REDMOND / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Microsoft unternimmt einen bedeutenden Schritt in Richtung Transparenz und Anerkennung im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Das Unternehmen startet ein Forschungsprojekt, das den Einfluss spezifischer Trainingsdaten auf die von KI-Modellen generierten Inhalte schätzen soll.
Microsoft hat ein neues Forschungsprojekt ins Leben gerufen, das darauf abzielt, den Einfluss spezifischer Trainingsbeispiele auf die von generativen KI-Modellen erzeugten Texte, Bilder und andere Medien zu schätzen. Diese Initiative könnte einen wichtigen Beitrag zur Transparenz in der KI-Entwicklung leisten und den Weg für eine gerechtere Anerkennung der Datenquellen ebnen.
Die Idee, die hinter diesem Projekt steht, ist, dass die aktuellen neuronalen Netzwerkarchitekturen oft undurchsichtig sind, wenn es darum geht, die Quellen ihrer Generierungen offenzulegen. Microsoft sieht darin einen Grund, dies zu ändern, um Anreize, Anerkennung und möglicherweise auch Bezahlung für diejenigen zu schaffen, die wertvolle Daten zu den Modellen beitragen.
Derzeit stehen KI-gestützte Text-, Code-, Bild-, Video- und Song-Generatoren im Mittelpunkt zahlreicher Urheberrechtsklagen gegen KI-Unternehmen. Diese Unternehmen trainieren ihre Modelle häufig mit großen Datenmengen von öffentlichen Websites, von denen einige urheberrechtlich geschützt sind. Viele dieser Unternehmen argumentieren, dass die Fair-Use-Doktrin ihre Daten-Scraping- und Trainingspraktiken schützt, was jedoch von Kreativen wie Künstlern, Programmierern und Autoren weitgehend abgelehnt wird.
Microsoft selbst sieht sich mindestens zwei rechtlichen Herausforderungen von Urheberrechtsinhabern gegenüber. Die New York Times hat das Unternehmen und seinen gelegentlichen Partner OpenAI verklagt, da sie behaupten, dass ihre Modelle auf Millionen von Artikeln der Times trainiert wurden, was eine Urheberrechtsverletzung darstellt. Auch mehrere Softwareentwickler haben Klage gegen Microsoft eingereicht, da sie behaupten, dass der GitHub Copilot KI-Coding-Assistent unrechtmäßig mit ihren geschützten Werken trainiert wurde.
Das neue Forschungsprojekt von Microsoft, das als „Training-Time-Provenance“ beschrieben wird, hat die Beteiligung von Jaron Lanier, einem angesehenen Technologen und interdisziplinären Wissenschaftler bei Microsoft Research. Lanier hat in einem Artikel über das Konzept der „Datenwürde“ geschrieben, das für ihn bedeutet, digitale Inhalte mit den Menschen zu verbinden, die für deren Erstellung bekannt sein möchten.
Es gibt bereits einige Unternehmen, die versuchen, ähnliche Ansätze zu verfolgen. Der KI-Modellentwickler Bria behauptet, Dateninhaber programmatisch entsprechend ihrem Einfluss zu entschädigen. Adobe und Shutterstock zahlen ebenfalls regelmäßig an Datensatzbeiträger, obwohl die genauen Beträge oft undurchsichtig sind.
Microsofts Projekt könnte jedoch auch als Versuch gesehen werden, ethische Bedenken zu zerstreuen oder regulatorische und gerichtliche Entscheidungen zu vermeiden, die das KI-Geschäft des Unternehmens stören könnten. Dennoch ist es bemerkenswert, dass das Unternehmen Wege untersucht, um Trainingsdaten nachzuverfolgen, insbesondere angesichts der kürzlich geäußerten Haltungen anderer KI-Labore zur Fair-Use-Doktrin.
Mehrere führende Labore, darunter Google und OpenAI, haben politische Dokumente veröffentlicht, in denen sie die Trump-Administration auffordern, den Urheberrechtsschutz in Bezug auf die KI-Entwicklung zu lockern. OpenAI hat die US-Regierung ausdrücklich aufgefordert, die Fair-Use-Doktrin für das Modelltraining zu kodifizieren, was ihrer Meinung nach die Entwickler von belastenden Einschränkungen befreien würde.
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