Smart Content Report #16

Ein Anwendungsfall für KI, auf den ich nicht mehr verzichten möchte

Für so manche Person ist es noch mysteriös, wozu KI-Tools wie ChatGPT und Claude wirklich gut sein sollen. Oftmals sehe ich als Maßstab, dass solche Werkzeuge mindestens so gut wie ein Mensch sein müssen, eigentlich sogar besser, um überhaupt ernstgenommen zu werden.

Machen sie Fehler oder sind die Ergebnisse nicht 100% perfekt, winken diese Leute sofort ab.

Ein Anwendungsfall, der mich hingegen immer und immer wieder überzeugt: Ordnung in meine chaotischen Gedanken, Gefühle und Ideen zu bringen.

Denn das können ChatGPT & Co wirklich ausgezeichnet: große Mengen an Informationen in Windeseile durchsuchen und darin Muster und Schwerpunkte erkennen.

Ich habe das gerade diese Woche genau so genutzt. Ich habe Claude meine unsortierten Gedanken dazu gegeben, dass viele Leute aus meiner Sicht das wahre Potenzial der heutigen KI-Tools übersehen oder schlichtweg unterschätzen. Das waren am Ende fast 5.000 Zeichen!

Claude hat mir wenige Sekunden später in seiner Antwort eine strukturierte, logisch aufgebaute Version dieses chaotischen Gedankenhaufens zurückgegeben. Fünf Punkte hat es  dabei erkannt. Die ersten beiden gehörten für mich zusammen und wir haben gemeinsam daraus einen LinkedIn-Post erstellt.

Seinen ersten Entwurf für den Post habe ich gründlich überarbeitet. Aber es hat mir enorm Zeit und Mühe gespart, da ich eben bereits nach Minuten einen Ausgangspunkt dafür hatte.

Zugleich habe ich nun erste Ansätze für drei weitere Posts, die andere Aspekte desselben Themas behandeln.

Auf diese Weise habe ich Claude genutzt, um mir auf die Sprünge zu helfen. Es nimmt mir nicht die gesamte Arbeit ab, sondern unterstützt mich bei genau den Aufgaben, die eine KI schneller erledigen kann als ich.

Sobald meine Stärken als Mensch gefragt sind, übernehme ich das Zepter wieder.

Auf diese Weise habe ich zugleich die bekannten Schwächen dieser Tools elegant umschifft. Ich habe kein Problem mit „Halluzinationen“, da sich die Aufgabe allein auf meine Gedanken und Ideen bezieht. Ich habe kein Problem mit zu eintöniger oder unnatürlicher Sprache, weil ich am Ende das letzte Wort habe.

Wie bei jedem Werkzeug muss ich eben auch hier lernen, wie ich es richtig nutze, was es kann und was nicht kann.

- Jan Tißler, UPLOAD Magazin

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TOOLS

WordPress bekommt offiziellen KI-Schreibassistenten

Das WordPress-Unternehmen Automattic hat ein neues KI-Tool vorgestellt, das beim Schreiben helfen soll. „Write Brief with AI“ analysiert Texte und gibt Hinweise, wie diese verständlicher und prägnanter formuliert werden können. Das Tool erkennt demnach beispielsweise zu komplexe Wörter, zu lange Sätze oder schwammige Formulierungen. Anhand dieser Analyse vergibt es einen „Lesbarkeits-Score“, der Autoren dabei unterstützt, ihre Texte für ein breiteres Publikum zu optimieren.

„Write Brief with AI“ ist aktuell als Beta-Version innerhalb von Jetpack verfügbar, einem Plugin, das die Funktionalität von WordPress-Websites erweitert. Während der Beta-Phase ist das Tool kostenlos für Nutzende von WordPress.com. Später soll es ebenfalls für selbstgehostete WordPress-Seiten verfügbar sein. 

„Write Brief with AI“ ist derzeit nur auf Englisch verfügbar.

Quelle: TechCrunch

Google Updates: Gemini und Gemma setzen neue Maßstäbe

Google hat eine Reihe neuer KI-Modelle und -Funktionen vorgestellt, die das Unternehmen wieder an die Spitze des KI-Rennens katapultieren könnten.

Das Sprachmodell Gemini 1.5 Pro führt laut Berichten die LMSYS Chatbot Arena an und übertrifft damit Konkurrenten wie GPT-4o von OpenAI. Auch in anderen Benchmarks, wie dem Vision Leaderboard, zeigt das Modell Bestleistungen. Gemini 1.5 Pro besticht durch ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens, was die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.

Neben dem leistungsstarken Gemini 1.5 Pro präsentiert Google mit Gemma 2 2B außerdem ein besonders effizientes Sprachmodell. Obwohl es nur 2 Milliarden Parameter besitzt, erreicht es laut Google eine Leistung, die mit deutlich größeren Modellen vergleichbar ist. Gemma 2 2B ist Open Source und steht Entwicklern auf verschiedenen Plattformen zur Verfügung.

Das kostenlos nutzbare Gemini erhält derweil ein Upgrade auf die Version 1.5 Flash. Diese soll schnellere Antworten liefern und ein größeres Kontextfenster bieten.

Darüber hinaus integriert Google seine KI-Technologie in weitere Produkte und Dienste. So soll Gemini bald in Google Messages für Nutzer in der EU, Großbritannien und der Schweiz verfügbar sein. In Chrome Desktop werden Funktionen wie Google Lens und eine natürlichsprachige Suche im Suchverlauf eingeführt. Mit „Tab Compare“ will Google Nutzern das Vergleichen von Produkten beim Online-Shopping erleichtern. 

Quellen: VentureBeat, VentureBeat, Decoder, VentureBeat, The Verge, VentureBeat, TechCrunch

OpenAI Updates: Advanced Voice Mode und Long Output

OpenAI hat neue Funktionen für seinen Chatbot ChatGPT veröffentlicht, die die Interaktion mit der KI verbessern sollen. Zum einen wurde der bereits vor Längerem angekündigte „Advanced Voice Mode“ eingeführt, der mit natürlicher Sprachausgabe für Aufsehen gesorgt hat. Derzeit ist diese Funktion nur für eine begrenzte Anzahl von ChatGPT-Plus-Nutzern verfügbar und soll erst im Laufe des Herbstes für alle Abonnenten freigeschaltet werden. OpenAI betont, dass die Funktion intensiv auf Sicherheitsaspekte getestet wurde und nur vier vorgegebene Stimmen verwendet werden können, um Missbrauch vorzubeugen.

Neben der verbesserten Sprachfunktion hat OpenAI außerdem das „GPT-4o Long Output“-Modell vorgestellt. Dieses kann deutlich längere Antworte generieren – bis zu 64.000 Tokens, was in etwa der Länge eines 200-seitigen Romans entspricht. Die längere Ausgabe soll vor allem für Anwendungen nützlich sein, die detaillierte und umfangreiche Informationen benötigen, wie beispielsweise beim Schreiben und Bearbeiten von Code. Das Modell befindet sich derzeit in einer Alpha-Testphase und ist nur für ausgewählte Partner verfügbar.

Quellen: VentureBeat, TechCrunch, VentureBeat, VentureBeat

Weitere Tools in aller Kürze

VIDEO:

Meta hat eine neue KI namens Segment Anything 2 vorgestellt, die Videos automatisch segmentieren kann. Das bedeutet, dass die KI in Videos Objekte wie Personen, Tiere oder Gegenstände erkennen und automatisch umranden kann. Die KI ist laut Meta besonders effizient und benötigt keine spezielle Hardware.

Runway hat seine Video-KI Gen-3 Alpha um eine neue Funktion erweitert: Jetzt können Nutzer auch Standbilder in Videos verwandeln. Mit dieser Erweiterung verspricht das Unternehmen, dass Benutzer mit dem Tool Videos in „Hollywood-Qualität“ erstellen können, indem sie einfach ein Bild hochladen und einen Textprompt hinzufügen.

Runway hat außerdem ein schnelleres und günstigeres KI-Videomodell namens Gen-3 Alpha Turbo vorgestellt. Es generiert Videos demnach siebenmal schneller als die Standardversion.

Character-1 ist das neueste Produkt im Markt der Video-KI-Tools. Laut den Machern ist es das schnellste Modell seiner Klasse und soll sich besonders einfach nutzen lassen.

BILDER:

Getty Images hat seinen Dienst zur KI-gestützten Bildgenerierung verbessert. Die neue Version, die auf Nvidias Edify-Technologie basiert, ermöglicht eine schnellere und qualitativ hochwertigere Bilderstellung. Nutzer können nun die Bildkomposition und den Stil präziser steuern und sogar eigene Datensätze einbinden, um die KI an ihren individuellen Stil anzupassen.

Black Forest Labs stellt mit FLUX.1 eine neue Modellfamilie für die KI-Bildgenerierung vor, die in drei Varianten verfügbar ist – darunter eine frei verfügbare Version für die nicht-kommerzielle Nutzung. FLUX.1 soll sowohl mit einer hohen Bildqualität überzeugen als auch besonders genau den Vorgaben des Nutzers (dem Prompt) folgen. Quelle: VentureBeat

Napkin AI verwandelt Textinhalte in visuelle Präsentationen wie Diagramme, Grafiken und andere visuelle Elemente. Das Tool befindet sich derzeit in der Beta-Phase und ist kompatibel mit Programmen wie Google Docs, PowerPoint und Canva. 

TEXT:

Writer hat zwei neue, spezialisierte KI-Modelle für den Gesundheits- und Finanzbereich vorgestellt. Palmyra-Med-70b und Palmyra-Fin-70b sollen in ihren jeweiligen Bereichen besser abschneiden als allgemeine KI-Modelle wie GPT-4 und sind frei verfügbar. Die Modelle wurden mit Hilfe von Fachleuten aus den jeweiligen Bereichen trainiert und sollen Unternehmen dabei helfen, die Vorteile von KI in streng regulierten Branchen zu nutzen.

3D:

Shutterstock hat einen neuen Dienst für die Generierung von 3D-Modellen in einer Beta-Phase veröffentlicht. Mit Hilfe der KI-Technologie von Nvidia können Nutzer 3D-Objekte und virtuelle Umgebungen erstellen. So können Designer etwa schnell Prototypen für Möbel oder Accessoires erstellen und sich so auf die Gestaltung der Umgebung konzentrieren.

Stability AIs neues Angebot Stable Fast 3D kann in nur einer halben Sekunde 3D-Bilder aus einem einzigen Foto erstellen. Das ist eine enorme Beschleunigung gegenüber früheren Modellen, die mehrere Minuten für vergleichbare Ergebnisse benötigten. 

ENTERPRISE:

Lasso Security hat eine neue Sicherheitslösung für große Sprachmodelle (LLMs) entwickelt, die auf kontextbasierter Zugriffskontrolle (CBAC) basiert. Die Lösung analysiert den Kontext von Anfragen an LLMs und stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Informationen zugreifen können. Laut Lasso Security ist CBAC besonders wichtig für Retrieval Augmented Generation (RAG) Frameworks, die LLMs mit externen Datenquellen verbinden und dadurch neue Sicherheitsrisiken schaffen. 

Microsoft ermöglicht ab sofort das serverseitige Feinabstimmen seines Sprachmodells Phi-3. Entwickler können damit das Modell an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen, ohne eigene Server verwalten zu müssen. Das Unternehmen bietet den Service zunächst kostenlos an.

Das Startup Not Diamond hat einen intelligenten Router für große Sprachmodelle (LLMs) entwickelt, der Anfragen automatisch an das jeweils beste Modell weiterleitet. Dadurch sollen sowohl die Qualität der Ergebnisse als auch die Kosten und die Latenz optimiert werden. Not Diamond setzt damit auf eine Zukunft mit vielen spezialisierten Modellen statt einem einzigen, allumfassenden LLM. 

News

Websites wehren sich gegen Scraping-Welle durch KI-Unternehmen

KI-Unternehmen geraten zunehmend unter Beschuss, da sie nicht selten massenhaft Daten von Websites abgreifen, um ihre Systeme zu trainieren. Betroffene Website-Betreiber kritisieren die aggressive Vorgehensweise beim „Data Scraping“, die oft gegen ihre Nutzungsbedingungen verstößt und hohe Serverkosten verursacht.

Websites wie Freelancer.com und iFixit.com berichten von Millionen Zugriffen durch KI-Crawler innerhalb kürzester Zeit. Dies führt zu Serverüberlastungen und hohen Bandbreitenkosten. Die Betreiber versuchen, die Bots mit verschiedenen Methoden zu blockieren, haben aber Schwierigkeiten, mit der Geschwindigkeit mitzuhalten, mit der neue Crawler entwickelt werden.

Die Debatte wirft ethische Fragen zur Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte und zur Transparenz von KI-Trainingsprozessen auf. Website-Betreiber fordern die KI-Unternehmen zu mehr Respekt und Transparenz auf. Sie schlagen Kooperationen und eine geregelte Datenweitergabe vor.

Quellen: ReadTheDocs, Financial Times, 404 Media, Simon Willison's Weblog

US-Regierung will offene KI-Modelle fördern

Sowohl die US-Wettbewerbsbehörde FTC als auch das Handelsministerium der Vereinigten Staaten befürworten die Entwicklung und Verbreitung von frei zugänglichen KI-Modellen. Diese sogenannten „Open-Weight“-Modelle ermöglichen es, KI-Systeme an eigene Bedürfnisse anzupassen und so Innovationen voranzutreiben. Insbesondere kleinere Unternehmen und Forschungseinrichtungen profitieren davon, da sie so nicht von den großen Tech-Giganten abhängig sind.

Doch die offene Architektur der KI-Modelle birgt auch Risiken. Kritiker warnen vor Missbrauch und befürchten, dass Konkurrenten wie China die Technologie für ihre Zwecke ausnutzen könnten. Die US-Regierung plant daher, die Entwicklung offener KI-Modelle genau zu überwachen und gegebenenfalls neue Regulierungen einzuführen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Erforschung von Sicherheitsmaßnahmen und der Entwicklung von Methoden zur Risikobewertung.

Die Debatte um offene versus geschlossene KI-Modelle findet sich auch unter den Tech-Giganten. Während Meta und das französische Unternehmen Mistral AI offene Modelle anbieten, bevorzugen Google und OpenAI geschlossene Systeme, bei denen der zugrunde liegende Code und die Trainingsdaten nicht öffentlich zugänglich sind. Die FTC untersucht derweil den Einfluss großer Tech-Unternehmen auf den KI-Markt und geht Hinweisen auf Monopolbildung und unfairen Wettbewerb nach.

Quellen: Bloomberg, TechCrunch

OpenAI und Apple bekennen sich zu KI-Sicherheit

Das ChatGPT-Unternehmen OpenAI arbeitet eng mit der US-Regierung und dem UK AI Safety Institute zusammen, um die Sicherheit seines nächsten großen KI-Modells zu gewährleisten. Vor der Veröffentlichung werde das Modell demnach umfassenden Tests unterzogen, um potenzielle Risiken für die nationale Sicherheit, die öffentliche Sicherheit und die individuellen Rechte zu minimieren. Dieser Schritt erfolgt augenscheinlich als Reaktion auf Kritik an OpenAIs bisherigem Fokus auf schnelle Produktentwicklung und die damit verbundenen Sicherheitsbedenken.

Um Transparenz und interne Diskussion zu fördern, hat OpenAI außerdem seine Geheimhaltungsvereinbarungen geändert. Derzeitige und ehemalige Mitarbeitende können nun Bedenken hinsichtlich der Arbeit des Unternehmens frei äußern, ohne rechtliche Konsequenzen befürchten zu müssen. Dies folgt auf den Rücktritt mehrerer führender Sicherheitsforscher, die die Sicherheitskultur bei OpenAI kritisiert hatten. Die US-Regierung und Senatoren hatten ebenfalls Bedenken hinsichtlich der Sicherheitsvorkehrungen des Unternehmens geäußert.

Auch Apple setzt sich für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI ein und hat sich den freiwilligen Sicherheitsrichtlinien der Biden-Administration angeschlossen. Das Unternehmen verpflichtet sich, seine KI-Systeme, einschließlich der Integration von ChatGPT, auf Diskriminierung, Sicherheitslücken und nationale Sicherheitsrisiken zu testen. 

Quellen: VentureBeat, Bloomberg, Bloomberg

Weitere News in aller Kürze

OpenAI hat ein Tool entwickelt, das durch ChatGPT geschriebene Texte mit 99,9% Sicherheit erkennen kann. Das Unternehmen zögert allerdings es zu veröffentlichen. Laut Wall Street Journal befürchtet OpenAI, dass die Technologie bestimmte Gruppen, wie Nicht-Muttersprachler, benachteiligen könnte und Nutzer vergraulen würde. Das Tool basiert auf einer Art Wasserzeichen, das für Menschen unsichtbar ist, aber von OpenAIs Software erkannt werden kann. Dieses Wasserzeichen ließe sich allerdings wohl leicht umgehen. Experten und Lehrer drängen dennoch auf die Veröffentlichung, da der Missbrauch von KI zum Schreiben von Hausarbeiten und Essays ein immer größeres Problem darstellt. Andere Werkzeuge, die angeblich KI-Texte erkennen können, haben sich schließlich als weitgehend nutzlos erwiesen.

Die KI-gestützte Suchmaschine Perplexity führt ein Programm zur Umsatzbeteiligung mit Verlagen ein. Namhafte Partner wie Time, Der Spiegel und Fortune sollen an den Werbeeinnahmen beteiligt werden, wenn Perplexity ihre Inhalte in Suchergebnissen verwendet. Das Programm folgt auf Kritik, dass das Unternehmen Inhalte ohne Zustimmung und ausreichende Quellenangabe verwendet hat. Ob die Einnahmen für die Verlage jedoch signifikant sein werden, bleibt abzuwarten. Perplexity steht zudem im Wettbewerb mit OpenAI's Suchmaschine SearchGPT, die ebenfalls Partnerschaften mit Verlagen eingeht. Quellen: VentureBeat, The Verge

Der australische Design-Gigant Canva übernimmt das KI-Startup Leonardo.Ai, um seine eigenen KI-gestützten Design-Tools zu stärken. Leonardo.Ai, erst im Dezember 2022 gegründet, hat bereits 19 Millionen Nutzer und zudem ein eigenes KI-Modell namens „Phoenix“ entwickelt. Die Übernahme soll Canvas Position im Wettbewerb festigen und die Entwicklung neuer Funktionen beschleunigen. Finanzielle Details wurden nicht bekannt gegeben. Quellen: VentureBeat, Capital Brief

Das Startup für KI-Chatbots Character.AI geht eine enge Partnerschaft mit Google ein. Gründer Noam Shazeer und Daniel De Freitas kehren gar zu Google zurück und nehmen zugleich einige Mitarbeitende mit. Google erhält zudem eine Lizenz für die Technologie von Character.AI. Character.AI wiederum betont, dass der Großteil des Teams bleibe und weiterhin an personalisierten KI-Produkten arbeite. Die Kooperation ermögliche es Character.AI, sich verstärkt auf die Weiterentwicklung seiner Produkte zu konzentrieren und Googles Ressourcen zu nutzen. Experten vermuten, dass die Vereinbarung auch dazu dient, regulatorische Hürden einer vollständigen Übernahme zu umgehen. Quellen: TechCrunch, VentureBeat

John Schulman, Mitgründer von OpenAI, wechselt zum KI-Startup Anthropic. Schulman möchte sich dort stärker auf die Kontrolle von KI konzentrieren. Er betont, dass sein Weggang nicht auf mangelnde Unterstützung seitens OpenAI zurückzuführen sei. Schulmans Wechsel folgt auf den des ehemaligen Leiters des Superalignment-Teams von OpenAI, Jan Leike, der ebenfalls zu Anthropic ging.

Apples neue KI-Funktionen, die bald auf iPhones, iPads und Macs verfügbar sein werden, lassen sich in der aktuellen Entwickler-Beta bereits ausprobieren. Ein Nutzer hat dabei die versteckten Anweisungen für Apples Sprachmodell entdeckt. Sie zeigen, wie die KI beispielsweise E-Mails zusammenfasst oder Texte umschreibt. Die Anweisungen enthalten detaillierte Vorgaben, etwa zur maximalen Wortzahl oder zur Vermeidung problematischer Inhalte. 

Salesforce hat mit MINT-1T einen riesigen Datensatz veröffentlicht, der Text und Bilder kombiniert und der Forschung frei zugänglich ist. Er ist zehnmal größer als vergleichbare Datensammlungen und ermöglicht es so auch kleineren Forschungseinrichtungen, fortschrittliche KI-Modelle zu entwickeln.  

Der chinesische Tech-Riese Baidu hat ein neues KI-System entwickelt, das die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen verbessern soll. Das System kann seine eigenen Denkprozesse kritisch hinterfragen und so „Halluzinationen" vermeiden, also falsche Informationen, die von KI-Systemen ausgegeben werden.

Offene KI-Modelle holen im Vergleich zu proprietären Modellen rasant auf, wie ein neuer Benchmark zeigt. Anthropics Claude 3.5 Sonnet führt die Rangliste der leistungsstärksten Modelle an, während Googles Gemini 1.5 Flash als kostengünstigste Option überzeugt. Der Erfolg von Alibabas offenem Modell Qwen2-72B-Instruct zeigt unterdessen den globalen Wettbewerb im KI-Bereich. 

Apropos Benchmarks: Das Kagi LLM Benchmarking Project bewertet die Leistungsfähigkeit verschiedener großer Sprachmodelle (LLMs) in den Bereichen Logik, Programmierung und Befolgung von Anweisungen. Mittels ständig wechselnder und neuartiger Tests wird die Anpassungsfähigkeit der Modelle geprüft. Die Ergebnisse zeigen hier, dass GPT-4o von OpenAI aktuell die beste Leistung erzielt, gefolgt von Meta Llama 3.1 und Claude 3.5 Sonnet von Anthropic. Neben der Qualität vergleicht dieser Benchmark auch die Kosten und die Geschwindigkeit der LLMs. 

Ein neues Gesetz, der NO FAKES Act, soll Menschen in den USA vor Deepfakes schützen. Der Entwurf, unterstützt von Senatoren beider Parteien und Unternehmen wie OpenAI, würde die unerlaubte digitale Nachbildung von Stimme und Aussehen unter Strafe stellen. Betroffene könnten Schadensersatz fordern, sowohl von Einzelpersonen als auch von Firmen. 

Eine neue Studie zeigt, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ in der Produktwerbung zumindest in den USA Kunden abschreckt. Verbraucher scheinen weniger Vertrauen in Angebote zu haben, die mit KI beworben werden, besonders bei teuren oder sicherheitsrelevanten Produkten. Die Forscher führen dies auf ein sinkendes Vertrauen in die Technologie und eine Übersättigung des Marktes mit KI-basierten Produkten zurück. Sie raten Unternehmen, sich auf die Vorteile ihrer Produkte zu konzentrieren, anstatt den Begriff KI zu verwenden.

Lesetipps

Den Wert heutiger KI-Modelle nicht unterschätzen

Der KI-Forscher und Programmierer Nicholas Carlini räumt in einem ausführlichen Blogbeitrag mit dem Mythos auf, dass Large Language Models (LLMs) nur ein Hype seien. Er beschreibt darin detailliert, wie er LLMs in seiner täglichen Arbeit einsetzt und welche Vorteile sie ihm bieten. Carlini nutzt die KI-Modelle unter anderem, um neue Programmiersprachen und Frameworks zu erlernen, Code zu optimieren und repetitive Aufgaben zu automatisieren.

Seiner Erfahrung nach steigern LLMs seine Produktivität deutlich und ermöglichen es ihm, sich auf die komplexeren Aspekte seiner Arbeit zu konzentrieren. Carlini entkräftet zugleich die Kritik, dass LLMs nur einfache Aufgaben bewältigen könnten.

Er argumentiert, dass der Fokus auf den praktischen Nutzen liegen sollte und vergleicht die Entwicklung der LLMs mit dem Aufstieg des Internets. Auch hier habe es anfänglich viel Skepsis gegeben, doch letztendlich habe das Internet die Welt grundlegend verändert. Ähnlich sieht er das Potenzial von LLMs, die seiner Meinung nach bereits jetzt einen erheblichen Mehrwert bieten.

Obwohl Carlini die möglichen negativen Auswirkungen von LLMs, wie z.B. Desinformation und Arbeitsplatzverlust, nicht ignoriert, betont er den aktuellen Nutzen der Technologie. Er ist überzeugt, dass LLMs die Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen, nachhaltig verändern werden. Der Beitrag schließt mit einem optimistischen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von LLMs und deren Potenzial, die Produktivität in vielen Bereichen weiter zu steigern.

Weitere Lesetipps in aller Kürze

KI-Expertin Fei-Fei Li kritisiert Kaliforniens Entwurf zur KI-Regulierung scharf. Sie argumentiert, dass das Gesetz zwar gut gemeint sei, aber Innovation hemmen und der US-amerikanischen KI-Entwicklung schaden würde. Insbesondere sieht sie Nachteile für kleine Unternehmen, Universitäten und die Open-Source-Community. Li befürchtet, dass Entwickler durch drohende Strafen abgeschreckt und der wichtige Wissensaustausch im KI-Bereich behindert wird. Sie plädiert stattdessen für eine Förderung von Forschung und Entwicklung und eine Zusammenarbeit mit der Politik, um sinnvolle und effektive Regulierungen zu schaffen.

Dieser Artikel von Gary Grossman beleuchtet die Erwartungen und Herausforderungen bei generativer KI. Ähnlich wie bei der anfänglichen Skepsis gegenüber dem Internet würden die langfristigen Potenziale der KI unterschätzt, schreibt er. Die Technologie befinde sich laut Gartner im „Tal der Enttäuschungen“, nachdem der anfängliche Hype verflogen sei. Trotzdem werde erwartet, dass sich KI ähnlich wie der PC langfristig durchsetzen und einen tiefgreifenden Einfluss haben wird. Er beschreibt drei Phasen der KI-Entwicklung: Algorithmus, Augmentation und Autonomie. Aktuell befindet sich die KI in der Augmentationsphase, in der sie menschliche Fähigkeiten unterstützt, aber noch nicht vollständig ersetzt. Eine Revolution der KI stehe uns bevor, wenn die Autonomie erreicht ist – wahrscheinlich aber erst in etwa zehn Jahren.

Um im Zeitalter der generativen KI mithalten zu können, müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter fortbilden, schreibt Steve Smith bei VentureBeat. Führungskräfte spielen dabei eine Schlüsselrolle, indem sie Ressourcen für Weiterbildungen bereitstellen, selbst mit gutem Beispiel vorangehen und die nötige technologische Infrastruktur schaffen. Kontinuierliches Lernen, offener Austausch und die Integration von KI in den Arbeitsalltag seien entscheidend, um die Vorteile der neuen Technologie voll auszuschöpfen und die Herausforderungen zu meistern. 

Dieser Beitrag beleuchtet die Herausforderungen und Chancen von großen Sprachmodellen wie ChatGPT. Sie bieten demnach zwar schnellen Zugriff auf Informationen und unterstützen kreative Prozesse, bergen aber auch die Gefahr der übermäßigen Abhängigkeit und des Verlusts eigener Fähigkeiten. Der Artikel betont, KI als Werkzeug zur Ergänzung und nicht als Ersatz für kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten zu nutzen. Praktische Strategien wie das Hinterfragen von Informationen, die bewusste Übung eigener Fähigkeiten und das Setzen von Grenzen für den KI-Einsatz werden vorgestellt, um ein gesundes Gleichgewicht zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz zu gewährleisten.

OpenAIs kommendes Angebot SearchGPT zwinge Google, Innovationen voranzutreiben, schreibt Emilia David. Experten seien sich einig, dass Google seine Dominanz zwar nicht verlieren werde, aber der Wettbewerb durch SearchGPT und Perplexity den Suchmaschinenmarkt belebe. Google müsse neue Features entwickeln, um mit den KI-gestützten Konkurrenten mithalten zu können. 

Fundstück

Friend

„Friend“ ist ein kleines KI-unterstütztes Gadget, das man stets um den Hals tragen soll. Dann belauscht es alles um einen herum und gibt mehr oder weniger hilfreiche Kommentare ab, die als Benachrichtigung auf dem eigenen Smartphone erscheinen.

Ja, richtig gelesen: Du musst dafür dein Handy hervorholen.

Und falls das noch nicht seltsam genug klingt, schau dir auf jeden Fall das Ankündigungsvideo zu Friend an. Es ist kaum zu glauben, dass dies nicht ein Teaser für die nächste Staffel von „Black Mirror“ ist.

Hinzu kommt, dass es ein Kickstarter-Projekt gibt, das nicht nur eine sehr ähnliche Idee hat, sondern zudem denselben Namen. Zufall?

Nicht notwendigerweise: Friend-Macher Avi Schiffmann wurde während der Pandemie durch eine Coronavirus-Karte bekannt, die er angeblich von einem Freiwilligen-Projekt abgekupfert haben soll. Er selbst bestreitet das.

So oder so ist Friend eines der bisher seltsamsten KI-basierten Produkte. Und das sagt schon einiges, denn da gab es ja in den letzten Monaten noch den Rabbit R1 und den Humane AI Pin.

Falls das aber alles noch nicht irre genug klingt: Friend hat 2,5 Millionen US-Dollar Investorengelder eingesammelt und allein 1,8 Millionen US-Dollar davon nur für die Domain friend.com ausgegeben …

Was bedeutet …

Token

Der Begriff „Token“ spielt in der Welt der KI eine wichtige Rolle, insbesondere im Kontext von Sprachmodellen wie ChatGPT. Im Wesentlichen handelt es sich bei einem Token um die kleinste Einheit, in die ein Text digital zerlegt wird. 

Diese „Tokenisierung“ ermöglicht es der KI, Texte zu analysieren, zu verarbeiten und zu verstehen. Sie dient als Grundlage für viele KI-Anwendungen, beispielsweise für die Übersetzung von Sprachen, die Erstellung von Zusammenfassungen oder die Generierung neuer Texte.

Die Größe und Art der Token variieren je nach verwendetem KI-Modell und der Sprache, die verarbeitet wird. Ein Token kann ein einzelnes Wort sein, aber auch ein Zeichen, ein Satzteil oder sogar eine ganze Phrase. Die Bedeutung eines Tokens wird im Kontext des gesamten Textes erschlossen.

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