Das Data- und KI-Unternehmen, Databricks, nennt die sechs entscheidenden Prinzipien einer erfolgreichen Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen. So will der Daten- und KI-Spezialist helfen, das enorme Potential der KI für Firmen weltweit wirklich nutzbar zu machen und einen verantwortungsbewussten Einsatz der KI unterstützen. Diese sechs Themen sieht Databricks als kritisch an:
- 1 Gute Governance – Die Databricks-Lakehouse-Plattform bietet eine Reihe von Funktionen zur Gewährleistung einer angemessenen Governance, einschließlich Tools für die Qualitätskontrolle, die Verfolgung des Datenverlaufs, die Überwachung, die Sicherheit, den Datenschutz und die Rechnungsprüfung. Das ermöglicht einen verantwortungsvollen Umgang mit Richtlinien und schafft Transparenz bei der Nutzung von KI. Darüber hinaus wurde ein KI-Beirat eingerichtet, der Databricks bei der Entwicklung seiner Technologie in Bezug auf KI berät.
- Demokratisierung von KI – Vereinfachung der Nutzung von KI und Ausweitung ihrer Entwicklung sollten dazu führen, dass jedes Unternehmen und jede Organisation sie vorteilhaft einsetzen kann. KI sollte nicht von einigen wenigen großen Akteuren kontrolliert werden. In diesem Sinne kann die Databricks Lakehouse-Plattform genutzt werden, um, zusätzlich zu großen Sprachmodellen (LLMs), benutzerdefinierte Modelle zu erstellen und einzusetzen.
- Unternehmen als Eigentümer ihrer Daten und Modelle – Unternehmen, die KI-Technologie einsetzen, sollten die Kontrolle über ihre eigenen Daten und die Qualität ihrer Modelle behalten. So könnten alle Daten sicher genutzt werden, ohne sie verschieben oder mit Dritten teilen zu müssen.
- Gute Trainingsdaten für die KI – Die Databricks-Lakehouse-Plattform verfügt über Funktionen, um Inklusion, Fairness, Genauigkeit, Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten. Die Vielfalt der Daten und Anwendungsfälle ist hierbei entscheidend, um alle Bevölkerungsgruppen widerzuspiegeln.
- Umwelt- und Finanzkosten von KI – Hyperscale-KI-LLMs sind für viele Anwendungsfälle geeignet, aber sie erfordern enorme Rechen- und Speicherkapazität. Ihre finanziellen und ökologischen Kosten sollten gegen den Wert gewogen werden, den sie in Anbetracht der jeweiligen Umstände bieten. Kleinere Modelle können beitragen, die KI zu demokratisieren und die schädlichen Auswirkungen auf die Umwelt, sowie die erheblichen Kosten, die mit der Erstellung und Nutzung von Hyperscale-Modellen verbunden sind, deutlich zu reduzieren.
- Durchdachte Regulierung – Databricks legt großen Wert darauf, Unternehmen zum Nachdenken über KI anzuregen. KI ermöglicht viele hochwertige Anwendungsfälle. Allerdings können KI-Technologien missbraucht oder falsch angewendet werden. Deshalb ist eine durchdachte Regulierung notwendig, die sich an bewährten Praktiken für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI orientiert. Es ist aber wichtig, dass eine Regulierung nicht die Innovation und Demokratisierung erstickt, oder die Zusammenarbeit bremst, die den technologischen Fortschritt vorantreibt. Regulierungen und die damit verbundenen Verpflichtungen müssen verhältnismäßig und vernünftig sein und auf bestimmte Anwendungsfälle und Ergebnisse zugeschnitten werden. Es ist besonders wichtig, dass Open-Source-KI nicht in unangemessener Weise eingeschränkt wird, da ihre Verfügbarkeit erhebliche Vorteile mit sich bringt, da sie Innovationen fördert und die Kosten für produktivitätssteigernde KI niedrig hält.
Mit diesen sechs Prinzipien im Hinterkopf hilft die Databricks-Lakehouse-Plattform Unternehmen, ihre Daten besser zu kontrollieren, zu schützen und zu verstehen. In ihrem Bestreben, KI verantwortungsvoll einzusetzen, verlassen sich Unternehmen und Organisationen jeder Größe auf die Tools für Data Governance und maschinelles Lernen, um ihre Datensätze und KI-Modelle zu überwachen und zu testen. Innerhalb der sicheren Umgebung, welche die Plattform bietet, können diese Tools dann die Daten der Kunden erklären und von Verzerrung, Ungenauigkeit, Unvollständigkeit und anderen Fehlern befreien und dabei helfen, Compliance-Standards zu erfüllen.
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