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Zukunft der Robotik: Einfluss des Data Act auf Innovation und rechtliche Rahmenbedingungen

Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung prägen die heutige Arbeitswelt in einem noch nie dagewesenen Tempo. Besonders im Bereich der Robotik bietet diese Entwicklung großes Potenzial, da Roboter immer intelligenter und autonomer agieren können. Doch mit der rasanten technologischen Entwicklung entstehen auch rechtliche Herausforderungen, insbesondere im Umgang mit den riesigen Mengen an Daten, die solche Systeme generieren und nutzen.

Der Data Act und der Daten-Governance-Rechtsakt (Data Governance Act, DGA) der Europäischen Union sind zentrale Regelwerke, die nicht nur für den Datenschutz, sondern auch für die Förderung von Innovationen in der Robotik entscheidend sind.

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Allgemeine Überlegungen zu Robotern: Definitionen, Bewusstsein und Asimovs Gesetze

Die Definition und Abgrenzung von Robotern, insbesondere im Kontext von autonomen und intelligenten Robotern, ist entscheidend für die rechtliche und ethische Einordnung dieser Technologien. Während ein traditioneller Roboter in der Regel als eine Maschine verstanden wird, die vorprogrammierte Aufgaben ausführt, zeichnen sich autonome und intelligente Roboter durch ihre Fähigkeit aus, Entscheidungen auf Basis von Umgebungsdaten und Lernprozessen zu treffen.

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Whitepaper des BSI zur Transparenz von KI-Systemen

Nun, da Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in verschiedenen Bereichen Einzug hält, ist die Transparenz dieser Systeme von zentraler Bedeutung – auch in juristischer Hinsicht mit Blick auf die EU-KI-Verordnung. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat ein umfassendes Whitepaper veröffentlicht, das die Wichtigkeit und die Anforderungen an die Transparenz von KI-Systemen beleuchtet. Ich gehe kurz auf die Kernaussagen dieses Whitepapers vor und erläutern, warum Transparenz für die Akzeptanz und das Vertrauen in KI-Systeme essenziell ist.

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Vorsicht bei Studien zu großen Sprachmodellen (LLMs)

Eine frühere Studie mit dem Titel „Physics of Language Models: Part 2.1, Grade-School Math and the Hidden Reasoning Process“, stellte die Leistungsfähigkeit von Transformer-Modellen bei der Lösung elementarer mathematischer Textaufgaben in den Mittelpunkt. Diese Arbeit behauptet, tiefgreifende Einsichten in die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu liefern.

Jedoch zeigt eine kritische Analyse von Ernest Davis von der New York University, dass diese Studie ein hervorragendes Beispiel dafür ist, wie vorsichtig man bei der Bewertung und Interpretation von Forschungsergebnissen im Bereich der LLMs sein muss.

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Model Autophagy Disorder: Generative Modelle in der Selbstzerstörung?

In der modernen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) haben generative Modelle eine Revolution ausgelöst. Diese Modelle erzeugen Bilder, Texte und andere Datentypen, die zunehmend von Unternehmen und in Konsumentendiensten eingesetzt werden. Doch was passiert, wenn diese Modelle beginnen, sich selbst zu konsumieren? Die kürzlich durchgeführte Studie, „Self-Consuming Generative Models Go MAD“, beleuchtet diese Frage und liefert besorgniserregende Einblicke.

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KI-Lösungen am Scheideweg

Zweifel an der Wirtschaftlichkeit von KI: In jüngster Zeit haben kritische Stimmen die Wirtschaftlichkeit der KI-Branche infrage gestellt.

Ein bemerkenswerter Beitrag hierzu kam vom Hedgefonds Elliott, der in einem Brief an seine Kunden den Hype um künstliche Intelligenz als „überbewertet“ bezeichnete. Elliott argumentiert, dass viele KI-Anwendungen unausgereift seien und möglicherweise nie kosteneffizient funktionieren würden. Dies habe auch Auswirkungen auf den Aktienkurs von Nvidia und anderen großen Tech-Unternehmen, die stark in KI investieren.

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Angriffsszenarien auf LLM durch Formulierung in Vergangenheitsform

In einer kürzlich durchgeführten Studie haben Forscher der EPFL (Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne) eine interessante Schwachstelle in den aktuellen Ablehnungsmechanismen von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) aufgedeckt.

Diese Schwachstelle ermöglicht es, die Sicherheitsvorkehrungen vieler LLMs zu umgehen, indem man gefährliche Anfragen einfach in die Vergangenheitsform umformuliert. Dieser Blog-Beitrag beleuchtet die Ergebnisse der Studie und deren Implikationen für die Zukunft der LLM-Sicherheit.

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BGH: KI kann kein Erfinder sein

Der Bundesgerichtshof (BGH) hat in einem jüngsten Beschluss vom 11. Juni 2024 entschieden, dass Künstliche Intelligenz (KI) nicht als Erfinder im Sinne des Patentrechts anerkannt werden kann (Az.: X ZB 5/22). Diese Entscheidung hat weitreichende Konsequenzen für die Patentlandschaft und die rechtliche Behandlung von Erfindungen, die durch KI-generierte Prozesse entstehen.

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Generative KI – Risiken und Missbrauch

Generative, multimodale Künstliche Intelligenz (GenAI) hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren. Doch genauso groß wie die Möglichkeiten sind auch die Risiken, die durch den Missbrauch dieser Technologie entstehen. Eine kürzlich veröffentlichte Studie beleuchtet die verschiedenen Taktiken des Missbrauchs von GenAI und gibt wertvolle Einblicke und Empfehlungen. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse und Empfehlungen aus dieser Studie.

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Patentrecht: KI ist kein Erfinder

Am 21. Juni 2023 entschied das Bundespatentgericht (BPatG) in München (Aktenzeichen: 18 W (pat) 28/20) erneut, dass eine künstliche Intelligenz (KI) nicht als Erfinder im Sinne des deutschen Patentgesetzes (PatG) anerkannt werden kann. Diese Entscheidung bestätigt die bisherige Rechtslage und betont, dass nur natürliche Personen als Erfinder benannt werden dürfen.

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