Der Einstieg von Big Tech in die Wettervorhersageszene basiert nicht nur auf wissenschaftlicher Neugiermeint Oliver Fuhrer, Leiter der Abteilung für numerische Vorhersagen bei MeteoSchweiz, dem Schweizer Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie.
„Unsere Volkswirtschaften werden zunehmend vom Wetter abhängig, insbesondere mit dem Aufkommen erneuerbarer Energien“, sagt Fuhrer. Die Geschäfte von Technologieunternehmen hängen auch mit dem Wetter zusammen, fügt er hinzu und verweist auf alles, von der Logistik bis hin zur Anzahl der Suchanfragen nach Eiscreme.
Der Bereich der Wettervorhersage könnte von der Hinzufügung von KI stark profitieren. Länder verfolgen und zeichnen Wetterdaten auf, was bedeutet, dass es zahlreiche öffentlich verfügbare Daten gibt, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden können. In Kombination mit menschlichem Fachwissen könnte KI dazu beitragen, einen mühsamen Prozess zu beschleunigen. Was als nächstes kommt, ist nicht klar, aber die Aussichten sind spannend. „Ein Teil davon besteht auch darin, den Raum zu erkunden und herauszufinden, welche potenziellen Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle es sein könnten“, sagt Fuhrer.
Tiefergehendes Lernen
KI-Tools zur Texterkennung sind wirklich leicht zu täuschen
Schon wenige Wochen nach der Einführung von ChatGPT gab es Befürchtungen, dass Studenten den Chatbot nutzen würden, um in Sekundenschnelle passable Aufsätze zu verfassen. Als Reaktion auf diese Befürchtungen begannen Start-ups mit der Entwicklung von Produkten, die versprechen, zu erkennen, ob Text von einem Menschen oder einer Maschine geschrieben wurde. Es stellt sich heraus, dass es relativ einfach ist, diese Tools auszutricksen und einer Entdeckung zu entgehen.
Warnung vor Schlangenöl: Ich habe darüber geschrieben, wie schwierig – wenn nicht unmöglich – es ist, KI-generierten Text zu erkennen. Wie mein Kollege Rhiannon Williams berichtet, haben neue Untersuchungen ergeben, dass die meisten Tools, die behaupten, solche Texte erkennen zu können, schlecht funktionieren. Die Forscher testeten 14 Erkennungstools und stellten fest, dass sie zwar gut darin waren, von Menschen geschriebenen Text zu erkennen (mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 96 %), bei KI-generiertem Text sank die Genauigkeit jedoch auf 74 % und bei diesem Text sogar auf 42 % wurde leicht angepasst. Weiterlesen.
Bits und Bytes
KI-Unternehmen sind mit einer Flut von Klagen wegen Datenschutz und Urheberrecht konfrontiert
Was Amerika an KI-Regulierung fehlt, wird durch Klagen in Höhe von mehreren Millionen Dollar wettgemacht. Ende Juni reichte eine kalifornische Anwaltskanzlei eine Sammelklage gegen OpenAI ein und behauptete, das Unternehmen habe die Privatsphäre von Millionen von Menschen verletzt, als es Daten aus dem Internet sammelte, um sein Modell zu trainieren. Jetzt verklagt die Schauspielerin und Komikerin Sarah Silverman OpenAI und Meta, weil sie ihr urheberrechtlich geschütztes Werk in ihre KI-Modelle kopiert haben. Diese Fälle könnten zusammen mit den bestehenden Urheberrechtsklagen von Künstlern einen wichtigen Präzedenzfall für die Entwicklung von KI in den USA darstellen.
OpenAI hat ein neues Konzept eingeführt: „Superalignment“
Es ist ein Vogel … Es ist ein Flugzeug … Es ist Superausrichtung! OpenAI stellt ein Forscherteam zusammen, um an der „Ausrichtung der Superintelligenz“ zu arbeiten. Das bedeutet, dass sie sich auf die Lösung der technischen Herausforderungen konzentrieren werden, die mit der Steuerung von KI-Systemen verbunden wären, die intelligenter als Menschen sind.