NLP-Kolloquium mit Dr. Jan Philip Wahle zum Thema „Können wir darauf vertrauen, was Modelle denken und sagen?“

Im Rahmen der NLP-Kolloquiumsreihe, die von Prof. Dr. Lucie Flek, Vorsitzende des Lamarr-NLP-Bereichs und Projektleiterin, veranstaltet wird, freuen wir uns, Dr. Jan Philip Wahle von der Universität Göttingen zu einem Gastvortrag mit dem Titel „Können wir darauf vertrauen, was Modelle denken und sagen?“ begrüßen zu dürfen. Der Vortrag findet am 9. September 2026 von 11:00 bis 12:00 Uhr (MEZ) statt.

Über den Vortrag

Können wir einem Modell vertrauen, nur weil seine Ergebnisse korrekt, harmlos oder gut begründet erscheinen? Da Sprachmodelle immer leistungsfähiger werden, lässt sich diese Frage immer schwerer beantworten. Unerwünschtes Verhalten kann in scheinbar harmlosen Ergebnissen verborgen bleiben, während verbalisierte Argumentationen möglicherweise nicht getreu die Berechnungen widerspiegeln, die die Entscheidungen eines Modells bestimmen. In diesem Vortrag wird Dr. Jan Philip Wahle untersuchen, was es bedeutet, dem Modellverhalten zu vertrauen, und wie dieses Vertrauen gemessen werden kann. Anhand von zwei Fallstudien – verdecktem Informationsverlust und der Genauigkeit der Argumentation – wird er erörtern, wo die Verhaltensbewertung versagt, was die Gedankengänge offenbaren können und was nicht, und wie interne Repräsentationen uns helfen können, sicher erscheinendes Verhalten von wirklich vertrauenswürdigem Modellverhalten zu unterscheiden.

Über den Referenten

Dr. Jan Philip Wahle ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Göttingen. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf Schlussfolgerungsmethoden für große Sprachmodelle, einschließlich bestärkendem Lernen und agentenbasierten Systemen, sowie auf der Sicherheit künstlicher Intelligenz durch mechanistische Interpretierbarkeit. Er promovierte in Informatik an der Universität Göttingen und war als Gastforscher am National Research Council of Canada tätig, wo er mit Saif M. Mohammad zusammenarbeitete. Bevor er in die Wissenschaft wechselte, arbeitete er bei Aptiv im Bereich maschinelles Lernen für autonomes Fahren. Seine Forschungsergebnisse wurden unter anderem auf Konferenzen wie der ACL und der EMNLP veröffentlicht und mit dem ACL Best Resource Paper Award sowie dem SemEval Best Task Award ausgezeichnet.

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