Rund zwei Wochen ist es her, dass Kate Middleton ein Foto von sich und ihren drei Kindern auf der Plattform X teilte, das sich als bearbeitet herausstellte. Das Netz spekuliert seitdem über den Gesundheitszustand der Herzogin von Cambridge – und greift dabei zu skurrilen Methoden. So wird etwa ein aufgetauchtes Video von Kate und William, das die beiden beim Einkaufen zeigt, seit einigen Tagen genau analysiert. Unter anderem, indem das schlecht aufgelöste, aus einem Auto heraus gefilmte Video mit KI-Tools "verbessert" wird.
Dabei wird das Bild scheinbar hochskaliert, also die Auflösung verbessert – doch eben nur scheinbar. Tatsächlich fügt die KI lediglich Details hinzu, die sie aufgrund ihres Trainings in anderen Bildern vermutet. Es ist eine Art kreative Spekulation, die zwar auf den ersten Blick überzeugend wirken mag, bei genauerer Betrachtung jedoch oft ins Leere führt. So machte etwa ein Tool aus dem verpixelten Gesicht von Barack Obama einen weißen Mann.
Nvidia-Chef: Halluzinationen lösbar
Solche Halluzinationen sind ja auch bei Large Language Models (LLMs) ein Problem: ChatGPT und Co mischen gern frei erfundene Fakten in ihre Antworten. Der Nvidia-Chef Jensen Huang glaubt indessen, dass dieses Problem lösbar sei – und zwar ganz einfach, indem Sprachmodelle ihre generierten Output zuerst mit anderen Quellen gegenchecken sollen. Momentan stoppeln LLMs ihre Antworten ja, ohne Faktencheck, anhand statistischer Modelle zusammen. Huang stellte am Dienstag außerdem den bisher stärksten KI-Chip seines Unternehmens, den Blackwell B200, vor, der bis zu 30-mal schneller sein soll als sein Vorgänger.
Der Nvidia-Chef glaubt zudem, dass künstliche Intelligenz den Menschen weitgehend das Schreiben von Software-Code abnehmen werde. Bereits im Februar sagte Huang: "Es ist unser Job, die Computertechnologie so zu entwickeln, dass niemand mehr programmieren muss." Mittlerweile gibt es eigene Sprachmodelle, die auf das Generieren von Code trainiert sind, Programmierassistenten wie Github Copilot oder Amazon Codewhisperer unterbreiten auf Knopfdruck Codevorschläge.
Doch an den Aussagen des Chefs des weltweit größten KI-Chipherstellers gibt es auch Kritik. Ob die KI die Programmierer wirklich arbeitslos macht, erfahren Sie in diesem Text.
KI-generierte Junk-Science
Keinen Code, sondern wissenschaftliche Artikel produziert die KI in sogenannten "Paper-Mills". Praktisch am laufenden Band werden dort Papers generiert, die anschließend in wissenschaftlichen Journals veröffentlicht werden. Die Autorenschaft dieser Artikel kann man sich kaufen und so seine Publikationsliste aufbessern. Für die Wissenschaft sind die Texte natürlich weitgehend wertlos – und die Erkennung nicht immer ganz einfach.
Im Kampf gegen KI-Junk und Desinformation hat Youtube nun eine Kennzeichnungspflicht für Videos eingeführt, die mithilfe generativer KI erstellt oder verändert wurden. User müssen beim Hochladen von Inhalten nun angeben, wenn ihre Inhalte mit KI bearbeitet wurden – allerdings nur, wenn die Veränderungen realistisch wirken und so potenziell irreführend wirken.
Film- und Gamesbranche im Umbruch
Inwiefern KI – und insbesondere der OpenAI-Videogenerator Sora – die Filmbranche verändern könnte, haben wir bereits in einer der letzten Ausgaben dieses Newsletters thematisiert. Kollege Georg Dittlbacher hat in einem längeren Artikel beleuchtet, wo KI in der Film- und Spieleindustrie bereits heute eingesetzt wird, und wirft dabei einen kritischen Blick auf die damit verbundenen ethischen Herausforderungen.
Inzwischen ist der Unterschied zwischen Mensch und Maschine, vor allem wenn es um geschrieben Texte geht, ja nicht immer leicht auszumachen. Wer glaubt, besonders gut darin zu sein, Bots zu entlarven, kann seinen Scharfsinn auf der Website "Human or not" testen – in dem laut den Machern "größten Turing-Test aller Zeiten" wird man mit einer KI oder einem anderen User verbunden und muss anschließend erraten, wer da am anderen Ende der Leitung schreibt. (pp, 23.3.2024)