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Studie enthüllt: KI-Modelle lernen auswendig
Eine aktuelle Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und der Universität Boston zeigt, dass große Sprachmodelle wie GPT-4 oft auswendig gelernte Lösungen wiedergeben, statt tatsächlich schlussfolgernd zu denken. Trotz der Behauptungen der Anbieter, dass ihre Modelle gut im sogenannten Reasoning seien, zeigt die Untersuchung, dass diese Modelle bei abgewandelten Aufgaben deutlich schlechter abschneiden als bei Standardaufgaben.
Leistungsdefizite bei komplexen Aufgaben
Die Modelle konnten etwa Aufgaben zum kontrafaktischen Denken und das Durchführen von Additionen in anderen Zahlensystemen nur unzureichend lösen. Eine Grafik in der Studie zeigt, dass GPT-4 beim Drehen und Spiegeln von Zeichnungen erhebliche Schwierigkeiten hat. Menschen würden bei solchen Aufgaben, zwar länger brauchen, aber meist besser abschneiden.
Diese Erkenntnisse stellen die Behauptungen der Anbieter über die Fähigkeiten ihrer Sprachmodelle in Frage und zeigen, dass diese KI-Modelle eher auswendig lernen als schlussfolgern.
KI könnte 165.000 Jobs im öffentlichen Dienst ersetzen
Eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey zeigt, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im öffentlichen Dienst den bestehenden Personalmangel erheblich reduzieren könnte. Derzeit fehlen auf allen Verwaltungsebenen etwa 550.000 Vollzeitkräfte. Laut der Studie könnte KI bis zu einem Drittel dieser Lücke füllen, was etwa 165.000 Vollzeitstellen entspricht.
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Potenzial und Grenzen der KI im öffentlichen Dienst
Besonders in der Kommunal- und Steuerverwaltung sehen die Studienautoren großes Potenzial für den Einsatz von KI, während in Bereichen wie Schulen, Kitas und Polizeivollzugsdiensten weniger Unterstützungspotenzial besteht. KI könnte bis zu 55 Prozent der Aufgaben, die komplexes Fachwissen erfordern, automatisieren. Konkret könnten Chatbots in der Bürgerkommunikation rund die Hälfte der Anfragen übernehmen, die bisher von Callcentern bearbeitet wurden. Weitere Einsatzfelder für KI sind das Generieren von Zusammenfassungen, die Automatisierung von Änderungsanträgen, die Erstellung neuer Inhalte sowie die Softwareentwicklung.
Moshi: Neue Sprachassistenz aus Frankreich
Das französische Start-up Kyutai hat mit Moshi eine innovative Echtzeit-KI-Sprachassistenz vorgestellt, die OpenAI’s GPT-4o Voice Mode ernsthafte Konkurrenz machen könnte. Moshi besticht durch:
Technologische Highlights von Moshi
- Echtzeit-Reaktion: Moshi hört und spricht gleichzeitig mit einer Latenz von nur 160 ms, was schneller ist als alle bisherigen Systeme.
- Emotionale Vielfalt: Mit 70 verschiedenen Emotionen und Sprechstilen, von sanftem Flüstern bis zu markanten Akzenten, bietet Moshi eine einzigartige Ausdrucksvielfalt.
- Zugang für alle: Moshi ist bereits als Demo verfügbar und wird bald als Open Source veröffentlicht.
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Entwicklung und Zukunft von Moshi
Kyutai hat Moshi mit einer Finanzierung von 324 Millionen Dollar und einem Team von acht Forschern in nur vier Monaten entwickelt. Moshi kann lokal installiert und offline genutzt werden, was es ideal für smarte Haushaltsgeräte macht. Im Gegensatz dazu wird die erweiterte Sprachversion von GPT-4o erst im Herbst verfügbar sein.
Fazit:
Diese Woche zweifelten Studien die Geschwindigkeit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz an während neue KI-Modelle wie Moshi neue Maßstäbe in der Echtzeit-Sprachassistenz setzen. Dass die KI von den meisten Menschen, aufgrund der Angst eines Job Verlusts, immer noch gefürchtet wird ist bekannt, jedoch zeigte die McKinsey-Studie nun, wie KI den Personalmangel im öffentlichen Dienst lindern könnte! Die Entwicklungen in der KI-Welt bleiben spannend und vielfältig. Bleib dran für weitere Einblicke und Updates!
