Datenzugänglichkeit für KI: Ein ARPANET-ähnliches Programm zur Lösung des Problems

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist eng mit der Verfügbarkeit von Daten verbunden. Jeder bedeutende Fortschritt in der KI-Geschichte wurde von einem massiven Anstieg der verfügbaren Daten begleitet. Dennoch warnen führende Köpfe der Branche, dass wir möglicherweise den Punkt erreicht haben, an dem die Daten erschöpft sind. Diese Sichtweise könnte jedoch irreführend sein, da es eine Fülle von ungenutzten Daten gibt, die für die KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung sein könnten.

Die Grundlage: KI-Wachstum benötigt Datenwachstum

Die Geschichte der KI zeigt, dass jeder bedeutende Durchbruch durch einen dramatischen Anstieg der Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Daten unterstützt wurde. Ein Beispiel hierfür ist das „ImageNet-Moment“, das durch ein großes, beschriftetes Datenset ermöglicht wurde. Ähnliche Fortschritte wurden durch Technologien wie Word2vec und Transformer erzielt, die auf der Verarbeitung großer Datenmengen basieren. In der Tat könnte man sagen, dass der Fortschritt in der KI ohne den Zugang zu umfangreichen Datensätzen stark eingeschränkt wäre.

Das Problem der Datenverfügbarkeit

Aktuelle Aussagen von Branchenführern wie Ilya Sutskever und Elon Musk deuten darauf hin, dass wir möglicherweise „Peak Data“ erreicht haben. Diese Bedenken beruhen auf den aktuellen Einschränkungen beim Zugang zu qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Strengere Datenschutzgesetze und der Rückzug von Plattformen, die den Zugang zu Daten einschränken, haben die Situation verschärft. Die Herausforderung besteht jedoch nicht nur in der Verfügbarkeit von Daten, sondern auch in den Anreizen, die Datenbesitzer haben, ihre Daten zu teilen.

Von Knappheit zu Fülle

Die Welt hat schätzungsweise 180 bis 200 Zettabytes an Daten digitalisiert, was über eine Million Mal mehr ist als die Daten, die für die aktuellen führenden KI-Modelle verwendet werden. Diese Daten sind jedoch oft nicht für die KI-Entwicklung zugänglich. Das Problem liegt nicht in der Knappheit, sondern im Zugang zu diesen wertvollen Datenressourcen.

Attribution-Based Control (ABC) als Lösung

Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung des Zugangsproblems ist das Konzept des Attribution-Based Control (ABC). Dieses Konzept ermöglicht es Datenbesitzern, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, während sie gleichzeitig zur KI-Entwicklung beitragen. ABC könnte eine nachhaltige Datenwirtschaft schaffen, in der Datenbesitzer Anreize haben, ihre Daten zu teilen, da sie die Kontrolle über die Nutzung ihrer Daten behalten und dafür entlohnt werden.

Technologische Grundlagen für ABC

Die technologischen Grundlagen für ABC sind bereits vorhanden. Dazu gehören die Fähigkeit zur Partitionierung von KI-Modellen nach Datenquelle und die Infrastruktur zur Wahrung der Privatsphäre und Kontrolle während des gesamten KI-Lebenszyklus. Diese Technologien ermöglichen es, Datenquellen mathematisch trennbar zu halten und gleichzeitig die Privatsphäre der Datenbesitzer zu schützen.

Politikempfehlungen: Ein ARPANET-ähnliches Programm

Um den Zugang zu diesen riesigen Datenressourcen zu erleichtern, wird ein ARPANET-ähnliches Programm vorgeschlagen. Die US-Regierung könnte die bereits entwickelten Technologien in ein Netzwerk integrieren, das den Zugang zu Daten erleichtert und gleichzeitig die Eigentumsrechte der Datenbesitzer wahrt. Ein solches Programm könnte den Weg für eine neue Ära der KI-Entwicklung ebnen, in der Datenbesitzer und KI-Labore gemeinsam von den Vorteilen profitieren.

Fazit

Die KI-Revolution steht an einem Scheideweg. Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen wir die bestehenden Barrieren für den Datenzugang überwinden. Mit einem ARPANET-ähnlichen Ansatz könnten wir eine kollaborative Datenwirtschaft schaffen, die es jedem ermöglicht, zur KI-Entwicklung beizutragen und davon zu profitieren.

Quellenliste:

• Quelle: Unlocking a Million Times More Data for AI
• Ilya Sutskever über Peak Data
• Elon Musk über Datenverfügbarkeit