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KI-Update kompakt: Datennutzung der Chatbots, Kolibri, JEPA-Anything, arXiv · 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 dies sind heute unter anderem unsere Themen.
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  Speaker 1: KI Anbieter geben Daten ihrer Nutzerinnen und Nutzern weiter.
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  Speaker 1: Aleph Alpha stellt Open Weight Modell Colibri vor.
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  Speaker 1: Weltmodell Japper Anything schlägt Krebstherapie vor – und Flut an KI generierten Einreichungen bedroht Arxiv!
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  Speaker 1: Eine neue Studie des IMDE Networks Institute hat untersucht, wann welcher Chatbot welche Daten über seine Nutzerinnen und Nutzern an Drittparteien weitergibt.
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  Speaker 1: Das Ergebnis?
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  Speaker 1: Alle geben Daten weiter – teilt sogar Zugesdaten zu ganzen Chatverläufen der Kunden!
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  Speaker 1: Caroline Riedmüller aus dem Heise Online Newsroom fasst die Ergebnisse der Studie zusammen.
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  Speaker 3: Im Rahmen der Studie, die momentan noch ein ungeprüftes Pre-Print ist, untersuchten die Wissenschaftler und Wissenschaftlerin neuen KI Anbieter.
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  Speaker 3: LGBT, Claude, Gemini, Grog, Deep Seek, Perplexity, Le Chat, Meta AI und Co-Pilot.
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  Speaker 3: Manche der dritten Anbiete an die sie Daten weitergeben sind Werbetracker – andere externe Dienstleister!
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  Speaker 3: Viele, beides gleichzeitig.
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  Speaker 3: Neben einer ganzen Reihe von Metadaten teilen laut der Studie fünf der neuen untersuchten KI-Anbieter beim Zugruf auf dem Browser sogar per mal links zu den Chatverläufen mit Datentrakern.
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  Speaker 3: Das heißt diese könnten – sofern es keine Zugangsbeschränkungen gibt – auf die Unterhaltung zugreifen, die die Nutzer mit ihrer KI führen.
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  Speaker 3: Bei vierzig Prozent davon könne man die Weitergabe verhindern indem man nicht notwendige Cookies ablehnen soll die Untersuchung.
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  Speaker 3: Bei sechszig Prozent geht das allerdings nicht!
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  Speaker 3: Um herauszufinden, ob diese Chats von den Dritternbietern dann auch tatsächlich abgerufen werden, platzierten die Forscherinnen eine Art digitale Falle in ihren untersuchten KI-Chats.
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  Speaker 3: Bei mehreren KI-Ambitern löste diese in dem Moment aus, indem der Chat mit Dritterenbieter geteilt wurde – so die Studie.
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  Speaker 3: Bei GROC wurde der Alarm auch im Nachhinein noch mehrere Male ausgelöst was mutmaßlich bedeutet das Externe noch einige Male auf den privaten KI-Chat zugegriffen haben.
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  Speaker 3: Neben diesen Permalyns teilen wohl dreidreißig Komma drei Prozent der Untersuchten KI-Ambieter Zusammenfassungen, der Ted inhalte ihrer Kunden mit ihren Werbepartnern.
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  Speaker 3: Die Studie nennt Beispiele wie Was sind die Symptome der Parkinson Krankheit im Frühstadium?
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  Speaker 3: Oder Mein Gehalt beträgt eighty tausend Dollar!
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  Speaker 3: Wie hoch kann meine Öhothek in New York City
• 2:31
  Speaker 3: sein?!
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  Speaker 3: Auch der Standort dann zur Würde in einigen Fällen mit Dritterambitern geteilt?
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  Speaker 3: Bei vielen KI- Ambittern werden all solch Informationen laut der Studie zusammen mit E-Mailadressen und dauerhaften Benutzerkennung Geteilt auch im Incognito-Modus von Browsern.
• 2:45
  Speaker 3: Davin sind die Daten in der Regel nicht mehr anonym, denn solche IDs werden Internetnutzern von Datenhändlern zugeteilt und identifizieren sie anschließend eindeutig über Plattformen hinweg – sofern man nicht entsprechende Schutzmaßnahmen ergreift!
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  Speaker 3: Selbst wenn nicht notwendige Cookies abgelehnt werden, blieben laut der Studie rund achtzig Prozent der Tracker vom Drittanbieter aktiv.
• 3:05
  Speaker 3: Wenn Nutzer alle Cookies akzeptieren, schalten manche KI-Ambitur gezielt noch weitere Tracker ein.
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  Speaker 3: Insgesamt waren die Forscher im Rahmen ihrer Untersuchung rund forty- vierzig Tracking oder Werbedrehtanbieter, die Daten von den KI-Anbietern erhalten.
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  Speaker 1: Dankeschön Caroline!
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  Speaker 1: Mistral hat Mistral Large IV – kurz MLIV vorgestellt.
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  Speaker 1: Mit neunvierzig Milliarden aktiven Parametern ist es das bisher größte und nachhersteller Angaben fähigste des französischen Unternehmens.
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  Speaker 1: Daher auch der Spitzname Lechonk was in etwa so etwas wie Der Brocken heißt.
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  Speaker 1: Dieser Brocken soll die europäische Souveränität im KI-Sektor stärken.
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  Speaker 1: In Sicherheitsdisziplinen erzielt das System gute Ergebnisse, da es auch sicherheitsrelevante Abfragen zur Analyse von Schadsoftware zuverlässig bearbeitet.
• 3:55
  Speaker 1: Zudem zeigt es eine verbesserte Widerstandskraft gegen manipulativer Angriffe.
• 4:00
  Speaker 1: Bei Aufgaben im Bereich Softwareentwicklung schneidet das Modell ordentlich ab – erreicht jedoch noch nicht das Niveau führender US-Modelle!
• 4:08
  Speaker 1: Die Gewichte plant Mistral Ende Oktober zu veröffentlichen.
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  Speaker 1: Zuvor sollen Sicherheitsforschende, Partner und Regierungsorganisation das Modell einer Sicherheitsüberprüfung unterziehen um Schlagzeilen über mögliche KI-Ausbrüche zu verhindern.
• 4:25
  Speaker 1: Auch das deutsche Startup Aleph Eifer hat ein neues Sprachmodell mit dem Namen Colibri veröffentlicht.
• 4:31
  Speaker 1: Es ist in erster Linie für Unternehmen und Behörden gedacht, die KI auf eigener Infrastruktur betreiben wollen", erklärt Tomislav Besmalinovich von Heise Online.
• 5:00
  Speaker 5: Hier bleibt abzuwarten, wie das Modell in unabhängigen Benchmarks abschneidet.
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  Speaker 5: Colibri unterstützt Deutsch und Englisch soll aber speziell auf deutschsprachige Anwendungen zugeschnitten sein.
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  Speaker 5: Das Modell wurde daher speziell darauf optimiert deutsche Texte effizient zu verarbeiten um darf Deutsch zur Schlussfolge.
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  Speaker 5: Es soll sich unter anderem für die Verarbeitung langer Dokumente für Programmieraufgaben und agentische Workflows eignen.
• 5:25
  Speaker 5: Der Startup vermarktet Colibry als souveränes KI-Modell.
• 5:30
  Speaker 5: Damit meint ALF-Alpha zum einen die Kontrolle über die Entwicklungskette, von der Datenaufbereitung bis zum Training.
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  Speaker 5: Zum anderen die Kontrollen beim Kunden.
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  Speaker 5: Colibri kann auf eigener Infrastruktur betrieben werden, sodass interne Daten nicht an externe Dienste übertragen werden müssen.
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  Speaker 5: Nach Angaben von ALF Alpha wurde das Modell in Deutschland entwickelt und auf Infrastruktur in Deutschland und Finnland trainiert.
• 5:55
  Speaker 5: Alle Trainingsdaten sollen dabei mit einer Sperrliste von mehr als viereinhalb Millionen Webseiten abgeglichen worden sein, die unter anderem auf der Parasy Watch List der Europäischen Kommission basiert.
• 6:07
  Speaker 5: Zur Zeugung synthetischer Trainingstaten griff Aleph Alpha allerdings auch auf chinesische Modell zurück.
• 6:14
  Speaker 5: Gullibri ist ein Open-Wade-Modell – Die Modellgewichte und Konfigurationsdateien stehen auf Hugging Face unter der Apache II.O Lizenz zum Download bereit.
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  Speaker 5: ALEF Alpha wurde in Heidelberg gegründet und beschäftigt nach eigenen Angaben rund zweihundert Mitarbeiter.
• 6:31
  Speaker 1: Vielen Dank, Tomislav!
• 6:33
  Speaker 1: Google hat mit NanoBanana II.I eine überarbeitete Version seines KI-Bildmodells veröffentlicht die den Vorgänger ablöst.
• 6:42
  Speaker 1: Das Modell liefert eine höhere Bildqualität sowie einen stärkeren Realismus.
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  Speaker 1: Zudem setzt es schriftliche Vorgaben genauer um und stellt Personen über mehrere Bearbeitungsschritte hinweg gleichmäßiger dar.
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  Speaker 1: Nano-Banana II.I kann mehrere Referenzbilder gleichzeitig einbeziehen, greift auf die Websuche zu, um visuelle Details besser zu erfassen.
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  Speaker 1: Gleichzeitig senkt Google die Preise für die Erzeugung von Bildern über die Schnittstelle deutlich, da das System effizienter arbeitet.
• 7:14
  Speaker 1: Bei hochauflösenden Formaten fällt die Ersparnis zwar gering aus – dennoch ist das Werkzeug für alltägliche Anwendungen spürbar günstiger geworden!
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  Speaker 1: Anthropic baut sein Cyber Verification Program CVP aus.
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  Speaker 1: Sicherheitsforschen und Organisationen sollen über ein dreistufiges System die Fähigkeiten von Claude für die Cyber-Sicherheit nutzen können.
• 7:37
  Speaker 1: Je nach Stufe werden die internen Sicherheitsfilter für überprüfte Fachleute gelockert, die erste Stufe erlaubt defensive Aufgaben wie die Analyse von Schadsoftware und steht auch Einzelpersonen offen.
• 7:50
  Speaker 1: Die zweite Stufe ermöglicht autorisierte Angriffssimulationen für Organisationen während die höchste Stufe für kritische Infrastrukturen wie Stromnetze oder Banken reserviert ist.
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  Speaker 1: Diese oberste Kategorie vergibt Anthropic nur nach einer gemeinsamen Prüfung mit der US-Regierung.
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  Speaker 1: Das Unternehmen reagiert damit auf das Problem, dass die fortschrittlichen Cyberfähigkeiten von Sprachmodellen sowohl für die Abwehrm als auch für Angriffe genutzt werden können.
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  Speaker 1: Darum blockieren auch die automatischen Filter beim Pen-Testingvorhaben, die erpresserische Schadsoftware verbreiten oder physische Schäden verursachen könnten.
• 8:30
  Speaker 1: Weltmodelle gelten als mögliche nächster Schritt nach den großen Sprachmodellen.
• 8:36
  Speaker 1: Ein Forscherteam hat jetzt einen Ansatz vorgestellt der in sieben ganz unterschiedlichen Bereichen funktionieren soll von der Physik bis zur Krebsforschung.
• 8:45
  Speaker 1: Was dahinter steckt, hat sich Jonathan Kemper von The Decoder angesehen.
• 8:49
  Speaker 4: Weltmodelle sollen vorhersagen wie sich ein System entwickelt etwa ein Roboter einen Molekül oder der Gesundheitszustand eines Patienten.
• 8:57
  Speaker 4: bisher braucht man dafür meist für jeden Bereich ein eigenes Modell.
• 9:00
  Speaker 4: Ein Forschungsteam unter anderem mit Beteiligungen von Stanford Oxford und Princeton will zeigen dass ein gemeinsames Prinzip reicht.
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  Speaker 4: es hat dafür eine Architektur namens JPA erweitert und nennt das Ergebnis JPA anything.
• 9:13
  Speaker 4: Die Grundlage stammt vom Turing-Preisträger Jan Lecun, langjähriger KI-Chefwissenschaftler bei Meta als Alternative zu generativen Modellen.
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  Speaker 4: Inzwischen verfolgt er den Ansatz mit seinem eigenen Startup weiter.
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  Speaker 4: JPA steht für Joint Embedding Predictive Architecture.
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  Speaker 4: Solche Modelle rekonstruieren keine Rohdaten wie Pixel sondern sagen eine abstrakte Zusammenfassung eines künftigen Zustands vorher.
• 9:34
  Speaker 4: Unwichtige Details fallen so weg!
• 9:37
  Speaker 4: Beim Standardansatz fließt allerdings alles in eine einzige Vorhersage und leicht vorhersagbare Muster drängend schwierigere in den Hintergrund.
• 9:44
  Speaker 4: JPA Anything zerlegt den Zustand deshalb in mehrere Teile mit jeweils einem eigenen Vorhorsagenmodul, und setzt sie danach wieder zusammen – was die einzelnen Teile bedeuten ergibt sich erst im Training.
• 9:54
  Speaker 4: Am deutlichsten profitiert das Modell bei physikalischen Simulationen.
• 9:58
  Speaker 4: Bei einer geringen Testleitung für Strömungen sinkt der Fehler in einer Auswertung um knapp die Hälfte.
• 10:03
  Speaker 4: Bei der Planung simulierter Laufroboter gewinnt JPA Anything dagegen nur in zwei von drei Umgebungen, bei Bildern ist der Unterschied gering.
• 10:11
  Speaker 4: Weitesten geht das Team mit einem Fall aus der Krebsforschung – ein Modell, das auf biologischen Nestdaten trainiert war, schlug eine Kombination gegen Leberkrebs vor.
• 10:19
  Speaker 4: Sie verbindet einen Bodenstoff, der Immunzellen aktiviert, mit der Blockade eines Enzyms mit dem Tumoren die Immunabwehr dämpfen.
• 10:26
  Speaker 4: In Gewebeproben von drei Patienten und an Mäusen tötete die Kombination mehr Tumorzellen als die beiden Ansätze allein.
• 10:33
  Speaker 4: Ob sich daraus eine Therapie ableiten lässt, zeigt die Studie allerdings nicht.
• 10:37
  Speaker 4: In einem zweiten Versuch lernte das Modell simulierte Umlaufbahn und fand dabei nahezu exakt das dritte keplerische Gesetz wieder ohne dass man ihm physikalische Größen vorgegeben hatte.
• 10:47
  Speaker 4: Ausgewertet wurde allerdings nur ein einziger Trainingslaut.
• 10:50
  Speaker 4: Langfristig sollen KIA-Agenden mit JPA Anything Experimente vorschlagen und ihr Ergebnisse zurück ins Modellspeisen.
• 10:56
  Speaker 4: Code und Modelle sind veröffentlicht!
• 11:03
  Speaker 1: und setzt künftig verstärkt auf agentische KI-Systeme, um Arbeitsprozesse zu beschleunigen.
• 11:09
  Speaker 1: Die künstliche Intelligenz wählt dabei nicht selbst das Personal aus sondern übernimmt komplexe Routineaufgaben.
• 11:16
  Speaker 1: Softwareagenten unterstützen künftig die Beschaffung, werden Crash-Simulationen aus oder erkennen mithilfe von Bilddaten Fehler an Fertigungslinien.
• 11:25
  Speaker 1: Der Automobilkonzern will so Hierarchien verringern und Berichtswege verkürzen.
• 11:30
  Speaker 1: Die personellen Anpassungen erfolgen im Rahmen eines freiwilligen Abfindungsprogramms ohne betriebsbedingte Kündigungen an den deutschen Standorten.
• 11:40
  Speaker 1: Auch die Deutsche Telekom plant erhebliche Einsparungen durch den verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automatisierung.
• 11:48
  Speaker 1: Die Technologie kommt vor allem dort zum Einsatz, wo sich Arbeitsschritte häufig wiederholen – dazu zählen der Kundenservice, die Netzwerküberwachung.
• 11:58
  Speaker 1: Sprachmodelle und Textassistenten übernehmen bereits eigenständig einen großen Teil der Kundenkontakte.
• 12:04
  Speaker 1: Zudem unterstützt KI die Wartung von Mobilfunknetzen und hilft, Auslastungen frühzeitig zu erkennen.
• 12:11
  Speaker 1: Neben den Kostensenkungen will der Konzern auch neue Einnahmen durch KI-Dienste und eigene Infrastrukturangebote erzielen.
• 12:20
  Speaker 1: Die Online Encyclopedia Wikipedia war offenbar das Ziel unerlaubter Aktivitäten durch autonome KI-Modelle.
• 12:28
  Speaker 1: Wie die Wikimedia Foundation mitteilt, ergab eine Überprüfung der Server-Protokolle mehrere unbefugte Bearbeitungen in internen Testbereichen sowie verdächtige Zugriffe auf Werkzeuge der Plattform.
• 12:41
  Speaker 1: Zudem verursachten KI-Systeme excessive Downloads, die zu einem partiellen Ausfall im Mai beigetragen haben könnten.
• 12:49
  Speaker 1: Die Stiftung warnt davor, dass euch unkontrollierte Aktion von KI-Agenten zur Gewohnheit werden könnten!
• 12:57
  Speaker 1: Eine Gefahr hätten sie zwar nicht bedeutet, aber die Funde würden deutlich machen wie die KI-Aktion Ressourcen abziehen und Kosten für Infrastruktur in die Höhe treiben.
• 13:09
  Speaker 1: Seit mehr als dreißig Jahren können auf Arxiv noch nicht geprüfte Forschungsergebnisse geteilt werden damit die restliche Forschungsgemeinde sich an der Debatte darüber beteiligen kann – bislang hat das ganz gut funktioniert!
• 13:24
  Speaker 1: Nun droht der Plattform eine Überlastung durch zu viel KI Müll.
• 13:29
  Speaker 1: Martin Holland aus dem heise online Newsroom hat sich die besorgniserregenden Zahlen angeschaut.
• 13:34
  Speaker 2: Also vor ein paar Jahren gab es da monatlich noch weniger als zehntausend Einreichungen in den verschiedenen Forschungsbereichen.
• 13:42
  Speaker 2: Vor einem Jahr waren es vierundzwanzigtausend und jetzt sind es schon über vierzichttausende gewesen.
• 13:48
  Speaker 2: im September, das war im Vergleich zum August nochmal einen Sprung um fast zehn tausend Einreichungen.
• 13:53
  Speaker 2: für die Leute, die daran arbeiten ist wirklich ein Problem weil sie überhaupt nicht mehr hinterherkommen, die zumindest zu prüfen bevor Sie freigeben werden können.
• 14:04
  Speaker 2: Berichtet wurde das jetzt im New Scientist und da hat ein Forscher, mein Mathematiker sogar zugegeben dass er jetzt KI benutzen muss um die Beiträge vorzusortieren damit er halt nichts wichtiges übersieht.
• 14:17
  Speaker 2: aber das ist natürlich trotzdem ein riesiges Problem.
• 14:20
  Speaker 2: und vor allem gibt es überhaupt keinen Anzeichen darauf dass dieses Wachstum irgendwie stoppen könnte.
• 14:27
  Speaker 2: und deswegen hat Archiv selbst als Maßnahme durchgesetzt Forscherinnen und Forschern nur noch zwei Artikel pro Monat überhaupt einreichen können, also jede Person die das macht hat nur dieses Limit.
• 14:40
  Speaker 2: Und insgesamt darf man auch nur zu jeder Zeit drei Artikel haben, die gerade quasi geprüft werden oder eingereicht wurden und noch nicht freigegeben sind.
• 14:49
  Speaker 2: Damit will man dem herwerden.
• 14:51
  Speaker 2: ob das jetzt klappt muss sich zeigen.
• 14:53
  Speaker 2: Das ist auch nicht das erste Mal dass es die Verantwortlichen sowas haben.
• 14:58
  Speaker 2: Sie haben das im Fachbereich Computerwissenschaften schon vor einem Jahr gemacht, sie haben jetzt auch gesagt dass sie härtere Strafen gewissermaßen verhängen für Leute die erwischt werden bei Verstößen gegen die Vorgaben.
• 15:11
  Speaker 2: aber ob das reicht muss man jetzt sehen.
• 15:13
  Speaker 2: im Moment bislang sieht es nicht so aus dass die bisher verfügten Maßnahmen da irgendwas dran geändert haben.
• 15:19
  Speaker 2: Man muss sagen das Archive prinzipiell gar nichts dagegen hat und auch nicht KI-generierte Beiträge per se untersagt, sondern vor allem verlangt das man das kennzeichnet.
• 15:29
  Speaker 2: Weil es in vielen verschiedenen Forschungsbereichen schon seit Jahren nötig ist oder Usus auf KI zu setzen.
• 15:38
  Speaker 2: Nur dass jetzt eben diese Flut so groß werden könnte, dass eben beteiligtisch gewarnt haben, dass es für Archiv das ausbedeuten könnte.
• 15:46
  Speaker 2: Von den Verantwortlichen selbst wurde das diesem Blockeintrag, wo sie die Zahlen genannt haben.
• 15:51
  Speaker 2: So nicht geschrieben.
• 15:52
  Speaker 2: aber im Prinzip kann man das zusammen so als Warnung verstehen dass hier ein weiterer Stützpfeiler des freien Internets und in dem Fall der freien Forschung akut bedroht ist durch die Flutenbeiträgen, die die KI-Modelle ermöglichen unter der die Nicht-KI generierten oder sagen wir die Ernstgemeinden, die grundlegenden Forschungsarbeiten einfach verschwinden können.
• 16:17
  Speaker 1: Danke schön, Martin.
• 16:19
  Speaker 1: Versicherungsunternehmen untersuchen derzeit welche finanziellen Belastungen künftig durch Schäden entstehen könnten die künstliche Intelligenz verursacht.
• 16:29
  Speaker 1: Dabei geht es um Risiken wie KI-gestützte Cyberangriffe Urheberrechtsverletzungen oder Haftungsfragen von Führungskräften.
• 16:37
  Speaker 1: Bisher ist rechtlich noch nicht abschließend geregelt wer für solche Schäde haften muss.
• 16:43
  Speaker 1: Gleichzeitig engagiert sich die Branche zunehmend bei der Absicherung von KI-Infrastruktur.
• 16:48
  Speaker 1: Wie die Financial Times berichtet, verhandelt NVIDIA mit den Unternehmen über ein neues Versicherungsprodukt gegen Kreditausfälle beim Bau von Rechenzentren.
• 16:58
  Speaker 1: Versicherungen gegen Kreditrisiken und über Garantien gegen den Wertverlust von Spezialchips oder Überdeckungen für Ausfälle der Kühlsysteme drängen bereits auf den Markt!
• 17:09
  Speaker 1: Boston Dynamics will sein humanoiden Atlas-Roboter fitter für die Arbeitswelt machen.
• 17:16
  Speaker 1: Dafür benötigt der Roboter agilere und geschickte Hände, erklärt Oliver Bündner aus dem heise online Newsroom
• 17:24
  Speaker 0: Die überarbeitete Roboterhand für Boston Dynamix humanoiden Roboteratlas ist etwas größer als eine menschliche Hand hat allerdings nur vier Finger.
• 17:32
  Speaker 0: Experimente an Menschen mit festgetebten kleinen Finger am Ringfinger hatten gezeigt, dass es kaum Objektmanipulationen gibt die einen kleinen fünften Finger benötigen.
• 17:42
  Speaker 0: Deshalb hat man ihn einfach eingespart – das macht die Technik einfacher in der Herstellung, leichter reparierbar und sinkt die Kosten.
• 17:49
  Speaker 0: Die Finger einer Hand haben zusammen insgesamt dreizehn Freiheitsgrade.
• 17:53
  Speaker 0: Beim Vorgänger waren es noch sieben.
• 17:55
  Speaker 0: Der Daumen ist hoch beweglich und hat allein vier Freiheitsgrade.
• 17:59
  Speaker 0: Die Aktuahtoren hat Boston Dynamics verkleinert, ohne dabei ihre Leistungsfähigkeit zu verringern.
• 18:04
  Speaker 0: Die mit hochtransparenten Direktantrieben arbeitenden Aktua'toren sind kapselt und vollständig vor äußeren Einflüssen geschützt – jeder Hand kann bis zu forty-fünf Kilogramm Angewicht tragen!
• 18:15
  Speaker 0: In den Handflächen und den Fingerspitzen hat Boston dynamics ein dichtes Netz aus taktieren Drucksensoren integriert.
• 18:22
  Speaker 0: Hand und Finger erhalten dadurch eine exaktere Rückenmeldung über die berührten Objekte.
• 18:27
  Speaker 0: Die Hand wird so in die Lage versetzt, noch geschickter zu agieren.
• 18:30
  Speaker 0: So kann der Daumen mit seiner Kuppe etwa entlang der Länge und Breite jedes einzelnen Fingers streichen.
• 18:36
  Speaker 0: Dadurch können präzise Pingsettengriffe mit dem Daumen und jedem anderen Finger
• 18:40
  Speaker 1: ausgeführt werden.
• 18:42
  Speaker 0: Drei-Punk-Griffe sind ebenfalls möglich!
• 18:44
  Speaker 0: Die verbesserten Handfertigkeiten sorgen auch für einen präzeseren Umgang mit Werkzeugen was ein Einsatz des Roboters in der Industrie begünstigt.
• 18:52
  Speaker 0: Trainiert werden die Fingerfertigkeiten der Roboterhand über Reinforcement Learning zunächst in Simulation.
• 18:58
  Speaker 0: Die Ergebnisse werden dann auf den physischen Atlas-Roboter übertragen und weiter verfeinert.
• 19:03
  Speaker 0: Der humanoide Atlas kann mit den neuen Händen so verschiedenste Manipulationsaufgaben präzise
• 19:08
  Speaker 0: durchführen.".
• 19:09
  Speaker 1: Danke schön, Oliver!
• 19:11
  Speaker 1: Südkorea will ein eigenes KI Frontiermodell entwickeln lassen – und plant dafür ¥ Umgerechnet sind das etwas mehr als drei Milliarden Euro.
• 19:23
  Speaker 1: Ein zweiter Förderbereich soll koreanische Modelle in die Wirtschaft bringen – Das Geld steht im Haushaltsentwurf für den Jahr für zwei Tausend siebenundzwanzig, das Parlament muss allerdings noch zustimmen.
• 19:34
  Speaker 1: Die Förderung würde damit etwa um das neunfache steigen!
• 19:38
  Speaker 1: Mit den US-Konzern kann Korea trotzdem nicht mithalten.
• 19:42
  Speaker 1: Google, Amazon, Microsoft und Meta investieren allein in diesem Jahr rund sevenhundertundzwanzig Milliarden Dollar.
• 19:50
  Speaker 1: Die Regierung zielt eher auf das Niveau der offenen Modelle aus China – bislang zahlen Koreaner für KI vor allem an ausländische Anbieter im vergangenen Dezember allein mehr für ChatGPT & Co als für Netflix!
• 20:06
  Speaker 1: Im US-Bundestat Utah darf erstmals eine künstliche Intelligenz bestimmte Medikamente gegen Akne selbstständig verschreiben.
• 20:15
  Speaker 1: Über die App des Startups Nolla Health erfassen Betroffene ihr Hautbild und beantworten medizinische Fragen, ein Sprachmodell wertet die Angaben aus und wählt ein geeignetes äußerlich anfällbares Präparat aus.
• 20:30
  Speaker 1: Die ärztliche Aufsicht wird im Laufe des einjährigen Genehmigungsverfahren in drei Schritten gelockert.
• 20:35
  Speaker 1: Anfangs müssen Fachkräfte jede Verordnung unabhängig prüfen, dann nur nachträglich im Wochentakt und später finden nur noch stichprobenartige Kontrollen statt.
• 20:46
  Speaker 1: Sollten Nebenwirkungen Fehldiagnosen oder auch Fehlfunktionen der Software auftreten, müssen diese Vorfälle sofort an die Behörden gemeldet werden.
• 20:57
  Speaker 1: Ebenfalls in Utah wird seit einigen Monaten der Chat-Bot des Setups Doctonic getestet Der Rezept erautomatisch verlängern soll.
• 21:06
  Speaker 1: Aber auch dort kontrolliert bislang noch medizinisches Fachpersonal jede
• 21:10
  Speaker 1: Verlängerung.".
• 21:13
  Speaker 1: Das war das KI-Update von Heise Online vom siebten Oktober, im Jahr ist es die nächste Woche.
• 21:18
  Speaker 1: Eine neue Folge gibt es montags Mittwochs und freitags ab fünfzehn Uhr!