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Die Euphorie um künstliche Intelligenz (KI) und ihre zukünftigen Fähigkeiten könnte unrealistische Erwartungen schaffen und die Investitionsbereitschaft in sicherheitsrelevante Bereiche gefährden. Das Problem der “Prompt Injection” in Großsprachmodellen (LLMs) zeigt die Sicherheitslücken auf. Ohne entsprechende Investitionen in die KI-Sicherheit könnte sogar der optimistischste KI-Hype scheitern. Es wird argumentiert, dass wir das Problem der Prompt-Injection lösen müssen, um Fortschritte in der KI zu ermöglichen.

Seit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 hat GenAI (Generative Künstliche Intelligenz) erstaunliche Fortschritte gemacht und ist von einer Randerscheinung zu einem Massenprodukt geworden. Die Welle der Begeisterung über KI hat sich in der Geschäftswelt verbreitet. Dabei hat OpenAI Wettbewerb von Unternehmen wie AWS, Google und IBM sowie anderen Spezialisten bekommen. Experten weisen darauf hin, dass die verantwortungsvolle Anwendung und der Umgang mit GenAI essenziell sind für zukünftige Erfolge.

Große Sprachmodelle (Large Language Models; LLMs) lokal zu betreiben kann Sicherheit für sensible Daten bieten und ist mit den richtigen Tools nicht kompliziert. Optionen wie GPT4All ermöglichen eine einfache Einrichtung und Bedienung sowie einen eigenständigen Chatbot-Einsatz. Es gibt jedoch potenzielle Herausforderungen, darunter die Auswahl eines geeigneten Modells und dessen Kompatibilität mit der vorhandenen Hardware.

Im Jahr 2024 sehen sich Unternehmen verstärkten Herausforderungen mit künstlicher Intelligenz (KI) gegenüber. Forrester Research prognostiziert, dass mehr Unternehmen Generationale KI (GenAI) verwenden und Datenplattformen einführen werden, um die Datenqualität zu verbessern. Sie schätzen auch, dass die Nachfrage nach Vektordatenbanken steigen, die Mitarbeiterzahl mit Prompt-Engineering-Training wachsen und die Qualität von KI- und Machine Learning-Modellen verbessert wird. Zudem soll sich die Menge an unstrukturierten Daten verdoppeln.

ChatGPT und die generative KI transformieren zunehmend unser Leben und Arbeit durch ihre schnelle Entwicklung. ChatGPTs neues Plugin, Advanced Data Analysis, erleichtert Nutzern die Datenanalyse, Dokumentenauswertung und mehr, indem sie Python-Code generieren und ausführen können. Es hilft bei komplexen Aufgaben und verbessert die Arbeitseffizienz, obwohl noch Einschränkungen und Verbesserungsbedarf bestehen. Genauigkeit bei der Formulierung von Anweisungen ist entscheidend für optimale Ergebnisse.

Generative KI stellt Unternehmen vor bedeutende Herausforderungen und Potenziale. Viele Firmen erhöhen ihre KI-Investitionen, um den Nutzen zu erschließen, während da sie sich Sorgen um die Sicherheit sensibler Daten machen. CIOs spielen eine Schlüsselrolle, um Unternehmen durch das dynamische KI-Umfeld zu führen, indem sie die Vor- und Nachteile erläutern, Investitionen lenken und sich um Datenschutz und Regulierung kümmern.

Ryan Chaves von Mollie betont die Bedeutung einer kritischen Bewertung des KI-Hypes. Unternehmen sollten nicht überstürzt Ressourcen in KI investieren, sondern eine klare Strategie entwickeln und prüfen, wie diese neue Technologie effizient genutzt werden kann, um langfristigen Mehrwert zu schaffen. Er stellt fest, dass traditionelle ML-Lösungen oft besser geeignet sind, um den Herausforderungen zu begegnen, mit denen sich Unternehmen konfrontieren.

Es gibt viele Diskussionen darüber, wie generative KI und LLMs die Branchen beeinflussen werden.

Mehr als 100 Millionen Mitarbeitende werden bis 2026 einen virtuellen Roboter-Kollegen engagieren, um sich bei ihrer täglichen Arbeit helfen zu lassen, prognostiziert Gartner.

LangChain erleichtert es, Applikationen auf Sprachmodellbasis zu erstellen. Das sollten Sie über das Open-Source-Framework wissen.

Generative AI verändert alles – auch das Datenbank- beziehungsweise Storage Game. Lesen Sie, wie.

Damit ChatGPT tatsächlich brauchbare Informationen bereitstellt, braucht es die richtigen Prompts. Dabei ist einiges zu beachten.

Der Generative-AI-Hype wirft auch neue Herausforderungen im Rechenzentrum auf.

Ein neues Berubsbild entsteht – das des Prompters, der idealerweise sowohl gut programmieren kann und sprachlich sehr fit ist.