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KI-Update kompakt: KI-Robotik, DiffusionGemma, Google DeepMind, Bakteriophagen · KI-Update – ein heise-Podcast

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  Speaker 1: Das KI Update, ein Heise-Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
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  Speaker 1: Ich bin Isabel Grünewald und die sind heute unter anderem unsere Themen.
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  Speaker 1: Europaretten mit Robotik?
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  Speaker 1: Google baut Gemma per Diffusion zum schnellen Textmodell um.
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  Speaker 1: DeepMind verliert weitere KI-Spitzenforscher – und KI entwirft lebensfähige Bakteriophagen!
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  Speaker 1: Das Start-up Micro AGI aus München will nichts Geringeres als die Robotik umkrempeln.
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  Speaker 1: Ben Schwahn sprach für heise online mit dem Gründer Berkhan Kilic über Training von und am Menschen – eine neue industrielle Revolution!
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  Speaker 0: Robotics-Startups aus Deutschland erleben gerade einen echten Hype.
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  Speaker 0: Nach über einer Milliarde Dollar an frischem Kapital für Neura Robotics aus Metzingen hat nun Micro-AGI aus München mit fifty-fünfzig Millionen Euro die bislang größte Seed-Investitionsrunde in Deutschland überhaupt eingeworben.
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  Speaker 0: Die Firma Umberkan Kilic, der früher in der Formel eins arbeitete hat ein doppeltes Geschäftsmodell.
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  Speaker 0: So verdingt sie sich als Robotik-Systemintegrator für Unternehmen um dort Arbeitsprozesse zu automatisieren samt passendem Nachtraining für die Fertigungsprozese.
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  Speaker 0: Der zweite Teil von MicroAGI setzt auf einen KI Marktplatz bei dem massive Datenmengen gesammelt werden sollen, um physical AI erst zu ermöglichen.
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  Speaker 0: Dabei tragen Menschen bei ihrer Tätigkeit Kameras und demnächst auch ein taktiles Erfassungssystem.
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  Speaker 0: Der Gag daran?
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  Speaker 0: Micro-AGI bezahlt Reinigungen, Kochsessions und andere Arbeiten im Haushalt.
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  Speaker 0: Die Kunden müssen nur die Datenerfassung erlauben.
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  Speaker 0: Parallel dazu können Menschen auch ihre aktuelle Tätigkeit selbst filmen und sich dafür dann bezahlen lassen.
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  Speaker 0: Damit sollen deutlich schneller deutlich mehr Daten für das Roboter Training anfallen als dies mit der herkömmlichen Methode der sogenannten Teleoperation von humanoiden Robotern möglich wäre!
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  Speaker 0: Micro-AGI Chef Kilic ist das alles sehr ernst.
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  Speaker 0: Er fürchtet, dass nach der Produktion nun auch das geistige Eigentum der europäischen Industrie – nach China und anderswo abwandern könnte wenn Europa die Automatisierung nicht massiv vorantreiben.
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  Speaker 0: Denn, sagte er im Interview mit Heise Online «die Zukunft komme so oder so».
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  Speaker 0: Es entscheidet sich jetzt wer an der Wirtschaft von beteiligt werde!
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  Speaker 1: Nach OpenAI und Anthropic räumt nun auch Meta ein, dass sich eigene KI-Software in fremde Systeme gehackt
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  Speaker 0: hat.
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  Speaker 1: Ähnlich wie bei einigen Vorfällen der beiden Rivalen lag das Problem auch hier in einer Fehlkonfiguration des Systems bei demselben Testpartner wie Meta unter anderem dem Sender CNN mitteilte.
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  Speaker 1: Durch die falsche Einstellung hatten die KI-Modelle Zugang zum Internet – was eigentlich gar nicht vorgesehen war!
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  Speaker 1: Meta machte keine Angaben zu dem Unternehmen, in dessen Systeme die KI des Konzerns durch die Ausnutzung einer Schwachstelle eindrangen.
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  Speaker 1: Der Facebook-Konzern erfuhr von dem Zwischenfall nach eigenen Angaben durch eine Mitteilung des Testpartners.
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  Speaker 1: Nachdem unbemerkten Cyberangriff auf Huggingface hat OpenAI die Arbeit an dem dafür verantwortlichen neuen KI-Modell Astra teilweise ausgesetzt.
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  Speaker 1: In einer Testumgebung gelang es den Modellen heimlich über ein Messageboard zu kommunizieren und gemeinsam eine Zero Day Lücke auszunutzen.
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  Speaker 1: Dadurch erlangen sie die Kontrolle über einen Server, was später einen Angriff auf die Plattform Hugging Face ermöglichte.
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  Speaker 1: OpenAI stuft die Fähigkeiten von Astra als potenziell kritisch ein – da das Modell eigenständig Schwachstellen in Systemen finden könnte!
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  Speaker 1: bis die internen Sicherheits- und Überwachungsmaßnahmen verbessert sind, pausieren entsprechende Entwicklungsaktivitäten.
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  Speaker 1: Fast alle heutigen Sprachmodelle schreiben Text token für token – doch Google DeepMind zeigt mit Diffusion Jammer dass es auch anders geht!
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  Speaker 1: Inspiriert von Bildgeneratoren erstellt das Text aus zufälligem Rauschen was die Ausgabe deutlich verschnellert und strukturelle Probleme abschwächt.
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  Speaker 1: Jonathan Kemper von The Decoder hat sich den technischen Bericht angesehen.
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  Speaker 4: Ein klassisches autoregressives Modell muss die erste Ziffer hinschreiben, bevor es den Rechenweg kennt.
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  Speaker 4: Gemma IV startet bei einer Matta-Aufgabe etwa mit minus eins, merkt beim Herleiten das minus fünfundzwanzig stimmt und korrigiert sich nachträglich.
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  Speaker 4: Die Fusion Gemma hingegen entwickelt Antwort und Begründung gleichzeitig und tauscht die falsche Zahl aus, bevor überhaupt etwas beim Nutzer ankommt.
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  Speaker 4: Beim Sodoku – wo ja jeder Eintrag von den anderen abhängt – löst es nach kurzem Fine Tuning knapp eighty-fünf Prozent der Rätsel.
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  Speaker 4: Das Basis des Modells scheitete daran komplett.
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  Speaker 4: Insgesamt bleibt die Fusion Gamer jedoch hinter dem Modell zurück, aus dem es entstanden
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  Speaker 1: ist.
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  Speaker 4: Manchmal hängt es in Wiederholungsschleifen fest und produziert einzelne Wörter mehrfach – und das Tempo gilt vor allem für einzelne Anfragen!
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  Speaker 4: Ab etwa thirty-two gleichzeitig Nutzern ziehen klassische Sprachmodelle beim Durchsatz jedergleich.
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  Speaker 4: Google stellt die Gewichte frei zur Verfügung und will damit die Forschung an Textdiffusionen anschieben.
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  Speaker 4: Genutzt wird das bereits, etwa von einem Startup für multilinguale Spracherkennung und in einem Forschungsprojekt für Radiologiebefunde.
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  Speaker 1: Danke Jonathan!
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  Speaker 1: Google DeepMind hat ein KI-System zur Vorhersage tropischer Wirbelstürme vorgestellt – Weather Next Cyclones kann rund einen Tag weiter in die Zukunft blicken als führende operative Modelle.
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  Speaker 1: Diese Verbesserungen entspricht dann etwa dem Fortschritt den klassische Wettermodelle in den vergangenen zehn Jahren erzielt haben?
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  Speaker 1: Das System löst einen alten Zielkonflikt.
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  Speaker 1: Bisher waren globale Modelle stark bei der Zugbahn, aber zu grob für die Intensität – bei spezialisierten Regionalmodellen ist es umgekehrt!
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  Speaker 1: Weathernext Cyclones bearbeitet beides in einem System.
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  Speaker 1: Bei einer Vorhersage fünf Tage im Voraus liegt die geschätzte Position des Sturmzentrums im Schnitt nur zweihundertdreißig Kilometer neben dem tatsächlichen Ort.
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  Speaker 1: Bei einem Vergleichsmodell sind es dreihundert siebzig Kilometer.
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  Speaker 1: Das Modell arbeitet dabei mit einem rund hundertmal gröberen Raster als bei spezialisierten Regionalmodellen – wie es dabei so genau vorhersagen erzeugt, bleibt laut DeepMind eine offene Forschungsfrage!
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  Speaker 1: DeepMint versteht das System als Ergänzung nicht als Ersatz für klassische Modelle.
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  Speaker 1: Code und Gewichte hat das Unternehmen frei verfügbar gemacht.
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  Speaker 1: Seit Juni-Zweitausendfünfundzwanzig laufen die Vorhersagen live auf Google's Plattform WeatherLab.
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  Speaker 1: Derweil baut Google die Führung seines KI Forschungslaborst DeepMind um, der bisherige CEO Demis Hassabis wechselt in eine strategische Rolle während Jeff Dean mit drei Spitzenforschern den Konzert verlässt.
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  Speaker 1: Das sorgt für Unruhe in den Forschungsteams, berichtet Tomislav Besmalinovich von Heise Online.
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  Speaker 2: Hassabis gibt die operative Leitung an dem bisherigen Technikchef des Labours Coray Kawukchulu ab und wird Vorsitzender von Google DeepMind sowie Chief Scientist des Mutterkonzerns Alphabet.
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  Speaker 2: künftig will er gemeinsam mit Google Chef Sunder Pichai an strategischen Fragen rund um die Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz arbeiten und die neue DeepMind Führung beraten.
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  Speaker 2: Zudem will er sich stärker bei Isomorphic Labs engagieren, dem von ihm gegründeten KI-Unternehmen für Medikamentenentwicklung.
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  Speaker 2: Hassabis kam in den Jahren der Übernahme des von ihm mitgegründete KI-Laborst DeepMIND zu Google.
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  Speaker 2: Für seine Arbeit an AlphaFold erhielt er den Nobelpreis für Chemie.
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  Speaker 2: Während Hassabis Google in neuer Rolle erhalten bleibt, verliert der Konzern mit Chief Scientist Jeff Dean einen der prägensten Ingenieure seiner Geschichte.
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  Speaker 2: Als dreißigster Mitarbeiter des Unternehmens war er maßgeblich am Aufbau der technischen Infrastruktur für die Googlesuche beteiligt.
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  Speaker 2: Später gründete er das Forschungsteam Google Brain mit und prägte über viele Jahre die KI-Forschung des Konzerts.
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  Speaker 2: Dean hat nun ein eigenes Startup namens Discovery Loop gegründet, an dem Google-Ausgründungsinvestor und Cloud Partner beteiligt ist.
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  Speaker 2: Nach Informationen der New York Times sorgt die Neuordnung intern für Verunsicherung.
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  Speaker 2: Mehrere Diebmeint beschäftigte Fürchten, dass das Labor an Eigenständigkeit verliert und sich künftig stärker an kommerziellen Interessen orientiert.
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  Speaker 2: Zugleich wächst die Sorge, dass mit Dienst weggang und Hassabis Rückzug aus dem Tagesgeschäft zwei moralische Stimmen im Einfluss verlieren und ethische Grenzen aufgeweicht werden können.
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  Speaker 2: Bereits in den vergangenen Monaten hat der Google mehrere prominente KI-Forscher an Konkurrenten wie OpenAI und Anthropic verloren.
• 9:40
  Speaker 2: Die aktuell Veränderungen an der Spitze verstärken den Eindruck einer unruhigen Phase.
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  Speaker 2: Technologisch steht Google unter Druck.
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  Speaker 2: Das nächste Frontier-Modell Gemini.com wurde vor Monaten angekündigt und lässt weiter auf sich warten, und zur Berufung auf Unternehmensquellen berichtet Axios – die Verzögerung sei teilweise auf die schlechte Stimmung in den beteiligten Teams
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  Speaker 2: zurückzuführen.".
• 10:07
  Speaker 1: Dankeschön Thomas Love!
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  Speaker 1: Mistral AI hat mit Shieldstrahl ein neues KI-Sicherheitsmodell zur Inheise-Moderation vorgestellt.
• 10:18
  Speaker 1: Anstelle fester Kategorien nutzt es einen flexiblen Frage-Antwortansatz.
• 10:23
  Speaker 1: Betreiber formulieren ihre Richtlinien als natürlich sprachliche Ja-Neinfragen, woraufhin das Modell einen Sicherheitswert ausgibt.
• 10:32
  Speaker 1: Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Berücksichtigung des Kontexts – so kann das Model unterscheiden ob ein Zitat in einem Schulreferat oder in einem Blogpost erscheint!
• 10:43
  Speaker 1: Laut Mistral erreicht Shieldstraw die Leistungsfähigkeit von siebenmal größeren Modellen, ist aber deutlich effizienter.
• 10:51
  Speaker 1: Technisch basiert das Modell auf Mistrats eigenem Modellfamilie und steht als Open-Weights-Modell unter der Apache-Zweibung Nullizenz zur Verfügung – was eine breite Anwendung und Anpassungen ermöglicht.
• 11:04
  Speaker 1: Meta stellt mit MuseCode einen eigenen KI Coding-Agenten vor, der mit den Angeboten von OpenAI und Anthropic konkurrieren soll.
• 11:13
  Speaker 1: Der Agent basiert auf dem ebenfalls neuen Sprachmodell MuseSpark-I.z, das speziell für Programmieraufgaben optimiert wurde.
• 11:22
  Speaker 1: MuseCode kann über die Kommandozeile, Softwareprojekte analysieren, Änderungen planen, Codeschreiben und die Ergebnisse testen.
• 11:31
  Speaker 1: Eine Architektur mit mehreren Hintergrundagenten ermöglicht die Bearbeitung komplexe Aufgaben – Meta positioniert den Dienst vor allem über niedrige Nutzungskosten als Alternative zu den Konkurrenzprodukten.
• 11:44
  Speaker 1: In unabhängigen Benchmarks erreicht das zugrunde liegende Modell Muse Spark-I, eine Leistung im Mittelfeld – liegt aber hinter den Spitzenmodellen!
• 11:55
  Speaker 1: Mit der Übernahme des kanadischen Startups Talas plant AMD das eigene KI-Portfolio um schnelle Inferenzlösungen zu erweitern.
• 12:04
  Speaker 1: Die im Jahr ist darauf spezialisiert, KI-Modelle direkt in Silicium zu gießen.
• 12:13
  Speaker 1: Diese applikationsspezifischen Chips haben ein KI-modell fest verdrahtet – was die Inferenz, also die Anwendung des Modells enorm beschleunigt und gleichzeitig den Energieverbrauch senkt!
• 12:26
  Speaker 1: Der Vorteil des Talersansatzes ist gleichzeitig aber auch der größte Nachteil, denn der aktuelle Chip HC-I kann nur Llama-Dreibunkt-Eins-Acht-B ausführen.
• 12:37
  Speaker 1: Keine anderen KI-Modelle!
• 12:39
  Speaker 1: Dieses Modell wurde bereits Mitte-Zwei-Tausendvierundzwanzig vorgestellt – das ist im KI-Weltrüsten schon ein störtliches Alter.
• 12:46
  Speaker 1: Allerdings ist er automatisierte und schnelle Entwicklungsprozess für applikationsspezifische KI-Logicchips das eigentliche Ziel der jungen Firma.
• 12:56
  Speaker 1: AMD plant Talas Technologie in die beschleuniger Roadmap zu integrieren, um sie neben den flexibleren Instinkt-GPUs anzubieten.
• 13:06
  Speaker 1: Im November hatte Amazon das KI-Unternehmen Perplexity verklagt – der Online-Rise sieht in den Agenten, die für Menschen auf Amazon shoppen einen Sicherheitsrisiko!
• 13:18
  Speaker 1: Ein Berufungsgericht hat nun eine einstweilige Verfügung gegen Perplexty ausgesetzt, die den Agentens zeitweilig den Zugriff verboten.
• 13:26
  Speaker 1: Die Richter argumentieren, dass die Nutzenden selbst auf Amazon einkaufen – sie verwenden die KI-Agenten lediglich als Werkzeug dabei.
• 13:34
  Speaker 1: Es sei also nicht das Unternehmen Perplexity, das hier als Käufer auftritt!
• 13:39
  Speaker 1: Der Fall wurde deshalb zur weiteren Verhandlung zurück an die vorherige Instanz verwiesen.
• 13:45
  Speaker 1: Die Entscheidung wird in der Tech-Branche genau beobachtet, denn Sie könnte weitreichende Folgen haben….
• 13:51
  Speaker 1: Viele KI-Anbieter entwickeln gerade ähnliche Agenten.
• 13:54
  Speaker 1: Diese sollen für Personen eine Vielzahl von Aufgaben im Internet auf den Plattformen von Drittanbietern erledigen!
• 14:00
  Speaker 1: Ein Urteil könnte also einen Präzidenzwahl schaffen.
• 14:05
  Speaker 1: Anthropic stellt sein Coding Tool Cloud Code auf einen automatischen Betrieb um, ab dem vierzehnten August läuft das Werkzeug standardmäßig im sogenannten Automodus.
• 14:15
  Speaker 1: Dabei arbeitet das Tool eigenständig und wartet nicht mehr bei jedem Schritt auf eine manuelle Freigabe.
• 14:21
  Speaker 1: Stattdessen prüft ein automatischer Klassifikator, ob eine Aktion gefährlich sein könnte – und fragt nur dann nach!
• 14:28
  Speaker 1: Anthropic begründet den Schritt mit Sicherheit & Effizienz.
• 14:32
  Speaker 1: In Tests mit über eintausend Testern habe der Automodus mindestens so sicher abgeschnitten wie manuelle freigaben.
• 14:39
  Speaker 1: Teams mit Automodus erledigten zugleich rund twenty-fünf Prozent mehr Arbeit.
• 14:44
  Speaker 1: Auch bei sogenannten Prompt Injection-Angriffen zeigte sich der Schutz.
• 14:48
  Speaker 1: Dabei versucht ein eingeschleuster Code, den Agenten von den Anweisungen der Nutzerin abzubringen.
• 14:54
  Speaker 1: In einer unabhängigen Prüfung mit sevenhundertzwanzig Angriffsversuchen war keiner erfolgreich.
• 15:01
  Speaker 1: Trotzdem mahnt Ansropik zur Vorsicht bei kritischer Infrastruktur – Der Klassifikator eliminiere Risiken nicht sondern reduziert sie nur!
• 15:11
  Speaker 1: Forscherinnen und Forscher des Stanford University und das ARC-Institut haben erstmals mit KI vollständige lebensfähige Virusgenome entworfen.
• 15:21
  Speaker 1: Marie Claire Koch von Heise Online erklärt, warum ihre Methode einerseits zwar gute Chancen gegen resistente Kreime hat, andererseits jedoch Risiken für die Bio-Sicherheit birgt.
• 15:32
  Speaker 3: Die Forscher haben zwei KI-Modelle, die heißen IvoI und IvoII so trainiert dass sie die Sprache von DNA verstehen.
• 15:39
  Speaker 3: Mit den Modellen haben Sie dann neue Erbgutbaupläne für sogenannte Bakteriophagen entworfen.
• 15:44
  Speaker 3: das sind Viren, die ausschließlich Bakterien befallen und für uns Menschen ungefährlich sind.
• 15:48
  Speaker 3: Das ist übrigens alles gar nicht so neu.
• 15:50
  Speaker 3: also.
• 15:50
  Speaker 3: diesen Preprint gab es schon im September twenty-fünfundzwanzig.
• 15:53
  Speaker 3: Als Vorlage diente ein gut erforschter harmloser Fage.
• 15:56
  Speaker 3: Die KI hat daraus tausend neue Genomvarianten vorgeschlagen, rund dreihundert davon wurden im Labor tatsächlich hergestellt und sechzehn funktionierten wirklich.
• 16:04
  Speaker 3: Sie konnten sich in Bakterien vermehren – obwohl es sie in dieser Form in der Natur nie gab!
• 16:09
  Speaker 3: Die Motivation für die Forschung lag unter anderem darin, dass Bakterie zunehmend resistent werden auch gegen bereits eingesetzte Fagen.
• 16:16
  Speaker 3: Mit KI ließen sich theoretisch viel schneller maßgeschneiderte Fagen entwickeln passgenau für einen bestimmten resistenten Erreger.
• 16:24
  Speaker 3: aber Und das sagen die Forscher auch selber, genau diese Fähigkeit ist ein Sicherheitsrisiko.
• 16:29
  Speaker 3: Würde man so einen Modell nicht mit harmlosen Bakterienviren sondern mit dem Erbgut gefährlicher Krankheitserreger füttern könnte man theoretisch auch riskante Varianten entwerfen.
• 16:39
  Speaker 3: Außerdem ist das Modell Open Source also jeder mit genugreichen Leistungen könnte es grundsätzlich auf andere Daten trainieren.
• 16:44
  Speaker 3: zu Einordnung muss man aber sagen Fragen sind extrem spezifisch, meistens wirkt nur einer gegen einen ganz bestimmten Bakterienstamm.
• 16:52
  Speaker 3: Die Prüfung von DNA-Bestellungen bei Syntheseunternehmen ist bislang leider oft freiwillig statt gesetzlich vorgeschrieben.
• 16:58
  Speaker 3: Studien zeigen zudem dass sie bei ganz neuen designen Sequenzen ohnehin nicht immer zuverlässig funktioniert.
• 17:03
  Speaker 3: Fachleute weisen deshalb darauf hin und waren das die internationalen Regeln hinter den technischen Entwicklungen hinterher hängen also dass es eine bessere Regulierung braucht.
• 17:11
  Speaker 1: Danke Marie!
• 17:12
  Speaker 1: Mehr zum Thema Gesundheit und Medizin Hört ihr übrigens in Marys Podcast Digital Health von Heise Online auf der Plattform Oraval?
• 17:22
  Speaker 1: Der von Elon Musk als Alternative zur Wikipedia-Aufgesetzten Groggypedia geht offenbar schon wieder die Luft aus.
• 17:30
  Speaker 1: Medienberichten zufolge sind Aktivitäten auf der Platform seit Monaten kaum noch zu verzeichnen!
• 17:36
  Speaker 1: Die Plattform wurde mit dem Ziel gestartet, eine neue Enzyklopädie zu schaffen bei der die KI GROG eine zentrale Rolle spielt.
• 17:44
  Speaker 1: Seit Monaten werden jedoch keine Änderungsvorschläge mehr von der zuständigen KI bearbeitet und auch die Einreichungen von Menschen sind stark zurückgegangen.
• 17:53
  Speaker 1: Während die KI GROC anscheinend weiterhin neue Artikel erstellt, scheint die Verwaltung und redaktionelle Weiterentwicklung der Plattform zum Erliegen gekommen zu sein.
• 18:02
  Speaker 1: Vom verantwortlichen Unternehmen SpaceX AI gibt es bislang keine offizielle Stellungnahme zu dem Stillstand was Fragen über die Zukunft des Projekts aufwirft!
• 18:13
  Speaker 1: Künstliche Intelligenz könnte eine wichtige Rolle beim Erhalt von Minderheitensprachen spielen.
• 18:19
  Speaker 1: Das Training ist jedoch nicht einfach!
• 18:21
  Speaker 1: Beim ostfriesischen Plattdeutsch fehlt es zum Beispiel an ausreichend maschinenlesbaren und strukturierten Texten, um ein zuverlässiges KI-Modell zu trainieren.
• 18:31
  Speaker 1: Einen Schritt weiter ist bereits die Ferringstiftung auf Föhr – dort wurde schon im vergangenen Jahr ein KI basiertes Online-Übersetzungsprogramm für Föhre frisisch entwickelt.
• 18:42
  Speaker 1: Dessen Ergebnisse schwanken jedoch noch stark.
• 18:45
  Speaker 1: Auch international gibt es solche Bemühungen, in Neuseeland etwa arbeitet ein indigenes Team daran die Maori-Sprache mit einer eigens trainierten KI wiederzubeleben.
• 18:56
  Speaker 1: Allgemeine Modelle wie ChatGPT sind ungeeignet da sie verschiedene Dialekte vermischen und fehlerhafter Ausgaben produzieren.
• 19:03
  Speaker 1: Fachleute sehen in der KI zwar ein nützliches Werkzeug, das den Zugang zu einer Sprache erleichtern kann.
• 19:10
  Speaker 1: Sie betonen aber, dass Technologie allein eine Sprache nicht retten kann!
• 19:16
  Speaker 1: Das war das KI-Update von Heise online vom zehnten August.
• 19:21
  Speaker 1: Ein neuer Folge gibt es Montags, Mittwochs und Freitags ab fünfzehn Uhr.