KI-Update kompakt: Reasoning, künstliche Superintelligenz, Justiz, Hundegebell
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
- Isabel Grünewald
- The Decoder
Reasoning Fail: Gängige LLMs scheitern an kinderleichter Aufgabe
Eine aktuelle Studie zeigt, dass selbst moderne Large Language Models (LLMs) an scheinbar einfachen logischen Aufgaben scheitern. Die Modelle, darunter GPT-4 und Claude 3, konnten die Frage "Alice hat N Brüder und M Schwestern. Wie viele Schwestern hat Alice Bruder?" nicht zuverlässig beantworten. Trotz logisch klingender Argumentationen waren die Antworten meist falsch.
Laut den Forschern aus Deutschland und der Schweiz reicht das passive Lernen aus großen Datenmengen nicht aus, um echtes logisches Denken zu entwickeln. Sie sehen das Scheitern an der simplen Aufgabe als dramatisch an, da die Modelle ihre falschen Lösungen mit Überzeugung als richtig darstellen. Die Wissenschaftler plädieren für eine Überarbeitung der bisherigen Benchmarks, um solche grundlegenden Defizite im logischen Schlussfolgern aufzudecken.
Ergebnisoffenheit ist der Schlüssel zur Super-KI, sagen Forscher von Google Deepmind
In einem neuen Paper argumentieren Forscher von Google Deepmind, dass Ergebnisoffenheit (Open-Endedness) ein entscheidendes Merkmal künstlicher Superintelligenz (ASI) ist. Demnach müssen KI-Systeme in der Lage sein, selbstständig neues Wissen zu generieren und ihre Lernfähigkeit eigenständig zu verbessern, statt nur passiv aus großen Datenmengen zu lernen.
Die Ergebnisoffenheit eines Systems hängt davon ab, ob ein Beobachter die von der KI erzeugten Inhalte als neu empfindet und daraus lernen kann. Foundation Models wie große Sprachmodelle seien noch nicht ergebnisoffen, könnten aber den Weg zu offenen Systemen ebnen, wenn sie kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert und mit Methoden wie Reinforcement Learning kombiniert würden. Die Forscher warnen jedoch auch vor Sicherheitsrisiken, da die von einem offenen System erzeugten Inhalte für Menschen nachvollziehbar und kontrollierbar bleiben müssten.
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Google und Microsoft haben zurecht kein Vertrauen in ihre KI-Produkte
Die Chatbots von Microsoft und Google, Copilot und Gemini, weigern sich derzeit, das Ergebnis der US-Präsidentschaftswahl 2020 zu bestätigen. Auf die Frage, wer die Wahl gewonnen hat, geben sie ausweichende Antworten und nennen keine Wahlergebnisse. Google bestätigte, dass Gemini generell keine Wahlergebnisse liefern wird.
Dieses Beispiel zeigt, wie wenig Vertrauen die Tech-Giganten in ihre eigenen KI-Produkte haben. Microsoft wurden in der Vergangenheit bereits KI-generierte Falschinformationen über Wahlergebnisse nachgewiesen. Das Unternehmen erklärte, an der Verbesserung seiner Tools für die Wahlen 2024 zu arbeiten.
Justizminister fordern KI für Justiz und schärfere Gesetze gegen Hass und Hetze
Auf der 95. Justizministerkonferenz (JuMiKo) wurde der Einsatz von KI in der Justiz als "wichtiger Baustein" bezeichnet, um die Justiz angesichts komplexer werdender Verfahren zukunftsfest zu machen. Das "große Potenzial von KI" solle auch im staatlichen Bereich weiter ausgeschöpft werden. Dafür sei etwa der Zugriff auf große Mengen an potenziell urheberrechtlich geschützten anwaltlichen Schriftsätzen für das Text- und Data Mining nötig.
Auch der Einsatz von KI in strafrechtlichen Ermittlungen soll geprüft werden. Konkrete Digitalisierungsprojekte sind unter anderem die Entwicklung eines Videoportals der Justiz, eine digitale Rechtsantragstelle und der Einsatz von KI für ein Sprachmodell der Justiz oder ein Strukturierungstool für Justizverfahrensakten. Gleichzeitig fordern die Justizminister schärfere Gesetze gegen Hass und Hetze im Netz, etwa durch die einfachere Verfolgung von Hasskriminalität und höhere Strafen.
Neuer KI-Videogenerator KLING könnte OpenAI Sora Konkurrenz machen
Das chinesische Unternehmen Kuaishou hat mit KLING ein KI-Modell zur Videogenerierung vorgestellt, das OpenAIs kürzlich angekündigtem Videogenerator Sora Konkurrenz machen könnte. KLING soll Videos mit einer Länge von bis zu zwei Minuten und einer Auflösung von 1080p bei 30 Bildern pro Sekunde erzeugen können. Dabei soll es in der Lage sein, komplexe Bewegungsabläufe physikalisch korrekt zu modellieren.
In China ist KLING bereits als öffentliche Demo verfügbar. Mit seinen Fähigkeiten könnte es eine ernsthafte Alternative zu OpenAI Sora darstellen.
Perplexity kopiert bei News-Seiten und unterstreicht das Dilemma von KI-Suchmaschinen
Die KI-Suchmaschine Perplexity steht in der Kritik, da ihr neues Feature "Perplexity Pages" offenbar in großem Umfang Inhalte bekannter Medien wie Forbes, CNBC und Bloomberg kopiert. Die von Nutzern zusammengestellten Pages enthalten laut Berichten teilweise wörtlich übernommene Passagen und Grafiken, teilweise auch aus Exklusivbeiträgen hinter Bezahlschranken.
Der Fall unterstreicht das Dilemma von KI-Suchmaschinen im Umgang mit urheberrechtlich geschützten Inhalten. Perplexity-CEO Aravind Srinivas räumte ein, das neue Feature habe noch "raue Kanten" und werde sich mit der Zeit und dem Feedback verbessern. Dennoch wirft der Vorfall grundsätzliche Fragen zur fairen Nutzung journalistischer Inhalte durch KI-Systeme auf.
Raspberry Pi 5 als KI-Computer für Videobildanalyse und mehr
Mit dem neuen "Raspberry Pi AI Kit" wird der Raspberry Pi 5 zu einem vollwertigen KI-Computer für Anwendungen wie Videobildanalyse. Das Kit besteht aus dem KI-Beschleuniger Hailo 8L, einem Adapter und vor allem den integrierten Treibern und der Entwicklungsumgebung in Raspberry Pi OS. Auf GitHub stehen bereits Beispiele zur Objekterkennung, Posenschätzung und Bildsegmentierung bereit.
Der Hailo 8L erreicht eine KI-Performance von 13 TOPS (INT8) und übertrifft damit die NPUs aktueller Desktop- und Mobile-Prozessoren. Durch die nahtlose Integration in Raspi OS soll die Inbetriebnahme des Beschleunigers besonders einfach sein. Damit etabliert sich der Raspberry Pi 5 als erschwingliche Plattform für KI-Experimente und Embedded-Anwendungen mit hohen Anforderungen an die Bildverarbeitung.
Künstliche Intelligenz: Sag mir, was mein Hund mir sagen will
Forschende der University of Michigan haben gezeigt, dass ein auf menschliche Stimmen trainiertes KI-Sprachmodell auch Hundegebell interpretieren kann. Das Modell Wav2Vec2 konnte in Tests erkennen, ob ein Hund spielerisch oder aggressiv bellt. Zudem konnte es aus den Lauten Rasse, Alter und Geschlecht des Hundes ableiten – mit einer Genauigkeit von bis zu 70 Prozent.
Damit übertraf das eigentlich auf menschliche Sprache ausgelegte Modell sogar speziell mit Hundegebell trainierte KI-Systeme. Die Forscher sehen darin einen vielversprechenden Ansatz, um den Mangel an Trainingsdaten für die Analyse von Tierkommunikation zu umgehen. Ein besseres Verständnis des Hundegebells könnte nicht nur dem Tierschutz dienen, sondern auch helfen, gefährliche Situationen im Umgang mit den Tieren zu entschärfen.
Deutsche Post: Neue KI-generierte Krypto-Briefmarke mit Fehlern
Die Deutsche Post hat eine neue Krypto-Briefmarke mit einem von der KI DALL-E generierten Motiv des Kölner Doms veröffentlicht. Allerdings enthält die Darstellung des Doms auf der Briefmarke einige Fehler. So ist über dem Haupteingang eine Rosette zu sehen, die es in Wirklichkeit nie gab. Zudem zeigt das Bild ein Baugerüst, das seit 2021 nicht mehr existiert.
Trotz dieser Anachronismen wird die Post die Briefmarke, die neben der physischen Marke auch einen "digitalen Zwilling" als NFT enthält, wie geplant verkaufen. Das Bundesfinanzministerium, das den Auftrag für die Motive erteilt hat, kündigt für 2025 bereits weitere KI-generierte Briefmarken an. Kritiker sehen darin ein aus der Zeit gefallenes Konzept, da der Hype um NFTs inzwischen weitgehend abgeflaut ist.
(igr)
