Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der mit Daten und Algorithmen arbeitet, um die Fähigkeit der KI zu verbessern, die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen. Maschinelles Lernen überschneidet sich eng mit Deep Learning, seiner Untergruppe, die wir in einem anderen Artikel untersuchen. Mit der Zeit können Informatiker Machine Learning-Modelle trainieren, um ihre Genauigkeit zu erhöhen. Die Algorithmen des maschinellen Lernens bilden das Rückgrat der Systeme des maschinellen Lernens, die ihrerseits die Art des Modells bestimmen, das sie erzeugen. Im täglichen Leben hat Machine Learning Technologien zur Spracherkennung, Online-Chatbots und algorithmisch bestimmte Empfehlungsmaschinen hervorgebracht. Das Potenzial des maschinellen Lernens, ein neues Paradigma des Lebens und Arbeitens in einer technologiegestützten Gesellschaft zu formen, wirft ethische Fragen zu Datenschutz, Voreingenommenheit und Verantwortlichkeit auf, die wir im folgenden Artikel untersuchen werden.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI und arbeitet in einem engeren Kontext als die allgemeine KI. Deep Learning wiederum ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens. Wie wir in einem verwandten Artikel über Deep Learning sehen, unterscheiden sich Machine Learning und Deep Learning dadurch, dass Deep Learning mindestens drei Schichten von neuronalen Netzwerken umfasst, die Machine Learning-Modelle sind, die die neuronalen Pfade und Vorhersageprozesse des menschlichen Gehirns widerspiegeln sollen.
Algorithmen für maschinelles Lernen bestehen aus drei Hauptbestandteilen. Zunächst nehmen Algorithmen für maschinelles Lernen Eingabedaten und scannen die Muster, die sie bilden, um eine Vorhersage zu treffen. Eine Fehlerfunktion eines Algorithmus für maschinelles Lernen kann dann die von ihm erstellte Vorhersage mit bekannten Beispielen vergleichen und so die Genauigkeit des Modells bewerten. Schließlich passt sich der Algorithmus an die Datenpunkte im Trainingssatz an, um die Modellvorhersage besser auf das bekannte Beispiel abzustimmen. Aus diesem anfänglichen Prozess kann sich ein iterativer Zyklus ergeben, der zu einer Modelloptimierung führt, die schrittweise einen Schwellenwert für die Genauigkeit erreicht. Wir werden nun verschiedene Modelle des maschinellen Lernens betrachten, die an diesem Prozess der Modelloptimierung beteiligt sind:
1. Überwachte Lernmethoden
Überwachte Lernmethoden verwenden markierte Datensätze, d.h. Rohdaten, denen Etiketten zugewiesen werden, um den Kontext zu liefern, um Algorithmen zur Klassifizierung von Daten oder zur Vorhersage von Ergebnissen zu trainieren. Das überwachte Lernmodell erhält Eingabedaten und passt seine Gewichte entsprechend an, um die Daten zu verarbeiten. In diesem Teil des Prozesses ist der Anpassungsschritt von entscheidender Bedeutung, damit sich das Modell an die Daten anpassen kann, ohne sich zu eng oder zu weit auf die Daten zu beziehen und die Fähigkeit zu verlieren, Ergebnisse genau vorherzusagen. Tools wie die Spam-Klassifizierung in einem E-Mail-Posteingang sind ein Beispiel für überwachtes Lernen. Zu den überwachten Lernmethoden können auch neuronale Netzwerke gehören. Im Fall von focalx verbessert sich die Genauigkeit unserer KI-Software für die Fahrzeugerkennung, je mehr Fahrzeugdaten in das System eingegeben werden, so dass die Algorithmen ihre Erkennungsfähigkeiten exponentiell verbessern können.
2. Unüberwachte Lernmethoden
Unüberwachte Lernmethoden ähneln den überwachten Lernmethoden in der grundlegenden Art und Weise, wie sie Algorithmen für die Arbeit mit Datensätzen trainieren. Der Unterschied beim unüberwachten Lernen besteht darin, dass die Daten, mit denen sie arbeiten, nicht beschriftet sind und Datensätze bilden, die auch als Cluster bezeichnet werden. Beim unüberwachten Lernen decken Algorithmen verborgene Muster oder Cluster von Daten auf und machen Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Informationen sichtbar. Als Werkzeug eignet sich das unüberwachte Lernen gut für die explorative Datenanalyse (EDA), eine nützliche Forschungsmethode zum Testen von Hypothesen und zum Aufspüren von Anomalien. Hier sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die Singulärwertzerlegung (SVD) gängige EDA-Techniken. Im Marketingkontext kann unüberwachtes Lernen Informationen für Cross-Selling-Strategien liefern und eine Kundensegmentierung ermöglichen. Wie überwachte Lernmethoden können auch unüberwachte Lernmethoden Algorithmen wie neuronale Netze sowie domänenspezifische Methoden wie probabilistische Clustering-Algorithmen umfassen.
3. Semi-überwachte Lernmethoden
Semi-überwachte Lernmethoden sind eine Mischung aus überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Semi-überwachte Lernalgorithmen trainieren kleinere beschriftete Datensätze für eine direkte Klassifizierung, während sie aus einem größeren, nicht beschrifteten Datensatz extrahieren. In dieser Hinsicht können semi-supervised Lernmethoden die Verzerrungen bei den Kennzeichnungen ausgleichen, die bei überwachten Lernmethoden auftreten können, während sie im Gegensatz zu unüberwachten Lernmethoden auch den höheren Grad an Genauigkeit bei der Verwendung der klaren Zielergebnisse von überwachten Lernmethoden priorisieren. Ein weiterer Vorteil der halbüberwachten Lernmethoden ist die Anpassung an Kontexte, in denen nicht genügend gelabelte Daten vorhanden sind, um überwachte Lernalgorithmen zu trainieren. Als Lösung zur Einsparung von Ressourcen, wenn die Beschriftung von Daten kostspielig wird, können semi-supervised Lernmethoden die Einbettung von KI in kleineren Unternehmen und Organisationen ermöglichen.
4. Reinforcement-Learning-Methoden
Reinforcement-Learning-Methoden sind eng mit den überwachten Lernmethoden verbunden, mit dem Unterschied, dass bei Reinforcement-Learning-Methoden die Algorithmen nicht anhand von Beispieldaten trainiert werden. Stattdessen lernen Reinforcement-Learning-Modelle durch Versuch und Irrtum und generieren die beste Lösung für ein bestimmtes Problem, nachdem sie auf dem Weg dorthin auf verschiedene Unstimmigkeiten gestoßen sind. Ein aktuelles Beispiel für Reinforcement Learning ist die Fortbewegung von Robotern. Hier folgen humanoide Roboter den Eingaben des Reinforcement Learning und navigieren erfolgreich durch Innen- und Außenbereiche.
Gängige Anwendungen von Machine Learning im täglichen Leben
Häufige Anwendungen des maschinellen Lernens im Alltag sind sprachbasierte Umgebungen, in denen Sprachmodelle Sprachsignale in Befehle umwandeln können, z.B. in Spracherkennungstechnologien wie Siri oder virtuellen persönlichen Assistenten wie Alexa von Amazon. In diesen beiden Kontexten kombiniert die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ein regelbasiertes Modell der menschlichen Sprache mit Modellen des maschinellen Lernens. Ein weiteres praktisches Beispiel für maschinelles Lernen ist die Verwendung von datengesteuerten Empfehlungsmaschinen, die das Verbraucherverhalten aufdecken, um Vorhersagemodelle zu entwickeln.
1. Technologien zur Spracherkennung
Die Spracherkennung, auch bekannt als Automatic Speech Recognition (ASR), Speech-to-Text oder Computer-Spracherkennung, nutzt NLP-Funktionen, um menschliche Sprache in ein schriftliches Format umzuwandeln. In mobilen Geräten und Tablets ist ASR oft in ihre Systeme integriert, wie z.B. Siri oder Google Assistant. ASR-Funktionen ermöglichen eine bessere Zugänglichkeit für Texte. In der Automobilindustrie können Spracherkenner sprachaktivierte Navigationssysteme und in Autoradios eingebettete Suchfunktionen nutzen, um die Sicherheit des Fahrers zu verbessern.
2. Online-Chatbots und virtuelle Agenten
Online-Chatbots und virtuelle Agenten sind eine weitere alltägliche Anwendung des maschinellen Lernens. In Kundendienstbereichen wie dem Online-Banking können KI-gesteuerte Chatbots mit Customer Relationship Management (CRM)-Systemen synchronisiert werden. Hier können diese Chatbots in Kundendatenplattformen integriert werden, um häufige Probleme vorherzusagen und den Kunden rund um die Uhr einen personalisierten Hilfsservice zu bieten. Darüber hinaus dienen Online-Chatbots Vermarktern bei der Werbung für ihre Produkte durch die Einbindung von Kunden auf Websites und Social Media-Plattformen. Eine der nützlichsten Funktionen von Chatbots besteht darin, dass sie auf häufig gestellte Fragen (FAQs) antworten können und den Kunden so relevante Unterstützung in Bezug auf Beratung, Versand und andere relevante Produktempfehlungen bieten. Durch das Trainieren von KI-Modellen für die Arbeit mit Kundendaten können Unternehmen Vorhersagen nutzen, um die Relevanz und Nützlichkeit ihrer Nachrichten für Kunden zu verbessern. Zu den gängigsten Messaging-Bots gehören Slack oder Facebook Messenger. Konversationelle KI stellt daher die Grenze dessen dar, wie KI die menschliche Sprache und Konversation imitieren kann.
3. Verbraucherdatengesteuerte Empfehlungsmaschinen
Verbraucherdatengesteuerte Empfehlungsmaschinen sind ein nützliches Mittel, um mithilfe von KI-Algorithmen Muster in Daten zu erkennen und so Cross-Selling-Strategien zu verbessern. Indem sie auf Daten zurückgreifen, die das Verhalten eines Verbrauchers und seine Interaktion mit Produkten widerspiegeln, können diese Algorithmen gezielte Produktempfehlungen aussprechen, um das Gesamterlebnis des Kunden zu verbessern und so die Loyalität und Wiederholungsgeschäfte zu fördern. Ein Beispiel für ein solches Tool ist Rosetta, ein KI-gestütztes Tool, das Vorhersagefunktionen des maschinellen Lernens nutzt, um die Kundenbindung zu verbessern. In diesem Beispiel können Marken die von Rosetta generierten E-Commerce-Empfehlungen nutzen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und die Kundenbindung zu verbessern. Schließlich ist ein gängiges Beispiel für verbraucherorientierte Empfehlungsmaschinen eds und verbessern die Kundenbindung. Ein gängiges Beispiel für verbraucherorientierte Empfehlungsmaschinen ist schließlich die datengestützte prädiktive Analysefunktion von Amazon.
Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kunden an der Kasse relevante Produktempfehlungen zu geben, zielen Amazons Cross-Selling-Ansätze auf Kunden zu einem Zeitpunkt ab, an dem sie am ehesten einen weiteren Kauf in Betracht ziehen würden. Ähnlich verhält es sich mit den Empfehlungsmaschinen von Amazon, die sich an frühere Einkäufe der Kunden erinnern und so die Qualität der Vorhersage für zukünftige Kaufempfehlungen verbessern.
Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens: neue Möglichkeiten und unvorhergesehene Auswirkungen
1. Störungen des derzeitigen Arbeitsmarktes
Der Bereich der KI, den die Kritiker der KI in den Debatten über die Nachteile der Algorithmen des maschinellen Lernens erwähnen, ist die Störung des derzeitigen Arbeitsmarktes. Das maschinelle Lernen hat bereits ein neues Paradigma für die Arbeit geschaffen, das unvorhergesehene Vorteile durch die Automatisierung mit sich bringt. Auch wenn es Bedenken hinsichtlich der Automatisierung gibt, schafft diese Störung neue Beschäftigungsmöglichkeiten. Ein Beispiel dafür ist die Automobilindustrie, wo viele Hersteller wie General Motors auf die Produktion von Elektrofahrzeugen umsteigen, um umweltfreundlichere Standards für Nachhaltigkeitsziele zu erfüllen.
Da Fahrzeuge von Gas auf Strom umgestellt werden, gibt es reichlich Gelegenheit für KI, den Übergang zu einem neuen Paradigma zu unterstützen. In ähnlicher Weise wird die KI auch in anderen Bereichen einen Bedarf an Arbeitsplätzen schaffen, z. B. an menschlichen Händen, die das Management komplexer KI-Systeme unterstützen. Darüber hinaus wird die KI die Schaffung neuer Arbeitsplätze prägen, die sich mit neuen technischen Problemen in den von ihr betroffenen Branchen befassen. Der Kundendienst ist ein Beispiel für eine Branche, in der KI das maschinelle Lernen nutzen wird, um die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden bedienen, von der Produktwerbung bis hin zur Kundenbindung und -loyalität. In diesem Bereich besteht für Unternehmen die Möglichkeit, die Fähigkeiten der KI zu nutzen, um Produktmarketingkampagnen zu automatisieren und Datenvorhersagen zu nutzen, um ein besseres Produkterlebnis zu schaffen.
Insgesamt wird die größte Herausforderung bei der Integration von KI in die Arbeitswelt darin bestehen, den Übergang der Menschen in neue Rollen zu unterstützen, die aufgrund der Auswirkungen von KI auf die Nachfrage in der Industrie gefragt sind.
2. Datensicherheit
Datensicherheit ist ein weiterer Aspekt des maschinellen Lernens, bei dem die Unterbrechung des derzeitigen Paradigmas der digitalen Interaktion zu Änderungen in der jüngsten Politik geführt hat. Ein Beispiel für eine daraus resultierende Änderung der Politik ist die 2016 verabschiedete Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) zum Schutz personenbezogener Daten in der Europäischen Union und im Europäischen Wirtschaftsraum. Außerdem haben die Behörden im US-Bundesstaat Kalifornien ein verbraucherspezifisches Datenschutzgesetz eingeführt, den California Consumer Privacy Act (CCPA). Der CCPA verlangt, dass Unternehmen die Verbraucher über die Erhebung ihrer personenbezogenen Daten (PII) informieren.
Trotz der Nachteile der Anpassung an ein neues Paradigma, bei dem die Auswirkungen von Algorithmen des maschinellen Lernens auf den Datenschutz und den Schutz der Privatsphäre komplexe Herausforderungen darstellen, hat das Aufkommen von KI und maschinellem Lernen in diesem Bereich auch Vorteile. So fügt KI den bestehenden Modellen der Datensicherheit zwar eine zusätzliche Ebene der Komplexität und Anfälligkeit hinzu, doch es gibt auch mehrere Möglichkeiten, KI-Algorithmen und Vorhersagemodelle zur Lösung von Cybersicherheitsproblemen einzusetzen.
Wenn sie geschickt eingesetzt werden, können Algorithmen des maschinellen Lernens die gleichen Herausforderungen lösen, die sie für die Sicherheit darstellen. Während Cyberkriminelle ChatGBT für ihre eigenen Zwecke manipulieren und interne Geschäftssysteme stören könnten, können KI-Entwickler, Unternehmen und politische Entscheidungsträger zusammenarbeiten, um eine Generation neuer Cybersicherheitsexperten auszubilden, die die globale Cybersicherheitsinfrastruktur verbessern. Auf diese Weise kann ein neuer Sektor von Aufgaben innerhalb des Cybersecurity-Sektors entstehen und ein attraktiver Karriereweg für Problemlöser werden, da weltweit schätzungsweise 4 Millionen Cybersecurity-Fachleute fehlen.
Einem Artikel des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2023 zufolge besteht auf dem afrikanischen Kontinent der größte Bedarf an Schulungen zur Verhinderung von Bedrohungen durch KI-bezogene Cyberkriminalität. Diese Statistik ist wichtig, weil sie die Bedeutung der Cybersicherheit als globales Thema widerspiegelt, das in einer hypervernetzten Welt strukturelle Auswirkungen auf die lokale und internationale Wirtschaft hat.
3. Voreingenommenheit, Diskriminierung und ethische Grauzonen
Voreingenommenheit, Diskriminierung und ethische Grauzonen sind ein drittes Problem im Zusammenhang mit der weit verbreiteten Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens in der heutigen Welt. Das Hauptproblem bei der Diskriminierung durch maschinelles Lernen besteht darin, dass Modelle des maschinellen Lernens Vorurteile aus menschlichem Einfluss übernehmen und diese in wichtigen Bereichen der Gesellschaft verstärken können [1].
Voreingenommenheit ist vor allem im Bereich der überwachten Lernmodelle von Bedeutung, wo KI-Experten Machine Learning-Modelle anhand von gelabelten Datensätzen trainieren, was eine voreingenommene Auswahl voraussetzt, bevor die Modelle die Daten analysiert haben. Ein weiteres Beispiel für die Nachteile von Modellen des maschinellen Lernens sind die Einstellungsprozesse bei transnationalen Konzernen. Eine Studie hat gezeigt, dass Amazon ein experimentelles Machine Learning-Tool, das zur Überprüfung von Lebensläufen und zur Identifizierung von Top-Talenten eingesetzt wurde, verwerfen musste, da sich das Tool als diskriminierend erwies und Lebensläufe, die das Wort „Frauen“ enthielten, wie z.B. „Kapitän des Frauenschachclubs“, benachteiligte.
Darüber hinaus haben Kritiker darauf hingewiesen, dass der Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens in der Einstellungspraxis nicht unproblematisch ist und dass es keine klaren Richtlinien darüber gibt, auf wie viele Daten über einen Bewerber ein Unternehmen zugreifen darf. In einem anderen Zusammenhang hat IBM seine Produkte zur Gesichtserkennung und -analyse angesichts der Risiken unethischer Anwendungen von KI-Tools zur Gesichtserkennung für die Massenüberwachung und die Erstellung von Rassenprofilen, die gegen grundlegende Menschenrechte verstoßen, eingestellt.
Auf der anderen Seite unterstützen einige Unternehmen das Argument, dass Modelle des maschinellen Lernens es ihren Personalverantwortlichen ermöglichen, über die üblichen Netzwerke von Kandidaten hinauszugehen und einen größeren Talentpool anzusprechen. Goldman Sachs hat beispielsweise ein Tool zur Analyse von Lebensläufen entwickelt, um Kandidaten in die Abteilung zu leiten, in die sie am besten passen würden.
Wie bei den Herausforderungen für die Datensicherheit, die Algorithmen des maschinellen Lernens mit sich bringen, erfordern die potenziell diskriminierenden Funktionen von KI-gestützten Einstellungspraktiken eine Zusammenarbeit zwischen politischen Entscheidungsträgern, Unternehmensmanagementsystemen und Forschern, um sicherzustellen, dass Einstellungspraktiken so fair wie möglich bleiben. Laut Reuters passt sich die Rechtslandschaft mit neuen Gesetzen an diese Herausforderungen an, darunter der US Algorithmic Accountability Act und der Artificial Intelligence Act in der EU, die einen Rahmen für die Gewährleistung von Verantwortlichkeit und Neutralität bei KI-Anwendungen bieten.
Fazit
Modelle des maschinellen Lernens sind ein grundlegender Aspekt der Künstlichen Intelligenz, der die Art und Weise, wie Menschen im Alltag interagieren, revolutionieren und eine Vielzahl von Funktionen automatisieren kann. Wie wir in diesem Artikel untersucht haben, spielen die Vor- und Nachteile von Algorithmen des maschinellen Lernens auf komplexe Weise zusammen. Das bedeutet, dass sich Juristen, politische Entscheidungsträger und Organisationen schnell auf die ethischen Grauzonen einstellen, die durch ihre Auswirkungen auf wichtige Lebensbereiche wie den Arbeitsmarkt entstehen.
Unser Fazit aus dieser Analyse ist, dass die Auswirkungen von Modellen des maschinellen Lernens und ihre Vor- und Nachteile für menschliche Domänen nicht auf einen bestimmten Bereich beschränkt sind. Stattdessen bedeuten die verallgemeinerten Auswirkungen von Machine Learning-Modellen auf die Datensicherheit, die Beschäftigungsmöglichkeiten, die Sicherheitssoftware für die Gesichtserkennung und die Algorithmen der sozialen Medien, dass die Ethik und die Werte der KI ein wichtiges Thema für die Diskussion und die Zusammenarbeit sind. Es ist daher von größter Bedeutung, dass Ethiker, Forscher und Juristen zusammenarbeiten, um eine angemessene Gesetzgebung zur Regulierung von KI-Praktiken und zur Nutzung ihrer Vorteile zu entwickeln.
