{"id":202942,"date":"2024-10-18T04:29:44","date_gmt":"2024-10-18T11:29:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=202942"},"modified":"2024-10-18T04:29:44","modified_gmt":"2024-10-18T11:29:44","slug":"qualitaet-statt-quantitaet-der-wenig-intuitive-schluessel-zu-genai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/de-de\/other-blogs\/mcafee-labs\/qualitaet-statt-quantitaet-der-wenig-intuitive-schluessel-zu-genai\/","title":{"rendered":"Qualit\u00e4t statt Quantit\u00e4t: Der wenig intuitive Schl\u00fcssel zu GenAI"},"content":{"rendered":"

Vor etwa zwei Jahren hat OpenAI ChatGPT ins Leben gerufen. Das Unternehmen hat damit nicht nur das Bewusstsein f\u00fcr GenAI-Tools (engl. f\u00fcr generative KI) gesch\u00e4rft, sondern auch den Zugang dazu f\u00fcr die breite \u00d6ffentlichkeit verbessert. Seitdem scheinen t\u00e4glich neue Tools und L\u00f6sungen auf den Markt zu kommen. Au\u00dferdem geht der Trend immer mehr dahin, gr\u00f6\u00dfere Modelle zu entwickeln, die gr\u00f6\u00dfere Mengen an Trainingsdaten verarbeiten. Dies f\u00fchrt oft zu gemischten Ergebnissen, die von Halluzinationen oder v\u00f6llig falschen Tatsachen bis hin zu Meinungen reichen, die als allgemeing\u00fcltige Wahrheit wiedergegeben werden. Dies best\u00e4tigt einmal mehr die alte Weisheit, dass weniger manchmal mehr ist.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Qualit\u00e4t statt Quantit\u00e4t<\/span><\/b><\/h2>\n

Wenn also mehr Daten nicht zu besseren Ergebnissen f\u00fchren, was dann? Auch hier gilt das altbew\u00e4hrte Sprichwort: Qualit\u00e4t geht vor Quantit\u00e4t.<\/span><\/p>\n

Bei McAfee legen wir gr\u00f6\u00dften Wert auf Datenqualit\u00e4t. Ein gut trainiertes GenAI-Modell ist nichts ohne qualitativ hochwertige, kuratierte Datens\u00e4tze als Grundlage. Denn wenn Datenmenge vor Datenqualit\u00e4t geht, sind die Ergebnisse oft entt\u00e4uschend.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Wie produzieren wir qualitativ hochwertige Daten? Millionen von Sensoren auf der ganzen Welt liefern unseren KI-Entwicklern und Datenexperten Hinweise, die auf Bedrohungen hindeuten. Doch das ist nur der erste Schritt. Anschlie\u00dfend kuratieren unsere Teams die Daten, um die Qualit\u00e4t zu verbessern und die Datenvielfalt zu maximieren, indem sie Verzerrungen in den Quellen reduzieren, Datenquellen kombinieren und Samples anreichern und standardisieren. Dies sind nur einige der zahlreichen Prozesse, die sicherstellen, dass unsere Datens\u00e4tze von h\u00f6chster und reinster Qualit\u00e4t sind.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

All diese Ma\u00dfnahmen f\u00fchren zum umfassendsten und zuverl\u00e4ssigsten KI-basierten Schutz f\u00fcr unsere Kunden: Mehr als 1,5 Millionen Bedrohungserkennungen pro Woche f\u00fcr Malware, Betrug, Phishing und Smishing sowie \u00fcber eine halbe Milliarde Web-Kategorisierungen helfen dabei, die Sicherheit beim Surfen im Internet zu gew\u00e4hrleisten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Partnerschaft zwischen Mensch und KI<\/span><\/b><\/h2>\n

Mit den zunehmenden Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI-Tools w\u00e4chst auch die Diskussion dar\u00fcber, in welcher Form der Mensch k\u00fcnftig durch die Technologie ersetzt werden k\u00f6nnte. Tatsache ist, dass der Mensch immer noch ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses und der Schl\u00fcssel jeder erfolgreichen GenAI-Strategie ist. KI-Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Im Fall von McAfee ist vor allem die Unterst\u00fctzung durch Cybersicherheitsexperten entscheidend. KI-Cybersicherheitsexperten, die Daten kuratieren, sind f\u00fcr die Entwicklung all unserer KI-Systeme unerl\u00e4sslich, da sie potenzielle Fehlerquellen minimieren. Dies f\u00fchrt zu zuverl\u00e4ssigen und vertrauensw\u00fcrdigen KI-L\u00f6sungen und erm\u00f6glicht es uns, menschliches Know-how in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu nutzen, um Millionen Kunden weltweit besser zu sch\u00fctzen.<\/span><\/p>\n

Die Bek\u00e4mpfung von Cyberbedrohungen ist eine gro\u00dfe Aufgabe, die ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringt. So sind moderne Betrugsversuche weniger offensichtlich und selbst f\u00fcr Experten nur schwer erkennbar. Meist ist es nur eine implizite Absicht, die sie von echten, nicht betr\u00fcgerischen Inhalten unterscheidet. Ein kontextbezogener Ansatz kann dabei helfen, sich in dieser Landschaft zurechtzufinden. So k\u00f6nnen Bedrohungen besser erkannt und gestoppt werden, bevor sie den Kunden erreichen. Dar\u00fcber hinaus glauben wir, dass Transparenz und Sensibilisierung entscheidend sind, um eine sichere digitale Welt zu schaffen. Deshalb investieren wir auch in die Entwicklung einer erkl\u00e4renden KI, die den Nutzern hilft zu verstehen, warum eine Bedrohung erkannt wurde, und die ihnen Anhaltspunkte liefert, anhand derer sie k\u00fcnftige Bedrohungen erkennen k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Erst der Anfang<\/span><\/b><\/h2>\n

Der praktische Einsatz von generativer KI steht erst am Anfang. Die Weiterentwicklung der Technologie wird noch viel Arbeit und neue M\u00f6glichkeiten mit sich bringen. Als Entwickler ist es verlockend, sich von der Aufregung mitrei\u00dfen zu lassen. Allerdings ist es auch wichtig, sich ein klares Ziel zu setzen und es mit der n\u00f6tigen Verantwortung und Sicherheit zu verfolgen. Wir bei McAfee sind dem Schutz unserer Kunden verpflichtet und glauben an die Synergie von KI und menschlicher Bedrohungsanalyse. Nur gemeinsam k\u00f6nnen wir unseren Kunden einen vertrauensw\u00fcrdigen, erstklassigen KI-Schutz bieten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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