Die Wiederbelebung der Wissenserhebung

Die Wissenserhebung ist keine Neuheit. Verwurzelt im Zeitalter regelbasierter Expertensysteme diente sie als Brücke zwischen menschlicher Intelligenz und maschineller Fähigkeit. Heute findet sie erneute Relevanz, da KI versucht, tiefgründige, aber implizite menschliche Expertise zu assimilieren. Laut Forbes ist diese Methodik entscheidend, um LLMs in Repositorien von Best Practices zu verwandeln.

Entwurf für domänenspezifische LLM-Experten

Stellen Sie sich vor, ein LLM so zu transformieren, dass es in einem bestimmten Bereich, wie Medizin oder Recht, herausragt. Der Prozess beginnt mit der Sammlung relevanter Dokumente, die dann mithilfe von Techniken wie der abrufgestützten Generierung (RAG) in AI-Systeme eingespeist werden. Hier liegt jedoch eine Herausforderung: Nicht jedes Expertenwissen ist dokumentiert. Das Wesen der wahren Expertise liegt oft in den kollektiven Erfahrungen und den nuancierten Intuitionen von Branchenveteranen.

Wissenserhebung in der Praxis

Hier kommt die Praxis der Wissenserhebung ins Spiel. Eine methodische Zusammenarbeit mit Experten kann unentdeckte Faustregeln und Betriebsgeheimnisse offenlegen. Vom Interviewen von Fachleuten bis zur Analyse verbaler Protokolle ist das Ziel, implizites Wissen zu erfassen und in das KI-System zu integrieren. Zum Beispiel veranschaulicht Lance Eliot, wie die Expertise eines Börsenhändlers in LLMs kodifiziert wird, wodurch das Repertoire der KI mit Nischenstrategien erweitert wird.

Voranschreiten mit synthetischen Experten

Das Konzept der synthetischen Experten tritt auf, wenn KI-Modelle von menschlichen Gegenstücken lernen. Durch Simulation der Domänenbeherrschung kann KI die beratende Rolle eines Beraters annähern, jedoch mit Einschränkungen. Während künstliche allgemeine Intelligenz noch ein zukünftiges Ziel bleibt, kann die strategische Anwendung der Wissenserhebung heute eine Grundlage für kompetente, spezialisierte KI-Experten schaffen.

Überbrückung des Grabens: Schmale vs. allgemeine KI

Die Debatte über schmale und allgemeine KI prägt weiterhin die Landschaft. Während einige argumentieren, dass LLMs bereits Elemente allgemeiner Intelligenz manifestieren, bestehen andere darauf, dass echte Expertise künstliche allgemeine Intelligenz erfordert. In jedem Fall verspricht die Integration von menschengemachten Praktiken in KI-Rahmen, die domänenspezifischen Fähigkeiten von generativen Modellen zu bereichern.

In den Worten von Elbert Hubbard: Konzentrieren Sie sich heute auf Qualitätsarbeit, so schafft das die Grundlage für Exzellenz von morgen. Die Einbettung menschlichen Wissens in KI demokratisiert nicht nur die Expertise, sondern hebt LLMs auch zu neuen Höhen von Funktionalität und Relevanz.