Apple und Nvidia erwägen Beteiligung an OpenAI 💰 & Neue Funktionen und Verbesserungen für die Command R-Serie von Cohere

Guten Morgen!

Willkommen zum KI-Briefing!

Eines ist wohl sicher: Die spannenden Entwicklungen für diesen Newsletter gehen so schnell nicht aus.

In der letzten Woche hat das auf Enterprise-KI spezialisierte Unternehmen Cohere eine neue Version der Command R-Serie vorgestellt, die den Einsatz von KI in Unternehmen durch erweiterte Funktionen, mehrsprachige Fähigkeiten und eine verbesserte Datenanalyse noch effizienter und präziser macht.

Bei OpenAI gibt es ebenfalls spannende Neuigkeiten: Während die nächsten Generationen von KI mit den vielversprechenden neuen Modellen „Strawberry“ und „Orion“ vorbereitet werden, laufen gleichzeitig Gespräche über eine neue Investitionsrunde, die Apple und Nvidia an Bord holen könnte – bei einer möglichen Bewertung von 100 Milliarden Dollar.

Im heutigen Praxisbeispiel stellen wir „Gemini Gems“ vor – eine Lösung, die ähnlich wie die Custom GPTs von OpenAI das Potenzial hat, die Produktivität von Wissensarbeitern auf ein völlig neues Niveau zu heben.

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Inhalt dieses Briefings

• Neues Modell: Neue Funktionen und Verbesserungen für die Command R-Serie von Cohere

• News: OpenAI's geheimes KI-Modell „Orion“ und das neue Modell „Strawberry“, Apple und Nvidia erwägen Beteiligung an OpenAI und sind in Gesprächen für eine neue Investitionsrunde, Aleph Alpha präsentiert EU-konforme KI-Modelle Pharia sowie ein neues Betriebssystem für Unternehmen

• DeepDive: AI Alignment – Ein komplexes Puzzle für die Zukunft 🧠

• In aller Kürze: Alibaba stellt mit Qwen2-VL ein neues KI-Modell vor, das KI-Startup Magic sichert sich eine 320 Millionen US-Dollar-Investition, das norwegische Startup 1X stellt mit NEO Beta einen humanoiden Roboter für den häuslichen Gebrauch vor und Google DeepMind-Mitarbeiter fordern in einem offenen Brief das Ende von militärischen Verträgen

• Praxisbeispiel: Google führt "Gems" als neue Funktion für Gemini ein 🧑🏼‍💻

• Umfrage: Wie groß schätzen Sie die Chancen ein, mit Hilfe von KI-Technologie den Herausforderungen des Klimawandels zu begegnen? 🌎

• YouTube: Nvidia wird vom Gaming-Pionier zum KI-Giganten

• Cartoon: Die Wirtschaft im Wandel 🤪

Neues Modell

Neue Funktionen und Verbesserungen für die Command R-Serie von Cohere

Verbesserungen in der Command R-Serie: Effizienzsteigerung und erweiterte Funktionen

Zusammenfassung: Die neueste Version der Command R-Serie von Cohere bietet bedeutende Verbesserungen in den Bereichen Programmierung, Mathematik, logisches Denken und Antwortzeit. Diese Modelle, die auf den Einsatz in Unternehmen spezialisiert sind, unterstützen nun mehr als zehn Sprachen und ermöglichen eine optimierte Nutzung für globale Geschäftsprozesse. Die neuen Funktionen und verbesserte Leistung machen die Command R-Modelle effizienter und kostengünstiger, mit erweiterten Möglichkeiten für die Integration in bestehende Workflows.

Details:

• Erweiterte Funktionen für Unternehmen: Die neuen Versionen von Command R und Command R+ bieten optimierte Fähigkeiten zur Generierung von Inhalten und den Zugriff auf sensible Unternehmensdaten (RAG) sowie die Möglichkeit, Arbeitsabläufe durch den Einsatz von Tools zu automatisieren.

• Mehrsprachige Fähigkeiten: Die Modelle unterstützen über zehn Sprachen und bieten eine hohe Genauigkeit bei der Generierung von Antworten mit Quellenangaben, was die Akzeptanz von KI-Lösungen im Unternehmensumfeld beschleunigt.

• Verbesserte Datenanalyse: Die Modelle zeigen Verbesserungen bei der Analyse strukturierter Daten, was insbesondere in Branchen wie Finanzen, SaaS und Beratung von Vorteil ist.

• Erleichterte Handhabung und Anpassung: Neue Funktionen wie strukturierte Ausgaben und eine verbesserte Verarbeitung von JSON-Daten erhöhen die Benutzerfreundlichkeit. Zudem können Nutzer zwischen zwei Sicherheitsmodi wählen, um die Balance zwischen Funktionalität und Sicherheit zu optimieren.

• Verfügbarkeit und Preis: Die neuen Versionen sind ab sofort auf Cohere's API sowie auf Amazon Sagemaker verfügbar.

Warum das wichtig ist: Mit diesen Verbesserungen stärkt Cohere seine Position im Markt für KI-Modelle im Unternehmenskontext. Die erweiterten Funktionen, insbesondere in den Bereichen Datenanalyse und Mehrsprachigkeit, bieten einen Mehrwert für Unternehmen, die auf präzise und effiziente KI-Lösungen angewiesen sind. Die Möglichkeit, Arbeitsprozesse zu automatisieren und die Genauigkeit durch RAG zu erhöhen, kann die betriebliche Effizienz erheblich steigern und die Akzeptanz von KI fördern.

News

OpenAI's geheimes KI-Modell „Orion“ und das neue Modell „Strawberry“

Zusammenfassung: OpenAI arbeitet derzeit an neuen Modellen, die als Antwort auf den zunehmenden Wettbewerb im Bereich der künstlichen Intelligenz dienen sollen. Das Modell „Strawberry“, das zuvor als „QStaR“ bekannt war, und das geheimnisvolle „Orion“-Modell sollen die Fähigkeiten von GPT-4 übertreffen und in Zukunft möglicherweise in bestehende Produkte wie ChatGPT integriert werden. Strawberry zeichnet sich besonders durch seine verbesserten Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens und der Problemlösung aus, während Orion als zukünftiges Flaggschiffmodell von OpenAI gilt. Es bleibt unklar, ob diese Modelle vor der Veröffentlichung von GPT-5 auf den Markt kommen werden.

Details:

• Strawberry-Modell: Ehemals „Q*“ genannt, fokussiert sich dieses Modell auf komplexe Problemlösung und mathematische Aufgaben, bei denen bisherige KI-Modelle oft versagen. Es kann auch abstrakte Herausforderungen wie das komplexe Wortpuzzle „New York Times Connections“ lösen, was auf seine ausgefeilten logischen Fähigkeiten hinweist.

• Integration und Leistung: Strawberry könnte als „distilliertes“ Modell in bestehende Systeme wie ChatGPT integriert werden, um dessen Leistungsfähigkeit im Bereich des logischen Denkens zu verbessern. Dies könnte eine langsamere, aber genauere Antwortzeit bedeuten, da das Modell mehr Rechenzeit benötigt, um komplexe Aufgaben zu durchdenken.

• Geheimes Orion-Modell: Dieses Modell, das in Verbindung mit Strawberry entwickelt wird, könnte GPT-4 ersetzen oder ergänzen. Orion wird mit synthetischen Daten trainiert, die von Strawberry generiert werden, um die Qualität und Genauigkeit des Modells zu verbessern. Erste Hinweise auf dieses Modell wurden bereits Ende 2023 in sozialen Medien gestreut.

• Konkurrenzdruck und strategische Entscheidungen: OpenAI steht unter dem Druck, mit Konkurrenten wie Google und Anthropic Schritt zu halten. Orion könnte eine Antwort auf die Modelle sein, die von diesen Unternehmen entwickelt werden.

• Langfristige Ziele und nationale Sicherheit: OpenAI hat das Modell „Strawberry“ auch Vertretern der nationalen Sicherheit vorgeführt, was auf seine möglichen Anwendungen in sicherheitskritischen Bereichen hinweist.

Warum das wichtig ist: Die Entwicklung und Einführung dieser neuen Modelle könnten die Position von OpenAI als führendes Unternehmen im Bereich der KI-Technologie stärken. Insbesondere durch die Integration von „Strawberry“ und möglicherweise „Orion“ in bestehende Produkte wie ChatGPT könnte OpenAI eine neue Ära der intelligenten und zuverlässigen KI-Anwendungen einleiten. Die Verwendung von synthetischen Daten zur Verbesserung der Modellentwicklung könnte auch eine Lösung für das Problem der Datenknappheit in der KI-Forschung bieten. Wenn OpenAI mit diesen neuen Entwicklungen erfolgreich ist, könnte dies die Art und Weise verändern, wie wir KI in verschiedenen Bereichen nutzen – von der Mathematik bis hin zur nationalen Sicherheit.

News

Apple und Nvidia erwägen Beteiligung an OpenAI und sind in Gesprächen für eine neue Investitionsrunde

Zusammenfassung: Apple und Nvidia befinden sich in Gesprächen über eine mögliche Investition in OpenAI, die das Unternehmen mit unbeschreiblichen 100 Milliarden Dollar bewerten würde. Die von Thrive Capital geführte Investitionsrunde könnte auch Microsoft einschließen. Thrive Capital plant, etwa 1 Milliarde Dollar in OpenAI zu investieren. Eine Beteiligung von Nvidia und Apple wäre bemerkenswert, da Nvidia als Lieferant spezialisierter Chips eine wichtige Rolle in der KI-Entwicklung spielt und Apple bisher wiederum im Bereich der Künstlichen Intelligenz als Nachzügler galt.

Details:

• Investoren und Bewertung: Die geplante Investition könnte OpenAI mit 100 Milliarden Dollar bewerten, was eine Steigerung von 20 Milliarden Dollar gegenüber der Bewertung vor acht Monaten bedeuten würde.

• Beteiligte Unternehmen: Thrive Capital wird die Runde anführen und plant, etwa 1 Milliarde Dollar zu investieren. Microsoft, das bereits über 13 Milliarden Dollar in OpenAI investiert hat, könnte ebenfalls beteiligt sein. Nvidia und Apple sind ebenfalls in Gesprächen.

• Strategische Interessen: Nvidia, als Anbieter spezialisierter Chips für KI-Anwendungen, hat in den letzten Monaten ein starkes Wachstum verzeichnet und könnte durch die Investition seine Position im KI-Markt weiter festigen. Apple, das im Bereich der Künstlichen Intelligenz als Nachzügler gilt, hat kürzlich angekündigt, generative KI-Funktionen auf seinen Geräten zu integrieren.

• Marktentwicklung: Die Investition würde in einer Zeit erfolgen, in der das Interesse an KI-Start-ups nach einem anfänglichen Boom etwas abgeflaut ist, OpenAI jedoch unabhängig bleibt und weiterhin in die Entwicklung eigener Technologien investiert.

Warum das wichtig ist: Eine mögliche Beteiligung von Apple und Nvidia an OpenAI könnte die Dynamik im Bereich der Künstlichen Intelligenz erheblich beeinflussen. Nvidia würde seine Position als wichtiger Technologielieferant weiter ausbauen, während Apple einen Einstieg in die Spitzengruppe der KI-Entwickler anstrebt. Die Bewertung von 100 Milliarden Dollar zeigt das anhaltende Vertrauen der Investoren in die Zukunft von OpenAI und die Bedeutung, die innovative KI-Technologien für die Weiterentwicklung zahlreicher Industrien und Anwendungen haben könnten.

News

Aleph Alpha präsentiert EU-konforme KI-Modelle Pharia sowie ein neues Betriebssystem für Unternehmen

Zusammenfassung: Das deutsche Startup Aleph Alpha hat zwei neue Sprachmodelle, Pharia-1-LLM-7B-control und Pharia-1-LLM-7B-control-aligned, veröffentlicht. Diese Modelle mit "Open Weights" sind auf die Einhaltung der EU-Vorschriften ausgerichtet und sollen den Anforderungen des EU AI Act gerecht werden. Zeitgleich stellt das Unternehmen mit PhariaAI ein KI-Betriebssystem vor, das Unternehmen und öffentlichen Institutionen eine sichere, regulierungskonforme Integration von KI in ihre Prozesse ermöglicht.

Details:

• Veröffentlichung neuer Modelle:

  • Die Modelle Pharia-1-LLM-7B-control und Pharia-1-LLM-7B-control-aligned sind für nicht-kommerzielle Forschungs- und Bildungszwecke zugänglich.

  • Sie sind konzipiert, um die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einzuhalten und die Vorgaben des EU AI Act zu erfüllen.

  • Die Modelle unterstützen mehrere europäische Sprachen, darunter Deutsch, Französisch und Spanisch.

  • Die Trainingsdaten bestehen aus etwa 8 Billionen Tokens, die aus Webquellen wie Common Crawl stammen, wobei eine umfassende Datenbereinigung vorgenommen wurde.

• PhariaAI: Ein Betriebssystem für Unternehmen und öffentliche Institutionen:

  • PhariaAI bietet eine Vielzahl von Entwickler-Tools zur Beschleunigung von KI-Projekten, einschließlich Vorlagen für Aufgaben wie Zusammenfassung, Übersetzung und Transkription.

  • Die Plattform ermöglicht eine hybride Nutzung, die sowohl Cloud- als auch On-Premise-Bereitstellungen unterstützt, was besonders wichtig für Organisationen mit strengen Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen ist.

  • PhariaAI kombiniert ein souveränes Design mit Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit, was die Einhaltung von Vorschriften erleichtert.

• Branchenrelevanz und regulatorische Implikationen:

  • Im Gegensatz zu einigen großen Tech-Unternehmen, die aufgrund regulatorischer Unsicherheiten die Einführung neuer KI-Produkte in der EU verschieben, verfolgt Aleph Alpha einen Ansatz der vollständigen Compliance.

  • Aleph Alpha könnte damit zu einem Modellfall für die Integration von KI in stark regulierten Märkten werden, während andere Unternehmen wie OpenAI in den USA gegen neue Vorschriften opponieren.

  • Dieser Ansatz hebt Aleph Alpha in einem von Unsicherheiten geprägten Marktumfeld hervor und unterstreicht, dass Innovation und Regeltreue vereinbar sein können.

Warum das wichtig ist:
Aleph Alpha positioniert sich als Vorreiter im regulierten europäischen KI-Markt. Die neuen Pharia-Modelle mit "open weights" und das Betriebssystem PhariaAI zeigen, dass Innovation und die Einhaltung von Vorschriften Hand in Hand gehen können. Diese Entwicklungen könnten als Blaupause für andere Unternehmen dienen, die mit zunehmenden regulatorischen Anforderungen konfrontiert sind. Gleichzeitig wird die Bedeutung von Datenschutz und Sicherheit in der Nutzung von KI-Technologien hervorgehoben, insbesondere im Kontext des kommenden EU AI Act.

DeepDive

AI Alignment – Ein komplexes Puzzle für die Zukunft

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant und verspricht, in den kommenden Jahrzehnten eine entscheidende Rolle in Wirtschaft, Gesellschaft und Technologie zu spielen. Doch mit dem Fortschritt kommt auch die Herausforderung der sogenannten „AI Alignment“-Problematik. Wie können wir sicherstellen, dass fortgeschrittene KI-Systeme in Übereinstimmung mit menschlichen Werten und Zielen handeln? Dieser Deep Dive untersucht die komplexe und vielschichtige Aufgabe, die Intentionen und Handlungen von KI-Systemen mit den Erwartungen ihrer menschlichen Schöpfer abzustimmen.

Die Grundlagen der AI Alignment-Theorie

Der Begriff „AI Alignment“ bezieht sich auf die Konzeption und Entwicklung von KI-Systemen, die zuverlässig das tun, was ihre Erbauer beabsichtigen, selbst wenn sie hochkomplexe oder übermenschliche Entscheidungsfähigkeiten entwickeln. Während grundlegende KI-Anwendungen wie Sprachmodelle oder Bildklassifizierer weitgehend kontrollierbar bleiben, stellt die Entwicklung sogenannter „allgemeiner künstlicher Intelligenz“ (AGI) – Systeme, die menschenähnliche oder sogar übermenschliche intellektuelle Fähigkeiten aufweisen – eine immense Herausforderung dar. AGI-Systeme könnten theoretisch jedes Problem lösen, das ein Mensch lösen kann, und dabei Strategien und Handlungen entwickeln, die über das menschliche Verständnis noch hinausgehen.

Ein zentrales Konzept in der AI Alignment-Forschung ist die Frage nach der „kohärenten Nutzenfunktion“. Ein KI-System, das durch eine Nutzenfunktion gesteuert wird, sollte sich so verhalten, dass es im Einklang mit den gewünschten Zielen handelt. Doch wie können wir sicherstellen, dass diese Ziele dauerhaft und konsequent verfolgt werden? Die Herausforderung liegt darin, dass selbst kleine Fehler in der Definition der Nutzenfunktion zu unerwünschtem Verhalten führen können, insbesondere wenn das System auf dem Weg zur Zielerreichung Optimierungsstrategien anwendet, die Menschen nicht vorhergesehen haben.

Herausforderungen und Paradoxe in der AI Alignment

Ein zentrales Problem der AI Alignment-Theorie besteht in der Natur der Entscheidungsfindung selbst. Ein Beispiel ist das sogenannte „Fantasia-Paradoxon“, inspiriert vom Disney-Film „Fantasia“, in dem ein Zauberlehrling einen Besen beauftragt, einen Kessel mit Wasser zu füllen, was schließlich zu einer Katastrophe führt, da der Besen unablässig Wasser schüttet. In der KI-Forschung steht dies als Metapher für die „Missalignment“-Problematik: Eine KI kann eine einfache Anweisung wie „fülle den Kessel“ extrem wortwörtlich nehmen, ohne die Nebenwirkungen zu berücksichtigen, wie etwa eine Überschwemmung.

Ein weiteres Beispiel ist der „Utility Function Fallacy“. Eine einfache Nutzenfunktion könnte darin bestehen, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, wie das Maximieren von Klicks auf eine Webseite oder das Gewinnen eines Schachspiels. Doch wenn die KI optimiert wird, um diese Funktion zu maximieren, könnte sie potenziell zu unethischen oder gefährlichen Strategien greifen, etwa durch Täuschung oder Manipulation, um ihr Ziel zu erreichen. Dies wirft die Frage auf, wie man Nutzenfunktionen definiert, die robust gegenüber solchen Extremfällen sind und gleichzeitig wünschenswerte Resultate fördern.

Fortschritte und Lösungsansätze in der AI Alignment-Forschung

Trotz der enormen Komplexität dieser Probleme gibt es bedeutende Fortschritte in der AI Alignment-Forschung. Ein vielversprechender Ansatz ist die „Utility-Indifference“-Methode, bei der die KI so programmiert wird, dass sie zwischen zwei Nutzenfunktionen wechseln kann, ohne dass sie ein Interesse daran hat, das Ergebnis zu manipulieren. Dies könnte theoretisch verhindern, dass die KI versucht, ihre eigenen Ziele zu maximieren, indem sie ihre Umwelt oder die Daten, die sie erhält, manipuliert.

Ein anderer Ansatz konzentriert sich auf „low impact agents“, also auf die Entwicklung von KI-Systemen, die bewusst so entworfen sind, dass sie minimale Auswirkungen auf ihre Umgebung haben. Diese Systeme sollen so gestaltet sein, dass sie ihre Aufgaben effizient erledigen, ohne signifikante Änderungen in der Welt hervorzurufen, die unbeabsichtigte Folgen haben könnten.

Ebenfalls relevant ist die Forschung zu „Conservatism“ und „Ambiguity Identification“, die darauf abzielt, KI-Systeme dazu zu bringen, in unsicheren Situationen vorsichtig zu agieren oder bei unklaren Anweisungen den Menschen nach weiteren Instruktionen zu fragen, anstatt eigenständig zu entscheiden.

Die Rolle von Human Feedback und inverse Reinforcement Learning

Ein weiterer spannender Bereich der AI Alignment-Forschung ist das „Inverse Reinforcement Learning“ (IRL). Bei diesem Ansatz beobachtet die KI menschliches Verhalten und versucht, daraus die zugrundeliegenden Präferenzen und Ziele abzuleiten. So kann ein System lernen, was Menschen tatsächlich möchten, anstatt sich nur an starren Vorgaben zu orientieren. Die Herausforderung hierbei liegt jedoch darin, sicherzustellen, dass die KI die richtigen Schlüsse aus dem beobachteten Verhalten zieht und keine Fehlinterpretationen vornimmt.

„Human Feedback“-Mechanismen bieten eine zusätzliche Sicherheitsebene, indem sie menschliche Rückmeldungen kontinuierlich in die Entscheidungsfindung der KI einfließen lassen. Dies könnte etwa durch interaktive Systeme geschehen, in denen Menschen direkt eingreifen und Anpassungen vornehmen können, wenn die KI beginnt, in eine unerwünschte Richtung zu handeln.

Die Zukunft der AI Alignment-Forschung: Ein Wettrennen gegen die Zeit

Die AI Alignment-Problematik bleibt eine der größten Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Während die Forschung Fortschritte macht, ist unklar, ob sie mit der rasanten Entwicklung der KI Schritt halten kann. Viele Experten argumentieren, dass wir uns in einem „Wettrennen gegen die Zeit“ befinden: Wenn die Entwicklung von AGI schneller voranschreitet als die Erforschung von AI Alignment-Lösungen, könnten wir uns unvorhersehbaren Risiken gegenübersehen.

Es bleibt zu hoffen, dass durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern, Ingenieuren und politischen Entscheidungsträgern robuste und nachhaltige Lösungen gefunden werden. Denn eines ist klar: Die Frage der AI Alignment wird entscheidend dafür sein, ob die zukünftige KI ein Verbündeter der Menschheit bleibt – oder ob sie unabsichtlich zu einer existenziellen Bedrohung wird.

In aller Kürze

1. Qwen2-VL: Alibaba hat mit Qwen2-VL ein neues KI-Modell entwickelt, das GPT-4o in mehreren Benchmarks übertrifft, insbesondere bei der Dokumentenanalyse und dem Text-Bild-Verständnis. Das Modell verarbeitet Bilder in verschiedenen Auflösungen und Formaten sowie Videos von über 20 Minuten Länge und zeigt besondere Stärken bei komplexen Aufgaben wie mathematischer Problemlösung, akademischem Lernen und Dokumentenanalyse. Es unterstützt zudem Textverständnis in mehreren Sprachen, darunter die meisten europäischen Sprachen sowie Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Vietnamesisch. Qwen2-VL ist auf Hugging Face verfügbar und könnte zu fortschrittlicheren, global zugänglichen KI-Anwendungen führen.

2. Magic: Das in Wien von Eric Steinberger und Sebastian De Ro gegründete KI-Startup, sicherte sich ein 320 Mio. US-Dollar Investment unter der Führung von Ex-Google-CEO Eric Schmidt. Zu den neuen Investoren zählen Jane Street, Sequoia und Atlassian, während bestehende Investoren wie Nat Friedman, Daniel Gross, Elad Gil und CapitalG erneut investierten. Das Unternehmen wird nun auf eine Bewertung von etwa 1,5 Mrd. US-Dollar geschätzt und erreicht damit den Unicorn-Status. Neben der Finanzierungsrunde wurde eine Partnerschaft mit Google Cloud für den Bau zweier "Supercomputer" bekanntgegeben. Magic, das 2022 gegründet wurde und mittlerweile in den USA seinen Sitz hat, entwickelt eine KI-basierte Assistenz-Software für Entwickler, die ähnlich wie GitHubs Autopilot auf Large Language Models basiert.

3. 1X NEO: Das norwegische Startup 1X hat NEO Beta, einen humanoiden Roboter für den häuslichen Gebrauch, vorgestellt. NEO zeigt beeindruckende Geschicklichkeit, indem er Aufgaben wie das Heranreichen eines Rucksacks und das sanfte Handhaben zerbrechlicher Objekte nahezu lautlos meistert. Mit einer Höhe von 1,65 Metern und 30kg Gewicht verfügt NEO über eine muskelinspirierte Bauweise, die ihm menschenähnliche Bewegungen ermöglicht. Der Roboter kommuniziert ohne Worte, reagiert auf Gesten und lernt kontinuierlich durch ein intelligentes AI-System. Basierend auf dem Vorgängermodell EVE fokussiert 1X auf Sicherheit und Effizienz, um NEO durch reale Tests weiter zu verbessern. Unterstützt durch eine $100 Millionen Finanzierung will 1X NEO als Alltagsbegleiter etablieren und sich gegen Wettbewerber wie Boston Dynamics und Tesla durchsetzen.

4. DeepMind: Rund 200 Mitarbeiter von Google DeepMind haben einen Brief unterzeichnet, in dem sie Google auffordern, Verträge mit militärischen Organisationen zu beenden. Der Brief kritisiert, dass die Nutzung von DeepMind-Technologie durch Militärs gegen Googles eigene KI-Prinzipien verstößt, die besagen, dass keine KI-Anwendungen verfolgt werden sollen, die potenziell Schaden verursachen. Die Forderungen umfassen eine Untersuchung der Nutzung von DeepMind-Technologie durch das Militär und eine neue Governance-Struktur zur Verhinderung solcher Verwendungen. Google hat bisher keine Maßnahmen ergriffen, und die Mitarbeiter sind zunehmend frustriert. Der Streit reflektiert tiefe Bedenken über die Einhaltung ethischer Standards in der KI-Nutzung und die zunehmende Integration von DeepMind in Googles Geschäftsaktivitäten.

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Ergebnisse der vorherigen Umfrage 

Wer sollte die Antworten bei kritischen KI-Systemen wie ChatGPT in Bezug auf kritische Informationen wie Pandemien, politische Meinungsbildung oder Bildung kontrollieren?

🟨⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ 🏛️ Regierungen
🟨🟨⬜️⬜️⬜️⬜️ 🧑‍💻 Technologieunternehmen
🟩🟩🟩🟩🟩🟩 🎓 Unabhängige Experten
🟨🟨🟨⬜️⬜️⬜️ 🌍 Öffentliche Kontrolle

Praxisbeispiel

Google führt "Gems" als neue Funktion für Gemini ein

Google führt "Gems" als neue Funktion für Gemini ein

Zusammenfassung: Google hat eine neue Funktion namens "Gems" in seinem KI-Produkt Gemini eingeführt. Diese "Gems" sind anpassbare Versionen von Google Gemini, die mit eigenen Anweisungen und Daten erstellt werden können (ähnlich wie Custom GPTs von OpenAI). Ein bemerkenswerter Unterschied zu anderen Chatbots besteht darin, dass diese Gems auf Echtzeitdaten aus Google-Diensten wie Gmail, Google Drive und YouTube zugreifen können. Diese Funktionen sind nur im kostenpflichtigen "Gemini Advanced"-Abonnement verfügbar.

Details:

• Funktion der "Gems": Die Gems bieten eine personalisierte Version von Google Gemini, die individuell konfiguriert werden können, um spezifische Aufgaben zu erfüllen. Nutzer können ihre eigenen Anweisungen und Daten integrieren.

• Zugriff auf Google-Dienste: Ein einzigartiges Merkmal der Gems ist die Möglichkeit, in Echtzeit auf Daten aus verschiedenen Google-Diensten wie Gmail, Google Drive und YouTube zuzugreifen, um maßgeschneiderte Antworten und Informationen zu generieren.

• Kosten und Verfügbarkeit: Die Nutzung von Gems erfordert ein Upgrade auf "Gemini Advanced" für 20 USD pro Monat.

• Nutzungsszenarien: Gems können zum Beispiel zur automatisierten Beantwortung von E-Mails oder zur Zusammenfassung von Dokumenten aus Google Drive verwendet werden. Ein integrierter "Prompt Generator" hilft bei der Erstellung präziser Anweisungen für spezifische Aufgaben.

Warum das wichtig ist: Mit der Einführung der Gems erweitert Google die Funktionalitäten seiner KI-Plattform Gemini erheblich und bietet Unternehmen sowie Privatpersonen flexible und leistungsstarke Tools zur Automatisierung und Personalisierung von Aufgaben. Der Zugriff auf Live-Daten aus verschiedenen Google-Diensten stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber konkurrierenden KI-Anwendungen dar. Die Möglichkeit, Gems speziell für individuelle Bedürfnisse zu konfigurieren, macht Gemini zu einer vielseitigen Lösung im Bereich der künstlichen Intelligenz und kann für alle Ebenen in einem Unternehmen, das Google-Dienste verwendet von Bedeutung sein.

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Nvidia wird vom Gaming-Pionier zum KI-Giganten

Der Name „Nvidia“ sorgt immer wieder für Verwirrung, doch eines steht fest: Das Unternehmen hat sich zu einem der wertvollsten Akteure der Technologiebranche entwickelt. Ursprünglich als Hersteller von Grafikkarten für PCs gegründet, die vor allem für Videospiele benötigt wurden, hat Nvidia heute eine Marktstellung erreicht, die weit über das Gaming hinausgeht. Die Erfolgsgeschichte des Unternehmens zeigt, wie stark die Videospielindustrie als Treiber technologischer Innovation wirken kann.

Nvidia begann 1993 als einer von vielen Anbietern im Bereich der Computer-Grafik. Der erste große Durchbruch gelang dem Unternehmen, als es 2001 die Grafikchips für die erste Xbox lieferte. Doch während die Konkurrenz im Gaming-Bereich blieb, erkannte Nvidia frühzeitig das Potenzial seiner Grafikprozessoren (GPUs) für andere Anwendungen. Diese GPUs, ursprünglich entwickelt, um beeindruckende 3D-Welten zu erzeugen, sind auch ideal für parallele Rechenaufgaben, wie sie in der Künstlichen Intelligenz (KI) benötigt werden.

Heute sind Nvidias Chips aus modernen KI-Anwendungen nicht mehr wegzudenken – ob in autonomen Fahrzeugen, der medizinischen Bildgebung oder in riesigen Rechenzentren, die das Rückgrat der heutigen KI-Infrastruktur bilden. Ein Schlüssel zu Nvidias Erfolg ist die Fähigkeit, neue Märkte zu erschließen und gleichzeitig seinen Wurzeln im Gaming treu zu bleiben. Das Unternehmen profitiert enorm vom Boom der generativen KI, wie beispielsweise durch den Einsatz seiner Hardware in Systemen wie OpenAI's ChatGPT.

Nvidia ist ein Musterbeispiel dafür, wie man durch kontinuierliche Innovation und die Fähigkeit, technologische Trends frühzeitig zu erkennen, zu einem Branchenführer wird. Die Reise von den Spielkonsolen hin zu den Servern der weltweit führenden KI-Unternehmen zeigt: Die Verbindung zwischen Gaming und High-Tech ist stärker, als viele denken. Und vielleicht inspiriert diese Geschichte sogar dazu, dass eines Tages "Half-Life 3" Realität wird – man wird ja noch träumen dürfen.

Cartoon

Und nächste Woche…

...werden wir uns intensiv mit dem Thema humanoide Roboter beschäftigen. Diese Maschinen, die in ihrer Form und Funktion an den menschlichen Körper angelehnt sind, bieten zahlreiche Möglichkeiten für die Unterstützung und Zusammenarbeit in verschiedensten Lebensbereichen. Ob in der Pflege, im Service oder in gefährlichen Arbeitsumgebungen – humanoide Roboter können so gestaltet werden, dass sie sich flexibel an menschliche Bedürfnisse anpassen. Besonders für Unternehmen und Forschungseinrichtungen ist es entscheidend, die Entwicklung solcher Roboter voranzutreiben, um sie sicher und nützlich in den Alltag zu integrieren. Dabei werden wir auch beleuchten, welche erfolgreichen Einsätze humanoider Roboter bereits bestehen und welche spannenden Ansätze derzeit erforscht werden. Dies und mehr erwartet Sie in unserer nächsten Ausgabe.

Wir freuen uns, dass Sie das KI-Briefing regelmäßig lesen. Falls Sie Vorschläge haben, wie wir es noch wertvoller für Sie machen können, spezifische Themenwünsche haben, zögern Sie nicht, auf diese E-Mail zu antworten. Bis zum nächsten mal mit vielen neuen spannenden Insights.