In der künstlichen Intelligenz vollzieht sich ein kolossaler Wandel – aber es ist nicht der, den manche vielleicht denken. Während fortschrittliche Spracherzeugungssysteme und Chatbots die Schlagzeilen dominierten, haben private KI-Unternehmen ihre Macht im Stillen gefestigt. Jüngste Entwicklungen bedeuten, dass eine Handvoll Einzelpersonen und Unternehmen heute einen Großteil der Ressourcen und des Wissens in diesem Sektor kontrollieren – und letztendlich seine Auswirkungen auf unsere gemeinsame Zukunft gestalten werden.
Das Phänomen, das KI-Experten als „industrielle Erfassung“ bezeichnen, wurde Anfang dieses Monats in einem von Forschern des Massachusetts Institute of Technology in der Zeitschrift Science veröffentlichten Papier quantifiziert, in dem die politischen Entscheidungsträger aufgefordert wurden, genauer darauf zu achten. Ihre Daten werden immer wichtiger. Generative KI – die Technologie, die ChatGPT zugrunde liegt – wird in Software eingebettet, die von Milliarden von Menschen verwendet wird, wie z. B. Microsoft Office, Google Docs und Gmail. Und Unternehmen, von Anwaltskanzleien bis hin zu Medien und Bildungseinrichtungen, werden durch seine Einführung auf den Kopf gestellt.
Das MIT Forschung fanden heraus, dass fast 70 Prozent der KI-Doktoranden im Jahr 2020 für Unternehmen arbeiteten, verglichen mit 21 Prozent im Jahr 2004. Ebenso hat sich die Zahl der Lehrkräfte, die in KI-Unternehmen eingestellt wurden, seit 2006 verachtfacht, viel schneller als die Zunahme der Computer insgesamt Fakultät für naturwissenschaftliche Forschung. „Viele der Forscher, mit denen wir gesprochen haben, haben bestimmte Forschungspfade aufgegeben, weil sie das Gefühl haben, dass sie nicht mit der Industrie konkurrieren können – sie haben einfach nicht die Rechenleistung oder das technische Talent“, sagte Nur Ahmed, Autor des Science-Artikels.
Insbesondere sagte er, dass Akademiker nicht in der Lage seien, große Sprachmodelle wie GPT-4 zu bauen, eine Art KI-Software, die plausiblen und detaillierten Text generiert, indem sie das nächste Wort in einem Satz mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Die Technik erfordert enorme Datenmengen und Rechenleistung, auf die vor allem große Technologiekonzerne wie Google, Microsoft und Amazon Zugriff haben. Ahmed stellte fest, dass der Anteil der Unternehmen an den größten KI-Modellen von 11 Prozent im Jahr 2010 auf 96 Prozent im Jahr 2021 gestiegen ist.
Ein fehlender Zugang bedeutet, dass Forscher die in Unternehmenslabors erstellten Modelle nicht replizieren können und sie daher weder so einfach untersuchen noch auf potenzielle Schäden und Verzerrungen prüfen können.
Die Daten des Papiers zeigten auch eine erhebliche Diskrepanz zwischen öffentlichen und privaten Investitionen in die KI-Technologie. Im Jahr 2021 stellten US-Regierungsbehörden außerhalb des Verteidigungsbereichs 1,5 Milliarden US-Dollar für KI bereit. Die Europäische Kommission plante, 1 Milliarde Euro auszugeben. Unterdessen investierte der Privatsektor im Jahr 2021 mehr als 340 Milliarden US-Dollar in KI.
„Es gibt eine solche Konzentration von Reichtum und Investitionen in einer sehr engen Reihe von Techniken“, sagte Alex Hanna, Forschungsdirektor am Distributed AI Research Institute und ehemaliges Mitglied des Ethical AI-Teams von Google.
Sie wies auf Investitionsdaten von PitchBook hin, die zeigen, dass der Großteil des Geldes für generative KI in den letzten sechs Jahren an Start-ups wie Anthropic, Inflection, Character.ai und Adept AI und an größere Bemühungen wie OpenAI geflossen ist, die ihre eigenen aufbauen große Modelle. Im Jahr 2019 wandelte sich OpenAI von einer gemeinnützigen Organisation zu einem gewinnbringenden Unternehmen mit einer Investition von 1 Milliarde US-Dollar von Microsoft und verwies auf die Notwendigkeit, „unsere Investitionen in Computer und Talent schnell zu erhöhen“.
Die Folgen dieser Verschiebung sind vielfältig. Dies bedeutet, dass öffentliche Alternativen zu KI-Technologien von Unternehmen, wie Modelle und Datensätze, immer knapper werden. Und neue Anwendungen dürften eher kommerziell getrieben sein als im breiteren öffentlichen Interesse, wiesen mehrere Forscher darauf hin. Hanna, deren Arbeit von gemeinnützigen Organisationen finanziert wird, stimmt zu. „Wenn Sie an spezialisierten KI-Aufgaben wie der Sicherung der Biodiversität, der Klimawissenschaft oder der Landwirtschaft arbeiten möchten, besteht dafür nicht viel Appetit“, sagte sie.
Meredith Whittaker, Präsidentin der verschlüsselten App Signal, hat die Situation 2021 in einem wegweisenden Artikel mit der Dominanz des US-Militärs über die wissenschaftliche Forschung während des Kalten Krieges verglichen. „Hier, in diesen dunkleren Geschichten, stehen wir vor den hohen Kosten der Gefangennahme – ob militärisch oder industriell“, sie schrieb. „Und seine gefährlichen Auswirkungen auf die akademische Freiheit . . . in der Lage, Macht zur Rechenschaft zu ziehen.“
Forscher und Politikexperten sind sich bei der Diagnose einig, aber nicht bei den Lösungen – einige wie Ahmed glauben, dass Regierungen Rechenzentren nur für die Wissenschaft einrichten sollten, damit Forscher Experimente durchführen können, andere wie Whittaker glauben jedoch, dass dies die Macht unter den Eigentümern der Infrastruktur weiter konzentrieren würde wie Cloud-Dienste. Aber sie alle sind sich einig, was die Politik einfach nicht kann: ein Auge zudrücken.