Das, was mich beunruhigt, ist nicht, wenn eine KI einen Fehler macht
Menschen machen auch Fehler
Was mich beunruhigt, ist, wenn die Antwort korrekt aussieht und ich keine Möglichkeit habe, sie zu überprüfen
Das ist ein ganz anderes Problem
Eine falsche Antwort kann man korrigieren
Eine Antwort, die sich richtig anfühlt, aber nicht verifizierbar ist, ist viel schwieriger zu handhaben
Ich habe mich diese Woche dabei ertappt, genau darüber nachzudenken, nachdem ich für eine Recherche-Aufgabe auf KI vertraut hatte
Ich glaube, die meisten Menschen unterschätzen dieses Risiko, weil KI immer noch größtenteils für einfache Aufgaben verwendet wird
Recherche. Schreiben. Lernen
Doch sobald KI anfängt, finanzielle Entscheidungen Geschäftsabläufe oder automatisierte Systeme zu beeinflussen, wird Vertrauen mehr als nur eine Bequemlichkeit
Es wird zu einer Notwendigkeit
Das ist einer der Gründe, warum ich auf #OpenGradient achte
Was für mich auffällt, ist nicht ein einzelnes Modell oder eine einzelne Funktion
Es ist die Idee, dass die Verifikation zur Bedeutung der Aufgabe passen muss
Nicht jede KI-Interaktion braucht das gleiche Maß an Absicherung
Am Anfang dachte ich, stärkere Verifikation sei immer besser
Jetzt glaube ich, dass die schwierigere Frage darin besteht zu wissen, wann stärkere Verifikation tatsächlich notwendig ist
Zu wenig Verifikation führt zu blindem Vertrauen
Zu viel Verifikation verursacht unnötige Kosten
Das Gleichgewicht zwischen diesen beiden kann am Ende wichtiger sein, als die meisten Menschen realisieren
Der eigentliche Test ist ganz einfach
Wenn KI Teil wichtigerer Entscheidungen wird: Werden Nutzer dann mehr Wert auf Tempo legen oder darauf, die Antwort überprüfen zu können ?
@OpenGradient
OpenGradient Chat: chat.opengradient.ai
#opg $OPG $ZEUS
Menschen machen auch Fehler
Was mich beunruhigt, ist, wenn die Antwort korrekt aussieht und ich keine Möglichkeit habe, sie zu überprüfen
Das ist ein ganz anderes Problem
Eine falsche Antwort kann man korrigieren
Eine Antwort, die sich richtig anfühlt, aber nicht verifizierbar ist, ist viel schwieriger zu handhaben
Ich habe mich diese Woche dabei ertappt, genau darüber nachzudenken, nachdem ich für eine Recherche-Aufgabe auf KI vertraut hatte
Ich glaube, die meisten Menschen unterschätzen dieses Risiko, weil KI immer noch größtenteils für einfache Aufgaben verwendet wird
Recherche. Schreiben. Lernen
Doch sobald KI anfängt, finanzielle Entscheidungen Geschäftsabläufe oder automatisierte Systeme zu beeinflussen, wird Vertrauen mehr als nur eine Bequemlichkeit
Es wird zu einer Notwendigkeit
Das ist einer der Gründe, warum ich auf #OpenGradient achte
Was für mich auffällt, ist nicht ein einzelnes Modell oder eine einzelne Funktion
Es ist die Idee, dass die Verifikation zur Bedeutung der Aufgabe passen muss
Nicht jede KI-Interaktion braucht das gleiche Maß an Absicherung
Am Anfang dachte ich, stärkere Verifikation sei immer besser
Jetzt glaube ich, dass die schwierigere Frage darin besteht zu wissen, wann stärkere Verifikation tatsächlich notwendig ist
Zu wenig Verifikation führt zu blindem Vertrauen
Zu viel Verifikation verursacht unnötige Kosten
Das Gleichgewicht zwischen diesen beiden kann am Ende wichtiger sein, als die meisten Menschen realisieren
Der eigentliche Test ist ganz einfach
Wenn KI Teil wichtigerer Entscheidungen wird: Werden Nutzer dann mehr Wert auf Tempo legen oder darauf, die Antwort überprüfen zu können ?
@OpenGradient
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