🚀 6 Große KI-Fragen, die wir in 2024 beantworten konnten

So langsam fahren die Computer wieder hoch, der Staub wird von den Tastaturen gewischt und das normale, lebkuchenfreie Leben beginnt erneut. Es wird ein spannendes Jahr, und wir freuen uns, es mit euch zu verbringen. Los geht's!

Peanuts für heute:

• 🚀 6 Große KI-Fragen, die wir in 2024 beantworten konnten

• 🫰 OpenAI verliert Geld mit dem teuren ChatGPT-Pro-Plan

• 🛠️ 

KI im Unternehmen: Schluss mit Schatten-KI, Sicherheit geht vor!

Hast du dich schon einmal gefragt, wie du Künstliche Intelligenz sicher in deinem Unternehmen einsetzen kannst? Die rasante Entwicklung von KI-Technologien bringt nicht nur technische, sondern auch wichtige Datenschutz- und Sicherheitsfragen mit sich.

Ein oft unterschätztes Risiko: Was passiert mit den Informationen, die Mitarbeitende in KI-Tools eingeben, die privat “organisiert” wurden? Viele Anbieter nutzen diese Daten möglicherweise für das Training ihrer KI-Modelle – und das könnte sensible Firmeninformationen gefährden.

Doch es gibt Lösungen: Plattformen wie ChatGPT bieten in ihren Einstellungen die Möglichkeit, der Nutzung dieser Daten zu widersprechen.

Welche Datenschutzbestimmungen beim Einsatz von KI-Tools besonders relevant sind und worauf Unternehmen achten sollten, erfährst du ausführlich im Modul „Datenschutz & KI“ von unserem Partner Herdt. Dieses Modul ist für Unternehmen jeder Größe von Bedeutung. Wenn das für dich interessant klingt - schau doch mal rein:

🥜 Die größte Nuss:

🚀 6 Große KI-Fragen, die wir in 2024 beantworten konnten

Während die KI-Industrie sich wieder an die Schreibtische setzt, um die großen und kleinen Releases dieses Jahres vorzubereiten, werfen wir einen letzten Blick zurück. Hier sind einige der Fragen, die wir 2024 über KI beantworten konnten. Der Artikel ist angelehnt an diverse News der letzten Wochen und Simon Willisons Blogpost.

1. Niemand weiß, was AGI oder Superintelligenz wirklich ist

Es war amüsant zu beobachten, wie „AGI“ (Artificial General Intelligence) und „Superintelligenz“ ständig neu definiert wurden, je nachdem, was gerade „fast funktioniert“. OpenAI-CEO Sam Altman hat jetzt in einem Blogpost angekündigt, dass das Unternehmen den Fokus von AGI auf Superintelligenz verlagert. Superintelligenz sei laut Altman eine Technologie, die wissenschaftliche Entdeckungen, Innovation und Wohlstand massiv beschleunigen könne.

Aber das Problem ist: Jede KI-Firma definiert ihre Benchmarks so, dass ihre Produkte möglichst gut darin abschneiden. Noch komplizierter wird es durch die Definitionen in Verträgen. Der Vertrag zwischen Microsoft und OpenAI zum Beispiel beschreibt AGI als ein System, das 100 Milliarden Dollar Profit für Investoren generieren kann. Klingt nicht gerade nach technologischem Durchbruch.

2. Modelle auf GPT-4 Niveau laufen inzwischen auf Laptops

Ja, die Pre-Trainingsphase für diese Modelle braucht gigantische Rechenzentren. Aber selbst das Ausführen der Modelle erforderte vor 1.5 Jahren Server mit GPUs für 40.000 Dollar oder mehr. Und Jetzt? Die Effizienz der Modelle ist so stark gestiegen, dass KI-Modelle mit vergleichbaren Fähigkeitslevels von GPT-4 problemlos auf einem MacBook Pro laufen. Das war vor Kurzem noch undenkbar.

3. KI ist ein Boost für Freelancer – aber nur bis zu einem gewissen Punkt

Eine neue Studie untersucht, wie KI Freelancer beeinflusst. Zunächst steigen die Einnahmen rapide: Freelancing-Webentwickler verzeichneten beispielsweise ein Einkommensplus von 65 %, weil ihre Produktivität durch KI-Tools förmlich explodierte. Aber nach einer Weile schlägt das Pendel um - weil KI die jeweiligen Aufgaben komplett ausführen kann. In einigen Branchen haben wir das schon gesehen. Übersetzer verloren etwa 30 % ihres Einkommens. Also gilt laut der Studie: Sobald KI einen Job ersetzt, gibt es kein Zurück mehr.

4. „Agents“ sind immer noch nicht wirklich da – und das ist nicht schlimm!

Wie bei Superintelligenz ist unklar, wie genau „Agents“ zu definieren sind. Sie scheinen seit zwei Jahren in der Kategorie „bald verfügbar“ zu verharren. Viele hoffen, dass diese Agenten irgendwann die gesamte Arbeit für sie übernehmen – wir glauben, dass das noch länger dauern wird.

Aber KI-Automatisierung existiert längst und werden stark unterschätzt. Tools wie LindyAI, Gumloop oder Make.com machen es super einfach, Routineaufgaben zu automatisieren. Der globale Markt für Workflow-Automatisierung wird bis 2032 auf 46,8 Milliarden Dollar geschätzt. Vielleicht brauchen wir gar keine Agents, wenn die Tools, die wir jetzt schon haben, so gut funktionieren.

5. Die „Scaling Wall“ existiert nicht, und synthetische Daten können funktionieren!

Lange hieß es, dass Trainingsdaten knapp werden. Doch KI-generierte Daten (also synthetische Daten) werden immer besser. Viele hatten gesagt, das funktioniert nicht – aber das Gegenteil ist der Fall. KI-Labs nutzen zunehmend synthetische Inhalte, um ihre Modelle gezielt zu trainieren.

Ein weiteres spannendes Konzept: Große Modelle erstellen Trainingsdaten für kleinere, günstigere Alternativen. Ein Highlight zum Jahresende war die Veröffentlichung von DeepSeek v3, einem chinesischen Reasoning-Modell. Es liefert Ergebnisse, die fast mit denen von OpenAI mithalten können – und das bei geschätzten Trainingskosten von nur 6 Millionen Dollar! Zum Vergleich: Das Training von OpenAIs Modellen kostet Milliarden.

Es gibt keinerlei Anzeichen, dass die Verbesserung von Modellen langsamer wird. Zumindest für einen KI-Newsletter ist das eine gute Nachricht. Für Übersetzer vielleicht weniger.

6. Der Umwelteffekt: besser und schlechter zugleich

Die Effizienz der Modelle hat enorm zugenommen. Das bedeutet, dass der Energieverbrauch für das Ausführen eines Prompts stark gesunken ist. OpenAI berechnet heute 100-mal weniger für einen Prompt als noch zu GPT-3-Zeiten. Einzelne Nutzer müssen sich daher keine Sorgen um ihren Energieverbrauch machen – er ist wahrscheinlich geringer als bei einem YouTube-Video.

Das größere Problem liegt in der Infrastruktur: Google, Meta, Microsoft und Amazon geben Milliarden aus, um neue Rechenzentren zu bauen. Das belastet Stromnetze und die Umwelt erheblich. Es gibt sogar Überlegungen, neue Kernkraftwerke zu bauen, was allerdings Jahrzehnte dauern könnte.

Aber ist diese Infrastruktur überhaupt nötig? DeepSeek v3 mit seinen geringen Trainingskosten deutet darauf hin, dass es auch anders gehen könnte.

🛠️ Trai it out:

NotebookLM Interactive Mode — NotebookLM haben wir hier bereits vorgestellt. Das KI-Tool von Google lässt einen u.a. realistisch klingende Podcasts auf Basis von selbst zusammengestellten Daten, z.B. aus PDFs, Websites und co. erstellen. Jetzt gibt es einen neuen “Interactive Mode”, bei dem man sich quasi in den Podcast wie ein Gast einwählen kann und Live mit den Hosts interagieren kann. Wir lieben solche Art Experimente, die neue Interaktionsformen mit KI ermöglichen. Eine Demo und Anleitung dazu gibt es hier.

Weitere Neue Tools, Updates & Demos:

• Brisk It AI Grill — Ein BBQ Grill mit KI? Yes. Vielleicht nur ein CES-Stunt aber soll wohl in 2025 wirklich auf den Markt kommen.
  

• AnyParser — Diese KI ist besonders gut darin, Daten aus komplexen PDFs zu extrahieren und ist auch via API ansteuerbar
  

• Hailuo Video Subject Reference — Demo - Ein kommendes Feature für das KI-Video Tool verbessert die Charakterkonsistenz deutlich
  

• Ragie — Für Entwickler - Ein Toolkit, dass das Entwickeln von RAG-basierten Tools deutlich einfacher macht
  

• Bakery — Eine Plattform zum Finetunen von Open Source KI-Modellen

🍭🍬 Gemischte Tüte

🇪🇺 EU-News:

• Ein humanoider Roboter namens Captcha hat als erster Roboter weltweit einen Unterrichtstag an einer deutschen Schule geleitet – inklusive Vorträgen und Diskussionen. Link 

👩‍💻 Tech-News:

• OpenAI verliert Geld mit dem teuren ChatGPT-Pro-Plan weil es so intensiv genutzt wird, sagt CEO Sam Altman. Link 
  

• Palantir und Anduril gründen ein Konsortium mit SpaceX, OpenAI und anderen, um sich für US-Verteidigungsaufträge zu bewerben. Erste Vertragsabschlüsse könnten bereits im Januar erfolgen. Link 

• Ein umfassendes Paper von Google versucht, den Begriff „Agents“ zu definieren und zu erklären, was Menschen darunter verstehen. Link
  

• Interessante News zur KI-Integration in Tech-Produkte: Samsungs neue Fernseher können Rezepte zu Gerichten finden, die in Serien gezeigt werden. Link
  

• Meta-KI bringt Bildgenerierung direkt in WhatsApp. Link 

• Microsoft hat ein neues Lobby-Dokument veröffentlicht, das mehr Investitionen in KI fordert. Link
  

• Prediction Markets glauben GPT-5 könnte schon bis Juli 2025 verfügbar sein – 62 % setzen Geld darauf. Link 
  

• Alibaba’s Qwen 2.5 führt dank sorgfältiger Trainingsdaten die Open-Source-Charts an. Die kürzlich veröffentlichten technischen Details zeigen, wie wichtig hochwertige Daten für Spitzenleistungen sind. Link 
  

• Laut FT hat Nvidia über 1 Milliarde Dollar in Startups investiert, um sein Ökosystem rund um das GPU-Geschäft weiter abzusichern. Link
  

• Die kommende Trump-Regierung hat Sriram Krishnan zum AI-Policy-Leiter ernannt. Tatsächlich keine schlechte Wahl, aber weil er in Indien geboren wurde, sorgt das jetzt für Diskussionen zwischen Tech-MAGA und rassistischen MAGA-Gruppen. Link
  

• Timekettle bringt neue W4 Pro-Ohrhörer heraus, die Echtzeitübersetzungen bei Anrufen in 40 Sprachen bieten. Link 
  

• Unitree hat seinen neuesten Roboterhund vorgestellt: Der B2-W kann nicht nur Menschen tragen, sondern beeindruckt auch mit Parkour, Sprüngen aus 2,8 Metern Höhe und Offroad-Stärken. Die Technologie ist vor allem für Industrieanwendungen wie gefährliche Inspektionen oder Feuerwehreinsätze gedacht. Link 
  

• Apple analysiert automatisch die Fotos aller Nutzer mit KI, um Sehenswürdigkeiten zu identifizieren. Link 
  

• Nvidia-Experte Jim Fan skizziert einen Zukunftstrend, in dem Roboter zuerst in Simulationen trainiert und dann direkt ohne weiteres Training eingesetzt werden. Beispiele wie Tokyos 3D-Digitalzwilling zeigen, dass immer mehr physische Umgebungen in die digitale Welt übertragen werden. Link 

👷 Work & Future of Work:

• Neue Daten zeigen einen Rekordanstieg bei KI-bezogenen Jobs. Führungspositionen im Bereich KI sind seit 2022 um 428 % gewachsen. Link 
  

• Stanford macht digitale Avatare menschlicher: Ein neues Modell sorgt dafür, dass virtuelle Charaktere bei Gesprächen passende und natürlich wirkende Gesten machen. Gelernt hat das Modell aus Audiobooks und Motion-Capture-Daten. So sollen virtuelle Avatare uns bald realistischer in Meetings vertreten. Und die reden dann mit anderen Avataren? Wozu braucht man dann die menschlichen Gesten? Naja.. Link 
  

• Unternehmen setzen zunehmend auf KI im Recruiting – von Systemen, die Lebensläufe in Minuten sortieren, bis hin zu Interviewplattformen, die verbale und nonverbale Hinweise analysieren. Gleichzeitig nutzen Bewerber KI-Tools wie ChatGPT oder Rezi AI, um Lebensläufe zu optimieren und sich für Interviews vorzubereiten. Der Markt für diese Art von Technologie wird bis 2030 auf $1,12 Milliarden geschätzt. Insbesondere für Nischenlösungen – etwa für diverse Einstellungen oder Massenrekrutierungen. Link 

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• KI kann jetzt eine Nachbildung deiner Persönlichkeit erstellen. Forscher von Stanford und Google DeepMind haben eine Methode entwickelt, mit der durch ein zweistündiges Interview Werte und Präferenzen einer Person mit bemerkenswerter Genauigkeit erfasst werden können. Genau so beginnt die Simulationstheorie... Link
  

• Endlich ein nahbarer Usecase - den können wir alle gebrauchen (Sarkasmus, duh). Jet.AI launcht Ava, eine KI, die Kunden per Text oder Anruf private Jets buchen lässt. Inklusive Echtzeitinformationen zu Flügen und Preisen. Link 
  

• Mit KI wurde bestätigt, dass Raphael nicht die gesamte „Madonna della Rosa“ selbst gemalt hat. Bestimmte Teile, wie das Gesicht von St. Joseph, stammen wahrscheinlich von einem seiner Schüler. Diese Technik könnte zukünftig helfen, Kunstwerke besser zu analysieren und zu konservieren. Link 
  

• Shanghai Jiao Tong University und Alibaba haben mit MatchVision eine KI entwickelt, die Fußballspiele analysiert, Fouls erkennt und deren Schwere bis zu 84 % genau bewertet. Sie liefert sogar Kommentierungen und Highlights und könnte Schiedsrichter unterstützen. Der Datensatz wird demnächst auf GitHub verfügbar sein. Link 
  

• Arizona genehmigt „Unbound Academy“, eine Online-Schule, die fast ausschließlich auf KI setzt. Der Unterricht findet in komprimierten zwei Stunden statt, adaptiert sich individuell und bietet offene Workshops für den Rest des Tages. Link 

🔐 Cybersecurity & AI Safety:

• Ein neues Gesetz in Kalifornien verbietet den Einsatz von KI, um Gesundheitsversicherungsansprüche abzulehnen. Link 
  

• OpenAI stellt neuen Sicherheitsansatz vor: „Deliberative Alignment“ – die Methode bringt KI-Modelle dazu, Sicherheitsrichtlinien aktiv zu durchdenken, bevor sie antworten. Das Ergebnis: Das „o1“-Modell weist schädliche Anfragen deutlich besser zurück. Link 
  

• Neue Studie zeigt: LLMs lassen sich zu leicht "jailbreaken". Per "Best-of-N"-Algorithmus tricksten Forscher GPT-4 in 52 % der Fälle aus. Link 

🏥 Health:

• AI verbessert die Früherkennung von Eierstockkrebs. In einer Studie identifizierte KI Läsionen in Ultraschallbildern mit 86,3 % Genauigkeit. Link 
  

• Universität Toronto entwickelt eine KI-App zur Erkennung von Bluthochdruck durch Stimmaufnahmen – Genauigkeit: bis zu 84 %. Kein Blutdruckmessgerät nötig! Link 

AI Peanuts Workbook

Du hast angefangen, dich tiefer mit dem Thema KI zu beschäftigen und willst den nächsten Schritt machen? Dann ist unser offizielles AI Peanuts Workbook genau das Richtige für dich!

Das Workbook ist kein klassisches “Buch”, sondern ein praxisorientiertes, interaktives digitales Dokument. Gegliedert in 3 Teile:

Theorie — Der Textbuch-Teil des Workbooks, in dem wir das Thema KI und seine technischen Grundlagen erklären.
Praxis — Eine Reihe von praktischen Tutorials, mit denen du lernst, KI praktisch anzuwenden (z.B.: ChatGPT Masterprompts, HeyGen, NotebookLM, Midjourney…)
Daten — Datenbanken mit den besten KI-Tools und den spannendsten Firmen im KI-Umfeld.

🧂 Salty Memes:

Die ersten Tage im Office..

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