KI-Training: Menschliche Arbeitskräfte als verstecktes Rückgrat der Künstlichen Intelligenz

Während automatisierte Web-Crawler oft als Hauptakteure der KI-Datensammlung betrachtet werden, stellt Muldoons Forschung klar: Ohne menschliche "Annotatoren" wären moderne KI-Systeme funktionslos. Diese Arbeitskräfte kommentieren, bewerten und beschriften die gesammelten Texte und Bilder manuell.

Massive Arbeitsintensität bei autonomen Fahrzeugen

Die Zahlen verdeutlichen das Ausmaß der menschlichen Beteiligung: Für autonome Fahrzeuge benötigen Unternehmen 800 menschliche Arbeitsstunden, um eine einzige Stunde brauchbares Trainingsmaterial zu produzieren. Diese enormen Aufwände bleiben der Öffentlichkeit weitgehend verborgen.

Die Bildmaterialien für selbstfahrende Autos müssen von menschlichen Arbeitskräften manuell kategorisiert werden. Ohne diese zeitaufwändige Klassifizierung können KI-Systeme nicht zwischen verschiedenen Objekten, Verkehrssituationen oder Gefahren unterscheiden.

Datenannotation als Grundlage für Large Language Models

Auch Large Language Models wie ChatGPT sind auf diese versteckte Arbeit angewiesen. Die von Web-Crawlern gesammelten Rohdaten müssen von Annotatoren strukturiert und klassifiziert werden, bevor sie für das Training verwendbar sind.

Diese Abhängigkeit von manueller Datenbearbeitung wirft Fragen zur Skalierbarkeit und Kostenstruktur von KI-Systemen auf. Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren, sollten diese versteckten Arbeitskosten in ihre Kalkulationen einbeziehen.

Auswirkungen für KI-Anbieter und Unternehmen

Für europäische Unternehmen ergeben sich mehrere Implikationen: Die Qualität von KI-Modellen hängt direkt von der Verfügbarkeit qualifizierter Datenannotatoren ab. Gleichzeitig müssen Arbeitsstandards und faire Bezahlung dieser oft unsichtbaren Arbeitskräfte berücksichtigt werden.

Die Forschung von Muldoon zeigt, dass KI-Entwicklung eine globale Arbeitskräftereserve mobilisiert, deren Beiträge bisher kaum gewürdigt wurden. Diese Erkenntnisse stammen aus dem bei Handelsblatt veröffentlichten Interview mit dem Forscher.