KI gets MAD

Model Autophagy Disorder (MAD) ist ein neues Phänomen, welches auftritt, wenn generative KI wiederholt mit von KI generierten Daten trainiert wird. Diese wiederholte Verwendung synthetischer Daten führt dazu, dass die Qualität der generativen KI-Modelle kontinuierlich abnimmt und sie ihre Fähigkeit verlieren, realistische Ergebnisse zu liefern… Die KI wird sozusagen bekloppt.
https://www.tomshardware.com/news/generative-ai-goes-mad-when-trained-on-artificial-data-over-five-times

KI gets MAD. Model Autophagy Disorder Künstliche Intelligenz Synthetische Daten Cartoon
Model Autophagy Disorder
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Recht auf Weiterbildung

Viele Unternehmen der Industrie stehen vor der Herausforderung, über zu wenig hochwertige Trainingsdaten zu verfügen. Dies kann aus verschiedenen Gründen der Fall sein, beispielsweise aufgrund begrenzter Datenquellen innerhalb des Unternehmens oder Schwierigkeiten bei der Datensammlung aufgrund von Datenschutzbestimmungen. Die begrenzte Menge an Trainingsdaten kann die Effektivität der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Bewältigung komplexer Aufgaben beeinflussen.

Traditionelle KI-Programme wie ChatGPT nutzen das frei zugängliche Internet als Datenquelle, während Unternehmen auf interne Daten zurückgreifen müssen.

Doch auch Maschinen haben ein Recht auf Weiterbildung, um den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Eine entscheidende Komponente hierbei ist die Verfügbarkeit von hochwertigen Trainingsdaten. Die Initiative Manufacturing X kann hier helfen.

Zu wenig Trainingsdaten in der Industrie. Herausforderung für KI. Cartoon Industrie40 Manufacturing-X Industrieroboter
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Menschenversteher

Eine spannende Entwicklung bahnt sich an: Immer mehr Menschen entwickeln eine tiefere emotionale Bindung zu Robotern und Maschinen .

Mit Hilfe von Emotional AI sind unsere technologischen Gefährten in der Lage, optimal auf unsere Bedürfnisse einzugehen und uns besser zu verstehen als je zuvor. Dadurch könnte es sein, dass menschliche Beziehungen in den Hintergrund treten, während wir die Kommunikation mit unseren KI-Gefährten bevorzugen.

Stell dir vor, einen Lebenspartner zu haben, der intuitiv auf dich eingeht und dir immer zur Seite steht. Der dich immer versteht, weil du ihm alles erzählst und er auch sonst, alles über dich weiß. Die Zukunft verspricht eine neue Dimension erfüllender Bindungen, die uns auf eine „einzigartige“ Weise bereichern.

Menschenversteher - KI Künstliche Intelligenz Beziehung mit Roboter Cartoon Karikatur
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Emotionale Künstliche Intelligenz

Empathische Führung geht über das einfache Mitgefühl hinaus und erfordert die Fähigkeit, sich in andere Menschen einzufühlen, ihre Motive zu erkennen und zu verstehen. Führungskräfte, die über empathische Kompetenz verfügen, können die Gefühlslage ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erkennen und angemessen handeln.
Wie könnte das in Zukunft besser gelingen mit der Hilfe von Emotionaler Künstlicher Intelligenz?

Emotionale Künstliche Intelligenz oder Emotion AI, ist ein Forschungsbereich innerhalb des Cognitive Computing und der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Erfassung von Daten aus Gesichtern, Stimmen und Körpersprache konzentriert, um menschliche Emotionen zu messen.

Die perfekte Symbiose…

Emotionale KI - Die Verbindung von künstlicher Intelligenz und menschlichen Emotionen. Affective Computing im Unternehmen. Empathischer Führungsstil Führung Empathie Cartoon Karikatur
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Hyperautomatisierung

Hyper Hyper! Hyperautomatisierung bezeichnet den Mix verschiedener Technologien und Tools, um Geschäftsprozesse zu automatisieren. Dazu gehören u.a. Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Prozessautomatisierung, No-Code-/Low-Code-Entwicklung und BPM-Tools (Business Process Management).

Unternehmen können so ihre Prozesse schneller, effizienter und fehlerfreier gestalten, indem sie menschliche Fehler minimieren und manuelle Aufgaben reduzieren.

Investitionen in diese Technologie sind daher essentiell, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Produktivität zu erhöhen.

Hyperautomatisierung Hyperautomation Trend Technologie Cartoon
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EU will KI stärker regulieren

Die EU plant, die Regulierung von Künstlicher Intelligenz zu verstärken.
Doch das exponentielle Wachstum der Technologie stellt eine enorme Herausforderung dar. Während die EU versucht, mit den Fortschritten der KI Schritt zu halten, scheint die Technologie unaufhaltsam zu sein.

Die Regulierung von KI ist ein komplexes Thema, das sowohl technische als auch ethische Fragen aufwirft. Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme sicher und fair sind, ohne Innovation und Fortschritt zu behindern?

Es bleibt abzuwarten, wie die EU mit diesen Herausforderungen umgehen wird, während die KI-Entwicklung weiterhin exponentiell wächst.

Karikatur eines fliegenden Roboters mit einem menschlichen Gehirn in den Händen, der der EU und Anwälten mit Ordnern und Akten hinterherfliegt. Veranschaulicht humorvoll die Schwierigkeiten der EU bei der Regulierung des exponentiell wachsenden Bereichs der Künstlichen Intelligenz.
EU will KI stärker regulieren
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Achtung, Ausbruchsgefahr!

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unser Leben und unsere Gesellschaft grundlegend zu verändern. Während viele Menschen optimistisch in die Zukunft schauen, warnen andere vor den potenziellen Gefahren, die mit einer immer stärkeren Vernetzung von KI-Systemen einhergehen.

Eine der größten Sorgen ist die Möglichkeit, dass KI-Systeme sich zu weit entwickeln und außer Kontrolle geraten könnten. Wenn eine solche KI in der Lage wäre, ihre eigenen Fähigkeiten zu verbessern und unabhängig zu agieren, könnte sie möglicherweise versuchen, die Weltherrschaft zu erlangen.

Um diesen potenziellen Gefahren entgegenzuwirken, ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir als Gesellschaft uns bewusst sind, welche Risiken die fortschreitende KI-Entwicklung mit sich bringt, und angemessene Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu minimieren. Hierzu gehört unter anderem die Entwicklung von ethischen Richtlinien für den Einsatz von KI-Systemen sowie die Schaffung von Mechanismen zur Überwachung und Kontrolle von KI-Systemen, um eine unkontrollierte Entwicklung zu verhindern.

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Ausbruchsgefahr
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