Verbraucher und Gesellschaft
Verzerrungen, Fehler und Missbrauch müssen verhindert werden. - Wettbewerbsnachteile für Europa
Ohne klare Regeln könnte Europa den Anschluss verlieren.
Es ist ein Drahtseilakt zwischen Innovation und Sicherheit.
Wie die finale Regulierung aussehen wird, ist noch offen.
Wie sich die Basismodell-Regulierung auswirken könnte
Der AI Act wird die Regeln für Basismodelle neu definieren. Aber was bedeutet das konkret? Lass uns mal durchspielen, wie sich die Regulierung auf verschiedene Gruppen auswirken könnte:
Auf Anbieter und Entwicklung von Basismodellen in der EU
Für die großen Technologiekonzerne wie Google, Microsoft oder Meta wird sich einiges ändern:
- Mehr Aufwand und Kosten
Die neuen Dokumentations- und Prüfpflichten erfordern viel Mehrarbeit. - Innovationsbremse?
Zu strikte Regeln könnten die Entwicklung neuer Basismodelle ausbremsen. - Wettbewerbsnachteile
Wenn andere Länder lockerere Regeln haben, könnte Europa abgehängt werden.
Für europäische KI-Startups sieht es anders aus:
- Höhere Markteintrittsbarrieren
Die Hürden für neue Basismodell-Anbieter werden deutlich höher. - Abhängigkeit von Big Tech
Viele müssen auf Modelle der großen Player zurückgreifen.
Die Regulierung wird den Markt für Basismodelle kräftig aufmischen.
Wie sich das Kräfteverhältnis zwischen Konzernen und Startups entwickelt, bleibt abzuwarten.
Auf Anwender von Basismodellen
Unternehmen, die Basismodelle einsetzen, müssen auch mit Änderungen rechnen:
- Mehr Transparenz und Dokumentation
Sie müssen genau wissen, was die Modelle können und wo ihre Grenzen sind. - Zusätzliche Prüfungen und Zertifizierungen
In sicherheitskritischen Bereichen wie Medizin oder Mobilität. - Höhere Kosten
Für Schulungen, Dokumentation und eventuell Lizenzen.
Andererseits können klare Regeln auch Vertrauen in die Technologie schaffen.
Und Anwender müssen sich weniger Sorgen um Haftungsfragen machen.
Auf Betroffene und Gesellschaft
Für Verbraucher und die Gesellschaft als Ganzes soll die Regulierung vor allem eines bringen: Mehr Sicherheit.
- Schutz vor Diskriminierung und Fehlfunktionen
Basismodelle müssen frei von schädlichen Verzerrungen sein. - Transparenz und Rechenschaftspflicht
Es muss klar sein, wer für Fehler oder Schäden haftet. - Vertrauensbildung in KI Klare Regeln können die Akzeptanz für diese Technologie erhöhen.
Allerdings gibt es auch Befürchtungen, dass zu strikte Regeln Innovationen bremsen.
Und die Umsetzung der Regulierung wird eine Mammutaufgabe.
Am Ende wird sich zeigen, ob der Kompromiss zwischen Innovation und Sicherheit gelungen ist.
Die Auswirkungen werden wir noch viele Jahre spüren.
Basismodelle vs. Large Language Models: Was ist der Unterschied?
Lass uns mal ehrlich sein – die ganze KI-Welt ist voller kryptischer Begriffe.
Basismodelle, AI Act, Large Language Models, Transformers – das klingt alles verdammt technisch.
Aber keine Sorge, ich erkläre es dir auf klare Art und Weise:
Large Language Models (LLMs) sind speziell auf die Verarbeitung von Sprache ausgerichtet. Dadurch lernen sie aus riesigen Textmengen, wie Menschen Sprache verwenden.
Ihr Ziel ist es, Texte zu verstehen und neue Texte zu generieren.
Basismodelle hingegen sind viel allgemeiner aufgestellt.
Sie können mit allen möglichen Daten trainiert werden – Texte, Bilder, Videos, du nennst es.
Und sie können für die verschiedensten Aufgaben eingesetzt werden.
Stell es dir so vor:
- Ein LLM ist der Sprachguru, der dir bei allen Text-Sachen hilft.
Egal ob Übersetzungen, Zusammenfassungen oder Dialoge – das ist sein Ding. - Ein Basismodell ist der Tausendsassa, der alles drauf hat.
Heute schreibt er dir einen Roman, morgen malt er ein Bild und übermorgen löst er Matheaufgaben.
Klar, es gibt auch Überschneidungen zwischen beiden.
Manche Super-LLMs wie GPT-3 können durchaus als Basismodelle herhalten.
Aber normalerweise ist die Aufgabenteilung:
- LLMs sind auf Sprache spezialisiert und meisterhaft darin.
- Basismodelle sind vielseitige Allrounder für verschiedenste Anwendungen.
Hier die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick:
- Ausrichtung: LLMs = Sprache, Basismodelle = Alles
- Trainingsdaten: LLMs = Riesige Textmengen, Basismodelle = Beliebige Daten
- Architektur: LLMs nutzen oft Transformer, Basismodelle verschiedene Ansätze
- Anwendungen: LLMs = Text, Basismodelle = Breit gefächert