Die 6 besten Datenerfassungsmethoden für KI und maschinelles Lernen
Während einige Unternehmen auf KI-gestützte Datenerfassungsdienste setzen, sammeln andere ihre Daten mithilfe von Scraping-Tools oder anderen Methoden.
Hier sind die 6 besten Methoden und Techniken zur Datenerfassung für KI-Projekte, um diese mit präzisen Daten zu versorgen:
Überblick über KI-Datenerfassungsmethoden
1. Crowdsourcing
Beim Data-Crowdsourcing werden Datenerfassungsaufgaben an die Öffentlichkeit vergeben, Anweisungen dazu gegeben und eine Plattform zum Teilen der Daten geschaffen. Unternehmen können auch mit Agenturen zusammenarbeiten, die Crowdsourcing-Daten erfassen.
Vorteile
- Entwickler können schnell eine breite Palette von Mitwirkenden rekrutieren und so die Datenerfassung für Projekte mit engen Fristen beschleunigen.
- Crowdsourcing ermöglicht Datenvielfalt, indem es Mitwirkende aus aller Welt zusammenbringt und so die mehrsprachige Datenerfassung deutlich effizienter gestaltet.
- Dadurch entfallen die Kosten für die Einstellung, Schulung und Einarbeitung eines internen Teams. Die Mitarbeiter verwenden ihre eigene Ausrüstung.
- Erfahrene Crowdsourcing-Unternehmen verfügen über Fachspezialisten, die Ihnen qualitativ hochwertige, relevante und zuverlässige Daten speziell für Ihre Projektanforderungen liefern können.
- Diese Methode eignet sich sowohl für die Primär- als auch für die Sekundärdatenerhebung, von nutzergenerierten Inhalten bis hin zu akademischen Forschungsdaten.
Nachteile
- Es kann schwierig sein zu überprüfen, ob die Mitwirkenden über ausreichende Fach- oder Sprachkenntnisse verfügen, insbesondere bei spezialisierten oder technischen Inhalten.
- Die Überprüfung, ob Aufgaben korrekt ausgeführt werden, gestaltet sich schwierig, wenn die Mitarbeiter dezentral arbeiten, zahlreich sind und die Interpretationen der Aufgaben variieren.
- Die Datenqualität ist aufgrund der unterschiedlichen Fachkenntnisse und des Engagements der Mitwirkenden schwer aufrechtzuerhalten.
- Die Auswahl der richtigen Mitarbeiter erfordert eine sorgfältige Bewertung ihrer Qualifikationen und bisherigen Leistungen.
Fallstudien
M-Pesa, ein mobiler Zahlungsdienst in Kenia, nutzt Blockchain, um die Transparenz in Crowdsourcing-Agentennetzwerken zu erhöhen. Agenten in ländlichen Gebieten bearbeiten Kundenanfragen über ein dezentrales Register, wodurch das Betrugsrisiko reduziert wird. Dieses System wurde auf acht weitere Länder ausgeweitet und nutzt Blockchain, um Transaktionen in Echtzeit und die Leistung der Agenten zu verfolgen. 1
OpenStreetMap (OSM) nutzt Freiwillige weltweit zur Erstellung von Open-Source-Karten. Die Mitwirkenden aktualisieren Geodaten, die für Katastrophenhilfe (z. B. Erdbebenhilfe in Nepal) und Stadtplanung verwendet werden – eine kostengünstige Alternative zu proprietären Kartendiensten. 2
2. Interne Datenerfassung
KI/ML-Entwickler können Daten innerhalb der Organisation privat erfassen. Diese Methode eignet sich besonders für kleine, vertrauliche oder sensible Datensätze oder wenn die Problemstellung so spezifisch ist, dass Präzision und Anpassung wichtiger sind als der Umfang. Dies gilt insbesondere dann, wenn der Datensatz klein und die Daten vertraulich oder sensibel sind. Die Methode ist auch dann effektiv, wenn die Problemstellung sehr spezifisch ist und die Datenerfassung präzise und maßgeschneidert erfolgen muss.
Vorteile
- Die Datenerhebung im eigenen Haus ist die datenschutzfreundlichste und kontrollierbarste Methode, um Primärdaten zu gewinnen.
- Ein höherer Grad an Individualisierung ist möglich, da der Prozess auf das jeweilige Projekt zugeschnitten wird.
- Die Überwachung der Arbeitskräfte ist einfacher, wenn diese physisch anwesend sind.
Nachteile
- Die Einstellung oder Rekrutierung eines Datenerfassungsteams ist teuer und zeitaufwändig.
- Die von Crowdsourcing-Agenturen gebotene domänenspezifische Effizienz zu erreichen, ist schwierig.
- Die interne Erfassung mehrsprachiger Daten ist komplex.
- Die Datensammler müssen außerdem die Datenverarbeitung und -kennzeichnung übernehmen, was den Arbeitsaufwand erhöht.
Fallstudie: Autonome Fahrzeuge von Tesla
Tesla erfasst mithilfe von Sensoren und Kameras in Echtzeit Fahrdaten seiner Fahrzeugflotte. Dieser firmeneigene Datensatz dient dem Training der KI-Modelle für komplexe Verkehrsszenarien. Teslas Autopilot-System nutzt Petabytes an Video- und Sensordaten, um die Algorithmen für Spurhaltung und Kollisionsvermeidung zu optimieren. 3 Die größten Herausforderungen sind die hohen Infrastruktur- und Speicherkosten sowie die begrenzte Skalierbarkeit für mehrsprachige oder globale Datensätze.
3. Standard-Datensätze
Diese Methode nutzt bereits vorhandene, auf dem Markt erhältliche und aufbereitete Datensätze. Sie ist eine praktische Option, wenn das Projekt keine große Datenvielfalt oder hochgradig personalisierte Eingaben erfordert. Vorgefertigte Datensätze sind kostengünstiger und einfacher zu implementieren als die Erstellung eines Datensatzes von Grund auf.
Ein einfaches Bildklassifizierungssystem kann beispielsweise mit vorgefertigten Daten gespeist werden.
Vorteile
- Geringere Vorlaufkosten, da kein Team rekrutiert oder Daten erhoben werden müssen.
- Schnellere Implementierung, da die Datensätze bereits vorbereitet und einsatzbereit sind.
Nachteile
- Diese Datensätze können fehlende oder fehlerhafte Daten enthalten, die eine zusätzliche Verarbeitung erfordern. Die Behebung der Qualitätslücke von 20–30 % kann höhere Kosten verursachen als die anfänglichen Einsparungen vermuten lassen.
- Da sie nicht für ein bestimmtes Projekt entwickelt wurden, bieten sie keine Anpassungsmöglichkeiten und sind daher ungeeignet für Modelle, die hochgradig personalisierte oder domänenspezifische Daten erfordern.
Fallstudie : AlphaFold nutzte bereits bestehende Proteinstrukturdatenbanken (Protein Data Bank), um sein KI-Modell zu trainieren und so bahnbrechende Fortschritte bei der Vorhersage von 3D-Proteinkonfigurationen zu erzielen. Dies beschleunigte die Wirkstoffforschung, da jahrelange laborbasierte Datenerhebung überflüssig wurde. 4
4. Automatisierte Datenerfassung
Die automatisierte Datenerfassung nutzt Softwaretools, um Daten aus Online-Quellen ohne manuellen Aufwand zu beziehen. Die zwei gängigsten Ansätze sind:
- Web Scraping : Tools, die automatisch Daten von Websites und sozialen Plattformen sammeln.
- APIs: Daten, die direkt über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) der Quellplattform abgerufen werden.
Vorteile
- Eine der effizientesten verfügbaren Methoden zur Erhebung von Sekundärdaten.
- Verringert menschliche Fehler, die bei sich wiederholenden manuellen Datenerfassungsaufgaben auftreten.
Nachteile
- Die Wartungskosten können hoch sein. Websites ändern häufig ihr Design und ihre Struktur, was eine wiederholte Neuprogrammierung der Web-Scraper erfordert.
- Manche Websites setzen Anti-Scraper-Tools ein, die den automatisierten Zugriff einschränken.
- Automatisch erfasste Rohdaten können ungenau sein und erfordern eine nachträgliche Analyse.
Fallstudie : Alibabas City Brain
Alibaba nutzt automatisierte Sensoren, GPS und Verkehrskameras, um städtische Echtzeitdaten zu erfassen. Dieses System optimiert die Ampelschaltungen und reduziert Staus in Städten. 5
Vorteile :
- Hohe Effizienz und reduziertes menschliches Versagen.
- Skalierbar für große Mengen an Sekundärdaten.
Herausforderungen :
- Wartungskosten für die Anpassung an wechselnde Datenquellen.
- Beschränkt auf vorhandene Daten, keine Primärerhebung.
- Rechtliche Risiken und Compliance-Risiken: Die Rechtslage im Bereich Web-Scraping hat sich deutlich verändert. Weltweit wurden über 70 Urheberrechtsverletzungsklagen gegen KI-Unternehmen eingereicht, die geschützte Inhalte ausgelesen haben. 6 Der EU-KI-Gesetzentwurf tritt am 2. August 2026 vollständig in Kraft und verpflichtet Anbieter von KI-Modellen, maschinenlesbare Widerspruchsrechte zu respektieren, detaillierte Zusammenfassungen der Trainingsdatensätze zu veröffentlichen und Transparenz darüber zu gewährleisten, welche Daten verwendet wurden. Das Interactive Advertising Bureau (IAB) brachte im Februar 2026 in den USA den „AI Accountability for Publishers Act“ ein, der KI-Unternehmen dazu verpflichten würde, für das Scraping von Inhalten von Verlagen eine Genehmigung einzuholen und Gebühren zu entrichten. 7 Zwei laufende Verfahren werden die Parameter für die faire Nutzung von KI-Trainingsdaten festlegen: Google gegen SerpApi (Anhörung zum Antrag auf Abweisung am 19. Mai 2026). 8 und Reddit v. Anthropic. 9
Vorteile
- Datenerweiterung: Durch geringfügige Modifikationen an vorhandenen Daten, wie z. B. Drehen, Zoomen oder Umfärben von Bildern, werden die Modelle robuster und besser in der Lage, Eingaben unter verschiedenen Bedingungen zu erkennen .
- Datensynthese: Wenn die Erhebung realer Daten schwierig, kostspielig oder zeitaufwändig ist, kann generative KI synthetische Datensätze erstellen, die diesen sehr ähnlich sind. Dies ist besonders effektiv bei seltenen Ereignissen und Grenzfällen, die in historischen Daten nicht häufig genug vorkommen, um ein Modell effektiv zu trainieren.
- Datenschutz: Generative KI kann Daten erzeugen, die die statistischen Eigenschaften der Originaldaten widerspiegeln, ohne dabei personenbezogene Daten zu enthalten. Dies ermöglicht die gemeinsame Nutzung über Organisations- und Regulierungsgrenzen hinweg.
- Kosteneffizienz: Die Datengenerierung mithilfe von KI ist in der Regel günstiger als die herkömmliche Datenerfassung, insbesondere bei risikoreichen oder seltenen Szenarien.
- Diverse Szenarien: Generative KI kann Bedingungen und Grenzfälle simulieren, deren Erfassung in der realen Welt unpraktisch oder gefährlich wäre.
Nachteile
- Bedenken hinsichtlich Datenqualität und -authentizität: Generierte Daten bilden reale Szenarien nicht immer perfekt ab. Weist das generative Modell Verzerrungen oder Ungenauigkeiten auf, werden diese auf die Trainingsdaten übertragen und im nachfolgenden Modell verstärkt.
- Überanpassung an synthetische Daten: Ein Modell, das hauptsächlich mit synthetischen Daten trainiert wurde, die nicht genau den realen Verteilungen entsprechen, schneidet bei synthetischen Benchmarks gut ab, aber in der Produktion schlecht.
- Modellkollaps: Dies ist ein eigenständiges und gravierenderes Risiko als herkömmliches Overfitting. Werden KI-Modelle iterativ mit Daten trainiert, die von ähnlichen Modellen generiert wurden, entsteht eine Rückkopplungsschleife, in der die Ausgabequalität zunehmend abnimmt. Die Verteilung der generierten Daten verengt sich, die Diversität geht verloren, und die Modelle imitieren immer häufiger die Fehler anderer, anstatt aus realen Signalen zu lernen. Um einem Modellkollaps vorzubeugen, ist eine gezielte Mischung aus menschlichen und synthetischen Daten, die Sicherstellung von Diversität und die Überwachung von Verteilungsdrift erforderlich. 10
Empfehlungen
Für Datendiversität sorgen: Der Variation in Demografie, Szenarien und Kontexten in den generierten Datensätzen Priorität einräumen, um Verzerrungen zu vermeiden und sicherzustellen, dass das Modell auf verschiedene Situationen generalisierbar ist.
Synthetische Daten sollten in der menschlichen Erfahrung verankert werden: Nutzen Sie von Menschen erstellte Korpora als Grundlage und synthetische Daten, um diese Grundlage zu erweitern, zu stärken und zu festigen, insbesondere für seltene Ereignisse und Grenzfälle. Trainieren Sie nicht ausschließlich mit synthetischen Daten.
Regelmäßige Validierung anhand realer Beispiele: Generte Daten sollten kontinuierlich validiert und Trainingsdatensätze aktualisiert werden. Dies ist besonders wichtig in sich schnell verändernden Bereichen, in denen sich Verteilungen rasch ändern.
Achten Sie auf die Einhaltung ethischer und rechtlicher Bestimmungen: Berücksichtigen Sie insbesondere den Datenschutz und die Rechte an geistigem Eigentum. Stellen Sie sicher, dass generative Modelle keine geschützten Informationen reproduzieren oder schädliche Verzerrungen fortführen.
6. Verstärkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF)
RLHF ist eine Methode, bei der ein Modell des maschinellen Lernens mithilfe von menschlichem Feedback trainiert wird, anstatt sich ausschließlich auf traditionelle Belohnungssignale aus der Umgebung zu stützen. Sie war bis 2023–2024 die dominierende Methode zur Ausrichtung großer Sprachmodelle, wird aber zunehmend durch skalierbarere Alternativen ersetzt oder ergänzt.
So funktioniert es
- Erste Demonstrationen: Menschliche Experten demonstrieren das gewünschte Verhalten. Diese Demonstrationen bilden einen grundlegenden Datensatz, der veranschaulicht, wie eine erfolgreiche Leistung aussieht.
- Modelltraining: Das Modell wird anhand dieser Demonstrationsdaten trainiert und lernt, die Verhaltensweisen und Entscheidungen des Experten nachzubilden.
- Feinabstimmung mit Feedback: Menschliche Gutachter bewerten die Ergebnisse des Modells. Das Modell passt sein Verhalten anhand dieser Bewertungen an, um den menschlichen Erwartungen zu entsprechen.
Vorteile
- In Umgebungen, in denen die Definition einer Belohnungsfunktion schwierig ist oder Belohnungen selten auftreten, überbrückt RLHF diese Lücke mithilfe menschlicher Expertise.
- Menschliche Gutachter können das Modell von schädlichen oder unethischen Verhaltensweisen abbringen, die ein automatisiertes Belohnungssignal möglicherweise übersehen würde.
Nachteile
- Skalierbarkeitsprobleme: Die kontinuierliche Nutzung menschlichen Feedbacks ist ressourcenintensiv. Mit zunehmender Komplexität der Aufgaben wird die menschliche Beteiligung zum Engpass. Das Training eines Belohnungsmodells mit RLHF kann ca. 500.000 US-Dollar kosten und zwei Monate dauern.
- Einführung menschlicher Voreingenommenheiten: Die Präferenzen, Fehlvorstellungen und kulturellen Voreingenommenheiten der menschlichen Beurteiler werden unabsichtlich auf das Modell übertragen, was zu unbeabsichtigten Verhaltensweisen führt.
Skalierbare Alternativen: RLAIF und RLVR
Die Skalierbarkeitsbeschränkungen von RLHF haben die Entwicklung zweier gängiger Nachfolgemethoden vorangetrieben, die heute in führenden KI-Laboren eingesetzt werden:
RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback) ersetzt menschliche Annotatoren durch ein KI-Modell, das Präferenzfeedback generiert. Anstatt menschlichen Bewertern Vergleichspaare zu präsentieren, werden diese einem KI-Richter vorgelegt, der nach festgelegten Prinzipien arbeitet. RLAIF kostet etwa 5.000 US-Dollar für 50.000 Labels, im Vergleich zu RLHF mit rund 500.000 US-Dollar, und ermöglicht wöchentliche statt vierteljährliche Iterationen. 11 Anthropic's
Verfassungsbasierte KI ist die wichtigste praktische Anwendung von RLAIF. Eine schriftliche „Verfassung“ von Prinzipien leitet ein KI-Modell bei der kritischen Überprüfung und Überarbeitung seiner eigenen Ergebnisse, wodurch die Notwendigkeit menschlicher Annotatoren zur Kennzeichnung schädlicher Inhalte entfällt. Sie erreicht eine Unschädlichkeitsrate von 88 % im Vergleich zu 76 % bei RLHF, ohne dabei an Nützlichkeit einzubüßen. 12 Ab 2026 ist RLAIF in der gesamten Branche zur Standardmethode in den Nachbereitungsprozessen der Ausbildung geworden. 13
RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) verfolgt einen anderen Ansatz: Bei Aufgaben, deren Korrektheit automatisch überprüft werden kann, ist kein menschlicher oder KI-Beurteiler erforderlich. Das Modell generiert eine Antwort, und das System prüft lediglich deren Korrektheit. RLVR benötigt etwa 1.000 US-Dollar Rechenaufwand, erreicht eine Genauigkeit von 100 % beim Feedbacksignal und ist innerhalb von Tagen statt Monaten abgeschlossen. Die Einschränkung besteht darin, dass es nur auf objektiv überprüfbare Aufgaben anwendbar ist, die etwa 10 % der Anwendungsfälle abdecken. 14
In der Praxis kombinieren viele Organisationen verschiedene Methoden: RLHF für die anfängliche Abstimmung der Kernkompetenzen, RLAIF für schnelle Iterationen und RLVR für mathematische und Programmieraufgaben.
Fallstudie: OpenAI ChatGPT
Um die Toxizität in ChatGPT zu reduzieren, ging OpenAI eine Partnerschaft mit Sama, einem kenianischen Outsourcing-Unternehmen, ein, um explizite Inhalte zu kennzeichnen. Die Mitarbeiter verdienten 1,32–2 US-Dollar pro Stunde für die Überprüfung von Texten mit expliziten Inhalten, darunter Gewalt und Missbrauch. Dieses Verfahren schulte zwar die Sicherheitsfilter von ChatGPT, setzte die Mitarbeiter jedoch psychischen Belastungen aus, was Sama dazu veranlasste, den Vertrag vorzeitig zu beenden. 15 Die in diesem Fall dokumentierten arbeitsrechtlichen und ethischen Bedenken waren eine direkte Motivation für die Entwicklung von RLAIF- und Verfassungs-KI-Ansätzen, die speziell darauf abzielen, die Abhängigkeit von schlecht bezahlter, schädlicher menschlicher Annotationsarbeit zu verringern.
FAQs
Die Auswahl geeigneter Datenerfassungsmethoden ist entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten. Diese Methoden beeinflussen die Genauigkeit, Qualität und Relevanz der Daten und somit die Effektivität und Effizienz der entwickelten KI-Lösungen.
Genauigkeit und Relevanz : Die Wahl der geeigneten Datenerhebungsmethode gewährleistet die Genauigkeit der erhobenen Daten, seien es quantitative Daten aus Online-Umfragen und statistischen Analysen oder qualitative Daten aus Interviews und Fokusgruppen. Eine präzise Datenerhebung ist grundlegend für die Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle.
Effizienz : Durch den Einsatz der richtigen Datenerhebungsinstrumente und -techniken, wie z. B. Online-Formulare für quantitative Forschung oder Fokusgruppen für qualitative Erkenntnisse, kann der Datenerhebungsprozess optimiert werden, wodurch er weniger zeitaufwändig und kostengünstiger wird.
Umfassende Analyse : Eine Kombination aus primären und sekundären Datenerhebungsmethoden sowie ein ausgewogenes Verhältnis von qualitativen und quantitativen Daten ermöglichen eine umfassendere Analyse der Forschungsfrage und tragen so zu differenzierteren und robusteren KI-Lösungen bei.
Gezielte Erkenntnisse : Durch die Anpassung der Datenerhebungsmethode an die spezifischen Bedürfnisse des Projekts, wie beispielsweise die Verwendung von Kundendaten für Business Analytics oder Gesundheitsumfragen für die medizinische Forschung, wird sichergestellt, dass die erhobenen Daten hochrelevant sind und gezielte Erkenntnisse für das KI-Modell liefern können.
Datentyp und -qualität: Ermitteln Sie, ob Ihr Projekt Bild-, Audio-, Video-, Text- oder Sprachdaten benötigt. Die Wahl beeinflusst den Umfang und die Genauigkeit der erfassten Daten.
Datensatzumfang und -bereich: Ermitteln Sie die Größe und die thematischen Schwerpunkte der benötigten Datensätze. Größere Datensätze erfordern möglicherweise eine Kombination aus primären und sekundären Datenerhebungsmethoden, während für spezifische Themenbereiche gezielte qualitative Forschungsmethoden notwendig sein können.
Sprachliche und geografische Aspekte: Es muss sichergestellt werden, dass die Daten die erforderlichen Sprachen umfassen und repräsentativ für die Zielgruppe sind. Gegebenenfalls sind unterschiedliche Erhebungsmethoden und -instrumente erforderlich.
Aktualität und Häufigkeit: Prüfen Sie, wie schnell und wie oft Sie die Daten benötigen. KI-Modelle, die kontinuierliche Aktualisierungen erfordern, benötigen einen zuverlässigen Prozess zur häufigen und präzisen Datenerfassung.
Weiterführende Literatur
Externe Ressourcen
Referenzlinks
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