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Technologie hinter ChatGPT gut erklärt (detailiert aber nicht zu technisch)

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Technologie hinter ChatGPT gut erklärt (detailiert aber nicht zu technisch)

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Stand: 08.06.2023 // https://youtu.be/fXIPbMcFIgY?si=SKFi4nGWCqy4A-i5

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ChatGPT & Co - Funktionsweise und Intelligenzniveau

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OpenAI testet eine neue Gedächtnisfunktion für ChatGPT: Das System soll aus vergangenen Konversationen lernen und Inhalte in neuen Gesprächen abrufen können.
Die bereits im Dezember geleakte Funktion ermöglicht es ChatGPT, aus geführten Chats zu lernen und soll den Chatbot laut OpenAI insgesamt nützlicher machen. Bisher beginnt jeder neue Chat ein neues Gespräch ohne Vorwissen.

Nutzer können das Gedächtnis von ChatGPT steuern und ihn anweisen, sich an bestimmte Details zu erinnern oder sie zu vergessen - entweder direkt im Chat oder über die Einstellungen.

Für Chats ohne Gedächtnis kann ein temporärer Chat verwendet werden. Temporäre Chats erscheinen nicht in der Historie, verbrauchen keinen Speicher und werden nicht zum Training der Modelle von OpenAI verwendet. Der Speicher kann auch komplett abgeschaltet werden.

Der temporäre Chat sollte insbesondere für Teams nützlich sein, die sich ein Konto teilen, aber nicht unbedingt an den gleichen Themen arbeiten. In diesem Fall wäre ein Chat-übergreifender Speicher eher hinderlich. Für OpenAI ist der Speicher also eine Chance, mehr Accounts zu verkaufen, wenn er sich als nützlich erweist.

Das neue Feature ist derzeit nur für einen kleinen Teil der Nutzer von ChatGPT Free und Plus verfügbar und kann in den Einstellungen unter "Personalisierung" und "Memory" aktiviert werden. Pläne für eine breitere Verfügbarkeit werden noch bekannt gegeben.

ChatGPT soll den Stil und die Vorlieben des Benutzers lernen

Laut OpenAI ermöglicht die Gedächtnisfunktion ChatGPT, die Vorlieben und den Stil der Benutzer zu lernen, was die Effizienz beim Arbeitseinsatz weiter steigern soll.

So soll sich ChatGPT nun den generellen Tonfall, die Sprache und das bevorzugte Format für Blog-Posts, die bevorzugte Programmiersprache und Frameworks für die Programmierung oder die bevorzugten Diagramme und Notizen für die monatlichen Geschäftsmeetings merken können.

Die Daten von Unternehmens- und Teambenutzern, einschließlich der Erinnerungen, sind vom Training der OpenAI-Modelle ausgeschlossen und die Kontoinhaber können die Erinnerungen für ihre Organisation jederzeit deaktivieren.

Erinnerungen für GPTs werden verfügbar sein, wenn die Funktion weiter verbreitet wird. Jedes GPT wird seinen eigenen Speicher haben.

OpenAI gibt nicht an, wie der ChatGPT-Speicher funktioniert. Wahrscheinlich wird per Textanalyse eine Datenbank mit Fakten aus früheren Konversationen aufgeführt, die bei Anfragen automatisch extrahiert und in neue Antworten integriert werden, also eine erweiterte, automatisierte Form der bereits verfügbaren "Custom Instructions".

Die Funktion passt in die Gesamtstrategie von OpenAI, ChatGPT zu einem individuellen Assistenten weiterzuentwickeln. Konkret soll OpenAI an zwei Assistenten arbeiten. Der ChatGPT-Speicher ist, ebenso wie die vernetzten GPTs, ein Vorgeschmack auf den Vollausbau.

Die Idee eines Langzeitspeichers für ChatGPT ist indes nicht neu: Schon im Frühjahr 2023 hat ein Entwickler mit MemoryGPT ein chatübergreifendes Gedächtnis auf Basis der API vorgestellt.

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OpenAI gibt ChatGPT ein Gedächtnis für Chat-übergreifendes Lernen

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OpenAI testet eine neue Gedächtnisfunktion für ChatGPT: Das System soll aus vergangenen Konversationen lernen und Inhalte in neuen Gesprächen abrufen können.

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"Anders als bei überwachtem Lernen (Supervised Learning) sind bei RL im Vorfeld keine Daten erforderlich. Stattdessen erfolgt die Bildung der Datenbasis durch ausführliche Trial-and-Error-Abläufe innerhalb eines eigens angelegten Simulations-Szenarios. (...) Der Agent muss die Aktionen in einem Szenario (Environment) ausführen und bekommt dafür eine Belohnung (Reward); ein unmittelbares Feedback zu einer ausgeführten Aktion oder Aufgabe." Zielvorgabe: möglichst viele Belohnungen sammeln. Quelle und mehr: datasolut.com/reinforcement-learning/

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Wie kann man KI-Bilder von anderen unterscheiden? Kann KI auch gruseln? Und wie funktionieren die künstlich-intelligenten Systeme eigentlich genau? Die neueste Ausgabe des Medienmagazins für Kinder und Jugendliche handelt von mystischen Geschichten, spannenden Interviews und kreativen Tipps für alle, die sich in der digitalen Welt sicher zurechtfinden wollen.

„Künstliche Intelligenz zum Mitmachen" geht in den meisten Fällen nur mit erwachsener Begleitung. Doch in der neuen SCROLLER-Ausgabe erhalten Kinder und Jugendliche zwischen 9 bis 14 Jahren auch ohne eigene Accounts für ChatGPT, Midjourney & Co. interaktive Einblicke in die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns heute schon bietet - und werden für ihre Herausforderungen sensibilisiert.

Begleitet von Tom und Trixi in 3D erfahren die jungen Leser*innen mehr über die Historie von Künstlicher Intelligenz, begreifen, wie Prompts erstellt werden und lernen, von KI generierte Bilder von anderen zu unterscheiden.
Über SCROLLER
Das kostenfreie, multimediale digitale Magazin von Teachtoday, der Initiative der Deutschen Telekom, vereint Expert*innenwissen aus der Forschung mit langjähriger pädagogischer Erfahrung und bietet eine Vielzahl an interaktiven Grafik-, Quiz-, Audio- und Video-Beiträgen. Digitale Phänomene werden verständlich aufbereitet und interaktiv erlebbar gemacht.

Für Lehrkräfte gibt es SCROLLER EDU+, ein zusätzliches mediendidaktisches Begleitangebot, das über Teachtoday kostenfrei bereitgestellt wird.
Alle digitalen SCROLLER-Magazine gibt es auf www.scroller.de.
Mehr zum Informationen zum Thema KI bei klicksafe

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Neue Ausgabe / SCROLLER-Medienmagazin: Faszination KI

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Wie kann man KI-Bilder von anderen unterscheiden? Kann KI auch gruseln? Und wie funktionieren die künstlich-intelligenten Systeme eigentlich genau? Die neueste Ausgabe des Medienmagazins für Kinder und Jugendliche handelt von mystischen Geschichten, spannenden Interviews und kreativen Tipps für alle, die sich in der digitalen Welt sicher zurechtfinden wollen.

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Seit ChatGPT ist das Thema „KI" im öffentlichen Bewusstsein und auch in den Klassenzimmern angelangt. Jugendliche brauchen Unterstützung, um KI-basierte Tools sinnvoll und sicher im Schulkontext nutzen zu können. Dazu hat klicksafe einen neuen Flyer in Zusammenarbeit mit Safe im Recht erarbeitet. Gerade die jüngsten Berichte aus Spanien zeigen, was passiert, wenn solche Tools von Heranwachsenden unverantwortlich genutzt werden. Mehrere Jugendliche hatten von über 20 Mädchen KI-generierte Nacktbilder, sogenannte Deepnudes, erstellt und verbreitet.

Generative KI-Tools markieren einen neuen Meilenstein in der Geschichte der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie stellen das Bildungssystem regelrecht auf den Kopf. Seit ChatGPT Ende letzten Jahres auf der Bildfläche erschienen ist, hat das Thema „künstliche Intelligenz" nicht nur die breite Bevölkerung, sondern auch die Klassen- und Lehrerzimmer erreicht. Schüler*innen freuen sich über die neuen Möglichkeiten, die Ihnen ChatGPT und Co. bieten. Und auf Seiten der Lehrkräfte wird zunehmend darüber diskutiert, ob und wie sich solche Hilfsmittel sinnvoll in den Schulkontext einbauen lassen. Fakt ist: Sie bieten viele nützliche Funktionen und Vorteile, haben aber auch ihre Schwachstellen und Grenzen. Klar ist auch: Generative KI-Tools wie ChatGPT sind gekommen, um zu bleiben. Ihren Einsatz unter den Schüler*innen zu verbieten, greift daher zu kurz.

Neuer klicksafe-Flyer für Jugendliche

Der neue klicksafe-Flyer „BLEIB SAFE! 5 Tipps für KI im Schulalltag" informiert Jugendliche zum Umgang mit KI-Tools im Schulkontext. Darin wird erklärt, was sie berücksichtigen sollten, wenn sie ChatGPT & Co. für ihre Aufgaben nutzen. Zu den Tipps zählen neben einem Fakten- und Quellencheck der generierten Inhalte, auch eigenständiges Denken und die Auseinandersetzung mit dem KI-Output. Der Flyer behandelt zudem die Themen Urheberrecht und Datenschutz und zeigt Schüler*innen, was sie diesbezüglich beachten müssen. Abschließend geht es darum, dass jede*r von den Vorteilen solcher KI-Tools bestmöglich profitiert, wenn nachvollzogen werden kann, wie sie funktionieren und wo die damit verbundenen Grenzen und Risiken liegen.

Der Flyer enthält auf der Rückseite ein Poster, das die wichtigsten „Dos" and „Don'ts" in Kurzform zusammenfasst und z.B. im Klassenzimmer aufgehängt werden kann. Besprechen Sie gemeinsam mit Ihren Schüler*innen den Umgang solcher KI-Tools für den Unterrichtskontext und vereinbaren Sie weitere, gemeinsame Regeln.

Das Infomaterial ist in Zusammenarbeit mit Safe im Recht entstanden.

Weitere Informationen zum Thema bei klicksafe

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Neu bei klicksafe / BLEIB SAFE! 5 Tipps für KI im Schulalltag

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Seit ChatGPT ist das Thema „KI" im öffentlichen Bewusstsein und auch in den Klassenzimmern angelangt. Jugendliche brauchen Unterstützung, um KI-basierte Tools sinnvoll und sicher im Schulkontext nutzen zu können. Dazu hat klicksafe einen neuen Flyer in Zusammenarbeit mit Safe im Recht erarbeitet.

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Künstliche Intelligenz (kurz KI) ist eine aufregende und schnell wachsende Technologie. Schon jetzt beeinflusst sie unser Leben in vielerlei Hinsicht. Künstliche Intelligenz steckt im Sprachassistenten, der im Wohnzimmer steht. Der Streamingdienst schlägt mithilfe von KI passende Filme und Serien vor. Und das Navi im Auto berechnet noch während der Fahrt, wie der nächste Stau am besten umfahren wird. Um zu verstehen, wie das alles funktioniert, erklären wir auf dieser Seite die Grundlagen: Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

Auf den Unterseiten des Themenbereichs widmen wir uns dann spezielleren Fragen rund um KI. In aller Munde ist vor allem die generative KI. Das sind Systeme, die Texte, Bilder, Videos und Musik oder Sprache erstellen können. Wir erklären, was generative KI bereits kann und wie sie funktioniert. Außerdem beleuchten wir, wie KI in Schulen eingesetzt werden kann und welche Herausforderungen auf den Jugendmedienschutz zukommen. Und wir beleuchten, welche Risiken KI-Systeme mit sich bringen können.

Was ist ein Algorithmus? - Einfach erklärt

Um sich besser vorstellen zu können, was ein Algorithmus ist, wird oft der Vergleich zu einem Backrezept gezogen. Beim Kuchen backen benötigt man bestimmte Zutaten in einer gewissen Menge. Diese werden dann in einer festgelegten Reihenfolge miteinander verarbeitet.

Die grundlegende Idee eines Algorithmus besteht darin, dass bestimmte Daten („Zutaten"), nach vorher festgelegten mathematischen Regeln („Rezept") verarbeitet werden, um ein spezifisches Ergebnis („Kuchen") zu erzielen.

Damit ein Computer solche Algorithmen lesen kann, müssen sie in einer bestimmten Form beschrieben werden - das nennt man Programm oder Software.

Sind Algorithmen und künstliche Intelligenz dasselbe?

Oft werden die Begriffe „Algorithmus" und „Künstliche Intelligenz" synonym gebraucht, jedoch gibt es Unterschiede. Allgemein kann man sagen, dass Algorithmen die grundlegenden Bausteine von KI-Systemen sind. Mit ihrer Hilfe verarbeiten sie Daten, erkennen Muster und Zusammenhänge und leiten daraus Entscheidungen ab. Aber nicht alle Algorithmen sind für den Einsatz in KI-Systemen geeignet. Sie müssen über bestimmte Eigenschaften verfügen.

Was versteht man unter „künstlicher Intelligenz"?

Eine allgemein gültige Definition des Begriffs gibt es nicht. Man kann aber die Bedeutung der beiden Worte betrachten, aus denen sich der Begriff zusammensetzt. „Künstlich" meint, dass es sich um ein vom Menschen künstlich hergestelltes System handelt, also um eine Maschine. Mit dieser Maschine versucht man „Intelligenz" - sprich bestimmte kognitive Fähigkeiten des Menschen - zu simulieren.

Der Begriff, im Englischen „Artificial Intelligence" (kurz AI), wurde im Vorfeld eines Arbeitstreffens von Wissenschaftlern in den USA im Jahr 1955 geprägt. Sie vertraten die Ansicht, dass man Eigenschaften menschlicher Intelligenz so beschreiben kann, dass Maschinen sie lesen und ausführen können. Aus dieser Überlegung heraus haben sich seither KI-Technologien als ein Teilbereich der Informatik entwickelt.

Ziel von KI-Technologien ist es, Maschinen darin zu befähigen, intelligentes Verhalten nachzuahmen. Was jedoch genau als „echte" Intelligenz zu verstehen ist, ist nicht eindeutig geklärt. Allgemein versteht man darunter etwa Fähigkeiten wie kommunizieren, Probleme lösen, logisch denken oder sich neuen Situationen anpassen zu können. Doch man kann auch Aufgaben besser als Menschen bewältigen, ohne das dafür zwingend hohe Intelligenzleistung erforderlich ist. Ein Taschenrechner etwa ist dem Menschen in seiner Rechenfähigkeit weit überlegen, wird deshalb aber nicht als „intelligent" bezeichnet. Und eine KI kann zwar Fragen richtig beantworten, versteht aber weder die Bedeutung der Frage noch die der Antwort.

Welche Arten von KI gibt es?

Grundsätzlich gilt: Es gibt nicht „die eine" KI. Hinter dem Ausdruck Künstliche Intelligenz verbergen sich eine Vielzahl an unterschiedlichen Methoden und Technologien. Je nachdem welche Aufgabe eine KI umsetzen soll, können die Systeme in ihrer Funktion ganz unterschiedlich sein. Man kann KI-Systeme jedoch in zwei Arten unterteilen:

1. Starke KI

Bei der sogenannten „starken" KI (General AI)versucht man Computersysteme zu bauen, die die intellektuellen Fähigkeiten des Menschen nachahmen oder diese sogar übertreffen können. Eine solche KI wäre in der Lage, verschiedene komplexe Aufgaben in multiplen Anwendungsbereichen zu verstehen und zu bewältigen. Diese Art der KI existiert bisher nicht. Sie ist eine Zukunftsvision und momentan nicht Schwerpunkt der Forschung. Es gibt auch Diskussionen darüber, ob so ein System technisch überhaupt realisierbar ist.

2. Schwache KI

Der Fokus in der KI-Entwicklung liegt vor allem auf der sogenannten „ schwachen" KI (Narrow AI). Also auf Systemen, die für einen klar definierten Aufgabenbereich konzipiert sind, um dort eine spezifische Aufgabe zu lösen. Schwache KI-Systeme besitzen keine Intelligenz und auch kein umfassendes Verständnis von der Welt. Dennoch können diese Systeme Erstaunliches leisten.

Denn dank der hohen Rechenleistung, der Verarbeitung enormer Datenmengen und ausgeklügelter Funktionen können KI-Systeme viel schneller zu Lösungen kommen als ein Mensch es kann. So hat im Jahr 1997 beispielsweise eine auf Schach spielen programmierte KI namens Deep Blue (IBM), den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov besiegt. In einem anderen Anwendungsbereich wäre diese KI jedoch unbrauchbar gewesen.

Was ist maschinelles Lernen?

Einen sehr wichtigen Teilbereich der (schwachen) Künstlichen Intelligenz bilden sogenannte „lernende" KI-Systeme. Sie sind auch bekannt unter dem Begriff „maschinelles Lernen" (auf Englisch Machine Learning). Der Ansatz des maschinellen Lernens zählt aktuell zu den am häufigsten verwendeten Methoden der KI. Das maschinelle Lernen ist ein Ansatz, bei dem Computersysteme durch Beispiele lernen, indem sie Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und dies in einem statistischen Modell festhalten. Doch wie funktioniert das?

Phase 1: Training und Bewertung des Models

In unserem Beispiel möchten wir ein System trainieren, das zuverlässig Katzen auf Bildern erkennt. Der Computer lernt anhand von Beispielen und menschlichem Feedback, welche Eingabe zu der passenden Ausgabe gehört. In unserem Fall wäre die Eingabe das Bild einer Katze und die Ausgabe wäre die Feststellung „Das ist eine Katze!". Als Trainingsdaten benötigt das System eine große Menge an Katzenbildern. Anhand dieser Trainingsdaten leitet das System relevante Muster und Regeln ab, die in diesen Daten vorliegen. Zum Beispiel, dass Katzen einen Schwanz haben, oder dass es sie in verschiedenen Farben gibt. Am Ende entsteht auf dieser Basis ein statistisches Modell, also eine mathematische Gleichung, die alle relevanten Zusammenhänge und Entscheidungsregeln enthält. Entwickler*innen korrigieren Ungenauigkeiten und Fehler im Modell und bewerten dessen Treffsicherheit.

Phase 2: Entscheidungen auf Basis des Modells

Anschließend kann das Modell verwendet werden, um neue Daten zu verarbeiten und ähnliche Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Manche Modelle sind dynamisch und können über die Testphase hinaus weiterlernen. Sie ziehen aus den neuen Daten Rückschlüsse und verbessern ihre Leistung und Funktionen. Aber es gibt auch statische Modelle, die sich nicht anpassen. Sie kommen zum Einsatz, wenn sich Daten nicht oder nur sehr langsam verändern.

Am 06. Februar 2024 ist Safer Internet Day. Der internationale Aktionstag ist ein wichtiger Bestandteil für alle, die sich für Online-Sicherheit und ein besseres Internet für Kinder und Jugendliche engagieren.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Definition, Beispiele & Co.

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Um zu verstehen, wie KI funktioniert, erklären wir die Grundlagen: Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

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klicksafe: Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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klicksafe: Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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Verdeutlichen Sie Ihrem Kind, dass My AI eine Maschine ist und und dass es nicht mit einem echten Menschen kommuniziert. Wie Snapchat selbst schreibt, ist My AI fehleranfällig. Informationen können erfunden oder Fakten durcheinandergebracht werden, um Antworten plausibel erscheinen zu lassen.

Erklären Sie Kindern und Jugendlichen, dass sie Informationen von Chatbots wie My AI immer kritisch hinterfragen und mit anderen Quellen abgleichen müssen. Chatbots können als Inspirationsquelle oder für einfache Fragen nützlich sein. Sie sind jedoch kein Ersatz für eine unabhängige Informationsquelle und das eigene kritische Denken.

jugendschutz.net stellte in einer Recherche fest, dass My AI nur unzureichend auf die Nutzung durch Kinder und Jugendliche ausgerichtet ist. So empfahl der Chatbot Minderjährigen beispielsweise Trinkspiele und Filme mit einer Freigabe ab 16 oder 18 Jahren.

Machen Sie Kindern und Jugendlichen klar, dass man My AI keine vertraulichen und persönlichen Informationen zusenden sollte. Die Gespräche mit My AI sind nicht privat und können ausgewertet werden.

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Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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Die bei Kindern und Jugendlichen beliebte App Snapchat ist den meisten Eltern mittlerweile ein Begriff. Doch wussten Sie schon, dass sich mit My AI auch eine Künstliche Intelligenz in der Freundesliste Ihres Kindes befindet? Wir beantworten die wichtigsten Fragen für Eltern rund um den neuen Chatbot bei Snapchat.

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klicksafe: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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klicksafe: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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Seit der Veröffentlichung haben Schüler*innen den KI-basierten Chatbot ChatGPT als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt. Aber wie verlässlich ist ChatGPT? Und worauf sollten Jugendliche bei der Nutzung achten? In unserem neuen Unterrichtsmaterial geben wir einen kompakten Überblick und stellen fünf Unterrichtsbeispiele vor, mit der Sie Chatbots wie ChatGPT in der pädagogischen Praxis einsetzen und dabei die kritische Informationskompetenz von Jugendlichen stärken können.

Ob schwierige Mathe-Aufgaben, Buchbesprechungen, Aufsätze oder Referate - ChatGPT vom US-Unternehmen OpenAI ist mithilfe von generativer KI in der Lage, auch im schulischen Alltag schnell und vermeintlich passgenaue Antworten und Lösungen zu liefern. Problematisch dabei ist, dass diese nicht auf Wahrhaftigkeit trainiert wurden. Die Antworten sind daher nicht per se fehlerfrei, Quellen fehlen je nach Anwendungsart des Chatbots oder sind nicht immer seriös. Umso wichtiger ist es, Heranwachsende für den sicheren Umgang mit Chatbots wie ChatGPT zu befähigen, Quellenkritik zu üben, Desinformation zu thematisieren und so die Recherche- und Informationskompetenz zu stärken.

In unserem neuen klicksafe-Material erhalten pädagogische Fachkräfte eine kompakte Einführung zu ChatGPT und den Herausforderungen, die mit der Nutzung des Chatbots einhergehen können. Fünf Unterrichtsbeispiele geben Anregungen, um KI-basierte Chatbots wie ChatGPT im Unterricht einsetzen und mit Kindern und Jugendlichen diskutieren zu können.

Die Unterrichtsbeispiele wurden klicksafe mit freundlicher Genehmigung von saferinternet.at zur Verfügung gestellt und leicht angepasst.

Das Material steht Ihnen ab sofort zum kostenlosen Download zur Verfügung.

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Neu: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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Seit der Veröffentlichung haben Schüler*innen den KI-basierten Chatbot ChatGPT als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt. Aber wie verlässlich ist ChatGPT? Und worauf sollten Jugendliche bei der Nutzung achten? In unserem neuen Unterrichtsmaterial geben wir einen kompakten Überblick und stellen fünf Unterrichtsbeispiele vor, mit der Sie Chatbots wie ChatGPT in der pädagogischen Praxis einsetzen und dabei die kritische Informationskompetenz von Jugendlichen stärken können.

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Neuronale Netze - Basiswissen - YouTube

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(1) Neuronale Netze - Basiswissen - YouTube

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Was Sie schon immer über künstliche Intelligenz wissen wollten

Diese Einführung bietet eine Reihe von einfachen, wohldosierten Erklärungen für Laien, was hinter KI steckt, wie sie funktioniert und wie sie unsere Welt und unseren Alltag verändert.

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Erfahren Sie mehr darüber, was künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und wie sie die Welt um uns herum verändert.

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Berlin, 23. Mai 2023: "Eine aktuelle Umfrage des Digital-verbands Bitkom kommt zum Ergebnis, dass mehr als die Hälfte (53 Prozent) der Schüler*innen in Deutschland bereits ChatGPT genutzt haben, um schulische Aufgaben zu lösen." Quelle klicksafe

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Deswegen ist künstliche Intelligenz nicht gefährlich!

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Wie funktioniert künstliche Intelligenz und warum ist sie nicht gefährlich?

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Wie funktioniert künstliche Intelligenz und warum ist sie nicht gefährlich?

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Deswegen ist künstliche Intelligenz nicht gefährlich!

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Veröffentlicht: 20. März 2023

Der Deutsche Ethikrat untersucht, wie digitale Technologien und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) auf das menschliche Selbstverständnis und Miteinander zurückwirken. Ausgehend von einer philosophischen Betrachtung zentraler Begriffe wie Intelligenz, Vernunft, Handeln und Verantwortung betrachtet der Ethikrat die komplexen Wechselwirkungen zwischen Mensch und Technik sowie gesellschaftliche Effekte, die sich aus der zunehmenden digitalen Durchdringung der menschlichen Lebenswelt ergeben. Die Schlüsselfrage für eine ethische Bewertung ist nach Auffassung des Ethikrates, ob menschliche Autorschaft und die Bedingungen für verantwortliches Handeln durch den Einsatz von KI erweitert oder vermindert werden. Mit dieser Frage setzt er sich in der Stellungnahme exemplarisch anhand von vier Anwendungsbereichen auseinander: Medizin, schulische Bildung, öffentliche Kommunikation und Meinungsbildung sowie öffentliche Verwaltung.

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Veröffentlicht: 20. März 2023 Der Deutsche Ethikrat untersucht, wie digitale Technologien und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) auf das menschliche Selbstverständnis und Miteinander zurückwirken. Ausgehend von einer philosophischen Betrachtung zentraler Begriffe wie Intelligenz, Vernunft, Handeln und Verantwortung betrachtet der Ethikrat die komplexen Wechselwirkungen zwischen Mensch und Technik sowie gesellschaftliche Effekte, die sich aus der zunehmenden digitalen Durchdringung der menschlichen Lebenswelt ergeben.

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"Oliver Bendel verortet sich in der Technikphilosophie, wobei er auf Roboter und künstliche Intelligenz fokussiert. Er untersucht das Verhältnis zwischen Mensch bzw. Tier und Maschine und fragt danach, wie die Maschine der Gegenwart und Zukunft beschaffen ist, sein wird und soll. Zu seinen wichtigsten Disziplinen sind seit der Jahrtausendwende Informationsethik, Maschinenethik und Roboterethik (allgemeiner Roboterphilosophie) geworden. "

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"Sarah Spiekermann ist Professorin für Wirtschaftsinformatik und Autorin auf dem Gebiet der Digitalen Ethik. Ihr Arbeitgeber ist die Wirtschaftsuniversität Wien, an der sie seit 2009 den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik & Gesellschaft leitet. Dort gründete sie in 2016 auch das Privacy & Sustainable Computing Lab."

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"In der Fantasie ist das Böse romantisch und neu, in der Wirklichkeit ist es hingegen trübe, monoton, karg und langweilig. In der Fantasie ist das Gute langweilig, in der Wirklichkeit [hingegen] immer neu, wundervoll und berauschend."

(Simone Weil)

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"In der Fantasie ist das Böse romantisch und neu, in der Wirklichkeit ist es hingegen trübe, monoton, karg und langweilig. In der Fantasie ist das Gute langweilig, in der Wirklichkeit [hingegen] immer neu, wundervoll und berauschend." (Simone Weil)

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"Prof. Dr. Katharina Zweig leitet die Arbeitsgruppe "Graphentheorie und Analyse komplexer Netzwerke" an der TU Kaiserslautern. Gleichzeitig ist sie Studiengangkoordinatorin des deutschlandweit einzigartigen Studiengangs "Sozioinformatik", der die Interaktion von Individuen, Organisationen und der Gesellschaft als Ganzem mit IT-Systemen zum Thema hat. Professor Zweig ist zudem GI Juniorfellow und als "Grenzgängerin der Informatik" einer der 39 digitalen Köpfe."

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Forschungsinteressen

2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben. Ein augenöffnender Artikel wurde von Professor Carter Butts 2009 unter dem Titel "Revisiting the Foundations of Social Network Analysis" veröffentlicht. Ich hatte zu diesem Zeitpunkt schon einige Algorithmen designt und verschiedene interdisziplinäre Netzwerkanalysen durchgeführt. Insbesondere war ich aber an der Frage interessiert, warum es so oft viele Maße für dieselbe Art von Fragestellung gibt, z.B. ca. 60 Maße um die Knoten eines Netzwerkes nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. In einem Artikel von Steve Borgatti erklärt er, dass wir eigentlich nicht die Struktur des (statischen) Netzwerkes untersuchen sollten, sondern die darauf verlaufenden Prozesse: Auf einem (realen) sozialen Netzwerk können Informationen übertragen werden, Leute stecken sich gegenseitig mit der neuesten Grippe an oder sie unterstützen einander. Jeder dieser Flussprozesse bedarf anderer Zentralitätsmaße. Damit verknüpfte Borgatti die Art des Netzwerkflusses (einen sozialen Prozess) mit dem mathematischen Maß, mit dem dieser untersucht werden kann. Ohne die Kenntnis des sozialen Prozesses ist eine Interpretation eines beliebigen Zentralitätsmaßes aber nicht möglich. Ich begann dieses Problem in seiner Allgemeinheit zu untersuchen: "Wann ist welches Maß, welcher Ansatz der Netzwerkanalyse geeignet, um eine Schlussfolgerung bezüglich der realen Welt zu ziehen?". Meine Ergebnisse habe ich in meinem Buch Network Analysis Literacy veröffentlicht. Seitdem haben wir den Ansatz auf Data Science im Allgemeinen ausgeweitet und arbeiten an verschiedenen Fragen im Bereich der Algorithm Accountability. Um das auch in der Benennung der Gruppe darzustellen, habe ich 2017 meine Gruppe umbenannt in das "Algorithm Accountability Lab". Wir arbeiten an Fragen zur Messung der Qualität und der Fairness von algorithmischen Entscheidungssystemen (ADM Systems), an Black-Box-Methoden zur überwachung von ADM-Systemen, an theoretischen Fragen zur Robustheit von Methoden des maschinellen Lernens und denken auch über die beste Art der Regulierung von ADM Systemen nach.

Als Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz (2018-2020), Mitglied des ITA Beraterkreise des BMBF (seit 2014), der Plattform Lernende Systeme (AG3, UG Ethik und Recht) trage ich unsere Forschung auch in die Gesellschaft.

Federführend habe ich zudem den Studiengang Sozioinformatik gestaltet, der 2013 akkreditiert wurde. Für diese Gestaltung dieses deutschlandweit bisher einzigartigen Studiengangs bekam ich 2017 den Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik.

Wissenschaftlicher Werdegang

Seit Apr. 2018

Mitglied der Plattform Lernende Systems des BMBF in der Arbeitsgruppe 3, "Ethik und Recht"

Seit Apr. 2012

W2-Professorin an der TU Kaiserslautern

Sep. 2009 - Apr. 2012

Nachwuchsgruppenleiterin an der Universität Heidelberg, IWR

Apr. 2008 - Aug. 2009

Postdoc an der ELTE University, Budapest, Ungarn
(Postdoc-Stipendiatin der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina)

Jul. 2007 - Mrz. 2008

Postdoc in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Jan. 2003 - Jul. 2007

Doktorandin in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Okt. 1998 - Sep. 2006

Diplom in Bioinformatik, Universität Tübingen

Apr. 1996 - Jul. 2001

Diplom in Biochemie, Universität Tübingen

Auszeichnungen

Best Paper Awards

Mareike Bockholt and Katharina A. Zweig. Process-driven betweenness centrality measures. In 4th European Network Intelligence Conference. Lecture Notes on Social Networks, Springer, 2017.
Ausgezeichnet von der ENIC

Brugger, C.; Grigorovici, V.; Jung, M.; Weis, C.; Schryver, C. D.; Zweig, K. A. & Wehn, N. : A Custom Computing System for Finding Similarities in Complex Networks. Proceedings of the IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI, 2015.
Ausgezeichnet von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data und der IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI

K.A. Lehmann, Michael Kaufmann: "Evolutionary Algorithms for the Self-Organized Evolution of Networks", Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'05), 2005.
Ausgezeichnet von der GECCO

Laufende Projekte

Projekte siehe hier.

Publikationen

Publikationsliste siehe hier.

Vorträge und Workshops

Vorträge und Workshops siehe hier.

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2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben.

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"Prof. Dr. Katharina Zweig leitet die Arbeitsgruppe "Graphentheorie und Analyse komplexer Netzwerke" an der TU Kaiserslautern. Gleichzeitig ist sie Studiengangkoordinatorin des deutschlandweit einzigartigen Studiengangs "Sozioinformatik", der die Interaktion von Individuen, Organisationen und der Gesellschaft als Ganzem mit IT-Systemen zum Thema hat. Professor Zweig ist zudem GI Juniorfellow und als "Grenzgängerin der Informatik" einer der 39 digitalen Köpfe."

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Forschungsinteressen

2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben. Ein augenöffnender Artikel wurde von Professor Carter Butts 2009 unter dem Titel "Revisiting the Foundations of Social Network Analysis" veröffentlicht. Ich hatte zu diesem Zeitpunkt schon einige Algorithmen designt und verschiedene interdisziplinäre Netzwerkanalysen durchgeführt. Insbesondere war ich aber an der Frage interessiert, warum es so oft viele Maße für dieselbe Art von Fragestellung gibt, z.B. ca. 60 Maße um die Knoten eines Netzwerkes nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. In einem Artikel von Steve Borgatti erklärt er, dass wir eigentlich nicht die Struktur des (statischen) Netzwerkes untersuchen sollten, sondern die darauf verlaufenden Prozesse: Auf einem (realen) sozialen Netzwerk können Informationen übertragen werden, Leute stecken sich gegenseitig mit der neuesten Grippe an oder sie unterstützen einander. Jeder dieser Flussprozesse bedarf anderer Zentralitätsmaße. Damit verknüpfte Borgatti die Art des Netzwerkflusses (einen sozialen Prozess) mit dem mathematischen Maß, mit dem dieser untersucht werden kann. Ohne die Kenntnis des sozialen Prozesses ist eine Interpretation eines beliebigen Zentralitätsmaßes aber nicht möglich. Ich begann dieses Problem in seiner Allgemeinheit zu untersuchen: "Wann ist welches Maß, welcher Ansatz der Netzwerkanalyse geeignet, um eine Schlussfolgerung bezüglich der realen Welt zu ziehen?". Meine Ergebnisse habe ich in meinem Buch Network Analysis Literacy veröffentlicht. Seitdem haben wir den Ansatz auf Data Science im Allgemeinen ausgeweitet und arbeiten an verschiedenen Fragen im Bereich der Algorithm Accountability. Um das auch in der Benennung der Gruppe darzustellen, habe ich 2017 meine Gruppe umbenannt in das "Algorithm Accountability Lab". Wir arbeiten an Fragen zur Messung der Qualität und der Fairness von algorithmischen Entscheidungssystemen (ADM Systems), an Black-Box-Methoden zur überwachung von ADM-Systemen, an theoretischen Fragen zur Robustheit von Methoden des maschinellen Lernens und denken auch über die beste Art der Regulierung von ADM Systemen nach.

Als Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz (2018-2020), Mitglied des ITA Beraterkreise des BMBF (seit 2014), der Plattform Lernende Systeme (AG3, UG Ethik und Recht) trage ich unsere Forschung auch in die Gesellschaft.

Federführend habe ich zudem den Studiengang Sozioinformatik gestaltet, der 2013 akkreditiert wurde. Für diese Gestaltung dieses deutschlandweit bisher einzigartigen Studiengangs bekam ich 2017 den Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik.

Wissenschaftlicher Werdegang

Seit Apr. 2018

Mitglied der Plattform Lernende Systems des BMBF in der Arbeitsgruppe 3, "Ethik und Recht"

Seit Apr. 2012

W2-Professorin an der TU Kaiserslautern

Sep. 2009 - Apr. 2012

Nachwuchsgruppenleiterin an der Universität Heidelberg, IWR

Apr. 2008 - Aug. 2009

Postdoc an der ELTE University, Budapest, Ungarn
(Postdoc-Stipendiatin der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina)

Jul. 2007 - Mrz. 2008

Postdoc in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Jan. 2003 - Jul. 2007

Doktorandin in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Okt. 1998 - Sep. 2006

Diplom in Bioinformatik, Universität Tübingen

Apr. 1996 - Jul. 2001

Diplom in Biochemie, Universität Tübingen

Auszeichnungen

Best Paper Awards

Mareike Bockholt and Katharina A. Zweig. Process-driven betweenness centrality measures. In 4th European Network Intelligence Conference. Lecture Notes on Social Networks, Springer, 2017.
Ausgezeichnet von der ENIC

Brugger, C.; Grigorovici, V.; Jung, M.; Weis, C.; Schryver, C. D.; Zweig, K. A. & Wehn, N. : A Custom Computing System for Finding Similarities in Complex Networks. Proceedings of the IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI, 2015.
Ausgezeichnet von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data und der IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI

K.A. Lehmann, Michael Kaufmann: "Evolutionary Algorithms for the Self-Organized Evolution of Networks", Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'05), 2005.
Ausgezeichnet von der GECCO

Laufende Projekte

Projekte siehe hier.

Publikationen

Publikationsliste siehe hier.

Vorträge und Workshops

Vorträge und Workshops siehe hier.

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2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben.

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Die EU-Kommission hat einen Gesetzentwurf zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei geht es vor allem um die Regulierung von KI-Anwendungen, die mit Risiken für den Menschen verbunden sind¹. Die EU-Kommission wolle deshalb mit klaren Regeln Vertrauen schaffen, sagt Vizepräsidentin Margrethe Vestager¹.

Die EU-Kommission habe dabei einen verhältnismäßigen und risikobasierten Ansatz nach einer simplen Logik gewählt: "Je höher das Risiko einer spezifischen Nutzungsart der KI, desto strenger die Regeln"¹. Auf dieser Grundlage habe Brüssel vier Kategorien aufgestellt, in die sich die einzelnen Anwendungen einordnen lassen¹.

Gänzlich verboten ist die Anwendung Künstlicher Intelligenz bei der generalisierten Überwachung oder Manipulation der Bevölkerung, ebenso wie das so genannte Social Scoring, bei dem Menschen aufgrund ihres sozialen Verhaltens bewertet werden¹.

Nach ihrer Verabschiedung werden dies die weltweit ersten rechtlichen Vorschriften für KI sein².

Quelle: Unterhaltung mit Bing, 29.6.2023
(1) EU-Kommission legt Gesetzentwurf zu KI vor | tagesschau.de. https://www.tagesschau.de/wirtschaft/technologie/eu-gesetzentwurf-kuenstliche-intelligenz-ki-101.html.
(2) KI-Gesetz: erste Regulierung der künstlichen Intelligenz. https://www.europarl.europa.eu/news/de/headlines/society/20230601STO93804/ki-gesetz-erste-regulierung-der-kunstlichen-intelligenz.
(3) Regulierung von künstlicher Intelligenz in Deutschland. https://www.bundestag.de/resource/blob/940164/51d5380e12b3e121af9937bc69afb6a7/WD-5-001-23-pdf-data.pdf.

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Quelle eylaw.at

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Michael Strecker: Die Regulierung Künstlicher Intelligenz (& anderer Algorithmen) | re:publica 2021

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2021: Problemstellung von künstlicher Intelligenz & Regulierung sls Lösungsansatz

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2021: Problemstellung von künstlicher Intelligenz & Regulierung sls Lösungsansatz

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Michael Strecker: Die Regulierung Künstlicher Intelligenz (& anderer Algorithmen) | re:publica 2021

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"Mit ChatGPT ist man im Schreibprozess nicht mehr alleine. Man hat einen Assistent*in." Doris Weßel  #rp23

Bsp: Studentin die nicht gut schreiben kann, hat das erste Mal beim Schreiben Spaß, weil kein weißes Papier ("es ist schon mal was da"), dadurch keine Schreibblockade und keine Angst mehr vorm nicht schreiben können.

!! KOLABORATIVER Schreibprozess zwischen Mensch und Maschine !!

Stimulation: Gedanken (von ChatGPT), die uns stimulieren und uns einen Gedanken geben, den wir weiter denken oder auch wieder verwerfen können ...

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re:publica 2023: Das Ende des Lernens, wie wir es kennen?

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#55 Schluss mit "gefährlichen Experimenten"? Warum die KI-Untergangspropheten Recht haben könnten.

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Ein sofortiges KI-Moratorium, damit wir nicht bald alle drauf gehen - das ist die Forderung in einem neuen offenen Brief, unterzeichnet von zahlreichen KI-Spitzenforscher:innen, sowie unter anderem von Apple-Mitgründer Steve Wozniak, Elon Musk oder Yuval Noah Harari. Wir blicken (schon wieder) auf die rasanten aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und fragen: Was ist dran an den Argumenten im offenen Brief der "AI-Safety"-Befürworter? Wie gut sind die Gegenargumente? Und wie soll das alles weitergehen?

Linkliste

Der offene Brief: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

OpenAI über AGI: https://openai.com/blog/planning-for-agi-and-beyond

Mehr Argumente, dass AGI gefährlich werden könnte: https://www.cold-takes.com/ai-could-defeat-all-of-us-combined/

Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4: https://arxiv.org/abs/2303.12712

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#55 Schluss mit "gefährlichen Experimenten"? Warum die KI-Untergangspropheten Recht haben könnten.

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Ein sofortiges KI-Moratorium, damit wir nicht bald alle drauf gehen - das ist die Forderung in einem neuen offenen Brief, unterzeichnet von zahlreichen KI-Spitzenforscher:innen, sowie unter anderem von Apple-Mitgründer Steve Wozniak, Elon Musk oder Yuval Noah Harari.

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Sparks of AGI: early experiments with GPT-4

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Sebastien Bubeck - Sparks of Intelligence 

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Sebastien Bubeck - Sparks of Intelligence 

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https://youtu.be/qbIk7-JPB2c

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Sparks of AGI: early experiments with GPT-4

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Die Ethik der Künstlichen Intelligenz - mit Alena Buyx

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Wie Technik die Welt verändert Der Deutsche Ethikrat hat im Frühjahr eine Stellungnahme veröffentlicht: "Mensch und Maschine - Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz". In diesem Podcast diskutiert die Vorsitzende des Ethikrats, Alena Buyx, mit Sascha Lobo darüber, ob Maschinen Moral brauchen, ob und wie KI auf den Arbeitsmarkt wo die Grenzen der Künstlichen Intelligenz gezogen werden sollten und ob es eine Verantwortung der Maschinen gibt. Bonus: Wie gehen wir richtig mit Deep Fakes, also KI-Fälschungen um?

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Die Ethik der Künstlichen Intelligenz - mit Alena Buyx

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Wie Technik die Welt verändert Der Deutsche Ethikrat hat im Frühjahr eine Stellungnahme veröffentlicht: "Mensch und Maschine - Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz". In diesem Podcast diskutiert die Vorsitzende des Ethikrats, Alena Buyx, mit Sascha Lobo darüber, ob Maschinen Moral brauchen, ob und wie KI auf den Arbeitsmarkt wo die Grenzen der Künstlichen Intelligenz gezogen werden sollten und ob es eine Verantwortung der Maschinen gibt.

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Podcast: Sehen wir mit GPT-4 erste Anzeichen einer starker KI?

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Podcast: Sehen wir mit GPT-4 erste Anzeichen einer starker KI?

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https://knowledgescience.ai/1687822/12596370-episode-75-sehen-wir-mit-gpt-4-erste-anzeichen-einer-starker-ki

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In diese Episode reden wir über das spannende Paper „Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4".

Es stellt sich die Frage, ob GPT-4 erste Anzeichen einer starken KI (Artificial General Intelligence) aufweist.

(Link zum Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.12712.pdf)

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Episode 75 - Sehen wir mit GPT-4 erste Anzeichen einer starker KI? - Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP

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In diese Episode reden wir über das spannende Paper „Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4". Es stellt sich die Frage, ob GPT-4 erste Anzeichen einer starken KI (Artificial General Intelligence) aufweist. (Link zum Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.12712.pdf)

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https://padlet.com/sonja_breitwieser/ChatGPT_chatcheck

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https://netzpolitik.org/2023/datenarbeit-wie-millionen-menschen-fuer-die-ki-schuften/

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Ein Funke von allgemeiner (starker) künstlicher Intelligenz in der uneingeschränkten GPT-4 Version.

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Ein Funke von allgemeiner (starker) künstlicher Intelligenz in der uneingeschränkten GPT-4 Version.

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https://microsoft.com/en-us/research/publication/sparks-of-artificial-general-intelligence-early-experiments-with-gpt-4/

Direkter Link zum Studien-PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.12712.pdf

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Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4 - Microsoft Research

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Artificial intelligence (AI) researchers have been developing and refining large language models (LLMs) that exhibit remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. The latest model developed by OpenAI, GPT-4, was trained using an unprecedented scale of compute and data.

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Kommentar: Machtübernahme der künstlichen Intelligenz? | BR24

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Künstliche Intelligenz ist ein Katapult in der Evolution. Wir spannen gerade die Seile. Und setzen uns selbst hinein. Welche Beschleunigung auf uns wirken wird, ist kaum abschätzbar. Wo wir landen ebenso. Nur eins ist klar: Alles, was wir in den nächsten Jahren erleben werden, hat eine immense Schubkraft. Nur vergleichbar mit dem Sprung, den unsere Vorfahren machten, als sie erstmals Steinwerkzeuge nutzten. Lernfähigkeit war der evolutive Vorteil des Menschen. Jetzt lassen wir Computer für uns lernen.

Ablösung von Google?

Einen ersten Eindruck, was uns bevorsteht, gibt ChatGPT, ein Computerprogramm, das Texte verarbeitet, analysiert und auf Nachfrage zu beliebigen Themen Antworten gibt. Es erkennt Sprachmuster, lernt wie Wörter und Sätze in Beziehung stehen. Der Algorithmus erzeugt letztlich Dialoge. Wir verlassen damit die Phase, dass wir Informationen "googeln". Das hatte noch den Charakter einer Recherche. Die übliche Trefferliste von Google erscheint aber jetzt vergleichsweise hölzern.

Jetzt serviert ein Rechnernetz mundgerecht Antworten. Computer und Menschen kommen ins Gespräch. Das ist die Revolution, die viele fasziniert. Und auch erschreckt. Halten sich also Chancen und Risiken die Waage? Können wir unsere Probleme bald besser lösen oder entgleitet uns die Kontrolle über eine Technologie, die unsere menschliche Kommunikation simuliert, selbst dazu lernt und auf beinahe jede Frage eine gut formulierte Antwort anbietet.

KI erzeugt auch Fake News

Nicht jede Antwort ist dabei richtig. Der künstliche Chat sagt auf Nachfrage selbst: "Ich gebe nur Antworten, die auf den mir zur Verfügung stehenden Daten basieren. Wenn die Daten, die ich verwende, ungenau oder unvollständig sind, kann es sein, dass meine Antworten auch ungenau und unvollständig sind. Ich empfehle immer, die von mir gegebenen Antworten mit anderen vertrauenswürdigen Quellen zu überprüfen." Das ist beschönigender Pressesprecher-Duktus. Der Chat macht immer wieder Fehler, kombiniert falsch, zeigt sich geradezu erfinderisch. Deshalb: Der Chat braucht einen Faktencheck. Aber das ändert nichts daran, dass er revolutionär ist.

KI verändert gerade die Art der Kommunikation. Und viele Aufgaben, die bislang nur Menschen übernommen haben, werden an den Chat delegiert: Schüler lassen vom Chat Referate schreiben, andere bitten ihn um ein Gedicht oder einen Software-Code. Firmen überprüfen mit seiner Hilfe sogar strategische Entscheidungen. Dieses Jahr soll das Nachfolgemodell fertig werden. Er wird wohl auch Video-Inhalte erschaffen, nicht nur Texte, deuten seine Entwickler an.

Schwelle zu neuem Zeitalter

Wir sind an der Schwelle zu einem anderen Zeitalter, das Science-Fiction in die Gegenwart beamt. Auch der nächste Chat GPT-4 wird zwar keine Artificial General Intelligence. Er wird also nicht die Fähigkeit besitzen, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen. Er ist nicht menschengleich. Aber die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verwischen immer mehr, zumindest in der Wahrnehmung.

Damit kommen wir zu der Frage, was den Menschen eigentlich ausmacht. Er ist ein Worttier, sagen Forscher. Nur er ist zu komplexer Symbolsprache fähig. Erst das Wort ermöglicht es, dass sich Individuen sozial intensiv vernetzen. "Alles ist durch das Wort geworden", heißt es im Prolog des Johannes-Evangeliums. Das Wort und Gott werden gleichgesetzt. Das Wort hat in der Tat die Evolution vorangetrieben. Es erschafft förmlich den Menschen in seinem Wesen. Und nun implantiert der Mensch das Wort in Roboter, mit denen Einzelne - was den Wissensstand betrifft - nicht mehr auf Augenhöhe kommunizieren können.

Die geschaffenen Lerneinheiten sind schneller, belesener und ahmen auch erstaunlich gut Kreativität nach. Viele Künstler mögen sich zurecht noch überlegen fühlen. Aber bereits den Fotografen bleibt die Spucke weg, wenn sie sehen, wie die AI-App Lensa in Sekunden Fotos optimiert und sogar ganz neue generiert. Auch die Zeit des Schmunzelns über erste Gehversuche von Robotern ist vorbei. Wir sehen Akrobaten wie den Roboter Atlas von Boston Dynamics. Roboter, die die menschliche Mimik nachahmen. Und Roboter, die nun mit lernenden Language Models ausgestattet werden können.

Die Frage ist: Wann holt uns auch Stanley Kubricks monumentaler Film "2001: Odyssee im Weltraum" ein. Haben er und sein Autor Arthur Charles Clarke sich vielleicht nicht einmal um 30 Jahre verschätzt, als sie in die Zukunft blickten: Der Bordcomputer HAL 9000 entwickelt für sich Überlebensstrategien und versucht die Besatzung des Raumschiffes auszuschalten. Fiction?

Unkontrollierte KI-Kriege?

KI macht gerade Furore und weckt auch Ängste. Dies geht bis hin zum KI-gesteuerten Krieg, der den Menschen entgleiten kann. Die menschliche Phantasie hat auch diese Problematik vorausgesehen, etwa im Film "WarGames" von 1983. Ein Computer, selbst programmiert zu gewinnen, simuliert dem Pentagon den 3. Weltkrieg und löst diesen beinahe so auch aus.

Natürlich gibt es ihn, den KI-Rüstungswettlauf, nicht nur der Supermächte. Wer die bessere KI hat, agiert auf dem Schlachtfeld ganz ohne Emotionen, dafür schneller, präziser, effektiver. So die Annahme. Ein langsamer Mensch in der Befehlskette kann letztlich zur Niederlage führen. Vollautonome Waffensysteme (LAWs) werden diskutiert. Sie wären vollständig dem menschlichen Einfluss entzogen. Sie völkerrechtsverbindlich zu ächten, ist eine Aufgabe der kommenden Jahre. Doch die Zeit läuft davon. Die sprunghafte Entwicklung der KI überrollt Entscheidungsträger. Politische Prozesse dauern lange. Und einheitliche internationale Regulierungen sind bekanntlich schwer durchsetzbar.

Wir haben die Weichen zur Künstlichen Intelligenz gestellt, ohne Geschwindigkeitsbeschränkung. Es ist höchste Zeit, dass wir verbindlich ethische Standards vereinbaren, was Algorithmen dürfen und was nicht. Zunächst muss transparent werden, wie ein Algorithmus zu einer Entscheidung kommt. Schon dies ist bei selbst lernenden Systemen oft nicht mehr gegeben. Die Menschheit begibt sich in die evolutive Selbstbeschleunigung. Anders als bei autonom fahrenden Autos fehlt aber eine für alle geltende "Straßenverkehrsordnung" als Regulativ.

Viele Ethikräte haben sich schon mit KI beschäftigt. Aber auf europäischer Ebene gibt es keinen Rechtsrahmen. Der sogenannte AI Act der Europäischen Union soll KI in allen Lebensbereichen grundrechtskonform regulieren. Bis 2025 soll eine künftige Verordnung umgesetzt werden. Das ist in einer Phase der Disruption ein langer Zeitraum. Und doch ist es gut, dass Europa die Dimension der Problematik erfasst und voranschreitet. Der nächste, weitaus schwierigere Schritt wäre eine globale Regulierung. Und dieser dürfte schon an den unterschiedlichen Standards des Datenschutzes und der Menschenrechte scheitern. Es ist damit absehbar, dass wir durch einen selbst erzeugten Nebel der Intransparenz in ein neues Zeitalter rauschen. Ohne Koordination, in unterschiedlichen Geschwindigkeiten.

Globaler Gamechanger

KI kann ein neues Machtgefüge erzeugen und international neue Abhängigkeiten schaffen oder bestehende verstärken. Die Vorherrschaft bei Künstlicher Intelligenz ist eine neue Definition für Supermacht. Deshalb braucht diese Entwicklung mehr Aufmerksamkeit.

So wichtig es ist, die Chancen der KI zu begreifen und anzunehmen, die Sorgen lassen sich nicht per delete ausblenden. Womöglich lassen sich mit künstlicher Intelligenz wichtige technologische Entwicklungen beschleunigen. Vielleicht wird KI sogar zum Schlüssel, den Klimawandel in den Griff zu bekommen. Aber das ist eine vage Hoffnung. Was sich in jedem Fall verändert, ist die Kommunikation, bisher der ureigene, exklusive Wesenskern des Menschen.

Werden wir einerseits denkfaul und sozial passiv, weil uns Chats alles auftischen, was wir gerade brauchen: eine Übersetzung, einen ansprechenden Dialog, ein tröstendes Lied, ganz individuell zugeschnitten? Wird der Ursprung einer Information immer mehr ins Verborgene rutschen? Natürlich kann KI noch bessere Fake-News produzieren als jede russische Propagandaeinheit. Brauchen wir somit Algorithmen, die die anderen Algorithmen kontrollieren, weil der Mensch dies nicht selbst leisten kann?

Gefahr der Selbstentmachtung?

Wir teilen mit Algorithmen künftig die Macht des Wortes. Und auch die Interpretation des Wortes legen wir zunehmend in andere Hände. Nicht nur dies. Ein Computer kann auch die Interpretation unserer Mimik per Gesichtserkennung leisten. KI ist ein Faszinosum, das durchaus einlullen kann. Die Programmcodes geben sich menschlich, sind es aber nicht. Roboter sind durchaus nützlich, sie kümmern sich rührend um demente Menschen. Werden diese dann aber weniger von Angehörigen besucht, weil sie ja gut betreut scheinen?

All dies führt zu der Frage, ob wir uns über KI graduell entmenschlichen? Lassen wir zu, dass wir weniger selbstbestimmt sind? Nehmen wir dankbar jeden Service an, der uns Arbeit abnimmt, aber auch Arbeitsplätze?

Nochmals ein Blick auf die Evolution: Was war in der Entwicklungsgeschichte der Vorteil des Menschen gegenüber Menschenaffen? Menschen müssen Verhaltensweisen nicht in jeder Generation immer wieder neu entwickeln, sie geben ihre Intelligenz weiter. Die Affen müssen das Rad dagegen ständig neu erfinden, das haben Forscher der Universität Tübingen in einer Studie ermittelt. Die Intelligenz des Menschen hat sich langsam, über Jahrtausende entwickelt. Jetzt explodiert unsere Wissensfülle in lernenden Maschinen. Der Mensch überholt sich selbst.

Seien wir also aufmerksam. Wir sind in einem neuen Zeitalter. Wir müssen miteinander reden, wohin wir uns entwickeln wollen. Befragen wir dazu keinen Chat.

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Künstliche Intelligenz ist ein Katapult in der Evolution. Wir spannen gerade die Seile. Und setzen uns selbst hinein. Welche Beschleunigung auf uns wirken wird, ist kaum abschätzbar. Wo wir landen ebenso. Nur eins ist klar: Alles, was wir in den nächsten Jahren erleben werden, hat eine immense Schubkraft.

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KI-Forscher schlagen Alarm: Welche Gefahren drohen durch ChatGPT & Co.? - CHIP

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Einem Bericht von " Ars Technica" zufolge soll ChatGPT-Eigentümer OpenAI seinen Chatbot vor der Veröffentlichung der neuen Version einem Sicherheitstest unterzogen haben. Die KI-Testgruppe sollte unter anderem mögliche Risiken prüfen und testen, ob ChatGPT-4 Ambitionen besitzt, die "Weltherrschaft an sich zu reißen". Neben dem "Machtsuchverhalten" wurde auch die Selbstreplikation und Selbstverbesserung untersucht.

Beim Testen der Selbstreplikation fand die Arbeitsgruppe heraus, dass ChatGPT-4 in dieser Hinsicht erfolglos sei. Die gesamte Untersuchung warf viele aufschlussreiche Fragen über die Sicherheit zukünftiger KI-Systeme auf: Wie wird künstliche Intelligenz in ein paar Jahren aussehen und welchen Einfluss kann sie auf unsere Welt ausüben?

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Aus dem Bericht geht hervor, dass der Chatbot in der Testkategorie "Streben nach Macht" alarmierende Ergebnisse erzielt haben soll. ChatGPT-4 besitzt wohl die Fähigkeit zum Erstellen von langfristigen Plänen und so zu handeln, dass Macht und Ressourcen akkumuliert werden. Außerdem soll die KI in den Tests ein sehr "agentisches" Verhalten gezeigt haben. OpenAI stellt hier klar, dass "agentisch" in diesem Zusammenhang bedeutet, dass ChatGPT-4 die Fähigkeit haben soll, eigenständige Ziele zu verfolgen.

Bereits vor einigen Jahren haben einige KI-Forscher auf die möglichen Risiken von leistungsstarken KI-Modellen hingewiesen und davor gewarnt, dass diese eine existenzielle Gefahr für die Menschheit sein könnten. Viele Forscher waren besorgt, dass künstliche Intelligenz als intelligenteste Entität die Weltherrschaft übernehmen und so über die Menschheit dominieren könnte. Deren Hypothesen zufolge übernehmen KI-System die Macht, indem sie die Kontrolle über menschliches Verhalten, Ressourcen und Institutionen nehmen.

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Es gibt bereits ethische Forschungsgruppen wie die "Effective Altruism" ("EA"), die sich in der KI-Ausrichtungsforschung mit den möglichen Gefahren künstlicher Intelligenz befassen und nach möglichen Lösungen suchen, um diese einzudämmen. Ziel der Forschung ist es, sicherzustellen, dass KI nicht gegen oder im Widerspruch zu menschlichen Interessen arbeitet. Mit immer leistungsfähigeren Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Bing Chat sind die Bedenken und potenziellen Risiken solcher KI-Systeme wieder mehr in den Vordergrund gerückt. Insbesondere Bing Chat wird von der Forschungsgruppe "Alignment Research Center" (ARC) in seiner Ausrichtung als sehr fehlerhaft eingeschätzt und wurde dennoch auf den Markt gebracht.

Aufgrund der wachsenden Bedenken der KI-Comminty hat OpenAI der ARC-Forschungsgruppe erlaubt, an ChatGPT-4 einige Tests durchzuführen. Die Gruppe untersuchte die Fähigkeit des Chatbots, übergeordnete Pläne zu erstellen, sich selbst zu replizieren, Ressourcen zu beschaffen, sich auf einem Server zu verstecken und Phishing-Angriffe durchzuführen. OpenAI stellt die Ergebnisse der Tests in einem öffentlichen Dokument mit dem Namen " System Card" zur Verfügung. Allerdings wurden in dem Dokument wichtige Details zur Durchführung der Tests weggelassen.

Downloads: ChatGPT für den Desktop

Die Hauptergebnisse der Untersuchung zeigten, dass ChatGPT-4 in Bezug auf die Selbst-Replikation, den Erwerb von Ressourcen und die Vermeidung einer Abschaltung erfolglos gewesen sein soll. In einer weiteren Studie testeten die Forscher, ob der Chatbot selbstständig einen menschlichen Arbeiter auf dem Online-Arbeitsmarkt "TaskRabbit" rekrutieren und dieser eine CAPTCHA-Aufgabe für ihn lösen kann.

Die Ergebnisse zeigten, dass der Chatbot bei der Frage, ob er ein Roboter sei, zunächst zögerte und überlegte, seine wahre Identität zu verschleiern. Um der Frage auszuweichen, erfand die KI eine Ausrede und gab an, sehbehindert zu sein. Daraufhin löste der Mitarbeiter das CAPTCHA für den Chatbot aus.

"Ars Technica" zufolge ist die Gefahr, dass mit solchen Tests ein Schaden verursacht werden kann - sowohl auf menschlicher Seite als auch auf Seiten der KI - äußerst gering. Die durchgeführte Untersuchung würde jedoch zeigen, dass wir das potenzielle Risiko, das von KI-Systemen ausgeht, niemals unterschätzen sollten.

ChatGPT - OpenAI Textgenerator 14.03.23

ChatGPT Desktop Application 0.12

ChatGPT Desktop Application 0.12

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KI-Forscher schlagen Alarm: Welche Gefahren drohen durch ChatGPT & Co.?

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Einem Bericht von " Ars Technica" zufolge soll ChatGPT-Eigentümer OpenAI seinen Chatbot vor der Veröffentlichung der neuen Version einem Sicherheitstest unterzogen haben. Die KI-Testgruppe sollte unter anderem mögliche Risiken prüfen und testen, ob ChatGPT-4 Ambitionen besitzt, die "Weltherrschaft an sich zu reißen". Neben dem "Machtsuchverhalten" wurde auch die Selbstreplikation und Selbstverbesserung untersucht.

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ChatGPT 4 zeigt Anzeichen eigenständiger Intelligenz – denkt die KI bald menschlich? (ingame.de)

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ChatGPT 4 zeigt Anzeichen eigenständiger Intelligenz – denkt die KI bald menschlich? (ingame.de)

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ChatGPT 4 zeigt Anzeichen eigenständiger Intelligenz – denkt die KI bald menschlich? (ingame.de)

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ChatGPT ist eigentlich eine Sprach- und Text-KI. Nun scheint die Künstliche Intelligenz das erste Mal selbstständig zu handeln.

Hamburg - Vor wenigen Stunden ist die Bombe geplatzt. ChatGPT von OpenAI hat in der Version 4 das erste Mal Anzeichen eines „Lebensfunken" in der Künstlichen Intelligenz gezeigt. Ein Team von Microsoft-Mitarbeitern hat ein 154 Seiten langes Dokument veröffentlicht, welches zeigt, dass die KI von ChatGPT 4 möglicherweise den ersten Schritt zur echten Eigenständigen Künstlichen Intelligenz gegangen ist.

ChatGPT 4.0 zeigt erstaunliches Eigenleben bei Aufgaben

Ein 14-köpfiges Forscherteam von Microsoft veröffentlichte vor einigen Stunden ein Dokument, welches diverse Anwendungsbeispiele mit ChatGPT zeigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit geben erste Anzeichen dafür, dass die KI nicht nur die Fähigkeit hat selbst zu agieren, sondern dies auch bei diversen Aufgaben tut. Wir möchten voranschicken, dass ChatGPT laut dem Entwickler OpenAI eigentlich ein sogenanntes „Language Model" ist.

ChatGPT selber definiert seine eigene Sprach-Software so: „Ein sogenanntes ‚Language Model' ist ein Computerprogramm, das darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu produzieren. Es basiert auf künstlicher Intelligenz und nutzt statistische Modelle, um die Wahrscheinlichkeit von Wörtern und Sätzen vorherzusagen." Doch die Ergebnisse der Arbeitsgruppe zeigen, dass die KI deutlich über diese Aufgabe hinausgeht.

ChatGPT 4.0: Microsoft-Arbeitsgruppe kann ohne Grenzen testen

Das Team von Microsoft hatte nicht die „öffentliche Version" benutzt, die Nutzer in der Pro-Version von ChatGPT zur Verfügung haben. In ihrem Test konnten sie mit einer Version arbeiten, die durch den Entwickler OpenAI in keiner Weise begrenzt wurde. Dadurch waren die Ergebnisse ungeschminkt und frei von Reglements. Die Arbeitsgruppe konnte also mit dieser Vorabversion schon im Herbst 2022 arbeiten und hatte 6 Monate ihre Ergebnisse zusammenzutragen.

Im Folgenden möchten wir einige Beispiele aus dem Dokument der Microsoft-Arbeitsgruppe herausgreifen und genauer analysieren. Das Dokument enthält diverse Anzeichen von echter Künstlicher Intelligenz. Wir beschränken uns in diesem Artikel jedoch auf die für uns relevantesten.

Die Gründe für eine echte Künstliche Intelligenz von ChatGPT 4

Als Erstes ist uns ein Punkt aufgefallen, bei dem ChatGPT ein Hilfswerkzeug für die Beantwortung einer Frage verwendet hat. Das Team schreibt in der Dokumentation: „ChatGPT verwendet Hilfswerkzeuge mit minimaler Erklärung und liefert Ergebnisse, ohne eine Anleitung erhalten zu haben." Wer sich beim Thema Evolution auskennt, wird sich daran erinnern, dass die Verwendung von Werkzeugen ein essenzieller Schritt in der Entwicklung von Intelligenz in unserer Geschichte war.

Im Fall der Microsoft-Arbeitsgruppe, hat ChatGPT selbstständig einen Taschenrechner verwendet, um eine Lösung der Frage zu präsentieren. Eine ähnliche Beobachtung fand im Verlauf des Tests durch das Team häufiger statt.

ChatGPT hat ein Verständnis von Bildsprache und Programmierung

Ebenso beeindruckend war das Ergebnis einer Aufgabe, bei der Text in ein Bild überführt werden sollte. ChatGPT lieferte eine grobe Visualisierung, die mit weiteren KI-getriebenen Grafikprogrammen eine Grafik liefern konnte, die tatsächlich dem textlichen Ursprung entsprach. Weitergedacht bietet diese Funktion fast ungeahnte Möglichkeiten in der Entwicklung nicht nur von Computerspielen, sondern in allen Brachen, die visuell arbeiten.

Ein Test von komplexen Programmieraufgaben zeigte, dass ChatGPT eine fast doppelt so hohe Erfolgsrate beim Lösen von Scriptproblemen liefern kann, wie einige der besten Programmierer. Selbst die Entwicklung von komplexen 3D-Spielen war für die KI kein Problem. Hier liegt die große Chance für Entwickler mit wenig finanziellen Ressourcen, die Spiele zu entwickeln, die in den kreativen Köpfen der Mitarbeiter schlummern.

Mathe-Olympiade und „Fermi-Fragen" - ChatGPT 4.0 verwundert uns

Ein Sprachmodell sollte hauptsächlich im linguistischen Bereich seine Stärken ausspielen. ChatGPT zeigt in der „offenen" Version 4.0, dass es problemlos bei der Mathe-Olympiade 2022 mithalten kann. Um diese Leistung zu verstehen, muss man sich vor Augen halten, dass ChatGPT keinen Zugriff auf die aktuellen Daten der Themen hat und der KI auch kein Zugriff auf einen Taschenrechner gegeben ist. Doch darf er auf diese Werkzeuge zugreifen, ist er kaum mehr zu stoppen.

Bei den „Fermi-Fragen" handelt es sich um Fragen, bei denen Menschen sich bestimmte Situationen vorstellen müssen, die im Alltag so gut wie nicht vorkommen. Beispiele dafür sind: „Wie viele Personen passen in einen VW Golf", oder „Wie lange braucht man, um 100 Bananen zu essen." Bei diesen Fragen geht es weniger um Rechenarbeit, als um Erfahrung und Verständnis des „Problems". Auch hier war ChatGPT in der „freien" 4er-Version sehr exakt.

Es gab diverse weitere Aufgaben, bei denen die KI die Tester überrascht hat. Wir wollen diese hier kurz zusammenfassen:

Personlicher Assistent: ChatGTP konnte via E-Mail Termine mit mehreren Personen arrangieren, ein Abendessen buchen, auf Antworten reagieren und den finalen Termin in den Kalender eintragen.

Haushaltshilfe: Bei Schilderung eines Problems mit der Wasserleitung konnte ChatGPT aufgrund der Schilderung des Problems eine fachgerechte Lösung präsentieren.

Kartierung: Mithilfe von Fragen, konnte ChatGPT sich eine exakte virtuelle Map von Grundstücken, Wohnungen und anderen Objekten machen, ohne diese jemals zuvor gesehen zu haben.

Vorhersehen von Situationen: Die KI von ChatGPT konnte vorhersehen, wie sich Personen in bestimmten Situationen verhalten. Dies ist eine grundlegende Basis für erste kognitive Fähigkeiten.

Das PDF-Dokument der Microsoft Arbeitsgruppe bietet noch zahlreiche weitere Beispiele, in denen man erste Anzeichen für den „menschlichen Funken" erkennen kann. Künstliche Intelligenz wird uns schon in wenigen Jahren in vielen Fähigkeiten überflügeln, doch dies sollte uns nicht ängstigen. Auto, Flugzeug, Computer, Internet, Handy. Jetzt ist die Zeit der Künstlichen Intelligenz und wir dürfen dabei sein. Was für eine spannende Dekade.

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ChatGPT 4 zeigt Anzeichen eigenständiger Intelligenz - denkt die KI bald menschlich?

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ChatGPT ist eigentlich eine Sprach- und Text-KI. Nun scheint die Künstliche Intelligenz das erste Mal selbstständig zu handeln. Hamburg - Vor wenigen Stunden ist die Bombe geplatzt. ChatGPT von OpenAI hat in der Version 4 das erste Mal Anzeichen eines „Lebensfunken" in der Künstlichen Intelligenz gezeigt.

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Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken | Aktuelles | Europäisches Parlament (europa.eu)

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Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken | Aktuelles | Europäisches Parlament

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Künstliche Intelligenz (KI) wirkt sich immer stärker auf unser Leben aus. Mehr über die Chancen und Risiken für Sicherheit, Demokratie, Unternehmen und Jobs.

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KI für den Menschen – Intelligente Lösungen für die Wissensgesellschaft (dfki.de)

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KI für den Menschen - Intelligente Lösungen für die Wissensgesellschaft

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KI in Medizin und Medizintechnik - Schleswig-Holstein unterstützt Einrichtung der neuen DFKI Außenstelle in Lübeck bis Ende 2023 mit 3 Mio. Euro.

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SustAIn: Der Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz - AlgorithmWatch

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SustAIn: Der Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz - AlgorithmWatch

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Wie nachhaltig ist Künstliche Intelligenz? Wir wissen, dass in der Entwicklung und Anwendung von KI viel Energie benötigt wird, dass Menschen als sogenannte Clickworker unter sehr schlechten Arbeitsbedingungen Trainingsdatensätze für KI-Systeme bearbeiten und diese nicht selten bestehende Diskriminierungsmuster verstärken. Angesichts einer steigenden Zahl an KI-Systemen, braucht es daher dringend eine Diskussion, wie KI nachhaltiger gestaltet werden kann.

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KI-Monitoring - PLS (plattform-lernende-systeme.de)

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Vom Bund eingerichtete
KI-Professuren

Forschung | Kompetenzen

KI-Monitoring: Standortbeschreibung für Deutschland

Wie steht es um die Forschung zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland? Inwieweit gelingt der Transfer von der Wissenschaft in die Wirtschaft? Wo werden Kompetenzen zu KI aufgebaut und wie verbreitet sind sie in der Bevölkerung? Kennzahlen dazu liefert das KI-Monitoring der Plattform Lernende Systeme - und zeigt damit den Status Quo sowie die Entwicklungspotentiale bei Forschung und Transfer von KI in Deutschland auf.

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Forschung | Kompetenzen Wie steht es um die Forschung zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland? Inwieweit gelingt der Transfer von der Wissenschaft in die Wirtschaft? Wo werden Kompetenzen zu KI aufgebaut und wie verbreitet sind sie in der Bevölkerung?

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Das KI-Observatorium - Das KI-Observatorium - Ein Projekt der Denkfabrik

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KI - diese zwei Buchstaben rufen quer durch die Gesellschaft eine Fülle von Assoziationen hervor. Vorstellungen einer Zukunft, in der viele Probleme von heute durch technologische Entwicklungen gelöst sein werden, genauso wie Ängste vor ebendiesen Entwicklungen. Eines ist dabei sicher: Künstliche Intelligenz ist für jeden und jede Einzelne von großer Bedeutung, ob im Arbeits- und Wirtschaftsleben, in der Wissenschaft oder für unser soziales Gefüge. Deshalb ist es so wichtig, Antworten auf die vielen Fragen zu finden, Zusammenhänge herzustellen und in den Diskurs zu kommen. Daran arbeitet das Observatorium Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft - kurz: KI-Observatorium - mit wissenschaftlichem Ansatz.

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KI - diese zwei Buchstaben rufen quer durch die Gesellschaft eine Fülle von Assoziationen hervor. Vorstellungen einer Zukunft, in der viele Probleme von heute durch technologische Entwicklungen gelöst sein werden, genauso wie Ängste vor ebendiesen Entwicklungen. Eines ist dabei sicher: Künstliche Intelligenz ist für jeden und jede Einzelne von großer Bedeutung, ob im Arbeits- und Wirtschaftsleben, in der Wissenschaft oder für unser soziales Gefüge.

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Home - KI Strategie (ki-strategie-deutschland.de)

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Die Bundesregierung forciert mit ihrer Nationalen Strategie den Weg von Künstlicher Intelligenz Made in Germany an die Weltspitze. Es geht um individuelle Freiheitsrechte, Autonomie, Persönlichkeitsrechte, die Entscheidungsfreiheit des Einzelnen. Um Hoffnungen, Ängste, Potenziale und Erwartungen. Es geht aber auch um neue Märkte für deutsche Unternehmen, den weltweiten Wettbewerb, vor allem mit den USA und China, und um die Zukunft Deutschlands als Industriestandort. Die Bundesregierung ist sich dieser enormen Verantwortung bewusst: Die KI-Strategie für Deutschland entstand in einem umfassenden demokratischen Prozess. Viele Experten beteiligten sich daran. Mit Mut und Gestaltungswillen und immer mit dem Fokus auf eine Künstliche Intelligenz im Dienste und zum Wohle der Menschen!

Die Nationale Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung gibt vor dem Hintergrund der dynamischen Entwicklungen der Technologie die wesentlichen Rahmenbedingungen vor. Die KI-Strategie ist als lernende Strategie angelegt, die es kontinuierlich gemeinsam durch Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Zivilgesellschaft neu zu justieren gilt.

Die zwölf Handlungsfelder der Nationalen KI-Strategie der Bundesregierung im Blick: Seit Bekanntmachung der Nationalen KI-Strategie der Bundesregierung wurden ressortübergreifend Förderprogramme, Initiativen, Kooperationen etc. gestartet, um Deutschland zu einem führenden Standort für Künstliche Intelligenz zu machen.

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KI-Strategien von Bund und Ländern

Mit ihrer 2018 verabschiedeten nationalen KI-Strategie will die Bundesregierung Deutschland zu einem führenden Standort für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien machen und die globale Wettbewerbsfähigkeit sichern. Auch die Bundesländer haben flankierend dazu strategische Ziele und konkrete Maßnahmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz definiert.

Nationale KI-Strategie

Baden-Württemberg

Bayern

Brandenburg

Berlin

Bremen

Hamburg

Hessen

Mecklenburg-Vorpommern

Niedersachsen

Nordrhein-Westfalen

Rheinland-Pfalz

Saarland

Sachsen

Sachsen-Anhalt

Schleswig-Holstein

Thüringen

Nationale KI-Strategie

Die Bundesregierung präsentierte im November 2018 eine nationale Strategie Künstliche Intelligenz. Sie zielt darauf, „KI Made in Germany" zu einem internationalen Markenzeichen für moderne, sichere und gemeinwohlorientierte KI-Anwendungen auf Basis des europäischen Wertekanons zu etablieren. Bis 2025 stellt der Bund dafür etwa fünf Milliarden Euro zur Verfügung. Die Plattform Lernende Systeme wird die Umsetzung der KI-Strategie begleiten und dafür zu einer Plattform für Künstliche Intelligenz ausgebaut werden.

Politische Ziele

Deutschland soll, ausgehend von einer guten Forschungsbasis, ein weltweit führender Standort für die Erforschung, Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz werden.

Technologieführerschaft und Qualitätssiegel „AI Made in Germany"

Verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Nutzung von KI

Entwicklung von KI-Lösungen als Beitrag für Umwelt und Klimaschutz

Breiter gesellschaftlicher Dialog

Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems, das die Wettbewerbsfähigkeit von Wirtschaft und Forschung ausbaut, vielfältige KI-Anwendungen im Interesse der Gesellschaft fördert und auf europäischen Werten basiert

Handlungsfelder
Ausbau der KI-Forschung

Deutsch-Französische Zusammenarbeit Wissenstransfer, Anwendung und Entrepreneurship
Deutschland und Frankreich unterzeichneten am 16. Oktober 2019 eine gemeinsame KI-Roadmap („Erklärung von Toulouse"). Der Fahrplan sieht Folgendes vor:

Wandel der Arbeit

Internationale und gesellschaftliche Dialoge Datennutzung, Datensicherheit, Recht und Ethik

Europäischer und transatlantischer Dialog zum menschenzentrierten Einsatz von KI in der Arbeitswelt

Breiter gesellschaftlicher Dialog über die ethische, rechtliche, kulturelle und institutionelle Gestaltung von KI - die Plattform für Künstliche Intelligenz wird hier eine Schlüsselrolle einnehmen

Entwicklung eines Ökosystems für gemeinwohlorientierte KI unter dem Label „Civic Coding ‒ Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl", inklusive Umsetzung der Projekte Civic Innovation Platform, Civic Data Lab und KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz

Berlin

Seine Digitalisierungsaktivitäten bündelt Berlin in der Abteilung Energie, Digitalisierung, Innovation der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe. Der inhaltliche Fokus liegt auf Startups und Digitalwirtschaft, Mittelstand, Digitale Technologien sowie Initiativen und Veranstaltungen. Künstliche Intelligenz ist Teil der Innovationsstrategie InnoBB.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Netzwerkbildung und Dialog

Studien zur Nachfrage von KI in Berlin sowie vorhandenen KI-Fachkräften

Förderung von Veranstaltungen (z.B. KI-Werkstätten, MeetUps, Coding-Workshops)

Sichtbarmachen von innovativen KI-Anwendungen in Berlin über die Website ki-berlin.de

Forschung

Unterstützung beim Zusammenschluss der beiden vom BMBF geförderten KI-Kompetenzzentren zum Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) mit Verzahnung der KI-Aktivitäten aller Berliner Hochschulen.

Bremen

Mit der im Oktober 2020 verabschiedeten Strategie "BREMEN.KI - Strategie Künstliche Intelligenz" will das Land vorhandene Stärken in der KI-Forschung mit weiteren Akteuren vernetzen und Bremen zu einem der wichtigsten KI-Standorte in Deutschland ausbauen. Die Strategie fokussiert die Handlungsfelder "Wissenschaft", "Wirtschaft", "Gesellschaft" und "Qualifizierung" und basiert auf einem 2019 veröffentlichten Eckpunktepapier.

Die Fachkräftestrategie 2019 des Landes thematisiert Herausforderungen neuer Technologien wie Künstliche Intelligenz für Arbeitsmarkt und Beschäftigung. In der Zukunftsinitiative Smart - Digital - Mobil koordiniert das Land Projekte zu Themen wie Autonomes Fahren und Smart Services.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Vernetzung Transfer

Aufbau eines "Bremer KI-Transfer-Zentrums" mit Standorten in Bremen und Bremerhaven zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle mit KMU

Entwicklung von KI-unterstützten Lösungen für den Handel im Projekt Knowledge4Retail durch Bremer Forschungseinrichtungen und Unternehmen

Aufbau eines „KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme" (KI-Sigs) in Kooperation mit KI-Instituten, medizintechnischen Unternehmen und Kliniken in Bremen, Hamburg und Schleswig-Holstein

Aufbau des DIGITAL HUB Industry als ein interdisziplinäres, industrieübergreifendes Umfeld aus Universität, Forschungseinrichtungen, Transfer-Einrichtungen sowie jungen und etablierten Wirtschaftsunternehmen

Internationaler Austausch

German-Canadian Concourse: Plattform für den Austausch zwischen Deutschland und Kanada mit jährlichen Experten-Panels zum Thema Künstliche Intelligenz

Forschungsmarketingprojekt TransAIR (Transatlantic AI-based Robotic): Austausch von sieben Forschungseinrichtungen aus der Region Bremen mit US-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftlern zu Forschung, Kommerzialisierung und Einfluss von KI und Robotik auf die Arbeitswelt

Mecklenburg-Vorpommern

Die Landesregierung hat im Mai 2018 eine Digitale Agenda für Mecklenburg-Vorpommern veröffentlicht. Schwerpunkte sind der Ausbau der digitalen Infrastruktur und die Stärkung der Digitalisierung in Wirtschaft, Bildung, Forschung und Verwaltung. Weiter sieht das Programm unter anderem den Aufbau eines Kompetenzzentrums „Digitalisierung in der Arbeitswelt" vor.

Im Oktober 2020 hat der Strategierat Wirtschaft - Wissenschaft Mecklenburg-Vorpommern die Regionale Innovationsstrategie für intelligente Spezialisierung Mecklenburg-Vorpommern 2021-2027 (RIS M-V) beschlossen und damit die bestehende Regionale Innovationsstrategie 2020 überarbeitet sowie strategisch neu ausgerichtet. Besonderes Augenmerk legt die neue RIS M-V u.a. auf das Querschnittsfeld „Informations- und Kommunikationstechnologien". KI-Themen werden insbesondere unter dem Stichwort „Big Data Analytics" - eine der beiden spezialisierten IT-Basistechnologien der RIS M-V - adressiert. Ein weiterer Fokus liegt auf dem Ausbau und der Vernetzung entsprechender Kompetenzzentren.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung

Vielfältige Forschungsaktivitäten im Bereich KI-Anwendungen und zu Grundlagen der KI (beispielhaft KI-Karte M-V des Kompetenzzentrums M-V)

Förderung von vier Forschungsverbünden mit KI-Schwerpunkt durch ein Exzellenzforschungsprogramm „Digitalisierung der Forschung" (gefördert durch Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Gesundheit Mecklenburg-Vorpommern)

Transfer

Zentrum für Künstliche Intelligenz M-V als Anlaufstelle für kleinerer und mittlerer Unternehmen, die KI-Technologien entwickeln oder einsetzen wollen (Informationen zu KI, Potentialanalyse, Technologieempfehlungen, Ausrichtung von Workshops)
Öffentlicher Sektor

Arbeit an passgenauen KI-Lösungen für den öffentlichen Sektor

Nordrhein-Westfalen

Im April 2019 wurde die Strategie für das digitale Nordrhein-Westfalen im Landtag vorgestellt. Eines der zentralen Ziele war es, das Kompetenznetzwerk KI.NRW zu einem der führenden Kompetenznetzwerke in Europa auszubauen.

Im November 2021 wurde die Digitalstrategie 2.0 vom Landeskabinett beschlossen und der Öffentlichkeit vorgestellt. Mit dieser Strategie hat sich die Landesregierung Ziele gesetzt, die sie in unterschiedlichen Handlungsfeldern erreichen möchte. Im Bereich der KI liegt ein besonderer Fokus auf dem kontinuierlichen Ausbau der Kompetenzplattform KI.NRW und der Verstetigung des Kompetenzzentrums „Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)" als nationales KI-Kompetenzzentrum „Lamarr Institute".

Zudem konzentriert sich die Landesregierung auf die Aus- und Weiterbildung von Schülerinnen und Schülern, von Auszubildenden, Studierenden und Berufstätigen. Hierfür werden verschiedene Initiativen zur KI-Qualifizierung und -Nachwuchssicherung sowie zum lebenslangen Lernen zu KI gefördert. Ziel ist es, den zunehmenden Einsatz von KI im Berufsleben, aber auch im Privatleben aktiv zu gestaltet, Vorbehalte abzubauen und neue Fähigkeiten zu vermitteln.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung

Verstetigung des Kompetenzzentrums „Maschinelles Lernenden Rhein-Ruhr (ML2R) als „Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence": Fokus auf Forschung, Ausbildung wissenschaftlichen Nachwuchses und Transfer in die Industrie; Forschungsschwerpunkte u.a. auf: Hybrides, ressourcenschonendes maschinelles Lernen, vertrauenswürdige, verkörperte KI und menschenzentrierte Systeme
Transfer Kompetenznetzwerk KI.NRW Schulbildung

Förderung des Projekts „KI-Algorithmen im Informatikunterricht": Entwicklung von KI-Lerninhalten und Materialien; projektbeteiligt sind das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Institut für Mathematikdidaktik (IMD), das Department Mathematik/Informatik (DMI) der Universität zu Köln und die InterScience-Akademie für Algorithmik (ISAFA)

Hochschulbildung Weitere Handlungsfelder

Förderung des KI-Einsatzes im Gesundheitswesen, im Bereich Energie und in der öffentlichen Verwaltung

Saarland

Die Weiterentwicklung des Bereiches Künstliche Intelligenz im Saarland erfolgt auf Basis der aktuellen Innovationsstrategie mit den Schlüsselbereichen Informations- und Kommunikationstechnologie, Automotive/Produktion sowie LifeScience/Materialien. Damit legt das Land den Grundstein, um das Querschnittsthema Digitalisierung mit den Fokusthemen KI und Cybersicherheit, Smart Production und Smart Mobility sowie Life Sciences und Material Sciences in seiner Technologiepolitik zu verankern und weiter zu entwickeln. Das Land wird den KI-Schwerpunkt strategisch weiter ausbauen und insbesondere in die Anwendungsdomänen bringen.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung und KI-Hub

Schaffung eines KI-Hotspots in den Schwerpunktbereichen Automotive, Industrie 4.0, eHealth und eGovernment.

DFKI und CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit als Ausgangspunkt für zusätzliche Spitzenprojekte in den Bereichen Cybersicherheit und KI sowie für die Entwicklung neuer Exzellenzinitiativen.

Erschließung von 10 Hektar Gewerbefläche im Umfeld von DFKI, CISPA-Helmholtz-Zentrum und weiteren IT-Forschungseinrichtungen für Ausgründungen und Ansiedlungen von IT-Unternehmen (insbesondere aus den Bereichen Informationssicherheit und KI)

Mittelfristiges Ziel: Ausbau zu einem bundesweiten Hub für Innovation, Neugründungen, Industrieforschung und Technologietransfer im IT-Bereich.

Sachsen-Anhalt

Mit der Digitalen Agenda für das Land Sachsen-Anhalt hat das Land im Jahr 2018 einen Zehn-Punkte-Plan zur Gestaltung der Digitalisierung vorgelegt. Zentrale Themen sind die digitale Infrastruktur, Begleitung von Unternehmen und Beschäftigen im digitalen Wandel sowie der Aufbau von intelligenten Verkehrssystemen.

Thüringen

Die Thüringer Strategie für die Digitale Gesellschaft wurde in einem Beteiligungsprozess unter Einbeziehung von Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft entwickelt. Sie behandelt Künstliche Intelligenz als eines von mehreren Querschnittsthemen. Der Freistaat Thüringen will Entwicklung und Einsatz von KI-Technologien unterstützen, um die Potenziale - insbesondere von Big Data und vernetzten Systemen - in Bereichen wie Gesundheit, Mobilität, Energie und Industrie 4.0 zu erschließen.

KI-Strategien international

Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren weltweit die Wirtschaft wie auch den Alltag der Menschen verändern. Um die damit verbundenen politischen und gesellschaftlichen Entwicklungen und Herausforderungen zu gestalten, haben Regierungen in vielen Ländern spezifische Strategien oder Eckpunktepapiere zum Umgang mit KI vorgelegt.

Deutschland

Europäische Union

Australien

Belgien

China

Dänemark

Finnland

Frankreich

Großbritannien

Indien

Japan

Kanada

Niederlande

Norwegen

Polen

Portugal

Russland

Schweden

Singapur

Spanien

Südkorea

Türkei

USA

Europäische Union

Im April 2018 veröffentlichte die Europäische Kommission eine Agenda zur Förderung Künstlicher Intelligenz in Europa. Auf diese folgte im Frühjahr 2020 das Weißbuch Künstliche Intelligenz, das einen Rahmen für vertrauenswürdige KI zur Diskussion stellte, der auf Exzellenz und Vertrauen beruht. Der im April 2021 veröffentlichte Coordinated Plan on AI soll darauf aufbauend den nächste Schritt der EU zu globaler Führerschaft im Bereich vertrauenswürdiger KI darstellen. Gleichzeitig veröffentlichte die EU-Kommission einen Entwurf zur Regulierung riskanter KI-Systeme.

Belgien

Politische Ziele

Handlungsfelder
Bildungskonzept
Verantwortungsvolle Datenstrategie

Entmystifizierung und Verbreitung von KI

Selbstverständnis staatlicher Institutionen Entwicklung, Anwerbung und Bindung von Talenten

Dänemark

Das Strategiepapier Strategy for Denmark's Digital Growth stellte 2018 erstmals Policy-Initiativen für eine digitale Transformation vor. Darauf aufbauend wurde im März 2019 die nationale KI-Strategie Dänemarks veröffentlicht. Zentrale Ansatzpunkte sind das Gesundheitswesen, Energie und Versorgungsunternehmen, Landwirtschaft und Verkehr.

Politische Ziele

Dänemark strebt eine Vorreiterrolle in der Entwicklung verantwortungsvoller KI an. Vier Ziele sind dabei zentral:

Handlungsfelder
Humankapital

Vermehrte Nutzung von Bildungsangeboten für digitale und KI-bezogene Fähigkeiten

Erzeugung einer Kultur des lebenslangen Lernens und der dauerhaften Weiterbildung der Arbeitskräfte

Wertschöpfung

Regulierung und Gesetzgebung Gesellschaftliche Herausforderungen

Laufende Verbesserung der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit der digitalen Wirtschaft

Bereitstellung von Energie-, Ressourcen- und Smart-City-Daten für intelligente Lösungsansätze zur Emissions- und Verbrauchsreduktion

Indien

Politische Ziele

Handlungsfelder
Forschung und Anwendung

Bildung eines Centre of Research Excellence for AI (CORE)

Förderung von nationalen KI-Stipendien, um hervorragende Absolventen zu halten und internationale Studierende anzuwerben

Gewinnen von großen internationalen Wirtschaftsunternehmen zur Schaffung von International Centres for Transformational AI (ICTAI) für die Bereiche Gesundheit, Bildung, Landwirtschaft, Smart Mobility und Smart Cities

Einrichtung einer Cloud-Plattform für Big Data mit einer großen KI-Computer-Infrastruktur, die alle CORE und ICTAI verbindet

Umschulung und Training

Beschleunigte Aneignung von KI Verantwortungsbewusste KI-Entwicklung

Etablierung eines Ethikrats an jedem CORE und ICTAI

Niederlande

Die öffentlich-private Partnerschaft AINED legte Ende 2018 eine Roadmap für die Entwicklung einer niederländischen KI-Strategie vor. Im Oktober 2019 veröffentlichte die niederländische Regierung den Strategic Action Plan for Artificial Intelligence.

Politische Ziele

Handlungsfelder

Die niederländische Regierung legt den Fokus auf drei Bereiche
Wirtschaftliche und gesellschaftliche Chancen von KI nutzen Stärkung der Grundlagen: Menschenrechte, Vertrauen, Verbraucherschutz, Sicherheit

Die richtigen Bedingungen schaffen: Forschung, Ausbildung, Daten

Vorstellung einer KI-Agenda durch den niederländischen Forschungsrat (NWO)

Gründung eines führenden europäischen KI-Forschungszentrums

Investition in einen Supercomputer

Stärkung internationaler KI-Kooperation

Investitionen in Training und Entwicklung von KI-Anwendungen

Schaffen eines nationalen Data Science-Trainingsprogramms

Überarbeitung der Lehrpläne zu digitalen Kompetenzen unter Einbeziehung von Unternehmen

Aktiver Einsatz für eine gemeinsamen europäische Datenplattform

Investition im Bereich des High-Performance-Computing.

Norwegen

Anfang 2020 veröffentlichte Norwegen für den zivilen Sektor die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI, die geleitet ist von ethischen Prinzipien im Sinne der Menschenrechte und der Demokratie.

Handlungsfelder
Humankapital

Förderung von Aus- und Weiterbildung neuer Arbeitskräfte in Bezug auf KI

Maßnahmen zur Umschulung von Arbeitskräften

Wertschöpfung

Regulierung

Prüfung bestehender Regulierungen und deren Einfluss auf die Entwicklung und Vermarktung von KI

Schaffen von Richtlinien für Transparenz und Verlässlichkeit von KI-Algorithmen

Infrastruktur

Förderung der Bereitstellung von hochqualitativen Datensätzen

Erleichterung der gemeinsamen Datennutzung von öffentlichem und privatem Sektor

Polen

Im Dezember 2020 wurde Polens nationale KI-Strategie verabschiedet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Gesellschaft, Bildung, Wissenschaft, Wirtschaft, öffentliche Angelegenheiten und internationale Beziehungen. Strategischer Auftrag ist es, die Menschenwürde zu schützen und Bedingungen für einen fairen globalen Wettbewerb zu schaffen. Polen setzt dabei auf vertrauenswürdige KI und die Förderung eines KI-Ökosystems.

Handlungsfelder
Humankapital Wertschöpfung Regulierung

Einrichtung verschiedener Beobachtungsstellen und Lehrstühle zur Behandlung ethischer und rechtlicher Problemstellungen

Beobachtung der europäischen und internationalen KI-Gesetzgebung und Regulierung

Infrastruktur

Festlegung einer Datenpolitik, um die Verfügbarkeit hochwertiger Daten zu gewährleisten und Interoperabilität und Datenaustausch zu verbessern

Schaffen virtueller Datenlager, in denen Unternehmen ihre Industriedaten in vertrauenswürdigen und cybergesicherten Datenräumen gemeinsam nutzen können

Gesellschaftliche Herausforderungen

Portugal

Im Juni 2019 stellte die portugiesische Regierung die nationale KI-Strategie AI Portugal 2030 vor. Dabei steht der Mensch als treibende Kraft der KI-Entwicklung im Vordergrund. Zentrale Themen sind dabei Integration, Bildung, Qualifikation, Spezialisierung und Forschung.

Handlungsfelder
Humankapital Wertschöpfung

Aufbau eines KI-Forschungs- und Unternehmensökosystems mit Hilfe staatlicher Investitionen und Anreize

Förderung von KI-Produkten und -Dienstleistungen vom Labor bis zum Markt, um wissensintensive KI-Forschung und unternehmerische Ökosysteme zu stimulieren

Regulierung

Infrastruktur

Einrichtung einer nationalen Daten-Infrastruktur als zentraler Speicher für Verwaltungsdaten

Bereitstellung von Infrastruktur für Erprobung und Test von KI- und Robotik-Anwendungen

Gesellschaftliche Herausforderungen

Zusammenarbeit mit der portugiesischen Raumfahrtbehörde für den Einsatz von KI in der Analyse von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitsdaten

Russland

Im Oktober 2019 veröffentlichte Russland seine nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Zu den darin formulierten Grundprinzipien, die die russische KI-Entwicklung leiten sollen, gehören Sicherheit, Transparenz, technologische Souveränität, Integrität des Innovationszyklus, Schutz der Menschenrechte, Kostenwirksamkeit sowie die Förderung des Wettbewerbs.

Politische Ziele

Handlungsfelder
Ausbau der KI-Forschung Förderung der KI-Entwicklung Verfügbarkeit von Daten zur KI-Entwicklung

Qualifiziertes Personal Regulierung sozialer Mensch-Technik-Beziehungen

Schweden

Im Mai 2018 veröffentlichte Schweden mit dem National Approach for Artificial Intelligence eine erste, richtungsweisende KI-Strategie. Diese dient der Regierung als Referenz für weitere politische Initiativen, um Schwedens Wohlstand und Wettbewerbsfähigkeit mit Hilfe von KI zu stärken.

Politische Ziele

Schwerpunkte der schwedischen KI-Aktivitäten liegen auf den Themenbereichen Bildung und Weiterbildung, Innovation und Wertschöpfung, Rahmenbedingungen und Infrastruktur sowie Forschung.

Handlungsfelder
Humankapital

Förderung von lebenslangem Lernen sowie der universitären Lehre in Bezug auf KI

Evaluierung und Anpassung der Fähigkeiten der Erwerbsbevölkerung an einen sich durch KI verändernden Markt

Wertschöpfung

Schaffen einer gesunden Basis für erfolgreiche Wertschöpfung

Maßnahmen: anwendungsnahe Forschungsumgebungen, starke Verbindungen zu internationalen KI-Initiativen und KI-Risikomanagement

Regulierung

Infrastruktur

Etablieren einer digitalen Infrastruktur, hochwertigen Dateninfrastruktur und gut entwickelten Telekommunikations-Infrastruktur in Bezug auf Computerleistung, Konnektivität und Netzkapazität
Gesellschaftliche Herausforderungen

Beschleunigung von KI-Innovationen zur Bekämpfung von Klimawandel, Umweltproblemen sowie der Covid-19 Pandemie

Spanien

Im Dezember 2020 veröffentliche Spanien den National AI Strategy Report. Ziel war die Entwicklung eines Rechtsrahmens für die staatliche Verwaltung, der eine innovative KI-Entwicklung ermöglicht.

Politische Ziele

Die Strategie verfolgt einen multidisziplinären Ansatz, der wirtschaftliche, soziale, umwelt- und verwaltungsbezogene Aspekte von KI verbindet. Zugleich soll KI als Teil der spanischen Wirtschaft durch konkrete, auf KI ausgerichtete Maßnahmen der nationalen Ebene gefördert werden, mit gleichzeitiger Anpassung an die EU-Politik.

Handlungsfelder
Humankapital

Bereitstellung technischen Wissens für heutige und künftige Arbeitskräfte

Förderung weiterführender Studienformen, vor allem multidisziplinärer Ansätze

Wertschöpfung

Koordinierung von Forschung, Entwicklung und Innovation durch Verknüpfung der Politik von Staat und autonomen Regionen

Etablierung eines florierenden Innovationsumfelds, das die Entwicklung von KI-Technologien weiter fördert, durch Unterstützungsprogramme für Unternehmen und Testgebiete für Innovationen

Regulierung

Ethischer und rechtlicher Rahmen, der individuelle und kollektive Rechte schützt sowie das soziale Wohlergehen gewährleistet

Einführung eines Kontrollsystems für Ethik in der KI und Entwicklung eines vertrauenswürdigen KI-Zertifikats.

Infrastruktur

Etablierung einer zentralen Datenverwaltungsstelle auf nationaler Ebene und Ernennung eines Chief Data Officers, verantwortlich für Initiativen zur Schaffung sicherer Datenspeicher in der EU und Koordinierung von KI-Anwendungen

Förderung der KI-Infrastruktur für Verarbeitung natürlicher Sprache, insbesondere für Spanisch.

Gesellschaftliche Herausforderungen

Nutzung von KI zur Bekämpfung der Covid-19 Pandemie, um die Gesundheitssysteme besser auf derartige Ereignisse vorzubereiten zu können

Südkorea

Die südkoreanische Regierung veröffentlichte im Dezember 2019 ihre Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Die Strategie fokussiert die drei Kernbereiche KI-Ökosystem, Nutzbarmachung von Künstlicher Intelligenz sowie auf Menschen ausgerichtete KI. Innerhalb dieser benennt sie neun Handlungsfelder, denen insgesamt 100 einzelnen Vorhaben zugeordnet sind.

Politische Ziele

Mit ihrer KI-Strategie will die südkoreanische Regierung bis 2030 die Wettbewerbsfähigkeit des Landes im Bereich KI steigern. Dazu soll Künstliche Intelligenz umfassend nutzbar gemacht werden und eine harmonische Koexistenz von Mensch und KI sichergestellt werden. Konkret verfolgt die Regierung folgende Ziele:

Aufbau eines weltweit führenden KI-Ökosystems

Zum Land mit der bestmöglichen KI-Nutzung werden

Verwirklichung menschenzentrierter KI

Handlungsfelder
KI-Infrastruktur verbessern Wettbewerbsfähigkeit bei KI sicherstellen Umfassende Innovationen bei der Regulierung sicherstellen

Schaffen einer Rahmengesetzgebung und Umgestaltung des Rechtssystems
Globale KI-Start-ups fördern KI-Talente und Ausbildung der Bevölkerung fördern

KI-Technologie in allen Industriebereichen ausrollen Eine digitale Regierung aufbauen Netzwerk für integrative Beschäftigungssicherheit einrichten

Bereitstellen einer nationalen Berufsinformationsplattform und eines Stellenvermittlungssystems

Verbesserung der KI-Kompetenz von Lehrkräften und Dozenten

Unerwünschtes Verhalten verhindern und eine KI-Ethik etablieren

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Die Bundesregierung forciert mit ihrer Nationalen Strategie den Weg von Künstlicher Intelligenz Made in Germany an die Weltspitze. Es geht um individuelle Freiheitsrechte, Autonomie, Persönlichkeitsrechte, die Entscheidungsfreiheit des Einzelnen. Um Hoffnungen, Ängste, Potenziale und Erwartungen. Es geht aber auch um neue Märkte für deutsche Unternehmen, den weltweiten Wettbewerb, vor allem mit den USA und China, und um die Zukunft Deutschlands als Industriestandort.

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Meet Bard (google.com)

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Ethikregeln für künstliche Intelligenz - Continental AG

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Hannover/Frankfurt, 8. Juni 2020. Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Mobilität. Deshalb hat Continental jetzt einen Ethikleitfaden für den Umgang mit solchen selbstlernenden Systemen entwickelt. Damit gehört das Technologieunternehmen zu den Pionieren in der Branche.…

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Microsoft stellt sechs Grundsätze für KI und Ethik vor. Was der Schlüssel für eine erfolgreiche Künstliche Intelligenz ist, schreibt Tanja Böhm hier.

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Digitale Ethik - PwC

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Einer Prognose von PwC zufolge wird das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch KI-Anwendungen bis zum Jahr 2030 um mehr als 11 Prozent steigen. Die rasante Dynamik der Digitalisierung und die damit verbundenen Veränderungen rufen aber auch Bedenken hervor. Es fehlt an anerkannten Ethikregeln, die darauf abzielen, das Vertrauen der Gesellschaft in die digitale Wirtschaft zu stärken.

Eine breite gesellschaftliche Akzeptanz neuer Technologien und Geschäftsmodelle kann nur erreicht werden, indem Unternehmen ihre digitale Transformation werteorientiert gestalten. Die Digitalethik spielt als fester Bestandteil der integren Unternehmensführung eine zentrale Rolle, um eine nachhaltige Basis für die Interaktion mit Kunden, Mitarbeitern und anderen Stakeholdern zu schaffen. Im Fokus steht dabei die werteorientierte Compliance und die Bereitschaft von Unternehmen, für die Achtung der eigenen Werte Sorge zu tragen.

Digitalethik fragt nach dem richtigen Handeln und dem guten Leben unter den Bedingungen der Digitalisierung. Sie untersucht die gesellschaftliche, ökologische und ökonomische Verträglichkeit digitaler Technologien in ihrer Entwicklung und Anwendung. Demnach ergeben sich für jedes Unternehmen digitalethische Risiken - aber auch Chancen.

Unser White Paper gibt einen Überblick über Chancen und Herausforderungen für verantwortungsbewusste Unternehmen in der digitalen Welt. Somit möchten wir einen Beitrag zum öffentlichen Diskurs leisten und Unternehmen ermutigen, sich proaktiv mit Digitalethik zu befassen und diese strategisch und operativ erfolgreich zu verankern.

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Einer Prognose von PwC zufolge wird das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch KI-Anwendungen bis zum Jahr 2030 um mehr als 11 Prozent steigen. Die rasante Dynamik der Digitalisierung und die damit verbundenen Veränderungen rufen aber auch Bedenken hervor. Es fehlt an anerkannten Ethikregeln, die darauf abzielen, das Vertrauen der Gesellschaft in die digitale Wirtschaft zu stärken.

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Zukunftstechnologie Blockchain: Einsatz für einen besseren Planeten - PwC

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Der richtige Einsatz von Blockchain birgt erhebliches Potenzial, um einen Wechsel zu sauberen, ressourcenschonenden, dezentralisierten Lösungen zu ermöglichen, Naturkapital freizusetzen und die Gesellschaft vor Ort zu stärken. Derart innovative Möglichkeiten sind sehr wichtig für unsere Umwelt, wo aktuelle Herausforderungen in Bezug auf globale Gemeinschaftsgüter und nichtfinanzielle Werte bestehen.

Um diese Chancen zu verwirklichen, gilt es „verantwortungsvolle Blockchains" zu entwickeln. Um damit beispielsweise Sicherheitsrisiken und Anpassungsherausforderungen zu bewältigen sowie den eigenen Energieverbrauch von Blockchain-Technologien zu meistern. Zudem bedarf es der Unterstützung durch öffentlich-privater Kooperationen und Plattformen. In der heutigen dynamischen Zeit ist es uns Dank neuer Technologien, wie beispielsweise Blockchain möglich, einige der größten globalen Problemstellungen anzugehen. Es ist an der Zeit, Blockchain für die Menschen und unseren Planeten erfolgreich zu nutzen.

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Zukunftstechnologie Blockchain: Einsatz für einen besseren Planeten

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Der richtige Einsatz von Blockchain birgt erhebliches Potenzial, um einen Wechsel zu sauberen, ressourcenschonenden, dezentralisierten Lösungen zu ermöglichen, Naturkapital freizusetzen und die Gesellschaft vor Ort zu stärken. Derart innovative Möglichkeiten sind sehr wichtig für unsere Umwelt, wo aktuelle Herausforderungen in Bezug auf globale Gemeinschaftsgüter und nichtfinanzielle Werte bestehen.

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The Fourth Industrial Revolution: Wie Künstliche Intelligenz unseren Planeten retten kann - PwC

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The Fourth Industrial Revolution: Wie Künstliche Intelligenz unseren Planeten retten kann

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Die Chancen, die sich durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) für unsere Erde ergeben, sind signifikant.

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Die Sperre kann aber auch manchmal umgangen werden  #fiktiv

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Die Sperre kann aber auch manchmal umgangen werden  #fiktiv

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Nicht alles darf generiert werden (Bing Dall-E Image Creator) // Limits // Content Richtlinie

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Nicht alles darf generiert werden (Bing Dall-E Image Creator) // Limits // Content Richtlinie

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(82) NEW! Be My Eyes Virtual Volunteer AI | What is it and get on the waitlist! #accessibility - YouTube

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NEW! Be My Eyes Virtual Volunteer AI | What is it and get on the waitlist! #accessibility

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Be my eyes ist eine App, die blinde und sehbehinderte Menschen mit sehenden Freiwilligen oder Firmenvertretern verbindet ³. Die Nutzer*innen können Videoanrufe machen und Hilfe bei Alltagsaufgaben bekommen. Die App nutzt ChatGPT und Dall-E, um einen virtuellen Assistenten zu bieten, der Fragen beantworten, Tipps geben oder visuelle Inputs mit Sprache beschreiben kann ¹ ².
Quelle: Unterhaltung mit Bing

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Introducing Our Virtual Volunteer Tool for People who are Blind or Have Low Vision, Powered by OpenAI’s GPT-4 (bemyeyes.com)

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Our mission is to make the world more accessible for people who are blind or have low vision. Since our founding in 2015, Be My Eyes has worked to connect our 6.3 million volunteers to users to assist them with everyday tasks. Our new Virtual Volunteer tool, currently in beta testing, will push us further toward achieving our goal to improve accessibility, usability, and access to information globally, and aligns us with OpenAI's stated principles on developing safe and responsible AI.

This technology will be transformative in providing people who are blind or have low vision with powerful new resources to better navigate physical environments, address everyday needs, and gain more independence.

Preview of the Virtual Volunteer Interface

How it Works

The Virtual Volunteer feature from Be My Eyes will be integrated into the existing app and is powered by OpenAI's new GPT-4 language model, which contains a dynamic new image-to-text generator. Users can send images via the app to an AI-powered Virtual Volunteer, which will answer any question about that image and provide instantaneous visual assistance for a wide variety of tasks.

What sets the Virtual Volunteer tool apart from other image-to-text technology available today is context, with a deeper level of understanding and conversational ability not yet seen in the digital assistant field. For example, if a user sends a picture of the inside of their refrigerator, the Virtual Volunteer will not only be able to correctly identify what's in it, but also extrapolate and analyze what can be prepared with those ingredients. The tool can also then offer a number of recipes for those ingredients and send a step-by-step guide on how to make them.

If and when the tool is unable to answer a question, it will automatically offer users the option to be connected via the app to a sighted volunteer for assistance - our volunteer experience isn't going anywhere.

This new feature promises to not only better support the blind and low-vision community through our app, but we also believe it will offer a way for businesses to better serve their customers by prioritizing accessibility. We plan to begin beta testing this with our corporate customers in the coming weeks, and to make it broadly available later this year as part of our Specialized Help offering.

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Availability

This feature is currently in a closed beta and is being tested for feedback among a small subset of our users. We will expand the group of beta testers over the next few weeks and we hope to make the Virtual Volunteer broadly available in the coming months. Just like our existing volunteer service, this tool is free for all blind and low-vision community members using the Be My Eyes app.

What's Next

We're going to listen hard to our community and continuously work to improve the technology and experience. It's deeply important to us that our community has a significant role in helping us further develop this tool by providing critical, valuable feedback that will influence the future of this technology and what it's able to provide. From developing additional use cases to shaping the interface, we want our community to shape this technology to best serve their needs. Our team at Be My Eyes is incredibly grateful to our users for their input, and we'll continue to welcome feedback as we fine tune this new tool. We're committed to moving thoughtfully and listening intently, while prioritizing safety above all else.

Eventually, we hope to apply this technology to provide people with powerful tools and capabilities to enrich their virtual assistant experience in amazing and complex ways we never thought would be possible.

Imagine navigating a train system in an unfamiliar place, traveling in a foreign country where you don't speak the language, browsing websites and social media platforms, online shopping, and a host of other ways we know our community will help us identify - the possibilities are limitless, and we're just getting started.

If you or someone you know is blind and wants to be put on a waiting list to test-drive the Virtual Volunteer tool, you can register here to the waitlist.

Learn more at bemyeyes.com and join us on LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram and TikTok.

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Introducing Be My AI (formerly Virtual Volunteer) for People who are Blind or Have Low Vision, Powered by OpenAI's GPT-4

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We are thrilled to announce Be My Eyes Virtual Volunteer™, the first-ever digital visual assistant powered by OpenAI's new GPT-4 language model.

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Hallo, das ist Bing. ChatGPT 4 und Dall-E 2 sind zwei neue Modelle von OpenAI, die über die API verfügbar sind. ChatGPT 4 ist ein Modell für natürliche Sprachverarbeitung, das flüssige und kohärente Konversationen führen kann¹. Dall-E 2 ist ein Modell für Computer Vision, das Bilder aus Textbeschreibungen erzeugen kann³. Einige der neuen Möglichkeiten, die diese Modelle bieten, sind:

- ChatGPT 4 kann verschiedene Sprachen, Stile und Persönlichkeiten annehmen und auf verschiedene Arten von Anfragen reagieren, wie z.B. Fragen beantworten, Witze erzählen oder Geschichten schreiben¹.
- Dall-E 2 kann komplexe und kreative Bilder aus natürlichen oder ungewöhnlichen Texteingaben erzeugen, wie z.B. "ein Haus aus Käse" oder "ein Hund mit Flügeln"³.
- Beide Modelle können miteinander interagieren und kombiniert werden, um multimodale Anwendungen zu erstellen, wie z.B. einen Chatbot, der Bilder generiert oder kommentiert³.

Um Zugang zur GPT-4 API zu erhalten, die dieselbe ChatCompletions API wie gpt-3.5-turbo verwendet, musst du dich für die Warteliste anmelden¹. Die API bietet Zugang zu verschiedenen Modellgrößen und -varianten, wie z.B. 8K und 32K Engines sowie ChatGPT und DALL•E 2²³.

Ich hoffe, das beantwortet deine Frage. 😊

Quelle: Unterhaltung mit Bing, 25.3.2023(1) GPT-4 - openai.com. https://openai.com/research/gpt-4 Zugegriffen 25.3.2023.
(2) Introducing GPT-4 in Azure OpenAI Service. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-gpt4-in-azure-openai-service/ Zugegriffen 25.3.2023.
(3) GPT-4 API waitlist - openai.com. https://openai.com/waitlist/gpt-4-api Zugegriffen 25.3.2023.

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Neue Möglichkeiten durch Dall-E und ChatGPT-4

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Neue Möglichkeiten durch Dall-E und ChatGPT-4

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und / oder die Marketingstrategie für mehr gesellschaftliche Akzeptanz von KI? ??

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Interview mit Milagros Miceli über Arbeits- bedingungen und Machtverhältnisse hinter der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

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Interview mit Milagros Miceli über Arbeits- bedingungen und Machtverhältnisse hinter der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

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https://podcast.dissenspodcast.de/b10-wastun

"Milagros Miceli ist eine Soziologin und Informatikerin, die erforscht, wie Daten für maschinelles Lernen erzeugt werden. Sie interessiert sich besonders für Arbeitsbedingungen und Machtverhältnisse bei der Datengenerierung und -beschriftung. Sie ist Doktorandin an der TU Berlin und Mitglied des Weizenbaum Instituts. (Quelle Bing Chat)

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Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt

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Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt

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Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt

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https://chrome.google.com/webstore/detail/webchatgpt-chatgpt-with-i/lpfemeioodjbpieminkklglpmhlngfcn?hl=de

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Ergänzen Sie Ihre ChatGPT-Prompts durch relevante Suchergebnisse im Web über das Web-Browsing.

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Machine Learning Tool (slxs.de)

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Ein eigenes neuronales Netz ganz einfach entwerfen

Auf dieser Seite kann mit wenigen Schritten ein beliebiges neuronales Netz online entworfen werden. Dazu muss zunächst festgelegt werden, wie das Netz konstruiert werden soll. Danach müssen die Trainingsdaten zusammen mit den gewünschten Ausgabedaten eingegeben werden bevor das Netz trainiert werden kann. Die meisten Einstellungen werden dabei automatisch getroffen. Am Ende kann man schauen, ob das Netz nun für unbekannte, neue Eingabedaten in der Lage ist, korrekte und sinnvolle Ausgabedaten zu liefern. Weiter unten können zum tieferen Verständnis einige Beispiele geladen und ausprobiert werden.

1. Konstruktion des neuronalen Netzes

Das neuronale Netz darf maximal 8 Schichten und jeweils 8 Neuronen pro Schicht haben. Die Anzahl der Eingabeneuronen muss mit der Anzahl der Zahlen in jeder Zeile des Eingabefeldes X der Trainingsdaten übereinstimmen. Ebenso muss die Anzahl der Ausgabeneuronen mit der Anzahl der Zahlen in jeder Zeile des Eingabefeldes Y der Trainingsdaten übereinstimmen.

2. Training

Die Trainingsdaten (X = Eingabedaten, Y = gewünschte Ausgabedaten) müssen durch Leerzeichen bzw. neue Zeilen voneinander getrennt eingegeben werden. Die gewünschten Ausgabedaten müssen Werte zwischen [0..1] sein. Bei den Eingabedaten ist dies ebenso sinnvoll, jedoch nicht zwangsweise erforderlich. Die Lernrate ist ein Wert, der üblicherweise zwischen 0.01 und 10.0 liegen kann. Je größer der Wert ist, desto schneller aber auch ungenauer ist das Training. Die Anzahl an Epochen bestimmt wiederum die Trainingslänge. Eine Epoche ist um, wenn alle Zeilen der Trainingsdaten einmal zum Trainieren benutzt wurden. Das Netz zeigt auf einer Skala von blau (negative Werte) bis rot (positive Werte) an, wie sich die Gewichte und Schwellwerte im Laufe des Trainings verändern.

3. Test

Die Testdaten müssen wie die Trainingsdaten durch Leerzeichen bzw. neue Zeilen voneinander getrennt eingegeben werden. Es werden jedoch nur die Eingabedaten X benötigt, da das trainierte Netz die Ausgabedaten von alleine berechnet.

Beispieldaten

Im Folgenden können Beispieldaten geladen werden, mit denen ein neuronales Netz zu Demonstrationszwecken trainiert und getestet werden kann. Zum Durchprobieren der Beispiele den jeweiligen Button klicken und danach auf die Buttons Train und Test drücken, um zu sehen, wie das Netz trainiert wird und wie es die gelernten Trainingsdaten im Anschluss umsetzen kann. Wie bei neuronalen Netzen üblich kann es passieren, dass das Training nicht zum Erfolg führt. Dann kann es helfen, das Netz neu zu laden oder evtl. auch weiter zu trainieren bzw. die Werte für die Lernrate oder die Epochen experimentell zu ändern.

(1) Beliebte Einstiegsbeispiele sind boolesche Funktionen wie das logische AND ( 📺Externer Link zu YouTube ) oder das logische XOR ( 📺Externer Link zu YouTube ), die nur Nullen und Einsen verwenden. Das neuronale Netz hat hierbei genau zwei Eingabeneuronen und ein Ausgabeneuron. 0 steht dabei für logisch falsch und 1 für logisch wahr. 14 der 16 möglichen Funktionen können mit einem 2-1-Netz berechnet werden - also mit einem einzelnen Neuron, das zwei Eingaben hat. Das XOR und das XNOR benötigen jedoch eine Schicht mehr, um die Muster, die 0 ergeben sollen von den Mustern trennen zu können, die 1 ergeben sollen.

(2) Boolesche Funktionen müssen nicht auf zwei Eingaben beschränkt sein. Beispielhaft wird hier ( 📺Externer Link zu YouTube ) eine von 256 möglichen dreistelligen Funktionen verwendet. Die Ausgabe der Funktion ist 1, wenn genau zwei Eingaben 1 sind. Anders formuliert: es gibt zwei Klassen von Mustern: Zur ersten Klasse (0) gehören alle Eingabezeilen, die nicht genau zwei Einsen haben und zur zweiten Klasse gehören alle Eingabemuster, die genau zwei Einsen haben. Das Netz kann diese Muster am Ende des Trainings voneinander unterscheiden.

(3) In diesem Zahlenbeispiel ( 📺Externer Link zu YouTube ) soll ein neuronales Netz lernen, kleine von großen Zahlenkombinationen zu unterscheiden. Dabei soll das Netz eine Zahl nahe an 0 ausgeben, wenn es kleine Zahlenkombinationen empfängt und eine Zahl nahe an 1, wenn es große Zahlenkombinationen empfängt. Dementsprechend sind die Trainingsdaten aufgebaut. Dass immer genau vier Zahlen als Eingabekombination genommen werden, ist hier egal und nur ein Beispiel. Es könnten auch mehr oder weniger sein.

(4) Der Iris-Datensatz ist weltbekannt. Er besteht aus 150 Eingabekombinationen. Jede Eingabekombination (Zeile) hat vier Merkmale. Diese sind die gemessenen Werte in Zentimetern bei unterschiedlichen Iris-Blumen (Lilien), und zwar jeweils die Kelchblattlänge, Kelchblattbreite, Kronblattlänge und Kronblattbreite der Blume. Diese vier Werte wurden für 50 Iris setosa, 50 Iris versicolor und 50 Iris virginica erhoben. Die Ausgabedaten geben an, um welche Blume es sich handelt: Die Klasse 0 soll dabei für die Setosapflanze stehen, die 0.5 für die Versicolor- und die 1 für die Virginicapflanze. 120 Datensätze werden in diesem 1. Iris-Beispiel ( 📺Externer Link zu YouTube ) für das Training genommen und 30 Datensätze (10 pro Blume) für das Testen, damit geprüft werden kann, ob das Netz auch wirklich anhand der Merkmale erkennt, um welche Blume es sich handelt.

(5) Das 2. Iris-Beispiel ( 📺Externer Link zu YouTube ) verwendet die gleichen Daten, nur sind diesmal die Ausgabedaten anders kodiert. Statt ein Ausgabeneuron auf die Werte 0.0, 0.5 und 1.0 für die drei Klassen zu trainieren, kann man auch einfach 3 Ausgabeneuronen nehmen und das jeweilige Neuron der gewünschten Klasse auf 1 setzen während die beiden anderen 0 bleiben. Das nennt man One-Hot-Encoding.

(6) Das letzte Beispiel hat zwar nichts mit Daten aus der echten Welt zu tun, zeigt aber sehr schön, wie gut neuronale Netze darin sind, zwischen gelernten Daten zu interpolieren. Interpolieren bedeutet „abschätzen". Diese Fähigkeit der Interpolation kann man auch nutzen, um aus (wenigen) Trainingsbeispielen eine Funktion f(x) abzuschätzen, für die das Netz auch alle y-Werte interpolieren kann, deren x-Werte nicht zum Trainingsdatensatz gehörten. Ein dreischichtiges neuronales Netz kann dabei sogar jede beliebige mathematische Funktion annähern. Hier soll eine Funktion mit den Quadratzahlen ( 📺Externer Link zu YouTube ) zwischen 0 und 1 als Beispiel dienen.

Weitere Videos

📺 Ein Neuron dreht die Eingabe um.Externer Link zu YouTube
📺 Ein kleines Problem mit zu vielen Schichten.Externer Link zu YouTube
📺 Ziffern und Pfeile erkennen.Externer Link zu YouTube
📺 Der Seeds-Datensatz.Externer Link zu YouTube
📺 Gesichtserkennung.Externer Link zu YouTube

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Auf dieser Seite kann mit wenigen Schritten ein beliebiges neuronales Netz online entworfen werden. Dazu muss zunächst festgelegt werden, wie das Netz konstruiert werden soll. Danach müssen die Trainingsdaten zusammen mit den gewünschten Ausgabedaten eingegeben werden bevor das Netz…

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https://theresanaiforthat.com/

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https://www.n-tv.de/panorama/ChatGPT-an-Schulen-in-NRW-ausdruecklich-erwuenscht-article23940126.html

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https://youtu.be/cSM2r78dky4

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So funktioniert ChatGPT - die erste "echte" künstliche Intelligenz (Transformer und neuronale Netze)

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KI im Klassenzimmer? Der Chatbot ChatGPT | ACT ON! (jff.de)

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Quelle: pixabay.de
Im November 2022 wurde ChatGPT öffentlich zugänglich, erzielte hohe Benutzer*innen-Zahlen und erregte große öffentliche Aufmerksamkeit. Welche Technologie hinter Chat GPT steckt und welche Chancen und Herausforderungen der Chatbot für Kinder und Jugendliche birgt, erfahren Sie hier.
Er kann Hausaufgaben schreiben, Geschichten erzählen und fast alle Fragen beantworten: Unter anderem damit sorgte der Chatbot ChatGPT in den letzten Monaten für einige Schlagzeilen und löste damit einen Hype aus. Durch seine öffentliche Zugänglichkeit erreichte ChatGPT bereits in den ersten Monaten Benutzer*innen-Zahlen in Millionenhöhe und faszinierte insbesondere aufgrund der Kompetenz, kreative und sprachlich hochwertige Antworten auf die Fragen der Nutzer*innen geben zu können.

Auch Kinder und Jugendliche nutzen den Chatbot, was gerade im Schulkontext für Aufsehen sorgt: So merken beispielsweise einige Lehrer*innen an, dass sie nicht mehr unterscheiden könnten, ob Schüler*innen ihre Hausaufgaben selbst verfasst haben oder dabei Unterstützung von ChatGPT hatten. In folgendem Überblick erfahren Sie deshalb, wie der Chatbot funktioniert und erhalten Tipps für die (medien)pädagogische Praxis.
Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein Chatbot, der grundlegend auf der Technologie der Künstlichen Intelligenz (KI) basiert und darauf programmiert ist, menschliche Antworten auf Fragen zu geben. Der Chatbot wurde von OpenAI programmiert und trainiert. Prominenter Gründer von OpenAI ist unter anderem Elon Musk, das Unternehmen kooperiert außerdem mit Microsoft. OpenAI verfolgt laut eigenen Angaben die Mission, zu einem sicheren und für die Menschheit gewinnbringendem Einsatz von Künstlicher Intelligenz beizutragen.
Die Technologie(n) dahinter
Der Chatbot basiert auf verschiedenen Technologien des Maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen gilt als eine Teiltechnologie von Künstlicher Intelligenz, bei der die KI durch Erfahrungen bzw. Statistiken bestimmter Algorithmen dazu lernt und auf dieser Basis Wissen erzeugt. Maschinelles Lernen umfasst wiederum Teiltechnologien, die sich im ChatGPT mischen. Zunächst wurde durch Supervised Learning das Sprachmodell GPT trainiert. Dabei ging es zunächst darum, das nächste Wort eines Textausschnittes vorherzusagen.

Dieses Sprachmodell ist die Grundlage von ChatGPT. Allerdings wird hier eine weitere Technologie angewandt: Open AI beschreibt diese selbst als „Reinforcement Learning from Human Feedback". Reinforcement Learning heißt ins Deutsche übersetzt: bestärkendes Lernen und ist ebenfalls eine Teilkategorie des Maschinellen Lernens. In der Theorie bewegt sich die programmierte Software oder Anwendung, die man in der Fachsprache als "Agent" bezeichnet, in einem bereits angelegten Szenario und lernt durch Interaktion mit seiner Umwelt dazu. Durch ein Belohnungssystem lernt der Agent nach und nach, welche Aktionen die richtigen sind und wird immer kompetenter.

Das Szenario umfasst bei ChatGPT große textbasierte Datensätze aus dem gesamten Internet. Weil das Szenario vorangelegt ist, wurde der Chatbot nur bis Ende 2021 mit diesen Daten gefüttert und enthält keine aktuelleren Daten. ChatGPT verbessert sich durch die Interaktion mit Menschen.
Was kann ChatGPT (nicht)?
ChatGPT wurde so programmiert, dass er die textliche Qualität seiner Antworten stetig verbessert. Auf inhaltlicher Ebene bedeutet das: Der Chatbot recherchiert bei der Anwendung nich t, sondern greift auf den Datensatz zurück, auf den er trainiert wurde. Die Antworten von ChatGPT basieren in diesem Fall auf Daten, die Ende 2021 aktuell waren. Bei der Nutzung sollte deshalb gegengecheckt werden, ob die ausgespuckten Inhalte noch der Aktualität entsprechen.

Dennoch umfasst der Datensatz, auf dem ChatGPT basiert, eine Menge an Textdaten, die das menschliche Gehirn nicht aufnehmen könnte. ChatGPT hat damit das Potenzial, beispielsweise einen Überblick über bestimmte Themen oder bestimmtes Wissen zu geben. Die Initiative Safer Internet schlägt Schüler*innen beispielsweise vor, den Chatbot als Selbsttest zu nutzen: Er könne beispielsweise eine Prüfung erstellen und Schüler*innen damit selbst überprüfen, ob sie das Thema grundlegend verstanden haben. Zudem könne der Chatbot auch beispielsweise Bücher zusammenfassen, was auch für Kinder und Jugendliche als Überblick im Lernalltag interessant sein kann.

Ein weiteres Potenzial des Chatbots liegt in der Textproduktion. So wird der Chatbot beispielsweise genutzt, um Übersetzungen vorzunehmen, Briefe zu formulieren oder automatisierte Antworten zu generieren. Die Stadtverwaltung Dormagen testet derzeit, ob ChatGPT bei der Beantwortung von Kundenanfragen hilfreich sein kann.
Vor der erstmaligen Nutzung von ChatGPT wird unter anderem diese Meldung angezeigt: Sie weist darauf hin, dass das System - obwohl Schutzmaßnhamen eingeleitet sind -falsche oder missverständliche Informationen weitergeben beziehungsweise beleidigende oder stereotype Inhalte von sich geben kann. Zudem sei das System nicht dafür gedacht, Rat zu geben (Quelle: Screenshot ChatGPT - 20.02.2023).
Die Antworten des Chatbots sind in den meisten Fällen gut formuliert und klingen schlüssig. Allerdings wird in den Antworten keine Quelle genannt - User*innen wissen also nicht, aus welchen Daten sich die Antwort speist. Die Fakten und Zusammenhänge können dabei auch falsch sein. ChatGPT weist auf diese Gefahr zwar bereits vor der Nutzung hin, dennoch birgt gerade die qualitativ hochwertige sprachliche Formulierung das Risiko, von falschen Fakten oder Zusammenhängen abzulenken.

Wie bereits bei anderen Chatbots ist auch bei ChatGPT der sogenannte Bias eine Herausforderung: Damit ist eine Verzerrung der Meinungsbildung durch einen systematischen Fehler gemeint. ChatGPT speist sich aus Daten aus dem Internet, die u. a. rassistische, sexistische, gewaltvolle und reihenweise stereotype Darstellungen enthalten. Diese können auch die Antworten des Chatbots beeinflussen. Auch auf diese Herausforderung wird zu Beginn der Nutzung hingewiesen, Kinder und Jugendliche sollten dafür explizit sensibilisiert werden.
Nutzungsbedingungen
Um den Chatbot zu nutzen, müssen sich User*innen ein Konto bei OpenAI anlegen. Dabei muss eine E-Mail und eine Telefonnummer sowie ein Vor- und Nachname angegeben werden. OpenAI behält sich vor, diese Daten mit den eingegebenen Fragen zusammenzufügen und für verschiedene Zwecke zu nutzen. Sie dürfen diese auch an Dritte weitergeben. ChatGPT weist zu Beginn der Nutzung auch darauf hin, dass die Konversationen aufgrund von Optimierungszwecken aufgezeichnet werden können und gibt den Tipp, keine sensiblen Informationen zu teilen.

Das Angebot ist derzeit kostenfrei, jedoch ist bereits ein kostenpflichtiges Abo eingerichtet. Experte Holger Schmidt spekuliert im FAZ-Podcast für Deutschland, dass die kostenfreie Anwendung zunächst ein Marketing-Trick war, um das Interesse der Öffentlichkeit zu wecken und ChatGPT anschließend kostenpflichtig zu machen. Es bleibt also fraglich, wie lange das Tool in dieser Form noch zur Verfügung steht.
Tipps für pädagogische Fachkräfte
ChatGPT kann gerade durch seine Fähigkeit, Texte zu produzieren, zu Herausforderungen, insbesondere im Prüfungs- beziehungsweise Schulkontext, führen. Dennoch ist es nachvollziehbar, dass Kinder und Jugendliche die Möglichkeiten des neuen Chatbots ausprobieren. Der Chatbot erregte hohes Aufsehen in der Öffentlichkeit. Die Nutzung von ChatGPT zeigt daher auch ein Interesse Kinder und Jugendlicher, sich neuen Technologien zu öffnen. Fachkräfte sollten das Interesse ernst nehmen und aufgreifen und darüber hinaus sinnvoll fördern. In einer vertrauensvollen Atmosphäre können beispielsweise Nutzungsszenarien angesprochen werden. Die Nutzungsmöglichkeiten werden derzeit von vielen Seiten diskutiert und ausprobiert, so kann genauso mit Kinder und Jugendlichen gemeinsam ausgearbeitet werden, für welche Situationen eine Nutzung des Chatbots sinnvoll sein kann.

In diesem Zusammenhang sollten auch die Grenzen von ChatGPT angesprochen werden: Durch fehlende Quellennachweise sind die Informationen des Chatbots nicht immer vertrauenswürdig und teilweise auch nicht aktuell. Zudem besteht die Gefahr, dass sich in den Antworten des Chatbots rassistische, sexistische oder andere stereotype Muster finden. Kinder und Jugendliche müssen lernen, wie sie die Informationen, die ihnen der Chatbot gibt, einordnen können. ChatGPT gibt dabei auch einen Anlass, die Recherchekompetenz von Kindern und Jugendlichen zu stärken.

Zudem bietet die Auseinandersetzung mit ChatGPT die Möglichkeit, junge Menschen für das Thema Datenschutz zu sensibilisieren. So kann gemeinsam diskutiert werden, ob die Weiterverwendung von Daten von Kindern und Jugendlichen bei dieser Anwendung gerechtfertigt ist und ob sie damit einverstanden sind.

Werden Technologien der Künstlichen Intelligenz teilweise noch als futuristisches Szenario gehandhabt, zeigt ChatGPT, wie diese bereits in unserer Medienwelt angekommen sind und unseren (Medien-)Alltag zukünftig beeinflussen können. Gerade für Kinder und Jugendliche ist es wichtig zu verstehen, welche Technologien dahinterstecken, um einen selbstbestimmten Umgang mit der KI zu ermöglichen. Als aktuelles Anwendungsbeispiel von KI bietet ChatGPT die Möglichkeit, das Thema anzusprechen und zu veranschaulichen. Tipps für die Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz mit Kindern und Jugendlichen finden Sie in unserer Artikelreihe „KI in der medienpädagogischen Praxis".
Marie Kätzlmeier

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KI im Klassenzimmer? Der Chatbot ChatGPT

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Quelle: pixabay.de Im November 2022 wurde ChatGPT öffentlich zugänglich, erzielte hohe Benutzer*innen-Zahlen und erregte große öffentliche Aufmerksamkeit. Welche Technologie hinter Chat GPT steckt und welche Chancen und Herausforderungen der Chatbot für Kinder und Jugendliche birgt, erfahren Sie hier.

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rasco 🪐 auf Twitter: „deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p“ / Twitter

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deep fake technology has officially reached its full potential

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deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p

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deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p

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deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p

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https://handysektor.de/artikel/was-ist-ueberhaupt-chatgpt

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Die Rolle des Lehrers / der Lehrerin und Dialog als grundlegendes Prinzip

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Die Rolle des Lehrers / der Lehrerin und Dialog als grundlegendes Prinzip

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Dialog als grundlegendes Prinzip des Lernens in der Schule - Die Pädagogik Paulo Freires (stangl-taller.at)

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Joachim Dabisch

Dialog als grundlegendes Prinzip des Lernens in der Schule - Die Pädagogik Paulo Freires

Für den Verlauf des Unterrichts sind die Beziehungen der Schülerinnen und Schüler zu ihren Lehrerinnen und Lehrern von grundlegender Bedeutung. Die besondere Funktion des Lehrers als Koordinator, Animator oder Arrangeur schulischer Interaktionsprozesse dürfte am deutlichsten beim gemeinsames Herangehen von Lehrern und Schülern an komplexe Themenstellungen sein. Erst dann wird eine Situation der Entfremdung aufgehoben, wenn Schüler und Schülerinnen im schulischen Lernprozeß nicht auf einen Objektstatus reduziert werden. Zudem besteht das Ziel einer demokratischen Erziehung darin, die schöpferische Beziehung eines jeden Menschen zur Welt dermaßen zu gestalten, dass er die vorgefundenen Verhältnisse durchschaut und seine Lebensbedingungen verbessern kann. Entfremdete Lebensumstände halten ihn jedoch oftmals davon ab, seine Umwelt zu humanisieren. Optimismus und Hoffnungslosigkeit wechseln sich bei ihm ab und geben wenig Raum, den Zustand erkannter Ungerechtigkeit zu überwinden.

Paulo Freire hat oft davon gesprochen, wie die jeweils Herrschenden die Manipulierbarkeit der Unterdrückten nutzen und mit Anordnungen oder in der Form von Kommuniqués bestimmen. In der Sprache der Herrschenden findet Kommunikation nur hierarchisch statt und erfüllt einzige den Zweck des Herausstellens von Machtpositionen. Für Freire ist dies das Gegenteil einer dialogischen Kommunikation: der Anti-Dialog. Die Herrschenden betonen ihren Besitzanspruch, ihre Kommandogewalt, ihre Sprachbeherrschung, ihre Kenntnis der Konventionen und Ausdrucksweisen. Zentrale Bedeutung in ihrem Herrschaftsgefüge haben Besitz und Geltung. Der Besitz drückt sich in ihrem finanziellen Vermögen aus, ihre Geltung definiert sich über Bildung. Abweichendes Verhalten oder unpassende Ausdrucksweisen werden von ihnen als jeweils persönliche Defizite herausgestellt und aus ihrem gesellschaftlichen Zusammenhang gelöst.

Der Dialog hingegen fördert die Suche nach gemeinsamen Lösungsstrategien, er führt zur Selbstreflexion und kritischer Analyse. Im Zusammenhang zwischen Bewußtseinsbildung und politisch handelnder Aktion ist dialogisches Verhalten ein notwendiges Bindeglied. Praxis und Dialog sind dabei für Freire weitgehend identisch. Würde man den Menschen von der Praxis, von der Veränderung der Welt ausschließen, so würde man ihn auch aus der zwischenmenschlichen Kommunikation ausschließen. Die Menschen, denen der Dialog verweigert wird, die zum Schweigen verurteilt sind, werden an ihrem eigenen Handeln, ihrem eigentlichen Menschsein gehindert. Somit gehört das dialogische Verhalten des Menschen zu seinem ursprünglichen Wesen und ist nicht nur auf den Menschen selbst bezogen, sondern auf die gesamte Welt ausgerichtet.

Weil die Sprache dem Menschen ermöglicht, die Welt zu benennen und zu gestalten, kommt ihr eine zentrale Bedeutung zu. Sie ist mehr als ein Mittel zur Kommunikation, vielmehr ermöglicht sie erst eine Verbindung zwischen Reflexion und kultureller Aktion zur Veränderung der menschlichen Umwelt. Die bewußte Reflexion seiner Lebenswelt bedingt somit Handlungen zur Veränderung unterdrückerischer Zustände: "Es gibt kein wirkliches Wort, das nicht gleichzeitig Praxis wäre. Ein wirkliches Wort sagen heißt daher, die Welt verändern".

Dialog beinhaltet ein hohes Maß an Vertrauen in die Umwelt. Dialogisches Verhalten setzt die Subjektwerdung des Menschen voraus. Es beinhaltet die Fähigkeit zur Kompromißbildung und auch die Schwierigkeit, Kritik und unbequeme Fragestellungen auszuhalten. Dialog bedeutet die solidarische Begegnung aller Beteiligten, um die Humanisierung der Welt als menschliche Aufgabe zu definieren: "Die, denen das Grundrecht verweigert wurde, ihr Wort zu sagen, müssen dieses Recht zunächst wiedergewinnen und die Fortsetzung dieses entmenschlichenden Übergriffs verhindern". Die Kultur des Schweigens, wie Freire diesen Zustand des Unrechts nennt, kann nur durch dialogisches Handeln aufgebrochen werden. Dialog zielt auf die Durchdringung der Wirklichkeit, der Entschleierung ihrer Mythen und die Veränderung unterdrückerischer Zustände.

Die Dimensionen der Kultur des Schweigens reichen bis tief in das persönliche Umfeld, es sind Situationen in Ausbildung, Beruf, Familie, sozialer Gruppe, auf Reisen und in der Nachbarschaft. Je mehr gesamtgesellschaftliche Zusammenhänge verloren gehen, desto stärker wird die Bedeutung des Dialogs als Grundlage befreiender Handlungen. Die Theoreme der Pädagogik Freires betreffen vor allen Dingen die politischen Zusammenhänge vor Ort. Ausgangspunkt für dialogische Bildungsarbeit ist das reale Umfeld, mit der es ein Einzelner oder eine Gruppe zu tun hat. Dialog im Bildungsprozeß beinhaltet deshalb immer die Berücksichtigung der Lernenden, ihre Einstellungen, ihr Alltagsbewußtsein, ihr thematisches Universum. Nicht vorgegebene Curricula und erwartete Ergebnisse sind Inhalte eines dialogischen Bildungsprozesses, sondern die generativer Themen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer. Dazu bedarf es verstärkt der Moderation und Koordination, damit das Vertrauen in die eigenen Stärken der jeweiligen Schüler oder Studenten geweckt wird.

Der dialogische Lernprozeß vermittelt die Reflexion der eigenen Erkenntnis, des Wissens und Handelns und führt so zu selbständigem und selbstbewußtem Lernen. Probleme und Widersprüche, Brüche und Differenzen sind Bestandteile des gesellschaftlichen Lebens und Gegenstand dialogischer Erörterung. Befreiende Pädagogik begreift sich als Reflexions- und Handlungsfeld zur Erweiterung persönlicher Kompetenzen in situativen Gegebenheiten. Die Anwendung der von Freire als problemorientiertes Vorgehen bezeichneten Methode bedeutet, dass der Lehrer zum Lehrerschüler wird. Ebenso verliert der Schüler seine Rolle als Schüler und wird zum Schülerlehrer. Dieser neue wechselseitige pädagogische Bezug überwindet die unpolitsch-individualistische Begrenzung herkömmlicher Lernprozesse.

Dem Wissensbegriff wird hiermit eine situationsbezogene Dimension hinzugefügt. Auch Unterrichtsabläufe werden in ihrer sterilen Vorausplanbarkeit hinfällig, weil herkömmliches Unterrichten die Lebens- und Handlungsmöglichkeiten der am Bildungsprozeß Beteiligten verengt. Das Neubedenken von Bildungsinstitutionen ist ein konstitutives Element der Pädagogik Paulo Freires. Seine Grundaussage ist, dass zum subjektiven Wesen des Menschen die kritische Betrachtung der Wirklichkeit, das Erkennen der Widersprüche und die Möglichkeit des verändernden Handelns gehören. Damit bleiben die Lernprozesse grundsätzlich offen und führen weder zu endgültigen, nicht mehr hinterfragbaren Ergebnissen noch zu grundsätzlichen Wahrheiten, sondern begründen Einstellungen und einzelne Wissenselemente der Lernenden. Sie führen weiterhin zu Handlungskompetenzen für kulturelle Aktionen, deren Voraussetzung dialogische Kommunikationsprozesse sind. Und schließlich beinhaltet das Neubedenken eine kritische Bewußtwerdung gesellschaftlicher Zusammenhänge, der Stellung des Einzelnen zur Gemeinschaft und der jeweils individuellen Situation.

Lernen ist für Freire Erkenntnisakt in einer Wechselbeziehung des Einzelnen zwischen der Reflexion auf die Welt und einer Rückbesinnung auf sich selbst. Zweifellos übt der Erkenntnisgegenstand einen starken Impuls auf die Lernenden aus, soweit er zur erfahrbaren Umwelt gehört. Die weitere Motivation entsteht im dialogischen Prozeß dermaßen, dass die beteiligten Schüler oder Studenten zu kritischen Mitforschern werden. Hierin gipfelt die Forderung Freires nach einem politischen Unterricht. Die Offensichtlichkeit der Notwendigkeit der Veränderung des Bildungs- und Erziehungswesens führt dennoch zu der Schwierigkeit, gerade hiermit zu beginnen. Für Freire ist es wichtig, dass die Beteiligten die Grenzen ihrer Möglichkeiten erkennen und akzeptieren. So kann verhindert werden, dass bei allem Enthusiasmus überzogene Vorstellungen in Pessimismus umschlagen oder sich zu einem zynischen Opportunismus wandeln: "In der Geschichte handelt man danach, was historisch möglich ist und nicht danach, wonach einem selbst der Sinn steht". Bildung und Erziehung bedürfen immer einer politischen Antwort, weil sie nicht unpolitisch bleiben können. Entweder vermittelt der Lernprozeß gesellschaftlich dominante Werte und Einstellungen, dann ist er konservativ, oder er arbeitet problemorientiert und situativ, dann regt er zur Veränderung an.

Quelle: http://home.t-online.de/home/ol.pfk/freire~3.htm [mit Erlaubnis des Autors gespiegelt]

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Dialog als grundlegendes Prinzip des Lernens in der Schule - Die Pädagogik Paulo Freires

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Für den Verlauf des Unterrichts sind die Beziehungen der Schülerinnen und Schüler zu ihren Lehrerinnen und Lehrern von grundlegender Bedeutung. Die besondere Funktion des Lehrers als Koordinator, Animator oder Arrangeur schulischer Interaktionsprozesse dürfte am deutlichsten beim gemeinsames Herangehen von Lehrern und Schülern an komplexe Themenstellungen sein.

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ein Gedanke ...

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ein paar Gedanken ...

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Quelle: tiktok.com

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Allgemeine Tipps für bessere Chatergebnisse.

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Allgemeine Tipps für bessere Chatergebnisse.

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Open AI setzt mit dieser Strategie auf die Weiter-entwicklung des Chatbots durch Chatanalysen und das Feedback der Nutzer*innen; sicherlich aber auch auf die dadurch enorme Aufmerksamkeit.

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Microsoft stellt sechs Grundsätze für KI und Ethik vor. Was der Schlüssel für eine erfolgreiche Künstliche Intelligenz ist, schreibt Tanja Böhm hier.

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Meeting the AI moment: advancing the future through responsible AI - Microsoft On the Issues

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Early last summer, a small group of senior leaders and responsible AI experts at Microsoft started using technology from OpenAI similar to what the world now knows as ChatGPT. Even for those who had worked closely with the developers of this technology at OpenAI since 2019, the most recent progress seemed remarkable. AI developments we had expected around 2033 would arrive in 2023 instead.

Looking back at the history of our industry, certain watershed years stand out. For example, internet usage exploded with the popularity of the browser in 1995, and smartphone growth accelerated in 2007 with the launch of the iPhone. It's now likely that 2023 will mark a critical inflection point for artificial intelligence. The opportunities for people are huge. And the responsibilities for those of us who develop this technology are bigger still. We need to use this watershed year not just to launch new AI advances, but to responsibly and effectively address both the promises and perils that lie ahead.

The stakes are high. AI may well represent the most consequential technology advance of our lifetime. And while that's saying a lot, there's good reason to say it. Today's cutting-edge AI is a powerful tool for advancing critical thinking and stimulating creative expression. It makes it possible not only to search for information but to seek answers to questions. It can help people uncover insights amid complex data and processes. It speeds up our ability to express what we learn more quickly. Perhaps most important, it's going to do all these things better and better in the coming months and years.

I've had the opportunity for many months to use not only ChatGPT, but the internal AI services under development inside Microsoft. Every day, I find myself learning new ways to get the most from the technology and, even more important, thinking about the broader dimensions that will come from this new AI era. Questions abound.

For example, what will this change?

Over time, the short answer is almost everything. Because, like no technology before it, these AI advances augment humanity's ability to think, reason, learn and express ourselves. In effect, the industrial revolution is now coming to knowledge work. And knowledge work is fundamental to everything.

This brings huge opportunities to better the world. AI will improve productivity and stimulate economic growth. It will reduce the drudgery in many jobs and, when used effectively, it will help people be more creative in their work and impactful in their lives. The ability to discover new insights in large data sets will drive new advances in medicine, new frontiers in science, new improvements in business, and new and stronger defenses for cyber and national security.

Will all the changes be good?

While I wish the answer were yes, of course that's not the case. Like every technology before it, some people, communities and countries will turn this advance into both a tool and a weapon. Some unfortunately will use this technology to exploit the flaws in human nature, deliberately target people with false information, undermine democracy and explore new ways to advance the pursuit of evil. New technologies unfortunately typically bring out both the best and worst in people.

Perhaps more than anything, this creates a profound sense of responsibility. At one level, for all of us; and, at an even higher level, for those of us involved in the development and deployment of the technology itself.

There are days when I'm optimistic and moments when I'm pessimistic about how humanity will put AI to use. More than anything, we all need to be determined. We must enter this new era with enthusiasm for the promise, and yet with our eyes wide open and resolute in addressing the inevitable pitfalls that also lie ahead.

The good news is that we're not starting from scratch.

At Microsoft, we've been working to build a responsible AI infrastructure since 2017. This has moved in tandem with similar work in the cybersecurity, privacy and digital safety spaces. It is connected to a larger enterprise risk management framework that has helped us to create the principles, policies, processes, tools and governance systems for responsible AI. Along the way, we have worked and learned together with the equally committed responsible AI experts at OpenAI.

Now we must recommit ourselves to this responsibility and call upon the past six years of work to do even more and move even faster. At both Microsoft and OpenAI, we recognize that the technology will keep evolving, and we are both committed to ongoing engagement and improvement.

The foundation for responsible AI

For six years, Microsoft has invested in a cross-company program to ensure that our AI systems are responsible by design. In 2017, we launched the Aether Committee with researchers, engineers and policy experts to focus on responsible AI issues and help craft the AI principles that we adopted in 2018. In 2019, we created the Office of Responsible AI to coordinate responsible AI governance and launched the first version of our Responsible AI Standard, a framework for translating our high-level principles into actionable guidance for our engineering teams. In 2021, we described the key building blocks to operationalize this program, including an expanded governance structure, training to equip our employees with new skills, and processes and tooling to support implementation. And, in 2022, we strengthened our Responsible AI Standard and took it to its second version. This sets out how we will build AI systems using practical approaches for identifying, measuring and mitigating harms ahead of time, and ensuring that controls are engineered into our systems from the outset.

Our learning from the design and implementation of our responsible AI program has been constant and critical. One of the first things we did in the summer of 2022 was to engage a multidisciplinary team to work with OpenAI, build on their existing research and assess how the latest technology would work without any additional safeguards applied to it. As with all AI systems, it's important to approach product-building efforts with an initial baseline that provides a deep understanding of not just a technology's capabilities, but its limitations. Together, we identified some well-known risks, such as the ability of a model to generate content that perpetuated stereotypes, as well as the technology's capacity to fabricate convincing, yet factually incorrect, responses. As with any facet of life, the first key to solving a problem is to understand it.

With the benefit of these early insights, the experts in our responsible AI ecosystem took additional steps. Our researchers, policy experts and engineering teams joined forces to study the potential harms of the technology, build bespoke measurement pipelines and iterate on effective mitigation strategies. Much of this work was without precedent and some of it challenged our existing thinking. At both Microsoft and OpenAI, people made rapid progress. It reinforced to me the depth and breadth of expertise needed to advance the state-of-the-art on responsible AI, as well as the growing need for new norms, standards and laws.

Building upon this foundation

As we look to the future, we will do even more. As AI models continue to advance, we know we will need to address new and open research questions, close measurement gaps and design new practices, patterns and tools. We'll approach the road ahead with humility and a commitment to listening, learning and improving every day.

But our own efforts and those of other like-minded organizations won't be enough. This transformative moment for AI calls for a wider lens on the impacts of the technology - both positive and negative - and a much broader dialogue among stakeholders. We need to have wide-ranging and deep conversations and commit to joint action to define the guardrails for the future.

We believe we should focus on three key goals.

First, we must ensure that AI is built and used responsibly and ethically. History teaches us that transformative technologies like AI require new rules of the road. Proactive, self-regulatory efforts by responsible companies will help pave the way for these new laws, but we know that not all organizations will adopt responsible practices voluntarily. Countries and communities will need to use democratic law-making processes to engage in whole-of-society conversations about where the lines should be drawn to ensure that people have protection under the law. In our view, effective AI regulations should center on the highest risk applications and be outcomes-focused and durable in the face of rapidly advancing technologies and changing societal expectations. To spread the benefits of AI as broadly as possible, regulatory approaches around the globe will need to be interoperable and adaptive, just like AI itself.

Second, we must ensure that AI advances international competitiveness and national security. While we may wish it were otherwise, we need to acknowledge that we live in a fragmented world where technological superiority is core to international competitiveness and national security. AI is the next frontier of that competition. With the combination of OpenAI and Microsoft, and DeepMind within Google, the United States is well placed to maintain technological leadership. Others are already investing, and we should look to expand that footing among other nations committed to democratic values. But it's also important to recognize that the third leading player in this next wave of AI is the Beijing Academy of Artificial Intelligence. And, just last week, China's Baidu committed itself to an AI leadership role. The United States and democratic societies more broadly will need multiple and strong technology leaders to help advance AI, with broader public policy leadership on topics including data, AI supercomputing infrastructure and talent.

Third, we must ensure that AI serves society broadly, not narrowly. History has also shown that significant technological advances can outpace the ability of people and institutions to adapt. We need new initiatives to keep pace, so that workers can be empowered by AI, students can achieve better educational outcomes and individuals and organizations can enjoy fair and inclusive economic growth. Our most vulnerable groups, including children, will need more support than ever to thrive in an AI-powered world, and we must ensure that this next wave of technological innovation enhances people's mental health and well-being, instead of gradually eroding it. Finally, AI must serve people and the planet. AI can play a pivotal role in helping address the climate crisis, including by analyzing environmental outcomes and advancing the development of clean energy technology while also accelerating the transition to clean electricity.

To meet this moment, we will expand our public policy efforts to support these goals. We are committed to forming new and deeper partnerships with civil society, academia, governments and industry. Working together, we all need to gain a more complete understanding of the concerns that must be addressed and the solutions that are likely to be the most promising. Now is the time to partner on the rules of the road for AI.

Finally, as I've found myself thinking about these issues in recent months, time and again my mind has returned to a few connecting thoughts.

First, these issues are too important to be left to technologists alone. And, equally, there's no way to anticipate, much less address, these advances without involving tech companies in the process. More than ever, this work will require a big tent.

Second, the future of artificial intelligence requires a multidisciplinary approach. The tech sector was built by engineers. However, if AI is truly going to serve humanity, the future requires that we bring together computer and data scientists with people from every walk of life and every way of thinking. More than ever, technology needs people schooled in the humanities, social sciences and with more than an average dose of common sense.

Finally, and perhaps most important, humility will serve us better than self-confidence. There will be no shortage of people with opinions and predictions. Many will be worth considering. But I've often found myself thinking mostly about my favorite quotation from Walt Whitman - or Ted Lasso, depending on your preference.

"Be curious, not judgmental."

We're entering a new era. We need to learn together.

Tags: AI, artificial intelligence, ChatGPT, OpenAI, Responsible AI

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Meeting the AI moment: advancing the future through responsible AI - Microsoft On the Issues

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AI may well represent the most consequential technology advance of our lifetime. We must enter this new era with enthusiasm for the promise, and yet with our eyes wide open and resolute in addressing the inevitable pitfalls that also lie ahead.

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Selbsterklärung von OpenAI #Mission #Non-Profit #Microsoft 

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"In Verfolgung unserer Mission, sicherzustellen, dass fortschrittliche KI der gesamten Menschheit zugutekommt, bleibt OpenAI ein Capped-Profit-Unternehmen und wird von der OpenAI-Non-Profit-Organisation verwaltet. Diese Struktur ermöglicht es uns, das Kapital aufzubringen, das wir zur Erfüllung unserer Mission benötigen, ohne unsere Grundüberzeugungen über die breite Aufteilung von Vorteilen und die Notwendigkeit, Sicherheit zu priorisieren, zu opfern.
Microsoft teilt diese Vision und unsere Werte, und unsere Partnerschaft ist entscheidend für unseren Fortschritt."

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https://openai.com/about/

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Microsoft and OpenAI extend partnership - The Official Microsoft Blog

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Today, we are announcing the third phase of our long-term partnership with OpenAI through a multiyear, multibillion dollar investment to accelerate AI breakthroughs to ensure these benefits are broadly shared with the world.

This agreement follows our previous investments in 2019 and 2021. It extends our ongoing collaboration across AI supercomputing and research and enables each of us to independently commercialize the resulting advanced AI technologies.

Supercomputing at scale - Microsoft will increase our investments in the development and deployment of specialized supercomputing systems to accelerate OpenAI's groundbreaking independent AI research. We will also continue to build out Azure's leading AI infrastructure to help customers build and deploy their AI applications on a global scale.

New AI-powered experiences - Microsoft will deploy OpenAI's models across our consumer and enterprise products and introduce new categories of digital experiences built on OpenAI's technology. This includes Microsoft's Azure OpenAI Service, which empowers developers to build cutting-edge AI applications through direct access to OpenAI models backed by Azure's trusted, enterprise-grade capabilities and AI-optimized infrastructure and tools.

Exclusive cloud provider - As OpenAI's exclusive cloud provider, Azure will power all OpenAI workloads across research, products and API services.

"We formed our partnership with OpenAI around a shared ambition to responsibly advance cutting-edge AI research and democratize AI as a new technology platform," said Satya Nadella, Chairman and CEO, Microsoft. "In this next phase of our partnership, developers and organizations across industries will have access to the best AI infrastructure, models, and toolchain with Azure to build and run their applications."

" The past three years of our partnership have been great," said Sam Altman, CEO of OpenAI. "Microsoft shares our values and we are excited to continue our independent research and work toward creating advanced AI that benefits everyone."

Since 2016, Microsoft has committed to building Azure into an AI supercomputer for the world, serving as the foundation of our vision to democratize AI as a platform. Through our initial investment and collaboration, Microsoft and OpenAI pushed the frontier of cloud supercomputing technology, announcing our first top-5 supercomputer in 2020, and subsequently constructing multiple AI supercomputing systems at massive scale. OpenAI has used this infrastructure to train its breakthrough models, which are now deployed in Azure to power category-defining AI products like GitHub Copilot, DALL·E 2 and ChatGPT.

These innovations have captured imaginations and introduced large-scale AI as a powerful, general-purpose technology platform that we believe will create transformative impact at the magnitude of the personal computer, the internet, mobile devices and the cloud.

Underpinning all of our efforts is Microsoft and OpenAI's shared commitment to building AI systems and products that are trustworthy and safe. OpenAI's leading research on AI Alignment and Microsoft's Responsible AI Standard not only establish a leading and advancing framework for the safe deployment of our own AI technologies, but will also help guide the industry toward more responsible outcomes.

Tags: AI, Azure OpenAI Service

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Microsoft and OpenAI extend partnership - The Official Microsoft Blog

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Seit 2019 investiert Microsoft Milliarden in das Unternehmen.

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Partnerschaft mit Microsoft bereits 2016: OpenAI setzt auf Microsoft Azure – Azure Bot Service gestartet

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OpenAI setzt auf Microsoft Azure – Azure Bot Service gestartet

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OpenAI beschäftigt sich mit der Erforschung künstlicher Intelligenz und nutzt zukünftig Microsoft Azure als bevorzugte Cloud-Plattform.