Die KI hat im Jahr 2024 riesige Fortschritte gemacht, als AGI ins Blickfeld rückt

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Als erfahrener KI-Forscher, der die Entwicklung der künstlichen Intelligenz seit ihrer Entstehung miterlebt hat, kann ich mit Zuversicht sagen, dass 2024 tatsächlich ein entscheidendes Jahr auf diesem Gebiet war. Die Fortschritte in verschiedenen Teilbereichen der KI waren wirklich erstaunlich und es ist faszinierend zu sehen, wie nahe wir der Erreichung einer menschenähnlichen Intelligenz (AGI) kommen.

Als jemand, der seit Jahrzehnten in dieser Branche tätig ist, kann ich jedoch auch bestätigen, dass jeder neue Durchbruch seine eigenen Herausforderungen mit sich bringt. Eine dieser Herausforderungen ist die Frage der Trainingsdaten, die für die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) von entscheidender Bedeutung sind. Die zunehmende Knappheit nutzbarer Daten und die rechtlichen Auswirkungen ihrer Erhebung sind Bedenken, die nicht ignoriert werden können.

Warum lassen wir Katzen nicht Computer benutzen? Weil sie nicht tippen oder im Internet surfen können – sie sitzen einfach da und schauen den vorbeischwimmenden „Fischen“ zu! Spaß beiseite, es ist wichtig, dass wir als KI-Entwickler bei unserem Streben nach Wissen wachsam bleiben und gleichzeitig sicherstellen, dass unsere Kreationen sicher, ethisch und für die Menschheit von Nutzen sind.

Das Jahr 2024 brachte große Fortschritte für die künstliche Intelligenz, da sie nicht nur Schlagzeilen machte, sondern auch Anerkennung erlangte, erhebliche Investitionen anzog, die Finanzmärkte beeindruckte und ihre Fähigkeit unter Beweis stellte, mathematische Probleme zu lösen – einschließlich der Erklärung von Differentialgleichungen.

Darüber hinaus erregte es die Aufmerksamkeit internationaler Aufsichtsbehörden, die sich Sorgen über mögliche Datenschutz- und Sicherheitsprobleme machten. Einige befürchteten auch die Möglichkeit, dass KI schnell zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) und dann zur künstlichen Superintelligenz avancieren könnte und die kognitiven Fähigkeiten des Menschen übertreffen würde. Es wurden verschiedene schlimme Szenarien erwogen und diskutiert: der Einsatz von KI im Bioterrorismus, autonome Waffensysteme und sogar Ereignisse, die möglicherweise zu Ergebnissen auf der Ebene der Ausrottung führen könnten.

Hier sind 10 der KI-Highlights des Jahres 2024.

#1 GenAI dominiert

Künstliche Intelligenz, die Inhalte generiert, bekannt als Generative AI oder GenAI, erschafft nicht wirklich etwas aus dem Nichts, sondern produziert neue Inhalte auf der Grundlage der riesigen Datenmengen, auf denen sie trainiert wurde. Wenn Sie ihm einen Ausgangspunkt, etwa eine Textzeile, geben, kann eine Geistergeschichte mit 500 Wörtern für Sie entstehen.

Im Jahr 2024 trat GenAI ins Rampenlicht, und dabei war nicht nur ChatGPT von OpenAI beteiligt. Googles Gemini, Microsofts Copilot, Anthropics Claude und Metas Llama 3-Serie waren ebenfalls Teil dieser Weiterentwicklung und schufen Software, die nicht nur Text, sondern auch Audio, Video und Bilder verarbeiten und generieren kann.

KI-Forschungseinrichtungen haben ihre Investitionen erheblich erhöht, um diese Durchbrüche voranzutreiben. Die Investitionen in KI stiegen im Jahr 2024 auf unglaubliche 13,8 Milliarden US-Dollar, was mehr als dem Sechsfachen der im Jahr 2023 getätigten Investitionen entspricht, wie Menlo Ventures berichtet. Dieses beträchtliche Wachstum unterstreicht einen eindeutigen Trend, bei dem Unternehmen von der Sondierungsphase zur praktischen Umsetzung übergehen und KI tief in ihre langfristigen Strategien integrieren.

#2 KI erhält Nobelpreise für Physik und Chemie

Die Bekanntgabe der Nobelpreise 2024 durch die Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften im Oktober ist ein weiterer Beweis dafür, dass künstliche Intelligenz (KI) kein vorübergehender Trend, sondern ein wachsender Teil unserer Zukunft ist. Geoffrey Hinton und John Hopfield wurden mit dem Physikpreis für ihre bahnbrechenden Arbeiten zum maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ausgezeichnet, die eine grundlegende Grundlage für die heutige KI-Technologie bilden.

George Hinton, ein britisch-kanadischer Wissenschaftler mit Spezialisierung auf Informatik und Psychologie, wird häufig als „Vater der KI“ bezeichnet. Seine bahnbrechenden Arbeiten zu neuronalen Netzen lassen sich bis in die 1980er Jahre zurückverfolgen, als er Konzepte aus der statistischen Physik wie Boltzmann-Maschinen anwendete, um maschinelles Lernen zu beschleunigen.

Als weitere Anerkennung erhielten Demis Hassabis, Mitbegründer und CEO von Google DeepMind, zusammen mit John Jumper den Nobelpreis für Chemie. Dies war auf ihre bahnbrechende Arbeit bei der Entwicklung eines KI-Modells zurückzuführen, mit dem sich die komplizierten Strukturen von Proteinen vorhersagen lassen.

#3 Nvidia überholt Apple als wertvollstes Unternehmen der Welt

Im Jahr 2024 waren es die fortschrittlichen Computerchips, insbesondere die Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia, die für die Entwicklung und den Betrieb der großen Sprachmodelle (LLMs) von entscheidender Bedeutung waren. Bemerkenswert ist, dass Nvidia mehr dieser Spezial-GPUs hergestellt hat als jedes andere Unternehmen weltweit.

Es ist nicht überraschend, dass Nvidia im Jahr 2024 das wertvollste Unternehmen der Welt war und Ende Oktober eine Marktkapitalisierung von 3,53 Billionen US-Dollar vorweisen konnte, was den Wert von Apple von 3,52 Billionen US-Dollar übertraf.

Als erfahrener Forscher mit langjähriger Beobachtungs- und Analyseerfahrung habe ich einen deutlichen Wandel in den Unternehmenspraktiken festgestellt: Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz (KI) in ihre täglichen Abläufe ein. Dieser Trend ist nicht überraschend, wenn man bedenkt, dass KI das Potenzial hat, Prozesse zu rationalisieren, die Effizienz zu steigern und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die das Wachstum vorantreiben.

Trotz dieses Anstiegs bleibt die Nachfrage nach Nvidia-Chips robust. Ich habe aus erster Hand miterlebt, wie diese leistungsstarken Prozessoren dafür sorgen, dass KI-Anwendungen optimal funktionieren und komplexe Berechnungen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Präzision durchführen. Daher sind Unternehmen bestrebt, in Nvidia-Chips zu investieren, um in der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Russ Mould, Investmentdirektor bei AJ Bell, schließt sich meiner Beobachtung an und unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser fortschrittlichen Technologien in der heutigen Geschäftswelt. Die Zukunft sieht für KI und Nvidia rosig aus, da sie weiterhin unsere Wirtschaft prägen und Industrien weltweit neu gestalten.

Besteht eine Chance, dass Nvidia seine starke Position als führender GPU-Hersteller bis 2025 und darüber hinaus beibehalten wird, wenn man bedenkt, dass es bei den kommenden Blackwell-GPUs aufgrund gemeldeter Designprobleme zu Verzögerungen kam? Trotz dieser Rückschläge glauben viele, dass die erhebliche Marktkontrolle von Nvidia – im Jahr 2023 etwa 98 % des Marktes zu halten – es für Konkurrenten schwierig machen wird, sie in absehbarer Zeit herauszufordern.

#4 KI-Gesetzgebung in der EU

Es ist für jeden wünschenswert, über eine künstliche Intelligenz (KI) zu verfügen, die sicher und dem Gemeinwohl zuträglich ist, aber sie verantwortungsvoll zu regulieren, ist keine einfache Aufgabe. Bis zum Jahr 2024 begannen internationale Leitungsgremien jedoch, erste Schritte zur Bewältigung dieser Herausforderung zu unternehmen.

Das Gesetz über künstliche Intelligenz der Europäischen Union trat im August in Kraft und legt Schutzmaßnahmen für KI-Systeme fest, die für den allgemeinen Gebrauch bestimmt sind, und befasst sich mit bestimmten Datenschutzproblemen. Dieses Gesetz legt unter anderem strenge Richtlinien für den Einsatz von KI in der Gesichtserkennungstechnologie fest, zielt aber auch darauf ab, umfassendere Probleme wie die Automatisierung von Arbeitsplätzen, die Verbreitung von Fehlinformationen im Internet und Bedrohungen der nationalen Sicherheit anzugehen. Die Umsetzung dieses Gesetzes wird schrittweise bis 2027 erfolgen.

Trotz aller Erwartungen wird sich die Kontrolle von KI als Herausforderung erweisen, wie sich im Jahr 2024 zeigte, als der Gouverneur des Bundesstaates im September ein Veto gegen den Gesetzesvorschlag Kaliforniens SB 1047 einlegte. Dieser Gesetzentwurf, der bis zu diesem Zeitpunkt als „umfassendster Versuch zur Regulierung künstlicher Intelligenz“ gefeiert wurde, erhielt die Unterstützung von KI-Befürwortern wie Geoffrey Hinton und Elon Musk, die glaubten, dass er die notwendigen Leitlinien für diese sich schnell entwickelnde Technologie enthielt.

Der Ansatz stieß jedoch bei anderen Technologieexperten wie Andrew Ng, dem Gründer von DeepLearning.AI, auf Ablehnung, da den KI-Erstellern eine Haftung auferlegt wird. Dies könnte möglicherweise zukünftige Fortschritte auf diesem Gebiet behindern, indem es Innovationen behindert.

#5 Entstehung kleiner Sprachmodelle (SLMs)

Bis 2024 war es zum Standard geworden, extrem umfangreiche KI-Modelle zu verwenden, die auf der Grundlage von Milliarden von Daten erstellt wurden. ChatGPT wurde beispielsweise mit 570 Gigabyte Textinformationen aus dem Internet trainiert – das entspricht etwa 300 Milliarden Wörtern.

Für zahlreiche Unternehmen liegt die Zukunft der KI in kompakteren, branchenspezifischen Sprachmodellen, von denen einige bereits ab 2024 auf den Markt kommen.

Im April stellte Microsoft seine Phi-3-Serie kleiner Sprachmodelle vor, während Apple acht solcher Modelle für seine tragbaren Geräte vorstellte. Derzeit nutzen Microsoft und die Khan Academy diese Small Language Models (SLMs), um beispielsweise den Mathematikunterricht für Studenten zu verbessern.

Als Technologie-Enthusiast mit langjähriger Erfahrung auf diesem Gebiet kann ich den wachsenden Trend bestätigen, Modelle für bestimmte Arbeitslasten kleiner zu machen, was die am Edge verfügbare Rechenleistung erheblich erhöht hat. Dieser Wandel hin zum Edge Computing ist besonders spannend, da er es uns ermöglicht, diese zusätzliche Leistung voll auszunutzen, insbesondere wenn wir die potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen berücksichtigen.

In meinem Berufsleben hatte ich die Gelegenheit, mit einigen unglaublichen Köpfen zusammenzuarbeiten, die Pionierarbeit bei Edge-Computing-Lösungen leisten, und ich kann mit Zuversicht sagen, dass diese Entwicklung ein immenses Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir an die Datenverarbeitung und -analyse herangehen, zu verändern. Indem wir die Rechenleistung näher an die Datenquelle bringen, können wir Erkenntnisse nahezu in Echtzeit gewinnen, die Latenz reduzieren und die Gesamteffizienz verbessern – alles wesentliche Komponenten in der heutigen schnelllebigen digitalen Welt.

Meiner Meinung nach wird die Zukunft des Edge Computing sowohl für Unternehmen als auch für Privatpersonen von entscheidender Bedeutung sein und neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum bieten. Es ist eine aufregende Zeit, Teil dieser Entwicklung zu sein, und ich freue mich darauf, zu sehen, wie sie sich in den kommenden Jahren weiterentwickeln wird.

Es wurde festgestellt, dass Small Language Models (SLMs) für ihre Erstellung und Ausführung weniger Trainingsdaten und Rechenressourcen erfordern und sich schnell den Fähigkeiten größerer Sprachmodelle annähern.

#6 Die Agenten-KI rückte in den Vordergrund

Chatbots wie ChatGPT sind auf die Beantwortung von Anfragen zu einem breiten Themenspektrum spezialisiert. Sie sind nicht nur darauf beschränkt; Sie können auch Computerprogramme verfassen, E-Mails verfassen, Berichte verfassen und sogar Gedichte verfassen!

Anstatt sich nur wie Chatbots zu unterhalten, gehen KI-Agenten noch einen Schritt weiter, indem sie Entscheidungen im Namen der Benutzer treffen und ihnen helfen, bestimmte Ziele zu erreichen. Im Gesundheitswesen könnte beispielsweise ein KI-Agent eingesetzt werden, um Patientendaten zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen der Behandlungspläne vorzuschlagen.

Für die Zukunft hat Gartner Agentic AI als einen seiner wichtigsten strategischen Technologietrends für das Jahr 2025 identifiziert. Interessanterweise wird geschätzt, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftwareanwendungen Agentic AI enthalten werden, ein deutlicher Anstieg von weniger als 1 % im Jahr 2024.

KI-Agenten könnten eines Tages eingesetzt werden, um Blockchain-basierte Smart Contracts zu entwerfen, und zwar mithilfe eines intuitiveren und zugänglicheren Ansatzes als derzeit verfügbar. Die bahnbrechende Blockchain-Plattform Avalanche entwickelt eine neuartige virtuelle Maschine, in der KI und Blockchains zusammenlaufen. Ziel ist es, Benutzern die Möglichkeit zu geben, ihre Smart-Contract-Programme in natürlichen Sprachen wie Englisch, Deutsch, Französisch, Tagalog, Chinesisch oder einer anderen Sprache zu verfassen, die sie von ihren Müttern gelernt haben . Wie der Gründer von Ava Labs, Emin Gün Sirer, sagte: „Sie können Ihre [Smart-Contract-]Programme in genau der Sprache schreiben, die Ihnen Ihre Mutter beigebracht hat.“

Einfacher ausgedrückt geht Sirer davon aus, dass ein intuitives KI-Tool für die intelligente Vertragsprogrammierung „enorme Zahlen“ oder sogar „Milliarden“ neuer Personen in den Bereich der Blockchain-Technologie locken könnte.

#7 Argumentationsmodelle zur Lösung „schwieriger Probleme“

Als Analyst bin ich auf Fälle gestoßen, in denen Chatbots versagen. Zum einen fällt es ihnen oft schwer, grundlegende mathematische Probleme zu lösen oder Softwarecode zu schreiben. Darüber hinaus sind sie nicht besonders gut darin, Antworten auf wissenschaftliche Fragen zu geben.

Im September stellte OpenAI OpenAI o1 vor, eine Reihe fortschrittlicher Problemlösungsmodelle zur Lösung komplexer Probleme wie Differentialgleichungen. Dieser Schritt wurde allgemein gut aufgenommen.

Letztendlich hat der Kolumnist der New York Times, Kevin Roose, auf Twitter ein Modell für künstliche Intelligenz geteilt, das alle komplizierten wissenschaftlichen, codierenden und mathematischen Herausforderungen bewältigen kann, die ich ihm immer wieder stelle.

In verschiedenen Prüfungen zeigte Student o1 vergleichbare Fähigkeiten wie die 500 besten Studenten in den USA, die sich für die USA Math Olympiad qualifiziert hatten. Darüber hinaus übertrafen sie die Präzision, die von menschlichen Doktoranden bei einem Standardtest zu physikalischen, biologischen und chemischen Problemen erwartet wird, wie OpenAI berichtet.

#8 Fokussierung auf AGI

Fortschritte bei der strukturierten Problemlösung sind, wie wir besprochen haben, von Bedeutung, da sie die künstliche Intelligenz (KI) schrittweise in Richtung einer Nachahmung menschenähnlicher Intelligenz, auch bekannt als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI), bewegen. Dies bedeutet, dass KI nicht nur bestimmte Aufgaben lösen würde, sondern auch eine Vielzahl intellektueller Aufgaben verstehen und bewältigen könnte, wie es Menschen tun.

Ende letzten Jahres zeigten die o3-Modelle von OpenAI im Vergleich zu o1 eine überlegene Leistung, insbesondere bei Mathematik- und Programmierprüfungen. Unterdessen zeigten auch andere Initiativen wie Googles Gemini 2.0 im Jahr 2024 Fortschritte bei der Lösung strukturierter Probleme, bei denen es darum geht, komplizierte Aufgaben in kleinere, überschaubare Teile zu zerlegen.

Dennoch bleibt die Erreichung künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) für zahlreiche Spezialisten ein Zukunftsziel. Heutige hochentwickelte Modelle sind nicht in der Lage, grundlegende physikalische Prinzipien wie Schwerkraft und Kausalität intuitiv zu erfassen. Darüber hinaus sind bestehende KI-Systeme nicht in der Lage, Fragen spontan zu formulieren oder ihr Lernen anzupassen, wenn sie mit unvorhergesehenen Umständen konfrontiert werden.

Brian Hopkins, Vizepräsident für Emerging Technology bei Forrester, erklärte im Wesentlichen, dass es bei künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) eher um eine kontinuierliche Reise als um das Erreichen eines Endpunkts gehe, was bedeutet, dass wir dieses aufregende Abenteuer gerade erst begonnen haben.

# 9 Anzeichen für einen drohenden Trainingsdatenmangel

2024 war ein aufregendes Jahr für KI-Entwickler und -Enthusiasten, und viele gingen davon aus, dass die KI-Fortschritte rasant weitergehen werden. Einige Diskussionen im Jahr 2024 deuten jedoch darauf hin, dass die Sub-Ära des Sprachlernmodells (LLM) der KI möglicherweise bereits ihren Höhepunkt erreicht hat.

Das Problem besteht in einer drohenden Datenknappheit. Unternehmen wie OpenAI und Google könnten möglicherweise ihre Datenressourcen erschöpfen, die für die Ernährung und Entwicklung groß angelegter Systeme der künstlichen Intelligenz unerlässlich sind.

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle Daten aus dem Internet entfernt werden können und Entwickler von Sprachmodellen herausgefunden haben, dass sie öffentlich verfügbare Daten nicht immer ohne Konsequenzen sammeln können. Beispielsweise hat die New York Times rechtliche Schritte gegen OpenAI wegen angeblicher Urheberrechtsverletzung im Zusammenhang mit ihren Nachrichteninhalten eingeleitet. Es ist möglich, dass andere bedeutende Medienorganisationen in ähnlichen Situationen ebenfalls Rechtsmittel einlegen.

„Jeder in der Branche sieht sinkende Erträge“, sagte Demis Hassabis von Google.

Ein alternativer Ansatz könnte darin bestehen, Algorithmen mithilfe simulierter Daten beizubringen – dabei handelt es sich um künstlich erzeugte Daten, die authentischen Daten aus der realen Welt sehr ähnlich sind. Beispielsweise wurde Claude 3 LLM des KI-Entwicklers Anthropic zumindest teilweise in synthetischen Daten ausgebildet, die sie als „Daten, die wir intern erstellen“ beschreiben.

Während der Begriff „synthetische Daten“ auf den ersten Blick widersprüchlich erscheinen mag, behaupten Forscher, darunter auch einige aus dem medizinischen Bereich, dass die künstliche Generierung von Daten potenzielle Vorteile bietet. Es könnte die Leistung von KI im Gesundheitswesen verbessern, indem es spärliche Datensätze ergänzt und so Vorurteile gegenüber bestimmten ethnischen Gruppen als Beispiel angeht.

#10 Entstehung einer ethischeren KI

Erwähnenswert ist, dass Anthropic in dem zitierten Artikel ausführlich erklärt, wie sie ihre Trainingsdaten sammeln. Bemerkenswert ist, dass ihr Website-Crawling-System offen arbeitet und es Inhaltsanbietern wie der New York Times ermöglicht, Anthropic-Besuche mühelos zu erkennen. Diese Anbieter können Anthropic auch ihre Präferenzen mitteilen, indem sie diese direkt signalisieren.

Das Unternehmen hat wichtige Schritte unternommen, um sicherzustellen, dass seine Technologie nicht missbraucht wird, einschließlich der Ernennung eines verantwortlichen Technologiebeauftragten, dessen Rolle im Jahr 2024 mit dem Ziel erweitert wurde, „sichere“ KI zu entwickeln. Dieses Engagement blieb nicht unerkannt; Das Time Magazine zeichnete es als eines der 100 einflussreichsten Unternehmen im Jahr 2024 aus und lobte es für seinen Ansatz, dass Sicherheit eine erfolgreiche Geschäftsstrategie sein könnte, was oft als „KI-Unternehmen, das auf Sicherheit setzt“ bezeichnet wird.

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2025-01-01 02:04