Smart Content Report #15

KI wird deine Kreativität nicht ersetzen – oder?

Bisweilen wird diskutiert, inwiefern KI-Tools denn nun selbst kreativ sind oder ob sie „nur“ neu zuammenwürfeln, was andere bereits geschaffen haben.

Die viel wichtigere Frage ist für mich als praktisch veranlagter Mensch, der mit kreativer Arbeit seinen Lebensunterhalt verdient: Macht es aus Sicht des Publikums einen Unterschied, ob ein menschliches Gehirn oder eine KI hinter einem Werk steht?

Denn das entscheidet darüber, ob Kreative auch in Zukunft noch von ihrer Arbeit und damit von ihrer Kreativität leben können.

Das ist eine durchaus vielschichtige Diskussion. Ich persönlich hoffe, dass es noch immer etwas wert ist, wenn ein lebendiger, atmender Mensch ein Werk erschaffen hat, selbst wenn eine KI etwas ganz Ähnliches in ein paar Sekunden abliefern kann.

Ein Mensch hat schließlich eine individuelle Perspektive, hat Erfahrungen und bringt dadurch etwas Neues ein.

Wer in einem kreativen Beruf arbeitet, weiß allerdings auch: Nicht jedes Werk ist ein welterschütterndes, nie zuvor dagesehenes Meisterstück.

Wer als kreative Person überleben will, muss oftmals (auch) Ergebnisse abliefern, die gut genug sind. Nicht selten wird gar nichts anderes gewünscht oder bezahlt. Das Werk soll dann vor allem einen Zweck erfüllen.

Da braucht ein Shop ein paar Produktbeschreibungen. Ein neues Spiel wünscht sich Soundeffekte. Ein Werbeclip sucht nach der richtigen Musik.

Solche Aufgaben sind nicht immer geistig und seelisch erfüllend. Aber sie bringen Geld ein, um die Miete zu bezahlen, Lebensmittel einzukaufen und die Stromrechnung zu begleichen.

Für viele Kreative sind solche Aufträge ein wichtiges Fundament. Sie geben ihnen die notwendige Freiheit, um sich den Dingen zu widmen, die ihnen Freude machen, bei denen sie sich ausleben können und die sie künstlerisch voranbringen. Freelancer-Plattformen wie Upwork oder Fiverr leben etwa davon, solche Aufträge zu vermitteln.

Ich frage mich mehr und mehr, inwiefern es das in Zukunft noch geben wird. Denn das hängt stark davon ab, ob es den Geldgebenden weiterhin etwas wert ist, damit einen Menschen zu beauftragen und nicht die schnelle, billige Maschine.

Oder ob sie vielleicht einen preisgünstigen kreativen Anfänger die KI bedienen lassen, anstatt das Geld für eine erfahrene Fachperson auszugeben.

Denn wir als Kreative sehen vielleicht die Unterschiede zwischen einem gelungenen, besonderen Text und einem Gebrauchstext aus dem Automaten. Die Auftraggebenden aber längst nicht immer.

Hast du eine Meinung dazu? Dann antworte einfach auf diese E-Mail!

- Jan Tißler, UPLOAD Magazin

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TOOLS

Meta veröffentlicht offenen GPT-4-Konkurrenten Llama 3.1 405B

Meta hat das leistungsstärkste Modell seiner Llama-Reihe vorgestellt: Llama 3.1 405B. Mit beeindruckenden 405 Milliarden Parametern ist es wohl das erste offen verfügbare KI-Modell, das mit führenden geschlossenen Modellen wie GPT-4 von OpenAI konkurrieren kann. Llamas neueste Version bietet dabei eine erweiterte Kontextlänge von 128.000 Token und unterstützt nun acht Sprachen, darunter Englisch, Deutsch und Spanisch. 

Meta verfolgt mit der Veröffentlichung zugleich einen klaren Kurs in Richtung offene Zugänglichkeit für KI. Die Modelle sind ab sofort auf Plattformen wie AWS und Hugging Face verfügbar, was die Entwicklung und Anpassung für eine breite Entwicklergemeinschaft erleichtert. Metas CEO Mark Zuckerberg betont, dass offene KI allen Menschen zugutekommen soll und nicht in den Händen weniger Unternehmen konzentriert werden darf. Mehr dazu weiter unten in der Rubrik „Lesetipps“.

Quellen: Meta, Ars Technica, VentureBeat

OpenAI GPT-4o mini lockt mit sagenhaft günstigem Preis

OpenAI hat das neue KI-Modell GPT-4o mini vorgestellt, das nun als kostengünstigste Option in seinem Markt gilt. Mit einem Preis von nur 0,15 US-Dollar pro 1 Million Eingabetoken und 0,60 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetoken ist GPT-4o mini 60% günstiger als das vorherige Modell GPT-3.5 Turbo. Trotz des niedrigeren Preises übertrifft es offenbar dennoch viele Konkurrenzprodukte in wichtigen Benchmarks und bietet eine verbesserte Leistung bei text- und bildbasierten Aufgaben.

Laut Olivier Godement, Head of Product bei OpenAI, eröffne GPT-4o mini neue Anwendungsmöglichkeiten in Bereichen wie Kundenservice, Softwareentwicklung und kreativem Schreiben. Es unterstützt textuelle und visuelle Eingaben und werde künftig darüber hinaus Audio- und Videoausgaben ermöglichen.

Zudem hat OpenAI kostenloses Fine Tuning für GPT-4o mini angekündigt. Dadurch lässt sich das Modell für spezifische Anwendungen  optimieren. Bis zum 23. September können Nutzer täglich 2 Millionen Trainings-Token kostenlos nutzen. 

Nicht zuletzt soll das neue Modell eine neue Sicherheitsmaßnahme aufweisen, um einen bislang typischen Angriffsvektor zu verhindern. Derzeit lassen sich Chatbots oftmals aus ihren vorgegebenen Limits befreien, wenn man sie dazu auffordert, alle vorherigen Anweisungen zu ignorieren. Die neue „Anweisungshierarchie“ soll nun sicherstellen, dass Nutzerbefehle nicht mehr die Anweisungen des Entwicklers überschreiben können.

OpenAI überlegt nicht zuletzt, seine Modelle in Zukunft lokal verfügbar zu machen. 

Quellen: OpenAI, VentureBeat, Simon Willison’s Weblog,  Wired, The Verge, VentureBeat

Mistral Large 2: Neues KI-Modell aus Frankreich

Mistral hat sein neuestes KI-Modell Mistral Large 2 vorgestellt, das mit 123 Milliarden Parametern aufwartet. Es bietet verbesserte Fähigkeiten bei Code-Generierung, Mathematik und mehrsprachigen Anwendungen. Mit einem Kontextfenster von 128.000 Token und der Unterstützung für über 80 Programmiersprachen ist Mistral Large 2 ein leistungsfähiges Angebot.

Mistral Large 2 wurde dabei speziell darauf trainiert, Halluzinationen zu minimieren und präzise, verlässliche Antworten zu liefern. Dadurch könnte das Modell besonders für komplexe Aufgaben in Unternehmensanwendungen geeignet sein.

Die Nutzung des Mistral Large 2 ist unter der Mistral Research License für nicht-kommerzielle Zwecke erlaubt, während für kommerzielle Anwendungen eine separate Lizenz erforderlich ist. Das Modell ist über die Mistral-Plattform und verschiedene Cloud-Dienste wie Google Cloud und Amazon Bedrock verfügbar.

Quellen: Mistral, VentureBeat

KI-Trend: Kleiner ist feiner

Ein aktueller Trend in der KI sind kleinere Sprachmodelle, die trotzdem für viele alltägliche Anwendungen geeignet sind.

Mistral NeMo, ein neues Modell von Mistral AI in Kooperation mit NVIDIA, bietet beispielsweise mit nur 12 Milliarden Parametern und einem Kontextfenster von 128.000 Token fortschrittliche Funktionen für Unternehmen. Dieses Modell ist speziell für lokale Anwendungen auf Desktop- und Laptop-Computern konzipiert, wodurch sich leistungsstarke KI-Lösungen ohne umfangreiche Cloud-Ressourcen implementieren lassen.

Parallel dazu hat Hugging Face die SmolLM-Modelle vorgestellt, die auf mobilen Endgeräten laufen können. Diese kompakten Angebote zeigen gute Ergebnisse bei spezifischen Aufgaben und bieten eine kostengünstige und datenschutzfreundliche Alternative zu größeren Modellen.

Die steigende Investitionsbereitschaft in kleinere Modelle, wie die 24 Millionen Dollar für Arcee AI, verdeutlicht das wachsende Interesse. 

Quellen: Mistral, VentureBeat, VentureBeat, VentureBeat, VentureBeat

Weitere Tools in aller Kürze

Adobe hat neue generative KI-Features für seine Designsoftware Illustrator und Photoshop eingeführt. Ein Beispiel: Mit dem neuen „Generative Shape Fill“-Werkzeug in Illustrator lassen sich Formen mithilfe von Textbeschreibungen mit skalierbaren, generierten Bildern füllen.

Das deutsche KI-Startup DeepL hat ein neues Modell für Übersetzungen vorgestellt, das speziell für geschäftliche Anwendungen entwickelt wurde. Es soll Unternehmen helfen, interne Kommunikation und Marketingmaterialien effizienter zu übersetzen und Fehler zu minimieren.

Anthropic hat seine offizielle Android-App für den Claude-Chatbot veröffentlicht, um seine KI-Funktionen einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. 

Patronus AI hat mit Lynx ein Open-Source-Modell veröffentlicht, das Halluzinationen in großen Sprachmodellen wie GPT-4 erkennen und reduzieren kann, was besonders für Unternehmen in thematisch sensiblen Bereichen wie Finanzen und Gesundheit von großer Bedeutung ist. 

Traceloop bietet eine Monitoring-Plattform, die LLM-Anwendungen dabei unterstützt, Halluzinationen und fehlerhafte Antworten in Echtzeit zu erkennen. 

Microsofts „SpreadsheetLLM“ ist ein neues KI-Modell für die Analyse von Tabellenkalkulationen. 

Die neue Video-KI Haiper 1.5 kann acht Sekunden lange Clips aus Text-, Bild- und Video-Inputs generieren. Das Startup plant zudem eine Bildgenerierungsfunktion und bietet ein integriertes Upscaling-Tool an, um die Qualität der erstellten Inhalte zu verbessern.

Microsofts Designer-App für iOS und Android hilft mit KI-Bearbeitungsfunktionen beim Erstellen und Anpassen von Bildern, Grußkarten und mehr. Die App ist kostenlos für Nutzer mit einem Microsoft-Konto und bietet 15 tägliche „Boosts“ um Bilder zu generieren.

Das japanische Startup Sakana AI hat zwei neue KI-Modelle veröffentlicht, die Bilder im Stil der traditionellen japanischen Ukiyo-e Kunst erzeugen. Die Modelle Evo-Ukiyoe und Evo-Nishikie wurden mit einem Datensatz von über 24.000 Ukiyo-e-Bildern trainiert und verstehen sowohl Text- als auch aus Bildprompts.

Stable Video 4D von Stability AI kann aus einem Video acht neue Ansichten erzeugen, was für Filme, Spiele und Augmented Reality Anwendungen interessant sein könnte.

Microsofts Suchmaschine Bing zeigt nun neben den traditionellen Suchergebnissen auch KI-generierte Antworten an.

Nvidias neuer Service AI Foundry soll Unternehmen dabei helfen, maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln. Das Unternehmen verspricht, dass sich die Performance dieser Modelle dadurch deutlich steigern lässt. 

News

OpenAI sieht sich weiterer Kritik ausgesetzt …

Das ChatGPT-Unternehmen OpenAI steht in der Kritik, weil es seine Versprechen in Sachen KI-Sicherheit offenbar nicht eingehalten hat. Im vergangenen Jahr hatte das Unternehmen der US-Regierung zugesichert, neue KI-Modelle gründlich auf potenzielle Probleme zu testen. Berichten zufolge fühlte sich das Sicherheitsteam jedoch unter Druck gesetzt, die Tests für das neue Modell GPT-4o hastig abzuschließen, um einen festgelegten Launch-Termin einzuhalten. Dies wirft Fragen zur Sicherheit und zum Umgang mit potenziellen Risiken auf.

Ehemalige Mitarbeiter äußern Besorgnis über die aktuelle Unternehmenskultur, die ihrer Ansicht nach zunehmend kommerzielle Interessen über Sicherheitsaspekte stellt. Jan Leike, ein ehemaliger OpenAI-Manager, und andere haben die Sicherheitspraktiken des Unternehmens kritisiert und mit der „Titanic“ verglichen. 

In Reaktion auf diese Bedenken hat die US-Regierung betont, dass neue Gesetze erforderlich sind, um die Öffentlichkeit vor den Risiken der KI zu schützen. OpenAI selbst hat erklärt, dass es keine Abstriche bei den Sicherheitsprozessen gemacht hat, erkennt jedoch an, dass der Zeitrahmen für die Tests nicht ideal war und in Zukunft mehr Zeit eingeplant werden soll. 

Quellen: Washington Post, Windows Central

… und arbeitet weiter fleißig an neuen Produkten

OpenAI hat den Prototypen seiner Suchmaschine SearchGPT angekündigt. SearchGPT soll Suchergebnisse vorab sortieren und sie in einer Zusammenfassung präsentieren. Nutzer können anschließend Nachfragen stellen oder relevante Links aufrufen. Das Angebot wird zunächst nur 10.000 Testnutzern zugänglich gemacht. Quelle: The Verge

OpenAI entwickelt zudem ein neues KI-Projekt mit dem Codenamen „Strawberry“, das darauf abzielt, die Fähigkeiten seiner Modelle deutlich zu verbessern. Es soll der KI etwa ermöglichen, nicht nur Antworten zu liefern, sondern auch eigenständig im Internet zu navigieren und umfassende Recherchen durchzuführen. Dadurch soll die KI komplexe Aufgaben planen und langfristige Ziele verfolgen können – ganz im Sinne eines „KI Agenten“. Das Unternehmen plant, seine Fortschritte in diesem Bereich „bald“ der Öffentlichkeit vorzustellen.

OpenAI geht zugleich davon aus, dass die Kosten für KI-Modelle, inklusive der eigenen GPT-Familie, aufgrund von Optimierungen und einer steigenden Nutzerzahl weiter sinken werden. Dies soll neue Anwendungsfälle ermöglichen und bestehende kostengünstiger machen, so Olivier Godement, Head of API Product bei OpenAI, gegenüber VentureBeat.

AI Act der EU tritt in Kraft

Der EU AI Act, das umfassende Regelwerk zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union, wurde im Amtsblatt veröffentlicht und tritt am 1. August 2024 in Kraft. Das Gesetz sieht unterschiedliche Verpflichtungen für KI-Entwickler vor, je nach Anwendungsfall und Risikoeinstufung, wobei bestimmte hochriskante Anwendungen strengen Auflagen unterliegen.

Die neue EU-Verordnung wird von vielen Startups als potenzielle Belastung angesehen, da die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften erheblich sein könnten. Kritiker warnen, dass die Regelungen die Innovationskraft in Europa einschränken und das Risiko erhöhen, hinter Wettbewerbern wie den USA und China zurückzufallen.

Meta wird derweil seine kommenden multimodalen KI-Modelle nicht in der Europäischen Union anbieten, da das Unternehmen Bedenken bezüglich der unklaren regulatorischen Rahmenbedingungen äußert. Diese Entscheidung könnte auch Auswirkungen auf europäische Unternehmen haben, die somit nicht auf die neuen Technologien zugreifen können, während Meta in anderen Regionen wie dem Vereinigten Königreich weiterhin aktiv bleibt.

Trainingsdaten und Urheberrecht: KI-Unternehmen im Visier

Das KI-Video-Tool Runway Gen-3 wurde offenbar mit Tausenden von Videos beliebter YouTube-Creato, Marken sowie mit urheberrechtlich geschützten Filmen trainiert. Die Daten umfassen demnach Inhalte von Kanälen großer Medienunternehmen wie Disney und Netflix sowie von bekannten Influencern. Ein ehemaliger Mitarbeiter berichtete, dass die Videos mithilfe von Open-Source-Software, insbesondere YouTube-DL, heruntergeladen wurden, um von YouTube nicht blockiert zu werden. In bereitgestellten Spreadsheets finden sich zudem Links zu Piraterie-Websites. Runway hat bislang nicht auf Anfragen reagiert.

Auch Unternehmen wie Apple und Nvidia haben anscheinend Tausende von YouTube-Videos ohne Zustimmung der Urheber genutzt, um ihre KI-Modelle zu trainieren, was gegen die Nutzungsbedingungen von YouTube verstößt. 

Apple hat unterdessen klargestellt, dass sein „OpenELM“-Modell nicht für die Entwicklung von Apple Intelligence oder anderen KI-Funktionen verwendet wird. Es diene ausschließlich Forschungszwecken. Die Trainingsdaten der KI-Modelle für Apple Intelligence stammen demnach aus lizenzierten und öffentlich zugänglichen Quellen.

Weitere News in aller Kürze

KI-Suchmaschine Perplexity startet nächsten Monat ein Umsatzbeteiligungsprogramm mit Web-Publishern. Laut Dmitry Shevelenko, dem Chief Business Officer, wird das Programm durch Werbung finanziert, die neben Suchanfragen auf der Perplexity-Plattform geschaltet wird. Publisher, die zur Beantwortung von Fragen beitragen, erhalten einen Anteil an den durch Werbung generierten Einnahmen. Perplexity plant, mit namhaften Partnern zu starten, darunter nicht nur Medienorganisationen, sondern auch Personen mit WordPress-Seiten oder Newslettern. Trotz Kritik wegen Urheberrechtsverletzungen und anderen Problemen (siehe Smart Content Report #13) betont Shevelenko, dass das Unternehmen von Anfang an auf die Quellennennung geachtet habe und sich mit dem Programm bereits vor den aktuellen Vorwürfen beschäftigt hat.

EU-Wettbewerbsbehörden prüfen, ob die mehrjährige KI-Vereinbarung zwischen Google und Samsung die Konkurrenz von Chatbots auf Samsung-Smartphones behindert. In einem Fragebogen wird ermittelt, ob die vorinstallierte Software Gemini Nano die Möglichkeit anderer generativer KI-Systeme einschränkt und ob dies zu Interoperabilitätsproblemen mit anderen Apps führt.

Ein neuer, parteiübergreifender Gesetzentwurf im US-Senat, der COPIED Act, zielt darauf ab, Künstler, Songwriter und Journalisten vor der unberechtigten Nutzung ihrer Inhalte zum Training von KI-Modellen zu schützen. Der Gesetzesvorschlag sieht vor, dass Unternehmen innerhalb von zwei Jahren Informationen zur Herkunft digitaler Inhalte bereitstellen müssen, um Transparenz zu schaffen und die Kontrolle der Urheber über ihre Werke zu stärken.

Die Zahl der Datenquellen für das Training von KI-Modellen nimmt rapide ab, da immer mehr Webseitenbetreiber ihre Inhalte durch Einschränkungen und Nutzungsbedingungen schützen. Das zeigt eine aktuelle Studie der Data Provenance Initiative.  Dies könnte nicht nur große KI-Unternehmen vor Herausforderungen stellen, sondern auch kleinere Entwickler und Forschungseinrichtungen, die auf öffentliche Datensätze angewiesen sind.

Universitäten geraten bei KI-Forschung zunehmend ins Hintertreffen, da sie im Wettbewerb um Rechenressourcen und Forschungsgelder hinter großen Technologieunternehmen zurückbleiben. Das zwingt sie dazu, ihren Fokus auf weniger rechenintensive Bereiche der Künstlichen Intelligenz zu verlagern. Während Bildungseinrichtungen versuchen, ihre Infrastruktur auszubauen und Partnerschaften mit der Industrie zu schließen, bleibt die Sorge, dass der Verlust an Talenten an die Privatwirtschaft ihre Rolle in der KI-Forschung weiter untergraben könnte.

LesetippS

Automatisierte, werbefinanzierte Blogs

Dieser Artikel entwirft eine technisch faszinierende aber inhaltlich deprimierende Zukunftsvision: ein Blog, das auf Knopfdruck Inhalte liefert.

Leser stellen bei diesem fiktiven Angebot eine Frage und erhalten kurze Zeit später einen vollständigen Blogpost als Antwort. Was absurd klingt, könnte dank OpenAIs neuem KI-Modell GPT-4o mini Realität werden: Es ist so kostengünstig, dass sich ein solches vollautomatisiertes Blog theoretisch allein durch Werbeeinnahmen über Google Ads refinanzieren ließe, wie der Autor vorrechnet.

Er wirft zugleich einen kritischen Blick auf die Zukunft des Online-Publishings: Wird das Internet bald von KI-Inhalten überschwemmt? Als Beispiel dafür wird „Websim“ vorgestellt – eine KI-generierte, alternative Internetumgebung. Sie ist als Spaßprojekt gedacht, könnte aber auch als dystopische Vorschau angesehen werden.

Siehe dazu auch: Dead Internet Theory

Weitere Lesetipps in aller Kürze

Plädoyer für Open Source AI: Metas CEO Mark Zuckerberg plädiert für Open-Source-KI als neuen Industriestandard und vergleicht die Entwicklung mit dem Aufstieg von Linux. Mit der Veröffentlichung des quelloffenen KI-Modells Llama 3.1 will Meta Entwicklern ermöglichen, eigene Modelle zu trainieren, zu optimieren und zu kontrollieren, ohne dabei von einzelnen Anbietern abhängig zu sein. Zuckerberg betont die Vorteile von Open Source für Entwickler, Meta und die Welt, darunter schnellere Innovation, bessere Sicherheitsüberprüfung und breitere Teilhabe an den Vorteilen der KI. Seine Nutzung des Begriffs „Open Source“ ist unter Fachleuten allerdings umstritten, da es etwa keinen Zugriff auf die Trainingsdaten gibt. Siehe ergänzend dazu „Open Weights“ in unseren KI-Glossar.

KI-Assistenten zwischen Hype und Wirklichkeit: Microsofts verspricht eine Revolutionierung der Büroarbeit durch Automatisierung und Inhaltsgenerierung mit KI-Assistenten wie Copilot,aber die Realität sieht noch anders aus. Während Copilot demnach Informationen gut zusammenfassen kann, kämpft er mit komplexen Aufgaben und der Kontextualisierung. Hinzu kommen Sicherheitsbedenken und hohe Implementierungskosten für Unternehmen, die zunächst ihre Datenstrukturen anpassen müssen. Trotz der Herausforderungen sehen Experten in solchen Assistenten großes Potenzial und prognostizieren Microsoft langfristig hohe Einnahmen.

Ratschläge für KI im Content Marketing: Im Content Marketing ist generative KI derzeit ein heiß diskutiertes Thema. Doch welche Ratschläge zur Nutzung der Technologie sind wirklich hilfreich, und welche schaden eher? Dieser Artikel fasst die Perspektiven von über 20 Experten zusammen und bietet konkrete Einblicke in die Dos and Don'ts beim Einsatz von generativer KI im Content Marketing.

Woran KI in Unternehmen scheitert: Capgemini hat untersucht, warum es Unternehmen so schwerfällt, KI-Prototypen in die Praxis zu überführen. Demnach sind die größten Hürden mangelnde Datenqualität, unklare digitale Grenzen für KI-Anwendungen und die fehlende Integration von KI in die Unternehmensstruktur. Unternehmen setzen laut Capgemini auf KI-Lösungen, ohne zu definieren, welche Entscheidungen die KI beeinflussen darf und welche Daten dafür relevant sind. Für den erfolgreichen Einsatz von KI müssen Unternehmen klare digitale Grenzen festlegen, die Datennutzung optimieren und KI als integralen Bestandteil ihrer Organisation verstehen. 

Von Kunst zu Content zu Slop: Nick Heer nimmt in seinem Beitrag Ryan Brodericks Essay über das Phänomen „Slop“ unter die Lupe. Broderick definiert „Slop“ als wertlosen, massenhaft produzierten Content, der dem Konsumenten aufgezwungen wird. Heer teilt Brodericks Analyse der Medienlandschaft, die von seelenlosen Blockbustern und Content-Füllmasse geprägt ist. Beide Autoren sehen in dieser Entwicklung eine Entwertung von Kunst zu einem austauschbaren Produkt und eine Reduktion des Konsumenten zu einem bloßen Datensatz.

Die Grenzen der KI erkennen und verstehen: In der neuesten Folge des Podcasts „The Joy of Why“ diskutiert der Informatiker Steven Strogatz mit der KI-Expertin Yejin Choi über die Grenzen künstlicher Intelligenz. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten mangelt es großen Sprachmodellen wie ChatGPT an gesundem Menschenverstand. Choi erklärt, wie diese Modelle trainiert werden und warum ihnen alltägliches Wissen schwerfällt. Sie plädiert für mehr Transparenz in der KI-Entwicklung und warnt vor den Gefahren von Desinformation und dem möglichen Verlust menschlicher Schreibfähigkeiten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.

KI schneidet als Kreativitätsbooster nicht gut ab: Eine neue Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz zwar die Kreativität einzelner Personen steigern kann, aber gleichzeitig die Kreativität von Gruppen insgesamt verringert. In der Studie wurden Teilnehmer gebeten, Kurzgeschichten zu schreiben, wobei einigen von ihnen KI-generierte Ideen zur Verfügung gestellt wurden. Menschen mit geringerer Grundkreativität profitierten von den KI-Vorschlägen und schrieben bessere Geschichten. Diejenigen mit hoher Grundkreativität hingegen schrieben ohne KI-Hilfe die besten Texte. Die Geschichten, die mithilfe von KI entstanden sind, waren sich zudem insgesamt ähnlicher und weniger vielfältig. Die Forscher warnen davor, dass der vermehrte Einsatz von KI in kreativen Bereichen zu einer Abnahme der Originalität und zu einer Vereinheitlichung von Kunst, Musik und Literatur führen könnte.

Fundstück

Poof

… ist der Titel eines kleinen witzigen Videos, das mit AI-Tools wie Midjourney, Luma Labs Dream Machine, Runway Gen-3 und Udio AI erstellt wurde. Zum Einsatz kamen zugleich typische Profi-Werkzeuge wie Adobe After Effects und Adobe Audition. Dieser einminütige Clip ist also nicht mal so eben nebenbei entstanden. Mehr über die Hintergründe gibt es in diesem „Making of“.

Was bedeutet …

Benchmark

Ein Benchmark ist ein standardisierter Test oder eine Reihe von Aufgaben, die verwendet werden, um die Leistungsfähigkeit verschiedener KI-Modelle möglichst objektiv miteinander zu vergleichen. Ähnlich wie ein einheitlicher Test in der Schule die Leistungen von Schüler:innen misst, ermöglicht ein Benchmark die Bewertung und den Vergleich der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen anhand gleicher Herausforderungen. Ein Benchmark umfasst sowohl die zu lösenden Aufgaben als auch ein festgelegtes Bewertungsverfahren, um die Ergebnisse transparent und nachvollziehbar zu machen.

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