KI Regulierung im US Senat

Guten Morgen,
Brückentag! Insofern dürften viele von euch heute frei haben und die hoffentlich scheinende Sonne genießen. Aber egal ob du diese Mail auf dem Balkon oder im Büro liest, hier kommen wieder in 5 Minuten Lesezeit alle wichtigen News und Tool Tipps zum Thema AI:

Peanuts für heute:

  • ⚖️ OpenAI’s Sam Altman spricht im US Senat über KI Regulierung

  • 📊 Mit Code Interpreter wird ChatGPT zum perfekten Data-Analysis Tool


🥜 Die größte Nuss:

🏫 Sam Altman möchte sich selbst regulieren

Sam Altman, CEO von OpenAI, trat Dienstag vor den US-Senat auf, um sich für Regulierungsmaßnahmen in der KI zu stark zu machen. Ein paar Highlights:

  • Er schlug vor, eine Agentur zu schaffen, die Lizenzen für die Erstellung groß angelegter KI-Modelle ausstellt und Sicherheitsvorschriften sowie Tests einführt, die KI-Modelle vor ihrer Freigabe bestehen müssen.

  • Altman gab auch zu, dass KI einige Jobs vollständig automatisieren könnte, merkte jedoch an, dass sie auch neue, "viel bessere" Jobmöglichkeiten schaffen könnte.

  • Altman bestätigte, dass er keinerlei Anteile an OpenAI hält. [Video]

Laut Altman hat KI das Potenzial, fast “jeden Aspekt unseres Lebens zu verbessern”, allerdings müssen Sicherheitsverfahren vorhanden sein. Es bleibt die Frage offen, wie schnell die Regierung diese Maßnahmen umsetzen kann.

Kritische Stimmen merkten an, dass Regulierungen immer den mächtigsten im Markt hilft, da die Tests und Zertifizierungen viele Millionen kosten können. Dies könnte OpenAI’s Konkurrenz, also Open-Source Projekte, merklich schwächen.

Des Weiteren ist fraglich, ob Firmen sich wirklich selbst regulieren können. Hätten wir keine Wirtschaftskrise gehabt, wenn Lehman Brothers 2005 angefangen hätte, sich selbst zu regulieren? Es bleibt spannend.

🛠️ Trai it out:


Bis jetzt haben wir in diesem Abschnitt nur eine Handvoll Tools präsentiert. Aber wir wissen, dass ihr mehr wollt. Ihr wollt nicht nur wissen, was es gibt, sondern auch, wie ihr es am besten nutzen könnt, richtig? Deshalb haben wir uns entschieden, diesen Newsletter noch einen Schritt weiter zu bringen.

MacWhisper Für alle, die mit Audio-Transkriptionen zu tun haben. Es nutzt Whisper, das hochmoderne Transkriptionsmodell von OpenAI, und das Beste daran ist, dass es direkt auf eurem eigenen Mac läuft - absolut DSGVO-konform. Mit Unterstützung von 100 verschiedenen Sprachen und einer Genauigkeit, die sich wie Zauberei anfühlt, ist MacWhisper ein Gamechanger für alle, die im journalistischen Bereich tätig sind.

Code-InterpreterDieses Plugin für ChatGPT ist mehr als nur ein Code-Generator. Es hat sich herausgestellt, dass es auch ein Ass in der Datenvisualisierung ist. Ladet einfach eine CSV-Datei hoch und das Plugin schlägt euch automatisch verschiedene Darstellungsmöglichkeiten vor. Ein echtes Juwel für alle, die im Datenjournalismus oder mit datenbasierten Analysen arbeiten. Aktuell noch in Closed Alpha und nicht für alle nutzbar, sehr bald aber wohl für alle ChatGPT Plus Nutzer.

😎 Und noch ein paar auf die Schnelle:
  • BratGPT – Wolltet ihr nicht schon immer eine unfreundliche, zynische, leicht diabolische Version von ChatGPT…? Ne, wir auch nicht.

  • Recap - Diese Open-Source-Browser-Erweiterung ermöglicht es euch, mit ChatGPT jeden Teil jeder Webseite mühelos zusammenzufassen.

  • Zoo - Ein Tool für den Vergleich von KI-Bildmodellen.

  • Day Zero - Verwandelt eure Ideen in nur 6 Minuten in einen Aktionsplan.

  • ChatAll - Chatte gleichzeitig mit mehreren LLMs/Chatbots. Ein echter Multitasker!

  • Learnt - Erstellt Kurse, Lektionen, schreibt Bewertungen und mehr. Das perfekte Tool für alle, die Wissen teilen wollen.

→War das hilfreich? Lasst uns wissen, was ihr denkt. Egal ob Lob, Kritik oder Anregungen - wir sind für alles offen und freuen uns darauf, von euch zu hören. Denn am Ende des Tages geht es uns darum, diesen Newsletter für euch so wertvoll wie möglich zu gestalten.

Hilf uns dabei, besser zu werden! Was war schlecht? Was war gut? Wie fandest Du diese Ausgabe von AI Peanuts?

Login oder Abonnieren um an umfragen teilzunehmen.

🍭🍬 Gemischte Tüte:

Die Kosten von LLMs hängen stark von der Sprache ab
Damit ein Large Language Model funktioniert, müssen aus Wörtern Zahlen werden. Und dafür werden Wörter in einzelne Token zerlegt. Wie viele Token ein Wort ergeben ist stark abhängig von der Sprache. Und da Token wiederum der Haupttreiber der Kosten für ein LLM sind, macht es einen großen Preisunterschied, in welcher Sprache man die Modelle nutzt. Englisch ist tatsächlich die günstigste Sprache, gefolgt von Spanisch und Deutsch (ein wenig überraschend). Teurer wird es in Sprachen wie Amharisch oder Burmesisch (bis zu 10x). [Blogpost]

61% der Amerikaner glauben, dass AI eine Gefahr für die Menschheit ist
Bei all dem Hype in unserer Tech Bubble, laut einer neuen Reuters Umfrage, glaubt die Mehrheit der Amerikaner, dass AI eine Gefahr für die Menschheit darstellt. Klar, diese Angst muss ernst genommen werden, dem stimmen nicht nur wir, sondern ja auch viele bekannte Tech-Vordenker zu. Dennoch stellt sich bei diesen Umfragen immer die Frage, wie aussagekräftig sie wirklich sind, denn wahrscheinlich ist es einfach menschlich zu glauben, dass eine neue Technologie eine Bedrohung darstellt. [Artikel]

🧂 Salty Memes:

Bis Dienstag!