AI-Experten werden aufgefordert, lokale Datenmodelle zur Förderung der Vielfalt zu integrieren
Die Integration des großen Sprachmodells SEA-LION wird beispielsweise dazu beitragen, dass die von der generativen KI erzeugten Antworten die Bevölkerung Südostasiens genauer widerspiegeln.
Technologiegiganten, die derzeit generative Künstliche-Intelligenz-Tools (Gen AI) entwickeln, werden aufgefordert, regionale und lokale Datenmodelle zu integrieren, um sicherzustellen, dass ihre Produkte die Vielfalt der weltweiten Bevölkerung besser widerspiegeln.
Laut Laurence Liew, Direktor für KI-Innovation bei AI Singapore, wird die Integration des großen Sprachmodells (LLM) „Integrating the Southeast Asian Languages in One Network (SEA-LION)“ dazu beitragen, dass diese GenAI-Tools präzisere Antworten generieren können.
Er berichtete von einem Test, bei dem sein Team eine Frage stellte, die sich auf eine kürzlich stattgefundene Wahl in Asien bezog, und bat dabei SEA-LION sowie eine bekanntere globale generative KI-Plattform, das Wahlergebnis vorherzusagen. Wie sich herausstellte, lieferte SEA-LION laut seinen Angaben ein genaueres Ergebnis.
Die aktuelle Version von SEA-LION basiert auf zwei Grundmodellen: einem Modell mit 3 Milliarden Parametern und einem Modell mit 7 Milliarden Parametern. Die Trainingsdaten bestehen aus insgesamt 981 Milliarden Sprach-Tokens - dabei handelt es sich um Textfragmente, die im Rahmen des Tokenisierungsprozesses entstehen. Davon sind 623 Milliarden Tokens in englischer Sprache, 128 Milliarden Tokens aus Südostasien sowie 91 Milliarden Tokens in chinesischer Sprache.
Liew sagte, dass die meisten öffentlichen KI-Tools heutzutage nicht auf asiatische Nutzer ausgerichtet seien und daher möglicherweise von voreingenommenen Daten beeinflusst würden. LLMs wie SEA-LION seien „kulturell sensibler“ - dies werde dazu beitragen, dass die von der KI generierten Antworten die gesellschaftliche Vielfalt der Region besser widerspiegeln, so Liew.
Auch asiatische Länder wie Thailand und Indien haben ihre eigenen LLMs entwickelt.
Liew wies darauf hin, dass SEA-LION open source sei, und fügte hinzu, dass AI Singapore hoffe, dass Unternehmen wie Microsoft und Google solche regionalen und lokalen LLMs für Organisationen nutzbar machen könnten, die in dieser Region tätig sind.
AI Singapore wurde im Mai 2017 ins Leben gerufen und ist eine landesweite Zusammenarbeit, an der alle in Singapur ansässigen Forschungseinrichtungen, Start-ups sowie Unternehmen beteiligt sind, die KI-Produkte entwickeln. Das nationale Programm zielt darauf ab, die KI-Kompetenzen des Landes zu stärken und wird von mehreren Regierungsbehörden unterstützt - darunter dem Smart Nation and Digital Government Office sowie dem Economic Development Board.
Liew wies außerdem auf das wachsende Interesse von Unternehmen hin, Gen-AI-Produkte einzuführen. Er verwies auf die zahlreichen Gespräche, die sein Team mit Microsoft geführt habe; dabei sei festgestellt worden, dass Unternehmenskunden massenhaft Anfragen stellten, um „tausende Lizenzen“ für die Einführung von Copilot zu erhalten.
Allerdings ist nicht jede Organisation der Ansicht, über die IT-Infrastruktur zu verfügen, die für die Implementierung von Gen-AI erforderlich ist.
Laut einer von Telstra International in Auftrag gegebenen Studie sind nur 30 Prozent der Befragten der Ansicht, dass ihr Unternehmen über die notwendigen IT-Ressourcen verfügt, um generative KI einzuführen. Die von MIT Technology Review Insights durchgeführte Umfrage erfasste 300 Führungskräfte auf C-Level sowie Geschäftsleiter; davon stammten 66 Prozent aus Märkten im Asien-Pazifik-Raum - darunter Australien, Singapur, Südkorea, Japan und Indien - sowie jeweils 17 Prozent aus Europa und den Amerikas. Die Umfrage wurde zwischen November und Dezember 2023 durchgeführt.
Etwa 67 Prozent der frühen Nutzer von Gen-KI meinten, ihre Hardware sei „in gewissem Maße förderlich“ für eine schnelle Implementierung. Etwa die Hälfte äußerte sich ähnlich bezüglich ihrer Speicherinfrastruktur.
Obwohl 76 Prozent angaben, im vergangenen Jahr auf irgendeine Weise mit generativer KI gearbeitet zu haben, sagten nur 9 Prozent, dass ihre Organisation die Technologie flächendeckend eingeführt habe. Die meisten nannten die Automatisierung von wenig wertschöpfenden Aufgaben als Hauptgrund dafür; andere wiesen auf Kundenservice, strategische Analyse sowie Produktinnovationen hin.
Rund 60 Prozent gaben zu, dass generative KI in den nächsten fünf Jahren ihre Branche erheblich verändern werde; 78 Prozent betrachten die Technologie als Wettbewerbsvorteil. Nur 8 Prozent sahen darin eine Bedrohung. Etwa 65 Prozent sagten, dass ihre Organisation aktiv nach neuen und innovativen Wegen sucht, generative KI zu nutzen, um aus Daten Wert zu schöpfen.
Auf die Frage nach Hindernissen bei der Implementierung wiesen 77 % auf regulatorische Vorgaben, Compliance-Anforderungen sowie Datenschutzaspekte hin; 56 % nennen das Budget als Einschränkung.
Die Befragten wiesen außerdem auf einen Mangel an notwendigen Fähigkeiten hin; zu den am meisten benötigten Fachkräften zählen Maschinenlern-Ingenieure, KI-Datenwissenschaftler und Übersetzer.
„Da die Welt zunehmend digitalisiert wird und die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine zunehmen, ist es von größter Bedeutung, Daten verarbeiten zu können, um fundierte Entscheidungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu treffen“, sagte Geraldine Kor, Geschäftsführerin für Südasien sowie Leiterin des Bereichs globale Unternehmenskunden bei Telstra International.
„Allerdings ist es äußerst schwierig, End-to-End-Fähigkeiten aufzubauen, um große Datenmengen zu verarbeiten, die Daten für den geschäftlichen Nutzen korrekt zu kontextualisieren sowie eine verantwortungsvolle und ethische Anwendung von KI sicherzustellen“, sagte Kor, der die Ergebnisse der Umfrage am Montag in einer Medienkonferenz vorstellte, an der auch Liew als Gast teilnahm.
Zudem operieren Unternehmen weiterhin in einem globalen Umfeld, das von geopolitischen Problemen und einer ungewissen Wirtschaftslage geprägt ist. Dies werde ihre Entscheidungen darüber beeinflussen, wie sie ihre IT-Ausgaben einsetzen sowie ob sie dabei auch Generative KI einbeziehen sollten, so Kor. Sie empfiehlt Unternehmen, zunächst eine konkrete Funktion zu identifizieren, auf die sie Generative KI anwenden können.
„Singapur befindet sich, wie die meisten Länder, noch in den Anfangsphasen der Einführung von Generativem KI. Erst kürzlich ist diese Technologie in Produktivitätspaketen verfügbar geworden, die für ein breiteres Publikum geeignet sind“, sagte Liew. „Die Voraussetzungen für eine effektive Implementierung von Generativem KI umfassen den Zugang zu echten Datensätzen, KI-Ingenieure sowie eine entsprechende Computernetzwerk-Infrastruktur.“
Unternehmen stehen laut ihm auch vor einem Dilemma bei der Beschaffung der notwendigen Hardware. „Zu den Möglichkeiten gehören der direkte Kauf sowie das Outsourcing nach dem Pay-as-you-go-Prinzip - beides birgt jeweils eigene Risiken. Zudem bleiben Datenqualität, Speicherung und Fachkräfte Engpässe für eine effektive Implementierung“, sagte er.
Er fügte hinzu, dass AI Singapore beabsichtige, einige dieser Lücken durch Initiativen wie das AI-Ausbildungsprogramm und das LLM-Anwendungsentwickler-Programm zu schließen.
Im Januar veröffentlichte Singapur außerdem ein Handbuch, das lokalen Unternehmen - einschließlich kleiner und mittelständischer Betriebe - dabei helfen soll, die Einführung von generativer KI zu bewältigen sowie die notwendigen Fähigkeiten zu erlernen, um solche Initiativen zu unterstützen.