Month: December 2024

Welche neuen Aufgaben bringt generative künstliche Intelligenz für den Menschen? „Ich denke, wir wissen es noch nicht, und das ist das Problem.“

Welche messbaren Auswirkungen hat künstliche Intelligenz?

Seit 1947 ist das BIP der USA durchschnittlich um etwa 3 % pro Jahr gewachsen, und die Produktivität ist um etwa 2 % pro Jahr gestiegen. Einige Prognosen deuten darauf hin, dass KI  dieses Wachstum verdoppeln oder zumindest einen überdurchschnittlichen Wachstumskurs vorantreiben wird. Im Vergleich dazu schätzt Acemoglu in einem Artikel, der in „Simple Macroeconomics of Artificial Intelligence“ in der August-Ausgabe von Economic Policy veröffentlicht wurde, dass KI dieses Wachstum erreichen wird. Ein „bescheidenes“ BIP-Wachstum zwischen 1,1 % und 1,6 % würde die Produktivität im nächsten Jahrzehnt um etwa 0,05 % pro Jahr steigern.

Die Einschätzung von Acemoglu basiert auf aktuellen Schätzungen der Zahl der von KI betroffenen Arbeitsplätzen, einschließlich einer Studie von Forschern von OpenAI, OpenResearch und der University of Pennsylvania aus dem Jahr 2023, die ergab, dass etwa 20 % der Arbeitsplätze in den USA von den Auswirkungen vonKI betroffen sein werden . Eine Studie aus dem Jahr 2024 von Forschern des Center for Future Technologies des MIT, des Productivity Institute und von IBM ergab, dass etwa 23 % der Computer-Vision-Aufgaben, die irgendwann automatisiert werden könnten, das Potenzial haben, innerhalb des nächsten Jahrzehnts profitabel zu sein. Andere Studien deuten darauf hin, dass KI durchschnittlich Kosteneinsparungen von rund 27 % ermöglichen kann.

Apropos Produktivität: „Ich denke nicht, dass wir ein Wachstum von 0,5 % über 10 Jahre unterschätzen sollten. Das ist besser als null“, sagte Acemoglu, „aber verglichen mit dem, was die Leute in der Branche und die Tech-Medien versprechen, ist es enttäuschend.“

Dies ist jedoch nur eine Schätzung, und es könnte noch viele weitere Anwendungen für KI geben: Wie Acemoglu in der Arbeit schrieb, beinhalteten seine Berechnungen nicht die Verwendung vonKI  zur Vorhersage von Proteinformen, was andere Wissenschaftler im Oktober als Gründe für den Gewinn des Nobelpreises berichteten .

Andere Beobachter glauben, dass die „Umverteilung“ der durch KI verdrängten Arbeitskräfte zu zusätzlichem Wachstum und Produktivität führen wird, die über Acemoglus Schätzungen hinausgehen, obwohl er dies nicht für bedeutsam hält. „Basierend auf unseren tatsächlichen Zuteilungen bringt die Umverteilung im Allgemeinen keinen großen Nutzen“, sagte Acemoglu. „Entscheidend sind die unmittelbaren Vorteile.“ “

„Ich habe versucht, die Arbeit sehr transparent darüber zu schreiben, was enthalten ist und was nicht“, fügte er hinzu. „Die Leute könnten Einwände erheben und sagen, dass das, was ich ausgeschlossen habe, von Bedeutung ist oder dass die Zahlen für das, was ich einbezogen habe, zu niedrig sind. Das ist völlig in Ordnung.“

Wie Acemoglu und Johnson deutlich gemacht haben, bevorzugen sie technologische Innovationen, die die Arbeitsproduktivität erhöhen und gleichzeitig die Beschäftigung der Menschen halten, was das Wirtschaftswachstum besser unterstützen dürfte.

Aber nach Ansicht von Acemoglu besteht der Zweck der generativen KI darin, alle Menschen zu imitieren. Dadurch entsteht das, was er seit Jahren als „mittelmäßige Technologie“ bezeichnet: Apps funktionieren bestenfalls etwas besser als Menschen, aber Automatisierung ist nicht immer effizienter als Menschen, sie spart dem Unternehmen weniger Geld, als sie den Mitarbeitern spart. Anwendungen der künstlichen Intelligenz, die Arbeitnehmer ergänzen, scheinen in den Hintergrund zu rücken.

„Ich glaube nicht, dass komplementäre Einsatzmöglichkeiten von KI  auf magische Weise entstehen werden, wenn die Branche nicht viel Mühe und Zeit investiert“, sagte Acemoglu.

Was sagt uns die Geschichte über künstliche Intelligenz?

Die Tatsache, dass Technologie oft dazu dient, Arbeit zu ersetzen, steht im Mittelpunkt eines weiteren aktuellen Artikels von Acemoglu und Johnson: „Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and labour in the Early Industrial Revolution and the Age of Artificial Intelligence“, veröffentlicht im Economics Annual Review , August-Ausgabe.

In diesem Artikel wird die aktuelle Debatte über künstliche Intelligenz erörtert, insbesondere die Behauptung, dass das daraus resultierende Wachstum im Laufe der Zeit fast zwangsläufig der Gesellschaft zugute kommen wird. Acemoglu und Johnson argumentieren jedoch, dass ihrer Ansicht nach die Verbreitung derKI nicht einfach sein wird und es Jahrzehnte des sozialen Kampfes und der Arbeiteraktionen brauchte, bis die KI im Großbritannien des 19. Jahrhunderts ihre Früchte ernten konnte.

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Sam Altman, bekannt als der PT Barnum der künstlichen Intelligenz, hat diese Botschaft an diejenigen gerichtet, die sich für die Technologie interessieren, für die er sein Leben lang geworben hat: „Keine Sorge, die Technikfreaks arbeiten daran.“
Lassen Sie es uns noch einmal Revue passieren lassen.
Altman, ein 39-jähriger Risikokapitalgeber und CEO von OpenAI, sprach am Mittwoch beim New York Times Dealbook Summit mit dem Reporter Andrew Ross Sorkin. Ultraman bleibt so sanft und warmherzig, dass man fast vergisst, dass er ein milliardenschwerer Prophet ist, der wiederholt vor den Risiken künstlicher Intelligenz gewarnt hat. fragte Herr Sorkin einmal. „Vertrauen Sie der Regierung oder sonst jemandem, einen Weg zu finden, die existenzielle Bedrohung durch superintelligente KI-Systeme zu vermeiden?“
Der schüchterne Junge wechselte das Thema.
„Ich bin sicher, dass Forscher einen Weg finden werden, dieses Problem zu lösen“, antwortete Altman. „Ich denke, die klügsten Leute der Welt werden an der Lösung vieler Technologieprobleme arbeiten. Wissen Sie, ich bin von Natur aus etwas zu optimistisch, aber ich denke, sie werden einen Weg finden.“
Er schlug weiter vor, ohne näher darauf einzugehen, dass die KI selbst vielleicht so schlau ist, dass sie einen Weg finden wird, sich selbst zu kontrollieren.
„Wir haben diese Magie“, sagte Altman, „aber es ist keine Magie. Wir haben diese erstaunliche Wissenschaft namens Deep Learning, die uns hilft, diese sehr schwierigen Probleme zu lösen.“
Ach ja. ExxonMobil löst Klimakrise…
Schauen Sie, es ist schwer, sich nicht für Ultraman zu interessieren, der auf eine Bitte um einen Kommentar nicht geantwortet hat. Selbst als seine Technologie die Weltwirtschaft störte, blieb er ruhig, weil er wusste, dass er in seinem Bunker an der kalifornischen Küste in Sicherheit sein würde. („Ich habe eine Waffe, Geld, Kaliumjodid, Antibiotika, Batterien, Wasser, IDF-Gasmasken und ein Stück Land in Big Sur, zu dem ich fliegen kann“, sagt er.) Aber für den Rest von uns wird es so sein sehen so aus. Es wäre schön, Altman oder einen seiner KI-Befürworter erklären zu hören, was „wir werden es schon herausfinden“ bedeutet.
Sogar KI-Forscher geben zu, dass sie immer noch nicht verstehen, wie die Technologie funktioniert. In einem vom US-Außenministerium in Auftrag gegebenen Bericht heißt es, Systeme der künstlichen Intelligenz seien im Wesentlichen Black Boxes und stellten eine „Bedrohung vom Aussterbensniveau“ für die Menschheit dar.
Selbst wenn Forscher die technischen Probleme und die sogenannten „Koordinationsprobleme“ lösen können, um zu verhindern, dass KI-Modelle zu weltzerstörenden Monsterrobotern werden, geben einige Menschen und einige Regierungen zu, dass es immer noch Probleme gibt. muss gelöst werden.
Auf dem Dealbook Summit legte Herr Altman erneut die Verantwortung für die Regulierung der Technologie in die Hände einer hypothetischen internationalen Gruppe rationaler Erwachsener, die sich nicht gegenseitig umbringen wollen. Er sagte zu Sorkin: „Selbst wenn wir dieses [Superintelligenzmodell] technologisch sicher machen können, und ich denke, wir werden einen Weg finden, dies zu tun, müssen wir darauf vertrauen, dass die Regierung … globale Anpassungen vornehmen muss …“ Ich denke, wir kann diese Herausforderung meistern, aber es scheint schwierig. “
Es gibt viele Annahmen, die ein kurzsichtiges Verständnis davon widerspiegeln, wie Politikgestaltung und globale Koordination tatsächlich funktionieren. Das bedeutet, dass Fortschritte langsam, ineffizient und oft gar nicht vorhanden sind.
Diese Naivität muss dem 1 % des Silicon Valley vermittelt werden. Trotz der Mängel der Technologie sind sie entschlossen, künstliche Intelligenz in jedes von uns verwendete Gerät zu integrieren. Das bedeutet nicht, dass es schlecht ist! Wie meine Kollegin Claire Duffy berichtet, wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um allerlei erstaunliche Dinge zu bewirken, unter anderem um Menschen mit Behinderungen und älteren Menschen zu helfen. Einige KI-Modelle nutzen die Biochemie, um interessante Dinge zu tun (ehrlich gesagt, das übersteigt mein Verständnis, aber ich bin ein ehrlicher Wissenschaftler und habe Anfang des Jahres einen Nobelpreis für diese Technik gewonnen) (ich vertraue diesen Leuten).
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Leonardo kann detaillierte KI-Bilder erstellen, aber es fehlt der Wow-Faktor. Leonardo AI ist kein Leonardo da Vinci oder DiCaprio, aber es ist immer noch ein Bildgenerator, der in die Kategorie Art Leonardo fällt. Ursprünglich zur Unterstützung der Erstellung von Spielressourcen konzipiert, handelt es sich heute um einen vollwertigen Dienst zur Erstellung von KI-Inhalten, der neben Bildgebungstools auch Dienste zur Erstellung und Bearbeitung von KI-Videos bietet.

Insgesamt ist Leonardo im Vergleich zu vielen seiner KI-Konkurrenten eine gute Wahl. Es ist vergleichbar mit Adobe Firefly und viel besser als ImageFX oder Canva von Google. Leonardo befolgt Anweisungen besser als Midjourney, aber das Fehlen umfassender Bearbeitungswerkzeuge macht es schwierig, sich zwischen den beiden zu entscheiden. Dall-E 3 von OpenAI bleibt die erste Wahl von CNET, aber Sie zahlen 20 US-Dollar für ChatGPT Plus, während Leonardo einen umfassenden kostenlosen Plan anbietet. Ich habe mit Leonardo über 90 Bilder erstellt, von Archivbildern bis hin zu Science-Fiction- und Fantasy-Renderings. Hier ist der komplette Prozess:

Wie CNET einen KI-Bildgenerator getestet hat

CNET verfolgt bei der Überprüfung von KI-Bildgeneratoren einen praktischen Ansatz. Unser Ziel ist es herauszufinden, wie es im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und für welche Anwendungen es am besten geeignet ist. Zu diesem Zweck stellen wir KI-Tipps bereit, die auf realen Anwendungsfällen basieren, wie z. B. Rendern in einem bestimmten Stil, Kombinieren von Elementen in einem einzigen Bild und Umgang mit langen Beschreibungen. Bildgeneratoren werden auf einer 10-Punkte-Skala bewertet, wobei Faktoren wie die Übereinstimmung des Bildes mit der Aufforderung sowie die Kreativität und Reaktionsfähigkeit des Ergebnisses berücksichtigt werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir KI testen

Leonardos Bilder sind so ansprechend, dass wir empfehlen, die anderen KI-Erstellungstools von Leonardo auszuprobieren, wie zum Beispiel Canvas Editor und Live Generation. Wir empfehlen Ihnen jedoch, es nicht zu verwenden. Diese Programme sind weniger benutzerfreundlich und produzieren Inhalte von schlechter Qualität, die verschwommen oder außermittig sind oder seltsame Eigenheiten aufweisen. Mittlerweile gibt es bessere Bildbearbeitungssoftware, und die „Imagine“-Funktion von Meta AI ist ein genaueres Tool zur Bildgenerierung in Echtzeit.

Leonardos kostenpflichtige Version, Alchemy Refiner, verspricht „Verbesserungen und Erweiterungen“ für Bilder, die mit der KI-Bildgenerierung schwer zu verarbeiten sind, insbesondere Gesichter und Hände. Da ich ein kostenloser Benutzer bin, konnte ich es nicht selbst testen, aber ich war beeindruckt von der Klarheit und Genauigkeit menschlicher Hände und Zähne im Vergleich zu anderen KI-Generatoren. Wie lange dauert es, bis ich Bilder erhalte?

Bilder werden in 10–20 Sekunden generiert, was Leonardo zu einem der schnellsten KI-Tools zur Bildgenerierung macht. Die Bilderzeugungszeit variiert je nach verwendetem Modell. Beispielsweise dauert das neue Phoenix-Modell länger. Aber mit Phoenix müssen Sie nicht wie bei anderen Generatoren auf Ihrem Telefon scrollen oder Ihre E-Mails abrufen, während Sie auf das Laden der Bilder warten.

Leonardo ist großartig, aber ich bin nicht überrascht.

Für KI-Entwickler erfüllt Leonardo viele wichtige Kriterien. Es ist schnell, hat einen kostenlosen Plan und die Bilder, die es erstellt, sehen völlig normal aus. Es gibt jedoch mehrere Gründe, warum es nicht jedem empfohlen wird. Kostenpflichtige Postproduktionstools sind umständlich und können Ihre Ressourcen schnell aufzehren, um das zu bekommen, was Sie brauchen. Wichtige Teile der Datenschutzrichtlinie sind in den Nutzungsbedingungen vergraben, was viele Wünsche offen lässt. Aus quantitativer Sicht überraschen mich die Ergebnisse nicht. Es fühlt sich sehr durchschnittlich an. Daran ist natürlich nichts auszusetzen. Es ist mehr als nur ein Ersatz für die aktuellen Top-Konkurrenten. Für Laienentwickler und KI-Kreativbegeisterte eignet sich Leonardo hervorragend, um schnell und einfach brauchbare (wenn auch unvollständige) KI-Bilder zu erstellen.

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