Künstliche Intelligenz - Robotikrecht & Roboterrecht

Zukunft der KI-Regulierung in Deutschland: Ein Blick auf den aktuellen Beschluss der Datenschutzaufsichtsbehörden zu KI (2024)

Am 3. Mai 2024 hat die Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder einen beachtlichen Beschluss zur Regelung der nationalen Zuständigkeiten im Rahmen der Künstlichen Intelligenz-Verordnung (KI-VO) gefasst. Dieser Beschluss verdeutlicht die entscheidende Rolle, die Datenschutzbehörden in der Überwachung von KI-Systemen einnehmen werden, eine Entwicklung, die weitreichende Implikationen für Entwickler, Unternehmen und Nutzer von KI-Technologien in Deutschland hat.

xLSTM: Revolution der Künstlichen Intelligenz durch erweiterte LSTM-Modelle?

Ein ganz frisches Forschungspapier – u.a. von Sepp Hochreiter – stellt eine vermutlich bahnbrechende Weiterentwicklung der bekannten LSTM-Technologie vor, die als xLSTM (Extended Long Short-Term Memory) bezeichnet wird. Diese Innovation könnte eine neue Ära für große Sprachmodelle und andere KI-Anwendungen einläuten, auch in wirtschaftlicher Hinsicht. Gleichwohl wird schon jetzt zur ruhigen Beobachtung der weiteren Entwicklung angemahnt.

Aufgrund des medialen Echos nehme ich das Thema hier im Blog ebenfalls kurz auf: Im Folgenden soll es kurz um die Kernkonzepte dieser Arbeit gehen, ihre Implikationen und was sie für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz bedeuten könnte.

Entwicklung von Software mit KI

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung bietet sowohl erhebliche Chancen als auch potenzielle Herausforderungen.

Eine qualitative Studie von Charles Collins und Kémaël Josua Kauppaymuthoo an der Lund University hat die Perspektiven von Softwareentwicklern zur Adoption von KI-Technologien in ihrem Arbeitsfeld untersucht. Diese Studie liefert wichtige Einblicke in die emotionalen und praktischen Auswirkungen, die KI auf die Softwareentwicklung hat.

BSI zum Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat eine umfassende Untersuchung zu den Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf die Cyberbedrohungslage vorgelegt.

Der Fokus liegt auf der Bewertung, wie KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), die Cyberbedrohungslandschaft beeinflussen, sowohl für Angreifer als auch für Verteidiger. Der Bericht hebt hervor, wie KI-basierte Technologien die Möglichkeiten und Techniken der Cyberkriminalität erweitern, aber auch wie sie zur Stärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen eingesetzt werden können.

Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Produktivität, Verteilung und Wachstum

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, als neue allgemeine Basistechnologie die wirtschaftliche Produktivität erheblich zu beeinflussen und das gesellschaftliche Wohlbefinden zu steigern. Das OECD-Papier „The Impact of Artificial Intelligence on Productivity, Distribution and Growth“ untersucht diese Möglichkeiten und beleuchtet sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen, die KI mit sich bringt.

Künstliche Intelligenz und der Wandel der Kompetenzanforderungen im Arbeitsmarkt

Die rasante Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen verändert nicht nur die Art und Weise, wie Arbeit verrichtet wird, sondern auch die Struktur des Arbeitsmarktes und die Nachfrage nach bestimmten Fähigkeiten. Das OECD-Dokument „Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market“ beleuchtet detailliert, wie sich die Anforderungen an die Kompetenzen der Arbeitnehmer durch die Einführung von KI verändern und welche neuen Fähigkeiten zunehmend gefragt sind.

Künstliche Intelligenz und Lohnungleichheit

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte weltweit. Der OECD-Bericht „Artificial Intelligence and Wage Inequality“ untersucht die Beziehungen zwischen KI und Lohnungleichheit in 19 OECD-Ländern. Diese Studie bietet wertvolle Einblicke in die Auswirkungen von KI auf Löhne und Ungleichheit zwischen und innerhalb von Berufsgruppen und gibt Hinweise darauf, wie diese Entwicklungen zukünftig überwacht und gesteuert werden können.

Die ökonomischen Auswirkungen der generativen KI

Generative Künstliche Intelligenz (KI) steht im Mittelpunkt einer hochinteressanten Studie, die von Andrew McAfee, einem Forscher am MIT Sloan School of Management, verfasst wurde. Die Studie, betitelt „Generally Faster: The Economic Impact of Generative AI“, untersucht, wie diese Technologie die ökonomischen Landschaften verändern könnte. Dieser Blogbeitrag fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Studie zusammen und diskutiert ihre möglichen Implikationen.

KI in der wissenschaftlichen Schreibarbeit – GPT-4 gleichauf mit menschlichen Forschern

Es lässt sich nicht wegreden, dass der einleitende Text vor wissenschaftlichen Arbeiten eine entscheidende Rolle spielt: Hier werden Rahmen, identifizieren Forschungslücken und Ziele der Studie definiert.

Die Studie „ChatGPT-4 and Human Researchers Are Equal in Writing Scientific Introduction Sections: A Blinded, Randomized, Non-inferiority Controlled Study“ liefert nun hierzu spannende und zum Denken anregende Erkenntnisse über die Fähigkeiten von KI-Systemen; speziell zu Texten des Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4), im Vergleich zu menschlichen Forschern beim Verfassen dieser bedeutsamen Abschnitte in Forschungsarbeiten.

Diese Untersuchung bietet einen – durchaus überraschenden und aufschlussreichen – Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen beim Einsatz von KI in der akademischen Schreibarbeit; sie unterstreicht dabei das Potenzial von KI, den Forschungsprozess grundlegend zu transformieren.

KI-Auditing: Auditing von KI – Rechtliche, ethische und technische Ansätze

KI-Auditing: Nun, da Künstliche Intelligenz (KI) immer häufiger in verschiedenen Bereichen und vor allem immer umfassender eingesetzt wird, steigen auch die Anforderungen an die Überwachung und Bewertung dieser Systeme.

Die Arbeit „Auditing of AI – Legal, Ethical and Technical Approaches“ bietet einen tiefgreifenden Einblick in die Notwendigkeit, Methoden und Herausforderungen beim Auditing von KI-Systemen.