Großes Sprachmodell
Ein Deep-Learning-Modell, das auf umfangreichen Textkorpora trainiert wurde und Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung ausführen kann, wobei oft eine sorgfältige Steuerung von Vorurteilen und Missbrauch erforderlich ist.
Transformer-basierte Architekturen (z. B. GPT, BERT) mit Hunderten Millionen bis Billionen von Parametern, vortrainiert auf vielfältigen, internetweiten Datenbeständen. Sie überzeugen durch Few-Shot-Learning, können jedoch gesellschaftliche Verzerrungen weitertragen oder schädliche Inhalte erzeugen. Eine wirksame Governance muss Bias-Audits, Nutzungsüberwachung, Inhaltsfilterung sowie klare Richtlinien für zulässige versus unzulässige Prompts umfassen, um Missbrauch zu minimieren.
Ein Marketingteam nutzt GPT-ähnliche Modelle zur Erstellung von Werbetexten. Vor der Bereitstellung führt es Bias-Prüfungen der generierten Inhalte durch (z. B. auf geschlechtsspezifische Sprache), setzt Obszönitätsfilter durch und implementiert Nutzungskontingente, um das Abfließen vertraulicher Daten zu verhindern – und stellt so sicher, dass das Modell die Kreativität steigert, ohne Reputations- oder Rechtsrisiken einzuführen.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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