TechToons
Künstliche Intelligenz wirkt sauber, smart und autonom.
Doch hinter der glatten Oberfläche arbeiten Millionen Menschen im Verborgenen – als Datenannotator:innen.
Ausgelagert, schlecht bezahlt, psychisch belastet.
Sie klassifizieren Bilder, bewerten Texte, filtern Gewalt.
Ohne sie könnten Maschinen nichts erkennen, nichts verstehen, nichts leisten.
Ein Cartoon zeigt eine KI, die im Büro durchdreht – trainiert mit Social-Media-Daten, die alles andere als neutral oder objektiv sind.
Denn was in sozialen Netzwerken dominiert, ist oft emotional, populistisch, toxisch oder schlichtweg belanglos. Wenn eine KI daraus „lernt“, übernimmt sie die verzerrten Weltbilder – mit fatalen Folgen.
Das Motiv steht für ein reales Problem in der Entwicklung von KI-Systemen: Die Qualität und Herkunft der Datenbasis. Wenn diese verzerrt, lückenhaft oder oberflächlich ist, entstehen Risiken: algorithmische Fehlentscheidungen, Fehleinschätzungen und Kontrollverlust.
Ein zugespitztes Motiv für Präsentationen, Keynotes oder Fortbildungen zu den Themen AI Ethics, Datenqualität, Machine-Learning-Risiken oder Social Media als Datenquelle.
Ohne saubere Daten bringt auch die beste KI nichts – genau das macht dieser Cartoon sichtbar: „Garbage In, Garbage Out“ (Müll rein, Müll raus) . Wer Künstliche Intelligenz mit fehlerhaften, veralteten oder unsauberen Daten füttert, darf sich nicht über schlechte Ergebnisse wundern. Der Cartoon bringt mit bissigem Humor auf den Punkt, warum Datenqualität das Fundament jeder Digitalisierung ist. Ideal für alle, die das Thema Data Science, KI und Business Intelligence in Präsentationen, Fachartikeln oder Social Media ins richtige Licht rücken wollen.
Alles hat seine Vor und Nachteile…
In der vernetzten Industrie soll alles geteilt werden: Daten, Prozesse, Plattformen. Doch die Realität sieht oft anders aus – jeder schützt sein System, als wäre es ein Staatsgeheimnis.
Dieser Cartoon zeigt auf bitterkomische Weise, warum die Idee gemeinsamer Datenräume in der Praxis so oft an menschlichem Misstrauen und mangelndem Vertrauen scheitert.
Model Autophagy Disorder (MAD) ist ein neues Phänomen, welches auftritt, wenn generative KI wiederholt mit von KI generierten Daten trainiert wird. Diese wiederholte Verwendung synthetischer Daten führt dazu, dass die Qualität der generativen KI-Modelle kontinuierlich abnimmt und sie ihre Fähigkeit verlieren, realistische Ergebnisse zu liefern… Die KI wird sozusagen bekloppt.
https://www.tomshardware.com/news/generative-ai-goes-mad-when-trained-on-artificial-data-over-five-times
Die gigantischen BYD-Autofrachter haben Europa erreicht.
Doch Vorsicht! Chinesische Autos sind große Datensammler und damit eine echte Herausforderung für unseren Datenschutz.
…bleiben besser Betriebsgeheimnisse!
Wenn du ChatGPT mit sensiblen Daten fütterst, kannst du schnell in Schwierigkeiten geraten. Die Daten können von OpenAI verwendet, verkauft oder für eigene Produkte umgesetzt werden. Du weißt nie, wer Zugriff auf deine Daten hat oder was damit passiert.
Es ist wichtig, sicherzustellen, dass du nur relevante und notwendige Informationen teilst und ChatGPT nicht mit vertraulichen oder geschützten Daten fütterst. Sei vorsichtig und bewahre die Kontrolle über deine Daten!
Als KI-Sprachmodelle bieten Small Language Models (SLMs) effiziente Datenschutzlösungen, beschleunigtes Training und Energieeffizienz. Im Vergleich zu Large Language Models (LLMs) läuten sie eine neue Ära für den Einsatz in sensiblen Bereichen ein.
