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Ranglisten oder Leaderboards sind eine weit verbreitete Methode, um die Performance von KI-Modellen zu vergleichen. Diese Zusammenstellungen werden in der Regel anhand von standardisierten Aufgaben und öffentlich zugänglichen Datensätzen erstellt und bieten einen leicht verständlichen Überblick darüber, wie verschiedene Modelle im Vergleich zueinander abschneiden.

Diese Erkenntnisse sind jedoch nicht die beste Messgröße, um die Effektivität eines Modells in der Praxis zu bestimmen. In vielen Fällen kann eine zu starke Fokussierung auf solche Leaderboards wirklich aussagekräftige Evaluierungen ad absurdum führen. Das liegt im Wesentlichen an den folgenden fünf Gründen.

1. Testfokussierung

KI-Entwickler optimieren Modelle häufig speziell für Benchmark-Tests – ähnlich wie sich Studenten gezielt auf eine Prüfung vorbereiten. So lassen sich beeindruckende Ranglistenplatzierungen erreichen – zu Lasten der allgemeinen Anwendbarkeit: Ein Modell, das für eine bestimmte Datenmenge optimiert wurde, funktioniert möglicherweise nicht effektiv in Umgebungen, für die es nicht trainiert wurde.

So wie ein Student einen Multiple-Choice-Test bestehen kann, ohne den Stoff wirklich zu beherrschen, können KI-Modelle bei Benchmarks hohe Punktzahlen erzielen – ohne tatsächlich über robuste, praxistaugliche Fähigkeiten zu verfügen. Zwar versuchen einige Kuratoren von Ranglisten, diese Praktiken zu verhindern – allerdings gibt es dafür (noch) keinen narrensicheren Weg. Das KI-Ranking selbst reflektiert in so einem Fall zwar eine clevere Herangehensweise, sagt aber nicht über den Nutzwert des Modells aus.

2. Anforderungsverzerrung

Benchmarking-Datensätze sind in der Regel auf spezifische Tasks zugeschnitten und messen lediglich einen eng abgesteckten Bereich von Fähigkeiten. In der Praxis müssen KI-Anwendungen allerdings in vielfältigen, oft unvorhersehbaren Szenarien funktionieren.

Ein Modell, das beispielsweise anhand einer Fragensammlung für eine Zulassungsprüfung im medizinischen Bereich trainiert wurde, erzielt für diesen Zweck möglicherweise gute Ergebnisse. Trotzdem kann es Probleme geben, wenn dieselbe KI differenzierte klinische Entscheidungen in der Praxis unterstützen soll. Wenn Benchmarks nicht als Tools betrachtet werden, um schrittweisen Fortschritt zu erzielen, sondern selbst zum Ziel werden, leidet die Generalisierbarkeit. Insbesondere in stark regulierten Bereichen wie dem Gesundheits-, Finanz- und Rechtswesen.

3. Benchmark-Kontamination

Eine aktuelle Untersuchung hat gezeigt, dass einige große Sprachmodelle populärer Anbieter bereits mit den Benchmark-Datensätzen “in Kontakt gekommen sind”, anhand derer sie getestet werden. Das beeinträchtigt die Validität ihrer Ergebnisse. Zusätzlich schürt diese Art von Verfälschung Zweifel an der Objektivität und Fairness von Bewertungen auf Benchmark-Basis.

4. Legacy-Daten

Ranglisten gehen grundsätzlich davon aus, dass die verwendeten Datensätze korrekt und relevant sind. Benchmark-Daten enthalten jedoch häufig veraltete Informationen, Ungenauigkeiten oder Verzerrungen.

Nehmen wir als Beispiel die KI im Gesundheitswesen: Das medizinische Wissen entwickelt sich rasant weiter. Datensätze aus früheren Jahren könnten also gemessen an aktuellen Versorgungsstandards möglicherweise veraltet sein. Trotzdem werden diese veralteten Benchmarks aufgrund ihrer weit verbreiteten Integration in Test-Pipelines weiterhin verwendet.

5. Realitätsverdrängung

Eine hohe Platzierung in einer LLM-Rangliste sagt nichts darüber aus, wie gut ein Modell in Produktionsumgebungen funktioniert. Kritische Faktoren wie Latenz, Ressourcenverbrauch, Datensicherheit, Compliance und Lizenzierung werden dabei nur allzu oft übersehen. Das führt regelmäßig dazu, dass Unternehmen erst im Nachgang feststellen, dass das von ihnen gewählte KI-Modell auf limitierten Daten trainiert wurde oder inkompatible Lizenzen aufweist.

KI-Leaderboards und -Ranglisten liefern zwar nützliche Hinweise, insbesondere, wenn es um akademische Benchmarks geht. Allerdings sollten sie lediglich ein Bestandteil eines größeren Evaluierungsrahmens darstellen. Dieser sollte beinhalten:

• Tests mit realen, domänenspezifischen Datensätzen,
• Robustheitsprüfungen für Nischenanwendungsfälle und unerwartete Inputs,
• einen Audit mit Blick auf Fairness, Accountability und ethische Ausrichtung,
• eine Messung der betrieblichen Effizienz und Skalierbarkeit, sowie
• eine “Human in the Loop”-Evaluierung.

(fm)

Dieser Artikel wurde im Rahmen des englischsprachigen Foundry Expert Contributor Network veröffentlicht.