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Machbarkeitsstudie Grosse KI-Modelle für Deutschland, 2023
Moin,
in einer 371 Seiten starken im Auftrag des Deutschen Bundestages erstellten Machbarkeitsstudie "Großee KI-Modelle für Deutschland" https://leam.ai/feasibility-study-leam-2023/ präsentiert "Akademie für künstliche Intelligenz AKI gGmbH im KI Bundesverband" ihre Vorstellungen darüber, welche Hausaufgaben Deutschland und EU zu erledigen haben, um wettbewerbsfähig zu bleiben bzw. um Digitale Souveränität zu erlangen.
Meine persönliche Meinung ist, dass es sich lohnen würde statt oder parallel zu solchen von den Behörden initiierten Leuchtturm-Proekten wie LEAM - Large European AI Models (es gab ja vor nicht zu langer Zeit ein Leuchtturm-Proekt GAIA-X, 11.04.2020 - s. dazu auch Gaia-X ist tot - also beinahe , 12.03.2021 ) einfach an der Basis bei Content-Anbietern wie https://administrator.de/ sich ernsthaft über Geschäftsmodelle Gedanken machen, wie solche Seiten sich in Zukunft tragen könnten, wenn man sich mit anderen Content-Anbietern - bspw. im deutschsprachigen Raum zusammenschließt und ein Chatbot-Netzwerk bildet. Wenn ich dann als Besucher, hier https://administrator.de/ [1] suche und [1] mir keine brauchbare Antwort liefern kann, dann leitet [1] die Suchanfrage unbemerkt für mich an andere Sprachmodelle im Chatbot-Netzwerk weiter. Die Antwort vom Chatbot-Netzwerk wird mir dann ad-hoc auf administrator.de präsentiert.
Gruss, itebob
in einer 371 Seiten starken im Auftrag des Deutschen Bundestages erstellten Machbarkeitsstudie "Großee KI-Modelle für Deutschland" https://leam.ai/feasibility-study-leam-2023/ präsentiert "Akademie für künstliche Intelligenz AKI gGmbH im KI Bundesverband" ihre Vorstellungen darüber, welche Hausaufgaben Deutschland und EU zu erledigen haben, um wettbewerbsfähig zu bleiben bzw. um Digitale Souveränität zu erlangen.
Meine persönliche Meinung ist, dass es sich lohnen würde statt oder parallel zu solchen von den Behörden initiierten Leuchtturm-Proekten wie LEAM - Large European AI Models (es gab ja vor nicht zu langer Zeit ein Leuchtturm-Proekt GAIA-X, 11.04.2020 - s. dazu auch Gaia-X ist tot - also beinahe , 12.03.2021 ) einfach an der Basis bei Content-Anbietern wie https://administrator.de/ sich ernsthaft über Geschäftsmodelle Gedanken machen, wie solche Seiten sich in Zukunft tragen könnten, wenn man sich mit anderen Content-Anbietern - bspw. im deutschsprachigen Raum zusammenschließt und ein Chatbot-Netzwerk bildet. Wenn ich dann als Besucher, hier https://administrator.de/ [1] suche und [1] mir keine brauchbare Antwort liefern kann, dann leitet [1] die Suchanfrage unbemerkt für mich an andere Sprachmodelle im Chatbot-Netzwerk weiter. Die Antwort vom Chatbot-Netzwerk wird mir dann ad-hoc auf administrator.de präsentiert.
Gruss, itebob
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Ausgedruckt am: 21.11.2024 um 16:11 Uhr
15 Kommentare
Neuester Kommentar
Im Zusammenhang mit der Entwicklung einer dezentralen KI-Lösung als Alternative zum Leuchtturm-Projekt LEAM könnten vlt. diese Antwort von ChatGPT und die Linksammlung Swarm Learning und Federated Learning interessant sein.
admin.de ist seit wann Contentanbieter?
Gucke dir Mal hier die wiederkehrenden Standarddiskussionen an, dann siehtst du die menschliche Intelligenz.
Und dann so woher die Künstliche kommen?
Gucke dir Mal hier die wiederkehrenden Standarddiskussionen an, dann siehtst du die menschliche Intelligenz.
Und dann so woher die Künstliche kommen?
Zitat von @2423392070:
admin.de ist seit wann Contentanbieter?
Es kommt immer wieder auf die Perspektive, auf den Standpunkt an. Ich vermute mal, würde ein Suchmaschinenroboter oder ein Mensch auf der Suche nach Content oder nach der Lösung für ein Problem kein Content auf https://administrator.de/ entdecken, dann würden beide keine Zeit verschwenden, einen Stop hier zu machen.admin.de ist seit wann Contentanbieter?
Keine Frage, es gibt auch Mitmenschen, die https://administrator.de/ wie Spaß- /Plauderecke, Smalltalk-Bereich, eine Bühne für Selbstverwirklichung usw. betrachten ... Vlt. gerade die Mischung macht den Ort so attraktiv.
Zitat von @2423392070:
Gucke dir Mal hier die wiederkehrenden Standarddiskussionen an ...
Woran erkenne ich Threads, die als 'wiederkehrende Standarddiskussionen' gelten?Gucke dir Mal hier die wiederkehrenden Standarddiskussionen an ...
Sowas gibts doch quasi schon. Aber das hat mit KI im ersten Moment so rein gar nix zu tun.
Das, was dir vorschwebt sind eher verbundene bzw. freigegebene Datenbanken. Man kann da auch Algorithmen erstellen, dass bei Nichttreffern eine Suche in weiteren Datenbanken angestoßen wird. Da brauchts aber keine KI dazu. Man kann dan KI benutzen, um solche Anfragen dann gleich zielgerichtet weiterzuleiten. Klappt halt jetzt auch schon über Tags oder ähnliches ohne KI.
Knackpunkt sind da eher die Schnittstellen und die verwendeten Ontologien. Man braucht einen Standard. Dann lassen sich feigegebene Daten einfach teilen und auch monetarisieren.
Das Fraunhofer Institut hat da zum Beispiel IDS am Start.
Ob das bei Contentanbietern aber momentan auf Gehör stoßen wird wage ich zu bezweifeln. Das Geschäftsmodell von denen ist ja im Augenblick alleiniger Anbieter für Content X zu sein.
Zukünftig sehe ich in sowas aber eher als ein Muss an. Bestes Beispiel sind die deutschen Printmedien. Die bieten zwar alle schon den Content online an und wollen Geld dafür. User wollen aber oftmals gar keine feste Bindung an einen Anbieter, sondern nur mal schnell eine gesuchte Information. Und dafür wollen sie dann auch zahlen. Aber halt nur einmalig und auch nicht hochpreisig.
Bei Geschichten wie IDS können sich Plattformen bilden, die eben gesuchte Informationen aus Content-Datenbanken abrufen und dem Enduser zur Verfügung stellen können. Die Monetarisierung läuft auf der Plattform, Contentanbieter erhält seinen eingestellten Preis. Ebenso bleibt die Datenhoheit weiterhin beim Contentanbieter. Der gibt Daten fei, wie er das wünscht und an wen er das wünscht.
Das, was dir vorschwebt sind eher verbundene bzw. freigegebene Datenbanken. Man kann da auch Algorithmen erstellen, dass bei Nichttreffern eine Suche in weiteren Datenbanken angestoßen wird. Da brauchts aber keine KI dazu. Man kann dan KI benutzen, um solche Anfragen dann gleich zielgerichtet weiterzuleiten. Klappt halt jetzt auch schon über Tags oder ähnliches ohne KI.
Knackpunkt sind da eher die Schnittstellen und die verwendeten Ontologien. Man braucht einen Standard. Dann lassen sich feigegebene Daten einfach teilen und auch monetarisieren.
Das Fraunhofer Institut hat da zum Beispiel IDS am Start.
Ob das bei Contentanbietern aber momentan auf Gehör stoßen wird wage ich zu bezweifeln. Das Geschäftsmodell von denen ist ja im Augenblick alleiniger Anbieter für Content X zu sein.
Zukünftig sehe ich in sowas aber eher als ein Muss an. Bestes Beispiel sind die deutschen Printmedien. Die bieten zwar alle schon den Content online an und wollen Geld dafür. User wollen aber oftmals gar keine feste Bindung an einen Anbieter, sondern nur mal schnell eine gesuchte Information. Und dafür wollen sie dann auch zahlen. Aber halt nur einmalig und auch nicht hochpreisig.
Bei Geschichten wie IDS können sich Plattformen bilden, die eben gesuchte Informationen aus Content-Datenbanken abrufen und dem Enduser zur Verfügung stellen können. Die Monetarisierung läuft auf der Plattform, Contentanbieter erhält seinen eingestellten Preis. Ebenso bleibt die Datenhoheit weiterhin beim Contentanbieter. Der gibt Daten fei, wie er das wünscht und an wen er das wünscht.
Sicherheit, Datenschutz, persönliche Vorlieben usw...
Einfach die Freitage betrachten. Da konzentriert sich das alles, aus unbekanntem Grund.
Vielleicht kann die KI den Freitag aufklären.
Einfach die Freitage betrachten. Da konzentriert sich das alles, aus unbekanntem Grund.
Vielleicht kann die KI den Freitag aufklären.
Akademie für künstliche Intelligenz AKI gGmbH
Adresse: Im Haus der BundespressekonferenzGenau mein Humor
Wieder so eine "NGO", in der sich nen SPD-naher Ex-SWR-Journalist und ne Grünen-nahe Ex-Politik-Studentin von Geschäftsführer-Posten zu Geschäftsführerposten hangeln (lassen). Will lieber gar nicht wissen, ob an Staatsknete "interessierte Industrieunternehmen" oder der Steuerzahler direkt diesen Lobbyismus finanzieren muss!
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KI, wettbewerbsfähig, Digitale Souveränität in Deutschland?
LÖL
Solang dat kein FAX hat.
Und wie Visucius schon schrieb: Alles ein riesen Filz.
Mehr darf man da gar nicht schreiben.
Manchmal dürfen Finanzierungen fürs Folgejahr nicht gestrichen werden.
LÖL
Solang dat kein FAX hat.
Und wie Visucius schon schrieb: Alles ein riesen Filz.
Mehr darf man da gar nicht schreiben.
Manchmal dürfen Finanzierungen fürs Folgejahr nicht gestrichen werden.
1Schon mal was von DeepL gehört?
Der Übersetzungsdienst?
Zitat von @kpunkt:
Sowas gibts doch quasi schon. Aber das hat mit KI im ersten Moment so rein gar nix zu tun.
Das, was dir vorschwebt sind eher verbundene bzw. freigegebene Datenbanken.
Ich habe ein Bild erstellt, um zu verdeutlichen, was ich meine und welche Alleinstellungsmerkmale eine KI-basierte Suche - egal ob auf einer Website oder in einem Verbund von Websites im Vergleich zu einer konventionellen Suche hat. Ein Qualitativer Unterschied einer vom Sprachmodell generierten Antwort: diese Antwort ist eine Aussage, die im Idealfall richtig ist und die fragende Person zufrieden stellt. Bei der konventionellen Suche ist es eine Trefferliste.Sowas gibts doch quasi schon. Aber das hat mit KI im ersten Moment so rein gar nix zu tun.
Das, was dir vorschwebt sind eher verbundene bzw. freigegebene Datenbanken.
Ob man eine KI braucht oder nicht, das entscheiden letztendlich die Nutzer:innen. Die Registrierungsstatistiken bei OpenAI sind für mich ein Zeichen dafür, dass es viele davon gibt, die von Vorteilen der KI-basierten Recherche profitieren wollen.
Zitat von @kpunkt:
Knackpunkt sind da eher die Schnittstellen und die verwendeten Ontologien. Man braucht einen Standard. Dann lassen sich feigegebene Daten einfach teilen und auch monetarisieren.
Genau - spätestens wenn sich einige Conent-Anbieter zusammenfinden und für sich feststellen "Ja, wir wollen den Besucher:innen die KI-basierte Recherche im Verbund anbieten", dann sind die technische Details, bspw. die Spezifikationen der Schnittstelle zu klären.Knackpunkt sind da eher die Schnittstellen und die verwendeten Ontologien. Man braucht einen Standard. Dann lassen sich feigegebene Daten einfach teilen und auch monetarisieren.
gruss, itebob
Ah, du kennst DeepL also nicht. Oke, dann versteh ich das mit dem KI in Deutschland nicht denkbar.
@itebob:
Du vermischt da die zwei Sachen.
Das eine ist eine KI als Suchmaschine à la ChatGPT zu nutzen. Das andere sind verbundene Datenbanken.
Beides funktioniert unabhängig von einander.
Und das was du ursprünglich angedacht hast, also Contentanbieter vernetzen und Anfragen weiterzuleiten, funktioniert halt jetzt schon und benötigt keine KI.
Trotzdem bleibt aber der eine Punkt, dass eine KI als Suchmaschine zu verwenden eine sehr, sehr, sehr (hier noch weitere "sehr" einfügen) schlechte Idee ist.
Zumindest kurz- bis mittelfristig. Knackpunkt ist hier "wird trainiert".
Trainiert heißt im Grunde nix anderes als: Antwort wird gefiltert. Und noch schlimmer: dieser Filter wird bei Chatbots eben nach ChatGPT-Vorbild durch die Allgemeinheit gebildet. Wir sprechen hier von einer Schwarmdummheit.
Oder um es anders zu sagen: mach TikTok auf und du siehst, wer dir die Antworten gibt. Zu jedem Thema.
Auch bei klassischen Suchmaschinen wird der Suchalgorithmus beeinflusst. Aber nicht von Dritten (außer natürlich vom Eigentümer), sondern von einem selber (Meta-Daten eben). Der Riesenvorteil ist jedoch, dass hier eine Menge von Ergebnissen (der Index eben) ausgegeben wird. Im Idealfall kann man die Filterung per Meta-Daten komplett ausschalten.
Bei einer KI an sich kann dieser Filter eben nicht weggelassen werden, da die KI darauf basiert.
Erst wenn man sicherstellen kann, dass sich ene KI nicht direkt von Außen beeinflussen lässt, ist daran zu denken, die KI als Suchmaschine zu ersetzen. Ob man mit einer KI nicht lieber eine Suchmaschine füttert, wäre eine weitere Überlegung. ber ob da sinnvoll ist?
Wie schlecht die aktuellen Beispiel-KIs sind, kann man ja selber ausprobieren. Fancy Zeug spucken die ja aus. Aber wenns um den Wahrheitsgehalt der Aussagen geht, wirds oft schon extrem dünn, bis schlichtweg falsch.
Du vermischt da die zwei Sachen.
Das eine ist eine KI als Suchmaschine à la ChatGPT zu nutzen. Das andere sind verbundene Datenbanken.
Beides funktioniert unabhängig von einander.
Und das was du ursprünglich angedacht hast, also Contentanbieter vernetzen und Anfragen weiterzuleiten, funktioniert halt jetzt schon und benötigt keine KI.
Trotzdem bleibt aber der eine Punkt, dass eine KI als Suchmaschine zu verwenden eine sehr, sehr, sehr (hier noch weitere "sehr" einfügen) schlechte Idee ist.
Zumindest kurz- bis mittelfristig. Knackpunkt ist hier "wird trainiert".
Trainiert heißt im Grunde nix anderes als: Antwort wird gefiltert. Und noch schlimmer: dieser Filter wird bei Chatbots eben nach ChatGPT-Vorbild durch die Allgemeinheit gebildet. Wir sprechen hier von einer Schwarmdummheit.
Oder um es anders zu sagen: mach TikTok auf und du siehst, wer dir die Antworten gibt. Zu jedem Thema.
Auch bei klassischen Suchmaschinen wird der Suchalgorithmus beeinflusst. Aber nicht von Dritten (außer natürlich vom Eigentümer), sondern von einem selber (Meta-Daten eben). Der Riesenvorteil ist jedoch, dass hier eine Menge von Ergebnissen (der Index eben) ausgegeben wird. Im Idealfall kann man die Filterung per Meta-Daten komplett ausschalten.
Bei einer KI an sich kann dieser Filter eben nicht weggelassen werden, da die KI darauf basiert.
Erst wenn man sicherstellen kann, dass sich ene KI nicht direkt von Außen beeinflussen lässt, ist daran zu denken, die KI als Suchmaschine zu ersetzen. Ob man mit einer KI nicht lieber eine Suchmaschine füttert, wäre eine weitere Überlegung. ber ob da sinnvoll ist?
Wie schlecht die aktuellen Beispiel-KIs sind, kann man ja selber ausprobieren. Fancy Zeug spucken die ja aus. Aber wenns um den Wahrheitsgehalt der Aussagen geht, wirds oft schon extrem dünn, bis schlichtweg falsch.
Ich habe es so verstanden, dass die Sprachmodelle durch Training lernen Muster zu erkennen.
Ob die Tatsache, dass die KI-Chatbots mit Sprachmodellen dahinter standardmäßig keine lange Trefferlisten generieren ein Nachteil ist, das müssen die Nutzer:innen für sich entscheiden.
Ob die Tatsache, dass die KI-Chatbots mit Sprachmodellen dahinter standardmäßig keine lange Trefferlisten generieren ein Nachteil ist, das müssen die Nutzer:innen für sich entscheiden.
Ein Sprachmodell ist wieder was anderes. Ein Sprachmodell sagt z.B. bei einem angefangenen Satz das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Bei einer Anfrage will man aber keine wahrscheinliche Treffer, sondern einen Treffer.
Zum Verständnis: die Ausgabe kann ein Sprachmodell verwenden, um die angenehm lesbar zu machen. Der Inhalt der Ausgabe darf aber nix mit dem Sprachmodell zu tun haben.
Noch gar nicht so lange her hat FAIR (Meta Fundamental AI Research Diplomacy Team) einen Agent namens Cicero entwickelt, der bei Diplomacy-Spielen knapp über 25% (was dem ungefähren doppelten Wert des sonstigen Durchschnitts ausmacht, also eine extreme Verbesserung) der Spiele gewonnen hat. https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097
Das eben, weil sie ein Sprachmodell auf die KI aufgesetzt haben. Die KI selber hatte als rule set der Spiel-Theorie (Nash-Gleichgewicht). Nur die Ausgabe wurde dann über dieses Sprachmodell geleitet, sodass die menschlichen Gegenspieler damit verhandeln konnten.
Also auch hier: zwei unterschiedliche Sachen.
KIs sind momentan noch extremst spezifisch.
Dein "Muster erkennen" ist das gleiche wie "filtern".
Zum Verständnis: die Ausgabe kann ein Sprachmodell verwenden, um die angenehm lesbar zu machen. Der Inhalt der Ausgabe darf aber nix mit dem Sprachmodell zu tun haben.
Noch gar nicht so lange her hat FAIR (Meta Fundamental AI Research Diplomacy Team) einen Agent namens Cicero entwickelt, der bei Diplomacy-Spielen knapp über 25% (was dem ungefähren doppelten Wert des sonstigen Durchschnitts ausmacht, also eine extreme Verbesserung) der Spiele gewonnen hat. https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097
Das eben, weil sie ein Sprachmodell auf die KI aufgesetzt haben. Die KI selber hatte als rule set der Spiel-Theorie (Nash-Gleichgewicht). Nur die Ausgabe wurde dann über dieses Sprachmodell geleitet, sodass die menschlichen Gegenspieler damit verhandeln konnten.
Also auch hier: zwei unterschiedliche Sachen.
KIs sind momentan noch extremst spezifisch.
Dein "Muster erkennen" ist das gleiche wie "filtern".
Zitat von @kpunkt:
Ein Sprachmodell ist wieder was anderes. Ein Sprachmodell sagt z.B. bei einem angefangenen Satz das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Bei einer Anfrage will man aber keine wahrscheinliche Treffer, sondern einen Treffer.
Ein Sprachmodell ist wieder was anderes. Ein Sprachmodell sagt z.B. bei einem angefangenen Satz das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Bei einer Anfrage will man aber keine wahrscheinliche Treffer, sondern einen Treffer.
Streng genommen stimme ich dir 100% zu. Ich nehme aber an, dass es nur wenige aktuelle und potenzielle KI-Nutzer:innen gibt, die sich für diese technische Details interessieren. Für die Mitmenschen, die ChatGPT nutzen oder für die KI einfach ein Schreckgespenst darstellt, kann KI sein:
- ein Wirtschaftsraum, eine Werkbank, ein nützliches Arbeitswerkzeug,
- eine Projektionsfläche, ein Sehnsuchtsort, ein Medium für Hoffnungen, Visionen, aber auch für Ängste
- ein beliebter Treffpunkt: Erfahrungen rundum ChatGPT teilen, voneinander lernen, einfach interessante Mitmenschen treffen und miteinender Spaß haben...
- eine Künstlerbühne, wo buchstäblich mit einem Wimpernschlag in wenigen Augenblicken faszinierende Bilderkreationen entstehen können
- und bestimmt noch einige Anwendungsfälle, von den ich nicht einmal ahne dass es sowas gibt ...
Danach suchen Nutzer:innen und viele finden offensichtlich in ChatGPT das, was sie suchen. Ich versuche nach Kräften die Mitmenschen darüber zu informieren "Hei, da gibt es sowas, wie ChatGPT stellvertretend für KI, ihr könnt ja sich über die Chancen und Risiken dieser mächtigen Technologie in eurem Wirkungskreis Gedanken machen ."
Im Plenum einer gemeinnützigen gut laufenden Einrichtung, die hilfebedürftige Menschen bei den Auseinandetsetzungen mit Behörden berät, war die erste sichtbar angsterfüllte Reaktion auf meinen Vorschlag ein Sprachmodell mit dem know-how der Einrichtung zu trainieren - "Das Sprachmodell nimmt ja uns die Arbeit weg!"
Na ja, das sehe ich anders. Dank "Muster erkennen"-Fähigkeit ist das Sprachmodell in der Lage bspw. entsprechend bestimmten Mustern, die eine Anfrage enthält, passend zum Muster des jeweiligen Kontexts und zum Profil der anfragenden Person Aussagen oder zu der Anfrage passendes Ergebnis zu generieren.
Die noch so komplexe Filter einer konventionellen Suche filtern lediglich passend zum Filter und passend zum Kontext Ausschnitte aus existierenden Inhalten und listen Quellenverweise auf.
Konventionelle Suche kann man wie ein Zitierwerkzeug betrachten. Ein Sprachmodell bekommt dank Training die Fähigkeiten Muster zu erkennen und zum Kontext passende Aussagen oder zu der Anfrage passendes Ergebnis zu generieren. Das Sprachmodell kann routinemäßig Rückfragen stellen mit dem Ziel das Nutzer:innen-Erlebnis und Nutzer:innen-Zufriedenheit zu verbessern und wird dadurch zu einem vielseitig begabten und geduldigen Dialogpartner aufgewertet.
