NTT löst das Problem des KI-Gedächtnisverlusts
20.01.2026 - 14:25:12
Ein neues Verfahren des japanischen Telekommunikationsriesen NTT soll verhindern, dass KI-Modelle ihr Spezialwissen bei Updates verlieren. Die Technologie könnte die Kosten und den Energieverbrauch für Unternehmens-KI drastisch senken.
Das teure Dilemma der KI-Aktualisierung
Die KI-Branche hat ein fundamentales Problem: Wird das zugrundeliegende Basismodell – die „Grundintelligenz“ – aktualisiert, vergisst die darauf trainierte Spezial-KI oft alles, was sie gelernt hat. Dieses Phänomen, bekannt als „katastrophales Vergessen“ oder KI-Amnesie, zwingt Unternehmen zu aufwändigen und teuren Neu-Trainings. Mit jedem Update eines Systems wie GPT oder Claude fallen so immense Rechenkosten und ein hoher Energieverbrauch an.
NTT stellt nun eine Lösung vor, die genau diesen Kreislauf durchbrechen soll. Ihr „Portable Reward Tuning“ (PRT) bewahrt das wertvolle Spezialwissen und macht es übertragbar. Für deutsche DAX-Konzerne, die auf stabile und nachhaltige KI setzen, könnte das ein Game-Changer sein.
So funktioniert das portable Gedächtnis
Die herkömmliche Methode, eine KI zu spezialisieren, ist vergleichbar mit dem Unterrichten eines einzelnen Schülers. Das Wissen wird direkt in das Modell einprogrammiert. Wechselt der Schüler (das Basismodell), ist das Wissen verloren.
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NTTs PRT-Ansatz instruiert stattdessen den Lehrer. Es trainiert ein separates, unabhängiges Belohnungsmodell. Dieses Modell lernt nicht selbst, sondern bewertet und lenkt die Antworten des großen Basismodells. Es kennt die gewünschte Firmensprache, medizinischen Fachjargon oder Sicherheitsprotokolle.
Das Entscheidende: Bei einem Update des Basismodells kann derselbe „Lehrer“ sofort wieder eingesetzt werden. Das Spezialwissen bleibt erhalten, ohne dass neu trainiert werden muss. Die Expertise wird portabel.
Geprüfter Nutzen für Wirtschaft und Umwelt
Die Wirksamkeit des Verfahrens wurde bereits auf der International Conference on Machine Learning (ICML) im Juli 2025 vorgestellt. Die Ergebnisse sind vielversprechend: PRT erreichte eine ähnlich hohe Genauigkeit wie das komplette Neulernen, verbrauchte dabei aber deutlich weniger Rechenleistung und Arbeitsspeicher.
Die Nachhaltigkeitsvorteile sind enorm. Indem das energieintensive Neu-Training entfällt, sinken der Stromverbrauch und die CO2-Bilanz der KI-Wartung drastisch. In einer Zeit strenger ESG-Richtlinien (Environmental, Social, Governance) ist das ein starkes Argument für Unternehmen.
Was bedeutet das für die Praxis?
Die Technologie kommt zum richtigen Zeitpunkt. Die Update-Zyklen der großen KI-Modelle werden immer kürzer. Für Unternehmen, die KI langfristig und stabil einsetzen wollen, sind Lösungen für Modell-Kontinuität essenziell.
NTT sieht PRT als Paradigmenwechsel. Es entkoppelt die allgemeine Intelligenz des Basismodells von der spezifischen Expertise der Anwendung. Künftig könnte ein KI-Update so einfach werden wie die Installation eines Software-Patches – ohne Verlust von investiertem Training und proprietären Daten.
Laut NTT ist die Methode bereits für Sprach- und Bildaufgaben geeignet. Mögliche Anwendungen reichen von der Kundenbetreuung über die medizinische Diagnostik bis hin zu individuellen Code-Assistenten. Das japanische Unternehmen arbeitet daran, PRT als Standard für eine nachhaltige und kontinuierliche KI-Entwicklung zu etablieren.
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