Spieler von Pokémon Go trainieren unabsichtlich ein fortschrittliches KI-System, das von Niantic entwickelt wurde, um reale Orte zu absolvieren. Im Mittelpunkt dieser Initiative steht ein „Large Geospatial Model“ (LGM), das auf benutzergenerierten Daten basiert, um Augmented Reality- und Robotikanwendungen zu verbessern.
Pokémon Go-Spieler trainierten fortgeschrittene KI für reale Anwendungen
Niantics Offizieller Blog stellt dar, dass das LGM ähnlich wie ein „Large Language Model“ wie ChatGPT funktioniert, sich jedoch speziell auf physische Umgebungen bezieht. Das LGM wird anhand umfangreicher Datenpunkte realer Standorte wie Kirchen, Parks und Häuser geschult. Durch die Verwendung dieses Modells möchte Niantic die Eigenschaften von Orten vorhersagen, auf die es nicht direkt gestoßen ist. Das Unternehmen betonte, dass viele Strukturen zwar einzigartig für ihren Standort sind, aber gemeinsame Merkmale aufweisen, die dieses Modell für das Verständnis der Stadtgeographie effektiv machen.
Um dies zu ermöglichen, entwickelt Niantic ein Visual Positioning System (VPS). Diese Technologie nutzt Smartphone-Bilder, um die Position und Ausrichtung eines Benutzers mit hoher Genauigkeit zu erkennen und ermöglicht so präzise digitale Überlagerungen der physischen Landschaft. Niantic erklärte, dass dadurch Augmented-Reality-Inhalte an bestimmten Orten verbleiben können, was zu einem komplexeren Benutzererlebnis beiträgt. Mit der kürzlich eingeführten Funktion „Pokémon Playgrounds“ können Spieler beispielsweise Pokémon an bestimmten Orten in der realen Welt platzieren, die für andere Benutzer zugänglich bleiben.
Die schiere Datenmenge, die von Pokémon Go-Spielern generiert wird, war die Grundlage für dieses Projekt. Niantic verfügt derzeit über etwa 10 Millionen gescannte Standorte, von denen 1 Million für seinen VPS-Dienst geeignet sind. Das Unternehmen sammelt jede Woche etwa 1 Million neue Scans mit jeweils Hunderten von Bildern. Dieser kontinuierliche Zufluss von Standortdaten ist für die Verfeinerung der Geodaten-KI-Funktionalität, die Niantic vorantreibt, von entscheidender Bedeutung.
„Stellen Sie sich vor, Sie stünden hinter einer Kirche. Gehen wir davon aus, dass das nächstgelegene lokale Modell nur den Vordereingang dieser Kirche gesehen hat und Ihnen daher nicht sagen kann, wo Sie sich befinden. Das Modell hat noch nie die Rückseite dieses Gebäudes gesehen. Aber auf globaler Ebene haben wir viele Kirchen gesehen, Tausende, die alle von ihren jeweiligen lokalen Vorbildern an anderen Orten auf der Welt erfasst wurden. Keine Kirche ist gleich, aber viele haben gemeinsame Merkmale. Ein LGM [Large Geospatial Model] ist eine Möglichkeit, auf dieses verteilte Wissen zuzugreifen.“
-Niantic
Trotz dieser optimistischen Anwendungen bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der umfassenderen Auswirkungen des KI-Trainings. Wie verschiedene Kommentatoren, darunter die OSINT-Analystin Elise Thomas, dargelegt haben, werfen die möglichen militärischen Anwendungen dieser Technologie ethische Fragen auf. Die für Spiele genutzte Technologie könnte sich zu Werkzeugen mit erheblichen Auswirkungen auf verschiedene Bereiche über die Unterhaltung hinaus entwickeln.
Die Anwendungen beginnen vielleicht harmlos – wie die Erstellung digitaler Pokémon an bestimmten Orten in der realen Welt –, aber die Untersuchungen zu den umfassenderen Auswirkungen dieser Technologie werden wahrscheinlich fortgesetzt. Während Niantic das LGM-Projekt vorantreibt, bleibt die Balance zwischen der Nutzung wertvoller Daten und der Gewährleistung der Privatsphäre der Benutzer ein zentrales Thema für den laufenden Diskurs.
Hervorgehobener Bildnachweis: Pokémon Go
