KI Nachrichten 18.11.24

ChatGPT führt Mac-App-Integration ein, um die Konnektivität für Entwickler zu verbessern. mGPS-System verfolgt menschliche Bewegungen mithilfe von Bakteriensignaturen mit einer Genauigkeit von 92 %. Spotify kämpft gegen Betrug durch KI-generierte Inhalte, der sich auf die Einnahmen von Künstlern und die Verifizierung von Streams auswirkt. Diese Fortschritte zeigen die wachsenden Fähigkeiten der KI und die sich abzeichnenden Sicherheits- und Validierungsanforderungen.

ChatGPT kann jetzt einige Desktop-Anwendungen auf dem Mac lesen

Die neueste „Work with Apps“-Funktion von OpenAI ermöglicht es macOS-Benutzern, neue Dimensionen der Codierungseffizienz zu nutzen. Die Integration verbindet ChatGPT mit wichtigen Entwicklungswerkzeugen: VS Code (ein populärer Code-Editor), Xcode (die Entwicklungsumgebung von Apple), TextEdit (der Texteditor von macOS), Terminal (die Kommandozeilenschnittstelle) und iTerm2 (eine erweiterte Terminal-Anwendung). Diese direkte Verbindung eliminiert wiederholte Copy&Paste-Aufgaben und verändert die Art und Weise, wie Entwickler mit KI-Unterstützung interagieren.

Die technische Implementierung nutzt das in macOS integrierte Barrierefreiheits-Framework, um eine nahtlose Kommunikation zwischen Anwendungen und ChatGPT zu ermöglichen. Ein Beispiel ist VS Code: Entwickler müssen bestimmte Erweiterungen installieren, um die volle Funktionalität nutzen zu können – ähnlich wie beim Hinzufügen spezialisierter Werkzeuge zu einer Werkbank. Das System verarbeitet Codeschnipsel von bis zu 200 Zeilen oder das gesamte aktive Fenster und gibt Entwicklern durch selektives Hervorheben von Text präzise Kontrolle.

Die Anwendung in der Praxis zeigt sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die derzeitigen Einschränkungen dieser Funktion. Anstatt Dateien automatisch zu ändern, was mit Risiken verbunden sein kann, führt das System die Entwickler durch die Verbesserungen, während sie die volle Kontrolle über die Codeänderungen behalten. Dieser Ansatz spiegelt die traditionelle Unterstützung bei der Softwareentwicklung wider, bei der erfahrene Programmierer eher Anleitungen geben als direkt einzugreifen.

Die derzeitige Beschränkung der Funktion auf Plus- und Teams-Abonnenten unter macOS ist ein erster Schritt in Richtung KI-gestützter Entwicklung. Sie ähnelt den frühen Versionen integrierter Entwicklungsumgebungen (Integrated Development Environments, IDEs), die schließlich zum Industriestandard wurden. Durch praktische Anwendungsfälle erhalten Entwickler nun sofortiges Feedback zur Code-Struktur, zu möglichen Optimierungen und zu Best Practices – und das alles in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung.

Anwender berichten von einer Produktivitätssteigerung durch diese Integration, insbesondere bei Debugging-Sitzungen und Code-Reviews. Ein Entwickler kann problematische Codeabschnitte markieren und erhält sofort eine Analyse, ohne zwischen den Anwendungen wechseln zu müssen. Dieser optimierte Workflow zeigt die praktische Weiterentwicklung von KI-Tools in der Softwareentwicklung, die über die einfache Code-Vervollständigung hinausgeht und zu ausgefeilteren Assistenzmustern führt.

Neues KI-Tool verfolgt Ihre Schritte, indem es die Bakterien in Ihrem Körper liest

Wissenschaftler der Universität Lund in Schweden haben ein transformatives KI-System entwickelt, das uns durch die Analyse von Bakterien hilft, die menschliche Bewegung zu verstehen. Die Fähigkeit des Systems, mikrobielle Signaturen zu lesen, spiegelt die Art und Weise wider, wie ein erfahrener Fährtenleser Fußabdrücke in der Wildnis liest.

Das KI-Tool namens „Microbiome Geographic Population Structure (mGPS)“ – ein spezialisiertes System, das mikroskopisch kleine Organismen analysiert, die nur an bestimmten Orten vorkommen – fungiert als digitaler Navigator durch die unsichtbare Welt der Bakterien. Stellen Sie sich einen Detektiv vor, der Ihre Reisegeschichte lesen kann, indem er die mikroskopisch kleinen Anhalter untersucht, die Sie unterwegs mitgenommen haben.

Daten aus der realen Welt unterstützen die Leistungsfähigkeit des Systems. Die KI hat 4.100 Mikrobiom-Proben aus öffentlichen Verkehrsmitteln, Bodenproben aus 18 Ländern und Meeresproben aus neun verschiedenen Gewässern verarbeitet. Mit diesen umfangreichen Datensätzen kann mGPS die Herkunftsstädte mit einer Genauigkeit von 92 Prozent bestimmen – ähnlich wie DNA-Tests die genetische Abstammung.

Die Anwendungsmöglichkeiten gehen weit über die reine Ortung hinaus. Strafverfolgungsbehörden könnten die Technologie nutzen, um die Bewegungen von Kriminellen zu verfolgen, während Epidemiologen Muster der Krankheitsübertragung mit bisher unerreichter Genauigkeit kartieren könnten. Man stelle sich nur vor, wie die Kontaktverfolgung bei Krankheitsausbrüchen genauer werden könnte, indem nicht nur festgestellt wird, mit wem die Menschen in Kontakt gekommen sind, sondern auch, wo genau sie sich aufgehalten haben.

Der leitende Wissenschaftler Eran Elhaik und sein Team erweitern die Möglichkeiten des Systems ständig. Die fortlaufende Erstellung detaillierter Mikrobiomkarten von Städten ähnelt dem Aufbau eines umfassenden Bakterienatlas. Jeder neue Datenpunkt verbessert unser Verständnis, wie Menschen auf mikroskopischer Ebene mit ihrer Umwelt interagieren.

Datenschutzbedenken bleiben auch bei der Weiterentwicklung dieser Technologie bestehen. Die Möglichkeit, individuelle Bewegungen anhand von Bakteriensignaturen zu verfolgen, wirft Fragen zu Überwachungsgrenzen und Persönlichkeitsrechten auf – kritische Überlegungen, die bei der Weiterentwicklung dieser Technologie sorgfältig geprüft werden müssen.

Auch Spotify ist vor KI-Betrug nicht sicher

Der Kampf von Spotify gegen KI-generierten Content-Betrug offenbart wichtige Lehren für die gesamte Musikindustrie. Die aktuelle Krise der Plattform ist auf grundlegende Mängel bei der Verifizierung von Inhalten zurückzuführen – ein System, vor dem erfahrene Urheber schon lange gewarnt haben.

Man kann es so sehen: Wenn sich Distributoren und Streaming-Plattformen auf vertrauensbasierte Upload-Systeme verlassen, schaffen sie Schwachstellen, die von hochentwickelten KI-Tools ausgenutzt werden können. Beispiel „Gupta Music“: Der erfolgreiche Upload von über 700 gefälschten Alben mit nur einem Wort als Künstlername zeigt, wie leicht diese Systeme manipuliert werden können. Jedes gefälschte Album bedeutet entgangene Einnahmen für legitime Künstler und schadet der Glaubwürdigkeit der Plattform.

Die Auswirkungen in der realen Welt sind allgegenwärtig. Künstler wie HEALTH, Annie und Standards haben unautorisierte KI-generierte Inhalte auf ihren offiziellen Profilen entdeckt. Dabei handelte es sich nicht um Amateurversuche – die Betrüger nutzten fortgeschrittene KI, um überzeugende Musik und Kunstwerke zu erstellen, die die ersten Überprüfungsverfahren bestanden. Aufgrund der Kontrolllücke bleiben Inhalte oft Wochen oder Monate online, bevor sie entdeckt werden.

Die Zahlen sind ernüchternd. Mit jedem gefälschten Stream werden Mikrozahlungen von echten Künstlern auf betrügerische Konten umgeleitet. Zum Vergleich: Spotify zahlt Künstlern zwischen 0,003 und 0,005 US-Dollar pro Stream, was bedeutet, dass durch Betrug im großen Stil Tausende von Dollar über automatisierte Streaming-Farmen abgeschöpft werden können. Die derzeitigen Betrugspräventionsmaßnahmen der Plattform sind zwar vorhanden, haben aber mit der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung nicht Schritt gehalten.

Technische Lösungen sind vorhanden: Verbesserte Blockchain-Verifizierung, Audio-Fingerabdrücke und Erkennung durch maschinelles Lernen könnten betrügerische Uploads deutlich reduzieren. Die Umsetzung erfordert jedoch grundlegende Änderungen in der Art und Weise, wie Streaming-Plattformen Inhalte validieren – Änderungen, für die sich Branchenexperten seit Jahren einsetzen.