Fortschritte der generativen KI

Konzeptuelle Einführung in generative KI

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

Eine gemeinsame Anstrengung

  • Universitäten
  • Regierungen und zivilgesellschaftliche Organisationen
  • Open-Source-Gemeinschaften
  • Startups und große Unternehmen
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Universitäten

 

  • Neue Forschung wie die Erfindung von GANs
  • Neue Forschende
  • Partnerschaften mit anderen Sektoren

 

Homepage des KI-Zentrums der Universität von Montreal

1 Website der Universität von Montreal
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Regierungen und zivilgesellschaftliche Organisationen

Regierungen

  • Schaffung und Durchsetzung eines regulatorischen Umfelds
  • Finanzieren von Grundlagenforschung

Zivilgesellschaftliche Institutionen

  • Unabhängige Analysen bereitstellen
  • Ressourcen wie zum Beispiel Datensätze
  • Projektfinanzierung

 

Bild von Ausstellungsständen auf einer Konferenz mit einem Banner, auf dem "DARPA Demo Day" steht

1 National Defense Magazine, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2016/5/11/darpa-shows-off-technology-at-demo-day
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Open-Source-Communitys

 

  • Offenen Zugang zu Werkzeugen und Modellen gewähren
  • Niedrigere Hürden für Einstieg, Experimente und Austausch
  • Schwer aufrechtzuerhalten
  • Höheres Missbrauchsrisiko

Einige Open-Source-Projekte für generative KI

Sammlung von Open-Source-Logos für generative KI-Tools und -Modelle

Konzeptuelle Einführung in generative KI

Startups und große Unternehmen

  • Suche nach Wettbewerbsvorteilen
  • Streben nach breiter Anwendung von generativer KI
  • Fortschritte präsentieren, um Talente anzuziehen und Investoren zu beeindrucken

 

Große Unternehmen:

  • Forschungsfinanzierung, z. B. Einführung von Transformatoren durch Google
  • Übernahme von Startups
  • Anbieten von Hardware und Cloud-Ressourcen
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Herausforderungen bei der Veröffentlichung

 

Vorteile

  • Unterstützung bei der Entwicklung
  • Anziehen von Talenten
  • Breiteres Feedback

 

Nachteile

  • Verlust von Wettbewerbsvorteil
  • Haftung bei Missbrauch
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Grenzen der Entwicklung von generativer KI

 

Beschleuniger

  • Sinkende Hardwarekosten
  • Research & Development
  • Wettbewerbs- und geopolitischer Druck

 

Entschleuniger

  • Technologische Grenzen
  • Überbordende Regulierung
  • Geschlossene Ökosysteme
  • Begrenzte wirtschaftliche Ressourcen
Konzeptuelle Einführung in generative KI

Lass uns üben!

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