Databricks nennt Ansatzpunkte Sechs Prinzipen für verantwortungsvolle KI-Implementierung

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Der Daten- und KI-Spezialist Databricks hat sechs Prinzipen für die verantwortungsbewusste Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) zusammengefasst. Dabei handelt es sich insbesondere um Themen, die beim Unternehmenseinsatz im Fokus stehen sollten.

Die folgenden sechs Prinzipien auf Grundlage der Databricks Lakehouse Platform sollen Unternehmen bei der erfolgreichen KI-Implementierung unterstützen. Im Fokus steht dabei, das enorme Potenzial der Technologie für Firmen wirklich nutzbar zu machen und gleichzeitig einen verantwortungsbewussten Einsatz zu gewährleisten.

Gute Governance

Databricks Lakehouse Platform bietet eine Reihe von Funktionen zur Gewährleistung angemessener Governance, einschließlich Tools für Qualitätskontrolle, Verfolgung des Datenverlaufs, Überwachung, Sicherheit, Datenschutz und Rechnungsprüfung. Dies soll einen verantwortungsvollen Umgang mit Richtlinien ermöglichen und Transparenz bei der Nutzung von KI schaffen. Ein KI-Beirat berät Databricks bei der Entwicklung der Technologie in Bezug auf KI.

Demokratisierung von KI

Vereinfachte Nutzung von KI und Ausweitung ihrer Entwicklung sollten dazu führen, dass jedes Unternehmen und jede Organisation sie vorteilhaft einsetzen kann. KI sollte nicht von einigen wenigen großen Akteuren kontrolliert werden. In diesem Sinne lässt sich die Databricks Lakehouse Platform nutzen, um zusätzlich zu großen Sprachmodellen (LLMs) benutzerdefinierte Modelle zu erstellen und einzusetzen.

Unternehmen als Eigentümer ihrer Daten und Modelle

Firmen, die KI-Technologie einsetzen, sollten die Kontrolle über ihre eigenen Daten und die Qualität ihrer Modelle behalten. So ist für eine sichere Datennutzung gesorgt, ohne sie verschieben oder mit Dritten teilen zu müssen.

Gute Trainingsdaten für die KI

Die Databricks Lakehouse Platform bietet Funktionen, um Inklusion, Fairness, Genauigkeit, Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten. Die Vielfalt der Daten und Anwendungsfälle ist hierbei entscheidend, um alle Bevölkerungsgruppen widerzuspiegeln.

Umwelt- und Finanzkosten von KI

Hyperscale-KI-LLMs eignen sich für viele Anwendungsfälle, erfordern aber enorme Rechen- und Speicherkapazität. Ihre finanziellen und ökologischen Kosten sollten gegen den Wert gewogen werden, den sie in Anbetracht der jeweiligen Umstände bieten. Kleinere Modelle können beitragen, die KI zu demokratisieren und schädliche Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren. Gleiches gilt für die erheblichen Kosten, die mit der Erstellung und Nutzung von Hyperscale-Modellen verbunden sind.

Durchdachte Regulierung

Databricks legt großen Wert darauf, Unternehmen zum Nachdenken über KI anzuregen. KI ermöglicht viele hochwertige Anwendungsfälle. Allerdings können KI-Technologien missbraucht oder falsch angewendet werden. Deshalb ist eine durchdachte Regulierung notwendig, die sich an bewährten Praktiken für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI orientiert.

Es ist aber wichtig, dass eine Regulierung nicht Innovation und Demokratisierung erstickt oder die Zusammenarbeit bremst, die den technologischen Fortschritt vorantreibt. Regulierungen und die damit verbundenen Verpflichtungen müssen verhältnismäßig und vernünftig sowie auf bestimmte Anwendungsfälle und Ergebnisse zugeschnitten sein. Es ist besonders wichtig, dass Open-Source-KI nicht in unangemessener Weise eingeschränkt wird: Ihre Verfügbarkeit bringt erhebliche Vorteile mit sich, da sie Innovationen fördert und Kosten für produktivitätssteigernde KI niedrig hält.

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