KI-Update kompakt: KI in Asylverfahren, Glaze, Nvidia-Wettbewerb, KI-Kompass
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
- Isabel Grünewald
- The Decoder
Olaf Scholz will KI-Einsatz bei Asylverfahren
Bundeskanzler Olaf Scholz hat bei einem Besuch des Bundesamts für Migration und Flüchtlinge in Nürnberg den möglichen Einsatz von KI bei der Bearbeitung von Asylanträgen angesprochen. Er sieht Potenzial dafür, dass KI bei bestimmten Routineentscheidungen schnell und qualitativ hochwertig unterstützen könnte. Scholz betonte, dass die Geschwindigkeit und Güte der Asylentscheidungen entscheidend für deren gesellschaftliche Akzeptanz sei.
Um KI-Anwendungen für die Asylverfahren zu entwickeln, soll die Behörde mehr finanzielle Mittel für die Digitalisierung erhalten. Laut dem Bundesamtspräsidenten Hans Eckhard Sommer sei die Arbeitslast trotz einer etwas entspannteren Situation bei den Asylzahlen weiterhin hoch. Derzeit dauert die durchschnittliche Erstantragsbearbeitung 4,6 Monate.
Die Umsetzung von KI bei Asylverfahren dürfte jedoch aufgrund der strengen Auflagen im geplanten EU AI Act eine Herausforderung darstellen. Da Asylsuchende sich in einer besonders schutzbedürftigen Lage befinden, gelten diese Systeme als hochriskant. Sie müssen hohen Anforderungen an Genauigkeit, Transparenz und Grundrechtsschutz genügen. Probleme wie Bias und die Reproduktion von Stereotypen sind zu berücksichtigen. Zudem braucht es ein Risikomanagement und menschliche Aufsicht.
KI-basierte Roboter lernen besser durch Audiodaten
Forscher der Stanford University und des Toyota Research Institute haben herausgefunden, dass die Einbeziehung von Audiodaten zusätzlich zu Videoinformationen das Lernergebnis von KI-gestützten Robotern verbessern kann. In einigen Experimenten konnten sowohl die Geschwindigkeit als auch die Präzision des Erlernens neuer Fähigkeiten gesteigert werden.
Für die Aufnahme der Audio- und Videodaten entwickelte das Team ein spezielles "Ohr-in-der-Hand"-Gerät namens ManiWAV. Es erfasst menschliche Demonstrationen mit einem Mikrofon und einer Kamera synchron. Über eine Schnittstelle werden diese Informationen dann zum Training des Roboters genutzt.
In vier Experimenten testete das Team den Effekt von Audiodaten auf das Erlernen verschiedener Aufgaben wie das Wenden eines Bagels in der Pfanne, das Wegradieren eines Tafelbildes, das Umschütten von Würfeln zwischen Bechern und die Auswahl passender Klebestreifen. Während sich bei manchen Tätigkeiten wie dem Würfelschütten oder Radieren eine Verbesserung durch die Audioinformationen zeigte, war der Effekt bei anderen wie dem Bagel-Wenden gering. Die Forscher schlussfolgern daraus, dass der Nutzen von Audiodaten im Trainingsmaterial stark von der spezifischen Aufgabe abhängt, für manche Szenarien aber durchaus vorteilhaft sein kann.
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Nachfrage nach KI-Bilderschutz-Tool Glaze steigt
Das Tool Glaze erlebt einen starken Anstieg der Nachfrage, nachdem Meta angekündigt hat, urheberrechtlich geschützte Bilder für KI-Modelle zu nutzen. Glaze wurde von Forschern der Universität Chicago entwickelt und soll Kunstwerke vor dem Einsatz in KI-Trainingsdaten schützen.
Die Software fügt den Bildern für das menschliche Auge unsichtbare Störungen hinzu. Diese sollen KI-Systeme daran hindern, den Stil des Künstlers zu erfassen und zu imitieren. Seit der Meta-Ankündigung gäbe es täglich hunderte Anfragen von Instagram- und WhatsApp-Nutzern, so Ben Zhao, Entwickler von Glaze. Künstler müssen deshalb manchmal Wochen oder Monate auf den Zugang warten, denn das Glaze Project überprüft jeden Antrag manuell, um sicherzustellen, dass es sich um echte Personen handelt und die Tools nicht missbraucht werden.
Zhao will diesen Prozess in Zukunft anpassen, um schneller neue Künstler aufnehmen zu können. Gleichzeitig haben Sicherheitsforscher einen Weg gefunden, den Schutz des Glaze-Tools zu umgehen. Zhao und sein Team haben zwar Änderungen vorgenommen, um den Angriff zu erschweren, dennoch stellt der Angriff die Wirksamkeit von Glaze infrage – zumal das Team hinter dem Angriff die Änderungen als unzureichend kritisiert hat. Helfen können die Forscher Zhao nicht – der hält aus Sicherheitsgründen den Code hinter verschlossenen Türen.
Nvidia-Wettbewerb für Sprachmodell-basiertes Hardware-Design
Nvidia und Partner haben einen Wettbewerb ausgeschrieben, um die Entwicklung von Hardware mithilfe von Sprachmodellen voranzutreiben. Ziel ist die Erstellung eines umfangreichen Open-Source-Datensatzes mit Verilog-Code, der Hardware-Beschreibungssprache zur Modellierung elektronischer Systeme.
Aktuelle Modelle wie GPT-4 hätten noch Schwierigkeiten, ohne menschliches Zutun praktisch nutzbare Hardware-Entwürfe zu generieren. Dies liege vor allem daran, dass den Modellen während des Trainings nicht genügend hardwarespezifischer Code zur Verfügung stehe.
Der Wettbewerb wird in zwei Phasen durchgeführt: In der ersten Phase sollen die Teilnehmer Verilog-Codebeispiele sammeln oder generieren, um einen bestehenden Datensatz zu erweitern. In der zweiten Phase geht es darum, die Qualität des Datensatzes durch Datenbereinigung und Labelgenerierung zu verbessern. Der Fokus in beiden Phasen liegt auch auf der Entwicklung skalierbarer, automatisierter Methoden. Anmeldeschluss für den Wettbewerb ist Ende Juli. Die Ergebnisse werden Ende Oktober auf der International Conference on Computer-Aided Design präsentiert.
KI-Kompass vergleicht rund 40 KI-Sprachmodelle
Die Digitalagentur Buzzwoo hat mit dem KI-Kompass ein kostenloses Tool veröffentlicht, das einen Vergleich von rund 40 Large-Language-Modellen (LLMs) verschiedener Anbieter ermöglicht. Darin enthalten sind Sprachmodelle von Alibaba Cloud, Anthropic, Cohere, Google, Meta AI, Mistral AI, OpenAI und Perplexity AI. Ziel ist es, Nutzern eine bessere Orientierung im LLM-Markt zu bieten und die Auswahl eines passenden Modells für ihre Anforderungen zu erleichtern.
Der KI-Kompass bietet eine Übersicht mit Informationen zu Veröffentlichungsdatum, Datenstand, Parameterzahl, Kontextlänge, Kosten pro Token, multimodalen Fähigkeiten und Benchmark-Ergebnissen der einzelnen Modelle. In einer Test-Arena lassen sich ausgewählte LLMs mit identischen Prompts füttern, um ihre Leistung direkt zu vergleichen.
Noch umfangreicher ist die Chatbot-Arena, ein gemeinsames Projekt der Large Model Systems Organization und der University of California, Berkeley. Dort können 71 Sprachmodelle gegeneinander antreten. Der KI-Kompass stellt mit seinem LLM-Vergleich dennoch ein hilfreiches Instrument dar, um sich im schnell wachsenden KI-Markt einen Überblick zu verschaffen.
Japanische Militär-KI gegen Personalmangel
Das japanische Verteidigungsministerium hat seine erste KI-Strategie mit sieben Prioritäten vorgestellt, darunter Zielerkennung, Aufklärung, unbemannte Systeme und effizienterer Personaleinsatz. Verteidigungsminister Minoru Kihara erklärte auf einer Pressekonferenz, dass eine zentrale militärische Herausforderung Japans darin bestehe, dass die Bevölkerung rapide schrumpfe und altere.
Das Personal müsse daher effizienter eingesetzt werden. Die Entscheidungsfindung soll durch KI beschleunigt werden. "Wir glauben, dass KI eine der Technologien sein kann, um diese Herausforderungen zu bewältigen", sagt Kihara.
Gleichzeitig will Japan auf neue Formen der Kriegsführung mit intelligenten, unbemannten Waffensystemen, wie sie China und die USA entwickeln, vorbereitet sein. Vollautonome tödliche Waffen will Japan nicht entwickeln. Der Mensch soll immer die Kontrolle behalten.
(igr)
