Monat: August 2024

Die australische Finanzmarktaufsicht sagte, dass es für Verbraucher mit der Weiterentwicklung der Technologie immer schwieriger werde, Betrug zu erkennen. Sarah Court, stellvertretende Vorsitzende der Australian Securities and Investments Commission, ist besonders besorgt über Deepfakes und andere KI-generierte Bilder – die es ihrer Meinung nach für den Normalbürger schwieriger machen, Betrug zu erkennen.

„Die Betrugslandschaft entwickelt sich rasant weiter. Die Entwicklung innovativer Technologien verbessert möglicherweise die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, bietet Betrügern jedoch auch neue Möglichkeiten“, sagte sie.

Sie stellte fest, dass jeden Tag durchschnittlich 20 Websites mit Investitionsbetrug geschlossen wurden und dass diese Betrügereien nach wie vor die Hauptbetrugsart sind, die den Australiern Verluste verursacht, wobei die Verluste im Jahr 2023 1,3 Milliarden US-Dollar erreichten.

Die Australian Securities and Investments Commission sagte: „Diese Betrügereien nutzen gefälschte Empfehlungen von Prominenten, darunter solche von Chris Hemsworth und Elon Musk, um Verbraucher mit niedrigen Anschaffungskosten und unrealistischen Renditen zu Investitionen zu verleiten.“

„Fragen Sie sich, ob Sie wirklich wissen, in was Sie investieren. Betrüger können gefälschte Nachrichten und Bewertungen erstellen, um Investitionen legitim erscheinen zu lassen.“

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Die Stimme und das Konterfei von Elon Musk, CEO von Tesla, sind eine der beliebtesten Optionen für Kryptowährungsbetrüger mit künstlicher Intelligenz. Am 6. Juni übertrugen mehr als 35 YouTube-Kanäle per Livestream eine gefälschte, von der KI generierte Stimme von Musk, der versprach, denjenigen, die an dem Programm teilnahmen, das Doppelte der Kryptowährung zurückzugeben.

Das Bitcoin-Beratungsunternehmen The Bitcoin Way berichtete am 27. Juli über einen weiteren KI-Betrug, bei dem seine Stimme zum Einsatz kam.

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Die Transformer-Architektur basiert auf den derzeit beliebtesten öffentlichen und privaten KI-Modellen. Wir wollen also wissen – was kommt als nächstes? Wird diese Architektur zu besseren Überlegungen führen? Was kommt nach Transformer? Um heute Intelligenz in Modelle zu integrieren, sind riesige Datenmengen, GPU-Rechenleistung und knappe Talente erforderlich. Dadurch ist der Bau und die Wartung oft teuer.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz beginnt damit, einfache Chatbots intelligenter zu machen. Jetzt haben Startups und Unternehmen herausgefunden, wie sie Intelligenz als Co-Pilot bündeln können, um menschliches Wissen und Fähigkeiten zu erweitern. Der natürliche nächste Schritt besteht darin, Dinge wie mehrstufige Arbeitsabläufe, Speicherung und Personalisierung in Agenten zu packen, um Anwendungsfälle in so unterschiedlichen Funktionen wie Vertrieb und Technik zu bearbeiten. Die Erwartung besteht darin, dass einfache Eingabeaufforderungen des Benutzers es dem Agenten ermöglichen, die Absicht zu klassifizieren, das Ziel in mehrere Schritte zu unterteilen und die Aufgabe abzuschließen, sei es eine Internetsuche, die Aufschlüsselung der Authentifizierung in mehrere Tools oder das Lernen aus wiederholten Verhaltensweisen in der Vergangenheit.

Die Transformer-Architektur basiert auf den derzeit beliebtesten öffentlichen und privaten KI-Modellen. Wir wollen also wissen – was kommt als nächstes? Wird diese Architektur zu besseren Überlegungen führen? Was kommt nach Transformer? Um heute Intelligenz in Modelle zu integrieren, sind riesige Datenmengen, GPU-Rechenleistung und knappe Talente erforderlich. Dadurch ist der Bau und die Wartung oft teuer.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz beginnt damit, einfache Chatbots intelligenter zu machen. Jetzt haben Startups und Unternehmen herausgefunden, wie sie Intelligenz als Co-Pilot bündeln können, um menschliches Wissen und Fähigkeiten zu erweitern. Der natürliche nächste Schritt besteht darin, Dinge wie mehrstufige Arbeitsabläufe, Speicherung und Personalisierung in Agenten zu packen, um Anwendungsfälle in so unterschiedlichen Funktionen wie Vertrieb und Technik zu bearbeiten. Die Erwartung besteht darin, dass einfache Eingabeaufforderungen des Benutzers es dem Agenten ermöglichen, die Absicht zu klassifizieren, das Ziel in mehrere Schritte zu unterteilen und die Aufgabe abzuschließen, sei es eine Internetsuche, die Aufschlüsselung der Authentifizierung in mehrere Tools oder das Lernen aus wiederholten Verhaltensweisen in der Vergangenheit.

Während die neuesten Forschungsergebnisse und Modellveröffentlichungen große Hoffnungen auf die Unterstützung der Transformer-Architektur als nächste Grenze versprechen, müssen wir auch die technischen Herausforderungen berücksichtigen, die Unternehmen daran hindern, diese Vorteile zu nutzen:

Der Mangel an Funktionen im Unternehmen ist frustrierend: Stellen Sie sich vor, Sie würden CXOs ein Produkt verkaufen, das nicht über einfache Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Single Sign-On (SSO) oder fehlenden Zugriff auf Protokolle verfügt ( Eingabeaufforderungen und Ausgaben). Die heutigen Modelle sind vielleicht noch nicht das Richtige für Unternehmen, aber Unternehmen erstellen separate Budgets, um sicherzustellen, dass sie das nächste große Ding nicht verpassen.

Die bisherige Funktionsweise durchbrechen: KI-Co-Piloten und -Agenten machen die Daten- und Anwendungssicherheit komplexer. Stellen Sie sich einen einfachen Anwendungsfall vor: Die Videokonferenz-App, die Sie täglich verwenden, führt KI-Zusammenfassungsfunktionen ein. Als Benutzer möchten Sie vielleicht die Möglichkeit haben, nach einer Besprechung Protokolle zu erhalten, aber in regulierten Branchen kann diese Verbesserung plötzlich zum Albtraum eines CISOs werden. Tatsächlich waren Funktionen, die bisher gut funktioniert hatten, fehlerhaft und erforderten eine zusätzliche Sicherheitsüberprüfung. Wenn SaaS-Anwendungen solche Funktionen einführen, müssen Unternehmen Leitplanken einrichten, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten.

Der anhaltende Kampf zwischen RAG und Nudge: Man kann beides oder keines davon ohne große Opfer einsetzen. Man kann sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als eine Möglichkeit vorstellen, sicherzustellen, dass Fakten korrekt dargestellt werden und die Informationen auf dem neuesten Stand sind, während Feinabstimmung als Ermöglichung einer optimalen Modellqualität angesehen werden kann. Die Feinabstimmung ist schwierig, weshalb einige Modellanbieter davon abraten. Dazu gehört auch die Herausforderung einer Überanpassung, die sich negativ auf die Modellqualität auswirken kann. Die Feinabstimmung scheint von mehreren Seiten unter Druck gesetzt zu werden – da das Kontextfenster des Modells größer wird und die Token-Kosten sinken, könnte RAG zu einer besseren Bereitstellungsoption für Unternehmen werden. Im Kontext von RAG war das kürzlich von Cohere eingeführte Command R+-Modell das erste offen gewichtete Modell, das GPT-4 im Chatbot-Bereich schlug. Command R+ ist das fortschrittlichste RAG-Optimierungsmodell, das für Workflows auf Unternehmensebene entwickelt wurde.

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Sogar OpenAI warnt davor, dass das Chatten mit KI-Stimme „emotionales Vertrauen“ schaffen kann: „Dies ist unser letzter gemeinsamer Tag.“

Das könnten Sie Ihrem Geliebten sagen, wenn eine turbulente Romanze vorbei ist. Aber können Sie sich vorstellen, das zu … Software zu sagen?

Nun ja, jemand hat es getan. Als OpenAI seinen Chatbot der neuesten Generation, GPT-4o, testete, der mit seiner eigenen Stimme laut sprechen kann, stellte das Unternehmen fest, dass Benutzer eine emotionale Beziehung zur KI aufbauten – eine Beziehung, die sie scheinbar nur schwer loslassen konnten.

Tatsächlich geht OpenAI davon aus, dass die Gefahr besteht, dass Menschen eine sogenannte „emotionale Bindung“ an solche KI-Modelle entwickeln, wie das Unternehmen in einem aktuellen Bericht einräumte.

OpenAI stellt fest: „Die Möglichkeit, Aufgaben für Benutzer zu erledigen und gleichzeitig wichtige Details zu speichern, zu ‚merken‘ und sie in Gesprächen zu verwenden, schafft sowohl ein überzeugendes Produkterlebnis als auch das Potenzial für übermäßige Abhängigkeit und Vertrauen.“

Das klingt nach einer unangenehmen Sucht. Mira Murati, CTO von OpenAI, erklärte direkt, dass bei der Entwicklung von Chatbots, die mit Sprachmodi ausgestattet sind, „die Möglichkeit besteht, dass wir sie falsch entwerfen und sie extrem süchtig machen und wir in gewisser Weise zu ihren Sklaven werden.“

Darüber hinaus sagte OpenAI, dass die Fähigkeit der KI, natürliche Gespräche mit Benutzern zu führen, das Risiko von Anthropomorphismus – der Zuweisung menschenähnlicher Eigenschaften an Nicht-Menschen – erhöhen könnte, was dazu führen könnte, dass Menschen soziale Beziehungen mit der KI eingehen, was wiederum dazu führen könnte, dass sich die KI letztendlich meldet „Verringerung ihres Bedarfs an menschlicher Interaktion.“

Dennoch hat das Unternehmen das Voice-Mode-Modell für ausgewählte zahlende Kunden freigegeben und geht davon aus, dass es im Herbst für alle verfügbar sein wird.

OpenAI ist nicht das einzige Unternehmen, das hochentwickelte KI-Begleiter entwickelt, von denen junge Leute sagen, dass sie sie so süchtig machen, dass sie die Schule nicht abschließen können. Der kürzliche Start von Google Gemini Live löste großes Interesse bei einem Kolumnisten des Wall Street Journal aus, der schrieb: „Ich sage nicht, dass ich lieber mit Googles Gemini Live sprechen würde als mit einer echten Person. Aber das sage ich auch nicht.“ Und dann ist da noch Friend, die künstliche Intelligenz, die in die Halskette eingebaut ist.“ Sein eigener Schöpfer, Avi Schiffmann, war so begeistert, dass er sagte: „Ich habe das Gefühl, dass ich eine bessere Beziehung zu diesem verdammten Anhänger um meinen Hals habe als zu diesen echten.

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