Diese Woche in AI: KI-Schwergewichte versuchen, den Ausschlag für die Regulierung zu geben

Mit einer so schnelllebigen Branche wie der KI Schritt zu halten, ist eine große Herausforderung. Bis eine KI dies für Sie erledigen kann, finden Sie hier eine praktische Zusammenfassung der Geschichten der letzten Woche in der Welt des maschinellen Lernens sowie bemerkenswerte Forschungsergebnisse und Experimente, die wir nicht alleine behandelt haben.

Diese Woche begaben sich Macher und Macher der KI-Branche, darunter OpenAI-CEO Sam Altman, auf eine Goodwill-Tour mit politischen Entscheidungsträgern, um ihre jeweiligen Visionen der KI-Regulierung zu vertreten. Apropos Gegenüber Reportern in London warnte Altman, dass das von der EU vorgeschlagene KI-Gesetz, das nächstes Jahr fertiggestellt werden soll, dazu führen könnte, dass OpenAI seine Dienste letztendlich aus dem Block zurückzieht.

„Wir werden versuchen, die Vorschriften einzuhalten, aber wenn uns das nicht gelingt, werden wir den Betrieb einstellen“, sagte er.

Sundar Pichai, CEO von Google, betonte ebenfalls in London die Notwendigkeit „angemessener“ KI-Leitplanken, die Innovationen nicht behindern. Und Brad Smith von Microsoft traf sich mit Gesetzgebern in Washington. vorgeschlagen ein Fünf-Punkte-Plan für die öffentliche Verwaltung von KI.

Soweit es einen roten Faden gibt, haben die Tech-Titanen ihre Bereitschaft zum Ausdruck gebracht, reguliert zu werden – solange dies ihre kommerziellen Ambitionen nicht beeinträchtigt. Smith lehnte es beispielsweise ab, sich mit der ungelösten rechtlichen Frage zu befassen, ob das Training von KI auf urheberrechtlich geschützten Daten (was Microsoft tut) nach der Fair-Use-Doktrin in den USA zulässig ist. Strenge Lizenzanforderungen für KI-Trainingsdaten, falls diese auf Bundesebene auferlegt würden Niveau könnte sich für Microsoft und seine Konkurrenten als kostspielig erweisen, wenn sie dasselbe tun.

Altman seinerseits schien Einwände gegen die Bestimmungen des AI Act zu haben, die Unternehmen dazu verpflichten, Zusammenfassungen der urheberrechtlich geschützten Daten zu veröffentlichen, die sie zum Trainieren ihrer KI-Modelle verwendet haben, und ihnen eine teilweise Verantwortung für die Art und Weise zu übertragen, wie die Systeme nachgelagert eingesetzt werden. Auch Anforderungen zur Reduzierung des Energieverbrauchs und der Ressourcennutzung des KI-Trainings – ein bekanntermaßen rechenintensiver Prozess – wurden in Frage gestellt.

Der regulatorische Weg im Ausland bleibt ungewiss. Aber in den USA könnten sich am Ende die OpenAIs der Welt durchsetzen. Letzte Woche umwarb Altman Mitglieder des Justizausschusses des Senats mit sorgfältig ausgearbeiteten Stellungnahmen zu den Gefahren der KI und seinen Empfehlungen zu deren Regulierung. Senator John Kennedy (R-LA) zeigte sich besonders respektvoll: „Das ist Ihre Chance, Leute, uns zu sagen, wie wir das richtig machen … Sprechen Sie in einfachem Englisch und sagen Sie uns, welche Regeln wir umsetzen müssen“, sagte er.

In Kommentaren zu The Daily Beast sagte Suresh Venkatasubramanian, Direktor des Center for Tech Responsibility der Brown University, womöglich brachte es am besten auf den Punkt: „Wir verlangen nicht, dass Brandstifter die Leitung der Feuerwehr übernehmen.“ Und doch besteht die Gefahr, dass genau das hier mit der KI passiert. Es obliegt den Gesetzgebern, den süßen Worten der Tech-Manager zu widerstehen und dort einzugreifen, wo es nötig ist. Nur die Zeit wird zeigen, ob sie es tun.

Hier sind die anderen bemerkenswerten KI-Schlagzeilen der letzten Tage:

• ChatGPT ist auf mehr Geräten verfügbar: Obwohl die ChatGPT-App von OpenAI vor einer Expansion in 11 weitere globale Märkte nur für die USA und iOS verfügbar ist, hat sie einen hervorragenden Start hingelegt, Sarah schreibt. Laut App-Trackern hat die App in den ersten sechs Tagen bereits eine halbe Million Downloads überschritten. Damit gehört sie sowohl in diesem als auch im letzten Jahr zu den leistungsstärksten neuen App-Veröffentlichungen und wird nur von der Einführung des von Trump unterstützten Twitter-Klons Truth Social im Februar 2022 übertroffen.
• OpenAI schlägt eine Regulierungsbehörde vor: Die KI entwickelt sich schnell genug – und die Gefahren, die sie mit sich bringen kann, sind klar genug –, dass die Führung von OpenAI davon überzeugt ist, dass die Welt eine internationale Regulierungsbehörde braucht, ähnlich der für die Kernenergie. Die Mitbegründer von OpenAI argumentierten diese Woche, dass das Innovationstempo in der KI so schnell sei, dass wir nicht erwarten können, dass die bestehenden Behörden die Technologie angemessen eindämmen, weshalb wir neue brauchen.
• Generative KI kommt in die Google-Suche: Google angekündigt diese Woche, dass es damit beginnt, den Zugang zu neuen generativen KI-Funktionen in der Suche zu eröffnen, nachdem es sie Anfang des Monats auf seiner I/O-Veranstaltung vorgestellt hatte. Mit diesem neuen Update können sich Nutzer laut Google ganz einfach in ein neues oder kompliziertes Thema einarbeiten, schnelle Tipps für bestimmte Fragen finden oder detaillierte Informationen wie Kundenbewertungen und Preise bei Produktsuchen erhalten.
• TikTok testet einen Bot: Chatbots liegen im Trend, daher ist es keine Überraschung, dass TikTok ebenfalls einen eigenen Chatbot testet. Der Bot mit dem Namen „Tako“ befindet sich in begrenzten Tests in ausgewählten Märkten und wird dort auf der rechten Seite der TikTok-Oberfläche über dem Profil eines Benutzers und anderen Schaltflächen für „Gefällt mir“, Kommentare und Lesezeichen angezeigt. Durch Antippen können Benutzer Tako verschiedene Fragen zu dem Video stellen, das sie gerade ansehen, oder neue Inhalte entdecken, indem sie nach Empfehlungen fragen.
• Google über einen KI-Pakt: Sundar Pichai von Google hat zugestimmt, mit Gesetzgebern in Europa an einem sogenannten „KI-Pakt“ zusammenzuarbeiten – scheinbar ein Überbrückungspaket aus freiwilligen Regeln oder Standards, während formelle Vorschriften für KI entwickelt werden. Einem Memo zufolge ist dies die Absicht des Blocks ein KI-Pakt, „der alle wichtigen europäischen und außereuropäischen KI-Akteure auf freiwilliger Basis einbezieht“ und vor Ablauf der gesetzlichen Frist des oben genannten europaweiten KI-Gesetzes.
• Menschen, aber mit KI gemacht: Mit Spotifys KI-DJ Das Unternehmen trainierte eine KI auf die Stimme einer realen Person – die seines Leiters für Kulturpartnerschaften und Podcast-Moderator. Xavier „X“ Jernigan. Jetzt könnte der Streamer offenbar dieselbe Technologie auch für Werbung nutzen. Laut Aussagen von The Ringer-Gründer Bill Simmons entwickelt der Streaming-Dienst eine KI-Technologie, die die Stimme eines Podcast-Moderators nutzen kann, um vom Moderator gelesene Werbung zu erstellen – ohne dass der Moderator den Anzeigentext tatsächlich lesen und aufzeichnen muss.
• Produktbilder mittels generativer KI: An seinem Google Marketing Live Auf einer Veranstaltung dieser Woche kündigte Google die Einführung von Product Studio an, einem neuen Tool, mit dem Händler mithilfe generativer KI ganz einfach Produktbilder erstellen können. Marken können Bilder im Merchant Center Next erstellen, der Plattform von Google, mit der Unternehmen verwalten können, wie ihre Produkte in der Google-Suche angezeigt werden.
• Microsoft integriert einen Chatbot in Windows: Microsoft baut sein ChatGPT-basiertes System auf Bing-Erlebnis direkt in Windows 11 – und mit einigen Neuerungen, die es Benutzern ermöglichen, den Agenten um Hilfe bei der Navigation durch das Betriebssystem zu bitten. Der neue Windows Copilot soll es Windows-Benutzern erleichtern, Einstellungen zu finden und zu optimieren, ohne tief in Windows-Untermenüs eintauchen zu müssen. Mit den Tools können Benutzer aber auch Inhalte aus der Zwischenablage zusammenfassen oder Texte verfassen.
• Anthropic sammelt mehr Geld: Anthropischdas bekannte generative KI-Startup, das von OpenAI-Veteranen mitbegründet wurde, hat in einer von Spark Capital angeführten Finanzierungsrunde der Serie C 450 Millionen US-Dollar eingesammelt. Anthropic wollte nicht verraten, welchen Wert die Runde für ihr Geschäft hatte. Aber ein Pitch-Deck, das wir im März erhalten haben, deutet darauf hin, dass es sich um etwa 4 Milliarden US-Dollar handeln könnte.
• Adobe bringt generative KI in Photoshop: Photoshop erhielt diese Woche eine Infusion generativer KI mit einer Reihe von Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, Bilder mit KI-generierten Hintergründen über ihre Grenzen hinaus zu erweitern, Objekte zu Bildern hinzuzufügen oder eine neue generative Füllfunktion zu verwenden, um sie mit weit mehr zu entfernen Präzision als die bisher verfügbare inhaltsbasierte Füllung. Die Funktionen sind vorerst nur in der Beta-Version von Photoshop verfügbar. Aber sie sind es bereits verursachend Einige Grafikdesigner sind besorgt über die Zukunft ihrer Branche.

Andere maschinelles Lernen

Bill Gates ist vielleicht kein Experte für KI, aber er Ist sehr reich, und er hatte schon früher recht. Es stellt sich heraus, dass er hinsichtlich persönlicher KI-Agenten optimistisch ist, wie er sagte Fortune: „Wer auch immer den persönlichen Agenten gewinnt, das ist das große Ding, denn Sie werden nie wieder auf eine Suchseite gehen, Sie werden nie wieder auf eine Produktivitätsseite gehen, Sie werden nie wieder auf Amazon gehen.“ Wie genau sich das auswirken würde, wird nicht gesagt, aber sein Instinkt, dass die Leute lieber keinen Ärger durch die Verwendung einer kompromittierten Such- oder Produktivitätsmaschine machen würden, ist wahrscheinlich nicht weit von der Wahrheit entfernt.

Die Risikobewertung in KI-Modellen ist eine sich weiterentwickelnde Wissenschaft, das heißt, wir wissen so gut wie nichts darüber. Google DeepMind (die neu gegründete Supereinheit bestehend aus Google Brain und DeepMind) und Mitarbeiter auf der ganzen Welt versuchen, den Ball voranzutreiben, und das ist ihnen auch gelungen erstellte einen Modellbewertungsrahmen für „extreme Risiken“ wie „starke Fähigkeiten in Manipulation, Täuschung, Cyber-Angriff oder anderen gefährlichen Fähigkeiten“. Nun, es ist ein Anfang.

Teilchenphysiker finden interessante Möglichkeiten, maschinelles Lernen auf ihre Arbeit anzuwenden: „Wir haben gezeigt, dass wir aus erstaunlich kleinen Datenmengen auf sehr komplizierte hochdimensionale Strahlformen schließen können.“ sagt Auralee Edelen von SLAC. Sie erstellten ein Modell, das ihnen hilft, die Form des Teilchenstrahls im Beschleuniger vorherzusagen, was normalerweise Tausende von Datenpunkten und viel Rechenzeit erfordert. Dies ist viel effizienter und könnte dazu beitragen, dass Beschleuniger überall einfacher zu verwenden sind. Als nächstes: „Demonstrieren Sie den Algorithmus experimentell zur Rekonstruktion vollständiger 6D-Phasenraumverteilungen.“ OK!

Adobe Research und MIT haben an einem interessanten Computer-Vision-Problem zusammengearbeitet: Erkennen, welche Pixel in einem Bild vorhanden sind dasselbe darstellen Material. Da ein Objekt aus mehreren Materialien sowie Farben und anderen visuellen Aspekten bestehen kann, ist dies ein ziemlich subtiler, aber auch intuitiver Unterschied. Dazu mussten sie einen neuen synthetischen Datensatz erstellen, aber zunächst funktionierte es nicht. Am Ende haben sie anhand dieser Daten ein bestehendes Lebenslaufmodell verfeinert, und schon war es soweit. Warum ist das nützlich? Schwer zu sagen, aber es ist cool.

Rahmen 1: Materialauswahl; 2: Quellvideo; 3: Segmentierung; 4: Maske Bildnachweis: Adobe/MIT

Große Sprachmodelle werden aus vielen Gründen im Allgemeinen hauptsächlich auf Englisch trainiert, aber je früher sie auch auf Spanisch, Japanisch und Hindi funktionieren, desto besser. BLOOMChat ist ein neues Modell basiert auf BLOOM, das derzeit mit 46 Sprachen funktioniert und mit GPT-4 und anderen konkurriert. Das ist noch ziemlich experimentell, gehen Sie also nicht damit in die Produktion, aber es könnte großartig sein, um ein KI-angrenzendes Produkt in mehreren Sprachen zu testen.

Die NASA hat gerade eine neue Reihe von SBIR-II-Fördermitteln angekündigt, und darin sind ein paar interessante KI-Teile enthalten:

Geolabe erkennt und prognostiziert Grundwasserschwankungen mithilfe von KI, die auf Satellitendaten trainiert wurde, und hofft, das Modell auf eine neue NASA-Satellitenkonstellation anwenden zu können, die später in diesem Jahr entstehen soll.

Zeus KI arbeitet an der algorithmischen Erstellung von „3D-Atmosphärenprofilen“ auf der Grundlage von Satellitenbildern, im Wesentlichen einer dicken Version der 2D-Karten, die wir bereits für Temperatur, Luftfeuchtigkeit usw. haben.

Oben im Weltraum ist Ihre Rechenleistung sehr begrenzt, und obwohl wir dort oben einige Schlussfolgerungen ziehen können, ist das Training direkt an der Tagesordnung. Aber IEEE-Forscher wollen eine machen SWaP-effizienter neuromorpher Prozessor zum Training von KI-Modellen vor Ort.

Roboter, die in Situationen mit hohem Risiko autonom agieren, benötigen im Allgemeinen einen menschlichen Betreuer Picknick versucht, solche Bots dazu zu bringen, ihre Absichten visuell mitzuteilen, etwa wie sie eine Tür öffnen würden, damit der Betreuer nicht so oft eingreifen muss. Wahrscheinlich eine gute Idee.