Podcasts about trainingsdaten

Gemeint ist nicht das Krankheitsbild Halluzination, sondern falsche oder irreführende Ergebnisse, die von einer Künstlichen Intelligenz generiert werden. Diese Fehler können durch falsche Trainingsdaten entstehen, mit denen die KI gefüttert wurde.

Wie bekommt deine Marke einen Platz im KI-Gedächtnis? Alle reden darüber, wie man in ChatGPT & Co. zitiert wird – aber was, wenn es keine Zitation gibt und Sprachmodelle direkt aus den Trainingsdaten antworten? In dieser Folge erfährst du, wie du langfristig dafür sorgen kannst, dass deine Marke Teil des Wissens von ChatGPT, Gemini & Co. wird – nicht nur sichtbar, sondern verankert.

In dieser Podcast-Folge des literaturcafe.de nimmt Wolfgang Tischer die Diskussion um künstliche Intelligenz und Literatur auf und beleuchtet dabei Aspekte, die im begleitenden Artikel auf literaturcafe.de noch nicht im Vordergrund standen. Das hören Sie in dieser Episode: Ausblick auf die Leipziger Buchmesse 2025: Wolfgang Tischer gibt eine Vorschau auf zahlreiche Gespräche und Bühnenauftritte, die er auf der Leipziger Buchmesse führen wird und die demnächst im Podcast zu hören sind. Freuen Sie sich auf Mitschnitte mit den Autoren Tom Hillenbrand (über seine »Hologrammatica-Welt« und sein vielseitiges Schaffen), Taxim Durgun (über sein Buch »Mama, bitte lern Deutsch« und seine Erfahrungen als Content Creator), Anna Savas (über ihre neue New-Adult-Reihe »London is lonely – Beneath Broken Skies«) und Ursula Poznanski (über den dritten Teil ihrer Krimireihe um Kommissarin Fina Plank (»Teifels Tanz«) und ihren Roman »Die Burg« mit KI-Thematik). Alle Infos zur Leipziger Buchmesse 2025 gibt es hier. Der Schreibzeug-Podcast live in Leipzig: Wolfgang Tischer gemeinsam mit Diana Hillebrand wird den Schreibzeug-Podcast wieder live in Leipzig auf der Buchmesse aufnehmen. Jeder kann dort Fragen rund ums Schreiben stellen. Täglich vom 27. bis zu 30. März 2025 um 15 Uhr. Infos auch unter schreibzeug-podcast.de. Die Grenzen von ChatGPT: Der Podcast beleuchtet die aktuellen Schwächen von ChatGPT im kreativen Schreiben, insbesondere in Bezug auf vorhersehbare Plots und wenig innovative Sprache, selbst bei gezielten Prompts. Über die Fähigkeiten eines Sprachmodells mit besseren Fähigkeiten lässt sich nur spekulieren. Ein beeindruckender Test mit Claude: Wolfgang Tischer schildert seine persönliche Erfahrung mit dem KI-Modell Claude 3.7 Sonnet. Er beauftragte die KI Claude mit demselben Prompt wie das im Artikel erwähnte, noch unveröffentlichte Sprachmodell von OpenAI (»Bitte schreibe eine metafiktionale literarische Kurzgeschichte über KI und Trauer») und zeigt sich deutlich beeindruckter vom Ergebnis Claudes. Tischer argumentiert, dass Clauses Geschichte konkreter und literarischer sei als das, was er von ChatGPT erwartet hätte - und das bereits jetzt live für alle. KI als Erzähler: Die von Claude generierten Kurzgeschichte »Unsichtbare Linien« wird im Podcast vorgelesen, vertont mit einer KI-Stimme von ElevenLabs, das von Claude selbst für die Vertonung empfohlen wurde. Dabei wird betont, dass die Erzählperspektive in dieser Geschichte ebenfalls die einer KI ist. Die Geschichte kann auch hier nachgelesen werden. Analyse der KI-erzählten Geschichte: Tischer analysiert die metafiktionalen Elemente von Claudes Geschichte, die Selbstreferenzialität (Metaebene) der KI bezüglich ihrer Funktionsweise (Training mit Texten, Wahrscheinlichkeiten, Tokens) und die Art, wie die KI die Geschichte konstruiert und den Leser potenziell manipuliert. Es wird sogar eine Verbindung zur brechtschen Verfremdung hergestellt. Der beeindruckende erste Satz der Geschichte (»Ich beginne mit einem Satz, der nicht meiner ist.«) wird besonders hervorgehoben. Die Bedeutung der Trainingsdaten: Der Podcast thematisiert die zentrale Rolle von Trainingsdaten für die Qualität von KI-Sprachmodellen und die damit verbundenen urheberrechtlichen und ethischen Fragen, auch wenn auf diese im Detail nicht weiter eingegangen wird. Es wird angemerkt, dass KI nur dann anspruchsvollere Texte produzieren kann, wenn sie mit anspruchsvolleren Texten trainiert wurde. Die Frage nach der Herkunft dieser Trainingsdaten, insbesondere urheberrechtlich geschützter Werke, bleibt dabei relevant aber von den KI-Betreibern unbeantwortet. Hinweis auf ein Tageswebinar: Am 12. April 2025 findet ein Live-Tageswebinar statt, das sich intensiv mit der Frage beschäftigt, wie KI beim Schreiben unterstützen kann (Plotentwicklung, Figurenzeichnung, Ideengewinnung) und Tools zur Inhaltsanalyse eigener Texte vorstellt. Alle Infos zum KI-Webinar und Buchungsmöglichkeit hier.

In dieser Woche drehen sich die Updates und News um einen weiteren Kandidaten für den Google-Friedhof, wir schauen uns an, wie russische Hacker die Trainingsdaten von KI manipulieren und warum eine Firma für 3D-Drucker Lego & Co Konkurrenz machen könnte.Links zur EpisodeGoogles Friedhof der eingestellten Programme findet ihr hier Die Landkarte mit den klinischen Studien findet ihr hier

In der neuen Folge Mic Rider Deep Talk spreche ich mit Kurt Paulsen – Universitätsprofessor für Film, Medienexperte und Berater bei Spawning AI. KI und Urheberrecht – zwei Themen, die oft im Konflikt stehen. Doch muss das so sein? Wir reden über das "Do Not Train"-Register, das Künstlern mehr Kontrolle über ihre Werke gibt, und darüber, wie KI-Training fairer gestaltet werden kann. Zum Beispiel mit einem foundation model, das transparent und rechtlich einwandfrei mit seinen Trainingsdaten umgeht. Spawning.ai trainiert gerade ein solches Bildgenerierungsprogramm. Und was hat es eigentlich mit der Website “have I been trained” auf sich? Kurt teilt seine Sicht auf die Zukunft von KI: Wohin führt die Entwicklung? Welche Rolle spielt das Urheberrecht? Und welche Verantwortung tragen Entwickler und Plattformen? Nachrichten an: deeptalk@mic-rider.com Website: https://www.mic-rider.com/ Host und Redaktion: Patrick Messe (https://www.patrickmesse.at/) Zu Gast: Kurt Paulsen (thekurtpaulsen.com) Spawning AI: https://spawning.ai/ Have I been trained: https://haveibeentrained.com/ Bild: Charly Glawischnig (https://www.charlyglawischnig.com/) Ton: Lukas Wurm (https://lukaswurm.com/)

Kann ich KI-Inhalte einfach nutzen oder droht mir eine Abmahnung? Wie sieht es mit dem Urheberrecht aus? Und was bedeutet die neue KI-Kennzeichnungspflicht für Unternehmen und Content Creator? In dieser Episode spreche ich mit Dr. Maik Fettes. Maik ist Fachanwalt für Wirtschaftsrecht

Guido und Felix setzen sich in der heutigen Episode mit der faszinierenden Frage auseinander, wie Sprachmodelle unsere Überzeugungen und unser Denken beeinflussen. Der 14. Februar wird zum Auftakt eines lebhaften Gesprächs über digitale Unabhängigkeit und die Herausforderungen, die Künstliche Intelligenz (KI) in unserer Kommunikation mit sich bringt. Zunächst erfährt der Zuhörer, dass Guido einen Artikel gelesen hat, der die psychometrischen Methoden auf Large Language Models (LLMs) anwendet. Auf spannende Weise werden verschiedene Charakteristika der Modelle beleuchtet, wie sie auf unterschiedliche Geschlechter und politische Ausrichtungen reagieren. Besonders aufschlussreich ist die Feststellung, dass diese Modelle tendenziöse Ergebnisse liefern können, die kulturelle und gesellschaftliche Strömungen widerspiegeln. Der Einfluss der Trainingsdaten wird deutlich, und die Speaker diskutieren, wie etwa ein auf 4chan trainiertes Modell äußerst problematische Ansichten reproduzieren kann. Ein zentrales Thema der Episode ist, wie LLMs unsere Denkprozess während des Schreibens beeinflussen. In einer Studie wurde untersucht, wie Social-Media-Posts zu kontroversen Themen von einer Kontrollgruppe und einer Gruppe, die die Hilfe von LLMs in Anspruch nahm, verfasst werden. Hierbei stellte man fest, dass ein relevanter Teil der Teilnehmer, die mit KI-Unterstützung arbeiteten, ihre Meinungen nachhaltig änderten – dies zeigt die Macht der Sprache und wie diese im Schreibprozess genutzt wird. Das Gespräch wechselt dann den Fokus zu Verschwörungstheorien und den Möglichkeiten, Menschen von diesen abzubringen. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass durch gezielte Argumentation und den Einsatz von LLMs mindestens 20 Prozent der Teilnehmer ihre Meinung nachhaltig änderten. Dies wirft eine grundlegende Frage nach der Verantwortung und Nutzung von KI auf: Inwieweit können und sollten LLMs verwendet werden, um die gesellschaftliche Meinungsbildung zu steuern? Felix nimmt im Folgenden den Ball auf und spricht über die digitale Abhängigkeit von US-amerikanischen Tech-Giganten. Er betont, dass wir in Europa endlich über Alternativen diskutieren müssen, um nicht einer unkontrollierten Einflussnahme und Manipulation durch globale Unternehmen ausgeliefert zu sein. Der Diskurs über digitale Souveränität und die damit verbundene politische Verantwortung wird intensiviert, während Guido und Felix die Notwendigkeit betonen, ein Bewusstsein für die eigene Mediennutzung zu entwickeln. Im weiteren Verlauf der Episode wird die Idee erörtert, dass der gesellschaftliche Fortschritt gesichert werden muss, um nicht in alte Muster zurückzufallen, die eine Abhängigkeit von monopolistischen Strukturen fördern. Das Gespräch thematisiert auch neue Tools und Apps, die helfen können, diese Unabhängigkeit zu fördern, und schließt mit persönlichen Empfehlungen für nützliche digitale Werkzeuge. Abschließend gibt es wie immer App-Empfehlungen von Guido und Felix, die sowohl kreative als auch funktionale Tools beinhalten, um das eigene digitale Leben zu bereichern und sicherer zu gestalten. Die Episode bietet somit nicht nur tiefgreifende Einsichten in die Rolle von LLMs und deren Einfluss auf unser Denken und unsere Entscheidungen, sondern regt auch zur Reflexion über digitale Unabhängigkeit und den verantwortungsvollen Umgang mit neuen Technologien an.

ZusammenfassungIn dieser Episode von Fokus KI diskutieren Stefan Ponitz und Ronny die Herausforderungen und Fragen rund um die Beschränkungen von Künstlicher Intelligenz (KI). Sie beleuchten die Rolle von Trainingsdaten, kulturelle Unterschiede, moralische und ethische Fragen sowie die Verantwortung der Nutzer im Umgang mit KI. Die Diskussion umfasst auch mögliche Lösungsansätze für die zukünftige Entwicklung und Regulierung von KI. In dieser Episode diskutieren Ronny und Stefan die Herausforderungen und ethischen Fragen rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere in Bezug auf Gendern, Diversität und die Verantwortung der Nutzer. Sie beleuchten, wie KIs kulturell angepasst werden können und welche Rolle der Mensch bei der Nutzung dieser Technologien spielt. Kontaktdaten:Stefan Ponitz: https://www.fokus-ki.de https://www.linkedin.com/in/stefan-ponitz/ Ronny Siegel: https://conversion-junkies.de https://www.linkedin.com/in/ronny-siegel-78b7261ab/

Künstliche Intelligenz findet immer mehr Einzug in unseren Alltag und erleichtert so manchen Arbeitsschritt. Doch sie kann auch Stereotype verstärken und die Benachteiligung von bestimmten Geschlechtern befördern, wie sich etwa bei KI-Recruiting-Tools zeigte. Wie sich genderspezifische Vorurteile auch in KI-Sprachmodellen wie ChatGPT manifestieren - und was man dagegen tun kann, erklärt die Informatikerin Stefanie Urchs von der Hochschule München: Sie erforscht, wie man Trainingsdaten auf Genderdiskriminierung untersuchen kann, bevor diese zum KI-Training eingesetzt werden.

An dem großen Thema der vergangenen Woche kommen auch wir nicht vorbei: Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat zwei Large Language Modelle veröffentlicht. DeepSeek V3 und reasoning Model DeepSeek R1. Das hat die Tech-Welt in Aufruhr versetzt, Aufruhr! Nicht nur, dass DeepSeek nach eigenen Angaben diese Modelle mit viel weniger Kosten und Rechenpower trainiert habe, die sind auch noch OpenSource! Meta hat vier "War Rooms" zur Analyse eingerichtet, von OpenAI kamen kaum verhüllte Vorwürfe, DeepSeek (jedoch nicht explizit genannt) habe sich der Trainingsdaten bedient, die OpenAI in mühevoller Arbeit aus dem gesamten Internet zusammengeklaut hat! Sauerei! Die Nvidia-Aktie hats dabei auch gleich runtergerissen und das war noch vor Trumps neuen Zöllen. Dabei hatte Nvidia einen "großen" Tag mit dem Verkaufsstart von RTX 5090 und 5080, wobei "Start" sehr großzügig ist. Kaum Bestand bei den Händlern, der dann auch direkt von Scalpern mit Bots weggeschnappt und direkt zu völlig absurden Preisen wieder zum Verkauf angeboten. Mögen ihre Ärmel beim Händewaschen immer runterrutschen und nass werden. Aber vermutlich waschen diese unappetitlichen Gestalten nach dem Toilettengang ihre Hände nicht. Btw: Die RTX 5080 ist mindestens genauso enttäuschend wie zuvor die RTX 5090, lediglich ca. 10 Prozent Vorsprung vor der RTX 4080 Super. Lächerlich. What a shitshow. Aber gehen wir auf einer positiven Note heraus: Das Point'n-Click-Adventure "Loco Motive" von Robust Games erinnert Meep und Mike an beste LucasArts-Zeiten und bekommt eine wohlverdiente Empfehlung für alle Adventure-Fans! Viel Spaß mit Folge 242! Sprecher: Meep, Michael Kister, Mohammed Ali DadAudioproduktion: Michael KisterVideoproduktion und Titelbild: Mohammed Ali DadBildquellen: DeepSeekAufnahmedatum: 31.01.2025 Besucht unsim Discord https://discord.gg/SneNarVCBMauf Bluesky https://bsky.app/profile/technikquatsch.deauf Instagram https://www.instagram.com/technikquatschauf Youtube https://www.youtube.com/@technikquatsch(bald wieder) auf Twitch https://www.twitch.tv/technikquatsch RSS-Feed https://technikquatsch.de/feed/podcast/Spotify https://open.spotify.com/show/62ZVb7ZvmdtXqqNmnZLF5uApple Podcasts https://podcasts.apple.com/de/podcast/technikquatsch/id1510030975 00:00:00 Themen: chinesisches KI-Startup DeepSeek erschüttert Tech-Welt und Börsen; RTX 5080 lediglich 10% schneller als RTX 4080 Super, dazu Paperlaunch mit Scalpern; PSN bei PC-Ports nur noch optional; Murder-Mystery-Comedy-Adventure "Loco Motive" gespielt. 00:03:41 Deepseek erschüttert Tech-Welt, sorgt für Kurssturz von Nvidiahttps://omr.com/de/reviews/contenthub/deepseekhttps://www.heise.de/hintergrund/DeepSeek-Blick-hinter-die-Kulissen-des-Reasoning-Modells-R1-10260703.html 00:23:10 Deepseek habe unbefugt Datensätze von OpenAI genutzthttps://arstechnica.com/ai/2025/01/i-agree-with-openai-you-shouldnt-use-other-peoples-work-without-permission/https://www.engadget.com/ai/openai-suddenly-thinks-intellectual-property-theft-is-not-cool-actually-amid-deepseeks-rise-154249605.html 00:27:52 sinnvoller Einsatz von "AI" und Streben nach AGI 00:38:14 Mo holt die Glaskugel raus 00:45:19 Nvidia RTX 5080 Reviews: nur ungefähr 10% schneller als RTX 4080 Super, Paperlaunch und UVP-Farce, AMD mit riesiger Chancehttps://www.computerbase.de/artikel/grafikkarten/nvidia-geforce-rtx-5080-test.91176/https://www.pcgameshardware.de/Geforce-RTX-5090-Grafikkarte-281029/News/Ausverkauf-vor-dem-Verkaufsstart-1464918/Hardware Unboxed: The RTX 5080 is Actually an RTX 5070 https://www.youtube.com/watch?v=J72Gfh5mfTkEposVox: Nvidia RTX 5080 & 5090 - The MEGA Review for Creators! https://www.youtube.com/watch?v=0jkP63WyDyU 01:05:00 Murder Mystery Comedy Pixel Point'n Click Adventure "Loco Motive"https://store.steampowered.com/app/1709880/Loco_Motive/https://adventurepodcast.de/folge-27-loco-motive/Transparenzhinweis: Wir haben einen Review-Key vom Entwickler/Publisher erhalten.

Die erste AI-News-Folge mit Dennis als Host ist im Kasten und behandelt folgende Themen:OpenAI hat diesmal nur eine kleine Rolle gespielt mit der Aussage von Sam Altman, dass der $200-Pro-Plan aktuell nicht kostendeckend ist.NVIDIA wiederum hat den Jahreswechsel genutzt und einige Neuheiten verkündet: Neben NVIDIA Cosmos, einer Modellreihe, die das Erzeugen von Trainingsdaten primär für physikalisch korrekte Welten verbessert (z. B. für Roboter oder autonome Autos), wurde ein neuer, kleiner Supercomputer Digits vorgestellt.Red Hat kauft das Unternehmen Neural Magic, um in der Cloud AI-Innovation voranzutreiben.Philipp spricht über die „Bedienungsanleitung“ für o1.Die neuen Modelle, die wir diese Woche besprochen haben: Sky T-1, ein Open-Source Reasoning-Modell,Codestral 25.01, ein neues Coding-Modell von Mistral, das nicht revolutionär ist.Weiter ging es mit vdr-2b-multi-v1 und moondream – beides sind multimodale Modelle, die trotz geringer Parameter einiges leisten.Nicht vergessen: Ab 100 Teilnehmenden gibt es für das Ausfüllen unserer Hörer:innen-Umfrage etwas zu gewinnen! Macht also gern mit und motiviert eure Fellow-Hörer:innen.Details zum Gewinnspiel findet ihr unter https://www.programmier.bar/gewinnspielSchreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.barFolgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. BlueskyInstagramLinkedInMeetupYouTube

Künstliche Intelligenz lässt uns von selbsterstellenden Datenräumen und einer voll automatisierten Due Dilligence träumen. Und sicher können wir uns heute noch nicht vorstellen, was alles dank KI in Zukunft möglich sein und wie sie unsere bekannten Rollen in der Arbeitswelt verändern wird. Aber wie zuverlässig sind die Ergebnisse, die uns die KI ausgibt? Und mit wessen Daten werden die Tools eigentlich trainiert? Ist die Nutzung von KI in einem so sensiblen Umfeld wie M&A überhaupt sicher und empfehlenswert? Und was ist mit der DSGVO? Fragen über Fragen, denen wir in dieser Episode auf den Grund gehen. Heiko Engel, Senior Account Executive bei SS&C Intralinks, steht uns Rede und Antwort zum Thema KI in der Due Diligence und blickt mit uns gemeinsam in die Glaskugel der virtuellen Datenräume. Wir diskutieren in dieser Episode:wie sich durch KI die Rollen im DD-Prozess verändern könnten,wie weit entfernt die Super-App für den M&A-Prozess noch ist,was KI-Tools bereits heute im Datenraum leisten können,welche Rolle das Thema Datenschutz dabei spielt,was uns die Zukunft noch bringen wird,und vieles mehr... Viel Spaß beim Hören!***Timestamps:(00:00) Intro(03:03) Vita Heiko(06:22) Background Intralinks & Datenräume(14:49) KI bei Intralinks(21:18) Veränderungen im DD-Prozess durch KI(25:39) selbsterstellender Datenraum(27:25) automatisierte Due Diligence(34:19) Super-App für den M&A-Prozess(37:33) Verlässlichkeit der KI-Ergebnisse(39:57) Datensicherheit und Trainingsdaten für KI(42:41) Vorbehalte und Unsicherheiten gegenüber KI(44:19) Veränderte Rollen und Funktionen im DD-Prozess(46:54) Ausblick M&A-Markt 2025***Alle Links zur Folge:20 % Discount auf Intralinks-Datenräume: https://bit.ly/409HCc7Kai Hesselmann auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kai-hesselmann-dealcircle/Close the Deal auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/closethedeal-podcastHeiko Engel auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-engel-a2612849/SS&C Intralinks auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/ssc-intralinks/Episode 63 mit Thomas Pflegel von PwC: http://bit.ly/40bStSRWebsite Close the Deal: https://dealcircle.com/ClosetheDeal/***AMBER ist die Plattform für sichere Unternehmensnachfolgen. Schaut bei AMBER vorbei, wenn ihr keinen relevanten Deal mehr verpassen oder die Reichweite eurer Verkaufsmandate zusätzlich erhöhen wollt: www.amber.deals***Du bist M&A-Berater im Small- oder Midcap-Segment und suchst einen Überblick über alle relevanten Deals?Jetzt schnell den

Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Wir kommunizieren mit Chatbots und nutzen Sprachassistenten, um unser Fernsehgerät oder das Smarthome zu steuern. In sozialen Medien werden wir mit personalisierten Empfehlungen überhäuft, die von Algorithmen berechnet werden. Gleichzeitig ist KI aber auch eine beliebte Spielwiese für Cyberkriminelle: Sie können KI nutzen, um Sicherheitslücken schneller ausfindig zu machen oder um noch einfacher und sogar bessere Phishing-Angriffe zu entwickeln. Worauf ihr im Umgang mit KI achten solltet, verrät Annika Rüll vom BSI im Gespräch mit dem Moderatorenduo Ute und Michael. Die beiden haben außerdem die KI zu KI-Trends fürs nächste Jahr befragt. Sicherheitstipps und Prognosen gibt es in der 50. Folge #UpdateVerfügbar.

Das neue o1-Modell von OpenAI ist da! Und eines seiner heimlichen Stärken: Viele verschiedenen Sprachen sprechen. Aber hinter der Fassade der Chatbot-Vielsprachigkeit stecken immer noch vor allem englische Trainingsdaten. In anderen Sprachen zeigen die KI-Modelle nicht nur sprachliche Schwächen, sondern auch kulturelle Schlagseite. Dennoch könnten KI-Sprachmodelle vielleicht eines Tages dazu beitragen, seltene Sprachen vor dem Aussterben zu bewahren. Dafür müssten sie allerdings weniger flunkern als ChatGPT in unserem Ladinisch-Test. Über die Hosts: Gregor Schmalzried ist freier Tech-Journalist, Speaker und Berater, u.a. beim Bayerischen Rundfunk. Fritz Espenlaub ist freier Journalist und Ökonom. Er arbeitet unter anderem für den Bayerischen Rundfunk und das Tech-Magazin 1E9. In dieser Folge: 00:00 Intro 03:26 Sollte man immer auf Englisch prompten? 11:44 Wo Sprache zum Problem wird 16:14 Kann ChatGPT Ladinisch? 28:20 Was haben wir diese Woche mit KI gemacht? Links: OpenGPT-X Teuken 7B Instruct https://opengpt-x.de/en/models/teuken-7b/ Das bisher teuerste Sprachmodell: o1 Pro https://www.derstandard.de/consent/tcf/story/3000000248172/chatgpt-pro-openais-neues-abo-bietet-bisher-staerkstes-ki-modell-um-200-dollar-monatlich Sind KI-Modelle in manchen Sprachen fehleranfälliger? https://arxiv.org/abs/2310.06474 Sprache ändert, was KIs über Krieg sagen: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00223433241279381 Chatbots und kulturelle Einstellungen: https://arxiv.org/abs/2410.18417 Können Sprachmodelle beim Erhalt seltener Sprachen helfen? https://www.nbcnews.com/tech/innovation/indigenous-engineers-are-using-ai-preserve-culture-rcna176012 Die Mathe-Frage von Fritz an o1: https://chatgpt.com/share/6756ca70-c628-8012-a82c-b148be3a285f Unser Podcast-Tipp der Woche: https://www.ardaudiothek.de/sendung/die-schule-brennt-der-bildungspodcast-mit-bob-blume/12197843/ Redaktion und Mitarbeit: David Beck, Cristina Cletiu, Chris Eckardt, Fritz Espenlaub, Marie Kilg, Mark Kleber, Gudrun Riedl, Christian Schiffer, Gregor Schmalzried, Elisa Harlan Kontakt: Wir freuen uns über Fragen und Kommentare an kipodcast@br.de. Unterstützt uns: Wenn euch dieser Podcast gefällt, freuen wir uns über eine Bewertung auf eurer liebsten Podcast-Plattform. Abonniert den KI-Podcast in der ARD Audiothek oder wo immer ihr eure Podcasts hört, um keine Episode zu verpassen. Und empfehlt uns gerne weiter!

In diese Folge tauchen Alois und Oliver mit ihrem Gast Prof. Dr. Christian Rauda (Kanzlei ARTANA) tief in die juristischen Herausforderungen und Chancen ein, die Künstliche Intelligenz (KI) mit sich bringt. Christian, Fachanwalt für IT-Recht, Urheber- und Medienrecht sowie gewerblichen Rechtsschutz, teilt Einblicke in die spannenden Entwicklungen rund um KI, Datenschutz und geistiges Eigentum. KI und Rechtliche Grauzonen: Christian erklärt, wie Unternehmen durch die rasanten Fortschritte der KI vor rechtlichen und ethischen Herausforderungen stehen. Besonders spannend: der Umgang mit Trainingsdaten und die Frage, ob Urheber von Inhalten an den Erlösen von KI-Systemen beteiligt werden sollten. Chancen vs. Risiken: Trotz aller Risiken betont Christian, dass wir die Chancen von KI stärker in den Vordergrund stellen sollten. Die Debatte in Deutschland drehe sich oft zu stark um Gefahren, statt die Effizienzsteigerungen und Vorteile zu erkennen. Regulierung und Innovation: Im Vergleich zwischen den USA und Europa zeigt sich, dass der europäische Ansatz zwar strenger ist, aber langfristig auch als Blaupause für andere Länder dienen könnte. Die Datenschutz-Grundverordnung ist ein Beispiel für einen solchen Exportschlager. Schutzrechte und KI: Können durch KI generierte Inhalte urheberrechtlich geschützt werden? Christian erläutert, warum die Antwort „nein“ lautet und welche neuen Schutzsysteme dennoch diskutiert werden könnten. Zukunftsperspektiven: Oliver, Alois und Christian sprechen über die potenzielle Notwendigkeit neuer Rechtsinstitute, sollte KI immer mehr kreative und wertschöpfende Tätigkeiten übernehmen. Auch die Balance zwischen Regulierung und Innovationsförderung wird kritisch hinterfragt. Zum Abschluss plädieren die drei für mehr Aufklärung, um die Angst vor KI zu reduzieren und deren Potenziale gezielt zu nutzen. Eine inspirierende Episode für alle, die sich mit den rechtlichen und ethischen Fragen rund um KI beschäftigen!

Entdecke, wie sich dein Energiehaushalt über die Saison verändert und unterstütze die Forschung zu gesundem Training! In dieser spannenden 12-monatigen Studie untersuchen wir das Risiko eines relativen Energiedefizits (REDs) bei Sportler_innen, um präzise Strategien zur Früherkennung zu entwickeln. Teile deine Trainingsdaten und beantworte wichtige Fragebögen – gemeinsam für mehr Gesundheit im Sport! Mit deiner Teilnahme an der Studie, die in Kooperation von power & pace und der Technischen Universität München durchgeführt wird, kannst du dazu beitragen, die Gesundheit im Sport zu verbessern. Alles, was du hierfür wissen musst, erklärt dir Valentin Nüsser, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Bewegung, Ernährung und Gesundheit der Technischen Universität München, in diesem Podcast.

Im neuen Podcast sprechen Stefan Brink und Niko Härting in Querbeet (ab Minute 00:45) zunächst über den Beschluss des Bundesverfassungsgerichts vom 8.10.24 (1 BvR 1743/16), mit dem die Ausgestaltung der strategischen Fernmeldeüberwachung des Bundesnachrichtendienstes BND teilweise für verfassungswidrig erklärt wurde. Nach mehr als acht (!) Jahren wurde Verfassungsbeschwerden stattgegeben, die sich gegen umfangreiche heimliche Eingriffe in Art. 10 GG wehrten. Nun befand auch das BVerfG, dass inländische Kommunikation aussortiert werden muss, der Schutz des Kernbereichs privater Lebensgestaltung auch für ausländische Personen gewährleistet und die unabhängigen objektivrechtlichen Kontrolle durch die G 10-Kommission besser ausgestaltet werden muss. Dann geht es (ab Minute 19:34) um den Beschluss des Bundesverwaltungsgerichts vom 12.9.24 (6 A 2.24), in dem er sich mit der Besorgnis der Befangenheit einer Richterin auseinandersetzt (https://www.bverwg.de/de/120924B6A2.24). Im Verfahren begehrte der Bundesdatenschutzbeauftragte Einsicht in Unterlagen des BND, den er von Amts wegen kontrolliert. Die Richterin am Bundesverwaltungsgericht ist Mitglied des 6. Revisionssenats und war von 2021 bis 2024 als Kontrollbeauftragte Mitglied des gerichtsähnlichen Kontrollorgans des Unabhängigen Kontrollrats (UKR), sie zeigte mit dienstlicher Erklärung an, dass sie infolge grundlegender fachlicher Differenzen auf ihren eigenen Antrag hin aus dem Amt einer Kontrollbeauftragten entlassen worden und in ihr Amt als Richterin am Bundesverwaltungsgericht zurückgekehrt sei. Sie sei als Mitglied des gerichtsähnlichen Kontrollorgans des UKR in quasi-richterlicher Funktion auch zur Vorabkontrolle der von dem BND vorgelegten Anordnungen berufen gewesen, das könne Misstrauen gegen ihre Unparteilichkeit rechtfertigen. Da es gilt, bereits den bösen Schein, das heißt den möglichen Eindruck fehlender Unvoreingenommenheit und mangelnder Objektivität zu vermeiden, wurde die Richterin am Bundesverwaltungsgericht in dem anhängigen Verfahren ausgeschlossen. So funktioniert der Rechtsstaat. Dann wirft Stefan einen Blick zurück (ab Minute 23:33) auf die Anhörung des Europäischen Datenschutz-Ausschusses (EDSA) zu Trainingsdaten für KI, an der er am 5.11.24 teilnehmen konnte. Vor dem Hintergrund einer Anfrage der irischen DPC zum KI-Training bei Meta befasst sich der EDSA nun mit den Fragen: Finden sich in KI-Modellen personenbezogene Daten? Genügt für deren Verarbeitung die Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. f DS-GVO? Wie sieht die dort vorgesehene Abwägung aus und wer prüft sie wie? Und schließlich: Gibt es eine „Infektion“ des rechtswidrig trainierten KI-Modells zu Lasten der Anwendung des KI-Systems? Spannende Fragen, wir erwarten die Antwort des EDSA Mitte Dezember.

Kuhn, Johannes; Wuttke, Jana; von Malotki, Max www.deutschlandfunkkultur.de, Zeitfragen

Offenbar hat US-Präsident Joe Biden der Ukraine erlaubt, künftig US-Raketen mit grösserer Reichweite auch gegen Ziele in Russland einzusetzen. US-Medien stützen sich dabei auf Regierungskreise. Das Weisse Haus äusserte sich bislang nicht dazu. Was sind die möglichen Konsequenzen dieses Schritts? Alle Themen: (00:00) Intro & Schlagzeilen (01:36) Nachrichtenübersicht (06:01) Bidens möglicher Kurswechsel im Ukrainekrieg und seine Bedeutung (15:38) Ideen gegen Medikamentenengpässe: Ist Verstaatlichung sinnvoll? (21:34) Italiens Linke und ihr Versagen (24:34) Schweden vs. Al Jazeera: Eine Doku erhitzt die Gemüter (29:50) Wo Georgiens Regierungspartei die Wahlen gewann (39:04) KI gehen die Trainingsdaten aus Weitere Themen: - Bidens möglicher Kurswechsel im Ukrainekrieg und seine Bedeutung - Ideen gegen Medikamentenengpässe: Ist Verstaatlichung sinnvoll? - Italiens Linke und ihr Versagen - Schweden vs. Al Jazeera: Eine Doku erhitzt die Gemüter - Wo Georgiens Regierungspartei die Wahlen gewann - KI gehen die Trainingsdaten aus

In Italien geht mit den Regionalwahlen in Umbrien und Emilia Romagna ein reich befrachtetes Wahljahr zu Ende. Nimmt man alle Urnengänge dieses Jahres zusammen, dann zeigt sich ein klares Bild: die Regierung Meloni ist auch zwei Jahre nach Amtsantritt äusserst stabil. Weitere Themen: Die NGO «Reporter ohne Grenzen» bezichtigt Donald Trump, einen Krieg gegen die Medien zu führen. Weltweit könnten immer mehr Politiker versuchen, dasselbe zu tun, befürchtet Tibaut Bruttin, der neue Chef von «Reporter ohne Grenzen». Was bedeutet das für Redaktionen und Medienhäuser? Während der Mensch mit wenigen Beispielen Lesen und Schreiben lernt, braucht die Künstliche Intelligenz Unmengen von Text, um zu erkennen, wie menschliche Sprache funktioniert. Bis jetzt hat das gut funktioniert – doch nun drohen der Maschine die Trainingsdaten auszugehen.

Summary In diesem Gespräch diskutieren Björn Darko und Malte Landwehr die Optimierung von Large Language Models (LLMs) und deren Einfluss auf Marken und SEO. Sie beleuchten die Rolle von Retrieval Augmented Generation (RAG) und die Bedeutung von User-Generated Content, insbesondere auf Plattformen wie Reddit. Zudem geben sie Einblicke in effektive Content-Strategien für Marken und die Relevanz strukturierter Daten. In dieser Episode diskutieren Malte Landwehr und Björn Darko über die aktuellen Trends und Herausforderungen in der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Sie beleuchten die Bedeutung von Indexierung, technischem SEO, der Aktualität von Inhalten und den Einfluss von AI-Overviews auf die Suchergebnisse. Zudem wird die Rolle von Communitys und Plattformen wie YouTube in der SEO-Strategie thematisiert. Die beiden Experten geben Einblicke in die Risiken und Chancen, die sich aus der Entwicklung von Suchmaschinen ergeben, und betonen die Notwendigkeit, qualitativ hochwertigen und relevanten Content zu erstellen. Takeaways Large Language Models sind komplexe Technologien, die auf Textdaten basieren. LLM Optimierung zielt darauf ab, Marken in diesen Modellen sichtbar zu machen. Retrieval Augmented Generation hilft, aktuelle und relevante Informationen bereitzustellen. User-Generated Content ist entscheidend für die Trainingsdaten von LLMs. Marken sollten sich auf PR und Reputationsmanagement konzentrieren. Strukturierte Daten verbessern die Sichtbarkeit in Suchmaschinen. Content-Strategien sollten auf die jeweilige Zielgruppe abgestimmt sein. Die Integration in Online-Communities ist wichtig für Marken. Positive Erwähnungen in der Presse sind entscheidend für das Branding. Technisches SEO spielt eine untergeordnete Rolle im Vergleich zu PR-Strategien. Content-Strategie sollte auf häufige Quellenverwendung abzielen. Indexierung kann auf verschiedene Arten erfolgen. Technische SEO bleibt entscheidend für die Sichtbarkeit. Aktualität von Inhalten ist für SEO wichtig. Einzigartiger Content kann Information Gain bieten. Die Strukturierung von Inhalten kann entscheidend sein. Risiken im SEO durch Spam und Black Hat Techniken. Traffic-Generierung erfordert ansprechende Call to Actions. YouTube spielt eine wichtige Rolle in der Content-Strategie. Die Veränderungen in SEO sind nicht so dramatisch wie befürchtet. Chapters 00:00 Einführung in Large Language Models 05:47 Die Rolle von Retrieval Augmented Generation 12:04 Markenmanagement und Sichtbarkeit in LLMs 18:01 User-Generated Content und seine Bedeutung 23:54 Content-Strategien für Marken 29:46 Strukturierte Daten und ihre Relevanz 33:41 Technische SEO und Performance 39:42 Unterschiede in den Suchergebnissen 43:15 Risiken und Herausforderungen im SEO 45:56 Traffic-Generierung und Call to Action 50:43 Die Rolle von YouTube und Communitys

Das ist das KI-Update vom 17. Oktober 2024 unter anderem mit diesen Themen: Mistral AI kündigt Nachfolger des Erfolgsmodells Mistral 7B an ChatGPT schafft neuen Besucherrekord mit mehr als drei Milliarden Aufrufen im Monat Aleph Alpha: Millionenschwerer Vertrag mit Arbeitsagentur, F13 kommt bundesweit und Metas Thinking LLMs sollen ohne teure Trainingsdaten "denken" lernen https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki

In der heutigen Episode des Podcasts taucht Michi tief in die Welt der modernen Trainingslösungen ein. Er hat die Möglichkeit, mit Dr. Sebastian Rösler, dem Gründer der innovativen Trainingsplattform MATS, zu sprechen. Gemeinsam ergründen sie, wie MATS als Analysetool von unzähligen Trainingsdaten eingesetzt wird und wie künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle in der Weiterentwicklung von Coaching-Methoden spielen wird. Dr. Rösler teilt seine Vision über die Zukunft von Coaches und die Vorteile von KI gestützten Trainingsplänen. Die Zuhörer erfahren, wie MATS personalisierte Trainingsansätze ermöglicht und wie KI-gestützte Analysetools in Zukunft dazu beitragen können, individuelle Stärken und Schwächen zu identifizieren, um maßgeschneiderte Programme zu entwickeln. Darüber hinaus diskutieren Michi und Dr. Rösler die Herausforderungen, die mit der Implementierung solcher Technologien einhergehen, sowie die potenziellen Auswirkungen auf die Coaching-Branche. Diese Episode ist ein Muss für alle, die an der Schnittstelle von Technologie und persönlicher Entwicklung interessiert sind und mehr darüber erfahren möchten, wie KI die Art und Weise, wie wir lernen und wachsen, revolutiontiert.

Wir alle haben sicherlich schon Bilder gesehen, bei denen Meeresschildkröten einen GPS-Sender auf dem Panzer tragen und Berichte gelesen, dass einzelne Tiere in zwei Jahren viele tausend Kilometer zurücklegen. Wissenschaftler beobachten die Routen der Meeresschildkröten nicht nur für weitere Erkenntnisse zur Veränderung von Populationen und Verhaltensmustern der Arten, sondern auch um darüber Informationen zum Zustand des jeweiligen Ökosystems zu erhalten. Die Schildkröten dienen dabei als sogenannter Indikator. Bislang war es jedoch sehr aufwändig und fehleranfällig die Tiere mit Sendern auszustatten. Eine weitere Herausforderung ist der Datenaustausch und die Auswertung der Erhebungen der zahlreichen regionalen oder überregionalen Forschungsprojekte. Es stellt sich also die Frage, wie man die Individuen eindeutig identifizieren kann. Dabei hat die Natur schon vorgesorgt: Denn jede Meeresschildkröte hat ein einzigartiges Gesichtsmuster, vergleichbar mit unseren Fingerabdrücken! Die Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz zur Gesichtserkennung werden daher schon in mehreren maritimen Forschungsprojekten getestet und genutzt. Die Idee ist dabei bestechend: Kamerabilder und Aufnahmedaten werden zum Trainieren der KI genutzt und dabei auf Niedrigschwelligkeit gesetzt. Die Anforderung zum Erheben der Trainingsdaten sind idealerweise ebenso gering wie beim Prozess der Re-Identifikation. Für die Episode 168 der Turtlezone Tiny Talks werfen Dr. Michael Gebert und Oliver Schwartz einen detaillierten Blick auf verschiedene Biometrie-Projekte mit KI-gestützter Gesichtserkennung bei Meeresschildkröten. Und sie thematisieren die Chancen der Künstlichen Intelligenz zum Schutz der Ökosysteme.

Dieser Podcast sprengt alle Grenzen! Lars und Arne liefern euch die perfekte Begleitung für den langen Dauerlauf – oder für zwei bis drei kürzere Runden. Unterstützung kommt diesmal von Dioni Gorla, direkt aus Chamonix. Sie kennt nicht nur die OCC-Strecke in- und auswendig, sondern hat auch die Favorit*innen ganz genau im Blick. Spannend: Sie wohnt in Chamonix sogar mit vielen von ihnen im Adidas-Athletenhaus zusammen. Gibt es dort vielleicht ein paar Geheimnisse für uns Trail-Nerds? Nach Olympia und Sierre-Zinal gibt es einiges zu besprechen! Während die Leichtathletik-Weltelite einen "Bergmarathon" in Paris lief, stellten die besten Trailläufer*innen bei Sierre-Zinal ihre Ausdauer unter Beweis. Ein Fest für alle Fans! Lars ist immer noch von den Bildern begeistert! Arne, der alte Sierre-Zinal-Veteran, hat sich bereits intensiv mit der Analyse dieser zwei unterschiedlichen Events beschäftigt. Neben seiner Meinung zu Leistung und langfristigen Perspektiven im Trailrunning und Marathon hat er auch die aktuellen Trainingsdaten von Kilian Jornet im Auge! Dioni Gorla auf Instagram: https://www.instagram.com/dionigorla/ Kilian Training: https://mtnath.com/training2024/?utm_campaign=linkinbio&utm_medium=referral&utm_source=later-linkinbio Viel Spaß beim Anhören!

Moderatorin Anna Kalinowsky, heise-online-Chefredakteur Dr. Volker Zota (@DocZet) und Malte Kirchner (@maltekir) sprechen in dieser Ausgabe der #heiseshow unter anderem über folgende Themen: - Gerichtsurteil gegen Google: Endet bald das Suchmaschinen-Monopol? Ein US-Gericht stellt fest: Google missbraucht seine Monopolstellung im Suchmaschinenmarkt. Was bedeutet dieses Urteil für die Zukunft der Internetsuche? Wie könnte sich der Wettbewerb im Suchmaschinenmarkt dadurch verändern? Welche Konsequenzen drohen Google? - Logitech und die Abo-Maus: Alles nur Spaß? Logitech dementiert Gerüchte um eine "Forever-Maus" mit Abo-Zahlung. War es ein Missverständnis oder ein cleverer PR-Stunt? Wie stehen Nutzer generell zu Abo-Modellen für Hardware? Könnte dieses Konzept in Zukunft dennoch Realität werden? - Schädliches Selbstgespräch: Droht KIs der Trainings-Tod? Experten warnen vor einem möglichen Kollaps von KI-Systemen durch selbst generierte Trainingsdaten. Wie realistisch ist dieses Szenario? Welche Auswirkungen hätte ein solcher "Trainings-Tod" auf die KI-Entwicklung? Wie kann die Qualität von KI-Trainingsdaten langfristig sichergestellt werden? Außerdem wieder mit dabei: ein Nerd-Geburtstag, das WTF der Woche und knifflige Quizfragen.

Moderatorin Anna Kalinowsky, heise-online-Chefredakteur Dr. Volker Zota (@DocZet) und Malte Kirchner (@maltekir) sprechen in dieser Ausgabe der #heiseshow unter anderem über folgende Themen: - Gerichtsurteil gegen Google: Endet bald das Suchmaschinen-Monopol? Ein US-Gericht stellt fest: Google missbraucht seine Monopolstellung im Suchmaschinenmarkt. Was bedeutet dieses Urteil für die Zukunft der Internetsuche? Wie könnte sich der Wettbewerb im Suchmaschinenmarkt dadurch verändern? Welche Konsequenzen drohen Google? - Logitech und die Abo-Maus: Alles nur Spaß? Logitech dementiert Gerüchte um eine "Forever-Maus" mit Abo-Zahlung. War es ein Missverständnis oder ein cleverer PR-Stunt? Wie stehen Nutzer generell zu Abo-Modellen für Hardware? Könnte dieses Konzept in Zukunft dennoch Realität werden? - Schädliches Selbstgespräch: Droht KIs der Trainings-Tod? Experten warnen vor einem möglichen Kollaps von KI-Systemen durch selbst generierte Trainingsdaten. Wie realistisch ist dieses Szenario? Welche Auswirkungen hätte ein solcher "Trainings-Tod" auf die KI-Entwicklung? Wie kann die Qualität von KI-Trainingsdaten langfristig sichergestellt werden? Außerdem wieder mit dabei: ein Nerd-Geburtstag, das WTF der Woche und knifflige Quizfragen.

Moderatorin Anna Kalinowsky, heise-online-Chefredakteur Dr. Volker Zota (@DocZet) und Malte Kirchner (@maltekir) sprechen in dieser Ausgabe der #heiseshow unter anderem über folgende Themen: - Gerichtsurteil gegen Google: Endet bald das Suchmaschinen-Monopol? Ein US-Gericht stellt fest: Google missbraucht seine Monopolstellung im Suchmaschinenmarkt. Was bedeutet dieses Urteil für die Zukunft der Internetsuche? Wie könnte sich der Wettbewerb im Suchmaschinenmarkt dadurch verändern? Welche Konsequenzen drohen Google? - Logitech und die Abo-Maus: Alles nur Spaß? Logitech dementiert Gerüchte um eine "Forever-Maus" mit Abo-Zahlung. War es ein Missverständnis oder ein cleverer PR-Stunt? Wie stehen Nutzer generell zu Abo-Modellen für Hardware? Könnte dieses Konzept in Zukunft dennoch Realität werden? - Schädliches Selbstgespräch: Droht KIs der Trainings-Tod? Experten warnen vor einem möglichen Kollaps von KI-Systemen durch selbst generierte Trainingsdaten. Wie realistisch ist dieses Szenario? Welche Auswirkungen hätte ein solcher "Trainings-Tod" auf die KI-Entwicklung? Wie kann die Qualität von KI-Trainingsdaten langfristig sichergestellt werden? Außerdem wieder mit dabei: ein Nerd-Geburtstag, das WTF der Woche und knifflige Quizfragen.

Willkommen zu einer ganz besonderen Episode meines Podcasts "Working With Startups From Science"! Diesmal habe ich live in der Neuen Aula in Heidelberg aufgenommen und freue mich, euch eine faszinierende Diskussion direkt aus dem Herzen der Startup-Szene präsentieren zu können. Auch wenn wir während der Aufnahme einige Tonprobleme hatten, bleibt diese Episode ein absolutes Highlight, das ihr nicht verpassen solltet. Am Donnerstag, den 23. Mai, von 19:30 bis 22:00 Uhr, hatte ich die Gelegenheit, mit Dr. Marcel Gutsche, dem Mitgründer und CTO von rabbitAI, über einige der spannendsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu sprechen. Marcel, ein brillanter Physiker und Unternehmer, teilt seine persönlichen Einblicke und Erfahrungen darüber, wie rabbitAI durch präzise Trainingsdaten die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen revolutioniert. Marcel erzählte auch, wie das rabbitAI-Team die Herausforderungen der Corona-Pandemie gemeistert hat und welche wertvollen Lektionen sie dabei gelernt haben. Ihr werdet hören, welche Strategien sie entwickelt haben, um in der schnelllebigen Welt der Technologie erfolgreich zu sein, und warum jetzt ein großartiger Zeitpunkt ist, um ein eigenes Startup zu gründen. Außerdem diskutierten wir über die zukünftige Rolle von KI in unserer Arbeitswelt. Marcel gab uns einen Blick hinter die Kulissen und erklärte, wie seine Arbeit an 3D-Wahrnehmung und Gestenerkennung die Branche verändert. Subscribe! -> STARTUPS FROM SCIENCE: https://www.linkedin.com/company/startups-from-science/ Youtube-Channel von STARTUPS FROM SCIENCE: https://www.youtube.com/channel/UCS7I3W4f-RwGW_Hml8GYFTA Here is my book: "Überzeugende Start-up Pitches": https://youtube.com/live/hNhrN_YKEtY Write me :) info@startupsfromscience.com

Erster kommerzieller Einsatz eines humanoiden Roboters Ein ehemaliger OpenAI-Mitarbeiter, „Situational Awareness“ und Investmentgeschäfte Bill Gates rechnet den Stromverbrauch von KI-Rechenzentren schön KI-Modelle können ihre Trainingsdaten „transzendieren“ https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki

Meta nutzt europäische Facebook- und Instagram-Daten für KI-Training US-Handelsaufsicht nimmt große Sprachmodelle ins Visier Simuliertes KI-Übersetzungsbüro verbessert literarische Übersetzungen und KI empfiehlt Kleber auf Pizza und Spaghetti mit Benzin https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki

Die Ursuppe des Messagings, ICQ wird bald der Vergangenheit angehören. Einer Vergangenheit, an die wir gerne zurückdenken. Aber wieso eigentlich? Außerdem machen wir einen wilden Ausflug in die Welt der Trainingsdaten und dann erfindet X auch noch die Verifizierung. ➡️ Mit der "Haken Dran"-Community ins Gespräch kommen könnt ihr am besten im Discord: [http://hakendran.org](http://www.hakendran.org⁠)

Wenn ChatGPT die Wahl-O-Mat Fragen zur Europawahl beantwortet, wählt sie die Grünen (oder Volt oder die Tierschutzpartei). Woran liegt das? Das Video untersucht dafür den Machine Bias, Model Decay und AI alignment. Die verwendete Version war 4o. Zum genauen Prompt siehe den angepinnten Kommentar. Zum Wahl-O-Mat: https://www.wahl-o-mat.de/europawahl2... Das erwähnte Buch "Schummeln mit ChatGPT": https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... Video: Parteien im Strategie-Check: • Parteien im Strategie-... Video: Zensur durch ChatGPT: • Zensur durch ChatGPT: ... Wieso ist ChatGPT so links? • Warum ist ChatGPT so l... ►WEITERE INFORMATIONEN VON TEAM RIECK: In diesem Video wurden zentrale Konzepte wie Maschine Bias, Model Decay und AI Alignment diskutiert. Diese Konzepte sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in sensiblen Bereichen wie der Politik. Im Folgenden möchte ich einige weitere relevante Konzepte einführen und vertiefen, um ein umfassenderes Verständnis der Herausforderungen und Überlegungen zu bieten. -Data Drift Data Drift beschreibt die Veränderung der Datenverteilung über die Zeit. Diese Veränderungen können durch neue Trends, veränderte Nutzerverhalten oder externe Faktoren wie politische Ereignisse verursacht werden. Ein Modell, das auf historischen Daten trainiert wurde, kann an Genauigkeit verlieren, wenn die aktuellen Daten signifikant abweichen. In der politischen Analyse kann Data Drift bedeuten, dass ein Modell, das auf Daten aus früheren Wahlen basiert, nicht mehr zuverlässig ist, wenn sich die Wählerpräferenzen oder gesellschaftlichen Prioritäten ändern. -Feedback Loop Ein Feedback Loop entsteht, wenn die Ausgaben eines KI-Systems zurück in das System gespeist werden und zukünftige Eingaben beeinflussen. Dies kann in sozialen Medien auftreten, wo Empfehlungen das Nutzerverhalten beeinflussen, was wiederum die Trainingsdaten verändert. Dies kann zu verstärkten Verzerrungen und einer Polarisierung führen, da das System immer extremer werdende Inhalte bevorzugt. In politischen Kontexten können solche Loops die öffentliche Meinung und das politische Klima unvorhersehbar und potenziell destabilisieren. -Concept Drift Concept Drift bezieht sich auf Veränderungen in den zugrunde liegenden Beziehungen in den Daten, die das Modell zu lernen versucht. In der Politik können sich diese Beziehungen durch neue politische Bewegungen, Gesetzesänderungen oder gesellschaftliche Entwicklungen ändern. Ein Modell, das auf veralteten Konzepten basiert, wird diese neuen Dynamiken nicht korrekt erfassen und somit ungenaue oder irrelevante Vorhersagen treffen. -Ethical AI Ethical AI befasst sich mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen, die ethische Prinzipien und Werte berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen fair, transparent und verantwortungsvoll sind. In politischen Anwendungen müssen Modelle sicherstellen, dass sie keine bestimmten Gruppen systematisch benachteiligen und dass ihre Entscheidungen nachvollziehbar und gerecht sind. Dies fördert das Vertrauen der Öffentlichkeit in die KI und minimiert das Risiko von Missbrauch und Diskriminierung. Diese Konzepte helfen, die Herausforderungen zu verstehen und Strategien zu entwickeln, um faire, robuste und vertrauenswürdige KI-Systeme zu schaffen, die den dynamischen Anforderungen unserer Gesellschaft gerecht werden. :) ►WEITERES VON CHRISTIAN RIECK: *Die 36 Strategeme der Krise: ○Print: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○Kindle: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Schummeln mit ChatGPT: ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Digni-Geld - Einkommen in den Zeiten der Roboter: ○Print: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○Ebook: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○YouTube: https://www.youtube.com/c/ProfRieck?s... ○Instagram: / profrieck ○Twitter: / profrieck ○LinkedIn: / profrieck #profrieck #chatgpt #künstlicheintelligenz

Wenn ChatGPT die Wahl-O-Mat Fragen zur Europawahl beantwortet, wählt sie die Grünen (oder Volt oder die Tierschutzpartei). Woran liegt das? Das Video untersucht dafür den Machine Bias, Model Decay und AI alignment. Die verwendete Version war 4o. Zum genauen Prompt siehe den angepinnten Kommentar. Zum Wahl-O-Mat: https://www.wahl-o-mat.de/europawahl2... Das erwähnte Buch "Schummeln mit ChatGPT": https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... Video: Parteien im Strategie-Check: • Parteien im Strategie-... Video: Zensur durch ChatGPT: • Zensur durch ChatGPT: ... Wieso ist ChatGPT so links? • Warum ist ChatGPT so l... ►WEITERE INFORMATIONEN VON TEAM RIECK: In diesem Video wurden zentrale Konzepte wie Maschine Bias, Model Decay und AI Alignment diskutiert. Diese Konzepte sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in sensiblen Bereichen wie der Politik. Im Folgenden möchte ich einige weitere relevante Konzepte einführen und vertiefen, um ein umfassenderes Verständnis der Herausforderungen und Überlegungen zu bieten. -Data Drift Data Drift beschreibt die Veränderung der Datenverteilung über die Zeit. Diese Veränderungen können durch neue Trends, veränderte Nutzerverhalten oder externe Faktoren wie politische Ereignisse verursacht werden. Ein Modell, das auf historischen Daten trainiert wurde, kann an Genauigkeit verlieren, wenn die aktuellen Daten signifikant abweichen. In der politischen Analyse kann Data Drift bedeuten, dass ein Modell, das auf Daten aus früheren Wahlen basiert, nicht mehr zuverlässig ist, wenn sich die Wählerpräferenzen oder gesellschaftlichen Prioritäten ändern. -Feedback Loop Ein Feedback Loop entsteht, wenn die Ausgaben eines KI-Systems zurück in das System gespeist werden und zukünftige Eingaben beeinflussen. Dies kann in sozialen Medien auftreten, wo Empfehlungen das Nutzerverhalten beeinflussen, was wiederum die Trainingsdaten verändert. Dies kann zu verstärkten Verzerrungen und einer Polarisierung führen, da das System immer extremer werdende Inhalte bevorzugt. In politischen Kontexten können solche Loops die öffentliche Meinung und das politische Klima unvorhersehbar und potenziell destabilisieren. -Concept Drift Concept Drift bezieht sich auf Veränderungen in den zugrunde liegenden Beziehungen in den Daten, die das Modell zu lernen versucht. In der Politik können sich diese Beziehungen durch neue politische Bewegungen, Gesetzesänderungen oder gesellschaftliche Entwicklungen ändern. Ein Modell, das auf veralteten Konzepten basiert, wird diese neuen Dynamiken nicht korrekt erfassen und somit ungenaue oder irrelevante Vorhersagen treffen. -Ethical AI Ethical AI befasst sich mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen, die ethische Prinzipien und Werte berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen fair, transparent und verantwortungsvoll sind. In politischen Anwendungen müssen Modelle sicherstellen, dass sie keine bestimmten Gruppen systematisch benachteiligen und dass ihre Entscheidungen nachvollziehbar und gerecht sind. Dies fördert das Vertrauen der Öffentlichkeit in die KI und minimiert das Risiko von Missbrauch und Diskriminierung. Diese Konzepte helfen, die Herausforderungen zu verstehen und Strategien zu entwickeln, um faire, robuste und vertrauenswürdige KI-Systeme zu schaffen, die den dynamischen Anforderungen unserer Gesellschaft gerecht werden. :) ►WEITERES VON CHRISTIAN RIECK: *Die 36 Strategeme der Krise: ○Print: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○Kindle: https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Schummeln mit ChatGPT: ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... ○https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Digni-Geld - Einkommen in den Zeiten der Roboter: ○Print: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○Ebook: http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... ○YouTube: https://www.youtube.com/c/ProfRieck?s... ○Instagram: / profrieck ○Twitter: / profrieck ○LinkedIn: / profrieck #profrieck #chatgpt #künstlicheintelligenz

In der 123. Episode des 121STUNDENtalks diskutieren wir mit Kai Spriestersbach nicht nur die Grenzen dessen, was generative KI derzeit nicht leisten kann, sondern auch Strategien, um diese Einschränkungen zu überwinden. Zusammen mit Sarah und Patrick erläutert Kai detailliert die subtilen Nuancen und oft übersehenen Grenzen des Einsatzes von generativen KI-Modellen und wie ihre Schwächen effektiv angegangen werden können.

Nach dem ersten Hype um ChatGPT steht fest: Generative KI ist kein Hype, sondern wird die meisten Bereiche unserer Arbeitswelt massiv verändern. Wenn generative Algorithmen unsere neuen Arbeitskollegen sein werden, so stecken sie dennoch in vielen Bereichen noch in der Grundschule. Unser Studiogast Vlad Varichev arbeitet bei Accenture daran, Unternehmensprozesse fit für KI zu machen und die neuen Möglichkeiten zu nutzen. Als er vor einigen Jahren noch an Software für Sprachübersetzungen arbeitete, waren die Fähigkeiten der LLMs (großen Sprachmodelle) von heute noch Science Fiction. Inzwischen sind die textbasierten Trainingsdaten der Welt schon ziemlich abgegrast - doch die Algorithmen machen die Sprung in die physische Welt und beginnen, neben Texten, Bildern und Videos nun auch die Robotik zu revolutionieren. Eine spannende Reise in die KI - die in wenigen Monaten sicherlich schon wieder veraltet sein wird. Also jetzt reinhören! P.S. Wir freuen uns über euer Voting für den Deutschen Podcastpreis! deutscher-podcastpreis.de - Kategorie "beste Information"

In dieser Episode spreche ich mit Norbert Amlacher, Rechtsanwalt & Partner, andréewitch & partner rechtsanwälte. Wir sprechen über folgende Themen: Was genau versteht man unter einem KI-System? Welche gesetzlichen Vorschriften gelten für KI-Systeme in Europa? Auf welche rechtlichen Aspekte muss man beim Kauf von KI-Systemen achten? Wie geht man mit Urheberrechten bei Trainingsdaten um? Wie schützt man vertrauliche Informationen bei der Nutzung von KI? Welchen Einfluss hat der kommende AI-Act auf Unternehmen? Erhalte jede Woche aktuelle Strategien in dein E-Mail Postfach: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.stateofprocessautomation.com/⁠ Podcast-Moderator: Christoph Pacher LinkedIn: Christoph Pacher Interviewgast: Norbert Amlacher, Rechtsanwalt & Partner, andréewitch & partner rechtsanwälte LinkedIn: Norbert Amlacher

Miriam und Léa sprechen über Beyoncés kürzlich erschienenes Country-Album „Cowboy Carter”. Sie erklären, warum das Werk nicht nur musikalisch, sondern auch schöpferisch das Gegenteil von kultureller Aneignung darstellt und diskutieren die politische Dimension von Countrymusik. Außerdem geht es um die Trainingsdaten der führenden KI-Modelle, die zu großen Teilen aus geklauten Daten bestehen, wie vor Kurzem publik wurde. Unter anderem kritisieren Miriam und Léa die Hybris, mit sich der großen Tech-Unternehmen über geistiges Eigentum hinwegsetzen und einen Präzedenzfall schaffen, von dem es kein einfaches Zurück gibt. Und schließlich überrascht Léa Miriam mit einem kleinen und zugleich großen Sensationsfund am Strand der südenglischen Stadt Somerset.

Big AI Tech zahlt Millionen für Trainingsdaten Archetype AI zeigt "Physical AI"-Modell Newton Vorwurf der Urheberrechtsverletzung gegen Musik-KI Suno und Spotifys testet KI-Playlists heise.de/ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki

KI sortiert das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine neu. Entsteht gerade jetzt das neue Google? Andi Stryz ist Chief Technology Officer vom Münchner Unicorn FINN. Inhalt: (00:00) Intro (02:50) Das macht Andi als CTO am Tag (07:26) Was unterscheidet gute von schlechten CTOs? (27:41) Wie hat sich die Rolle des CTO gewandelt in den letzten Jahren? (28:34) Gibts in 10 Jahren noch CTOs in Startups? (40:59) Wie sieht das typische Startup in 2034 aus? (55:56) Geschäftsidee von Andi: AI Application Layer Tracker (62:41) Geschäftsidee von Alex: ModelMatrix - Aggreggieren von Trainingsdaten für AI-Modelle Abonniere wie 12.000 andere unseren kostenlosen Newsletter für smarte Geschäftsideen und wie man sie erfolgreich macht. digitaleoptimisten.de/newsletter FINN ist Sponsor von Digitale Optimisten. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/alex2459/message

In dieser Folge sprechen wir darüber wie sich die Rolle des Trainings, des Trainers und der Trainingsanalyse in den vergangenen Jahrzehnten verändert hat. Welche Metriken sind wirklich wichtig und welche weniger…? --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/marvin-neumann7/message

Zwei Herausforderungen bei der Zuverlässigkeit von Prognosen im Live-Betrieb sind Overfitting (Modell ist zu stark an Trainingsdaten angepasst) und Data Leakage (Modell verfügt über Informationen, die es in der realen Anwendung nicht hat). Wir sprechen darüber, was Overfitting und Data Leakage genau sind und wo ihre Ursachen liegen. Außerdem diskutieren wir Lösungsansätze.    **Links:** Spurious Correlations: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations  inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/  

Die OpenAI CTO scheint vergessen zu haben, mit welchen Daten sie ihr Video Generation Tool Sora trainiert haben. Wir besprechen Reddits IPO, die angestrebte Bewertung von $6.5 Milliarden und das Meme Stock Potenzial. Earnings von UiPath, Adobe und HelloFresh, die sich bald in GoodbyeFresh umbenennen, wenn die Aktie so weiter macht. Werbung: Informiere dich auf LIQID.de/dg über LIQID, dem moderne Vermögensverwalter auf Family-Office-Niveau. Keine Anlageempfehlung. Berücksichtige unseren Disclaimer und mache bitte deine eigene Recherche. Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) Intro (00:13:05) Reddit IPO (00:47:40) Zweihorn Energy Balkonkraftwerke (00:57:45) UiPath Earnings (01:03:00) Adobe Earnings (01:08:00) HelloFresh Earnings (01:11:50) OpenAI CTO Trainingsdaten Sora Shownotes: Reddit Präsentation Zweihorn Balkonkraftwerke: Startnext Click Fraud Rate by Ad Network: Reddit Hellofresh: LinkedIn OpenAI WSJ Sora: Youtube

Tauch ein in die spannende Welt der Sportuhren und Fitness-Tracker mit Lukas, dem Technikfreak, und Tobias. Diese Folge ist dein ultimativer Guide durch die neuesten Gadgets, ihre Präzision und wie du das perfekte Modell für dich findest. Nach unzähligen Tests mit verschiedensten Garmin-Geräten hat Lukas viele Insights für dich parat. Verstehe, warum es so wichtig ist, die Funktionen und das Potenzial dieser smarten Begleiter zu kennen.Begleite uns auf einer Zeitreise durch die Evolution der Smartwatches, erfahre, wie sie bei Sportevents wie dem Halbmarathon in München eine Rolle spielen und was die Treue zu bestimmten Marken für Herausforderungen mit sich bringt. Du wirst staunen, welche innovativen Features in Fitness-Trackern stecken – von Herz-Sensoren, die Herzrhythmusstörungen aufspüren, bis zu GPS-Funktionen, die mittlerweile für jeden erschwinglich sind.Zum Schluss prüfen wir die Vielfalt der Sportuhren und Fitness-Tracker, von der Apple Watch Ultra bis zur Garmin Fenix 7 Pro. Wir vergleichen ihre Features, wie sie sich im Wasser und auf der Laufstrecke schlagen, sprechen über Displayqualität und Akkulaufzeit. Auch Datenschutz und die Speicherung von Trainingsdaten kommen auf den Tisch, während wir die vertrauenswürdigen Apps von Marken wie Garmin und Apple feiern. Sei dabei auf dieser Entdeckungstour und finde heraus, welches Gerät am besten zu deinem aktiven Lebensstil passt!Links:Test Stiftung WarentestDC Rainmaker Tracker BeratungstoolApple Watch UltraGarmin Fenix 7 ProFitbit Charge 6Suunto RaceCoros Pace 3Studien:Studie Apple Watch Vo2 MaxGarmin Vo2MaxGenauigkeit Garmin Vo2MaxStudie Genauigkeit Tracker 1Studie Genauigkeit Tracker 2Studie Genauigkeit Tracker 3Studie Genauigkeit Tracker 4Studie Genauigkeit Tracker 5

Im zweiten Teil der aktuellen Podcast-Episode mit Vincent und Moran Vermeulen sowie Klaus Gösweiner geht es heiter, tiefgründig und direkt weiter, gespickt mit amüsanten (und teilweise beschi**enen) Anekdoten aus dem Wettbewerbsleben.

In dieser Folge des Laufpodcasts 'Schnellwerden' spricht Alex Meisolle über verschiedene Trainingsarten und wie man das Training steuern kann. Er erklärt die Vor- und Nachteile des Trainings nach Pace, Herzfrequenz und Watt. Dabei betont er, dass eine gute Mischung aus allen drei Methoden oft der Schlüssel zum Erfolg ist. Alex gibt auch Tipps zur Auswahl der richtigen Ausrüstung, wie Laufuhren und Sensoren, um die Trainingsdaten zu messen. Er schließt die Folge mit einem Ausblick auf kommende Themen und lädt die Zuhörer ein, Fragen und Anregungen für zukünftige Episoden einzureichen. Takeaways Es gibt verschiedene Trainingsarten, um das Lauftraining zu steuern, wie Pace, Herzfrequenz und Watt. Eine gute Mischung aus allen drei Methoden kann oft zu den besten Ergebnissen führen. Die Auswahl der richtigen Ausrüstung, wie Laufuhren und Sensoren, kann helfen, die Trainingsdaten genau zu messen. Es ist wichtig, auf den eigenen Körper zu hören und flexibel zu bleiben, um das Training optimal anzupassen. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/schnellerwerden/message

In dieser Folge des Laufpodcasts 'Schnellwerden' spricht Alex Meisolle über verschiedene Trainingsarten und wie man das Training steuern kann. Er erklärt die Vor- und Nachteile des Trainings nach Pace, Herzfrequenz und Watt. Dabei betont er, dass eine gute Mischung aus allen drei Methoden oft der Schlüssel zum Erfolg ist. Alex gibt auch Tipps zur Auswahl der richtigen Ausrüstung, wie Laufuhren und Sensoren, um die Trainingsdaten zu messen. Er schließt die Folge mit einem Ausblick auf kommende Themen und lädt die Zuhörer ein, Fragen und Anregungen für zukünftige Episoden einzureichen. Takeaways Es gibt verschiedene Trainingsarten, um das Lauftraining zu steuern, wie Pace, Herzfrequenz und Watt. Eine gute Mischung aus allen drei Methoden kann oft zu den besten Ergebnissen führen. Die Auswahl der richtigen Ausrüstung, wie Laufuhren und Sensoren, kann helfen, die Trainingsdaten genau zu messen. Es ist wichtig, auf den eigenen Körper zu hören und flexibel zu bleiben, um das Training optimal anzupassen. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/schnellerwerden/message

Der KI-Podcast Live! Wir sind am 3.2.2024 auf dem SWR-Podcastfestival! Tickets gibt's hier: https://podcastfestival.ticket.io/ Die Frage nach dem Urheberrecht begleitet die KI-Revolution fast von Beginn an: wie ist das, wenn die großen KI-Firmen ihre Modelle massenweise mit dem geistigen Eigentum anderer füttern? Dürfen die das? Und was ist, wenn ich als privater Nutzer ChatGPT oder Midjourney benutze und die Outputs (vielleicht sogar ohne mein Wissen) urheberrechtlich geschütztes Material kopieren? Diese und andere Fragen werden in den USA gerade zwischen der New York Times und OpenAI vor Gericht verhandelt. Der Ausgang der Klagen könnte unabsehbare Folgen für die gesamte KI-Branche haben... Über die Hosts: Fritz Espenlaub ist freier Journalist und Moderator, u.a. beim Bayerischen Rundfunk und 1E9. Gregor Schmalzried ist freier Tech-Journalist und Berater, er arbeitet u.a. für den Bayerischen Rundfunk und Brand Eins. In dieser Folge: 00:00 Intro 02:14 Erster Schritt: Menschliche Daten werden zu Trainingsdaten... 07:51 Zweiter Schritt: Ein KI-Modell verwandelt Trainingsdaten in Output... 16:40 Dritter Schritt: Wie verwende ich als Nutzer KI-generierte Inhalte? 24:24 Was haben wir diese Woche mit KI gemacht? Weitere Links zur Folge: Hard Fork zur NYT-Klage: https://www.nytimes.com/2024/01/05/podcasts/nyt-lawsuit-openai-imessage-new-years-tech.html Gary Marcus zu Dall.E: https://garymarcus.substack.com/p/dall-es-new-guardrails-fast-furious The Verge über die Klage der Buchautoren: https://www.theverge.com/2023/9/20/23882140/george-r-r-martin-lawsuit-openai-copyright-infringement Sind KI-Erzeugnisse urheberrechtlich geschützt? https://www.heise.de/meinung/KI-Generatoren-und-die-Disruption-des-Urheberrechts-aus-Sicht-eines-Juristen-7526226.html SWR2 Fakt ab! https://www.ardaudiothek.de/episode/fakt-ab-eine-woche-wissenschaft/special-mit-fritz-espenlaub-vom-ki-podcast-oder-chatgpt-ist-ne-couch-potato/swr2/13084191/ Redaktion und Mitarbeit: David Beck, Cristina Cletiu, Chris Eckardt, Fritz Espenlaub, Marie Kilg, Mark Kleber, Gudrun Riedl, Christian Schiffer, Gregor Schmalzried Unterstützt uns: Wenn euch dieser Podcast gefällt, freuen wir uns über eine Bewertung auf eurer liebsten Podcast-Plattform. Abonniert den KI-Podcast in der ARD Audiothek oder wo immer ihr eure Podcasts hört, um keine Episode zu verpassen. Und empfehlt uns gerne weiter!

Google arbeitet an Bard Advanced KI soll Fluten und Dürren besser vorhersagen Verhandlungen zu Trainingsdaten für OpenAI und Apple sowie Disney Aktionäre müssen über den Einsatz von KI abstimmen dürfen heise.de/ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast

(00:02:56) AWS re:Invent: Q - Der neue KI-Chatbot für Unternehmen https://www.nytimes.com/2023/11/28/technology/amazon-ai-chatbot-q.html (00:08:45) Ethische Probleme rund um genAI: KI als Treiber der Mittelmäßigkeit, https://time.com/6337835/ai-mediocrity-essay/ LLMs und Copyright https://www.hollywoodreporter.com/business/business-news/sarah-silverman-lawsuit-ai-meta-1235669403/ ChatGPT gibt Trainingsdaten preis https://boingboing.net/2023/11/29/google-tricks-chatgpt-into-exposing-itself.html?utm_source=pocket_reader Kontroverse um KI-Generierte Sprecherinnen bei Tech-Konferenz https://www.theverge.com/2023/11/28/23978254/devternity-jdkon-developer-conference-fake-women-speakers?utm_source=pocket_reader https://futurism.com/tech-conference-ai-generate-fake-women-speakers?utm_source=pocket_reader (00:21:21) DeepMind's GNoME - Ein Meilenstein in der Materialforschung https://venturebeat.com/ai/google-deepminds-materials-ai-has-already-discovered-2-2-million-new-crystals/?utm_source=pocket_reader (00:27:00) Rechtliches rund um BigTech Google's Wegbereiter-Abkommen mit Kanada zur Unterstützung von Nachrichtenverlagen https://www.theverge.com/2023/11/29/23981515/google-canadian-government-online-news-act-link-tax-agreement?utm_source=pocket_reader Neuigkeiten aus dem Kartellverfahren gegen Google https://www.theverge.com/2023/11/20/23969690/google-spotify-android-billing-commission-secret-deal?utm_source=pocket_saves Meta und Jugendschutz https://www.theguardian.com/technology/2023/nov/27/meta-instagram-facebook-kids-addicted-lawsuit https://www.wsj.com/tech/meta-facebook-instagram-pedophiles-enforcement-struggles-dceb3548 (00:46:42) Die Apple Card-Partnerschaft zwischen Apple und Goldman Sachs, steht vor dem Aus https://arstechnica.com/information-technology/2023/11/report-apple-and-goldman-sachs-are-breaking-up-over-money-losing-apple-card/?utm_source=pocket_saves https://archive.ph/2023.12.02-042649/https://www.wsj.com/finance/banking/a-divorce-with-apple-internal-strife-how-goldmans-main-street-bet-failed-e169231a (00:52:40) Tesla Cybertruck, Streiks in Schweden, Twitter und Elons Gesundheit https://www.businessinsider.com/elon-musk-looks-like-he-is-destroying-x-intentionally-2023-11?utm_source=pocket_reader (01:09:51) Buchempfehlung: The Future von Naomi Alderman

In der Nachmittagsfolge sprechen wir heute mit Michael Putz, CEO und Co-Founder von Blackshark.ai, über die erfolgreich abgeschlossene Erweiterung der Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 15 Millionen US-Dollar.Blackshark.ai ist ein KI-Unternehmen für Geoinformationsdienste, das Petabytes an Satellitenbildern in wenigen Stunden verarbeitet und Objekte, Straßen, Vegetation und andere Infrastrukturen auf der Oberfläche des Planeten erkennt sowie segmentiert. Diese semantischen Informationen werden verwendet, um eine umfassende digitale 3D-Darstellung der Welt zu erstellen. So hat das Startup beispielsweise einen digitalen 3D-Zwilling der Erde für Microsofts Flugsimulator erstellt. Blackshark.ai bedient neben den kommerziellen Unternehmen auch staatliche Kunden mit dynamischen 3D-Kartierungen, die mit hoher Frequenz und geospatialer Intelligenz erstellt werden und die Kunden somit in die Lage versetzt, mit wertvollen Einblicken fundierte sowie strategische Entscheidungen zu treffen. Insgesamt kann ein breites Spektrum globaler Herausforderungen mit den Lösungen des Startups bewältigt werden. Darunter zählen Sicherheit, Umweltschutz, Stadtplanung, Überwachung kritischer Infrastrukturen, Katastrophenschutz und humanitäre Hilfe. Herkömmliche 3D-Kartierungen basieren auf Photogrammetrie, die langsamer und kostspieliger ist, da sie u.a. eine große Menge an Bildmaterial erfordert. Das Startup hat zudem eine Plattform entwickelt, die riesige Mengen an Rohdaten aus Satelliten- und Luftbildern nahtlos in semantisch beschriftete, raumbezogene digitale Zwillinge umwandelt. Diese Software ermöglicht nicht nur eine schnelle und genaue Objekterkennung und -klassifizierung im großen Maßstab, ohne dass umfangreiche, kostspielige und zeitaufwändige Trainingsdaten benötigt werden, sondern auch eine umfassende Analyse von Landnutzung und Landbedeckung. Blackshark.ai wurde im Jahr 2020 von Brad Young, Michael Putz und Thomas Richter in Graz gegründet.Nun hat das österreichische Startup in einer Erweiterung der Series A weitere 15 Millionen US-Dollar eingesammelt, wodurch die Gesamtinvestition in der Series-A-Runde auf 35 Millionen US-Dollar steigt. Zu den bestehenden Investoren Point72 Ventures, M12 Microsoft's Venture Fund und Maxar gesellen sich In-Q-Tel, Safran, der von ISAI verwaltete VC-Fonds von Capgemini namens ISAI Cap Venture, Einstein Industries Ventures, Interwoven Ventures, Ourcrowd, Gaingels und OpAmp Capital. Mit dem frischen Kapital möchte Blackshark.ai seine 3D-Hochfrequenzkartierung und Geospatial Intelligence-Fähigkeiten erweitern und es zudem für strategische Technologieentwicklungen und zur Verstärkung der Vertriebs- und Marketingaktivitäten einsetzen.

Dr. Manuela Lenzen ist promovierte Philosophin, freie Wissenschaftsjournalistin und Autorin der Bücher „Künstliche Intelligenz- Was sie kann & was uns erwartet“, „Der elektronische Spiegel“ und dem Titel der Bäckchen Reihe zur künstlichen Intelligenz. Ein Gespräch über den potentiellen Einsatz und Missbrauch von KI, notwendige politische Regulierungen, über Robotik und warum veraltete Trainingsdaten, aller progressiven Ambitionen zum Trotz, zu nicht zeitgemäßen Stereotypen führen kann. Infos & Links zur Folge ⁠⁠Manuela-Lenzen.de ⁠⁠„Der elektronische Spiegel“ ⁠⁠„Künstliche Intelligenz- Was sie kann & was uns erwartet“ ⁠⁠“Künstliche Intelligenz“ in der Beck schen Reihe ⁠⁠Natürliche Ausrede .168 mit Marvin Drübbisch über künstliche Intelligenz und Brain-Computer-Interfaces Infos & Links zum Podcast ⁠⁠✨Supporte Natürliche Ausrede ⁠⁠✉️ 5G Newsletter ⁠⁠

KI-generierte Bilder vom Gaza-Krieg bei Adobe Stock OpenAIs erste Entwicklerkonferenz KI generiert Trainingsdaten für Roboter und xAI präsentiert KI-Assistenten Grok heise.de/ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast

Es gibt bereits viele Diskussion über den Umgang mit persönlichen Daten und den Schutz der Privatsphäre bei der Verwendung von ChatGPT und anderen KI. Datenschutz und Sicherheit sind von zentraler Bedeutung, wenn es um den Einsatz von ChatGPT und ähnlichen KI-Technologien geht. Hier betrachten wir die Herausforderungen und Überlegungen im Umgang mit persönlichen Daten und den Schutz der Privatsphäre: ChatGPT erfordert den Zugang zu umfangreichen Datenbanken und Wissensquellen, um relevante Informationen bereitzustellen. Dies bedeutet, dass Nutzerdaten und -interaktionen in der Regel erfasst und gespeichert werden. Unternehmen und Entwickler:innen müssen transparent sein und klare Richtlinien zur Datenerfassung und -speicherung entwickeln. Es ist wichtig sicherzustellen, dass persönliche Informationen und Gespräche vertraulich behandelt werden. In einigen Fällen kann ChatGPT im Gesundheitswesen oder in der Rechtsberatung sensible Informationen behandeln, die streng vertraulich sind. Diese gilt es zu schützen. Die gesammelten Daten können missbraucht werden, wenn sie in die falschen Hände geraten. Dazu gehören Identitätsdiebstahl, Betrug und unerwünschte Werbung. Es ist daher entscheidend, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, um Datenverlust und -missbrauch zu verhindern. ChatGPT kann unbeabsichtigt Vorurteile und Diskriminierung reproduzieren, wenn die Trainingsdaten entsprechende Verzerrungen aufweisen. Dies ist ein ernsthaftes ethisches Problem, das angegangen werden muss, um sicherzustellen, dass die Technologie fair und inklusiv ist. Eine Möglichkeit, Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten, besteht darin, die Daten zu anonymisieren, um persönliche Identifizierung zu verhindern. Dies erfordert jedoch strenge Protokolle und Technologien, um sicherzustellen, dass selbst anonymisierte Daten nicht rückverfolgt werden können. Die Einhaltung der Datenschutzregulierungen wie der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist für Organisationen von entscheidender Bedeutung. Diese Gesetze legen strenge Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten fest und erfordern die Zustimmung der Nutzer. Unternehmen und Entwickler:innen müssen transparente Datenschutzrichtlinien erstellen und sicherstellen, dass Nutzende verstehen, wie ihre Daten verwendet werden. Es ist wichtig, klare Informationen über die Datensammlung, -speicherung und -nutzung bereitzustellen. Die Integration von Datenschutz- und Sicherheitsaspekten sollte in die Entwicklung von ChatGPT-Systemen von Anfang an einfließen. Dies bedeutet, von Grund auf sichere und datenschutzfreundliche Lösungen zu entwickeln. Die Technologie zur Sicherung von Daten und zur Gewährleistung der Privatsphäre entwickelt sich ständig weiter. Organisationen sollten in die Forschung und Entwicklung von Datenschutztechnologien investieren, um den Schutz der Privatsphäre zu verstärken. In der Welt von ChatGPT ist Datenschutz und Sicherheit ein kontinuierlicher Prozess und erfordert eine gemeinsame Anstrengung von Entwickler:innen, Unternehmen und Datenschutzexpert:innen. Es ist möglich, die Vorteile von ChatGPT zu nutzen, ohne die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer zu gefährden, solange klare Regeln, Richtlinien und Technologien entwickelt und eingehalten werden. Datenschutz und Sicherheit sollten bei der Nutzung von ChatGPT immer an erster Stelle stehen, um das Vertrauen der Nutzenden zu wahren und deren persönliche Informationen zu schützen. Britta Linde, Tutorin der Deutschen Akademie für Management Hier finden Sie alle Podcasts der Reihe GChatGPT

Hallo und herzlich willkommen zu unserer nächsten Folge der Podcastreihe, zum Thema ChatGPT - und was nun? Unser heutiges Thema befasst sich mit der Frage, wie wir konkret den Herausforderungen des Einsatzes von KI in der Bildung begegnen können. Kritisches Denken im Umgang mit ChatGPT ist von entscheidender Bedeutung, da es uns hilft, die generierten Informationen und Antworten angemessen zu bewerten. Hier sind einige Tipps und Empfehlungen, wie man ChatGPT kritisch betrachten und interpretieren kann: Stellen Sie immer Fragen zur Quelle der Informationen. ChatGPT basiert auf riesigen Textdatenbanken, die unterschiedliche Qualitäten und Vorurteile aufweisen können. Verifizieren Sie die Informationen, wenn sie für wichtige Entscheidungen oder Recherchen verwendet werden. Die von ChatGPT generierten Informationen können veraltet sein, da die Datenbanken bis zu einem bestimmten Zeitpunkt trainiert wurden. Bei aktuellen Themen und Entwicklungen ist es wichtig, aktuelle und zuverlässige Quellen zu konsultieren. Falls ChatGPT Behauptungen aufstellt, fragen Sie nach konkreten Fakten und Beweisen, die diese stützen. Seien Sie skeptisch gegenüber Aussagen ohne Belege. ChatGPT kann unbeabsichtigt Vorurteile und diskriminierende Inhalte wiedergeben, wenn die Trainingsdaten entsprechende Verzerrungen aufweisen. Seien Sie aufmerksam gegenüber diskriminierender Sprache oder voreingenommenen Aussagen. Erkennen Sie, dass ChatGPT seine Grenzen hat. Es hat kein echtes Verständnis und verarbeitet Texte auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Bei komplexen oder abstrakten Themen können die Antworten ungenau sein. Wo immer möglich, vergleichen Sie die von ChatGPT generierten Informationen mit dem Wissen und der Expertise von Menschen. Menschliche Experten können Kontext und kritisches Denken bieten. Achten Sie auf Konsistenz in den Antworten von ChatGPT. Inkonsistente oder widersprüchliche Informationen sollten als Warnzeichen betrachtet werden. Verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf ChatGPT. Nutzen Sie mehrere Quellen, um eine umfassendere Perspektive auf ein Thema zu erhalten. Fragen Sie nach der Motivation, warum ChatGPT eine bestimmte Antwort gibt. Könnte es eine versteckte Agenda geben? Bildung in Medienkompetenz und Informationskompetenz ist entscheidend. Schulungen und Kurse in diesen Bereichen können helfen, kritisches Denken im Umgang mit ChatGPT zu fördern. Wenn Sie auf unangemessene oder ungenaue Antworten von ChatGPT stoßen, geben Sie Feedback an die Entwickler:innen. Dies hilft dabei, die Qualität der KI-Modelle zu verbessern. Kritisches Denken im Umgang mit ChatGPT ist ein wichtiger Schritt, um die Vorteile dieser Technologie zu nutzen, ohne in die Falle von Fehlinformationen oder Vorurteilen zu tappen. Es erlaubt uns, die Antworten von ChatGPT sorgfältig zu prüfen und sie als eine von vielen Informationsquellen zu betrachten. Mit dem richtigen Maß an Skepsis und der Fähigkeit, Informationen zu hinterfragen, können wir sicherstellen, dass wir informierte und fundierte Entscheidungen treffen. Britta Linde, Tutorin der Deutschen Akademie für Management Hier finden Sie alle Podcasts der Reihe GChatGPT

» Die Themen der Folge 238: --- Abstimmung: mika als Fintech-Newcomer des Jahres nominiert: https://paymentandbanking.com/fintech-des-jahres-23-mit-eurer-stimme-ab-ins-finale/ (00:05:18) AI-Hardware und -Wearables: OpenAI + Jony Ive, AI-Pin, Pendant, Meta RayBan https://www.businessinsider.com/ai-devices-openai-next-apple-iphone-jony-ive-humane-meta-2023-10 https://www.axios.com/2023/10/04/ai-wearables-meta-humane-tab-rewind Black Mirror Folge: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Entire_History_of_You TED-Talk zu AI-Pin: https://www.youtube.com/watch?v=gMsQO5u7-NQ (00:18:37) OpenAI mit eigener Chip-Entwicklung https://www.reuters.com/technology/chatgpt-owner-openai-is-exploring-making-its-own-ai-chips-sources-2023-10-06/ (00:23:00) Books3 und Bücher als Trainingsdaten für AI https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/09/books3-database-generative-ai-training-copyright-infringement/675363/ https://www.wired.com/story/battle-over-books3/ https://news.ycombinator.com/item?id=37685313 (00:27:02) Spotify mit Audiobooks https://m.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/spotify-bietet-hoerbuechern-ohne-weiteren-kosten-an-konkurrenz-fuer-audible-19219665.html (00:30:42) Ozempic / Wegovy größer als AI? https://www.nbcnews.com/business/consumer/ozempic-drug-users-are-buying-less-food-walmart-says-rcna119000 https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-10-03/barclays-recommends-shorting-fast-food-credit-because-of-ozempic https://www.theatlantic.com/health/archive/2023/05/ozempic-addictive-behavior-drinking-smoking/674098/ https://www.axios.com/2023/10/06/ozempic-weight-loss-drugs-food-business (00:37:00) Nobelpreis Physik: Attosekunden (00:39:44) Nobelpreis Medizin: mRNA https://podcasts.apple.com/us/podcast/babbage-the-2023-nobel-prizes-in-science/id508376907?i=1000630221550 (00:42:11) FTX f'd durch SBF https://www.businessinsider.com/ftx-investor-sequoia-removes-sam-bankman-fried-profile-2022-11 (00:52:52) Google-Antitrust: Internet als Google-Web https://www.nytimes.com/2023/10/02/technology/microsoft-ceo-testifies-google-search.html (00:59:23) SEC gegen Elon https://www.theguardian.com/technology/2023/oct/05/elon-musk-investigation-securities-fraud-twitter-takeover (01:02:29) Twitter/X vor weiterer Demontage https://www.stern.de/amp/digital/online/elon-musks-twitter-bricht-werbung-weg--er-reagiert-mit-verzweifelter-massnahme-33886268.html https://www.reuters.com/technology/us-ad-revenue-musks-x-declined-each-month-since-takeover-data-2023-10-04/ https://arstechnica.com/tech-policy/2023/09/musks-x-spreads-more-disinformation-than-rival-social-networks-eu-says/ https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/10/twitter-x-decline-negative-user-experience/675570/ https://www.wired.com/story/x-israel-hamas-war-disinformation/ Yoel Roth auf der CODE-Konferenz: https://www.youtube.com/watch?v=M9XoUUYeZD8 (01:06:41) Facebook und Instagram bald kostenpflichtig? https://www.wsj.com/tech/meta-floats-charging-14-a-month-for-ad-free-instagram-or-facebook-5dbaf4d5 (01:11:17) Esports bei Asienspielen https://technode.com/2023/09/21/e-sports-makes-debut-at-the-asian-games-2023-in-hangzhou-china/ (01:15:12) Buchtipp

Wir starten mit dem Bereich: 1. Personalisiertes Lernen: ChatGPT kann dazu beitragen, das Lernen auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden zuzuschneiden. Indem es Fragen beantwortet, Erklärungen liefert und interaktive Lernmaterialien erstellt, kann die KI personalisierte Bildungswege unterstützen. 2. Erklärung komplexer Konzepte: Die KI kann komplizierte Themen verständlich erklären. Lernende können Fragen stellen und tiefere Einblicke in den Lehrstoff erhalten, was das Verständnis und die Beherrschung schwieriger Konzepte fördert. 3. Hausarbeitenhilfe, Hilfe bei der Erstellung von Abschlussarbeiten oder Unterstützung bei wissenschaftlichen Arbeiten: ChatGPT kann bei Arbeiten jeglicher Art assistieren. Es kann Lösungsansätze liefern, Problemstellungen erklären und den Lernprozess unterstützen. Wir können Ideen erhalten, Hinweise, wo wir tiefere Recherchen vornehmen könnten oder schnelle Zusammenfassungen von Hauptpunkten zu einem Thema. 4. Fremdsprachenlernen: Die KI kann Sprachübungen, Vokabellisten und Konversationspraxis für das Erlernen neuer Sprachen anbieten, indem sie authentische Dialoge und Texte zu jedem von uns gewünschten Thema generiert. 5. Lernmotivation: Durch die Interaktion mit ChatGPT kann das Lernen unterhaltsamer und interaktiver gestaltet werden, was die Motivation der Lernenden steigert -egal ob für die eben genannte Fremdsprache, ein Referat in der Schule, ein Vortrag oder einer Abschlussprüfung zur Ausbildung. Risiken: 1.Fehlinformationen: ChatGPT kann Fehlinformationen generieren. Wir könnten irreführende Antworten erhalten, was wiederum zu fehlerhaften Kenntnissen führen könnte. Daher ist eine weitere Prüfung unablässig, vor allem wenn die Recherche mit ChatGPT für eine Prüfungsleistung oder den öffentlichen Raum gedacht ist. 2. Abhängigkeit von KI: Eine übermäßige Abhängigkeit von ChatGPT könnte dazu führen, dass Nutzer:innen grundlegende Fähigkeiten wie kritisches Denken und eigenständige Problemlösung vernachlässigen. Gerade für die jüngere Generation, die quasi mit ChatGPT aufwächst kann dies zu einer Herausforderung werden. 3. Datenschutz: Die Nutzung von ChatGPT in der Bildung erfordert von uns die Bereitstellung von Informationen und Daten. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Datenschutzrichtlinien eingehalten werden, um z. B. Daten der Institution oder Person zu schützen. 4. Verlust menschlicher Interaktion: Wenn KI als Hauptquelle für Bildungsinhalte dient, könnte dies den Wert menschlicher Interaktion im Lernprozess mindern, was soziale und emotionale Aspekte des Lernens beeinträchtigen könnte. 5. Vorurteile und Diskriminierung: ChatGPT könnte unbeabsichtigte Vorurteile und Diskriminierung reproduzieren, die in den zugrunde liegenden Trainingsdaten vorhanden sind. Es ist wichtig, die KI darauf zu überprüfen und zu korrigieren Die Nutzung von ChatGPT in der Bildung birgt ein großes Potenzial, den Lernprozess zu bereichern und zu verbessern. Durch personalisiertes Lernen, Erklärungen komplexer Konzepte und interaktive Übungen kann die KI die Bildungsbereiche ergänzen. Dennoch müssen die Risiken, insbesondere in Bezug auf Fehlinformationen, Datenschutz und Abhängigkeit, sorgfältig abgewogen und angegangen werden. Die effektive Integration von ChatGPT erfordert eine ausgewogene Herangehensweise, bei der menschliche Interaktion, kritisches Denken und verantwortungsbewusste Nutzung der KI im Vordergrund stehen. Britta Linde, Tutorin der Deutschen Akademie für Management Hier finden Sie alle Podcasts der Reihe GChatGPT

Diese Woche im Tech Briefing:Thema der Woche: Künstliche Intelligenz krempelt gerade so manche Branche um – und natürlich auch die Traumfabrik. Bilder, Musik, Darstellung – ja sogar Drehbücher – generiert von der KI. Was davon ist schon Wirklichkeit und was liegt bereits in naher Zukunft?Plus: Wie sind eigentlich die geistigen Eigentumsrechte rund um Werke von Künstlicher Intelligenz geregelt? Wem gehören die Rechte an KI-generierten Bildern, Songs und Filmen – und noch einen Schritt weiter: Wie sind die IP – die Intellectual Property Rechte für die Trainingsdaten der KI geregelt? Dazu im Gespräch: Medien- und IP-Anwalt Frank Fischer von der Kanzlei Rödl und Partner über die rechtlichen Entwicklungen und Dan Maag, der seit 23 Jahren Film-Produzent ist. Er hat die Produktionsfirma Pantaleon Films gemeinsam mit Matthias Schweighöfer und Marco Beckmann gegründet. Und baut nun auch ein eigenes Studio auf, das sich auf fully generated Movies spezialisiert. Die kostenlose Economy Edition unseres Tech Briefing Newsletters können Sie hier kostenlos abonnieren.Ab sofort steht die neue The Pioneer Podcast App kostenlos im Apple App Store und im Google Playstore zum Download bereit.Haben Sie Fragen? Schreiben Sie uns gerne eine Mail an kontakt@mediapioneer.com.Moderation: Christoph Keese und Lena Waltle Redaktionsassistent: Clara Meyer-HornProduktion: Till Schmidt Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Dieser Podcast ist gesponsert von msg. Bei msg treibst Du im Software-Engineering, IT-Consulting als Spezialist (m/w/d) im Bereich Künstliche Intelligenz die digitale Transformation voran. Entdecke abwechslungsreiche IT-Jobs, beste individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und profitiere von flexiblen Arbeitszeiten mit Überstundenausgleich! Alle Infos gibt's hier: karriere.msg.group Unsere Themen: Hoher Wasserbrauch durch KI Meta will drittes Open-Source Llama trainieren Mehr Cyberangriffe mit KI-Unterstützung Und OpinionGPT zeigt Auswirkungen von Trainingsdaten auf KI-Vorurteile heise.de/ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast

Mehr soziale Gerechtigkeit schaffen — das ist die Mission von Isabel Gebien. In ihrem neuen Podcast „Equality 365“ spricht sie deshalb darüber, wie Diversität und Chancengleichheit gefördert und neu gedacht werden können. (00:00:00) Intro (00:01:10) Begrüßung Isabel Gebien (00:01:39) Ist Objektivität bei KIs überhaupt möglich? (00:02:53) Was sind feministische Perspektiven auf KI? (00:03:55) Wie kann KI richtig trainiert werden? (00:05:03) Wie können KI-Entwicklungsteams diverser werden? (00:09:28) Wie wird KI diverser? (00:10:36) Kann KI Diskriminierung abbauen? (00:11:36) Brauchen wir diversere Trainingsdaten für KIs? (00:13:28) Warum beschäftigt sich Isabel mit Geschlechtergerechtigkeit? (00:17:17) Was waren Schlüsselmomente in Isabels Arbeit? (00:19:22) Verabschiedung Hier entlang geht's zu den Links unserer Werbepartner: https://detektor.fm/werbepartner/brand-eins-podcast Hier geht's zur aktuellen brand eins mit dem Schwerpunkt „Künstliche Intelligenz“: https://www.brandeins.de/products/brand-eins-09-2023 Und hier geht's zum Podcast von Isabel Gebien, „Equality 365“: Podcast von Isabel Gebien zu Gerechtigkeit in allen Lebensbereichen Hier kommt der Link zur Folge mit Stefanie Ren: https://detektor.fm/wirtschaft/brand-eins-podcast-stefanie-ren-kuenstliche-intelligenz >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wirtschaft/brand-eins-podcast-isabel-gebien-equality365-kuenstliche-intelligenz

Mehr soziale Gerechtigkeit schaffen — das ist die Mission von Isabel Gebien. In ihrem neuen Podcast „Equality 365“ spricht sie deshalb darüber, wie Diversität und Chancengleichheit gefördert und neu gedacht werden können. (00:00:00) Intro (00:01:10) Begrüßung Isabel Gebien (00:01:39) Ist Objektivität bei KIs überhaupt möglich? (00:02:53) Was sind feministische Perspektiven auf KI? (00:03:55) Wie kann KI richtig trainiert werden? (00:05:03) Wie können KI-Entwicklungsteams diverser werden? (00:09:28) Wie wird KI diverser? (00:10:36) Kann KI Diskriminierung abbauen? (00:11:36) Brauchen wir diversere Trainingsdaten für KIs? (00:13:28) Warum beschäftigt sich Isabel mit Geschlechtergerechtigkeit? (00:17:17) Was waren Schlüsselmomente in Isabels Arbeit? (00:19:22) Verabschiedung Hier entlang geht's zu den Links unserer Werbepartner: https://detektor.fm/werbepartner/brand-eins-podcast Hier geht's zur aktuellen brand eins mit dem Schwerpunkt „Künstliche Intelligenz“: https://www.brandeins.de/products/brand-eins-09-2023 Und hier geht's zum Podcast von Isabel Gebien, „Equality 365“: Podcast von Isabel Gebien zu Gerechtigkeit in allen Lebensbereichen Hier kommt der Link zur Folge mit Stefanie Ren: https://detektor.fm/wirtschaft/brand-eins-podcast-stefanie-ren-kuenstliche-intelligenz >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wirtschaft/brand-eins-podcast-isabel-gebien-equality365-kuenstliche-intelligenz