nbFünf Punkte von <span class="h-card"><a class="u-url mention" href="https://sigmoid.social/@osma" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">@<span>osma</span></a></span> zum verantwortungsbewussten Einsatz von <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/ki" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#KI</a> durch Kultureinrichtungen und Gedächtnisorganisationen, die wir uns also in den <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/bibliotheken" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Bibliotheken</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/archiven" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Archiven</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/museen" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Museen</a> auch im deutschsprachigen Raum zu Herzen nehmen sollten:<br><br>1. "Use AI to make the world better"<br>KI hat so viele Mängel, dass wir nicht danach streben sollten, diese Technologie als Ersatz für Menschen oder aus reinem Profitinteresse zu betreiben, schließlich haben wir einen öffentlichen Auftrag.<br><br>2. "Use the smallest AI that works"<br>Wenn wir KI anwenden, sollten wir mit dem leichtgewichtigsten Ansatz beginnen, vielleicht genügt dieser schon für den Anwendungszweck und stellt sich möglicherweise sogar als besser und schneller heraus. Das heißt: Zuerst regelbasierte/heuristische Ansätze (good old scripts), dann traditionelles <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/ml" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ML</a>, dann <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/slms" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#SLMs</a> und erst als letzte Option <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/llms" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#LLMs</a>.<br><br>3. "Don't depend on corporate AI"<br>Wir sollten uns nicht allzu sehr auf KI-Firmen verlassen. Diese haben ihre eigenen Ziele und Wege, denen wir nicht blind folgen sollten. Ein Weg dies zu vermeiden, ist die modulare Entwicklung von KI-Systemen, wodurch z. B. selbst das Foundation Model austauschbar bleibt, sollten sich damit Probleme ergeben.<br><br>4. "Evaluate & Create data sets"<br>Wir sollten die eingesetzte KI stets evaluieren und für diesen Zweck auch Datasets zur Hand haben.<br>Die häufigsten Fragen zu LLMs sind meist ziemlich pessimistisch zu beantworten: Ja, sie sind biased, ja, sie halluzinieren, wir können ihnen nicht trauen und wenn unsere Sprache oder Kultur nicht die englische ist, wird es zu Problemen kommen. Die Trainingsdaten der meisten Modelle sind enorm biased, auch weil sie auf Content aus mehrheitlich westlichen Ländern basieren. <br>Um sich hier besser zurecht zu finden, gibt es Vergleichstabellen oder Benchmarks. Im Rahmen von <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/annif" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Annif</a> wurde eine Metadaten Extraction Model Evaluation angefertigt oder für den Vergleich von LLMs gibt es das LMSYS Chatbot Arena Leaderboard.<br><br>5. "Be open and transparent"<br>Wir sollten alles, was wir mit KI machen, so offen und transparent gestalten, wie möglich. Das bedeutet: Veröffentlichung von Code, Datasets und KI-Modellen auf offenen Plattformen wie Git-Repositorien oder HuggingFace sowie die Bereitstellung von Dokumentation und Tutorials zur Nutzung dieser.<br><br>👉 Suominen, Osma (National Library of Finland). (2024). Building Civilized AI. AI Sauna, 6 May 2024. <a href="https://yewtu.be/watch?v=oT8FP1JH5vE&t=1322" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">https://yewtu.be/watch?v=oT8FP1JH5vE&t=1322</a><br><br><a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/kiinbibliotheken" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#KIinBibliotheken</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/chatgpt" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ChatGPT</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/llama" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#LLaMA</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/generativeki" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#GenerativeKI</a> <a class="hashtag" href="https://social.biblioco.de/tag/machinelearning" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#MachineLearning</a>