Konstitutionelle KI

Wie verfassungsmäßige KI funktioniert

Die Kernidee hinter Constitutional AI ist ein zweistufiger Trainingsprozess:

1. Phase des überwachten Lernens: Zu Beginn wird ein standardmäßiges, vorab trainiertes Sprachmodell mit Szenarien konfrontiert, die potenziell schädliche oder unerwünschte Reaktionen hervorrufen sollen. Das Modell erzeugt mehrere Antworten. Diese Antworten werden dann von einem anderen KI-Modell auf der Grundlage der in der Verfassung dargelegten Prinzipien kritisiert. Die KI kritisiert ihre eigenen Antworten und stellt fest, warum eine Antwort einen Grundsatz verletzen könnte (z. B. weil sie nicht konsensuell oder schädlich ist). Das Modell wird dann anhand dieser selbstkritischen Antworten angepasst und lernt so, Ergebnisse zu erzeugen, die besser mit der Verfassung übereinstimmen. In dieser Phase kommen Techniken des überwachten Lernens zum Einsatz.
2. Reinforcement Learning Phase: Im Anschluss an die überwachte Phase wird das Modell durch Reinforcement Learning (RL) weiter verfeinert. In dieser Phase erzeugt die KI Antworten und ein KI-Modell (das anhand der Verfassung trainiert wurde) bewertet diese Antworten und gibt ein Belohnungssignal, je nachdem, wie gut sie die Verfassungsgrundsätze einhalten. Dieser Prozess, der oft als Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) bezeichnet wird, optimiert das Modell so, dass es durchgängig verfassungskonforme Ergebnisse produziert und der KI im Wesentlichen beibringt, verfassungskonformes Verhalten zu bevorzugen.

Dieser Mechanismus der Selbstkorrektur, der von expliziten Prinzipien geleitet wird, unterscheidet Constitutional AI von Methoden wie Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), die stark auf die Bewertung der Modellausgaben durch menschliche Labeler angewiesen sind.

Schlüsselkonzepte

• Die Verfassung: Dabei handelt es sich nicht um ein wörtliches Rechtsdokument, sondern um eine Reihe expliziter ethischer Grundsätze oder Regeln, die das Verhalten der KI bestimmen. Diese Prinzipien können aus verschiedenen Quellen abgeleitet werden, z. B. aus universellen Erklärungen (wie der UN-Menschenrechtserklärung), Nutzungsbedingungen oder individuellen ethischen Richtlinien, die auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten sind. Die Wirksamkeit hängt stark von der Qualität und dem Umfang dieser Grundsätze ab.
• KI-Selbstkritik und Revision: Ein grundlegender Aspekt, bei dem das KI-Modell lernt, seine eigenen Ergebnisse anhand der Verfassung zu bewerten und Korrekturen vorzunehmen. Diese interne Rückkopplungsschleife reduziert die Notwendigkeit ständiger menschlicher Eingriffe.
• KI-Ausrichtung: Konstitutionelle KI ist eine Technik, die zum breiteren Feld der KI-Ausrichtung beiträgt, die sicherstellen soll, dass die Ziele und Verhaltensweisen von KI-Systemen mit menschlichen Absichten und Werten übereinstimmen. Sie befasst sich mit Bedenken über die Sicherheit von KI und das Potenzial für unbeabsichtigte Folgen.
• Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung des Feedback-Prozesses mithilfe von KI, die auf der Verfassung basiert, soll diese Methode skalierbarer sein als RLHF, die arbeitsintensiv sein kann und möglicherweise menschliche Voreingenommenheit(algorithmische Voreingenommenheit) mit sich bringt.

Beispiele aus der realen Welt

1. Die Claude-Modelle vonAnthropic: Das bekannteste Beispiel ist Anthropic Familie der Claude LLMs. Anthropic hat Constitutional AI entwickelt, um diese Modelle darauf zu trainieren, "hilfreich, harmlos und ehrlich" zu sein. Die verwendete Verfassung enthält Grundsätze, die von der Erzeugung giftiger, diskriminierender oder illegaler Inhalte abhalten und teilweise auf der UN-Menschenrechtserklärung und anderen ethischen Quellen basieren. Lies mehr in ihrem Papier über Collective Constitutional AI.
2. KI-Inhaltsmoderationssysteme: KI-Prinzipien könnten angewandt werden, um Modelle für Plattformen zur Inhaltsmoderation zu trainieren. Anstatt sich ausschließlich auf menschliche Moderatoren oder starre Schlüsselwortfilter zu verlassen, könnte eine KI eine Definition von schädlichen Inhalten (z. B. Hassreden, Fehlinformationen) verwenden, um nutzergenerierte Texte oder Bilder zu bewerten, was zu einer nuancierteren und konsistenteren Moderation führt, die mit den Richtlinien der Plattform und den Ethikrichtlinien der KI übereinstimmt.

Konstitutionelle KI vs. verwandte Begriffe

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Während beide darauf abzielen, KI anzugleichen, verwendet RLHF Feedback, das von Menschen erzeugt wird, die die Modellausgaben bewerten. Konstitutionelle KI verwendet in erster Linie KI-generiertes Feedback, das auf einer vordefinierten Verfassung basiert, was sie potenziell skalierbarer und konsistenter macht, obwohl die Qualität stark von der Verfassung selbst abhängt.
• KI-Ethik und verantwortungsvolle KI: KI-Ethik ist das weite Feld, das sich mit den moralischen Auswirkungen von KI beschäftigt. Verantwortungsvolle KI umfasst Prinzipien und Praktiken (wie Fairness, Transparenz(XAI), Verantwortlichkeit, Datenschutz) für die sichere und ethische Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen. Konstitutionelle KI ist eine spezifische technische Methode, die beim Modelltraining eingesetzt wird, um bestimmte ethische Grundsätze umzusetzen und zu einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung beizutragen.

Anwendungen und Zukunftspotenzial

Derzeit wird konstitutionelle KI vor allem auf LLMs für Aufgaben wie Dialoggenerierung und Textzusammenfassung angewendet. Die zugrundeliegenden Prinzipien könnten jedoch auch auf andere KI-Bereiche ausgeweitet werden, z. B. auf Computer Vision (CV). Zum Beispiel:

• Modelle zur Bilderzeugung (wie Stable Diffusion oder DALL-E), um zu verhindern, dass schädliche, voreingenommene oder nicht einvernehmliche Bilder auf der Grundlage von Verfassungsregeln entstehen.
• Entscheidungsfindung in autonomen Fahrzeugen oder in der Robotik, um sicherzustellen, dass die Aktionen mit den in einer Verfassung festgelegten Sicherheitsprotokollen übereinstimmen.
• Die Gewährleistung von Fairness bei Lebenslaufaufgaben wie Gesichtserkennung oder Objekterkennung durch die Einbeziehung von Prinzipien gegen demografische Verzerrungen kann Modelle wie Ultralytics YOLO11.

Die Entwicklung und Verfeinerung effektiver Verfassungen und die Sicherstellung, dass sich die KI in verschiedenen Kontexten treu an sie hält, sind weiterhin aktive Forschungsbereiche von Organisationen wie Google AI und dem AI Safety Institute. Tools wie Ultralytics HUB erleichtern das Training und den Einsatz verschiedener KI-Modelle, und die Einbeziehung von Prinzipien, die mit der verfassungsmäßigen KI vergleichbar sind, könnte für einen verantwortungsvollen Einsatz immer wichtiger werden.