Nach allen Maßstäben war 2023 ein wegweisendes Jahr für die KI, geprägt von dem Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) und ihrer Anwendungen in Chatbots. Auch in den Bereichen Bild-, Video- und Sprachgenerierung wurden bedeutende Fortschritte erzielt.
Die Konvergenz dieser digitalen Technologien hat neue Anwendungsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle hervorgebracht und digitale Menschen als einflussreiche Figuren und sogar Nachrichtensprecher etabliert, die allmählich menschliche Pendants ersetzen.
Integration von KI in den Arbeitsalltag
Im Jahr 2023 begann eine Vielzahl von Menschen, KI bewusst in ihre täglichen Aufgaben zu integrieren. Diese rasante Innovation hat kühnste Vorhersagen befeuert, die von freundlichen Haushaltsrobotern bis hin zur Möglichkeit von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) innerhalb eines Jahrzehnts reichen. Dennoch könnten Herausforderungen auftreten, die diese Prognosen gefährden.
Mit der zunehmenden Verflechtung von KI in unserem Alltag stellt sich die zentrale Frage: Was erwartet uns als Nächstes?
Robotik am Horizont
Während digitale Durchbrüche weiterhin beeindrucken, gewinnen auch Fortschritte im physikalischen Bereich, insbesondere in der Robotik, an Dynamik. LLMs bieten die kognitiven Fähigkeiten, die Roboter benötigen, insbesondere in Kombination mit Bildverarbeitungstechnologien. Diese Fusion ermöglicht es Robotern, menschliche Anfragen besser zu verstehen und zu reagieren, während sie sich in ihrer Umgebung bewegen.
Deepu Talla, Vizepräsident für Robotik und Edge Computing bei Nvidia, betonte, dass LLMs die Fähigkeit von Robotern verbessern werden, menschliche Anweisungen zu interpretieren, gemeinsam zu lernen und ihre Umgebungen besser zu begreifen.
Forscher des Improbable AI Lab am MIT haben ein Framework entwickelt, das mehrere Basismodelle nutzt, die jeweils für bestimmte Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Aktionen optimiert sind. „Jedes Basismodell erfasst einen anderen Aspekt des Entscheidungsprozesses des Roboters und arbeitet zusammen, um informierte Entscheidungen zu treffen“, so das Labor.
Die bloße Integration dieser Modelle reicht jedoch möglicherweise nicht für praktische Anwendungen aus. Um bestehende Einschränkungen zu überwinden, stellte die Stanford Universität ein neues KI-System namens Mobile ALOHA vor. Dieses System ermöglicht es Robotern, komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen, wie z.B. das Sautieren und Servieren von Speisen, das Organisieren von Küchengeräten, die Nutzung von Aufzügen und das Reinigen von Geschirr.
Der "ImageNet-Moment" für die Robotik
Diese Entwicklungen haben Jack Clark dazu veranlasst, dass die Robotik sich ihrem „ImageNet-Moment“ nähert, einem Wendepunkt, der mit sinkenden Kosten für das Lernen von Roboterverhalten und Datenerfassung verbunden ist. Der Begriff "ImageNet" bezieht sich auf ein umfassendes Datenset von etikettierten Bildern, das 2006 von Fei-Fei Li initiiert wurde und entscheidend zum Fortschritt in der Computer Vision und tiefen Lernforschung beitrug. Seine Bedeutung stieg nach einem Durchbruch im Jahr 2012, als Forscher eine Architektur für ein konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN) entwickelten, das die Klassifizierungsfehler für Bilder drastisch reduzierte.
Clark argumentiert, dass wir uns nun an der Schwelle zu einem ähnlichen Durchbruch in der Robotik befinden könnten. Wenn dies Realität wird, könnten zweibeinige Roboter bald in verschiedenen Bereichen mit Menschen zusammenarbeiten, von Krankenhäusern und Fabriken bis zu privaten Haushalten, was unsere Art der Bewältigung alltäglicher Aufgaben revolutionieren würde.
Beschleunigtes Tempo des KI-Fortschritts
Das Tempo der KI-Entwicklung ist beeindruckend. Nvidia-CEO Jensen Huang sagte kürzlich voraus, dass AGI innerhalb der nächsten fünf Jahre erreicht werden könnte. Jim Fan, leitender Wissenschaftler bei Nvidia, verglich das vergangene Jahr in der KI mit einem Sprung von der Steinzeit ins Weltraumzeitalter.
Die Beratungsfirma McKinsey schätzt, dass generative KI jährlich über 4 Billionen Dollar zur globalen Wirtschaft beitragen wird. Laut UBS wird der KI-Markt von 2,2 Milliarden Dollar im Jahr 2022 auf 225 Milliarden Dollar bis 2027 ansteigen, was einer bemerkenswerten jährlichen Wachstumsrate von 152 % entspricht.
Die Begeisterung für das Potenzial der KI zur Verbesserung unserer Lebensqualität bleibt hoch. Bill Gates bemerkte in seinen „Gates Notes“ Ende 2023, dass „KI kurz davor steht, den Innovationsprozess zu revolutionieren“. David Luan, CEO des KI-Startups Adept, unterstützte diese Ansicht und erklärte, dass der rasante Fortschritt in der KI unvermeidlich sei.
Angesichts dieses Schwungs ist es nicht verwunderlich, dass generative KI derzeit an der Spitze der überzogenen Erwartungen im Gartner Hype Cycle für aufstrebende Technologien rangiert, einem Maß für die Begeisterung neuer Technologien.
Zukünftige Herausforderungen in der KI
Während wir die Fortschritte in der KI im Jahr 2023 feiern, müssen wir auch die Herausforderungen betrachten, die vor uns liegen. Der Schwung hinter der KI erinnert an den Internetboom während der Dotcom-Ära, der anschließend mit erheblichen Rückschlägen konfrontiert wurde.
Ein Artikel von Fortune deutete an, dass 2024 eine Phase der Rückschläge erleben könnte, da Investoren erkennen, dass viele Unternehmen keine nachhaltigen Geschäftsmodelle haben und größere Firmen die Kosten der Datenverarbeitung die Vorteile überwiegen. Dies steht im Einklang mit Amara’s Gesetz, das besagt, dass wir oft die kurzfristigen technologischen Auswirkungen überschätzen und die langfristigen Effekte unterschätzen.
Historisch gesehen hat das AI-Feld überhöhte Erwartungen erfahren, gefolgt von „KI-Wintern“, Phasen der Stagnation aufgrund unerfüllter Versprechen beim Aufbau und der Bereitstellung von Anwendungen. Zwei solcher Winter traten von 1974 bis 1980 und erneut von 1987 bis 1993 auf.
Während wir uns im aktuellen „KI-Sommer“ befinden, ist das Risiko eines weiteren Abschwungs real. Die Kosten für die Datenverarbeitung und die Umweltauswirkungen des Trainings von KI-Modellen werfen Fragen zur Nachhaltigkeit auf.
Darüber hinaus stellen die „Vier Reiter der KI-Pokalypse“ – Datenverzerrung, Datensicherheit, Urheberrechtsverletzungen und Halluzinationen – erhebliche Hürden dar. Die Klage der New York Times gegen OpenAI und Microsoft verdeutlicht die prekäre Natur der KI-Geschäftsmodelle, die potenzielle Auswirkungen auf den gesamten Sektor haben können.
Die drängendste Sorge betrifft die existenziellen Risiken, die von der KI ausgehen. Während einige die Entstehung von AGI als Weg zu ohnegleichen Wohlstand betrachten, warnen andere, insbesondere Befürworter des effektiven Altruismus, vor potenzieller Zerstörung.
Neueste Umfragen unter über 2.700 KI-Forschern zeigen, dass ein erheblicher Teil befürchtet, dass fortgeschrittene KI zur Ausrottung der Menschheit führen könnte, wobei mediane Schätzungen eine Wahrscheinlichkeit von 5 % oder mehr für dieses Ergebnis angeben.
Eine ausgewogene Perspektive für die Zukunft
Die bekannten und potenziellen Herausforderungen dienen als Realitätstest inmitten der Aufregung um die KI. Ungeachtet dessen legt der Vorwärtsdrang nahe, dass die Fortschritte in der KI-Technologie 2024 weitergehen werden.
Die New York Times bemerkte, dass dieses Jahr wahrscheinlich von rasanten technologischen Verbesserungen geprägt sein wird, die es der KI ermöglichen, neue Medien zu schaffen, menschliches Denken nachzuahmen und über innovative Robotik in die physische Welt vorzudringen.
Ethan Mollick äußerte in seinem Blog „One Useful Thing“ die Überzeugung, dass sich die KI-Entwicklung wahrscheinlich weiter beschleunigen wird, bevor sie letztendlich auf technische, wirtschaftliche oder rechtliche Einschränkungen stößt.
Das kommende Jahr verspricht signifikante Veränderungen in der KI, mit der Hoffnung auf Fortschritte, die unsere Lebensqualität erheblich verbessern, wie bahnbrechende medizinische Entdeckungen. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass die ambitioniertesten Erwartungen nicht sofort eintreten, was eine notwendige Anpassung der Markterwartungen nach sich ziehen kann – ein normaler Aspekt von Hypezyklen. Wir können nur hoffen, dass diese Anpassungen nicht einen weiteren KI-Winter einleiten.
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