Sprachmodelle halten sich besser an Werte, wenn sie zuerst verstehen, warum sie sich so verhalten sollen

Eine Studie zeigt, dass Sprachmodelle ihre programmierten Werte deutlich besser befolgen, wenn sie zunächst die zugrunde liegenden Prinzipien verstehen, bevor sie konkretes Verhalten trainieren. Bei diesem Werteausrichtungs-Ansatz sank die Fehlerquote bei autonomem Handeln von 54 auf 7 Prozent, wobei gleichzeitig 10- bis 60-mal weniger Trainungsdaten erforderlich waren als bei bisherigen Methoden. Dies hat praktische Bedeutung für die Compliance und Haftungsfragen beim Einsatz von KI-Systemen in Rechts- und Steuerkanzleien.