Cartoons zu Daten: Datenkultur, Sammeln und Aufbereiten, Analysen, Dashboards und datenbasierte Entscheidungen. Typische Missverständnisse, Hypes und Praxisfehler knapp visualisiert.
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
KI lernt nur noch von KI-generierten Daten – bis sie den Verstand verliert. Eine Visualisierung der sogenannten Model Autophagy Disorder.
Die gigantischen BYD-Autofrachter haben Europa erreicht. Doch Vorsicht! Chinesische Autos sind große Datensammler und damit eine echte Herausforderung für unseren Datenschutz.
Wenn du ChatGPT mit sensiblen Daten fütterst, kannst du schnell in Schwierigkeiten geraten. DieDatenkönnen 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.
Vertrauen in Daten oder doch lieber die gute alte Intuition? Während die Datenanalyse entscheidende Einblicke bietet, zeigt uns die Entscheidungspsychologie, dass Führungskräfte gerne ihrem Bauchgefühl folgen. Ist es Zeit, unsere Entscheidungsfindung zu überdenken?
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.
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.