Artificial Intelligence

Stefan Krempl schreibt in »Internet überholt Fernsehen als wichtigste Nachrichtenquelle« für heise.de Das Internet stellt erstmals mehrheitlich die wichtigste Nachrichtenquelle der erwachsenen Online-Bevölkerung in Deutschland dar. 42 Prozent der Bundesbürger über 18 Jahren informieren sich vor allem im Netz über das Tagesgeschehen, dicht gefolgt von linear ausgestrahlten Fernsehsendungen mit 41 Prozent. Bald könnte das lineare Fernsehen wieder als cool gelten, weil es als Nutzung einer Retro-Technologie interpretiert wird. So wie die Schallplatte oder die Kassette. ...

Die Raspberry Pi Ltd. hat kürzlich die Einführung ihres »Raspberry Pi AI Kit« bekannt gegeben. Dieses beinhaltet ein M.2 HAT+ mit einem Hailo-8L KI-Beschleunigermodul. Es harmoniert perfekt mit dem Raspberry Pi 5 und zielt darauf ab, sowohl Privatnutzern als auch Forschern die Entwicklung von KI-Anwendungen zu ermöglichen. Trotz der Existenz von Beschleunigermodulen seit etlichen Jahren, sehe ich diese Ankündigung als bemerkenswert an. Der Gebrauch von KI-Chips ist in einem überschaubaren Bereich, wobei die meisten Aufgaben auf der GPU berechnet werden. Ich bin zuversichtlich, dass die progressiv kreative Community rund um den Raspberry Pi hier Anwendungsfälle ermitteln wird, wo ein solcher Chip deutlich effizienter arbeitet als eine dedizierte Grafikkarte. ...

Interessanter Fakt: Whisper von OpenAI wurde nur entwickelt, weil das Unternehmen bereits alle brauchbaren Texte im Internet kopiert, analysiert und zur Schulung ihres LLM genutzt hat. Mit Whisper konnten sie die Audiospuren von YouTube-Videos transkribieren und ebenfalls für ihre Schulung nutzen. indiatimes.com schreibt in »How tech giants cut corners to harvest data for AI« The artificial intelligence lab had exhausted every reservoir of reputable English-language text on the internet as it developed its latest AI system. It needed more data to train the next version of its technology – lots more. ...

Ich habe etwas Neues gelernt! Obwohl es beinahe offensichtlich ist, war es mir nicht klar. Aktuell können wir fehlerhafte Large Language Models nicht einfach reparieren, wenn sie Fehler machen oder falsche Informationen verbreiten. Das liegt daran, dass LLMs mithilfe neuronaler Netze kreiert werden. Neuronale Netze lernen eigenständig und erstellen mathematische Wahrscheinlichkeiten, indem sie bestimmte Dinge wiederholt mit kleinen Abweichungen berechnen. Wenn man also etwas im LLM ändern möchte, müsste man unzählige dieser Wahrscheinlichkeiten anpassen. Dieser Prozess ist so aufwendig, dass es einfacher ist, ein neues LLM zu erstellen. Deshalb werden GPTs auch in größeren Versionssprüngen veröffentlicht. ...

David Gutensohn schreibt in »ChatGPT: Welche Jobs ChatGPT bereits ersetzt« für zeit.de Überraschend ist, dass sogar in manchen Branchen die Zahl der Anfragen zunehmen, in denen man einen negativen Effekt durch ChatGPT erwartet hätte. Beispielsweise im Kundenservice, der automatisiert werden könnte. Dort steigt die Zahl die Stellenausschreibungen an. Ähnlich wie in Jobs in der Videoproduktion, im Grafikdesign und sogar der Fotografie. Diese Tätigkeiten bleiben trotz ChatGPT weiterhin gefragt. ...