Nick Whitaker diskutiert mit Jordan McGillis über seinen Bericht des Manhattan Institute “A Playbook for AI Policy” und die zukünftige Nutzung künstlicher Intelligenz (KI). Whitaker erklärt, dass KI als Automatisierung kognitiver Arbeit verstanden werden kann und dass die Technologie im Laufe der Jahre erhebliche Fortschritte gemacht hat. Insbesondere seit der “Deep Learning Revolution” in den 2010er Jahren hat sich die Fähigkeit von KI-Modellen deutlich weiterentwickelt, wie am Beispiel von AlphaGo gezeigt wird.
LLMs sind ein Schwerpunkt der Diskussion, da sie über große Textmengen trainiert werden können und in verschiedenen Anwendungen nützlich sind. Es wird auch erläutert, wie KI-Modelle wie AlphaGo lernen können, indem sie Tausende von Schachspielen analysieren und daraus die besten Schachzüge ableiten.
Es wird betont, dass eine Unterscheidung zwischen engem und allgemeinem KI wichtig ist. Allgemeine KIs wie LLMs haben aufgrund ihrer Fähigkeit, allgemeine Textinhalte zu verarbeiten, vielfältige Anwendungen, während enge KIs auf spezifische Aufgaben wie das Spielen von Schach beschränkt sind.
Die Diskussion um Open-Source-Modelle und deren potenziellen Gefahren wird angesprochen, ebenso wie die Herausforderungen im Umgang mit Deepfakes und die Verifikation von Inhalten. Trotz einiger Risiken zeigen sich auch viele optimistische Aspekte von KI, vor allem in Bezug auf die Möglichkeit, persönliche Assistenten mit KI-Technologie zu entwickeln.
Insgesamt wird die Entwicklung von KI als vielversprechend angesehen, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, die bei der Weiterentwicklung von Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen berücksichtigt werden müssen. Besonders wichtig ist die Einbeziehung von AI in politische Entscheidungen und die Beachtung der geopolitischen Implikationen von KI-Technologien.