Trends bei KI: teuer, US-amerikanisch, Big-Tech-dominiert
Der jährliche AI Index der Stanford University gibt spannende Einblicke in KI-Trends und wie sich KI auf Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft auswirkt.
Täglich rauschen Hunderte KI-Meldungen durch News, Blogs, Podcasts und den papiernen Blätterwald. Doch was davon wird über das Ende des Jahres hinaus relevant bleiben? Das fassen die Forscher des an der Stanford University beheimateten Instituts für menschenzentrierte KI (Human-Centered AI, HAI) jedes Jahr in einem umfassenden Bericht zusammen.
Dabei geht es weniger um die neuesten Methoden rund um Netzarchitekturen, Parameter und Trainingsdaten, sondern darum, ein Bild des großen Ganzen zu zeichnen: Welche Modelle sind schwer im Kommen, wer beherrscht das Geschehen auf der globalen und lokalen Ebene, wie wirkt sich die Technik aufs gesellschaftliche Leben aus und wie reagiert die Politik auf die neuen Herausforderungen? Dafür haben die HAI-Forscher relevante Studien und Statistiken gesichtet und in zahlreichen Grafiken verdichtet.
Zur beherrschenden Technik des Jahres 2023 schlechthin kürt der AI Index Report wenig überraschend die Foundation Models (Grundlagenmodelle), zu denen sowohl die großen Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) als auch die Bildgeneratoren gehören. Sie sprossen nicht nur aus dem Boden wie die Pilze, sondern haben sich auch qualitativ enorm weiterentwickelt: Aus den reinen Sprachgeneratoren wie GPT-4 oder LLaMA entstehen immer mehr multimodale Modelle (MLLM), die außer Text auch Bilder oder Audioinhalte interpretieren, etwa GPT-4V, Google Gemini oder Microsoft LLaVA.
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