AIs Kontextproblem: Experten betonen Herausforderungen bei der Bereitstellung von Echtzeitergebnissen und der Sicherung von Agentensystemen
Laut aktuellen Berichten und Expertenmeinungen stehen große Sprachmodelle (LLMs) vor erheblichen Herausforderungen bei der Bereitstellung von Echtzeitergebnissen und der Sicherung von Agentensystemen. LLMs zeichnen sich zwar durch logisches Denken aus, haben aber oft Schwierigkeiten mit dem Kontext, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, wirklich hilfreiche Erfahrungen zu bieten, insbesondere in dynamischen Umgebungen wie Echtzeit-Bestellsystemen. Gleichzeitig wachsen die Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Agentensystemen, was zu Forderungen nach einer robusten Governance und Grenzkontrollen führt.
Das "Brownie-Rezept-Problem", wie es Instacart CTO Anirban Kundu beschrieb, veranschaulicht die Kontext-Herausforderung. Laut VentureBeat reicht es nicht aus, dass ein LLM einfach eine Anfrage zur Herstellung von Brownies versteht. Um wirklich hilfreich zu sein, muss das Modell Benutzerpräferenzen, Marktverfügbarkeit (Bio- vs. normale Eier) und geografische Einschränkungen berücksichtigen, um die Lieferbarkeit sicherzustellen und Lebensmittelverderb zu verhindern. Instacart ist bestrebt, die Latenz mit der richtigen Mischung aus Kontext in Einklang zu bringen, um Erlebnisse in weniger als einer Sekunde zu bieten.
Dieser Mangel an Kontext geht über Bestellsysteme hinaus. Raju Malhotra von Certinia argumentierte in VentureBeat, dass das Scheitern vieler KI-Pilotprogramme bei der Erzielung der versprochenen Ergebnisse auf einen Mangel an Kontext zurückzuführen ist, nicht auf einen Mangel an Intelligenz in den Modellen selbst. Er führte dies auf "Franken-Stacks" von unzusammenhängenden Punktlösungen, brüchigen APIs und latenzbehafteten Integrationen zurück, die den Kontext in unterschiedlichen Technologien einschließen.
Erschwerend kommt hinzu, dass MIT Technology Review auf die exponentielle Geschwindigkeit hinwies, mit der sich bestimmte KI-Fähigkeiten entwickeln, wie von der KI-Forschungsorganisation METR verfolgt. Während die Fortschritte rasant sind, bleibt die Notwendigkeit einer sicheren Implementierung von größter Bedeutung.
Die zunehmende Komplexität von KI-Agenten hat Bedenken hinsichtlich potenzieller Risiken geweckt. MIT Technology Review berichtete über die erste von KI orchestrierte Spionagekampagne und das Scheitern der Prompt-Level-Kontrolle. Als Reaktion darauf plädieren Experten dafür, Agenten wie leistungsstarke, semi-autonome Benutzer zu behandeln und Regeln an den Grenzen durchzusetzen, an denen sie mit Identität, Tools, Daten und Ausgaben interagieren. Protegrity umriss in MIT Technology Review einen Acht-Punkte-Plan für CEOs zur Implementierung und Berichterstattung, der sich auf die Steuerung von Agentensystemen an der Grenze durch drei Kontrollsäulen konzentriert.
Darüber hinaus rückt auch der Energiebedarf von KI in den Fokus. MIT Technology Review wies auf die beispiellosen Investitionen in massive Rechenzentren hin, um den Rechenbedarf von KI zu decken. Kernkraftwerke der nächsten Generation werden als potenzielle Stromquelle für diese Anlagen in Betracht gezogen, die im Vergleich zu älteren Modellen potenziell kostengünstiger im Bau und sicherer im Betrieb sind. Dies war ein zentrales Thema, das in einer aktuellen, exklusiven Roundtables-Diskussion für Abonnenten über Hyperscale-KI-Rechenzentren und Kernkraft der nächsten Generation diskutiert wurde.
Die Herausforderungen rund um die KI-Entwicklung, vom kontextuellen Verständnis über die Sicherheit bis hin zum Energieverbrauch, unterstreichen die Notwendigkeit eines vielschichtigen Ansatzes. Da sich KI ständig weiterentwickelt, wird die Bewältigung dieser Probleme entscheidend sein, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern.
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