Von der Bekämpfung von KI-Halluzinationen bis hin zu den Herausforderungen in der Übersetzungstechnologie – OpenAIs Ansatz zur Lösung des Halluzinationsproblems, Googles fortschrittliche PEER-Architektur, DeepLs beeindruckende Fortschritte in der Übersetzung und Metas strategische Entscheidungen in der EU. Über die Kontroversen um die Nutzung von YouTube-Daten durch große Tech-Unternehmen, Intuits ambitionierte Pläne zur Integration von KI und die laufenden Ermittlungen gegen Nvidia durch die französische Kartellbehörde. Diese Entwicklungen zeigen nicht nur die Möglichkeiten, sondern auch die Herausforderungen, die mit der rasanten Evolution der KI-Technologie einhergehen.
1. OpenAI gegen KI-Halluzinationen
OpenAI hat eine innovative Technik namens „Prover-Verifier Games“ entwickelt, um das Problem der KI-Halluzinationen zu bekämpfen. Dabei treten zwei KI-Modelle gegeneinander an: Der „Prover“ generiert Lösungen, der „Verifier“ überprüft diese. Durch dieses Training lernen die Modelle, Lösungen zu generieren, die nachvollziehbar und korrekt sind. Tests haben gezeigt, dass diese Methode zu verständlicheren und zuverlässigeren Antworten führt. Dieser Ansatz könnte besonders in kritischen Bereichen wie Medizin oder Finanzen von Bedeutung sein, in denen genaue und zuverlässige Informationen von entscheidender Bedeutung sind.
2. KI-Modell nach „Mixture of Experts“
Google DeepMind hat mit PEER eine neue KI-Architektur vorgestellt, die Millionen von winzigen „Experten“ – kleine neuronale Netze mit nur einem Neuron – verwendet. Diese Architektur basiert auf dem „Mixture of Experts“-Prinzip, das bereits in Modellen wie GPT-4 verwendet wird, aber PEER geht noch einen Schritt weiter. In Experimenten hat PEER herkömmliche Modelle hinsichtlich Effizienz und Skalierbarkeit übertroffen. Durch die Möglichkeit, ständig neue Experten hinzuzufügen, kann das Modell neue Informationen aufnehmen, ohne bereits Gelerntes zu vergessen. Diese Technologie könnte die nächste Generation von KI-Modellen prägen.
3. Verbesserte KI-Übersetzungen
DeepL, das Kölner Unternehmen, hat ein neues Large Language Model für Übersetzungen entwickelt, das in Blindtests beeindruckende Ergebnisse liefert. Das Modell, das mit proprietären Daten trainiert und von Sprachexperten optimiert wurde, übertrifft in Tests Google Translate und ChatGPT-4. DeepL verspricht, dass das neue Modell genauere Übersetzungen mit weniger Fehlern liefert. Der Service ist bereits für zahlende Kunden in den Sprachen Englisch, Japanisch, Deutsch und Chinesisch verfügbar, und weitere Sprachen sollen folgen. DeepL setzt damit einen neuen Standard in der KI-gestützten Übersetzungstechnologie.
4. Keine Meta KI in der EU
Meta hat beschlossen, seine neuen multimodalen KI-Modelle und zukünftige KI-Entwicklungen nicht in der Europäischen Union anzubieten. Grund dafür sind die regulatorischen Unsicherheiten, die mit den neuen Datenschutzbestimmungen der EU einhergehen. Diese Entscheidung betrifft auch Produkte wie Smartphones und die Ray-Ban Smart Glasses von Meta, die diese Modelle integriert hätten. Interessanterweise wird jedoch die textbasierte Version des größten Llama-3-Modells noch in der EU verfügbar sein. Metas Schritt könnte als Druckmittel interpretiert werden, um die EU-Gesetzgebung zu beeinflussen. Ein Nebeneffekt ist die zunehmende Abhängigkeit der EU von US-Technologiekonzernen, da es an konkurrenzfähigen Alternativen innerhalb der Union mangelt.
5. YouTube-Datenmissbrauch
Eine Untersuchung von Proof News hat enthüllt, dass mehrere führende Tech- und KI-Unternehmen wie Apple, Nvidia, Anthropic und Salesforce YouTube-Daten ohne Wissen der Urheber zum Training ihrer KI-Modelle genutzt haben. Der Datensatz, der als „YouTube Subtitles“ bekannt ist, enthält Transkripte von über 173.000 Videos. Diese Praxis verstößt gegen die YouTube-Nutzungsbedingungen, und es ist unklar, ob sich die Unternehmen auf das „Fair Use“-Prinzip berufen können. Dieser Fall könnte rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen und zeigt die Grauzonen in der Nutzung von Online-Daten für KI-Training.
6. Intuit will mit KI wachsen
Intuit, Anbieter von Finanzsoftware, hat angekündigt, 1 800 Mitarbeiter zu entlassen, um mehr in KI und insbesondere in generative KI zu investieren. Diese Entscheidung ist Teil einer größeren Umstrukturierung, die die Schließung der Niederlassungen in Boise (Idaho) und Edmonton (Kanada) vorsieht. Gleichzeitig plant Intuit, etwa ebenso viele neue Stellen in den Bereichen Softwareentwicklung, Produktentwicklung, Vertrieb und Marketing zu schaffen. CEO Sasan K. Goodarzi betont, dass Unternehmen, die die Vorteile von KI nicht nutzen, langfristig nicht wettbewerbsfähig bleiben werden. Mit dieser Strategie will Intuit international wachsen und neue Märkte erschließen.
7. Ermittlungen gegen Nvidia
Die französische Wettbewerbsbehörde hat offiziell Ermittlungen gegen Nvidia eingeleitet. Hintergrund sind Bedenken, dass Nvidia seine dominante Marktstellung bei Hochleistungs-KI-Chips und der CUDA-Plattform missbrauchen könnte. Die Behörde untersucht, ob Nvidia seine Marktmacht auf unfaire Weise nutzt, um den Wettbewerb zu behindern. Sollten die Vorwürfe bestätigt werden, könnten dem Unternehmen erhebliche Strafen drohen. Diese Ermittlungen sind ein Zeichen dafür, dass Regulierungsbehörden weltweit zunehmend die Macht der großen Tech-Unternehmen im Auge behalten.
