BSI zum Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat eine umfassende Untersuchung zu den Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf die Cyberbedrohungslage vorgelegt.

Der Fokus liegt auf der Bewertung, wie KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), die Cyberbedrohungslandschaft beeinflussen, sowohl für Angreifer als auch für Verteidiger. Der Bericht hebt hervor, wie KI-basierte Technologien die Möglichkeiten und Techniken der Cyberkriminalität erweitern, aber auch wie sie zur Stärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen eingesetzt werden können.

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Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Produktivität, Verteilung und Wachstum

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, als neue allgemeine Basistechnologie die wirtschaftliche Produktivität erheblich zu beeinflussen und das gesellschaftliche Wohlbefinden zu steigern. Das OECD-Papier „The Impact of Artificial Intelligence on Productivity, Distribution and Growth“ untersucht diese Möglichkeiten und beleuchtet sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen, die KI mit sich bringt.

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Künstliche Intelligenz und der Wandel der Kompetenzanforderungen im Arbeitsmarkt

Die rasante Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen verändert nicht nur die Art und Weise, wie Arbeit verrichtet wird, sondern auch die Struktur des Arbeitsmarktes und die Nachfrage nach bestimmten Fähigkeiten. Das OECD-Dokument „Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market“ beleuchtet detailliert, wie sich die Anforderungen an die Kompetenzen der Arbeitnehmer durch die Einführung von KI verändern und welche neuen Fähigkeiten zunehmend gefragt sind.

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Künstliche Intelligenz und Lohnungleichheit

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte weltweit. Der OECD-Bericht „Artificial Intelligence and Wage Inequality“ untersucht die Beziehungen zwischen KI und Lohnungleichheit in 19 OECD-Ländern. Diese Studie bietet wertvolle Einblicke in die Auswirkungen von KI auf Löhne und Ungleichheit zwischen und innerhalb von Berufsgruppen und gibt Hinweise darauf, wie diese Entwicklungen zukünftig überwacht und gesteuert werden können.

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Die ökonomischen Auswirkungen der generativen KI

Generative Künstliche Intelligenz (KI) steht im Mittelpunkt einer hochinteressanten Studie, die von Andrew McAfee, einem Forscher am MIT Sloan School of Management, verfasst wurde. Die Studie, betitelt „Generally Faster: The Economic Impact of Generative AI“, untersucht, wie diese Technologie die ökonomischen Landschaften verändern könnte. Dieser Blogbeitrag fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Studie zusammen und diskutiert ihre möglichen Implikationen.

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KI in der wissenschaftlichen Schreibarbeit – GPT-4 gleichauf mit menschlichen Forschern

Es lässt sich nicht wegreden, dass der einleitende Text vor wissenschaftlichen Arbeiten eine entscheidende Rolle spielt: Hier werden Rahmen, identifizieren Forschungslücken und Ziele der Studie definiert.

Die Studie „ChatGPT-4 and Human Researchers Are Equal in Writing Scientific Introduction Sections: A Blinded, Randomized, Non-inferiority Controlled Study“ liefert nun hierzu spannende und zum Denken anregende Erkenntnisse über die Fähigkeiten von KI-Systemen; speziell zu Texten des Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4), im Vergleich zu menschlichen Forschern beim Verfassen dieser bedeutsamen Abschnitte in Forschungsarbeiten.

Diese Untersuchung bietet einen – durchaus überraschenden und aufschlussreichen – Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen beim Einsatz von KI in der akademischen Schreibarbeit; sie unterstreicht dabei das Potenzial von KI, den Forschungsprozess grundlegend zu transformieren.

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KI-Auditing: Auditing von KI – Rechtliche, ethische und technische Ansätze

KI-Auditing: Nun, da Künstliche Intelligenz (KI) immer häufiger in verschiedenen Bereichen und vor allem immer umfassender eingesetzt wird, steigen auch die Anforderungen an die Überwachung und Bewertung dieser Systeme.

Die Arbeit „Auditing of AI – Legal, Ethical and Technical Approaches“ bietet einen tiefgreifenden Einblick in die Notwendigkeit, Methoden und Herausforderungen beim Auditing von KI-Systemen.

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Schutz von KI

Kann künstliche Intelligenz als solche rechtlich geschützt werden? Die Frage ist keineswegs trivial – und von erheblicher wirtschaftlicher Bedeutung: Die rechtliche Problematik und Notwendigkeit des Schutzes von Datensätzen in diesem Zusammenhang liegt auf der Hand.

In einer digitalisierten Wirtschaft, in der Daten zunehmend als wertvolles Wirtschaftsgut betrachtet werden, ist der rechtliche Schutz z.B. von Datenbeständen, aber auch von Software, die mit diesen Daten arbeitet, von entscheidender Bedeutung. Nur so kann aus hiesiger Sicht die Frage der Schutzfähigkeit von KI durch eine getrennte Betrachtung von Datenbeständen und Software beantwortet werden.

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Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit: Autonome Nutzung von One-Day-Vulnerabilities

Eine aktuelle Studie zum Thema künstliche Intelligenz und Cybersicherheit zeigt auf, dass große Sprachmodelle (LLMs), insbesondere GPT-4, in der Lage sind, sogenannte One-Day-Vulnerabilities autonom zu nutzen. Dies wirft wichtige Fragen über die Sicherheit und die ethischen Aspekte des Einsatzes dieser Technologien auf.

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Rechtliche Besonderheiten bei Software as a Service (SaaS) Verträgen- speziell KIaaS

Im digitalen Zeitalter, in dem Cloud-Dienste zunehmend an Bedeutung gewinnen, stellt Software as a Service (SaaS) eine bedeutende Facette dar. Im Folgenden geht es um die rechtlichen Nuancen, die sowohl Anbieter als auch Nutzer von SaaS-Lösungen beachten sollten, speziell mit Blick auf „KI as a Service“ (KIaaS).

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