Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) prägt zunehmend unseren Alltag und eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf aktuelle Entwicklungen rund um OpenAI, Adobe, Brückenüberwachung und die Verleihung der Nobelpreise.
OpenAI, das Unternehmen hinter dem bekannten Chatbot ChatGPT, plant, seine Abhängigkeit von Microsoft im Bereich der Cloud-Rechenleistung zu reduzieren. OpenAI-CEO Sam Altman äußerte Bedenken hinsichtlich der Geschwindigkeit, mit der Microsoft Server bereitstellen kann, um mit der Konkurrenz durch Elon Musks Unternehmen xAI Schritt zu halten. Auch interne Stimmen bei OpenAI, darunter CFO Sarah Friar, sehen die Notwendigkeit, nach alternativen Rechenzentrumsdeals zu suchen.
In diesem Zusammenhang führt OpenAI Gespräche mit Oracle über die Anmietung eines kompletten Rechenzentrums in Abilene, Texas. Die Anlage soll bis Mitte 2026 eine Leistung von knapp einem Gigawatt erreichen und Platz für mehrere hunderttausend Nvidia-KI-Chips bieten. Bei ausreichender Energieversorgung könnte die Leistung auf bis zu zwei Gigawatt ausgebaut werden.
OpenAI baut seine Datenbank weiter aus und hat eine Partnerschaft mit dem Medienkonzern Hearst geschlossen. Im Rahmen dieser Vereinbarung werden Inhalte von über 20 Zeitschriftenmarken und mehr als 40 Zeitungen von Hearst in den Chatbot ChatGPT integriert. Zu den Publikationen gehören unter anderem der Houston Chronicle, der San Francisco Chronicle und Esquire. Die Inhalte werden in ChatGPT mit Quellenangaben und direkten Links versehen. Geschäftsbereiche von Hearst, die nicht zu den Zeitschriften und Zeitungen gehören, sind nicht Teil der Partnerschaft.
Diese Vereinbarung reiht sich ein in eine Reihe von Partnerschaften, die OpenAI bereits mit anderen Medienhäusern geschlossen hat. So bestehen bereits Vereinbarungen mit News Corp (The Wall Street Journal, New York Post), TIME, Vox Media, The Atlantic sowie Le Monde und Prisa Media.
Foxconn, der weltgrößte Hersteller elektronischer Produkte, plant den Bau der weltweit größten Produktionsanlage für Nvidias Grace-Blackwell-200-Chips in Mexiko. Damit will Foxconn am Boom der Künstlichen Intelligenz teilhaben, der bereits im vergangenen Quartal zu einem Umsatzrekord für das Unternehmen geführt hat. Nvidias nächste Generation von KI-Beschleunigern, bekannt unter dem Namen Blackwell, wurde im März dieses Jahres vorgestellt. Ein Blackwell-"GPU" besteht aus zwei einzelnen Chips, die von TSMC in einem "4NP" genannten Verfahren hergestellt werden. Die Weiterverarbeitung, also das Verpacken der Chips für den Einsatz auf Mainboards und in Systemen, wird voraussichtlich in der neuen Foxconn-Fabrik in Mexiko erfolgen.
Schon jetzt profitiert Foxconn von der hohen Nachfrage nach KI-Produkten. Im dritten Quartal 2024 erzielte das taiwanische Unternehmen einen Umsatz von umgerechnet 52,4 Milliarden Euro, was einem Anstieg von 20,2 Prozent im Vergleich zum Vorjahreszeitraum entspricht. Neben neuen Smart-Home-Produkten ist laut Foxconn die starke Nachfrage nach KI-Cloud-Lösungen für das Wachstum verantwortlich.
Adobe plant die Veröffentlichung einer kostenlosen Web-App namens Content Authenticity, die es Kreativen ermöglichen soll, ihre digitalen Inhalte mit sogenannten Content Credentials zu versehen. Diese Metadaten sollen als eine Art "Nährwertangabe" für digitale Inhalte dienen und Informationen über Urheber, Entstehung und Bearbeitung des Inhalts liefern. Die App soll im ersten Quartal 2025 als öffentliche Beta-Version verfügbar sein.
Ein zentrales Feature der App ist die Möglichkeit, Inhalte vom Training generativer KI-Modelle auszuschließen. Die Metadaten sollen schwer zu entfernen sein und auch bei Screenshots erhalten bleiben. Eine Chrome-Erweiterung ermöglicht es zudem, die Content Credentials auf Webseiten zu überprüfen.
Die NTT Corporation und die NTT e-Drone Technology Corporation haben eine innovative Methode zur Inspektion von Stahlbrücken entwickelt, die Drohnen und KI-basierte Bilderkennung kombiniert. Diese Technologie soll die Grenzen herkömmlicher visueller Inspektionen überwinden und eine frühzeitige Erkennung von Schäden ermöglichen. Kamerabestückte Drohnen erfassen Bilder von schwer zugänglichen Bereichen, die anschließend von einer KI analysiert werden.
Die KI ist dabei nicht nur in der Lage, Schäden zu erkennen, sondern kann auch die Korrosionstiefe abschätzen. Dies macht aufwendige Ultraschallmessungen überflüssig, was zu Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und einer Minimierung menschlicher Fehler bei der Inspektion führt. Das System wurde bereits an einer japanischen Stahlbrücke getestet und soll bis 2025 kommerziell verfügbar sein. Die Entwickler sehen Potenzial für den Einsatz der Technologie auch bei der Inspektion anderer Infrastrukturen wie Stahltürmen oder Leitplanken.
Auch bei der Verleihung der diesjährigen Nobelpreise spielte die Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle. Den Nobelpreis für Physik erhielten John Hopfield und Geoffrey Hinton "für grundlegende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen". Hopfield entwickelte ein assoziatives Gedächtnis zur Musterspeicherung, während Hinton eine Methode zur autonomen Erkennung von Dateneigenschaften erfand.
Beide Wissenschaftler nutzten dabei Konzepte aus der Physik. Das Nobelkomitee betonte, dass die Arbeiten von Hopfield und Hinton das Fundament für die heutige leistungsfähige Künstliche Intelligenz bilden. Ihre Erkenntnisse finden bereits vielfältige Anwendung in der Physik, beispielsweise bei der Entwicklung neuer Materialien. Für Hinton ist es bereits die zweite hochrangige Auszeichnung: Im März 2019 erhielt er zusammen mit Yann LeCun und Yoshua Bengio den Turing Award, die höchste Auszeichnung in der Informatik.
Auch der Chemie-Nobelpreis stand in diesem Jahr im Zeichen der Künstlichen Intelligenz. Ausgezeichnet wurden David Baker von der University of Washington sowie Demis Hassabis und John M. Jumper vom KI-Unternehmen Google Deepmind. Baker wurde für die Herstellung neuartiger Proteine geehrt, während Hassabis und Jumper ein KI-Modell zur Vorhersage komplexer Proteinstrukturen entwickelten.
Die vorgestellten Entwicklungen zeigen, dass Künstliche Intelligenz immer mehr Bereiche unseres Lebens durchdringt und sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Es bleibt abzuwarten, welche Neuerungen die Zukunft bringen wird. Sicher ist jedoch, dass KI weiterhin ein wichtiger Treiber für Innovation und Fortschritt sein wird.
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