Gute KI braucht relevante Daten

Kontext macht die Aufgabe konkret

Ein leistungsfähiges KI-Modell kann eine gute allgemeine Antwort geben. Um bei Ihrer Aufgabe zu helfen, braucht es oft mehr Kontext: was Sie erreichen möchten, welche Annahmen gelten und welche Informationen jetzt relevant sind.

Ein Beispiel vom Filmabend

"Was sollen wir ansehen?" ist ein einfaches Beispiel. Eine allgemeine Antwort kann beliebte Filme vorschlagen. Ein relevanterer Ausgangspunkt kann berücksichtigen, welche Dienste Sie nutzen, was Sie bereits gesehen haben und mit wem Sie schauen werden. Es ist ein veranschaulichendes Beispiel für den Wert von Kontext, kein Versprechen, dass jeder Vorschlag richtig sein wird.

Menge, Qualität und Nutzungsgrenzen

Mehr Daten sind ebenfalls nicht automatisch besser. Alte, falsche oder irrelevante Informationen können die Antwort in die falsche Richtung ziehen. Dasselbe gilt für Anweisungen oder Annahmen, die nicht zur Aufgabe passen. Quelle, Zeitpunkt und Bedeutung der Information müssen sie daher begleiten.

Wir glauben, dass KI die Datengrundlage erhalten sollte, die die Aufgabe braucht, innerhalb klarer Nutzungsgrenzen. Ein Modell braucht nicht die ganze Historie einer Person, um bei einer Entscheidung zu helfen. Zugriff auf einen Dienst sollte auch nicht Zugriff auf alles bedeuten, was anderswo im Ökosystem existiert.

Unsere Position

KI kann beim Formulieren, Sortieren, Vergleichen und Erklären helfen. Die Nutzerin oder der Nutzer muss das Ergebnis weiterhin bewerten und die Unsicherheit verstehen können. Deshalb ist Ideallyas Arbeit mit Daten ein wichtiger Teil der Arbeit an nützlicher KI: relevanter Kontext, verständliche Herkunft und konkrete Aufgaben.

Versuchen Sie einen kleinen, überprüfbaren Vergleich

Bitten Sie einen KI-Assistenten um drei Filme für heute Abend. Wiederholen Sie dann die Aufgabe mit einigen relevanten Angaben: den Sprachen, die alle verstehen, der verfügbaren Zeit, den gemeinsam bevorzugten Genres und bereits gesehenen Filmen. Lassen Sie sensible oder sachfremde Historien in beiden Eingaben weg.

Vergleichen Sie die Antworten mit diesen Anforderungen. Hat die zweite Antwort das Zeitlimit eingehalten und bereits gesehene Filme vermieden? Prüfen Sie die Verfügbarkeit beim Streaminganbieter. Auch eine persönlichere Antwort kann eine falsche Angabe enthalten; Selbstsicherheit und flüssige Formulierungen belegen nicht, dass Informationen aktuell sind.

Behalten Sie den nützlichen Kontext, korrigieren Sie Fehler und entfernen Sie Details, die nicht geholfen haben. So prüfen Sie den Wert Ihrer Daten praktisch, statt anzunehmen, dass mehr Daten eine Antwort immer verbessern. NISTs Leitfaden zu generativer KI behandelt Zuverlässigkeit und Herkunft als Aspekte des Risikomanagements.