KI-Nachrichten vom 14.11.24

Große Technologieunternehmen berichten über gemischte KI-Ergebnisse. OpenAI bringt Operator Tool (Januar 2025) für Aufgabenautomatisierung und Reiseplanung auf den Markt. Genauigkeit in der Industrie bleibt unter 75%. Die Graph-Methode von M.J. Buehler am MIT stellt interdisziplinäre Verbindungen dar. Die Nachfrage nach Automatisierung ist seit 2022 um 300 % gestiegen. Der Datenmangel hält an. KI kostet fast 100 Milliarden Dollar. Die Entwicklung steht vor wachsenden Hürden.

OpenAI steht kurz vor der Einführung eines KI-Agenten-Tools zur Automatisierung von Aufgaben für Anwenderinnen und Anwender.

Die für Anfang 2025 geplante Veröffentlichung von „Operator“ durch OpenAI stellt einen bedeutenden Schritt in der Unterstützung von Nutzern bei komplexen digitalen Aufgaben dar. Stellen Sie sich Operator als einen kompetenten Assistenten vor, der komplizierte Prozesse in überschaubare Schritte unterteilt – vom Schreiben von Code bis hin zur Planung detaillierter Reiserouten. Die Markteinführung im Januar umfasst sowohl eine Vorschau für die Forschung als auch eine Entwickler-API (Application Programming Interface, eine Reihe von Werkzeugen für die Softwareentwicklung).

Die browserbasierten Ausführungsfunktionen des Tools demonstrieren praktische Anwendungen in realen Szenarien. Nehmen wir zum Beispiel die Codierung: Während ein menschlicher Entwickler Stunden damit verbringen kann, eine komplexe Funktion zu debuggen, kann Operator in wenigen Minuten Lösungen analysieren, identifizieren und vorschlagen. Unternehmen wie Anthropic und Microsoft haben ähnliche Tools wie Claude und Copilot auf den Markt gebracht und damit ein dynamisches Ökosystem von KI-Agenten geschaffen, die miteinander konkurrieren, um die Produktivität der Nutzer zu steigern.

Technische Beweise unterstützen die potenzielle Wirkung des Tools. Sam Altman, CEO von OpenAI, stützt sich auf quantifizierbare Verbesserungen bei der Aufgabenerledigung und Genauigkeitsmetriken aus internen Tests. Der Fokus auf die Entwicklung von Agenten anstelle von Modellverbesserungen steht im Einklang mit aktuellen Marktdaten, die einen Anstieg der Nachfrage nach automatisierten Aufgabenlösungen um 300 % zeigen.

Anwender, die nach Automatisierungslösungen suchen, werden praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen finden. Ein Szenario zur Reiseplanung veranschaulicht dies: Der Benutzer kann gleichzeitig Flugpreise vergleichen, die Verfügbarkeit von Hotels prüfen und Reisepläne erstellen – Aufgaben, für die traditionell mehrere Anwendungen und menschliche Aufsicht erforderlich waren. Dieser Fortschritt markiert den Übergang von theoretischen KI-Fähigkeiten zu praktischen, messbaren Ergebnissen im täglichen Betrieb.

OpenAI, Google und Anthropic haben Schwierigkeiten bei der Entwicklung fortgeschrittener KI

Große Technologieunternehmen stehen bei der Weiterentwicklung der Fähigkeiten künstlicher Intelligenz vor unerwarteten Herausforderungen, was die Komplexität der KI-Entwicklung verdeutlicht. Daten aus aktuellen Leistungstests zeigen, dass OpenAI’s Orion, Google’s Gemini und Anthropic’s Claude 3.5 Opus mit spezialisierten Aufgaben zu kämpfen haben – insbesondere mit Programmieraufgaben, bei denen die Genauigkeitsrate im Vergleich zu früheren Modellen auf unter 75 % gesunken ist.

Werfen wir einen Blick auf die Kernprobleme. Ein grundlegendes Hindernis ist der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Stellen Sie sich vor, Sie wollten fortgeschrittene Analysis ohne ausreichende und umfassende Lehrbücher unterrichten. Die Unternehmen haben die verfügbaren Datensätze, die den strengen Qualitätsanforderungen für das KI-Training entsprechen, fast vollständig ausgeschöpft. Branchenberichten zufolge belaufen sich die Schulungskosten inzwischen auf fast 100 Mrd. USD, doch die Leistungssteigerungen sind nach wie vor gering. Eine einfache Skalierung – das Hinzufügen von mehr Rechenleistung und Daten – führt nicht mehr zu proportionalen Verbesserungen.

Diese Einschränkungen führen zu einer strategischen Neuausrichtung der Entwicklungsansätze. Die Unternehmen erforschen nun Verfeinerungen nach dem Training und KI-Agenten – spezialisierte Programme, die entwickelt wurden, um bestimmte komplexe Aufgaben zu bewältigen. Stellen Sie sich einen Handwerksmeister vor, der komplexe Fertigkeiten in handhabbare Komponenten für Lehrlinge aufteilt. In ähnlicher Weise konzentrieren sich Entwickler darauf, die Argumentationsfähigkeiten der KI durch gezielte Verbesserungen zu verbessern, anstatt sie umfassend zu trainieren.

Die Anpassungen auf der Zeitachse erzählen eine spannende Geschichte. Die Entscheidung von OpenAI, Orion auf 2025 zu verschieben, deutet darauf hin, dass sich in der Branche die Erkenntnis durchgesetzt hat, dass es innovativer Lösungen bedarf, um künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu erreichen, d. h. KI-Systeme, die dem menschlichen Denken in jeder Hinsicht ebenbürtig sind. Interne Dokumente dieser Unternehmen deuten auf eine Abkehr von traditionellen Skalierungsmethoden hin, hin zu experimentellen Architekturen, bei denen das effiziente Lernen aus begrenzten Daten im Vordergrund steht.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass der nächste Durchbruch in der künstlichen Intelligenz möglicherweise dadurch erzielt wird, dass man sich Gedanken darüber macht, wie Maschinen lernen, anstatt einfach ihre Rechenleistung zu erhöhen. Aktuelle Erkenntnisse deuten auf eine Zukunft hin, in der erfolgreiche Fortschritte in der KI eher von intelligenteren Trainingsmethoden als von größeren Modellen abhängen.

Graphenbasiertes KI-Modell zeigt die Zukunft der Innovation

Die KI-Methodik von MIT-Professor Markus J. Buehler führt Forscher durch unerforschte Innovationsbereiche, indem sie Verbindungen zwischen verschiedenen Disziplinen aufzeigt. Das System fungiert als Wissensträger und stützt sich auf grafische Berechnungswerkzeuge und die Kategorientheorie – ein mathematischer Rahmen, der die Beziehungen zwischen abstrakten Strukturen untersucht.

Lassen Sie uns dies anhand einer konkreten Anwendung veranschaulichen: Als die KI 1.000 wissenschaftliche Arbeiten analysierte, katalogisierte sie nicht nur Informationen, sondern erstellte eine komplexe Wissenslandkarte. Diese Karte zeigt mathematische Muster, die biologische Strukturen mit musikalischen Kompositionen verbinden, insbesondere mit Beethovens „Symphonie Nr. 9“. Die Verbindungen entstehen durch gemeinsame mathematische Prinzipien von Rhythmus, Struktur und Komplexität.

Die Weisheit des Systems geht über theoretische Erkenntnisse hinaus. Man denke nur an die Analyse der Prinzipien von Kandinskys abstrakter Kunst, die sich durch geometrische Muster und Farbbeziehungen auszeichnet und zu praktischen Anwendungen in der Materialwissenschaft geführt hat. KI übersetzte diese künstlerischen Elemente in strukturelle Blaupausen für myzelbasierte Materialien (Netzwerke aus Pilzfäden). Diese Materialien dienen nun als nachhaltige Alternativen im Bauwesen und bei der Entwicklung biologisch abbaubarer Technologien.

Jede Entdeckung baut auf früheren Erkenntnissen auf, so dass ein sich selbst verstärkender Kreislauf des Wissenstransfers entsteht. KI verarbeitet nicht nur Daten, sondern führt den Nutzer zu unerwarteten Verbindungen, ähnlich wie ein erfahrener Navigator, der versteckte Wege aufzeigt. Forschungsteams auf der ganzen Welt können nun diese kartierten Beziehungen nutzen, um Innovationen in Bereichen wie Biomimikry, Architekturdesign und nachhaltige Technologieentwicklung zu beschleunigen.