Ältere Dokumente des Jahres 2024

Künstliche Intelligenz, Synthetische Bilogie, Macht, schwieriges Containment und die Zukunft unserer Gesellschaft

Für den schnellen Überblick: Die Basiselemente der Künstlichen Intelligenz - Technische Simulation des menschlichen Gehirns - Große Sprachmodelle mit Big Data und Big Money - Aufwendiges Training - Superleistungen und Leistungsgrenzen - Stand der Technik

Yuval Noah Hararis kurze Geschichte der Informations-Netzwerke von der Steinzeit bis zur Künstlichen Intelligenz

Ein schlimmer Ausrutscher oder kreative Spitzenleistung: Chatbot wünscht einem Benutzer den Tod

Auseinandersetzung mit der Frage, ob Maschinen Bewusstsein erlangen können. Die erste Stufe dieses schwierigen Weges sind Maschinen mit autonomer Wahrnehmung. Wie es danach weitergehen kann, wird nicht nur die Technik beschäftigen.

Big Money First. Die Transformation eines dem Fortschritt für die Menschen verschriebenen Unternehmens zu einer Profit-Benefit-Corporation

Kann man Maschinen mit Bewusstsein bauen? Ein Buch von Prof. Ralf Otte, Technische Hochschule Ulm, das dieser Frage nachgeht.

Beginnender Niedergang der Generativen Künstlichen Intelligenz - Mittelmaß statt Qualität - Trend zu gelenkten Frage-Antwort-Spielen

Interessant als Erkenntnisquelle über die Leistungsgrenzen bisheriger Künstlicher Intelligenz, auch wenn es in dem Buch eigentlich um die Suche nach der kosmischen Ur-Energie geht. Rückschlüsse auf Aufmerksamkeit und Bewusstsein von Maschinen müssen sich gedulden.

Raid Hoffmans Buch. Immer optimistisch. Ein Werkzeug für bessere Arbeit oder Absturz in die Mittelmäßigkeit?

Nun ist sie da: die Verordnung der Europäischen Union zur Regulierung Künstlicher Intelligenz. In Kraft getreten am 1. August 2024

weltweiter Computer-Ausfall am 19. Juni 2024.

Die leidige Frage, ob Künstliche Intelligenz kreativ sein kann. Kommt darauf an, was man unter Kreativität versteht...

Eine solide Einführung in die Technik, eine gute Beschreibung der heutigen Möglichkeiten und eine gleichsam beruhigende und alarmierende Konsequenz: Die Technik kann Emotionen erkennen, aber nur simulieren. Sie bietet aber ein immenses Manipulationsreservoir.

Wie unser Gehirn durch seinen genialen Mix von Verstand und Gefühl für uns eine perfekte Illusion von Wirklichkeit konstruiert.

Was ist von Männern zu halten, die das Nein einer Frau nicht akzeptieren können?

Palastrevolte bei OpenAI endgültig gescheitert. Mitgründer und Top-Entwickler Ilya Sutskever verlässt OpenAI. De-Facto-Alleinherrschaft für Sam Altman und die Milliarden von Microsoft.

Warum Computer Gefühle und Empathie nur simulieren, aber nicht empfinden können. Welche Einsatzfelder sich trotzdem auftun und welche Gefahren damit verbunden sind.

Zeit für die mentale Beerdigung einer gescheiterten Unternehmensphilosophie: Zwang von außen statt Motiviertheit von innen, Vereinzelung statt Zusammenarbeit, verordnetes Leben im Hamsterrad sinnloser Arbeitsintensivierung.

Das entartete Grundrecht. Von Prinzipien, Irrtümern und Schwarzen Löchern.

Was macht der vermehrte Einsatz Künstlicher Intelligenz mit unserem Geist?

Die Quellen der Verzerrungen: Auswahl der Trainingsdaten, Algorithmen und Filterprogramme, Gefahren für Manipulation. Perspektiven der Entwicklung: Diversitätsverlust, Aufblähung und Kommerzialisierung, Bevorzugung von Alarmismus.

KI-Systeme ermöglichen eine bis schier ins Unermessliche gesteigerte Überwachungseignung. Dringende Notwendigkeit der Regulierung.

Für alle, die sich einen fundierteren Überblick über das weite Feld der Künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, ohne sich allzu tief in technischen Details zu verlieren: die Entstehungsgeschichte und das ehrgeizige Projekt, eine Maschine zu bauen, die wie das menschliche Gehirn funktioniert. Maschinelles Lernen, die Large Language Models und die Neuronalen Netze, ihre Anwendungen, die Entwicklungsperspektiven, Chancen und Risiken, Auswirkungen auf die Arbeit und Erfordernisse für die Firmen.

Eine Auflistung wichtiger Datensammlungen, die für das Training von Large Language Models benutzt werden. Wenig Transparenz bei den Anbietern.

Grundsätze für das gute Fragen an die Chatbots - und Plädoyer für den Erwerb von Kompetenz für den Umgang mit den Tools.

Details zum Training der Large Language Models und gebräuchliche Methoden, um sie auf aktuellem Stand zu halten. Die verschiedenen Stufen des Trainings und die Trainingsrisiken.

Auseinandersetzung mit der Frage, ob man Maschinen ein Bewusstsein zusprechen kann anhand eines Beispiels. Kann man von einem maschinellen Bewusstsein reden, auch wenn die betroffenen Systeme selber davon keine Ahnung haben? Was meinen Bard/Gemini und ChatGPT dazu?

„Attention Is All You Need“ ist der Titel des 2017 veröffentlichten Papers von Google-Mitarbeitern. Es begründet die Architektur der heue vorherrschenden Large Language Models. Dieses Arbeitspapier schildert Schritt für Schritt, wie ein solches Programm von der Benutzeranfrage zu seinem Ergebnis kommt.

Was versteht die Künstliche Intelligenz? Die Frage nach Intelligenz und Verstehen, ob und wie das sich technisch umsetzen lässt. Kann man Semantik technisch abbilden? Der zaghafte Versuch für ein paar Antworten.

Wie sich ein Chatbot schwer tut mit einer ehrlichen Antwort auf eine komplizierte Frage.

Guidelines für die Gestaltung von Workflows. Transparenz für die Benutzerinnen und Benutzer. Berücksichtigung der Integration von Elementen der Künstlichen Intelligenz.

Wildwest in der KI-Branche. Sam Altman nach Rauswurf wieder Chef bei OpenAI. Business sticht Gemeinwohl.

Der Verordnungsentwurf der Europäischen Kommission zur Regulierung Künstlicher Intelligenz. Vage Versprechen, wenig konkrete Aussagen, bürokratische Verfahren. Abwarten, was daraus wird. Wir bleiben dran.