AI – Der Unterschied, der den Unterschied macht

Gestern bei einer Diskussion auf der ETH Zürich ist ein interessanter Vergleich gebracht worden. AI willkommen zu heißen hat bestimmte Analogien wie neue KollegInnen willkommen zu heißen. Bis ein neues Teammitglied produktiv ist, vergeht einiges an Zeit.

Eine positive Grundeinstellung ist auf jeden Fall hilfreich.

Für den Einsatz von Generative AI gibt es drei High-Level Usecase

Automatisieren von Routinetasks
wie beispielsweise das Zusammenfassen von Texten, wie zB. das Schreiben von Meetingprotokollen. In den Advanced Versionen von Zoom und Teams kann man schon heute automatisch Transkripte erstellen und Zusammenfassen lassen. Ich habe es ausprobiert, man kann den AI Assistent fragen, welche Redebeiträge Person xy im Meeting geleistet hat, wenn man zu spät gekommen ist sich den bisherigen Verlauf des Meetings zusammenfassen lassen.

Inspiration liefern
Brainstormen von Alternativen, wie zB. entwerfen von Pressetexten mittels Chatbots oder generative Bildgenerierung von Visuals. Auch Collaborationstools wie Miro verfügen schon über AI Vorschläge, man kann beispielsweise mit Kärtchen zum Thema xy als Ausgangsbasis schon einen Workshop vorbereiten.

Zusammenarbeit
Iterativ auf Ideen aufbauen.

Das Stanford Institute for Human-Centered AI hat in einer umfassenden Studie wichtige Trends, Fortschritte und Herausforderungen analysiert.

Hier sind die Top10 Erkenntnisse.

Leistung der KI im Vergleich zum Menschen: KI-Systeme übertreffen menschliche Fähigkeiten in Bereichen wie Bildklassifizierung und Sprachverständnis, bleiben jedoch bei komplexeren Aufgaben wie Mathematik und logischem Denken hinter dem Menschen zurück
Branchendominanz in der KI-Forschung: Die Industrie dominiert die Spitzenforschung, wobei Unternehmen 51 bemerkenswerte Modelle im Vergleich zu 15 aus der Wissenschaft entwickelt haben
Steigende Kosten für das Training von KI-Modellen: Die Kosten für das Training fortschrittlicher Modelle sind enorm gestiegen. Beispielsweise benötigte GPT-4 von OpenAI Ressourcen im Wert von 78 Millionen US-Dollar
US-Führung bei Top-KI-Modellen: Die USA führen weiterhin in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle, mit 61 bemerkenswerten Modellen im Jahr 2023, verglichen mit 21 in der EU und 15 in China, allerdings führt China bei den Patenten.
Mangelnde Standardisierung bei verantwortungsvoller KI-Berichterstattung: Es gibt einen erheblichen Mangel an Standardisierung bei der Berichterstattung über die Risiken und Einschränkungen von KI-Modellen
Anstieg der Investitionen in generative KI: Trotz eines allgemeinen Rückgangs der privaten KI-Investitionen verzeichnete der generative KI-Sektor einen bemerkenswerten Anstieg und erreichte 25,2 Milliarden US-Dollar.
Positive Auswirkungen von KI auf die Produktivität: Studien zeigen, dass KI-Technologien die Effizienz und Qualität der Arbeit verbessern können, indem sie menschliche Fähigkeiten erweitern.
Beschleunigung des wissenschaftlichen Fortschritts durch KI: KI wird zunehmend in der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt, was zu bedeutenden Durchbrüchen in verschiedenen Disziplinen führt.
Verschärfung der US-amerikanischen KI-Vorschriften: Die USA haben die Anzahl der KI-bezogenen Vorschriften erheblich erhöht, um die Entwicklung und den Einsatz von KI-Technologien zu regulieren.
Wachsendes öffentliches Bewusstsein und wachsende Besorgnis über KI: Zwei Drittel aller Befragten erwarten, dass KI ihr Leben in den nächsten 3-5 Jahren dramatisch beeinflussen wird und 52% zeigen sich eher besorgt als begeistert. Vor zwei Jahren lag dieser Wert noch bei 38%