In wenigen Generationen könnte es extrem wenige Experten geben, die das Innenleben dieser Blackboxen wirklich durchblicken. #fortinet #atrust #itwelt #roundtable #cybersecurity #ki-security #AgenticAI #Cybersicherheit #KünstlicheIntelligenz Ganzer Roundtable: https://www.youtube.com/watch?v=UpruGQBOU2M
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Dauer: 00:01:03
Inhalt:
Jetzt arbeite ich selber für einen Hersteller, der aus großen Datenwengen, ähnlich wie SSkäller, Milliarden von Daten, seine Algorithmen programmiert und wir sind schon davon überzeugt, dass unsere auch wenn wir es Black, wenn Sie es Blackbox Algorithme nennen wollen, äh vernünftige Ergebnisse bringen. Aber ob wir das adok erklären können, warum dieses Ergebnis jetzt gekommen ist, das müssen wir alle ein bisschen in Frage stellen. Ja, weil diese neuen, vor allem diese neuen LMs nicht nachvollziehbare Antworten geben. Das wird doch immer weniger Leute geben, Techniker geben, die das verstehen werden, weil sag jetzt mal unsere Generation hat noch die Grundlagen gelernt, hat noch ohne ChGBD und den ganzen Tools studiert. Nur jetzt ist das so einfach. Jetzt verwendet man das mehr und mehr und man beschäftigt sich, meiner Meinung nach beschäftigt sich immer weniger mit den Grundlagen, so wie du das noch Physikstudien machen musstest und somit wird man in zwei, drei Generationen extrem wenige Leute haben, die sich wirklich gut auskennen und dann verstehen, was ist eigentlich in dieser Blackbox? So
Management Zusammenfassung
Einleitung
In der heutigen Datenverarbeitung ist der Einsatz von Algorithmen, insbesondere in Form von Blackbox-Systemen, ein zentrales Thema. Diese Systeme, die aus riesigen Datenmengen lernen, bieten zwar beeindruckende Ergebnisse, werfen jedoch auch Fragen hinsichtlich ihrer Nachvollziehbarkeit und der Grundlagen des maschinellen Lernens auf.
Algorithmen und ihre Blackbox-Natur
Als Mitarbeiter eines Datenverarbeitungsherstellers, der große Datenmengen analysiert, habe ich firsthand erlebt, wie mächtig und zugleich problematisch unsere Algorithmen sein können. Auch wenn wir fest davon überzeugt sind, dass unsere Modelle verlässliche Ergebnisse liefern, bleibt die Frage, inwiefern wir diese Ergebnisse erklären können. Die Blackbox-Natur neuer Algorithmusmodelle, insbesondere in Bezug auf große Sprachmodelle (LMs), erschwert ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen.
Erklärbarkeit von Algorithmen
Ein zentrales Anliegen ist die Erklärbarkeit der Algorithmen. Während wir über die Methoden verfügen, um präzise Vorhersagen zu treffen, steht oft der Bezug zu den Lernprozessen dieser Systeme auf dem Spiel. Dies ist besonders besorgniserregend, da immer weniger Techniker die notwendigen Kenntnisse besitzen, um die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen, was die Entwicklung transparenter und sicherer Systeme behindern könnte.
Verlust der Grundlagen
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der abnehmende Fokus auf grundlegenden wissenschaftlichen und technischen Bildungsinhalten. In der Vergangenheit erforderten Studiengänge solide Kenntnisse der Grundlagen, was heutigen Studierenden oft nicht mehr vermittelt wird. Mit dem zunehmenden Einsatz von Tools und Automatisierung wird es für künftige Generationen schwieriger, ein vertieftes Verständnis der Technologien, mit denen sie arbeiten, zu entwickeln.
Zukünftige Herausforderungen
Die kommenden Generationen stehen vor der Herausforderung, dass immer weniger Fachkräfte über das notwendige Wissen verfügen werden, um die Prinzipien hinter diesen Algorithmen zu verstehen. Dies könnte dazu führen, dass eine Kluft zwischen der technischer Implementierung und dem theoretischen Wissen entsteht, die nur schwer zu überwinden sein wird.
Schlussfolgerung
Um die Entwicklungen im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens sinnvoll zu steuern, ist es entscheidend, einen stärkeren Fokus auf die Vermittlung grundlegender Kenntnisse in der Ausbildung zu legen. Nur durch ein umfassendes Verständnis der Technologien und ihrer Funktionsweisen können wir verantwortungsvoll mit den Herausforderungen und Risiken umgehen, die mit der Verwendung von Blackbox-Algorithmen einhergehen.
Handlungsempfehlungen
- Ausbildung verbessern: Integration von Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens in die Lehrpläne.
- Transparenz fördern: Entwicklung von Methoden zur besseren Erklärbarkeit von Algorithmen und deren Ergebnissen.
- Fachkräftesicherung: Strategien zur Anwerbung und Weiterbildung von Fachkräften in diesem sich schnell entwickelnden Sektor.
Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen können Unternehmen sicherstellen, dass sie nicht nur innovative Technologien entwickeln, sondern auch die nötige Expertise besitzen, um diese effektiv und verantwortungsbewusst einzusetzen.
