Neues Verfahren misst Einzigartigkeit von KI-Modellen in heterogenen Ökosystemen
Ein neues Forschungsverfahren aus dem arXiv-Preprint 2601.22977 ermöglicht es, die Einzigartigkeit von KI-Modellen in komplexen, heterogenen Ökosystemen präzise zu messen.
Durch gezielte, gleichwertige Interventionen – das sogenannte In‑Silico Quasi‑Experimental Design (ISQED) – wird die eigentliche Identität eines Modells isoliert.
Die daraus resultierende Kennzahl, der Peer‑Inexpressible Residual (PIER), quantifiziert den Anteil des Verhaltens, der nicht durch eine zufällige lineare Kombination seiner Peers reproduziert werden kann.
Die Autoren zeigen, dass reine Beobachtungsdaten ohne kontrollierte Interventionen die Einzigartigkeit nicht identifizieren können, liefern eine Skalierungsformel für aktive Audits und demonstrieren, dass gängige spieltheoretische Ansätze wie Shapley‑Werte die Redundanz nicht erkennen.
Der DISCO‑Estimator setzt dieses Konzept praktisch um und wurde bereits auf Bild‑ und Sprachmodelle sowie städtische Verkehrsprognosen angewendet.
Die Ergebnisse markieren einen wichtigen Schritt zur transparenten Governance heterogener KI‑Ökosysteme.