Alignment
Das Problem sicherzustellen, dass KI-Systeme die beabsichtigten Ziele und Werte ihrer Entwickler und der Gesellschaft verfolgen.
AI Alignment stellt sicher, dass KI-Systeme menschliche Ziele und Werte verfolgen – das fundamentale Problem der KI-Sicherheit.
Erklärung
Alignment-Probleme: Outer Alignment (spezifizieren wir die richtigen Ziele?), Inner Alignment (verfolgt das Modell tatsächlich diese Ziele?), Distributional Shift (verhält sich anders in neuen Situationen). RLHF ist aktuelle Lösung.
Relevanz für Marketing
Alignment ist auch Marketing-relevant: Verfolgt der AI-Assistant wirklich die Brand-Ziele? Optimiert er für Kunden-Value oder für kurzfristige Metriken?
Beispiel
Ein Empfehlungssystem ist auf Engagement "aligned" – zeigt aber polarisierenden Content. Besser: Alignment auf Customer Lifetime Value und Zufriedenheit.
Häufige Fallstricke
Goodhart's Law: Wenn Metrik zum Ziel wird, hört sie auf eine gute Metrik zu sein. Alignment auf proxies statt echte Werte. Gaming.
Entstehung & Geschichte
Alignment-Forschung wurde durch Stuart Russells Arbeiten und Nick Bostroms "Superintelligence" (2014) populär. OpenAIs Gründungsmission betont Alignment. RLHF (2017+) wurde erste praktische Lösung.
Abgrenzung & Vergleiche
Alignment vs. AI Safety
AI Safety ist das Gesamtfeld; Alignment ist das spezifische Problem, dass AI tut was wir wollen.
Alignment vs. AI Ethics
AI Ethics fragt "was sollten wir wollen?"; Alignment fragt "wie bringen wir AI dazu, es zu tun?".