KI-Update kompakt: Google, Microsoft, neue ChatGPT-Funktionen & KI in den USA

Inhaltsverzeichnis

Googles KI-Suche empfiehlt betrügerische Websites

Die "Search Generative Experience" (SGE) von Google, eine KI-gestützte Suche, empfiehlt derzeit betrügerische Websites, etwa solche, die Malware verbreiten. EO-Consultant Lily Ray entdeckte dieses Problem, als sie nach Hundewelpen suchte und in den SGE-Ergebnissen auf betrügerische Webseiten und Spam stieß. Die betroffenen Seiten verwendeten meist die .online-TLD und führten zu unerwünschten Chrome-Erweiterungen, falschen Werbegeschenken, Spam-Abos oder Tech-Support-Betrügereien.

Die SGE-Suche ist noch experimentell und soll lange Webseiten zusammenfassen und komplexe Themen leichter verarbeiten. Sie ist derzeit nur für angemeldete US-Teilnehmer verfügbar, aber Google hat kürzlich begonnen, für einige Suchanfragen von nicht angemeldeten Nutzern in den USA SGE-Ergebnisse einzublenden.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmmung wird hier ein externer Podcast (Podigee GmbH) geladen.

Podcasts immer laden Podcast jetzt laden

Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Podigee GmbH) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.

Auch Bleepingcomputer untersuchte die SGE-Suchergebnisse und fand Hinweise auf eine SEO-Poisoning-Kampagne. Die betrügerischen Seiten zeigten gefälschte Virenfunde an und versuchten, persönliche Informationen durch Phishing zu erhalten. Da SGE die Suchergebnisse in erklärenden Text einbettet, werden Nutzer eher zum Anklicken der betrügerischen Links verleitet. Google hat angekündigt, seine Spam-Bekämpfungssysteme zu aktualisieren, um SGE abzusichern, und betont, dass Spammer ihre Techniken ständig anpassen, was ein Katz-und-Maus-Spiel erzeugt.

Google bekämpft KI-Spam in Anzeigen

Google hat im vergangenen Jahr 5,5 Milliarden betrügerische Anzeigen mithilfe von KI gelöscht oder blockiert, wie der neue Ads Safety Report zeigt. Betrüger nutzen KI, um immer mehr und schneller Spam- und Scam-Anzeigen zu erstellen. Die meisten dieser Anzeigen verstoßen gegen Googles Richtlinien, da sie Schadsoftware enthalten, unrechtmäßig Markennamen und Logos verwenden oder Informationen und Daten von Menschen sammeln. Einige Anzeigen sind zudem dubiose Finanzdienstleistungen.

Früher setzte Google auf speziell trainierte KI-Modelle, um betrügerische Anzeigen zu identifizieren. Dafür waren jedoch Hunderttausende Beispiele notwendig, um typische Anzeigenstrukturen zu erkennen, wodurch neue Tricks und Maschen möglicherweise übersehen wurden. Große Sprachmodelle seien hingegen besser darin, Inhalte zu analysieren und zu bewerten, da sie auch Muster erkennen, die mit den alten Methoden nicht auffallen würden.

Googles Sicherheitssysteme für Anzeigen basieren auf Gemini, dem hauseigenen großen Sprachmodell. Gemini ist multimodal und kann Text, Bilder, Videos, Audio und Code analysieren.

Microsoft-Studie untersucht Nützlichkeit von KI

Eine neue Studie von Microsoft zeigt, dass eine tägliche Zeitersparnis von nur 11 Minuten durch den Einsatz von KI ausreicht, damit die meisten Menschen KI als nützlich empfinden. Die Studie befragte 1.300 Copilot-Nutzer aus verschiedenen Funktionen und Branchen. Im Durchschnitt sparten die Befragten 14 Minuten pro Tag oder fast fünf Stunden pro Monat, während die effizientesten Nutzer 30 Minuten pro Tag oder 10 Stunden pro Monat einsparten. Aber schon 11 Minuten genügten den meisten, um Copilot einen Wert beizumessen - laut Microsoft der Schlüssel, um eine neue Gewohnheit zu festigen.

Microsoft nennt dieses Ergebnis den "11-by-11 tipping point": 11 Minuten Zeitersparnis pro Tag über einen Zeitraum von 11 Wochen vermittelt den Wert von KI – und kann innerhalb eines Geschäftsquartals eine KI-Gewohnheit entwickeln.

Um KI-gestützte Gewohnheiten in Unternehmen zu fördern, empfiehlt Microsoft, einfache Anwendungsfälle zu identifizieren, die sofort 11 Minuten pro Tag einsparen, und Führungskräfte sollten dies vorleben, etwa durch das Zusammenfassen langer Dokumente oder E-Mail-Ketten mit KI.

Zudem kündigte Microsoft neue KI-Funktionen für Microsoft Teams an, darunter ab Mai Copilot-Transkripte von Besprechungen und Erkenntnisse aus Besprechungschats, ab April das Anpassen von Nachrichten in Teams-Chats und ab Juni KI-gestützte Zusammenfassungen von VoIP- und Festnetzanrufen.

OpenAI testet neue ChatGPT-Funktionen

OpenAI könnte bald seine KI-Modelle GPT-4 und DALL-E 3 mit neuen Funktionen ausstatten. Twitter-Nutzer Tibor Blaho entdeckte in einer Preview-Version von ChatGPT einen Schalter, der die Nachrichtenbegrenzung flexibler gestaltet. Zudem könnte ein "Model Tuner Selector" Anfragen zwischen GPT-4 und GPT-3.5 verteilen, um Nutzerressourcen effizienter zu nutzen. Einfachere Anfragen würden dabei von GPT-3.5 bearbeitet, während komplexere GPT-4 vorbehalten bleiben. Nutzer könnten diese Verteilung selbst steuern.

Eine "Upgraded Response"-Funktion ist ebenfalls in der Erprobung und würde Antworten von GPT-3.5 auf das fortschrittlichere GPT-4 aktualisieren. OpenAI könnte auch eine anonyme Nutzung von ChatGPT ermöglichen, um die Zugangsbarrieren zu senken, wobei ein Konto zusätzliche Vorteile wie Chatverläufe bieten würde.

Laut Blaho steht DALL-E 3 zudem ein Update bevor, das einen Bildeditor mit Inpainting-Funktion umfasst. Benutzer könnten Bildbereiche auswählen und im Chat bearbeiten. Ein neues Layout mit seitlichem Chat und zentralem Bildeditor ist in Aussicht.

Offizielle Ankündigungen zu diesen Features fehlen noch, aber Blaho hat in der Vergangenheit bereits korrekte Voraussagen getroffen.

US-Unternehmen investieren massiv in KI

Amerikanische Unternehmen erhöhen ihre Ausgaben für künstliche Intelligenz drastisch. Eine Umfrage von Andreessen Horowitz unter Führungskräften der Fortune 500 zeigt, dass die Budgets für große Sprachmodelle und andere KI-Systeme bis 2024 sogar um das Zwei- bis Fünffache steigen könnten. Im Jahr 2023 beliefen sich die Investitionen auf durchschnittlich sieben Millionen Dollar pro Unternehmen.

Obwohl die Einsparungen bei den Kundendienstkosten die KI-Ausgaben eines Unternehmens bereits heute um das Achtfache übertreffen, ist es nach wie vor schwierig, die Wirksamkeit zu messen. Manager verlassen sich oft auf Aussagen von Mitarbeitern über Effizienzsteigerungen, doch konkrete Metriken für eine zuverlässige Erfolgsmessung fehlen.

Die meisten Unternehmen nutzen Cloud-Dienste für ihre KI-Modelle und bevorzugen den parallelen Einsatz verschiedener Modelle, um Abhängigkeiten zu reduzieren. OpenAI führt den Markt an, während Open-Source-Modelle aufgrund der besseren Kontroll- und Anpassungsmöglichkeiten an Bedeutung gewinnen.

Unternehmen entwickeln KI-Anwendungen wie Chatbots mehrheitlich intern und konzentrieren sich dabei auf interne Produktivitätssteigerungen. Inhalte, die Kunden erreichen, werden in der Regel manuell überprüft, was auf die Notwendigkeit spezifischerer Schnittstellen hindeutet.

(mack)