Außerdem: Google Gemini 2.0, OpenAI Sora, Character.ai verklagt, Leser bewerten KI-Gedichte besser als menschliche Werke uvm. ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏
Editorial
KI-Trends 2025: Wohin die Reise geht in diesem Jahr
Wir befinden uns im dritten Jahr des Booms der generativen KI. Während einige eine Krise für die gesamte Branche vorhersagen, erwarte ich persönlich, dass 2025 ein Jahr interessanter, sinnvoller und nützlicher Fortschritte wird. Generative KI ist gekommen, um zu bleiben. Zugleich gilt: Die Fortschritte werden sich vielleicht nicht immer so aufregend anfühlen wie die der letzten beiden Jahre. Der Hype wird sich wahrscheinlich etwas abkühlen. Meine Perspektive ist bei alledem: Ich schreibe seit 30 Jahren für meinen Lebensunterhalt. Generative KI wirkt sich direkt auf meinen Beruf und damit auf meinen Lebensunterhalt aus. Ich sehe sie sowohl als Bedrohung als auch als Werkzeug. Dieser Zwiespalt ist immer in meinem Hinterkopf, wenn ich darüber lese, nachdenke und schreibe.
Inhaltsverzeichnis - Mehr spezialisierte Modelle
- Mehr spezialisierte Services
- „Open Source“ gewinnt noch mehr an Fahrt
- Warum ich skeptisch bei Agenten bin
- Und was ist mit AGI, ASI …?
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In eigener Sache
Workshop: KI im Content Marketing für Einsteiger
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KI-Tools wie ChatGPT, Claude, Midjourney, Ideogram, Flux und andere effizient und sinnvoll einsetzen. Gedacht für: - Content Creator und Verantwortliche,
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TOOLS
OpenAIs GPT-5-Projekt kommt nicht voran
Die Entwicklung des neuen KI-Modells GPT-5 von OpenAI, intern als „Orion“ bezeichnet, verzögert sich erheblich und verursacht massive Kosten. Wie Deepa Seetharaman im Wall Street Journal berichtet, kämpft das Unternehmen seit über 18 Monaten mit verschiedenen technischen Herausforderungen. Jeder Trainingsversuch des Systems verschlingt etwa eine halbe Milliarde Dollar allein an Rechenkosten. Microsoft, der größte Investor von OpenAI, hatte das neue Modell ursprünglich für Mitte 2024 erwartet.
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Googles KI-Reasoning-Modell Gemini 2.0 Flash Thinking vorgestellt
Google hat ein neues KI-Modell namens Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental veröffentlicht, das die Fähigkeit zum logischen Denken bei komplexen Problemlösungen verbessern soll. Das Modell, das über Googles AI Studio-Plattform verfügbar ist, wird vom Unternehmen als optimiert für multimodales Verstehen, logisches Denken und Programmierung in Bereichen wie Programmierung, Mathematik und Physik beschrieben.
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Google zeigt KI-Videogenerator Veo 2
Google DeepMind hat sein neuestes KI-Videogenerierungsmodell Veo 2 als direkten Konkurrenten zu OpenAIs Sora vorgestellt. Das neue Modell ist derzeit über Googles Labs‘ VideoFX-Plattform verfügbar, wobei der Zugang über eine Warteliste und Anmeldung über ein Google-Formular erfolgt. Laut Google kann Veo 2 Videos mit einer Länge von bis zu zwei Minuten in Auflösungen bis zu 4K (4096 x 2160 Pixel) generieren, wobei die aktuelle Implementierung in VideoFX die Ausgabe auf 720p-Auflösung und acht Sekunden beschränkt. Das Unternehmen gibt an, dass das Modell ein verbessertes Verständnis von realer Physik, menschlicher Bewegung und kinematografischer Kontrolle bietet, einschließlich der Möglichkeit, Genres, Objektive und filmische Effekte zu spezifizieren.
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News
Investitionen in Generative KI erreichen Rekordhöhe
Die Investitionen in Unternehmen für generative KI erreichten 2024 einen historischen Höchststand von 56 Milliarden Dollar. Wie Kyle Wiggers für TechCrunch berichtet, verteilt sich diese Summe auf 885 Finanzierungsrunden weltweit. Große Technologieunternehmen wie Databricks, xAI und OpenAI sicherten sich bedeutende Finanzierungen von bis zu 10 Milliarden US-Dollar. Das vierte Quartal 2024 war besonders stark mit Investitionen von 31,1 Milliarden Dollar. PitchBook-Analyst Ali Javaheri warnt trotz des anhaltenden Wachstums vor einer möglichen Marktsättigung, da viele Start-ups ähnliche Produkte entwickeln.
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Hintergrund
Unternehmen kämpfen mit KI-Regulierung am Arbeitsplatz
Laut eines Berichts der Financial Times nutzen Mitarbeiter KI-Tools wie ChatGPT schneller als Unternehmen Richtlinien erstellen können. Eine Umfrage zeigt, dass fast 25% der US-Beschäftigten wöchentlich generative KI verwenden, in der Software- und Finanzbranche sogar bis zu 50%. Bis September 2023 hatte weniger als die Hälfte der Organisationen KI-Nutzungsrichtlinien eingeführt. Große Unternehmen wie Walmart entwickeln eigene KI-Lösungen, während andere ChatGPT zunächst aus Sicherheitsgründen verboten haben. Viele Mitarbeiter verschweigen ihre KI-Nutzung aus Angst vor negativen Folgen. Die Unternehmen stehen vor der Herausforderung, umfassende Richtlinien zu entwickeln, die sich an neue Technologien, verschiedene Mitarbeitergruppen und rechtliche Rahmenbedingungen anpassen. Tipp: Lies beim UPLOAD Magazin mehr über KI-Richtlinien für Unternehmen.
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Google zeigt mehr und mehr KI-Grütze
Dieser Reddit-Beitrag beginnt mit den Frustrationen des Nutzers KnightTrain, der nach dem Anschauen von „John Wick 4“ herausfinden wollte, ob und wann „John Wick 5“ herauskommt. Die darauf folgenden Kommentare zeigen eine weit verbreitete Frustration über den aktuellen Zustand der Internet-Suche, insbesondere von Google. Die Suchmaschine habe sich nach Meinung vieler Nutzer zu einer Plattform für KI-generierte Inhalte, Werbung und Fehlinformationen entwickelt – auch als AI Slop bekannt, was ich persönlich mit KI-Grütze übersetze.
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6 interessante KI-Vorträge vom 38C3 in Hamburg
Der 38. Chaos Communication Congress (38C3) in Hamburg war die jüngste Ausgabe der jährlich stattfindenden viertägigen Konferenz über Technologie, Gesellschaft und Utopie, die vom Chaos Computer Club (CCC) und Freiwilligen organisiert wird. Aus der langen Liste der Vorträgehabe ich sechs ausgewählt, die ich für die Leser des Smart Content Report und für mich besonders relevant fand. Ich habe KI-Zusammenfassungen genutzt, um die Themen und Perspektiven, die in diesen Vorträgen behandelt wurden, vorab besser zu verstehen.
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Was bedeutet …
Overfitting
Overfitting (zu Deutsch: Überanpassung) bezeichnet ein häufiges Problem beim Training von KI, bei dem das Modell die Trainingsdaten zu genau „auswendig lernt“, anstatt allgemeingültige Muster zu erkennen. Man kann sich das wie einen Schüler vorstellen, der für eine Mathematikprüfung nur die Beispielaufgaben aus dem Lehrbuch auswendig lernt, statt die zugrundeliegenden Regeln zu verstehen. Wenn in der Prüfung dann leicht veränderte Aufgaben gestellt werden, scheitert er. Ähnlich verhält es sich bei KI-Systemen mit Overfitting: Das Modell erzielt zwar bei den Trainingsdaten hervorragende Ergebnisse, versagt aber bei neuen, unbekannten Daten. Dies ist besonders bei generativer KI problematisch, da diese flexibel auf neue Situationen reagieren soll. Um Overfitting zu vermeiden, nutzen Entwickler verschiedene Techniken, etwa das Training mit einer größeren Vielfalt an Daten oder das gezielte „Vergessen“ zu spezifischer Details. Das Ziel ist dabei stets, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Genauigkeit und Verallgemeinerungsfähigkeit zu erreichen.
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