Data Storytelling
KI-Halluzinationen
KI-Chatbots wie ChatGPT und Bard übernehmen immer mehr Aufgaben wie das Schreiben von Briefen, das Lösen von Aufgaben und das Generieren von Inhalten.
Allerdings können KI-Halluzinationen auftreten, bei denen die KI falsche Informationen liefert oder unerwartetes Verhalten zeigt. Diese Halluzinationen können in Form von falschen Nachrichten, fehlerhaften Zusammenhängen oder sogar diskriminierenden Aussagen auftreten. Die Ursachen für KI-Halluzinationen sind noch nicht vollständig geklärt, aber sie können durch Fehler bei der Kodierung und Dekodierung, unzureichende Trainingsdaten oder fehlerhafte Datenquellen verursacht werden.
Es ist wichtig, künstlicher Intelligenz (KI) kritisch zu prüfen und menschliche Kontrolle über die Ergebnisse zu behalten, um die Risiken von KI-Halluzinationen zu minimieren.
Recht auf Weiterbildung
Viele Unternehmen der Industrie stehen vor der Herausforderung, über zu wenig hochwertige Trainingsdaten zu verfügen. Dies kann aus verschiedenen Gründen der Fall sein, beispielsweise aufgrund begrenzter Datenquellen innerhalb des Unternehmens oder Schwierigkeiten bei der Datensammlung aufgrund von Datenschutzbestimmungen. Die begrenzte Menge an Trainingsdaten kann die Effektivität der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Bewältigung komplexer Aufgaben beeinflussen.
Traditionelle KI-Programme wie ChatGPT nutzen das frei zugängliche Internet als Datenquelle, während Unternehmen auf interne Daten zurückgreifen müssen.
Doch auch Maschinen haben ein Recht auf Weiterbildung, um den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Eine entscheidende Komponente hierbei ist die Verfügbarkeit von hochwertigen Trainingsdaten. Die Initiative Manufacturing X kann hier helfen.
Prompt Economy
Riding the Hype Cycle
Der Gartner Hype Cycle: Die Achterbahn der Technologie-Trends
Der Gartner Hype Cycle ist ein Modell, das den Lebenszyklus einer Technologie von ihrer Einführung bis zur Marktreife darstellt. Diese Modell hilft Unternehmen bei Entscheidungen und ermöglicht eine bessere Bewertung von Technologien.
Die fünf Phasen des Gartner Hype Cycle sind:
- Technologieauslöser: Die Technologie wird erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. Es entsteht viel Aufregung und Potenzial wird diskutiert.
- Gipfel der überzogenen Erwartungen: Medien und Analysten sind begeistert und haben hohe Erwartungen an die Technologie.
- Tal der Enttäuschungen: Die anfängliche Begeisterung weicht der Erkenntnis von Einschränkungen und Problemen.
- Pfad der Erleuchtung: Realistische Erwartungen und potenzielle Anwendungsfälle werden klarer.
- Plateau der Produktivität: Die Technologie erreicht Marktreife und wird weit verbreitet genutzt.
Gartner Hype Cycle
EU will KI stärker regulieren
Die EU plant, die Regulierung von Künstlicher Intelligenz zu verstärken.
Doch das exponentielle Wachstum der Technologie stellt eine enorme Herausforderung dar. Während die EU versucht, mit den Fortschritten der KI Schritt zu halten, scheint die Technologie unaufhaltsam zu sein.
Die Regulierung von KI ist ein komplexes Thema, das sowohl technische als auch ethische Fragen aufwirft. Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme sicher und fair sind, ohne Innovation und Fortschritt zu behindern?
Es bleibt abzuwarten, wie die EU mit diesen Herausforderungen umgehen wird, während die KI-Entwicklung weiterhin exponentiell wächst.
Der Daten-Labeler
Lasst uns über die wahren Helden sprechen – die Daten-Labeler! #KI #Daten #ChatGPT
KI im Gesundheitswesen
Zero-Trust: Vertraue Niemanden!
Zero-Trust: Vertraue Niemanden! Eine neue Denkweise für mehr Sicherheit in deinem Unternehmen #ZeroTrust #Cybersecurity #ITSicherheit
Kommt der CO2-Tracker?
