KI-Neuigkeiten und Zusammenfassung: Drohne „tötet“ Bediener; DeepMind beschleunigt Computer; Windturbinen-Boost

Berichte darüber, dass eine KI-Drohne ihren Bediener „tötete“, waren bedeutungslos

Diesen Monat hörten wir von einem faszinierenden KI-Experiment von einem Oberst der US-Luftwaffe. Eine KI-gesteuerte Drohne, die darauf trainiert war, autonom Bombenangriffe durchzuführen, hatte sich gegen ihren menschlichen Bediener gewandt, als ihm gesagt wurde, er solle keine Ziele angreifen; Seine Programmierung priorisierte die erfolgreiche Durchführung von Missionen, daher betrachtete es menschliches Eingreifen als Hindernis auf seinem Weg und beschloss, es gewaltsam auszuschalten.

Das einzige Problem an der Geschichte war, dass sie Unsinn war. Erstens war der Test, wie der Oberst sagte, eine Simulation. Zweitens wurde hastig eine Erklärung der US-Luftwaffe herausgegeben, um klarzustellen, dass der Oberst bei seiner Rede auf einer britischen Konferenz „falsch gesprochen“ habe und dass keine derartigen Tests durchgeführt worden seien.

Neuer Wissenschaftler fragte, warum Menschen so schnell KI-Horrorgeschichten glauben. Ein Experte meinte, das liege zum Teil an unserer angeborenen Vorliebe für „Horrorgeschichten, die wir gerne am Lagerfeuer flüstern“.

Das Problem bei dieser Art von falsch konstruierter Geschichte ist, dass sie so fesselnd ist. Die „Nachrichten“ wurden auf der ganzen Welt veröffentlicht, bevor irgendwelche Fakten überprüft werden konnten, und nur wenige dieser Veröffentlichungen hatten Interesse daran, die Sache später richtigzustellen. KI stellt in vielerlei Hinsicht eine echte Gefahr für die Gesellschaft dar, und wir brauchen eine fundierte Debatte, um sie zu untersuchen und zu verhindern, und keine Sensationsgier.

DeepMind AI beschleunigt Algorithmen, die globale Auswirkungen auf die Computerleistung haben könnten

KI hat in den letzten Jahren immer wieder für Überraschungen gesorgt und bewiesen, dass sie in der Lage ist, zu jedem Thema einen Aufsatz auszuspucken, fotorealistische Bilder von Grund auf zu erstellen und sogar funktionalen Quellcode zu schreiben. Man kann es Ihnen also verzeihen, wenn Sie sich nicht allzu sehr über Neuigkeiten von einer DeepMind-KI freuen, die einen Sortieralgorithmus leicht verbessert.

Wenn man aber genauer hinschaut, ist die Arbeit interessant und hat solide praktische Anwendungsmöglichkeiten. Sortieralgorithmen werden weltweit Billionen Mal ausgeführt und in allen Arten von Software so häufig verwendet, dass sie in Bibliotheken geschrieben werden, auf die Programmierer bei Bedarf zugreifen können, um das Rad nicht neu erfinden zu müssen. Diese abgelegten Algorithmen wurden von Menschen so lange verfeinert und optimiert, dass sie als vollständig und möglichst effizient galten.

Diesen Monat hat die KI von DeepMind eine Verbesserung gefunden, die im richtigen Szenario das Sortieren um bis zu 70 Prozent beschleunigen kann. Jede Verbesserung, die auf jeden Computer, jedes Smartphone oder alles mit einem Computerchip übertragen werden kann, kann zu enormen Einsparungen beim Energieverbrauch und der Rechenzeit führen. In wie vielen weiteren häufig verwendeten Algorithmen kann KI Effizienzgewinne erzielen? Wir werden sehen.

KI könnte die Leistung aller Windkraftanlagen weltweit steigern

Während DeepMind nach Effizienzgewinnen im Quellcode sucht, nutzen andere KI, um diese in Maschinen zu finden. Windkraftanlagen funktionieren am besten, wenn sie direkt dem entgegenkommenden Wind ausgesetzt sind, aber die Brise ändert hartnäckig ständig ihre Richtung. Derzeit nutzen Turbinen verschiedene Techniken, um die Effizienz aufrechtzuerhalten, aber es scheint, dass KI in der Lage sein könnte, einen etwas besseren Job zu machen.

Die Forscher trainierten eine KI anhand realer Daten über die Windrichtung und stellten fest, dass sie eine Strategie entwickeln konnte, die die Effizienz steigerte, indem die Turbine länger in die richtige Richtung ausgerichtet blieb. Dies erforderte mehr Rotation, was mehr Energie verbrauchte, aber selbst unter Berücksichtigung dieser Tatsache konnten sie 0,3 Prozent mehr Leistung aus den Turbinen herausholen.

Diese Zahl ist vielleicht keine große Schlagzeile, aber sie reicht aus, um die Stromproduktion um 5 Terawattstunden pro Jahr zu steigern – etwa die gleiche Menge, die Albanien oder 1,7 Millionen durchschnittliche Haushalte im Vereinigten Königreich jährlich verbrauchen – wenn sie auf alle Turbinen in der Umgebung ausgeweitet wird die Welt.

Der Großbuchstabentest ist eine narrensichere Methode, KIs von Menschen zu unterscheiden

Der Turing-Test ist eine bekannte Methode zur Beurteilung der Intelligenz einer Maschine: Kann ein Mensch, der sich über eine Textschnittstelle unterhält, erkennen, ob er mit einem anderen Menschen oder einer KI spricht? Nun, große Sprachmodelle wie ChatGPT sind mittlerweile ziemlich gut darin, realistische Gespräche zu führen, daher brauchen wir vielleicht einen neuen Test.

In den letzten Jahren haben wir eine Reihe von 204 Tests gesehen, die als eine Art neuer Turing-Test vorgeschlagen wurden und Themen wie Mathematik, Linguistik und Schach abdecken. Aber eine viel einfachere Methode wurde gerade in einem Artikel veröffentlicht, bei der überflüssige Großbuchstaben und Wörter zu sensiblen Aussagen hinzugefügt werden, um die KI auszuschalten.

Geben Sie einem Menschen einen Satz wie „Ist NEUGIER WasserARKAN nassTURBULENT oder ILLUSION trockenSAUNA?“ und sie werden wahrscheinlich bemerken, dass die Kleinbuchstaben allein einen logischen Satz bilden. Aber eine KI, die die gleichen Eingaben liest, wäre verwirrt, zeigten Forscher. Fünf große Sprachmodelle, darunter GPT-3 und ChatGPT von OpenAI sowie LLaMA von Meta, haben den Test nicht bestanden.

Andere Experten weisen jedoch darauf hin, dass der Test nun existiert, die KI darauf trainiert werden kann, ihn zu verstehen, und dass sie daher in Zukunft bestehen wird. Die Unterscheidung zwischen KI und Menschen könnte zu einem endlosen Katz-und-Maus-Spiel werden.

Was ist die Zukunft der KI? Google und die EU haben sehr unterschiedliche Vorstellungen

Regulierungsbehörden und Technologieunternehmen scheinen bei der KI nicht an einem Strang zu ziehen. Während einige Branchenakteure einen Forschungsstopp gefordert haben, bis die Gefahren besser verstanden sind, drängen die meisten Gesetzgeber auf Schutzregeln, um einen sicheren Fortschritt zu gewährleisten – und viele Technologiefirmen treiben die kommerzielle Freigabe von KI mit Hochdruck voran.

Politiker in der EU haben sich auf eine aktualisierte Fassung ihres KI-Gesetzes geeinigt, an der jahrelang gearbeitet wurde – die Präsidentin der Europäischen Kommission, Ursula von der Leyen, versprach bei ihrer Wahl im Jahr 2019, dringend KI-Gesetzgebung einzuführen Unternehmen müssen alle urheberrechtlich geschützten Inhalte offenlegen, die zum Trainieren generativer KI wie ChatGPT verwendet wurden.

Auf der anderen Seite treiben Unternehmen wie Google und Microsoft die Einführung von KI in vielen ihrer Produkte voran, weil sie befürchten, bei einer Revolution, die mit der Geburt des Internets konkurrieren könnte, auf der Strecke zu bleiben.

Während die Technologie schon immer die Gesetzgebung überholt hat und die Gesellschaft darum kämpft, die Schäden so gering wie möglich zu halten, schreitet die KI tatsächlich in einem überraschenden Tempo voran. Und die Ergebnisse seiner kommerziellen Einführung könnten katastrophal sein: Google hat herausgefunden, dass seine Ergebnisse selbst dann unzuverlässig sein können, wenn sie für die Werbung ausgewählt werden. Die potenziellen Vorteile von KI sind unbestritten, aber die Kunst besteht darin, sicherzustellen, dass sie die Nachteile überwiegen.