Small AI – Über die Vorteile kleiner IT-Systeme
Das Kernproblem von IT-Systemen und damit auch KI ist Größe bzw. Komplexität, aber es geht ja auch anders.
In diesem Beitrag wird „Small AI“ als Denk- und Designansatz vorgestellt, mit dem wir dem aktuellen fatalen „Bigger is better“-Trend bei der Entwicklung (generativer) KI entgegenwirken können. Wir stellen verschiedene Dimensionen von „Small AI“ vor: zunächst im Hinblick auf die Größe der Modelle, da kleinere Modelle sowohl für das Training als auch für die Inferenz weniger Rechenressourcen benötigen und somit einen geringeren ökologischen Fußabdruck hinterlassen. Wir erweitern die Bedeutung von „Kleinheit“ jedoch so, dass sie auch auf politische, epistemische und kulturelle Bereiche Anwendung findet. In diesem Sinne stellt „Small AI“ einen alternativen Leitgedanken für konviviale und postwachstumskompatible IT-Entwicklung dar, die sich auf low-tech und „small is beautiful“ (E. F. Schumacher) stützt. Der Beitrag möchte diejenigen, die mit bzw. für KI gestalten inspirieren und stellt „Small AI“ als einen reflektierten Technikpfad hin zu einer pluralen und lebenswerten Welt vor.
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