Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungseinrichtungen wirft zahlreiche Fragen und Herausforderungen auf. Eine der zentralen Fragen lautet: Können Lehrer KI-generierte Texte von von Schülern geschriebenen Texten unterscheiden? Eine kürzlich veröffentlichte Studie beleuchtet dieses Thema und liefert wertvolle Einblicke. Dabei mehren sich aktuell die Studien zu diesem Thema, da es um wichtige Erkenntnisse geht, die mehr über uns Aussagen als uns lieb ist.
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen aus der Perspektive des europäischen Rechts
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert viele Bereiche unseres Lebens, von der Medizin über das Finanzwesen bis hin zur Strafverfolgung. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen steigt jedoch auch die Notwendigkeit, deren Entscheidungen nachvollziehbar und erklärbar zu machen.
Der aktuelle Aufsatz „How should AI decisions be explained?“ untersucht die Beziehung zwischen dem Recht und der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (eXplainable Artificial Intelligence, XAI) unter besonderer Berücksichtigung des europäischen Rechts. Die Autoren analysieren die gesetzlichen Anforderungen an die Erklärbarkeit von KI-Systemen und bieten Einblicke, wie diese Anforderungen in der Praxis umgesetzt werden können.
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KI-Washing
Der Begriff „KI-Washing“ (auch als „AI-Washing“ bekannt) bezeichnet eine Praxis, bei der Unternehmen und Organisationen ihre Produkte, Dienstleistungen oder Projekte als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen oder vermarkten, obwohl diese Bezeichnung entweder irreführend oder stark übertrieben ist. Dabei zeigt sich, dass eine handfeste Strafbarkeit bei übertriebener Bewerbung von KI-Produkten im Zuge des KI-Washing im Raum stehen kann.
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Menschliche Verzerrungen in künstlichen Intelligenzen: Soziale Erwünschtheit in großen Sprachmodellen
Eine ganz neue Studie beleuchtet eine faszinierende Facette großer Sprachmodelle (LLMs): die Tendenz, sozial erwünschte Antworten zu generieren, wenn sie Persönlichkeitsumfragen ausgesetzt sind. Diese Erkenntnisse sind besonders relevant, da LLMs zunehmend dazu verwendet werden, menschliches Verhalten in simulierten Umgebungen nachzuahmen.
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EU: Verabschiedung des KI-Gesetzes
Am 21. Mai 2024 gab der Rat der Europäischen Union grünes Licht für das bahnbrechende Gesetz zur Regulierung Künstlicher Intelligenz (KI). Dieses Gesetz, das angeblich weltweit erste seiner Art, soll die Regeln für den Einsatz von KI harmonisieren und damit einen globalen Standard setzen.
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Überblick über die Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in China
China hat sich in den letzten Jahren als ein führendes Land in der Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) etabliert. Die chinesische Regierung hat eine Vielzahl von Gesetzen und Regelungen eingeführt, um den Einsatz und die Entwicklung von KI zu steuern.
Diese Regulierung zielt darauf ab, die Technologie so zu gestalten, dass sie den politischen und sozialen Zielen des Landes dient, gleichzeitig aber auch ethische und wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt. Im Folgenden gebe ich einen Überblick über die wichtigsten chinesischen Gesetze zur KI-Regulierung und ihre jeweiligen Links zu den vollständigen Texten.
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Risiken von PII-Leckagen beim Feintuning von GPT-3
Im Zuge der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen stehen immer mehr leistungsstarke Modelle zur Verfügung, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten werden können. Ein prominentes Beispiel ist OpenAI’s GPT-3, ein generatives vortrainiertes Modell, das durch Feintuning an individuelle Anwendungsfälle angepasst werden kann.
Trotz der Vorteile dieser Anpassungen gibt es bedeutende Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes, insbesondere im Hinblick auf das Risiko der Offenlegung personenbezogener Daten (PII). Eine aktuelle Forschungsarbeit untersucht diese Problematik eingehend.
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Kompression großer Sprachmodelle mit CompactifAI
Die Forschungsarbeit „CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks“ befasst sich mit einem der größten Herausforderungen der modernen Künstlichen Intelligenz (KI): der enormen Größe und Komplexität großer Sprachmodelle (LLMs). Diese Modelle, zu denen prominente Beispiele wie ChatGPT und LlaMA gehören, revolutionieren die Art und Weise, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und generieren.
Allerdings bringen sie auch erhebliche Probleme mit sich, insbesondere im Hinblick auf ihre hohen Trainings- und Rechenkosten sowie ihren massiven Energieverbrauch. Die Arbeit stellt CompactifAI vor, eine innovative Methode zur Kompression dieser Modelle mithilfe von quanteninspirierten Tensor-Netzwerken (TNs).
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Der 2024 Work Trend Index: Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz
Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt hat im Jahr 2024 neue Höhen erreicht. Der jährliche Work Trend Index von Microsoft und LinkedIn bietet tiefe Einblicke in die Transformation der Arbeitswelt durch KI. Basierend auf einer umfassenden Umfrage unter 31.000 Personen aus 31 Ländern, zusätzlichen Daten von LinkedIn und der Analyse von Billionen von Produktivitätssignalen aus Microsoft 365, liefert der Bericht aufschlussreiche Statistiken und Empfehlungen für Organisationen und Führungskräfte.
Herausforderungen durch KI-Täuschung
Es lässt sich nicht ignorieren, dass wir in einer Welt leben, in der künstliche Intelligenz (KI) in immer krasserem Maße in unseren Alltag integriert wird – doch damit steigt auch das Potenzial für KI-basierte Täuschungen sowie damit verbundene Gefahren. Diese Täuschungen können von harmlosen Fehlinformationen bis hin zu gezielten Betrugsversuchen reichen. Eine aktuelle Studie beleuchtet dieses Thema ausführlich und bietet Einblicke in Beispiele, Risiken und mögliche Lösungen für das Problem der KI-Täuschung.
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