KI-Update kompakt: Autonome Drohnen, Public AI, OpenAI, Nazca-Geoglyphen
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
- Isabel Grünewald
- The Decoder
Ukraine setzt auf autonome Drohnen und massive Aufrüstung
Der Krieg in der Ukraine ist auch zu einem Testfeld für neue Waffentechniken geworden. Nach Angaben eines Kommandeurs der ukrainischen Drohneneinheiten könnten ukrainische Drohnen bereits in sechs Monaten vollständig autonom fliegen.
In einem Interview sagte Robert Brovdi, Gründer und Kommandant der Spezialdrohneneinheit "Madyar Birds", dass die unbemannten Luftfahrzeuge innerhalb von sechs bis acht Monaten ohne Piloten und Bediener auskommen könnten. Die Drohnen sollen selbstständig navigieren, Ziele angreifen und zwischen Freund und Feind unterscheiden können. Brovdi berichtet über die Entwicklung und Erprobung von Hunderten KI-Systemen. Soldaten müssten die Drohnen nur noch starten; die Drohnen entscheiden dann selbstständig über ihren Flug und Zielangriff.
Bereits seit einigen Monaten gibt es Berichte über KI-gesteuerte Drohnenangriffe aus der Ukraine. Unternehmen wie Auterion entwickeln Chips, die Kamikaze-Drohnen autonom ins Ziel steuern.
Parallel dazu hat die Ukraine ehrgeizige Pläne zur Aufrüstung. Verteidigungsminister Rustem Umerov stellte einen Dreijahresplan vor, der Stückzahlen und den Finanzbedarf für die Rüstungsproduktion festlegt. Mehrere Länder haben bereits ihre Bereitschaft zur Finanzierung der Drohnen und Raketen zugesagt. Hanna Hvozdiar, stellvertretende Ministerin für strategische Industrien, berichtet von Produktionskapazitäten für mehr als drei Millionen Drohnen pro Jahr, wobei finanzielle Unterstützung von ausländischen Partnern benötigt wird.
Mozilla Foundation präsentiert Strategie für „Public AI"
Die Mozilla Foundation hat eine umfassende Strategie für "Public AI" vorgestellt. Sie soll ein öffentliches KI-Ökosystem als Gegengewicht zu kommerziellen Entwicklungen schaffen. Der Plan sieht vor, öffentliche Güter, Ausrichtung und Nutzung in allen Phasen der KI-Entwicklung zu fördern. Dafür sollen Entwickler, Politiker, Akademiker und Unternehmen zusammenarbeiten.
Die Studie gibt konkrete Empfehlungen für verschiedene Akteure. Entwickler sollen an offener KI-Infrastruktur mitarbeiten und wettbewerbsfähige Alternativen zu privater KI aufbauen. Politiker sollten in offene KI-Infrastruktur investieren und bei der öffentlichen Beschaffung Public-AI-Lösungen bevorzugen. Akademiker sollen sich auf Forschungslücken im Bereich Public AI konzentrieren, und zivilgesellschaftliche Organisationen könnten bei der Entwicklung von KI-Anwendungen für die öffentliche Nutzung unterstützen und philanthropische Mittel bereitstellen. Unternehmen werden ermutigt, ihre Modelle und Werkzeuge als Open Source zur Verfügung zu stellen.
Die Mozilla Foundation will ihr Engagement für Public AI verstärken. Dazu gehört der Ausbau der Common-Voice-Plattform zur Bereitstellung mehrsprachiger Sprachdaten für KI-Modelle. Zudem will die Stiftung Start-ups und Innovatoren unterstützen, die Public-AI-Tools entwickeln.
Was der Abgang von Murati für OpenAI bedeutet
OpenAI durchlebt aktuell turbulente Zeiten. Zuletzt hat CTO Mira Murati das Unternehmen verlassen, ebenso wie zahlreiche weitere Mitarbeiter und Führungskräfte. Von den ursprünglich elf Gründern sind nur noch drei an Bord, darunter CEO Sam Altman. Mitgründer Greg Brockman befindet sich zudem in einem Sabbatical bis mindestens nächstes Jahr.
Trotz des großen Erfolgs und Zuspruchs von Investoren fehlt OpenAI bislang ein tragfähiges Finanzierungsmodell. Den hohen Ausgaben stehen kaum Einnahmen gegenüber, sodass Insider für Ende des Jahres hohe Verluste prognostizieren. Um dem entgegenzuwirken, plant OpenAI eine Umstrukturierung vom Non-Profit- zum gewinnorientierten Unternehmen. Dies könnte jedoch auch bedeuten, dass die Preise für die eigenen Dienste deutlich steigen.
Entgegen vorheriger Gerüchte wird Apple nicht als Investor bei OpenAI einsteigen. Auch Spekulationen über einen möglichen Anteilskauf von Sam Altman persönlich wurden bisher dementiert. Kritiker befürchten, dass OpenAI zu einem konventionellen US-Tech-Unternehmen wird – was bei der Gründung eigentlich vermieden werden sollte. Es bleibt abzuwarten, ob OpenAI mit neuen Entwicklungen wieder an Fahrt gewinnen kann.
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OpenAIs o1-Modell mehr als nur ein elaborierter Prompt
OpenAI hat mit dem o1-Modell einen Weg gefunden, die Rechenleistung bei der Inferenz zu skalieren und damit bessere Ergebnisse zu erzielen. Dem Modell wurde dafür die "Schritt für Schritt"-Prompting-Methode beigebracht.
Forscher von Epoch AI versuchten nun, die Leistung von o1 in einem anspruchsvollen Multiple-Choice-Benchmark (GPQA) mit GPT-4o und Prompting-Methoden zu erreichen, scheiterten aber. Selbst bei hoher Token-Anzahl und Kosten blieb GPT-4o deutlich hinter o1 zurück.
Die überlegene Leistung von o1 sei daher wahrscheinlich auf fortgeschrittene RL-Techniken, bessere Suchmethoden und Trainingsdaten zurückzuführen.
KI-gestützte Durchmusterung entdeckt neue Nazca-Geoglyphen
Ein internationales Forscherteam unter Leitung der Yamagata Universität in Japan hat mithilfe Künstlicher Intelligenz 303 bisher unbekannte Geoglyphen in der Nazca-Region in Peru entdeckt. Diese Entdeckung verdoppelt nahezu die Anzahl der bekannten Geoglyphen auf insgesamt 733.
Die Forscher nutzten ein neuronales Netz, das sie auf wenige Trainingsbeispiele feinabstimmten. Sie entwickelten zudem ein Klassifikationsmodell, das Wahrscheinlichkeitskarten für Geoglyphen erstellt.
Die Analyse zeigte Unterschiede zwischen linienförmigen und reliefartigen Geoglyphen in Motiv und vermuteter Funktion. Linienförmige Geoglyphen stellen meist wilde Tiere dar und dienten wahrscheinlich gemeinschaftlichen Ritualen. Reliefartige Geoglyphen zeigen oft menschliche Motive und wurden vermutlich von Einzelpersonen oder Kleingruppen genutzt.
Die Forscher schätzen, dass mit ihrer Methode noch mindestens 248 weitere Geoglyphen entdeckt werden könnten.
Google setzt auf KI-Chip-Designer AlphaChip
Google DeepMind hat Details zu seinem KI-System AlphaChip veröffentlicht. Es nutzt Reinforcement Learning, um optimierte Chip-Layouts zu erstellen. AlphaChip wurde bereits für das Design von Chip-Layouts in den letzten drei Generationen von Googles KI-Beschleuniger TPU eingesetzt. Bei der aktuellen Generation reduzierte es die Leitungslänge um 6,2 Prozent gegenüber menschlichen Experten.
Im Rahmen der Veröffentlichung hat Google DeepMind einige Open-Source-Ressourcen zu AlphaChip bereitgestellt. Ein Software-Repository ermöglicht die Reproduktion der Methoden, und ein vortrainiertes Modell ist verfügbar. Externe Forscher können diese nutzen, um das System auf verschiedenen Chip-Blöcken vorzutrainieren und auf neue Blöcke anzuwenden. Ein Tutorial erklärt, wie das Vortraining mit dem Open-Source-Repository durchgeführt werden kann. Das Tutorial und das vortrainierte Modell sind auf GitHub verfügbar.
(igr)
