Podcasts - 28.02.2025 - 08:00
Das Training und die Programmierung von KI-Systemen, insbesondere von generativen KI-Systemen, hängt von der Arbeit von Menschen ab, die den Maschinen das Denken beibringen. Diese Arbeit umfasst die Moderation und das Tagging von Inhalten, findet oft unter ausbeuterischen Bedingungen im globalen Süden statt und bleibt den Nutzern verborgen. In dieser Episode diskutieren wir diese Themen mit Adio Dinika, einem Forschungsstipendiaten am Distributed AI Research Institute (DAIR), wo er die unsichtbare Arbeit hinter KI-Systemen untersucht und wie sie die verschiedenen Ungleichheiten innerhalb der KI-Industrie widerspiegelt.
Wir nehmen KI-Werkzeuge oft als völlig künstlich, ja fast magisch wahr. In Wirklichkeit hängt die Effizienz und Zuverlässigkeit dieser Systeme jedoch in hohem Masse von der Arbeit von Menschen ab, die sicherstellen, dass beispielsweise generative KI-Tools Antworten produzieren, die moderiert und frei von schädlichen oder toxischen Inhalten sind. Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind für den Aufbau eines leistungsfähigen großen Sprachmodells unerlässlich, und diese Daten bestehen aus genau gekennzeichneten Datensätzen - eine Aufgabe, die nach wie vor von Menschen ausgeführt wird. Diese Arbeit wird jedoch überwiegend von Menschen im globalen Süden geleistet, oft unter ausbeuterischen und ungesunden Bedingungen, und bleibt für die Endnutzer weltweit weitgehend unsichtbar. Die Rolle dieser unsichtbaren Arbeiter und die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, gehören zu den sichtbarsten Zeichen von Ungleichheit in der KI- und Technologie-Lieferkette, werden aber kaum diskutiert. In dieser Folge von «Machines That Fail Us» sprechen wir mit Adio Dinika, einem Forschungsstipendiaten am Distributed AI Research Institute (DAIR), einem internationalen Forschungszentrum, das sich auf die sozialen Auswirkungen von KI konzentriert und von Timnit Gebru gegründet wurde. Gemeinsam mit Dr. Dinika untersuchen wir die verborgene menschliche Arbeit hinter KI-Systemen und die wahre menschliche Natur der künstlichen Intelligenz.
Die erste Staffel von «Machines That Fail Us» wurde durch den Schweizerischen Nationalfonds (SNF) im Rahmen von «Agora» ermöglicht, während die zweite Staffel von der Kommunikationsabteilung der Universität St. Gallen unterstützt wird. Produziert wird der Podcast von der Forschungsgruppe Medien und Kultur am Institut für Medien- und Kommunikationsmanagement. Host Dr. Philip Di Salvo arbeitet als Forscher und Dozent an der Universität St.Gallen.
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