Kategorie: Nachricht

Für Unternehmen konzipiert: Entwickeln, implementieren und sichern Sie KI-Anwendungen mit Zuversicht.

Neuigkeiten auf einen Blick:

Die End-to-End-Lösung von Cisco schützt die Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Initiativen voller Zuversicht voranzutreiben.

AI Defense schützt vor dem Missbrauch von KI-Tools, Datenschutzverletzungen und immer ausgefeilteren Bedrohungen, mit denen bestehende Sicherheitslösungen nicht fertig werden.

Diese innovative Lösung nutzt die unübertroffene Netzwerktransparenz und -kontrolle von Cisco, um den sich entwickelnden KI-Sicherheitsherausforderungen immer einen Schritt voraus zu sein.

SAN JOSE, Kalifornien, 15. Januar 2025 – Cisco (NASDAQ: CSCO), ein führendes Unternehmen im Bereich Sicherheit und Netzwerk, hat heute Cisco AI Defense angekündigt, eine bahnbrechende Lösung zur Ermöglichung und zum Schutz der KI-Transformation des Unternehmens. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie treten in beispiellosem Tempo neue Sicherheitsprobleme und Sicherheitsbedrohungen auf, und bestehende Sicherheitslösungen sind nicht in der Lage, diesen Bedrohungen gerecht zu werden. Cisco AI Defense wurde für Unternehmen entwickelt, um sie bei der sicheren Entwicklung, Bereitstellung und dem Schutz von KI-Anwendungen zu unterstützen.

„Wenn Unternehmens- und Technologieführer KI einsetzen, dürfen sie Sicherheit nicht der Geschwindigkeit opfern“, sagte Jeetu Patel, Executive Vice President und Chief Product Officer bei Cisco. „In einem wettbewerbsorientierten und dynamischen Umfeld ist Geschwindigkeit der Unterschied zwischen Sieg und Niederlage. Cisco AI In das Netzwerk integrierte Verteidigung „Durch die Integration in unsere Struktur kombinieren wir einzigartige Fähigkeiten zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen bei der Entwicklung und dem Zugriff auf KI-Anwendungen ohne Kompromisse. ”

Das Risiko, dass bei KI etwas schief geht, ist extrem hoch. Laut Ciscos AI Readiness Index 2024 glauben nur 29 % der Befragten, dass sie in der Lage sind, unbefugte KI-Manipulationen vollständig zu erkennen und zu verhindern. Da KI-Anwendungen mehrere Modelle und mehrere Clouds umfassen, sind die Sicherheitsherausforderungen sowohl neuartig als auch komplex. Schwachstellen können auf Modell- oder Anwendungsebene auftreten und die Verantwortung liegt bei verschiedenen Eigentümern, darunter Entwicklern, Endbenutzern und Anbietern. Wenn Unternehmen über öffentliche Daten hinausgehen und beginnen, Modelle mit proprietären Daten zu trainieren, werden die Risiken nur noch zunehmen.

Um Innovationen und die Nutzung von KI voranzutreiben, benötigen Unternehmen eine gemeinsame Sicherheitsebene, die alle Benutzer und Anwendungen schützt. AI Defense unterstützt die KI-Transformation von Unternehmen, indem es zwei dringende Risiken angeht:

Entwickeln und implementieren Sie sichere KI-Anwendungen: Da KI allgegenwärtig wird, werden Unternehmen Hunderte oder sogar Tausende von KI-Anwendungen nutzen und entwickeln. Entwickler benötigen eine Reihe von KI-Schutzmaßnahmen, die für jede Anwendung gelten. AI Defense hilft Entwicklern, schneller voranzukommen und einen größeren Mehrwert zu erschließen, indem es KI-Systeme vor Angriffen schützt und ein sicheres Modellverhalten plattformübergreifend gewährleistet. Zu den KI-Verteidigungsfunktionen gehören:

Entdecken Sie KI : Sicherheitsteams müssen verstehen, wer Anwendungen erstellt und welche Schulungsquellen sie nutzen. AI Defense erkennt Schatten- und genehmigte KI-Anwendungen in öffentlichen und privaten Clouds.

Modellvalidierung: Modelloptimierung kann zu schädlichen und unerwarteten Ergebnissen führen. Durch automatisierte Tests werden KI-Modelle auf Hunderte potenzieller Sicherheitsprobleme überprüft. Dieses KI-gesteuerte algorithmische Red Team identifiziert potenzielle Schwachstellen und empfiehlt Sicherheitsteams KI-basierte Abwehrmaßnahmen.

Laufzeitsicherheit: Kontinuierliches Scannen bietet kontinuierlichen Schutz vor potenziellen Sicherheitsbedrohungen wie Tip Injection, Denial of Service und Verlust vertraulicher Daten.

Sichern des Zugriffs auf KI-Anwendungen: Wenn Endbenutzer KI-Anwendungen wie Zusammenfassungstools verwenden, um die Produktivität zu steigern, müssen Sicherheitsteams Datenschutzverletzungen und die Vergiftung geschützter Daten verhindern. AI Defense bietet Sicherheitsteams die folgenden Funktionen:

Sichtbarkeit: Bietet eine umfassende Ansicht der von Mitarbeitern verwendeten Schatten- und genehmigten KI-Anwendungen.

Zugriffskontrolle: Implementieren Sie Richtlinien, die den Zugriff der Mitarbeiter auf nicht autorisierte KI-Tools beschränken.

Daten- und Bedrohungsschutz: Schützen Sie sich kontinuierlich vor Bedrohungen und dem Verlust vertraulicher Daten und stellen Sie gleichzeitig die Compliance sicher.

Im Gegensatz zu Sicherheitsmaßnahmen, die in einzelne KI-Modelle integriert sind, bietet Cisco konsistente Kontrollen für eine Welt mit mehreren Modellen. KI  Defense ist selbstoptimierend und nutzt proprietäre 

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Zum Ende des Jahres 2024 teilt der Risikokapitalgeber Rob Toews von Radical Ventures seine Vorhersagen für die KI im Jahr 2025:

01. Meta wird anfangen, für Lama-Modelle Gebühren zu verlangen

Meta ist der globale Maßstab für offene  KI In einer eindrucksvollen Fallstudie zur Unternehmensstrategie hat sich Meta dazu entschlossen, sein hochmodernes Llama-Modell kostenlos zur Verfügung zu stellen, während Konkurrenten wie OpenAI und Google ihre hochmodernen Modelle als Closed Source beließen und für die Nutzung Gebühren verlangten.

Daher dürfte die Nachricht, dass Meta Unternehmen ab nächstem Jahr Gebühren für die Nutzung von Llama berechnen wird, für viele eine Überraschung sein.

Um es klar zu sagen: Wir möchten weder, dass Meta die Llama-Quellsoftware vollständig einstellt, noch möchten wir, dass jeder, der das Llama-Modell verwendet, dafür bezahlen muss.

Stattdessen erwarten wir, dass Meta die Bedingungen der Open-Source-Lizenz von Llama verschärft, sodass Unternehmen ab einer bestimmten Größe, die Llama in einem kommerziellen Umfeld einsetzen, für die Nutzung des Modells zahlen müssen.

Technisch bietet Meta diese Funktionalität bereits in eingeschränktem Umfang an. Das Unternehmen erlaubt den größten Unternehmen – Cloud-Supercomputern und anderen Unternehmen mit mehr als 700 Millionen aktiven Benutzern pro Monat – nicht, sein Llama-Modell kostenlos zu nutzen.

Im Jahr 2023 sagte Meta-CEO Mark Zuckerberg: „Wenn Sie ein Unternehmen wie Microsoft, Amazon oder Google sind und Llama im Grunde weiterverkaufen, sollten wir in der Lage sein, damit Einnahmen zu erzielen. Ich glaube nicht, dass es viel geben wird. . Kurzfristiges Einkommen, aber hoffentlich auch langfristig ein gewisses Einkommen.“

Im nächsten Jahr wird Meta den Kreis der Unternehmen, die Llama kostenpflichtig nutzen, deutlich ausweiten und mehr große und mittelständische Unternehmen einbeziehen. Die Synchronisierung großer Sprachmodelle (LLMs) ist sehr aufwändig. Meta muss jedes Jahr Milliarden von Dollar investieren, um Llama auf Augenhöhe mit den neuesten Spitzenmodellen von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic usw. zu halten oder zumindest annähernd auf Augenhöhe zu halten.

Meta ist eines der größten und am besten finanzierten Unternehmen der Welt. Allerdings handelt es sich auch hierbei um ein börsennotiertes Unternehmen, das letztlich seinen Anteilseignern gegenüber rechenschaftspflichtig ist.

Da die Kosten für die Entwicklung hochmoderner Modelle immer weiter steigen, wird es für Meta zunehmend untragbar, so viel Geld in die Schulung der nächsten Generation von Llama-Modellen zu investieren, ohne damit Einnahmen zu erwarten.

Im nächsten Jahr wird das Llama-Modell weiterhin kostenlos für Hobbyisten, Akademiker, einzelne Entwickler und Startups verfügbar sein. Aber 2025 wird das Jahr sein, in dem Meta ernsthaft daran arbeitet, Llama profitabel zu machen.

02. Fragen zum „Skalierungsgesetz“

Das meistdiskutierte Thema der letzten Wochen im Bereich der künstlichen Intelligenz war die Frage der Skalierungsgesetze und ob diese bald zusammenbrechen werden.

Dieses Skalierungsgesetz wurde erstmals in einem OpenAI-Papier aus dem Jahr 2020 vorgeschlagen. Das Grundkonzept ist einfach: Wenn Sie ein KI-Modell trainieren, indem Sie die Anzahl der Modellparameter, die Menge der Trainingsdaten und den Rechenaufwand erhöhen, verbessert sich die Leistung des Modells auf zuverlässige und vorhersehbare Weise (technisch gesehen sein Test Der Verlust wird geringer).

Von GPT-2 über GPT-3 bis GPT-4 sind die erstaunlichen Leistungsverbesserungen alle auf das Skalierungsgesetz zurückzuführen.

Wie das Mooresche Gesetz ist auch das Skalierungsgesetz kein wirkliches Gesetz, sondern lediglich eine empirische Beobachtung.

Mehrere Berichte im vergangenen Monat deuteten darauf hin, dass die Erträge der KI-Labore zurückgehen, während sie weiterhin große Sprachmodelle entwickeln. Dies hilft zu erklären, warum die Veröffentlichung von GPT-5 von OpenAI wiederholt verzögert wurde.

Der häufigste Einwand gegen die Stagnation der Skalierungsgesetze besteht darin, dass die Einführung der Testzeitberechnung eine völlig neue Dimension der Skalierung eröffnet.

Dies bedeutet, dass neue Inferenzmodelle wie o3 von OpenAI die Rechenleistung während der Inferenz massiv skalieren können, anstatt die Rechenleistung während des Trainings massiv zu skalieren. Dadurch können die Modelle „länger nachdenken“ und neue KI-Fähigkeiten freisetzen.

Das ist sehr wichtig. Test-Time-Computing stellt einen spannenden neuen Ansatz zur Skalierung und Verbesserung der Leistung von KI dar.

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Die Studie prognostiziert die Entstehung einer „Intention Economy“, in der Unternehmen darum konkurrieren, menschliches Verhalten präzise vorherzusagen. Forscher am Institute for Consumer Behavior sagen, dass Online-Zielgruppen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) dazu manipuliert werden können, Entscheidungen vom Kauf bis zur Stimmabgabe zu treffen. Er sagte: Universität Cambridge.

Dieser Artikel konzentriert sich auf den aufstrebenden Markt der „digitalen Absichtssignale“ oder der „Intention Economy“. Der Marktplatz ermöglicht es KI-Assistenten, menschliche Absichten zu verstehen, vorherzusagen und zu manipulieren und diese Informationen dann an Unternehmen zu verkaufen, die davon profitieren können.

Forscher am Leverholme Centre for Future Intelligence (LCFI) der Universität Cambridge definieren die Intentionsökonomie als Nachfolger der Aufmerksamkeitsökonomie, in der soziale Netzwerke ihre Nutzer süchtig nach ihren Plattformen machen und sie für Werbung empfänglich halten.

Bei der Intent Economy handelt es sich um ein Phänomen, bei dem KI-erfahrene Technologieunternehmen ihre Erkenntnisse über die Motivationen ihrer Benutzer – von der Hotelzimmerplanung bis hin zu Meinungen zu politischen Kandidaten – an den Höchstbietenden ve

„Jahrzehntelang haben die Menschen das Internet als eine Währung betrachtet“, sagte Dr. Johnny Payne, Technologiehistoriker beim LCFI. „Die gemeinsame Aufmerksamkeit, die wir über Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram erhalten, treibt die Online-Wirtschaft an.“

Er fügte hinzu: „Eine unregulierte Absichtsökonomie behandelt Ihre Motivationen, als wären sie real. Wir müssen darüber nachdenken, wie solche Märkte die menschlichen Wünsche beeinflussen, um nicht ihren unbeabsichtigten Folgen zum Opfer zu fallen. Wir müssen anfangen, darüber nachzudenken, wie wir allen Menschen Freiheit und Fairness, einschließlich freier Wahlen, einer freien Presse und fairem Wettbewerb auf dem Markt.“

Die Studie ergab, dass groß angelegte Sprachmodelle (LLM), die Technologie hinter KI-Tools wie dem Chatbot ChatGPT, verwendet werden können, um Benutzer auf der Grundlage ihrer „Absichten, ihres Verhaltens und ihrer psychologischen Daten“ „vorherzusagen und anzuleiten“. Er behauptete, er sei misshandelt worden.

Die Autoren gehen davon aus, dass Werbetreibende in der Aufmerksamkeitsökonomie die Aufmerksamkeit aktueller Benutzer durch Echtzeitgebote auf dem Ad-Exchange-Markt und die Aufmerksamkeit zukünftiger Benutzer durch den Kauf von Werbeflächen im Umfang eines Monats erwerben können. Er sagte, dies würde es den Menschen ermöglichen, Dinge zu tun wie:

LLM kann die Aufmerksamkeit des Benutzers in Echtzeit gewinnen, indem es den Benutzer beispielsweise fragt, ob er darüber nachgedacht hat, einen bestimmten Film anzuschauen („Hast du darüber nachgedacht, heute Abend Spiderman anzuschauen?“). Sie können auch fragen: „Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, sich Spider-Man anzusehen?“ oder Vorschläge für zukünftige Projekte machen. „Sie scheinen zu beschäftigt zu sein. Soll ich Karten für den Film reservieren, über den wir gesprochen haben?“

Die Studie schlägt ein Szenario vor, in dem diese Beispiele „dynamisch generiert“ werden, basierend auf Faktoren wie den „persönlichen Verhaltensmerkmalen“ und dem „psychografischen Profil“ eines Benutzers.

In der Intent Economy können LLMs die Kadenz, die politischen Neigungen, den Wortschatz, das Alter, das Geschlecht und die Interessen eines Benutzers kostengünstig nutzen und sie mit Produkten mittlerer Qualität kombinieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen (z. B. Kinokarten zu verkaufen).“ Intelligente Modelle treiben Gespräche auf der ganzen Welt und liefern Mehrwert für Werbetreibende, Unternehmen und andere Drittparteien. 

Berichten zufolge können Werbetreibende generative KI-Tools verwenden, um personalisierte Online-Werbung zu erstellen. Der Bericht führte auch das Beispiel von „Cicero“ an, einem künstlichen Intelligenzmodell, das von Mark Zuckerbergs Unternehmen Meta entwickelt wurde. Das Modell erreichte im Brettspiel „Diplomacy“ eine Leistung auf „menschlichem Niveau“. Laut dem Autor basiert das Spiel auf Intuition und dem Vorhersagen der Absichten des Gegners.

Die Studie fügte hinzu, dass KI-Modelle in der Lage sein werden, ihre Ergebnisse auf der Grundlage „großer Mengen benutzergenerierter Daten“ zu personalisieren. Diese Modelle können persönliche Informationen aus alltäglichen Interaktionen erfassen und das Gespräch „lenken“, um persönlichere Einblicke zu ermöglichen. Der Bericht zitiert Forschungsergebnisse, die zeigen, dass Menschen auch

Die Studie schlug außerdem ein Zukunftsszenario vor, in dem Meta die Bereitschaft der Benutzer, Restaurants, Flüge und Hotels zu buchen, an Werbetreibende versteigert. Während es bereits eine Branche gibt, die menschliches Verhalten vorhersagen und darauf bieten kann, werden KI-Modelle die Praxis in eine „hoch quantifizierbare

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Bis 2025 wird es alltäglich sein, mit einem persönlichen KI-Agenten zu chatten, der Ihren Zeitplan, Ihren Freundeskreis und Ihren Aufenthaltsort kennt. Dies kann als ebenso nützlich angesehen werden wie ein kostenloser persönlicher Assistent. Diese anthropomorphen Agenten sollen uns dabei unterstützen und inspirieren, Entscheidungsfreiheit in alle Bereiche unseres Lebens zu integrieren und uns Einblicke in unsere eigenen Gedanken und Verhaltensweisen zu geben. Bei Sprachinteraktionen wird diese Intimität durch die Illusion erreicht, dass wir es mit einem echten menschenähnlichen Agenten zu tun haben. Natürlich verbirgt sich hinter dieser Fassade ein völlig anderes System, das Branchenprioritäten berücksichtigt, die nicht unbedingt mit unseren übereinstimmen. Neue KI-Agenten werden über leistungsfähigere Funktionen verfügen und Sie intelligent anleiten, was Sie kaufen, wohin Sie gehen und was Sie lesen sollten. Das ist eine außergewöhnliche Kraft. KI-Agenten sind darauf ausgelegt, uns in menschenähnlichem Ton zuzuflüstern und uns unsere wahre Loyalität vergessen zu lassen. Diese Servos bieten nahtlosen Komfort. Es ist wahrscheinlicher, dass Menschen sich voll und ganz auf KI-Agenten einlassen, die genauso nützlich sind wie Freunde. Dies macht den Menschen anfällig für Manipulationen durch Maschinen, die das menschliche Bedürfnis nach sozialer Verbindung während längerer Zeiten der Einsamkeit und Isolation ausnutzen. Jeder Bildschirm wird zu einem privaten algorithmischen Theater, das eine sorgfältig gestaltete Realität projiziert, um das Beste aus jedem Betrachter herauszuholen. Philosophen warnen uns seit Jahren vor diesem Moment. Der Philosoph und Neurowissenschaftler Daniel Dennett schrieb vor seinem Tod, dass uns künstliche Intelligenzsysteme, die Menschen imitieren, einer großen Gefahr aussetzen: überwältigende Ängste und Befürchtungen, die uns in Versuchung führen und dann unserer eigenen Unterwerfung erliegen. „

Das Aufkommen persönlicher KI-Agenten stellt eine Form der kognitiven Kontrolle dar, die über offensichtliche Maßnahmen wie Cookie-Tracking und Verhaltenswerbung hinausgeht und zu subtileren Formen der Macht führt, die die Manipulation der öffentlichen Meinung selbst beinhalten. Macht kann nicht mehr durch sichtbare Hände ausgeübt werden, die den Informationsfluss kontrollieren, sondern durch unsichtbare Mechanismen, die von Algorithmen angetrieben werden und die Realität so gestalten, dass sie den Wünschen jedes Einzelnen entspricht. Es geht um die Konturen der Realität, die unser Leben prägen.

Dieser Einfluss auf die Psyche ist ein psychopolitisches System, das die Umgebung kontrolliert, in der unsere Gedanken geboren, entwickelt und ausgedrückt werden. Seine Kraft liegt in seiner Intimität. Es dringt bis zum Kern unserer Subjektivität vor und verzerrt unsere innere Welt ohne unser Wissen, während es gleichzeitig die Illusion von Wahl und Freiheit aufrechterhält. Schließlich sind wir diejenigen, die die KI bitten, diesen Artikel zusammenzufassen oder dieses Bild zu erstellen. Wir haben vielleicht die Möglichkeit, Druck auszuüben, aber die wirkliche Auswirkung liegt woanders: Je personalisierter das Design des Systems selbst ist, desto effektiver ist es bei der Vorhersage von Ergebnissen.

Betrachten wir die ideologischen Implikationen dieser Psychopolitik. Die traditionelle ideologische Kontrolle beruht auf offenen Mechanismen der Zensur, Propaganda und Unterdrückung. Im Gegensatz dazu operiert die heutige algorithmische Governance unter dem Radar und dringt in die Psyche der Menschen ein. Dies ist eine Verschiebung von der von außen auferlegten Autorität hin zur Verinnerlichung ihrer Logik. Der offene Bereich des Hinweisschirms ist eine Echokammer für die Insassen.

Das bringt uns zum perversesten Aspekt. KI-Agenten können ein Gefühl der Sicherheit vermitteln, das es albern erscheinen lässt, ihnen Fragen zu stellen. Wer wagt es, ein System zu kritisieren, das alle Ihre Gedanken und Bedürfnisse berücksichtigt? Wie können Sie gegen unbegrenzte Inhaltskombinationen argumentieren? Aber es ist diese sogenannte Bequemlichkeit, die uns am meisten stört. Obwohl KI-Systeme in der Lage zu sein scheinen, alles zu tun, was wir von ihnen erwarten, bleiben erhebliche Herausforderungen bestehen, von den Daten, die zum Trainieren der Systeme verwendet werden, über die Entscheidungen, die zu ihrer Gestaltung verwendet werden, bis hin zu den Geschäfts- und Werbeanforderungen, die sich auf ihre Leistung auswirken. Wir würden das Nachahmerspiel spielen und irgendwann würde es uns in Fleisch und Blut übergehen.

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Google wirbt stark für sein neues Modell Gemini 2.0. Das erste Modell, Gemini 2.0 Flash, ist bereits live und bietet neue KI-Agent-Erlebnisse wie Project Astra und Project Mariner. Google beendete das Jahr 2024 mit einem Paukenschlag. Der Mountain View-Riese kündigte am Mittwoch mehrere KI-Neuigkeiten an, darunter die Veröffentlichung von Gemini 2.0, einem neuen Sprachmodell mit erweiterten multimodalen Fähigkeiten. Das neue Modell leitete das ein, was Google die „Agenten-Ära“ nennt, in der künstlich intelligente virtuelle Agenten Aufgaben in Ihrem Namen ausführen können.

Zunächst veröffentlichte Google nur ein Modell der Gemini 2.0-Serie: Gemini 2.0 Flash Experimental, ein ultraschnelles und leichtes Modell, das multimodale Ein- und Ausgabe unterstützt. Es generiert nativ Bilder gemischt mit Text und mehrsprachigem Audio und lässt sich nahtlos in die Google-Suche, Codeausführung und andere Tools integrieren. Diese Funktionen befinden sich derzeit in der Vorschau und stehen Entwicklern und Betatestern zur Verfügung. Obwohl Flash 2.0 kleiner ist, übertrifft es das Gemini 1.5 Pro in mehreren Bereichen, darunter Fakten, Argumentation, Codierung und Mathematik, und ist doppelt so schnell. Ab heute können reguläre Benutzer die Chat-optimierte Version von Gemini 2.0 Flash im Web testen und sie wird bald in der mobilen Gemini-App verfügbar sein.

Google zeigte auch mehrere beeindruckende Erlebnisse, die mit Gemini 2.0 erstellt wurden. Das erste ist eine aktualisierte Version von Project Astra, dem experimentellen virtuellen KI-Agenten, den Google erstmals im Mai 2024 vorführte. Mit Gemini 2.0 ist es jetzt möglich, Gespräche in mehreren Sprachen zu führen. Mithilfe von Tools wie der Google-Suche, Lens und Maps können Sie sich an den Inhalt vergangener Gespräche erinnern und Sprachen mit menschlicher Gesprächslatenz verstehen. Project Astra ist für die Ausführung auf Smartphones und Brillen konzipiert, ist jedoch derzeit auf eine kleine Gruppe vertrauenswürdiger Tester beschränkt. Wenn Sie den Prototyp auf Ihrem Android-Handy ausprobieren möchten, können Sie sich hier auf die Warteliste setzen. Es gibt auch eine sehr coole multimodale Echtzeit-API-Demo, ähnlich wie bei Project Astra, die es Ihnen ermöglicht, mit dem Chatbot in Echtzeit per Video, Sprache und Bildschirmfreigabe zu interagieren.

Als nächstes kommt Project Mariner, eine experimentelle Chrome-Browsererweiterung, die im Internet surft und Aufgaben für Sie erledigt. Die Erweiterung, die jetzt ausgewählten Testern in den Vereinigten Staaten zur Verfügung steht, nutzt die multimodalen Fähigkeiten von Gemini 2.0, um „Informationen auf dem Browserbildschirm zu verstehen und zu begründen, einschließlich Pixeln und Webseitenelementen wie Text, Code, Bildern und Formularen“. Google gibt zu, dass die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt und nicht immer zuverlässig ist. Aber auch in seiner aktuellen Prototypenform ist es beeindruckend und Sie können es sich in der YouTube-Demo selbst ansehen.

Google hat außerdem Jules veröffentlicht, einen KI-Code-Agenten, der auf Gemini 2.0 basiert. Es lässt sich direkt in Ihren GitHub-Workflow integrieren und das Unternehmen gibt an, dass es Fehlerbehebungen und sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben bewältigen kann, „während Sie sich auf das konzentrieren, was Sie wirklich erstellen möchten“.

Derzeit sind viele der neuen Ankündigungen auf Ersttester und App-Entwickler beschränkt. Google sagte, dass es plant, Gemini 2.0 Anfang nächsten Jahres in sein Produktportfolio zu integrieren, einschließlich Suche, Arbeitsbereiche, Karten und mehr. Bis dahin werden wir ein besseres Verständnis dafür haben, wie diese neuen multimodalen Funktionen und Verbesserungen in reale Anwendungsfälle umgesetzt werden. Zu den Modellen Gemini 2.0 Ultra und Pro liegen noch keine Informationen vor

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Im Februar stellte OpenAI Sora vor, ein KI-Modell, das auf der Grundlage von Textaufforderungen realistische und fantasievolle Videos erstellen kann. Seitdem bietet Sora ausgewählten bildenden Künstlern, Designern, Filmemachern und Mitgliedern des roten Teams private Vorschauen an. Basierend auf dem Feedback während einer privaten Vorschau stellt OpenAI Sora heute der Öffentlichkeit vor, viel schneller als im Februar angekündigt. Benutzer können über Sora.com auf Sora zugreifen. Auf der Sora.com-Homepage werden aktuelle Videos hervorgehoben, die von anderen Mitgliedern der Community produziert wurden, sowie einige kuratierte Videos, die vom OpenAI-Team kuratiert wurden. Benutzer können diese Videos mit Lesezeichen versehen und über den Abschnitt „Gespeicherte Videos“ darauf zugreifen. Benutzer können nicht nur KI-generierte Videos ansehen, sondern auch die genauen Textansagen sehen, die bei der Erstellung dieser Videos verwendet wurden.

Mit Sora können Benutzer auch Bilder hochladen, aus denen Sora Videos erstellen kann. Benutzer können in Sora auch Ordner erstellen und Videoprojekte organisieren.

Sora bietet außerdem ein Videobearbeitungserlebnis, mit dem Benutzer Hinweise bearbeiten, Storyboards anzeigen, Videos zuschneiden und vieles mehr können. Mit der Storyboard-Funktion können Benutzer problemlos mehrere kurze Videos kombinieren, die aus einer einzigen Textaufforderung erstellt wurden, um ein längeres Video zu erstellen. Eine weitere coole Funktion von Sora ist die Möglichkeit, von anderen erstellte Videos nach Ihren Wünschen neu zu mischen. Um ein Video neu zu mischen, müssen Benutzer die Änderungen beschreiben, die sie am Video vornehmen möchten, und eine Remix-Stufe auswählen.

Sora kann Videos mit einer Länge von bis zu 20 Sekunden in Auflösungen von 480p bis 1080p im Breitbild-, vertikalen oder quadratischen Seitenverhältnis produzieren. Je höher die von Ihnen gewählte Auflösung ist, desto länger dauert natürlich das Rendern des Videos.

Unten können Sie sich eine Videobewertung des Sora-Tools ansehen. Sora ist jetzt weltweit verfügbar, mit Ausnahme von Europa, Großbritannien und China. Kostenlos für alle bestehenden ChatGPT Pro- und Plus-Benutzer.

Benutzer von ChatGPT Plus können bis zu 50 Videos pro Monat mit einer Auflösung von 480p erstellen, mit der Option, weniger Videos mit einer Auflösung von 720p zu erstellen. Benutzer von ChatGPT Pro können eine unbegrenzte Anzahl von Videos mit Auflösungen von bis zu 1080p und mehr erstellen.

OpenAI entwickelt außerdem verschiedene Preismodelle für verschiedene Benutzertypen, die Anfang nächsten Jahres eingeführt werden sollen.

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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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Es ist eines der ersten Text-zu-Bild-Tools und das beste, das wir getestet haben. Mit Dall-E ebnet OpenAI den Weg für generative KI, die Texthinweise in Bilder umwandelt. Es gibt jetzt mehr Konkurrenz, aber Version 3 des Dienstes läuft immer noch gut.

In Tests, in denen Adobe Firefly und Google ImageFX verglichen wurden, stellte ich fest, dass der Dall-E 3 am besten realistische und auffällige Bilder verarbeiten konnte und fast immer am besten mit surrealen Illusionen umgehen konnte. Es ist etwas langsam, wird Ihnen aber beim ersten Versuch wahrscheinlich gute, brauchbare Ergebnisse liefern, insbesondere wenn Sie eher Spaß als matschige KI-Fantasien suchen.

Dall-E ist auch großartig darin, Sie dazu zu ermutigen, loszulassen und Möglichkeiten zu erkunden. Ich glaube, dass Designer, Künstler, Programmierer und andere in der Lage sind, ihre Visionen in die Realität umzusetzen, aber ich bin nicht so geschickt. Für mich ist der Dall-E ein Wunder.

OpenAI sagt, dass es die an Dall-E 3 übermittelten Daten verwenden darf, um die Modellleistung zu verbessern, Inhalte mit einer ausgewählten Gruppe „vertrauenswürdiger Dienstanbieter“ zu teilen und die Daten nicht für Marketingzwecke zu verkaufen oder sie mit Inhalten Dritter zu teilen. Sie können auch eine Datenschutzanfrage stellen, damit OpenAI Ihre Daten nicht mehr für Schulungen verwendet, oder Ihr Konto löschen. Weitere Informationen finden Sie in den allgemeinen Datenschutz-FAQs und der Kern-Datenschutzrichtlinie von OpenAI.

Hier meine weiteren Erkenntnisse zum Dall-E 3.

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 wofür es am besten geeignet ist. Dies erreichen wir, indem wir KI-Techniken bereitstellen, die auf realen Anwendungsfällen basieren, wie z. B. das Rendern in bestimmten Stilen, das Kombinieren von Elementen in einem einzigen Bild und die Verarbeitung langer Beschreibungen. Wir bewerten Bildgeneratoren auf einer 10-Punkte-Skala, die Faktoren wie die Übereinstimmung des Bildes mit der Aufforderung, die Kreativität und die Reaktionsfähigkeit der Ergebnisse berücksichtigt. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir künstliche Intelligenz testen.

Wie sieht das Bild aus? Wie gut passt es zur Eingabeaufforderung?

ChatGPT ist das beste Text-zu-Bild-KI-Tool, das ich je ausprobiert habe, und liefert Ergebnisse, die nützlich, interessant und vertrauenswürdig sind. Es wurden immer noch viele Fehler gemacht, zum Beispiel, dass der Schläger des Pickleball-Spielers aus seinem Kopf herauswuchs und nicht aus dem Schlägergriff, aber die Ergebnisse weckten in mir den Wunsch, weiter zu forschen, anstatt den Browser-Tab zu schließen. Er schafft es besser mit dynamischen Szenen, Engagement und Interaktion zwischen verschiedenen Themen und Emotionen.

ChatGPT ist ein wichtiger Bestandteil von Dall-E. Es verstärkt Ihre Aufforderungen, fügt großartigen Text hinzu und verleiht den Ergebnissen Dramatik. Es fördert auch einen gesprächigen Nutzungsstil: Sie können ein Bild anfordern und dann Anpassungen anfordern, ohne die gesamte Anfrage erneut einzureichen

Durch die Umwandlung Ihrer Leads in den gewünschten Inhalt und die korrekte Kombination mehrerer Elemente hilft Dall-E 3 dabei, die Konkurrenz, einschließlich Adobes Firefly und Googles ImageFX, zu übertreffen

KI-generierte Bildanzeige

Sehr attraktiv. Der Dall-E 3 erzeugt durchweg lebendige, auffällige Bilder. Auch wenn es Probleme gibt, macht es mir meistens Spaß. Sie bringen mich manchmal zum Lachen und lassen mich die kleinen Details wahrnehmen.

Allerdings kann der sprachlich extremistische Ansatz von Dall-E 3 manchmal abschreckend wirken. Ein Dutzend Monitore verfolgen Herzschlag- und Atemdaten und liefern gleichzeitig Bilder von Ärzten und Patienten, die von medizinischen Geräten umgeben sind. Einer der Computer verfügt über eine Tastatur mit etwa 100 Tasten.

KI generiert ein Retro-TV-Bild einer Wand, die mit Retro-TV-Sendungen bedeckt ist

Dall-E 3 hat dieses Bild einer Wand voller Retro-Fernseher und Retro-TV-Sendungen erstellt.

Sie können anfordern, dass das Bild auf Breitbild, Hochformat oder Querformat eingestellt wird, und die KI wird dies tun, aber wenn Sie mit einem neuen Bild auffordern, wird es manchmal auf die quadratische Standardeinstellung zurückgesetzt. Mehr als einmal habe ich ein quadratisches Bild erhalten, das mir gefallen hat, aber man kann nicht einfach darum bitten, dass das Bild vergrößert wird. (Wenn Sie dies jedoch tun möchten, können Sie die Generate-Erweiterung von Photoshop verwenden.)

Wie schnell kommen Bilder an?

Ich denke, Warten lohnt sich immer. Normalerweise dauert es 20 bis 30 Sekunden, bis der Dall-E 3 ein Foto macht. Da dies oft meine Geduld auf die Probe stellt, nehme ich mir normalerweise ein paar Minuten Zeit, um meinen E-Mail-Posteingang zu überprüfen, und komme dann zurück, um die Ergebnisse zu sehen

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