KI-Analyse für Privatanleger - warum Trainingsdaten über Qualität entscheiden

Künstliche Intelligenz übernimmt Vorurteile aus ihren Trainingsdaten – unkontrolliert und nicht zurückverfolgbar. Im Heibel-Ticker trainiere ich meinen KI-Agenten Kai deshalb nach einem anderen Prinzip. In der heutigen Ausgabe gehe ich erstmals detailliert darauf ein.

KI ist nicht neutral – sie lernt aus allem, was im Netz steht

Algorithmen diskriminieren nicht, würde man meinen. Doch bei der KI ist das nicht so. Künstliche Intelligenz wird mit verfügbaren Daten trainiert – und wenn dafür das Internet gescannt wird, übernimmt das Modell alle dort vorhandenen Vorlieben, Abneigungen und Wertungen gleich mit. TikTok, Instagram, Foren: alles fließt ein. Kein Mensch kann im Nachhinein noch sagen, woher eine bestimmte Antwort oder Einschätzung des Modells stammt. Die Grenze zwischen Korrelation und Kausalität verschwimmt.

Korrelation lässt KI intelligent wirken – und genau das ist das Problem für Anleger

Genau diese Korrelation ermöglicht es der KI, vermeintlich intelligent zu wirken – sie kann Antworten neu generieren, sie kann „kreativ“ sein. Was mitunter zu Halluzinationen führt, zu Falschaussagen, oder zu Wertungen, die überzeugend klingen, aber nicht mit unseren Grundwerten vereinbar sind. Für Privatanleger bedeutet das: Wer KI-gestützte Analysen nutzt, ohne die Methodik dahinter zu kennen, kann die Qualität dieser Aussagen nicht einschätzen.

Der EU AI Act setzt erstmals einen globalen Rahmen

Die EU hat mit dem AI Act das weltweit erste KI-Regelwerk geschaffen. Anwendungen mit unannehmbarem Risiko – etwa Social Scoring oder verhaltensbezogene Manipulation – sind darin strikt verboten. Hochrisiko-Systeme wie KI in kritischer Infrastruktur unterliegen strengen Transparenzpflichten und menschlicher Aufsicht. Die meisten Alltagsanwendungen bleiben dagegen unreguliert.

Kai wird anders trainiert: Wissenschaft vor Korrelation

Bei Kai verfolge ich einen anderen Ansatz: Transparenz von Anfang an, und belegbare Methoden vor Korrelation. Kai soll für alles, wofür es wissenschaftlich belastbare Erkenntnisse gibt, genau diese Methoden anwenden – deterministisch, nachvollziehbar. Eigene Ableitungen kommen erst ganz am Schluss und werden klar als solche gekennzeichnet. Mehr zur Grundidee hinter Kai: Kai – der KI-Agent im Heibel-Ticker und Kai als Auszubildender.

Bilanzdaten, Marktdaten, Konjunktur – so wird Kai weiter trainiert

Der erste konkrete Schritt ist der Aufbau einer umfangreichen Bilanzdatenbank, die mit gängigen Analysemethoden verknüpft wird. Das Spannende folgt danach: diese Analysen mit Marktdaten, Konjunkturdaten und aktuellen Meldungen zu kombinieren. Wie das im Detail aussieht – und was Post-Training dabei bedeutet – lesen Sie in der heutigen Ausgabe. In den kommenden Ausgaben gehen wir noch tiefer in die Materie. Noch kein Mitglied? Unter heibel-ticker.de können Sie sich anmelden und die Ausgabe direkt per Mail erhalten.