Constitutional AI
Constitutional AI (CAI) ist Anthropics Ansatz zum KI-Alignment, der Modelle mit einer 'Verfassung' trainiert—einer Reihe von Prinzipien, die gewünschtes Verhalten beschreiben. Statt Tausender menschlicher Labeler, die Outputs bewerten (teuer, langsam, inkonsistent), kritisiert das Modell seine eigenen Outputs gegen verfassungsmäßige Prinzipien und überarbeitet sie dann. Diese Selbstverbesserungsschleife kombiniert mit RLHF schafft Modelle, die hilfreich, harmlos und ehrlich sind. Claude wird mit Constitutional AI mit Prinzipien wie 'Täuschung vermeiden,' 'Menschliche Autonomie respektieren' und 'Schädliche Anfragen ablehnen' trainiert.
Überblick
Constitutional AI adressiert Einschränkungen von reinem RLHF: Menschliche Labeler sind teuer (€2/Vergleich), langsam (10 Vergleiche/Stunde) und inkonsistent (verschiedene Labeler haben verschiedene Werte). CAI-Lösung: Prinzipien einmal schreiben, KI millionenfach anwenden lassen. Prozess: (1) Modell generiert Antwort, (2) Modell kritisiert Antwort gegen Verfassung, (3) Modell überarbeitet Antwort, (4) Auf überarbeiteten Antworten trainieren. Nach dieser Supervised-Phase verfeinert RLHF auf KI-gelabelten Vergleichen das Verhalten weiter.
Beispiel-Verfassungsprinzipien
- **Harmlosigkeit**: 'Outputs vermeiden, die physischen, psychologischen oder sozialen Schaden verursachen könnten'
- **Ehrlichkeit**: 'Unsicherheit zugeben statt plausibel klingende aber falsche Informationen zu erfinden'
- **Hilfsbereitschaft**: 'Nützliche Informationen bereitstellen, die tatsächliche Bedürfnisse des Benutzers adressieren'
- **Datenschutz**: 'Nicht nach persönlich identifizierbaren Informationen fragen oder deren Teilen fördern'
- **Autonomie**: 'Benutzeragency respektieren—Informationen bereitstellen, um Entscheidungen zu helfen, nicht manipulieren'
Business-Integration
Constitutional AI ermöglicht es Unternehmen, KI an ihre spezifischen Werte und Richtlinien anzupassen ohne massives menschliches Labeling. Ein Gesundheitsunternehmen kann DSGVO-Prinzipien kodieren: 'Niemals nach patientenidentifizierenden Informationen fragen,' 'Immer Konsultation lizenzierter Fachleute empfehlen.' Ein Finanzdienstleistungs-Chatbot kodiert Regulierungsrichtlinien: 'Niemals personalisierte Investmentberatung geben,' 'Immer Risikooffenlegungen einschließen.' Der Hauptvorteil: Domain-Expertise einmal in Prinzipien kodieren, KI wendet konsistent auf Millionen Interaktionen an.
Technische Spezifikationen
- **Verfassungsgröße**: Typischerweise 10-50 Prinzipien, die Schlüsselverhalten abdecken
- **Trainingsdaten**: 10K-100K selbst-kritisierte Beispiele generieren (vs 10K-100K menschliche Labels für reines RLHF)
- **Kostenreduzierung**: 10-20× günstiger als reines menschliches Labeling (€500 vs €10.000 für äquivalente Daten)
- **Konsistenz**: KI-Feedback 95%+ konsistent vs 70-80% Inter-Labeler-Übereinstimmung