Eine ganz neue Studie beleuchtet eine faszinierende Facette großer Sprachmodelle (LLMs): die Tendenz, sozial erwünschte Antworten zu generieren, wenn sie Persönlichkeitsumfragen ausgesetzt sind. Diese Erkenntnisse sind besonders relevant, da LLMs zunehmend dazu verwendet werden, menschliches Verhalten in simulierten Umgebungen nachzuahmen.
Menschliche Verzerrungen in künstlichen Intelligenzen: Soziale Erwünschtheit in großen Sprachmodellen weiterlesenKategorie: Künstliche Intelligenz
EU: Verabschiedung des KI-Gesetzes
Am 21. Mai 2024 gab der Rat der Europäischen Union grünes Licht für das bahnbrechende Gesetz zur Regulierung Künstlicher Intelligenz (KI). Dieses Gesetz, das angeblich weltweit erste seiner Art, soll die Regeln für den Einsatz von KI harmonisieren und damit einen globalen Standard setzen.
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Überblick über die Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in China
China hat sich in den letzten Jahren als ein führendes Land in der Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) etabliert. Die chinesische Regierung hat eine Vielzahl von Gesetzen und Regelungen eingeführt, um den Einsatz und die Entwicklung von KI zu steuern.
Diese Regulierung zielt darauf ab, die Technologie so zu gestalten, dass sie den politischen und sozialen Zielen des Landes dient, gleichzeitig aber auch ethische und wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt. Im Folgenden gebe ich einen Überblick über die wichtigsten chinesischen Gesetze zur KI-Regulierung und ihre jeweiligen Links zu den vollständigen Texten.
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Risiken von PII-Leckagen beim Feintuning von GPT-3
Im Zuge der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen stehen immer mehr leistungsstarke Modelle zur Verfügung, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten werden können. Ein prominentes Beispiel ist OpenAI’s GPT-3, ein generatives vortrainiertes Modell, das durch Feintuning an individuelle Anwendungsfälle angepasst werden kann.
Trotz der Vorteile dieser Anpassungen gibt es bedeutende Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes, insbesondere im Hinblick auf das Risiko der Offenlegung personenbezogener Daten (PII). Eine aktuelle Forschungsarbeit untersucht diese Problematik eingehend.
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Kompression großer Sprachmodelle mit CompactifAI
Die Forschungsarbeit „CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks“ befasst sich mit einem der größten Herausforderungen der modernen Künstlichen Intelligenz (KI): der enormen Größe und Komplexität großer Sprachmodelle (LLMs). Diese Modelle, zu denen prominente Beispiele wie ChatGPT und LlaMA gehören, revolutionieren die Art und Weise, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und generieren.
Allerdings bringen sie auch erhebliche Probleme mit sich, insbesondere im Hinblick auf ihre hohen Trainings- und Rechenkosten sowie ihren massiven Energieverbrauch. Die Arbeit stellt CompactifAI vor, eine innovative Methode zur Kompression dieser Modelle mithilfe von quanteninspirierten Tensor-Netzwerken (TNs).
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Der 2024 Work Trend Index: Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz
Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt hat im Jahr 2024 neue Höhen erreicht. Der jährliche Work Trend Index von Microsoft und LinkedIn bietet tiefe Einblicke in die Transformation der Arbeitswelt durch KI. Basierend auf einer umfassenden Umfrage unter 31.000 Personen aus 31 Ländern, zusätzlichen Daten von LinkedIn und der Analyse von Billionen von Produktivitätssignalen aus Microsoft 365, liefert der Bericht aufschlussreiche Statistiken und Empfehlungen für Organisationen und Führungskräfte.
Herausforderungen durch KI-Täuschung
Es lässt sich nicht ignorieren, dass wir in einer Welt leben, in der künstliche Intelligenz (KI) in immer krasserem Maße in unseren Alltag integriert wird – doch damit steigt auch das Potenzial für KI-basierte Täuschungen sowie damit verbundene Gefahren. Diese Täuschungen können von harmlosen Fehlinformationen bis hin zu gezielten Betrugsversuchen reichen. Eine aktuelle Studie beleuchtet dieses Thema ausführlich und bietet Einblicke in Beispiele, Risiken und mögliche Lösungen für das Problem der KI-Täuschung.
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Zukunft der KI-Regulierung in Deutschland: Ein Blick auf den aktuellen Beschluss der Datenschutzaufsichtsbehörden zu KI (2024)
Am 3. Mai 2024 hat die Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder einen beachtlichen Beschluss zur Regelung der nationalen Zuständigkeiten im Rahmen der Künstlichen Intelligenz-Verordnung (KI-VO) gefasst. Dieser Beschluss verdeutlicht die entscheidende Rolle, die Datenschutzbehörden in der Überwachung von KI-Systemen einnehmen werden, eine Entwicklung, die weitreichende Implikationen für Entwickler, Unternehmen und Nutzer von KI-Technologien in Deutschland hat.
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xLSTM: Revolution der Künstlichen Intelligenz durch erweiterte LSTM-Modelle?
Ein ganz frisches Forschungspapier – u.a. von Sepp Hochreiter – stellt eine vermutlich bahnbrechende Weiterentwicklung der bekannten LSTM-Technologie vor, die als xLSTM (Extended Long Short-Term Memory) bezeichnet wird. Diese Innovation könnte eine neue Ära für große Sprachmodelle und andere KI-Anwendungen einläuten, auch in wirtschaftlicher Hinsicht. Gleichwohl wird schon jetzt zur ruhigen Beobachtung der weiteren Entwicklung angemahnt.
Aufgrund des medialen Echos nehme ich das Thema hier im Blog ebenfalls kurz auf: Im Folgenden soll es kurz um die Kernkonzepte dieser Arbeit gehen, ihre Implikationen und was sie für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz bedeuten könnte.
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Entwicklung von Software mit KI
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung bietet sowohl erhebliche Chancen als auch potenzielle Herausforderungen.
Eine qualitative Studie von Charles Collins und Kémaël Josua Kauppaymuthoo an der Lund University hat die Perspektiven von Softwareentwicklern zur Adoption von KI-Technologien in ihrem Arbeitsfeld untersucht. Diese Studie liefert wichtige Einblicke in die emotionalen und praktischen Auswirkungen, die KI auf die Softwareentwicklung hat.
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