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Das Unternehmen behauptet, dass das neue Modell tatsächlich „vernünftig“ und logisch denken kann. OpenAI hat sein neuestes Modell für künstliche Intelligenz, o1, veröffentlicht, das nach Angaben des Unternehmens komplexe Argumentationsaufgaben effizienter ausführen kann als seine Vorgänger. Der Start erfolgt, daOpenAI  im Wettlauf um die Entwicklung komplexerer künstlicher Intelligenzsysteme einem zunehmenden Wettbewerb ausgesetzt ist.

OpenAI sagt auf seiner Website, dass O1 darauf trainiert wurde, „mehr Zeit damit zu verbringen, über Probleme nachzudenken, bevor man reagiert, so wie es ein Mensch tun würde.“ „Durch Training lernen [diese Modelle], ihre Denkprozesse zu verbessern, verschiedene Strategien auszuprobieren und ihre Fehler zu erkennen.“ OpenAI stellt sich vor, dass medizinische Forscher dieses neue Modell zur Annotation von Zellsequenzierungsdaten verwenden und Physiker es zur Modellierung verwenden, um mathematische Formeln zu generieren. Auch Softwareentwickler können dieses neue Modell nutzen.

Aktuelle KI-Systeme sind im Wesentlichen fortgeschrittene Versionen der automatischen Vervollständigung, die Antworten durch Statistiken generieren, anstatt tatsächlich über das Problem „nachzudenken“, was bedeutet, dass sie nicht so „intelligent“ sind, wie sie scheinen. Als Engadget beispielsweise versuchte, ChatGPT und andere KI-Chatbots dazu zu bringen, die Rechtschreibprüfung der New York Times zu lösen, fummelten sie herum und lieferten bedeutungslose Ergebnisse.

Mit o1 behauptet das Unternehmen, dass es mit einem neuen KI-Modell, das darauf ausgelegt ist, sich wirklich mit der Lösung komplexer Probleme und logischem Denken zu befassen, „den Zähler wieder auf 1 zurücksetzt“. In einem Blogbeitrag, in dem das neue Modell detailliert beschrieben wird, sagte OpenAI , dass es bei anspruchsvollen Benchmark-Aufgaben in Physik, Chemie und Biologie ähnlich abschneide wie Doktoranden und in Mathematik und Codierung hervorragende Leistungen erbracht habe. Beispielsweise löste sein aktuelles Flaggschiffmodell, GPT-4o, nur 13 % der Probleme der Qualifikationsprüfung für die Internationale Mathematikolympiade korrekt, während o1 83 % der Probleme löste.

Allerdings verfügt das neue Modell nicht über Funktionen wie das Surfen im Internet oder das Hochladen von Dateien und Bildern. Laut The Verge ist es im Vergleich zu GPT-4o bei der Verarbeitung von Hinweisen deutlich langsamer. Obwohl o1 mehr Zeit hatte, über seine Ergebnisse nachzudenken, muss es das Problem der „Halluzinationen“ – Halluzinationen, bei denen KI-Modelle Informationen bilden – noch lösen. „Wir können nicht sagen, dass wir das Halluzinationsproblem gelöst haben“, sagte Bob McGrew, Forschungsleiter des Unternehmens, gegenüber The Verge.

O1 steckt noch in den Kinderschuhen. OpenAI nennt es eine „Vorschauversion“ und ist ab heute nur noch für zahlende ChatGPT-Benutzer verfügbar, wobei die Anzahl der Fragen, die sie jede Woche stellen können, begrenzt ist. Darüber hinaus hat OpenAI eine abgespeckte Version des o1-mini auf den Markt gebracht, die laut Angaben des Unternehmens besonders effektiv für die Codierung ist.

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Künstliche Intelligenz revolutioniert die Entwicklung kreativer Karrieren

In einer Welt, in der die KI-Innovation rasant voranschreitet, erfreut sich der Bereich der kreativen Entwicklung immer größerer Beliebtheit. Der Aufstieg künstlicher Intelligenztechnologien, insbesondere der „generativen KI“, eröffnet neue Möglichkeiten für Einzelpersonen außerhalb der traditionellen Ingenieurswelt. Experten warnen jedoch davor, zu große Hoffnungen in die Vorstellung zu setzen, dass jeder mithilfe generativer KI programmieren könne.

Technologie mit menschlichem Fachwissen verbinden

Vorbei sind die Zeiten, in denen das Programmieren ausschließlich Experten vorbehalten war. Mit der Demokratisierung der Codierung können Einzelpersonen dank generativer künstlicher Intelligenz nun relativ einfach in die Marktforschung und Produktentwicklung eintauchen. Der menschliche Faktor bleibt jedoch entscheidend, wenn es darum geht, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Fachliche Fähigkeiten wie Datenmustermanipulation, Marketingwissen, strategisches Denken und technische Kompetenz sind im kreativen Prozess unersetzlich.

Bieten Sie Support für technisch nicht versierte Benutzer

Tools wie Microsoft PowerApps zeigen, dass auch Personen ohne Programmiererfahrung einfache Anwendungen in einer begrenzten Umgebung schreiben können. Während generative KI Arbeitsabläufe rationalisieren und die Produktivität steigern kann, kann die Bedeutung der menschlichen Aufsicht und Anpassung nicht genug betont werden. Der Schlüssel liegt darin, die richtige Kombination von KI-Tools mit Benutzeranforderungen und technischen Fähigkeiten zu verstehen, um optimale Ergebnisse zu gewährleisten.

Schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und Fachwissen

Während KI weiterhin die kreative Entwicklungslandschaft prägt, bietet die Integration generativer KI-Tools sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Obwohl es ein Schritt in die richtige Richtung ist, KI-Tools für mehr Menschen zugänglich zu machen, bleibt der Wert menschlicher Intervention und Feinabstimmung entscheidend, um wirklich innovative und differenzierte Ergebnisse zu erzielen.

Mit künstlicher Intelligenz der Kreativität freien Lauf lassen: Neue Grenzen erkunden

Im Bereich der Entfesselung der Kreativität durch künstliche Intelligenz (KI) müssen mehrere Schlüsselfragen und wichtige Aspekte berücksichtigt werden, wenn die Leistungsfähigkeit alltäglicher KI-Tools genutzt werden soll. Lassen Sie uns auf einige der wenig bekannten Fakten und Kernpunkte rund um dieses transformative Thema eingehen.

Die Rolle von Datenqualität und -vielfalt

Ein Schlüsselfaktor, der oft übersehen wird, ist die Qualität und Vielfalt der Daten, die von KI-Systemen im Erstellungsprozess verwendet werden. Die Genauigkeit und Relevanz der Eingabedaten haben einen erheblichen Einfluss auf die von einem KI-Tool generierte Ausgabe. Um wirklich innovative und integrative kreative Lösungen zu fördern, ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die Datensätze vielfältig und repräsentativ sind.

Ethische Überlegungen zur KI-gesteuerten Kreativität

Ein aufkommendes Problemfeld betrifft die ethischen Implikationen des Einsatzes künstlicher Intelligenz zur Entfaltung von Kreativität. Probleme im Zusammenhang mit dem Datenschutz, Voreingenommenheit bei der algorithmischen Entscheidungsfindung und den Auswirkungen von KI-generierten Inhalten auf geistiges Eigentum müssen sorgfältig untersucht und angegangen werden. Bei der Nutzung künstlicher Intelligenz für kreative Arbeit ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen Innovation und ethischen Überlegungen zu finden.

Das Bedürfnis nach kontinuierlichem Lernen und Anpassung

Da sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt, müssen Personen, die sich mit kreativen KI-Aktivitäten befassen, dem kontinuierlichen Lernen und der Anpassung Priorität einräumen. Um das Potenzial von KI-Tools zur Förderung der Kreativität zu maximieren, ist es von entscheidender Bedeutung, mit den neuesten Entwicklungen bei KI-Fähigkeiten und -Technologien Schritt zu halten. Eine Einstellung zum lebenslangen Lernen ist der Schlüssel, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, während sich die KI-gesteuerte Kreativität weiter verändert.

Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz in der kreativen Entwicklung

Die Vorteile der Nutzung von KI für die Ideenentwicklung sind unbestreitbar, von der Steigerung der Effizienz und Produktivität bis hin zur Eröffnung neuer Wege für Innovationen. Herausforderungen wie das Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit von KI, potenzielle Arbeitsplatzverluste aufgrund der Automatisierung und die Notwendigkeit menschlicher Kreativität und Intuition bei der Entscheidungsfindung stellen jedoch eindeutige Nachteile dar. Für ein nachhaltiges kreatives Wachstum ist es entscheidend, ein empfindliches Gleichgewicht zwischen KI-gesteuerter Automatisierung und menschlichem Fachwissen zu finden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz im Alltag ein enormes transformatives Potenzial zur Entfaltung der Kreativität hat und beispiellose Möglichkeiten für Einzelpersonen in einer Vielzahl von Bereichen bietet. Indem wir kritische Probleme lösen, kontinuierliches Lernen fördern, ethische Implikationen berücksichtigen und Automatisierung mit menschlichen Erkenntnissen in Einklang bringen, können wir die Kraft der KI nutzen, um eine kreativere Zukunft zu gestalten.

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Wir haben Details zu Microsoft Surface-Geräten mit Qualcomm-Prozessoren und können sie jetzt vorbestellen. Bei einer besonderen Presseveranstaltung am Tag vor der mit Spannung erwarteten Build-Konferenz kündigte Microsoft neue Surface Pro- und Surface Laptop Elite-Prozessoren mit Snapdragon X an.

Surface Pro und Surface Laptop sind die ersten in der neuen Copilot+-PC-Reihe von Microsoft, die die Core-Ultra-Chipreihe von Intel durch das renommierte Qualcomm Snapdragon Alignment ersetzen. Chip-Laptop. Der Vergleich zwischen den beiden ist alles andere als subtil. Während der Veranstaltung hat Microsoft die Leistung des neuen Snapdragon direkt mit der des MacBook Air M3 verglichen. Auf dem neuen Prozessor läuft Windows on Arm mit erhöhter Rechenleistung, Akkueffizienz und Unterstützung für KI-Funktionen mithilfe der Qualcomm Hexagon Neural Processing Unit (NPU).

Eine dieser Funktionen ist Recall kI, der neue Assistent für künstliche Intelligenz von Microsoft, der als „fotografisches Gedächtnis Ihres Computers“ bezeichnet wird. Recall kI ist nur auf Copilot+-PCs verfügbar und ermöglicht es Benutzern, nach dem Speicherort einer Datei, einer Website in ihrem Browserverlauf oder einer E-Mail zu fragen, ohne manuelle Suchabfragen verwenden zu müssen. Microsoft stellte das neue Surface Pro und den Surface Laptop erstmals im März als kommerzielle Produkte vor, doch in der heutigen Demo wurden zwei neue Geräte vorgestellt, die für Verbraucher als Teil der von Microsoft angekündigten Snapdragon-Reihe von Add-on-Windows-Geräten entwickelt wurden.

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Der neueste Snapdragon-Prozessor ermöglicht eine schnellere Bild- und Texterstellung, Fotoerweiterung und einen virtuellen Assistenten mit Gesicht auf kommenden Android-Geräten. Der Prozessor Ihres Telefons ist der stille Held des Geräts, da er größtenteils für die Stromversorgung aller coolen, erweiterten Funktionen verantwortlich ist Der neueste Chip von Qualcomm wird Ihre nächsten Android-Fähigkeiten noch weiter steigern, insbesondere wenn es um KI geht.

Am Sonntag stellte Qualcomm seine neueste mobile Plattform vor – den Snapdragon 8s Gen 3. Im Einklang mit der Branchenverlagerung hin zu KI auf dem Gerät soll dieser neue Chip eine neue Welle generativer KI-Funktionalität auf Smartphones auslösen.

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„Mit Funktionen wie generativer KI auf dem Gerät und erweiterten Fotofunktionen ist Snapdragon 8s Gen 3 darauf ausgelegt, die Benutzererfahrung zu verbessern, Kreativität und Produktivität in ihrem täglichen Leben zu fördern“, sagte Chris Patrick, SVP und General Manager für Mobiltelefone bei Qualcomm.

Qualcomm hat nicht bekannt gegeben, welche Flaggschiff-Telefone mit dem neuen Chip ausgestattet sein werden, teilte jedoch mit, dass der Snapdragon 8s Gen 3 von führenden Herstellern wie Honor, iQOO, Realme, Redmi und Xiaomi – allesamt chinesische OEMs – übernommen wird Die Veröffentlichung des ersten Geräts ist bereits für März geplant.

1. Generative virtuelle KI-Assistenten

Wir alle kennen Sprachassistenten wie Siri und Alexa, aber wie wäre es mit einem Assistenten, der eine Stimme und ein Gesicht hat? Laut Qualcomm wird das der Snapdragon 8s Gen 3 ermöglichen. Der virtuelle Assistent würde durch Qualcomm Sensing unterstützt Hub, der alle Daten des Benutzers – wie seine Lieblingsaktivitäten, Standorte und mehr – sicher zusammenführen kann, um die Vorschläge und Antworten des virtuellen Assistenten besser auf die Vorlieben des Einzelnen zuzuschneiden.

2. Schnelle Bild- und Textgenerierung auf dem Gerät

In diesem Jahr besteht ein erhöhtes Interesse an geräteinterner KI, die Vorteile wie höhere Geschwindigkeit und Sicherheit bietet. Der Snapdragon 8s Gen 3 unterstützt generative KI auf dem Gerät mit bis zu 10 Milliarden Parametern und unterstützt mehr als 30 große Sprachmodelle (LLMs). und Large Vision Models (LVMs) mit beeindruckend hohen Geschwindigkeiten.

Um die Geschwindigkeit ins rechte Licht zu rücken: Er kann Bilder im Bruchteil einer Sekunde erzeugen, während der Standard-Bildgenerator durchschnittlich etwa 10 Sekunden benötigt und bis zu 20 Token pro Sekunde ausführen kann, was nach Angaben des Unternehmens einer der schnellsten überhaupt ist 3. Fotoerweiterung auf dem Gerät

Ähnlich wie die Funktion „Generative Füllung“ von Adobe Photoshop kann die Fotoerweiterung Inhalte über den Rahmen des Fotos hinaus generieren und diese direkt auf dem Smartphone eines Benutzers mit dem Originalfoto verschmelzen. Die Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie ein Foto bearbeiten möchten, das Sie besser gerahmt hätten, oder um es bereitzustellen eine andere Ansicht derselben Aufnahme.

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Ein Bildungsexperte sagt, dass Schulen einige grundlegende Fragen zum Einsatz künstlicher Intelligenz durch Kinder nicht stellen: Ist sie nützlich? Ist es besser als andere Alternativen? Ich werde die Geschichte von Los Angeles Revue passieren lassen und Fragen stellen, die Eltern und Bürger stellen können, wenn ein KI-Projekt in Ihren Schulbezirk kommt.

Alex Molnar, Direktor des National Center for Education Policy an der University of Colorado Boulder, sagte, dass es in Los Angeles „wieder und in größerem Ausmaß“ Ärger gebe, da Schulbeamte im ganzen Land bestrebt seien, das Beste aus der künstlichen Intelligenz herauszuholen. Größer, schwieriger, schlimmer.“
Molnar geht von der Prämisse aus, die im Widerspruch zu unserer üblichen Herangehensweise an Technologie steht, nämlich dass wir Technologie zuerst nutzen und sie dann lösen.

Seiner Meinung nach sollten Schulen keine künstliche Intelligenz einsetzen, es sei denn, sie kann den Test zweier Fragen bestehen: Ist sie einfach zu verwenden? Ist es der beste Weg, die erklärten Ziele zu erreichen?

Molnar sagte, ihm sei keine pädagogische KI bekannt, die nachweislich diese Kriterien erfüllt, weshalb Schulen sie nicht akzeptieren sollten. Das ist es. Schüler und Lehrer nutzen bereits KI, aber das ist etwas anderes, wenn Schulen sie unterstützen und Steuergelder verwenden, wie sie es in Los Angeles tun.

Was stimmt nicht mit künstlicher Intelligenz an öffentlichen Schulen in Los Angeles?
Im März startete das Schulsystem mit der zweitgrößten Schülerzahl des Landes ein neues Programm für künstliche Intelligenz und einen neuen Chatbot namens „Ed“. Beamte des Los Angeles Unified School District sagten, dass künstliche Intelligenz zum „persönlichen Assistenten der Schüler“ werden wird, einschließlich personalisierter Lernpläne.

Schüler und Eltern können den Chatbot auch nach Ressourcen fragen, wenn sie Hilfe beim Lesen oder bei der psychischen Gesundheit benötigen, oder nach dem Mittagessen in der Schulkantine fragen. Doch innerhalb weniger Monate geriet das Startup hinter der KI-Technologie des Bezirks in finanzielle Probleme. Die Chatbot-Entwicklung wurde weitgehend auf Eis gelegt. Der Los Angeles Unified School District hat mit der Untersuchung begonnen, ob Schülerdaten in einem KI-Projekt missbraucht wurden, berichtete die Bildungsnachrichtenorganisation 74.

Beamte des Schulbezirks sagten, sie würden das Programm für künstliche Intelligenz weiter umsetzen und den Chatbot möglicherweise bald neu starten. Einige Eltern in Los Angeles stellten die Entscheidung in Frage.

Ein Sprecher des Los Angeles Unified School District sagte: „Künstliche Intelligenz ist eine Technologie mit dem Potenzial, sich zu verändern, und es wäre nachlässig, ihre Anwendungen im Bildungsbereich nicht zu untersuchen.“ Der Bezirk sagte auch, dass er „weiterhin Schutzmaßnahmen ergreifen wird.“ Studentendaten.“

Das Startup AllHere hat noch nicht auf eine Anfrage nach einem Kommentar geantwortet.

Molnar sagte, „das Problem ist tiefer und weitreichender als ein technischer Fehler“, der speziell für Los Angeles oder den von ihm gewählten Technologiepartner gilt. „Das ist das Problem mit der ganzen Idee.“

Er sagte, Schulbezirke seien nicht in der Lage, grundlegende Fragen zu KI-Projekten zu beantworten, und stellten ihnen oft nicht die Frage: „Was wollen wir erreichen, und ist dies der beste Weg, dorthin zu gelangen?“

Am Beispiel des Ed-Chatbots sagt er, dass es vielen Familien wirklich schwerfällt, in der riesigen Schulbürokratie Informationen wie Nachhilferessourcen oder Speisekartenkalender für die Cafeteria zu finden.

Die Hauptursache liegt laut Molnar darin, dass viele Schulen nicht sicherstellen können oder können, dass diese Informationen aktuell und leicht verständlich sind. Chatbots können das Spam-Problem nicht lösen.

Molnar spottete auch über die Tatsache, dass die meiste künstliche Intelligenz, die als „personalisiertes“ Lernen bezeichnet wird, nur generische Technologie ist, die den Namen Ihres Kindes sagt.

Fragen, die Sie stellen sollten, KI wenn Ihr Schulbezirk mit der Nutzung künstlicher Intelligenz beginnt

Wenn es sich beispielsweise um einen Nachhilfe-Chatbot handelt, fragen Sie die Schulbeamten, ob und wie sie die KI als „die beste aller Optionen der Welt“ bewerten würden, sagte Molnar. Wäre es nicht besser, Aufmerksamkeit und Geld in zusätzliche Personalstunden zu investieren, um Kindern zu helfen?

Drittens fragen Sie, wie die persönlichen Daten der Studierenden geschützt werden. Molnar sagte, dass diese Fragen oft vermieden werden, weil die Schulen versichern, dass die Schultechnologie Daten nur anonym sammelt und nicht auf das Kind zurückgeführt werden kann. Aber anonyme Daten sind fast nie wirklich anonym.

Molnar sagte, die beste Option für Eltern könnte darin bestehen, Druck auf die Gesetzgeber auszuüben, damit sie Schulbezirke verpflichten, künstliche Intelligenz nicht zu nutzen, bis die Unternehmen, KIdie hinter der Technologie stehen, beweisen, dass sie funktioniert und keinen Schaden anrichtet, und Kinder für die unangemessene Nutzung zu bestrafen. Daten tragen die rechtliche Verantwortung.

Die Umfrage ergab, dass die Amerikaner den Vorteilen der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen skeptisch gegenüberstehen, Molnar und ich sprachen jedoch auch über die gegenteilige Hoffnung, dass die Technologie zur Lösung unserer größten Herausforderungen in den Bereichen Bildung, Gesundheitswesen, Klimawandel und Verkehr beitragen kann.

Von einer KI zu erwarten, dass sie Ihr Kind versteht, über perfekte Informationen verfügt, kreativ und unendlich geduldig ist, ist eine sehr menschliche Idee. Molnar versteht das, sagt aber auch, dass es unrealistisch sei, künstliche Intelligenz zur Verkörperung der Hoffnung für die Zukunft unserer Kinder zu machen.

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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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„Mir ist sehr bewusst, dass ich morgen aufwachen und meinen Job verlieren könnte“, sagte Jesse Hyland.

Die Videospielkünstlerin sagte, die Branche, in der sie seit fast 15 Jahren tätig sei, befinde sich derzeit in einem „wackeligen“ Zustand.

Der Anstieg der Spielerzahlen und Gewinne während der Pandemie löste eine Flut von Investitionen, Erweiterungen und Übernahmen aus, die nun kurzsichtig erscheinen.

Die Spielebranche bleibt profitabel, doch in den letzten zwei Jahren haben weltweit Tausende Arbeitnehmer ihre Jobs verloren und erfolgreiche Studios wurden geschlossen.

Es bestehen Befürchtungen vor weiteren Schließungen und Kürzungen.

„Jeder kennt jemanden, der entlassen wurde. Es gibt große Sorgen um die Zukunft“, sagte Jesse.

Einige Chefs sprechen vom Potenzial generativer künstlicher Intelligenz (der Technologie hinter Tools wie ChatGPT) als potenziellem Heilsbringer.

Der Technologieriese Nvidia präsentierte beeindruckende Prototyping-Tools und Schwergewichte der Gaming-Branche wie Electronic Arts und Ubisoft investieren in die Technologie.

KI-Tools sollen Entwicklungszeit sparen, den Mitarbeitern mehr Zeit für Kreativität geben und ein personalisierteres Benutzererlebnis bieten.

Angesichts der ständig steigenden Budgets und steigenden Zuschauererwartungen im Blockbuster-Bereich der Branche klingt dies nach einer perfekten Lösung.

Aber es ist nicht jedermanns Sache.

„Arbeit wird sich verändern“

„Die Menschen, die am meisten daran interessiert sind, dass KI die Kreativität fördert, sind keine kreativen Menschen“, sagt Jess, ein Mitglied der Games Workers-Sektion der UK Federation of Independent Workers, die in deren Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz sitzt.

Jesse sagte, dass die Mitarbeiter angesichts der massiven Entlassungen den Verdacht hegen, dass die Chefs in KI eine Möglichkeit sehen, Kosten zu senken, obwohl die Arbeitskraft ihr größter Kostenfaktor sei.

Jesse sagte, sie kenne jemanden, der aufgrund von KI seinen Job verloren habe, und habe gehört, dass es anderen auch so ergangen sei.

Es gibt auch Dutzende Berichte im Internet, die darauf hinweisen, dass Konzeptzeichnungen und andere traditionelle Einstiegspositionen betroffen sind.

Die meisten Unternehmen, die KI-Tools herstellen, bestehen darauf, dass diese nicht dazu gedacht sind, Menschen zu ersetzen, und es wird allgemein angenommen, dass die Technologie noch weit davon entfernt ist, dieses Ziel zu erreichen.

Die größere Sorge, sagte Jesse, sei, dass „die Arbeitsplätze sich verändern werden, und zwar nicht zum Guten.“

Jesse sagte, Künstler befürchten, dass sie am Ende die KI-Bemühungen ergänzen und ihr eigenes Material erstellen könnten, und nicht umgekehrt.

Angst vor Nachahmern

Chris Knowles, ein ehemaliger leitender Engine-Entwickler beim britischen Spieleunternehmen Jagex (vor allem bekannt für Runescape), teilt die gleiche Meinung.

„Wenn Sie echte menschliche Künstler einstellen müssen, um die Ergebnisse zu verbessern, warum nutzen Sie dann nicht ihre Kreativität und schaffen Sie etwas Neues, das die Spieler anspricht?“

Chris, der derzeit das britische Indie-Studio Sidequest Ninja leitet, sagte, dass seiner Erfahrung nach kleinere Entwickler oft nicht begeistert vom Einsatz generativer KI seien.

Eines seiner Anliegen ist das Klonspiel.

Online-Spieleläden, in denen Indie-Entwickler den Großteil ihres Umsatzes erzielen, sind voller Nachahmungen von Originalspielen.

Dies gilt insbesondere für mobile Spiele, sagte Chris, und es gibt Studios, die sich „vollständig der Herstellung von Klonen widmen“.

Es sei noch nicht möglich, ein ganzes Spiel mithilfe künstlicher Intelligenz zu reproduzieren, sagte er, aber die Replikation von Assets wie Grafiken sei leicht zu erreichen.

„Alles, was das Geschäftsmodell des Klonstudios billiger und schneller macht, macht die schwierige Aufgabe, ein finanziell tragfähiges unabhängiges Studio zu betreiben, umso schwieriger“, sagte Chris.

Er wies auch darauf hin, dass der enorme Stromverbrauch, der für den Betrieb generativerKI-Systeme erforderlich ist, ein großes Problem darstellt.

Urheberrechtsprobleme im Zusammenhang mit generierter KI – derzeit Gegenstand mehrerer laufender Klagen – sind derzeit eines der größten Hindernisse für deren weit verbreiteten Einsatz in Spielen.

Das Tool ist auf große Text- und Bildmengen aus dem Internet spezialisiert, was Jesse, wie viele Künstler, für eine „massive Urheberrechtsverletzung“ hält.

Einige Studios testen Systeme, die auf internen Daten basieren, während Drittparteien entstanden sind, die ethische Tools anbieten, die behaupten, mit autorisierten Quellen zu arbeiten.

Dennoch gibt es Bedenken, dassKIzur Massenproduktion von Vermögenswerten wie Grafiken und 3D-Modellen eingesetzt wird und dass von den Arbeitnehmern bessere Leistungen erwartet werden.

„Je mehr Inhalte Sie erstellen, desto mehr Geld verdienen Sie“, sagte Jesse.

Einige Brancheninsider stehen künstlicher Intelligenz positiver gegenüberare a feature of most projects.

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