Editorial

Die Frage, die ich mir bei neuen Tools und Services immer stelle

Ich sehe häufig, dass sich die Diskussion um den Sinn und Nutzen von KI-Tools allein darum dreht, ob sie die eigene Arbeit vollständig erledigen können oder nicht.

Die Antwort ist oft klar: Nein, können sie nicht. Wenn du willst, findest du einen Weg, die KI dämlich aussehen zu lassen.

Bis zu einem gewissen Grad ist das sogar hilfreich: Du solltest immer wissen, welche Grenzen eine KI hat, damit du sie entsprechend einsetzt.

Aber das ist zugleich der Punkt, an dem sich mein Weg von dem vielerer anderer scheidet: Wenn die KI etwas nicht kann, gebe ich deshalb nicht auf.

Vielmehr stelle ich mir eine Frage, die ich mir immer wieder gestellt habe, wenn mir ein neues Werkzeug, ein neuer Service oder ein ganz neues Medium wie das Internet begegnet ist:

Was kann ich damit tun, was ich so bislang nicht konnte?

Als ich Ende der 90er das erste Mal online war, verstand ich beispielsweise: Ich kann dort meine eigenen Inhalte veröffentlichen! Das allein war eine so radikale Neuerung, dass es mir egal war, was andere Menschen zu dem Zeitpunkt über das Internet dachten. 

Ebenso halte ich es mit generativer KI. Anstatt nur darauf herumzureiten, was sie alles nicht kann, konzentriere ich mich darauf, was sie bereits kann. Und dann wiederum schaue ich darauf, was davon besonders nützlich ist.

Kleines Beispiel aus meiner eigenen Arbeit: Dieser Artikel fasst eine Reddit-Diskussion mit hunderten Kommentaren zusammen – auf Deutsch und English. Claude hat mir den ersten Wurf des Beitrags geliefert. Den habe ich natürlich bearbeitet und kontrolliert. Die Übersetzung stammt von DeepL – ebenfalls gegengelesen von mir.

Die KI hat mir also nicht die komplette Arbeit abgenommen. Ohne ihre Hilfe hätte ich aber nie die Zeit gefunden. Es ist ein Inhalt, der in dieser Form nur durch diese neuen Werkzeuge möglich ist.

Ein anderes Beispiel ist HN Update: ein automatisch erstellter, stündlicher Podcast über die Top-Themen und -Kommentare auf der Seite Hacker News.

Oder Ellipsis News: Eine App, die News zu beliebigen Themen zusammenstellt – natürlich mit KI-Hilfe und erstellt von einem Coding-Laien mit Claude 3.5 Sonnet.

Und das finde ich spannend.

– Jan Tißler

In eigener Sache

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TOOLS

ChatGPT erhält Echtzeit-Suchfunktionen

OpenAI hat eine Web-Suchfunktion in sein Conversational AI-System ChatGPT integriert. Die neue Funktion, die zunächst für zahlende Abonnenten verfügbar ist, ermöglicht es ChatGPT, das Web zu durchsuchen und Echtzeit-Informationen zu Themen wie Nachrichten, Sport, Aktien und Wetter bereitzustellen. Durch kuratierte Antworten mit klarer Quellenangabe zielt ChatGPT darauf ab, Nutzern eine natürlichere und effizientere Möglichkeit zu bieten, Informationen online zu finden.

Stable Diffusion 3.5 ist die neueste Version der Open-Source-Bild-KI

Stability AI hat seine neueste Familie von Bildgenerierungsmodellen vorgestellt: Stable Diffusion 3.5. Laut Unternehmensangaben umfasst sie drei Varianten – Large, Large Turbo und Medium – die sich durch verbesserte Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit auszeichnen sollen. 

Das Unternehmen gibt an, dass die neuen Modelle vielfältigere Outputs erzeugen können, einschließlich Darstellungen von Menschen mit unterschiedlichen Hautfarben und Merkmalen. Stability AI betont zudem die Fähigkeit der Modelle, verschiedene Kunststile wie 3D-Kunst, Fotografie und Malerei zu generieren. Die Large Turbo-Variante soll dabei besonders schnell arbeiten.

ComfyUI V1: KI-Bilder direkt auf dem eigenen Rechner generieren

Die KI-Bildgenerierungssoftware ComfyUI ist in der Version 1.0 erschienen und bietet nun eine Desktop-Version für Windows, macOS und Linux. Zum Hintergrund: ComfyUI ermöglicht es dir, komplexe Bildgenerierungspipelines direkt auf dem eigenen Rechner umzusetzen. Im Gegensatz zu Cloud-basierten Lösungen bietet die Software volle Kontrolle über den Prozess und die eigenen Daten.

Die brandneue Desktop-Version befindet sich aktuell in einer geschlossenen Betaphase und bietet unter anderem automatische Updates, eine verbesserte Oberfläche mit Tabs und benutzerdefinierten Tastenkombinationen sowie eine integrierte Protokollanzeige. Neu ist auch die automatische Modell-Download-Funktion, mit der Modelle direkt im Workflow eingebettet und bei Bedarf heruntergeladen werden können. Ein neuer Model-Browser erleichtert die Verwaltung der Modelle. Die neue Oberfläche ist bereits in der aktuellen ComfyUI-Version enthalten und kann in den Einstellungen aktiviert werden.

Canva stellt Bildgenerator „Dream Lab“ vor

Die Design-Plattform Canva hat einen neuen KI-Bildgenerator namens „Dream Lab“ eingeführt. Das auf der Leonardo.ai-Technologie basierende Tool kann Bilder aus Textbeschreibungen in verschiedenen Stilen wie „3D-Render“ oder „Illustration“ erzeugen, berichtet Jess Weatherbed. Im Vergleich zum bisherigen Stable Diffusion-Generator von Canva soll Dream Lab besonders bei fotografischen Stilen und Bildern mit mehreren Motiven bessere Ergebnisse liefern. Zudem erweitert Canva seine „Magic“-KI-Werkzeuge um verbesserte Textgenerierung, automatische Untertitel bei Videos und interaktive Diagramme für Präsentationen. Die Plattform hat außerdem durch eine Lizenzvereinbarung mit Artlist ihre Bibliothek um lizenzfreie Musik und Videos erweitert. Für die neuen KI-Funktionen plant Canva Preiserhöhungen bei einigen Geschäftskunden.

Bildgenerator Ideogram jetzt mit interaktivem „Canvas“

Das kanadische KI-Startup Ideogram erweitert seine Bildgenerierung um einen neuen interaktiven „Canvas“. Wie Carl Franzen berichtet, können Nutzer damit KI-generierte Bilder auf einer unbegrenzten Arbeitsfläche anordnen, vergleichen und zu neuen Kompositionen verbinden. Das neue Tool beinhaltet auch die Funktionen „Magic Fill“ zum gezielten Bearbeiten von Bildbereichen und „Extend“ zum Erweitern von Bildgrenzen. Ideogram bietet den Canvas in verschiedenen Abo-Modellen an – vom kostenlosen Plan mit bis zu 40 Bildern täglich bis zum Pro-Plan für 48 Dollar monatlich mit 3.000 Priority-Credits. Das 2023 von ehemaligen Google-Brain-Forschern gegründete Unternehmen ist besonders für seine präzise Texterzeugung in Bildern bekannt und sucht aktuell neue Mitarbeiter in Toronto und New York.

Tools in aller Kürze

1. Apple Intelligence: Erste Features jetzt verfügbar, Testergebnisse gemischt
2. Midjourney jetzt mit Bildeditor
   
3. Runway Act-One will Motion Capture unnötig machen
4. Drei Dienste für KI-generierte Porträtfotos
   
5. KI-Assistent von LinkedIn übernimmt Aufgaben von Personalvermittlern
   
6. Playground v3 ist spezialisiert auf Grafikdesign
7. Google SynthID ist ein Wasserzeichen für KI-Texte
   
8. Microsoft zeigt KI-Agenten für Unternehmen
9. Perplexity sucht jetzt auch in internen Dokumenten
10. NotebookLM verbessert Audiofunktion und ergänzt Business-Angebot

Dies ist nur ein Ausschnitt. Auf der Website findest du weitere aktuelle Tools.

NEWS

Meta meldet KI-Fortschritte und starke Finanzergebnisse inmitten steigender Kosten

Meta, das Mutterunternehmen von Facebook und Instagram, hat bedeutende Fortschritte in seinen Projekten zur künstlichen Intelligenz und starke Finanzergebnisse für das dritte Quartal 2024 bekannt gegeben. CEO Mark Zuckerberg enthüllte, dass Meta AI, das generative KI-Tool des Unternehmens, die Marke von 500 Millionen monatlichen Nutzern überschritten hat und auf dem besten Weg ist, weltweit der meistgenutzte KI-Assistent zu werden. Zusätzlich trainiert Meta seine Llama 4 KI-Modelle der nächsten Generation auf einem Cluster von über 100.000 Nvidia H100 GPUs, was laut Zuckerberg größer ist als jede andere offiziell vermeldete KI-Trainingsinfrastruktur.

Open Source Initiative veröffentlicht erste Open Source AI Definition

Die Open Source Initiative (OSI) hat Version 1.0 ihrer Open Source AI Definition (OSAID) veröffentlicht und damit den ersten Industriestandard zu der Frage festgelegt, ob ein KI-System als wirklich quelloffen gelten kann. Die OSAID wurde über Jahre in Zusammenarbeit mit Wissenschaft und Industrie entwickelt und erfordert von Open-Source-KI ausreichende Informationen, um das Modell im Wesentlichen nachzubilden, einschließlich Details über Herkunft, Verarbeitung und Lizenzierung der Trainingsdaten. Sie gewährt auch Nutzungsrechte wie die Freiheit, das Modell zu verwenden, zu modifizieren und darauf aufzubauen.

Urheberrechtsklage gegen Perplexity

Dow Jones & Co. und die New York Post verklagen das KI-Startup Perplexity wegen Urheberrechtsverletzung. Die Klage wurde am 21. Oktober beim US-Bezirksgericht für den südlichen Bezirk von New York eingereicht, berichtet „Variety“. Die Kläger werfen Perplexity vor, „massenhaft“ urheberrechtlich geschützte Werke zu kopieren, um Leser und Einnahmen von den eigentlichen Urhebern abzuzweigen. Perplexity biete Nutzern Nachrichten und Informationen an und ermögliche es ihnen, die Links zu den Original-Websites der Verlage zu überspringen. Bereits im Juli 2024 hätten Dow Jones und die Post Perplexity auf die Rechtsverstöße hingewiesen und Lizenzverhandlungen angeboten. Perplexity habe jedoch nicht reagiert. News-Corp-CEO Robert Thomson kritisierte Perplexity scharf und sprach von einem „Missbrauch geistigen Eigentums“.

Es ist bei Weitem nicht das erste Mal, dass Perplexity in dieser Form in die Schlagzeilen gerät. Zuletzt hatte etwa die New York Times die KI-Suchmaschine aufgefordert, die Inhalte der Zeitung nicht mehr zu verwenden.

News in aller Kürze

1. ElevenLabs übernimmt Omnivore zur Weiterentwicklung der ElevenReader App
2. Universal Music Group will ethische KI-Musikmodelle trainieren
3. EU-Rollout von Apple Intelligence für iPhone und iPad ab April 2025
4. OpenAI Whisper neigt zu Halluzinationen, sagen Forscher
5. Apple legt Private Cloud Compute offen
6. X/Twitter will Nutzerdaten an KI-Anbieter weitergeben

Dies ist nur ein Ausschnitt. Auf der Website findest du weitere aktuelle News.

Hintergrund

Best Practices des US-Arbeitsministeriums für KI

Das US-Arbeitsministerium hat diese Woche eine Liste mit Best Practices für Entwickler und Arbeitgeber im Bereich Künstliche Intelligenz veröffentlicht. Hier ist das PDF.

Die Highlights:

• Menschenzentrierte KI-Entwicklung: Das Dokument betont, dass bei der Entwicklung von KI menschliches Handeln und Kreativität im Mittelpunkt stehen sollten, um das Wohlbefinden der Arbeitnehmer und die Qualität der Arbeit zu verbessern.
• Einbeziehung der Arbeitnehmer: Das Dokument plädiert für die aktive Einbeziehung der Arbeitnehmer, insbesondere aus benachteiligten Bevölkerungsgruppen, in allen Phasen der Entwicklung und Einführung von KI, um sicherzustellen, dass ihre Bedürfnisse und Rechte berücksichtigt werden.
• Ethische Standards: Entwickler und Arbeitgeber werden ermutigt, ethische Standards für KI-Systeme festzulegen, die die Rechte der Arbeitnehmer schützen, Risiken mindern und Sicherheit gewährleisten, um die Qualität der Arbeitsplätze insgesamt zu verbessern.

KI-„Supernutzer“ steigern Produktivität und erweitern Fähigkeiten

Laut eines Artikels von Danielle Abril in der Washington Post nutzt eine kleine, aber wachsende Zahl von Arbeitnehmern täglich KI-Tools wie ChatGPT, um Zeit zu sparen und neue Fähigkeiten im Job zu erlernen. Diese „Early Adopter“ berichten, dass KI ihnen hilft, Inhalte zu erstellen, Meetings vorzubereiten, Daten zu analysieren, Tabellen zu erstellen und sogar maßgeschneiderte Bots zu programmieren, wodurch sie jede Woche Stunden zurückgewinnen und zusätzliche Projekte übernehmen können.

Der Artikel weist jedoch ebenso darauf hin, dass die meisten Arbeitnehmer KI noch nicht für sich entdeckt haben: Eine Gallup-Umfrage zeigt, dass nur 4 % sie täglich für ihre Arbeit nutzen. Supernutzer räumen auch potenzielle Nachteile einer starken Abhängigkeit von KI ein, wie Fehler, Datenschutzbedenken, Verlust von Fähigkeiten und das Risiko, in Zukunft durch die fortgeschrittene Technologie ersetzt zu werden.

Rasante Verbreitung von generativer KI in Unternehmen

Eine Studie von AI at Wharton und GBK Collective zeigt, dass die Nutzung von Generativer KI in US-amerikanischen Unternehmen stark zugenommen hat. Die wöchentliche Nutzung durch Führungskräfte hat sich im vergangenen Jahr von 37% auf 72% verdoppelt. Die Ausgaben für KI sind seit 2023 um 130% gestiegen, wobei über 40% der Unternehmen nun mehr als 10 Millionen Dollar in die Technologie investieren.

Der Großteil der Investitionen fließt laut Stefano Puntoni, Co-Direktor von AI at Wharton, in Schulungen, Weiterbildung, Neueinstellungen und Beratungsleistungen, berichtet VentureBeat. Die Studie ergab auch, dass kleinere und mittelgroße Unternehmen derzeit bei der Einführung von KI führend sind, was zu einem verstärkten Wettbewerb führen könnte.

Hintergrund in aller Kürze

1. Lerne, wie eine KI zu denken
2. Studie: KI-Modelle erkennen eigene Fehler
3. Analyse: KI könnte Meta Milliarden bringen
4. KI wird sich laut Arm-CEO viel schneller entwickeln als das Internet
5. Open Washing: KI-Unternehmen täuschen mit „Open Source“-Label
6. KI-Detektoren haben hohe Fehlerquote
7. Forscher wollen den Energiehunger von KI verringern

Dies ist nur ein Ausschnitt. Auf der Website findest du mehr aktuelle Hintergrund-Artikel.

Was bedeutet …

Foundation Model

Foundation Model (deutsch: Grundlagenmodell oder Basismodell) bezeichnet ein großes KI-Modell, das mit riesigen Datenmengen trainiert wurde und als Grundlage für verschiedene spezialisierte Anwendungen dient. Man kann es sich wie ein Fundament vorstellen, auf dem weitere KI-Anwendungen aufbauen.

Diese Modelle werden zunächst mit einem breiten Spektrum an Daten trainiert - von Texten über Bilder bis hin zu Programmcode - und verstehen dadurch grundlegende Muster und Zusammenhänge.

Das Besondere an Foundation Models ist ihre Vielseitigkeit: Ein einzelnes Modell kann für unterschiedliche Aufgaben angepasst werden, ohne dass es komplett neu trainiert werden muss. Dies geschieht durch sogenanntes Fine-Tuning, bei dem das Modell mit zusätzlichen, aufgabenspezifischen Daten nachtrainiert wird.

Foundation Models haben die KI-Entwicklung revolutioniert, da sie es ermöglichen, fortschrittliche KI-Anwendungen mit deutlich weniger Aufwand und Ressourcen zu erstellen als früher. Allerdings bringen sie auch Herausforderungen mit sich, etwa den hohen Energieverbrauch beim Training oder die Gefahr, dass sie voreingenommene oder fehlerhafte Informationen aus ihren Trainingsdaten übernehmen.

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