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Trainingsdaten für generative KI Dear AI: Wie Amputierte selbst die Trainingsdaten für bessere KI-Bilder kuratieren

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Generative Bildmodelle stellen Menschen mit Prothesen häufig fehlerhaft oder gar nicht dar. Mit der Initiative „Dear AI“ will der Medizintechnikkonzern Ottobock das ändern. Gemeinsam mit Betroffenen entsteht ein offener Datensatz, der Entwicklern helfen soll, Bildmodelle vielfältiger und realistischer zu trainieren.

Mit „Dear AI“ sammelt Ottobock gemeinsam mit Betroffenen Bild und Videomaterial, das als offener Datensatz für das Training generativer KI dienen soll.(Bild: Ottobock)
Mit „Dear AI“ sammelt Ottobock gemeinsam mit Betroffenen Bild und Videomaterial, das als offener Datensatz für das Training generativer KI dienen soll.
(Bild: Ottobock)

Nicht die Größe eines KI-Modells entscheidet allein über dessen Qualität, sondern auch die Trainingsdaten. Genau hier setzt Ottobock mit der Initiative „Dear AI“ an. Gemeinsam mit Menschen mit Amputation und Dysmelie baut der Medizintechnikkonzern einen offenen Bild- und Videodatensatz auf, der als Grundlage für das Training generativer Bildmodelle dienen soll. Microsoft begleitet das Projekt technisch. Die Datensätze sollen über Hugging Face veröffentlicht werden.

Die Inhalte werden nicht von externen Annotationsdienstleistern verschlagwortet, sondern von den Betroffenen selbst kuratiert und annotiert. Zunächst definiert die Community, welche Darstellungen ihre Lebensrealität angemessen abbilden. Anschließend lädt sie eigenes Material hoch und versieht es mit Metadaten. In einem dritten Schritt bewertet dieselbe Gruppe die Ergebnisse generativer KI. Damit verlagert sich die Definition relevanter Merkmale von den Entwicklern zu den Menschen, die später im Datensatz repräsentiert werden.

Nach Angaben von Ottobock entstehen zwei getrennte Datensätze für Menschen mit Beinamputation sowie mit Armamputation oder Dysmelie. Das Unternehmen reagiert damit auf typische Fehlleistungen heutiger Bildgeneratoren. Dazu zählen fehlende oder anatomisch falsche Prothesen, stereotype Darstellungen oder die vollständige Verweigerung einer Bildgenerierung.

Der Datensatz soll als Open Source verfügbar werden und unter anderem auf Transparenz, informierter Einwilligung und einer verantwortungsvollen Nutzung basieren. Ob der vergleichsweise kleine Datenbestand ausreicht, um die Ergebnisse großer Bildmodelle spürbar zu verbessern, bleibt zunächst offen. Unabhängig davon zeigt die Initiative einen Trend, der für Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnt: Die Qualität und Herkunft von Trainingsdaten rückt immer stärker in den Mittelpunkt, wenn generative KI möglichst vielfältige und realitätsnahe Ergebnisse liefern soll.

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