Eine neue Studie zeigt gravierende Mängel in der Leistungsbewertung von KI-Modellen auf.
In Kürze
- Nur 16% der Tests entsprechen wissenschaftlichen Standards
- Fehlende klare Definitionen und ungenaue Daten
- Dringender Bedarf an besseren Bewertungsstandards
Eine neue Studie über Künstliche Intelligenz
Eine neue Studie wirft ein Schlaglicht auf ein zentrales Problem im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI): Die Methoden zur Leistungsbewertung von KI-Modellen sind häufig fehlerhaft. Ein Forschungsteam hat 445 wissenschaftliche Artikel unter die Lupe genommen und dabei alarmierende Ergebnisse festgestellt. Nur 16 Prozent der durchgeführten Tests entsprechen strengen wissenschaftlichen Kriterien. Bei den restlichen Studien mangelt es an klaren Definitionen, und die verwendeten Daten sowie statistischen Methoden sind oft ungenau oder unzureichend.
Folgen fehlerhafter Bewertungsmethoden
Diese fehlerhaften Bewertungsmethoden haben weitreichende Folgen. Die Ranglisten, die angeben, welches KI-Modell das beste ist, könnten irreführend sein. Noch besorgniserregender ist, dass auch die Sicherheitsbewertungen der KI-Modelle dadurch in Frage gestellt werden. Das bedeutet, dass Systeme als sicher eingestuft werden könnten, obwohl sie in Wirklichkeit Schwächen aufweisen.
Forderung nach besseren Standards
Die Autoren der Studie fordern daher die Entwicklung besserer, wissenschaftlich fundierter Standards für die Leistungsbewertung von KI-Systemen. Ohne solche verlässlichen Maßstäbe bleibt der Fortschritt in der KI-Entwicklung unklar, und das Vertrauen in diese Technologien könnte ernsthaft beschädigt werden. In einer Zeit, in der KI zunehmend in unseren Alltag integriert wird, ist es wichtiger denn je, dass die Grundlagen für ihre Bewertung solide sind.
Quellen
- Quelle: internationales Forschungsteam
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
