Frank Glencairn hat geschrieben: ↑Fr 13 Sep, 2024 05:36
Und je unbedarfter jemand ist, desto magischer kommt ihm das vor - möchte man hinzufügen.
Gerade Leute die sowieso schon einen starken Hang zum Glauben an Übernatürliches haben ( und damit meine ich nicht nur Religion) sind da besonders anfällig.
Ja, natürlich. Nicht jeder glaubt an Zufälle... Ich schrieb von Dingen, die uns "natürlich" erscheinen, wie die "Suche/Streben nach Wissen" und die technologische Richtung (wie KI/AI, Internet und all das was uns zB. per Glasfasser/Licht verbindet .... )...die aus uns stammt. Die Ermutigung, den Verstand zu nutzen, um Wissen zu erlangen, ist schon ne Wunder und erstaunlich, dass heute gute KI/AI der Menschheit frei zur Verfügung steht, um Fragen zu stellen, Antworten (Wissen) zu erhalten usw.
"Deine Zeit ist begrenzt. Verschwende sie nicht damit, das Leben eines Anderen zu leben"
(Steve Jobs)
@roki
Genau so erstaunlich es ist wie viele Bücher der Menschheit in zig Bibliotheken frei zur Verfügung stehen und wie wenige Menschen diese lesen…
Gruss Boris
Guter Artikel aus dem niederländischen Tech-Magazin 'Tweakers' (dem dortigen Äquivalent von Golem und Heise) über den heutigen Stand generativer KI - mit (DeepL-) KI-Hilfe ins Deutsche übersetzt:
Ein Wettlauf, der irgendwann enden muss
Mehr als zwei Jahre nach ChatGPT ist die KI überall
von Arnoud Wokke, Tweakers-Redakteur
Es war ein Ereignis der Technikgeschichte, und wir sind dabei gewesen: Die Veröffentlichung von ChatGPT Ende November 2022 war ein historischer Moment. Generative künstliche Intelligenz wurde schnell als der neue Hype in der Tech-Branche angesehen, und diese Ansicht hat sich bis heute gehalten. Ein Wettlauf begann, der bis heute anhält.
ChatGPT war der erste Dienst mit generativer künstlicher Intelligenz, der ein großes Publikum fand. Rückblickend könnte man sich fragen, warum. Dienste zur Generierung von Bildern gab es schon seit einiger Zeit, doch als ChatGPT auf den Plan trat, machte es stärker „klick“. Man kann darüber diskutieren, warum. Eine mögliche Erklärung ist, dass mehr Menschen in der Lage sind, Texte zu erstellen und dass es deshalb näher dran war an dem, was man als Mensch selbst zu gestalten versucht.
ChatGPT hat außerdem gezeigt, dass die Benutzeroberfläche eine große Rolle spielt. Künstliche Intelligenz ist nichts Neues: Dienste mit KI gibt es schon seit Jahren. Google Photos mit natürlichsprachlicher Bildersuche, digitale Assistenten wie Apple Siri und Amazon Alexa und viele weitere bekannte Dienste gab es schon seit einigen Jahren. Auch Textgeneratoren, die auf Transformatoren basieren, gab es schon länger, aber nicht in einer so leicht zugänglichen Form. Es war ein Umbruch, der jahrelang im Entstehen begriffen war.
Inzwischen sind mehr als zwei Jahre vergangen, und wie immer bei Hypes in der Technologie passiert viel in kurzer Zeit. Wie hat sich der Markt für KI-Dienste seither entwickelt? Zeit für eine Bestandsaufnahme zu Beginn des neuen Jahres.
KI: das Rennen, das mit ChatGPT begann
Vor einigen Jahren konnte man Bilder und Texte generieren, aber in den mehr als zwei Jahren seit dem Erscheinen von ChatGPT hat sich viel verändert. Die Modelle für Text und Bilder haben sich weiterentwickelt, so dass Bilder von Menschen mit 12 Fingern oder vier Armen der Vergangenheit angehören dürften. Bei Text geben Chatbots bessere Antworten. [...]
Die Möglichkeit, Bilder und Texte getrennt zu erstellen, ist schön, aber viele Unternehmen haben sich auch auf die Integration dieser beiden Elemente konzentriert: multimodale Modelle. Dabei geht es um Eingabe und Ausgabe: Bei diesen Modellen kann man Audio, Bilder und Text eingeben und erhält Bilder und Text zurück.
Eine Entwicklung der letzten Monate sind die so genannten „reasoning models“. Sie geben Ihnen eine Aufforderung. Sie bereiten eine Antwort vor, versuchen aber, ihre eigene Antwort zu überprüfen, bevor sie tatsächlich antworten. Das sollte zu besseren Antworten führen. Die Folge ist allerdings, dass das Modell länger braucht, um zu antworten.
Dies ist eine der Möglichkeiten, um Halluzinationen zu bekämpfen. Falsche Antworten sind nach wie vor ein großes Problem von KI-Modellen. Eine andere Möglichkeit ist die Vermittlung eines engen Rahmens. Dies geschieht unter anderem bei KI-Systemen, bei denen man selbst Quellen angibt und dann nur auf der Grundlage dieser Quellen antwortet. Ein Beispiel dafür ist das NotebookLM von Google.
Auffällig ist auch, dass dies zu einem Wettlauf zwischen den USA und China geworden ist. Während man sich in China schon seit Jahren auf KI konzentriert, stammt die der aktuellen Generation künstlicher Intelligenz zugrunde liegende Transformatortechnologie aus den USA - von Google.
In China gibt es mehrere Unternehmen, die viel mit KI-Systemen arbeiten. Baidu und Tencent sind ziemlich bekannt. Alibaba hat seine Qwen-Modelle, die in der Open-Source-Welt eine gewisse Berühmtheit genießen. ByteDance, bekannt für TikTok, ist ebenfalls auf dem Vormarsch. Die Arbeit chinesischer Unternehmen ist in den Niederlanden und Belgien wenig bekannt, was zum Teil daran liegt, dass diese Modelle oft wenig auf das Niederländische ausgerichtet sind und ihre Dienste - mit Ausnahme von TikTok - nicht verfügbar oder unpopulär sind.
Es ist klar, dass es sich hier noch um eine experimentelle Phase handelt. Das zeigt sich nicht nur an den Diensten selbst, die oft in der Betaphase herauskommen und bei der Veröffentlichung unstabil oder schlecht funktionieren, sondern auch an der chaotischen Namensgebung. Google begann mit Bard mit Modellen wie PaLM und LaMDA. Daraus wurde im letzten Jahr Gemini, und die Modelle dahinter hießen ebenfalls Gemini.
Auch die Versionsnummern bewegen sich schnell: Gemini 1.0 erschien vor weniger als einem Jahr, gefolgt von Gemini 1.5 ein paar Monate später und nun bereits 2.0 im letzten Monat. Bei OpenAI geht es bereits in die gleiche Richtung. GPT-4 bekam eine Variante namens GPT-4o, aber das Argumentationsmodell wurde dann o1 genannt - unabhängig von 4o - gefolgt von o3, weil der Name o2 bereits von einem Anbieter besetzt ist.
Außerdem wird immer noch darüber gestritten, wo die KI am besten eingesetzt werden soll. Gehört sie in das Betriebssystem, um dessen Entwicklern mehr Macht zu geben, in einen Browser zum Nutzen des Browserherstellers, oder als eigenständiger Dienst?
Apple ist klar der Meinung, dass sie in das Betriebssystem gehört, und sein großer Vorstoß mit Apple Intelligence konzentrierte sich auf seine Betriebssysteme wie iOS. Das funktioniert auf drei Ebenen: Für kleine, einfache Aufgaben gibt es ein lokales Modell, dann kann es auf eine Cloud von Apple selbst hochskaliert werden. Wenn das nicht möglich ist oder wenn globale Kenntnisse erforderlich sind, kommt ein Dienst eines Drittanbieters zum Einsatz. Das ist jetzt ChatGPT von OpenAI, aber theoretisch könnte es jeder andere Dienst sein.
Bei diesem Aufbau stellt sich sofort die Frage, was wertvoller ist: Wissen über die Welt oder Wissen über einen Nutzer? Apple Intelligence kann Daten darüber einsehen, wie der Nutzer schreibt oder welche Nachrichten er verschickt, ist aber schnell machtlos, wenn es über den Tellerrand hinausschauen muss. Andere Dienste wissen alles Mögliche über die Welt, können aber keine Nachrichten einsehen und wissen daher nichts, wenn man beispielsweise nach einem Freund oder Familienmitglied fragt.
Hinzu kommt, dass ein Teil des Wettrennens darin besteht, dass die Dienste nicht oder nur in einem unzulänglichen Zustand herauskommen. Daran sind alle Unternehmen schuld. Es folgt eine schicke Präsentation, dann oft monatelanges Warten oder bestenfalls eine begrenzte Betaphase, und erst dann kommt es heraus. Inwieweit es dann hält, was es verspricht, bleibt abzuwarten.
Wie geht es weiter?
Generative künstliche Intelligenz ist wie das Web 2.0 vor 20 Jahren. Auch damals schossen die Dienste wie Pilze aus dem Boden und jeder versuchte, einen Dienst zu bauen, der auf den Inhalten der Nutzer schwimmt. Am Ende sind von dieser Welle nur noch Facebook und Twitter, jetzt X, übrig geblieben. Viele der Akteure von damals sind verschwunden.
Jedes Unternehmen möchte das Facebook dieser Welle sein. Deshalb setzen die Unternehmen alle Ressourcen ein, die sie haben. Für Apple und Google geht es um ihre Betriebssysteme, in die sie versuchen, KI so schnell wie möglich zu integrieren. Für Meta und X sind das ihre sozialen Medien, die deshalb Funktionen erhalten, die mit generativer KI arbeiten. Für Microsoft sind das Windows, GitHub und seine Office-Abonnements.
Wie bei den Web 2.0-Diensten jener Zeit verbirgt sich hinter dem Hype eine technologische Entwicklung, die sich auch lohnt, sowie ein klarer Anwendungsfall. KI kann den Menschen auf verschiedene Weise helfen, aber diese nützlichen Möglichkeiten zu finden, ist die Nuss, die Unternehmen knacken wollen.
Entwickler, die Code erstellen oder debuggen wollen, werden in vielen Fällen bereits KI-Tools verwenden. Auch in der Tweakers-Redaktion gibt es bereits Anwendungen: Es gibt ein „KI-Endredaktionstool“, das eingegebene Texte u. a. auf die korrekte Schreibweise von Fachbegriffen und die Satzstruktur überprüft. Es gibt ein Tool, um Ideen für eine Überschrift zu bekommen. Es wird aber bei der KI als Hilfsmittel bleiben, denn das Erstellen solcher Texte oder gar Überschriften ist und bleibt Menschenarbeit.
Viele Weihnachts-Gedichte des letzten Jahres wurden mit Hilfe von KI verfasst, Schüler und Studenten können mit Hilfe von Werkzeugen leicht weiterführende Informationen finden oder Hausarbeiten anfertigen, und es gibt noch viele weitere Anwendungen. Die KI hat das Potenzial, in vielen Bereichen nützlich zu sein.
Es gibt immer wieder die Sorge, dass Arbeitsplätze verschwinden - und das zu Recht. Schon jetzt führt die KI zu Entlassungen, und es ist nicht bekannt, wie viele. Die Arbeit von Übersetzern und Illustratoren u. a. ist unter Druck geraten. Der Mensch wird vielleicht nicht ganz aus dem Prozess verschwinden, aber viele Unternehmen brauchen wegen dieser Werkzeuge weniger Leute.
Dies ist einerseits beängstigend, andererseits aber auch ein logischer Prozess. Früher gab es [in England und den Niederlanden] den Berufs des Aufweckers, eine Person, die morgens vor die Tür ging, um die Leute zu einer bestimmten Zeit zu wecken. Dann haben wir den Uhrwecker erfunden, und das hat diesen ganzen Beruf überflüssig gemacht. Auf diese Weise sind viele Berufe aufgrund von Technologie und Automatisierung verschwunden, und das wird wahrscheinlich noch mit weiteren Berufen geschehen.
Das soll nicht heißen, dass das Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz ohne Widerstände vonstatten geht. Im Gegenteil, die Skepsis ist bei praktisch allen Beteiligten groß. Menschen, die in KI-Unternehmen arbeiten, machen sich zum Beispiel Sorgen um die Sicherheit. Können KI-Systeme beispielsweise für groß angelegte Desinformationskampagnen, gefälschte Nachrichten, Spam-E-Mails oder sogar zur Destabilisierung von Ländern eingesetzt werden? Oder noch schlimmer: Stellen sie möglicherweise eine Bedrohung für die Menschheit dar? Nicht umsonst wird die KI-Sicherheit von jedem Unternehmen, das KI-Dienste anbietet, als Hauptanliegen genannt.
Widerstand kommt auch von Menschen in Berufen, deren Arbeit als Trainingsdaten verwendet wird. Sprachmodelle nutzen Sprache, wie die der Massenmedien. Deshalb sind KI-Unternehmen in letzter Zeit sehr daran interessiert, Verträge mit Verlagen abzuschließen, um diese zu erfassen. Musikgeneratoren verwenden die Stimmen bekannter Künstler, und auch das stößt auf Widerstand. YouTube lehnt Videos mit Stimmen ab, die bekannten Künstlern ähneln sollen. Illustratoren und Künstler sehen zusätzlich zu den Bilddatenbanken oft Ausschnitte ihrer Arbeit in der Ausgabe von Bildgeneratoren wieder. Das Gleiche könnte mit Videomodellen passieren. Manchmal haben solche Dienste sogar die Wasserzeichen der Urheberrechtsinhaber reproduziert: ein deutliches Zeichen dafür, dass das zu Grunde liegende Werk in der Datenbank enthalten war.
Es gibt auch Widerstand von vielen Nutzern. Viele Menschen haben den Wert der generativen KI erkannt, aber das Ausmaß, in dem sie eingesetzt wird, stört viele. Heutzutage können Technologieunternehmen entweder nichts mehr ankündigen, oder etwas mit künstlicher Intelligenz. Dabei ist der Mehrwert dieser KI-Funktionen noch lange nicht klar.
Auch bei Tweakers gibt es Widerstand. Zum Beispiel haben Redakteure per KI Bilder erstellt, die sie auf der Titelseite oder in Artikeln verwenden. Auch das stößt manchmal auf Widerstand, vor allem, wenn es ein paar Mal hintereinander passiert. Tweakers hat daher ihre Verwendung stark eingeschränkt.
Dieser Widerstand kommt auch von den Gesetzgebern. In Europa gibt es jetzt ein KI-Gesetz, das Vorschriften für KI-Dienste enthält. Diese Gesetzgebung ist den Unternehmen natürlich ein Dorn im Auge, da sie sich in einem Wettlauf befinden. Denn mit der Allgemeinen Datenschutzverordnung, dem Gesetz über digitale Dienstleistungen, dem Gesetz über digitale Märkte und nun dem KI-Gesetz müssen sie alle möglichen europäischen Vorschriften berücksichtigen. Dabei tun diese Gesetze das, wofür sie geschaffen wurden: Sie schützen die Nutzer vor Produkten, die zu schnell und zu sorglos auf den Markt kommen. Die Kehrseite der Medaille ist jedoch, dass wir Dienstleistungen später oder gar nicht erhalten.
Zum Abschluss
Wenn die Vergangenheit etwas gezeigt hat, dann, dass Rennen immer aufhören. Niemand kann ewig sprinten; irgendwann muss man in einen gemütlichen Trab übergehen. Die Technologieunternehmen befinden sich seit einigen Jahren in einem Sprint, und das ist deutlich zu sehen. Wir haben viele Arten von KI gesehen, und das Potenzial ist wahrscheinlich für viele Menschen sichtbar.
Es gibt aber auch Schattenseiten. Es geht alles sehr schnell, und in der Zwischenzeit hat die KI unter anderem große Auswirkungen auf die Arbeitsplätze der Menschen. Auch KI-Müdigkeit und KI-Skepsis haben sich schnell eingestellt. Die Dienste, die es gibt, scheinen für viele Menschen immer noch von begrenztem Wert zu sein.
Das Web 2.0 schien vielversprechend zu sein, aber erst mit der Einführung des Newsfeed kam Facebook richtig in Fahrt. So verhält es sich auch mit der KI: Es gibt viele Experimente, aber die richtigen Formen und Anwendungen sind noch nicht gefunden worden. Man wartet darauf, dass Unternehmen oder Organisationen einen Weg finden, wie KI reale Probleme der Menschen lösen kann, und eine Schnittstelle bereitstellen, über die jeder leicht auf alle Möglichkeiten zugreifen kann. Außerdem ist ein Markt in einem Wettlauf immer in Bewegung. Selbst wenn man erfolgreich ist, ist damit noch lange nicht alles gesagt. Für ein Unternehmen ist es nicht einfach zu wissen, ob es das heutige Facebook oder StudiVZ ist.
Das bedeutet, dass sich der Markt unweigerlich abkühlen wird. Generative KI ist bereits vom Hype zur Normalität geworden, so wie sich Facebook schon seit Jahren nicht mehr neu anfühlt und StudiVZ seit Jahren verschwunden ist. Sie wird für viele Menschen zu einem Teil ihrer Arbeit und vielleicht auch ihres Lebens werden. Es wird, wie das Web 2.0 oder das Internet und die Computer vor ihm, ein wichtiger Schritt sein. Wie das genau aussehen wird, lässt sich nur schwer vorhersagen. Selbst wenn KI-Systeme intelligenter werden als Menschen, haben auch diese Systeme keine Kristallkugel, um zu wissen, wie die Zukunft aussehen wird.
Heute liebe ich wieder die KI, wäre nie durch nachdenken auf die richtige Lösung selber darauf gekommen. Heute heute morgen beim Kaffee trinken plötzlich eine Frage im eigenen Hirn:
HaMmeUjRwvZM0o4L.png
So geht Bildung ;-)
Gruss vom Ruessel
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ruessel hat geschrieben: ↑Fr 14 Feb, 2025 10:49
Heute liebe ich wieder die KI, wäre nie durch nachdenken auf die richtige Lösung selber darauf gekommen. Heute heute morgen beim Kaffee trinken plötzlich eine Frage im eigenen Hirn:
HaMmeUjRwvZM0o4L.png
So geht Bildung ;-)
Das Problem ist, dass diese Frage so häufig im Internet steht, dass die Antwort auf diese Frage im Trainingsset so stark vorkommt, dass ChatGPT die Antwort sofort parat hat. Google hätte dir die Frage auch beantwortet.
Was das große Problem von ChatGPT ausmacht (wenn es um reine Wissensfragen geht) - ChatGPT kann eine Frage genauso gut oder schlecht beantworten, wie es eine Google-Suche vermutlich genauso könnte.
Bei ChatGPT sieht man aber nicht, wenn die Ergebnisse offensichtlich schlecht sind oder erst gar nicht vorhanden sind, weil ChatGPT sich dann eine "gut klingende" Antwort ausdenkt.
Naja, ich hatte bei einen kleineren Problem in meinen Arduino-Code die KI gefragt und hat mir die Lösung in wenigen Sekunden gegeben. Klar, war jetzt kein geheimer Raketencode aber trotzdem, ich hatte Fehler drin, die KI hat den Code zwar sehr kompliziert gemacht - aber er funktionierte auf Anhieb. Wer weiß was in 2 Jahren so abgeht.
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