Ein Wegweiser durch KI-Positionen

Acht Begriffe und Bezeichnungen

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Acht Begriffe und Bezeichnungen

Diese kurzen Erklärungen enthalten auch Einschränkungen. Eine Bewegung, ein Forschungsfeld und eine von Kritikern verwendete Bezeichnung sind unterschiedliche Dinge.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI ist ein Gebiet der Informatik. Ihre Systeme nutzen Computerprogramme und Hardware, um Muster zu erkennen, Inhalte zu erzeugen oder Vorhersagen zu berechnen. [23] [22] [14]

Beachte: KI und künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) sind verschiedene Begriffe. Ein System kann eine bestimmte Aufgabe gut erfüllen, ohne breite Fähigkeiten auf menschlichem Niveau zu besitzen. [10]

Sprachmodelle und große Sprachmodelle (LLMs)

Ein LLM ist ein Modell, das für die Verarbeitung von Sprache trainiert wurde. Computersoftware führt es aus und erzeugt bei der Texterzeugung eine Antwort Stück für Stück. [16] [17] [15]

Beachte: Ein Modell kann einen überzeugenden Satz erzeugen, ohne ihn mit einer externen Quelle abzugleichen. Suchfunktionen oder andere Werkzeuge muss die umgebende Anwendung bereitstellen. [13] [18]

e/acc: Effektiver Akzelerationismus

Eine Bewegung, die schnelleres technisches Wachstum befürwortet und zentralisierte Beschränkungen ablehnt. Die Behauptung, Beschleunigung führe zu besseren Ergebnissen, ist eine philosophische Position, keine nachgewiesene Sicherheitsgarantie. [3] [4]

Beachte: Allgemeiner Technikoptimismus bedeutet keine e/acc-Zugehörigkeit. Die thermodynamischen Argumente der Bewegung belegen nicht, dass KI sicher ist. Buterin setzt einen Gegenpunkt: Gewinnstreben allein wählt nicht automatisch nützliche Entwicklungsrichtungen aus. [4] [6]

Decel: Verlangsamung

Ein informeller, oft abwertender Begriff für den Wunsch nach langsamerer KI-Entwicklung. Prüfe, welche Grenzen die Person tatsächlich befürwortet. [4]

Beachte: Eine Sicherheitsregel, eine Pause bei den leistungsfähigsten KI-Systemen und die Ablehnung aller Technik sind verschiedene Positionen. Laut PauseAI wären spezialisierte Anwendungen vom vorgeschlagenen Vertrag meist nicht betroffen. Die Gruppe schlägt aber auch vor, längerfristige Grenzen für Forschung und Hardware zu erwägen. [8]

Weitere Begriffe und Bezeichnungen

KI-Doomer

Ein umstrittener Begriff für Menschen, die katastrophale KI-Risiken betonen. Besorgnis bedeutet nicht, eine Katastrophe für unausweichlich zu halten. [5] [9]

Beachte: Die CAIS-Erklärung fordert, das Risiko des Aussterbens zu verringern. Sie erklärt das Aussterben weder für sicher noch nennt sie eine gemeinsame Wahrscheinlichkeit. Der Atlas bezeichnet niemanden automatisch als Doomer. [9]

EA: Effektiver Altruismus

Eine Gemeinschaft, die wirksame Wege sucht, anderen zu helfen. Kritiker fragen, wessen Maßstäbe für Nutzen zählen und wie viel Macht Geldgeber haben sollten. [2] [19] [20]

Beachte: Alice Crary argumentiert, dass Nutzenmaße politische Ursachen von Schäden übersehen können. Emma Saunders-Hastings warnt vor der Macht von Geldgebern über Menschen, die Hilfe erhalten. Die EA-Website erwidert, dass institutioneller Wandel zu ihrem Ansatz gehört und EA nicht utilitaristisch sein muss. Diese Debatten betreffen die Definition von Hilfe und die Entscheidungsgewalt darüber. EA, Longtermismus und KI-Sicherheit sind nicht austauschbar. [19] [20] [21] [7]

KI-Sicherheit und Alignment

Forschung mit dem Ziel, KI-Schäden zu verringern sowie Verlässlichkeit und Ausrichtung auf vorgesehene Ziele zu verbessern. Ein Sicherheitsziel oder ein Regelwerk beweist nicht, dass ein System sicher ist. [12] [11] [1]

Beachte: Ein Sicherheitsrahmen hält erklärte Schutzmaßnahmen fest. Er garantiert weder deren sichere Umsetzung noch liefert er eine gemessene Katastrophenwahrscheinlichkeit. [1]

p(doom): Geschätzte Katastrophenwahrscheinlichkeit

Die persönliche Einschätzung, wie wahrscheinlich eine KI-Katastrophe ist. Prüfe, auf welche Folgen, welchen Zeitraum und welche Annahmen sich die Zahl bezieht. [5] [24]

Beachte: Dies sind Einschätzungen, keine gemessenen Katastrophenraten. Grace und Kollegen fragten nach verschiedenen Folgen, Kontrollverlust und Zeitgrenzen. Sie warnen: KI-Fachwissen garantiert keine guten Vorhersagen, und wer teilnimmt, kann die Ergebnisse beeinflussen. Sie halten die Schätzungen der Forschenden dennoch für nützlich. [24]

Quellen für das Begriffsblatt

Die Zahlen neben den Erklärungen verweisen auf die angegebenen Veröffentlichungen unten. Die vollständigen Lesehinweise und Einschränkungen des Quellenabrufs sind bei jedem Begriff verlinkt. Ein Quellenverweis beweist nicht, dass der Autor recht hat.

  1. Strengthening our Frontier Safety Framework

    https://deepmind.google/blog/strengthening-our-frontier-safety-framework/

  2. What is effective altruism?

    https://www.effectivealtruism.org/articles/introduction-to-effective-altruism

  3. what the f* is e/acc

    https://effectiveaccelerationism.substack.com/p/what-the-f-is-eacc

  4. Notes on e/acc principles and tenets

    https://effectiveaccelerationism.substack.com/p/repost-notes-on-eacc-principles-and

  5. Guillaume Verdon: e/acc, AI doomers and effective altruism (transcript #407)

    https://lexfridman.com/guillaume-verdon-transcript/

  6. My techno-optimism

    https://vitalik.eth.limo/general/2023/11/27/techno_optimism.html

  7. Longtermism

    https://www.williammacaskill.com/longtermism

  8. PauseAI Proposal (April 2026 version)

    https://pauseai.org/proposal

  9. Statement on AI Extinction Risk

    https://aistatement.com/work/statement-on-ai-extinction-risk

  10. Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI

    https://arxiv.org/abs/2311.02462

  11. Risks from Learned Optimization in Advanced Machine Learning Systems

    https://arxiv.org/abs/1906.01820

  12. Concrete Problems in AI Safety

    https://arxiv.org/abs/1606.06565

  13. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile

    https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf

  14. Machine Learning Glossary

    https://developers.google.com/machine-learning/glossary

  15. LLMs: What's a large language model?

    https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/llm/transformers

  16. Models

    https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter2/3

  17. Text generation

    https://huggingface.co/docs/transformers/en/llm_tutorial

  18. Tool use

    https://huggingface.co/docs/transformers/en/chat_extras

  19. Against ‘Effective Altruism’

    https://www.radicalphilosophy.com/article/against-effective-altruism

  20. Response to Effective Altruism

    https://www.bostonreview.net/forum/peter-singer-logic-effective-altruism/response-emma-saunders-hastings/

  21. Frequently asked questions and common objections

    https://www.effectivealtruism.org/faqs

  22. software

    https://csrc.nist.gov/glossary/term/software

  23. Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system

    https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/03/explanatory-memorandum-on-the-updated-oecd-definition-of-an-ai-system_3c815e51/623da898-en.pdf

  24. Thousands of AI Authors on the Future of AI (version 3)

    https://arxiv.org/html/2401.02843v3

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Erstellt von Timo Fahlenbock · Impressum