KI generiert (D): KS Pulse - Long Chain-of-Thought and the Need for AI Safety in Complex Reasoning

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in ca. 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

Safety is Essential for Responsible Open-Ended Systems - https://arxiv.org/pdf/2502.04512

Can Large Language Models Detect Errors in Long Chain-of-Thought Reasoning?- https://arxiv.org/pdf/2502.19361

Transcript

Willkommen beim Knowledge Science Pulse Podcast, bei dem wir die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung erkunden.
Heute tauchen wir in zwei faszinierende KI-Themen ein: Wie gut große Sprachmodelle logische Fehler erkennen und die Sicherheit von offenen KI-Systemen.
Ich bin Sigurd und wie immer mit dabei ist Carsten. Carsten, glaubst du, dass KI gut darin ist, ihre eigenen Fehler zu erkennen?
####Das ist knifflig. KI-generierte Argumentationen wirken oft beeindruckend, aber wie zuverlässig ist sie eigentlich, wenn es darum geht, ihre eigene Arbeit zu überprüfen.
####Dazu hat eine aktuelle Studie untersucht wie gut große Sprachmodelle Fehler in ihrer eigenen Chain-of-Thought-Argumentation erkennen können
Die Forscher haben DeltaBench entwickelt, ein Dataset, das testet, wie gut LLMs Fehler in ihrem eigenen Denken identifizieren in Bereichen wie Mathematik, Programmierung und logikbasierten Aufgaben.
####Und was haben sie herausgefunden? Sind LLMs gut darin, ihre eigenen Fehler zu erkennen?
####Nicht wirklich. Selbst das beste Modell, GPT-4-turbo erkannte Fehler nur in 40 % der Fälle korrekt.
Interessanterweise sind Modelle besser darin die Argumentation anderer KI-Systeme zu kritisieren als ihre eigenen Ergebnisse zu bewerten.
Außerdem stellten die Forscher fest, dass rund 27 % der Argumentationsschritte überflüssig waren – was den Prozess ineffizient macht.
####Das ist ein großes Problem! Wenn KI also Schwierigkeiten hat, ihre eigene Arbeit zu überprüfen – wie können wir ihr dann vertrauen, wenn es um korrekte Antworten geht?
####Genau!
Die Forscher schlagen vor, die Trainingsmethoden zu verbessern, kritische Bewertungsmodelle zu verfeinern und strukturiertere Argumentationsprozesse zu entwickeln.
Aber aktuell bleibt die Fähigkeit der KI zur Selbstbewertung stark eingeschränkt!
####Das ist eine wichtige Erkenntnis!
Und was ist mit der zweiten Studie? Du hast gesagt, es geht um KI-Sicherheit.
####Die zweite Studie untersucht die Herausforderungen von offenen KI-Systemen die sich ständig weiterentwickeln und neue Lösungen generieren.
Sie betont, dass Sicherheit ein zentraler Bestandteil einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung sein muss.
Diese Systeme sind mächtig, aber auch unvorhersehbar, was die Sicherheit zu einer großen Herausforderung macht!
####Und warum ist offene KI so schwer zu kontrollieren?
####Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen, die festen Zielen folgen, erkundet offene KI ständig neue Möglichkeiten.
Das kann zu bahnbrechenden Entdeckungen führen – aber eben auch zu unvorhersehbaren Risiken.
Die Studie warnt vor Problemen bei der Alignment-Frage –
also der Herausforderung, die Ziele der KI mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen.
Ohne Kontrolle könnten diese Systeme unsichere oder sogar gefährliche Ergebnisse erzeugen.
####Das klingt riskant! Gibt es Wege, solche Systeme sicherer zu machen?
####Die Autoren schlagen adaptive Überwachung vor, also Sicherheitsmechanismen, die sich parallel zur KI weiterentwickeln.
Sie empfehlen außerdem, klare Grenzen für das Verhalten von KI zu setzen um extreme oder schädliche Ergebnisse zu verhindern.
Aber es gibt immer einen Kompromiss: Mehr Kontrolle könnte die kreative Innovationsfähigkeit der KI einschränken!
####Es ist also ein Balanceakt – KI innovativ halten, aber gleichzeitig sicherstellen, dass sie nicht unberechenbar oder gefährlich wird.
####Ganz genau!
Und es ist nicht nur eine technische Herausforderung.
Die Studie ruft dazu auf, dass Forscher, politische Entscheidungsträger und Entwickler zusammenarbeiten um Regulierungen und Überwachungssysteme zu etablieren.
####Es klingt, als sei KI-Sicherheit genauso wichtig wie die Weiterentwicklung der KI selbst.
Diese Diskussionen sind entscheidend während KI-Systeme immer leistungsfähiger werden.
####Absolut! Das war’s für diese Folge des Knowledge Science Pulse Podcasts.
Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal!