Es gibt drei Bezirkskategorien von KI, aber was sind sie und wie unterscheiden sie sich?

Die zentralen Thesen

  • Die Kategorisierung von KI in öffentlich, privat und persönlich hilft dabei, regulatorische Einschränkungen, Datenschutz- und Sicherheitsprobleme anzugehen.
  • Öffentliche KI dient der Weltbevölkerung, während private KI auf bestimmte Organisationen zugeschnitten ist und persönliche KI das Benutzererlebnis verbessert.
  • Öffentliche KI ist offen zugänglich, private KI hat nur eingeschränkten Zugriff und persönliche KI ist auf Kunden beschränkt. Der Umgang mit Daten und der Datenschutz variieren zwischen den drei Kategorien.

KIs können als öffentliche, private oder persönliche KIs kategorisiert werden. Das Trainieren und Entwerfen eines KI-Systems auf der Grundlage dieser Kategorien kann dabei helfen, Probleme im Zusammenhang mit regulatorischen Beschränkungen, Datenschutz und Sicherheit zu lösen.

Diese Kategorisierung hilft den Menschen auch, den Zweck der KI zu verstehen, wer sie betreibt und wie sie damit umgeht Ihre Daten und welche Einschränkungen zum Schutz öffentlicher, persönlicher und organisatorischer Art auferlegt werden können Interessen.

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Um den Unterschied zwischen öffentlicher, privater und persönlicher KI zu verstehen, vergleichen wir sie anhand ihres Zwecks, ihrer Leistung, ihrer Datenverarbeitung und ihres Datenschutzes.

Was ist öffentliche KI?

Bildnachweis: Nathana Rebouças/Unsplash

Unter öffentlicher KI versteht man KIs, die auf Benutzerdaten und verschiedenen Open-Source-Plattformen wie Wikimedia und ResNet trainiert werden. Diese Arten von KI gehören zu den beliebtesten und am weitesten verbreiteten Formen der KI, die Menschen täglich für Arbeit, Schule und persönliche Projekte nutzen.

Zweck

Eine öffentliche KI ist ein KI-Dienst, ein KI-Programm oder ein Algorithmus, der für jeden im Internet offen zugänglich ist. Bei öffentlichen KIs handelt es sich in der Regel um Allzweckanwendungen, die der Weltbevölkerung dienen Wirksame KI-Lösungen für Probleme und Aufgaben, die normalerweise viele Arbeitsstunden erfordern würden erreichen. Zu den beliebtesten öffentlichen KI, mit denen Sie vielleicht vertraut sind, gehören Suchmaschinen, Social-Media-Algorithmen, Sprachübersetzer und moderne Text-to-Speech-Engines.

Barrierefreiheit

Wie bereits erwähnt, sind öffentliche KIs für jedermann im Internet offen zugänglich. Die meisten öffentlichen KIs sind bereits in Suchmaschinen, Social-Media-Plattformen und Erweiterungen integriert, für deren Nutzung keine besondere Anmeldung oder Zahlung erforderlich ist. Viele öffentliche KI-Modelle wie Llama, ResNet und BERT sind auch online kostenlos verfügbar und können von jedem verwendet und verfeinert werden, um eigene Modelle zu erstellen.

Leistung

Öffentliche KI-Systeme sind darauf ausgelegt, eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig zu verwalten. Aufgrund der Anzahl der Benutzer (manchmal im Millionenbereich) sind öffentliche KIs gerade so leistungsfähig, dass sie möglichst viele Benutzer unterstützen. Auch der öffentlichen KI werden bestimmte Vorschriften auferlegt, um die Interessen des Staates und seiner Bevölkerung zu wahren. Eine typische Regulierung würde darin bestehen, Benutzern bestimmte Arten von Informationen zu verweigern und die Aktionen und Fähigkeiten der KI einzuschränken.

Datenverarbeitung und Datenschutz

Eine der größten Bedenken hinsichtlich öffentlicher KIs ist ihr Umgang mit Daten und Datenschutz. Diese Systeme sammeln große Mengen an Benutzerdaten, um ihre KI-Algorithmen und -Dienste zu verbessern und zu betreiben. Dies kann jedoch durchaus besorgniserregend sein, da die Daten möglicherweise von den Organisationen, die den Dienst besitzen und betreiben, missbraucht werden. Gesetze und Vorschriften zum Schutz von Benutzerdaten und Privatsphäre sind aufgrund der Art und Weise, wie öffentliche KI funktioniert, begrenzt.

Was ist private KI?

Bildnachweis: Christin Hume/Unsplash

Der Grund, warum Unternehmen eine private KI benötigen, liegt darin, dass öffentliche KIs diese mögen ChatGPT führt zu Datenschutz- und Sicherheitsproblemen für Organisationen. Eine private KI bezieht sich auf KI-Modelle, die so trainiert und abgestimmt sind, dass sie auf die Bedürfnisse einer Organisation eingehen, ohne die Sicherheit von Geschäftsgeheimnissen und anderem geistigen Eigentum zu gefährden. Viele private KIs basieren auf öffentlich verfügbaren LLMs, die private Daten verwenden, um das KI-Modell individuell an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens anzupassen.

Zweck

Der Zweck einer privaten KI besteht darin, ein KI-System speziell für eine Organisation zu entwickeln. Es wird verwendet, um interne Geschäftsprobleme zu lösen und die Effizienz und Gesamtproduktivität im Unternehmen zu steigern. Private KIs werden häufig in einer Vielzahl interner Systeme eingesetzt, beispielsweise im Kundenbeziehungsmanagement (CRM), bei der Optimierung der Lieferkette und bei der Betrugserkennung.

Barrierefreiheit

Im Gegensatz zur öffentlichen KI steht die private KI der Öffentlichkeit nicht offen zur Verfügung. Im Allgemeinen ist der Zugriff auf eine private KI nur autorisiertem Personal vorbehalten, um sicherzustellen, dass sensible Daten und Prozesse geschützt bleiben. Es ist wichtig zu beachten, dass Unternehmen zwar private KI für die interne Produktivität nutzen, aber auch eine separate persönliche KI nutzen, damit Kunden auf ihre Dienste zugreifen können.

Leistung

Private KI wird für die spezifischen Anforderungen einer Organisation trainiert und optimiert. Dies erlaubt Unternehmen zur Feinabstimmung vorgefertigter LLMs oder ihr Modell, um die optimale Leistung für eine bestimmte Aufgabe zu erreichen. Dies wiederum verringert die Rechenleistung, die erforderlich ist, um die KI mit guter Leistung zu betreiben, und spart gleichzeitig Kosten. Da sie für die Öffentlichkeit nicht zugänglich ist, gelten für private KI weniger Vorschriften und sie können uneingeschränkte KI-Modelle oder Algorithmen verwenden, um die Leistungsfähigkeit ihrer KI zu steigern.

Datenverarbeitung und Datenschutz

Datenverarbeitung und Datenschutz sind der Hauptgrund, warum Unternehmen eine private KI benötigen. Mit einer privaten KI können Unternehmen ihre Daten kontrollieren und sichern und so das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff minimieren. Daten, die zur Feinabstimmung einer privaten KI verwendet werden, werden von einem Team aus angestellten Ingenieuren, Datenwissenschaftlern usw. kuratiert Softwareentwickler entwerfen und trainieren das Modell, wodurch sichergestellt wird, dass öffentlich verfügbare Daten verzerrt sind ihre KI.

Was ist persönliche KI?

Bildnachweis: Andres Urena/Unsplash

Persönliche KI bezieht sich auf einen KI-Algorithmus, der Menschen in ihrem täglichen Leben unterstützen soll. Der Zugriff erfolgt in der Regel über persönliche Geräte wie Smartphones, Tablets, Smart Speakers und Wearables. Einige Beispiele für persönliche KI wären virtuelle Assistenten wie Alexa, Bixby, Google Assistant und Siri.

Zweck

Persönliche KIs sollen das Benutzererlebnis einer Person verbessern, wenn sie mit Technologie interagiert, um einen bestimmten Dienst zu nutzen. Persönliche KI-Algorithmen bieten dem Benutzer ein maßgeschneidertes Erlebnis, indem sie sich an seine Vorlieben anpassen und es Kunden so einfacher machen, einen bestimmten Dienst zu nutzen.

Leistung

Obwohl sie nicht so skalierbar ist wie öffentliche KI, zeichnet sich personalisierte KI dadurch aus, dass sie individuelle Benutzeranfragen versteht und darauf reagiert. Personalisierte KI kann auch schrittweise langsamer sein als öffentliche KI, da sie die Relevanz der Daten für den Benutzer berücksichtigen muss, bevor sie ein Ergebnis liefert. Allerdings ist die persönliche KI leistungsfähiger als die private KI, da sie dem Benutzer bessere und relevantere Ergebnisse liefert. Natürlich hängt auch die Leistung davon ab welchen persönlichen KI-Service Sie bevorzugen und wie das Unternehmen, das die KI entwickelt hat, sie betreibt.

Datenverarbeitung und Datenschutz

Datenschutz und Datenverarbeitung gehören zu den größten Bedenken im Zusammenhang mit persönlicher KI. Aufgrund der Art und Weise, wie persönliche KI in einem Dienst verwendet wird, gestatten die Gesetze Unternehmen, persönliche Benutzerdaten zu sammeln, nachdem Benutzer den Nutzungsbedingungen zugestimmt haben. Dies macht sie für den Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der Benutzerdaten verantwortlich. Aufgrund der Sensibilität der Daten könnte jede Datenschutzverletzung jedoch möglicherweise die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer gefährden.

Vergleich öffentlicher, privater und persönlicher KI

Durch die Kategorisierung von KI in öffentliche KI, private KI und persönliche KI können wir KI zur Lösung spezifischer Aufgaben einsetzen und gleichzeitig optimale Leistung, Zugänglichkeit, Datensicherheit und Benutzerschutz gewährleisten. Hier ist eine Tabelle zum einfachen Vergleich:

Aspekt

Öffentliche KI

Private KI

Persönliche KI

Zweck

Breiter, allgemeiner Zweck

Breiter, allgemeiner Zweck

Individuelle Benutzerbedürfnisse

Barrierefreiheit

Für die Öffentlichkeit zugänglich

Eingeschränkter Zugang, nur für Mitarbeiter

Der Zugang ist auf Kunden beschränkt

Leistung

Skalierbar, unterstützt eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig, optimal

Individuell, optimiert für konkrete betriebliche Aufgaben, schnell

Personalisiert, optimal

Datenverarbeitung und Datenschutz

Niedriger Datenschutz, Unternehmen können Daten im Einklang mit dem Gesetz verwenden

Hohe Datensicherheit, das Unternehmen verarbeitet seine eigenen Daten

Mittleres Datenschutzniveau, Benutzer stimmen den Nutzungsbedingungen des Unternehmens zu

Die Bedeutung der Kategorisierung von KI

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen öffentlicher KI, privater KI und persönlicher KI zu verstehen, da diese Kategorien darstellen, wie wir KI in unserem täglichen Leben nutzen. Es hilft uns auch dabei, bestimmte Gesetze und Vorschriften zu erlassen, um die Privatsphäre und Sicherheit von Einzelpersonen und Organisationen zu gewährleisten. Ohne diese Unterscheidungen wird es schwieriger sein, solche Vorschriften durchzusetzen, was dazu führen kann, dass Unternehmen Benutzerdaten missbrauchen, Geschäftsgeheimnisse preisgeben oder sogar die Demokratisierung der KI zum Scheitern verurteilt.