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Dashboard zur ChatGPT-Nutzung im Unternehmen von Vectra AI

Large Language Models (LLMs) bringen eine große Zahl an Möglichkeiten mit sich. Sie ermöglichen beispielsweise das kostengünstige und schnelle Erstellen von Miniaturansichten für Blogs, das Übersetzen von Texten in andere Sprachen und den Umgang mit Kritikern. Ständig kommen neue Einsatzbereiche hinzu. Das bringt gleichzeitig das Problem mit sich, dass zur Zeit vollkommen unklar ist, welche Aufgaben die Technologie in Zukunft erfüllen wird, was wiederum zu greifbaren und ernsthaften Geschäftsrisiken führt.

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ChatGPT ist mehr als nur eine Spielerei: Technische Handbücher oder Softwarecodes aus der Maschine

Seit einigen Monaten beherrscht ein Kürzel die Nachrichtenwelt, von dem die wenigsten überhaupt wissen, was es komplett ausgeschrieben bedeutet: ChatGPT oder auch „Chat Generative Pre-trained Transformer“. Es ist also ein Chatprogramm, das durch vorherige Einspeisung einer Vielzahl von Basisdaten mehr oder weniger sinnvolle Texte auszugeben vermag. Die Basis ist das Sprachmodell GPT. Dieses wurde über Jahre mit großen Mengen an Daten trainiert. Als Large Language Model (LLM) verfügt die aktuelle Version GPT über mehr als 175 Milliarden Parameter und 800 Gigabyte an Speicherkapazität. Der Entwickler OpenAI hat Mitte März 2023 ein den Vorgängerversionen deutlich überlegeneres System veröffentlicht.

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Machine Learning: probates Mittel gegen Online-Betrug

Online-Betrug grassiert. Neben den direkten Verlusten, die Unternehmen deshalb erleiden, treiben die notwendigen, oft manuellen Betrugskontrollen die Kosten für alle Unternehmen in die Höhe, die Online-Geschäfte tätigen. Entsprechend sieht sich laut dem Consumer and Business Report von Experian rund die Hälfte der Befragten gezwungen, ihre Investitionen in die Betrugserkennung und -abwehr zu erhöhen.

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Neo4j ermöglicht es, Knowledge Graphen mit Google-Sprachmodellen zu kombinieren

Neo4j kündigt an, neue Produktintegrationen “Vertex AI” für die Google Cloud an. Bei Vertex AI handelt es sich um eine führende Plattform für das Maschinelle Lernen (ML), die Sprachmodelle (LLMs) einschließt. Die Integrationen umfassen neue Generative-AI-Funktionen und versetzen Unternehmenskunden in die Lage, in der Google-Cloud-Plattform laufende Knowledge Graphen auf Basis von Neo4j Aura für generative KI-Empfehlungen und -Analysen einzusetzen und so die Erklärbarkeit, Transparenz und Genauigkeit der Ergebnisse zu optimieren.

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KI-gestützte Programmierung: Risiken, aber auch viel Potenzial

KI-Tools wie ChatGPT sorgen fast täglich für Schlagzeilen. Programme, die Sprachmodelle für große Textmengen (Large Language Models, kurz LLM) verwenden, gelten für viele als Allheilmittel für die Bewältigung praktischer Probleme in Wirtschaft und Gesellschaft. Andere machen sich Sorgen über die sicherheitsrelevanten Auswirkungen der sogenannten Generative AI.

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Mit intelligenten Beschaffungstools zu mehr Cashflow

Bedarfsplanungssysteme im Einzelhandel sind oft starr und arbeiten mit einem regelbasierten Ansatz, um Bestände zu verwalten und Waren entsprechend zu bestellen. In unsicheren, krisengeprägten Zeiten funktionieren solche Regeln jedoch immer seltener. Spätestens seit der COVID-19-Pandemie hat sich gezeigt, dass sich das Kaufverhalten von Verbrauchern schnell und unvorhersehbar ändern kann – vermeintlich bekannte Trends und berechenbare Produktkategorien wiegen Einzelhändler daher in trügerischer Sicherheit, auf die sie sich immer weniger verlassen können.

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Webex bekommt neue Funktionen auf KI-Basis

Für hybrides Arbeiten wird Webex um neue Funktionen erweitert, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Die genannten Funktionen lassen sich in insgesamt drei unterschiedliche Kategorien einteilen, nämlich Benutzererfahrung, Arbeitsräume und Zusammenarbeit. Über die Webex-Platform wurden bereits Hunderte von Machine-Learning- und KI-Funktionen in Cisco-Produkte eingebunden. Cisco kann auf eine jahrzehntelange Erfahrung zurückgreifen, wenn es um das Thema KI geht.

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XDR: Was gegen KI-gesteuerte Cyberangriffe hilft

Auch Hacker haben künstliche Intelligenz (KI) inzwischen für sich entdeckt. Immer mehr Cyberangriffe werden mithilfe von Machine Learning und Co. durchgeführt. Traditionelle Sicherheitsstrukturen reichen nicht mehr aus, um die KI-verstärkten Angriffe abzuwehren. Nur wer in seiner Verteidigungsstrategie auch auf künstliche Intelligenz vertraut, kann den Angreifern etwas entgegensetzen.

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Verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz – was Ethik, Erklärbarkeit und Effizienz mit einem Film aus den 80ern zu tun haben

Dystopische Zukunftsszenarien, in denen Künstliche Intelligenz (KI) zur echten Herausforderung für unsere Gesellschaft wird, erschafft Hollywood oft genug. Von einer Terminator-KI, die die Menschheit unterjocht, sind wir jedoch noch weit entfernt. Trotzdem können KI und Machine Learning Algorithmen zum Problem werden, wenn sie nicht ethisch entwickelt und eingesetzt werden. Diese Probleme sind meistens nach außen hin nicht so spektakulär, wie die Hollywood-Varianten. Aber wenn beispielsweise ganze Bevölkerungsgruppen aufgrund unethischer KI bei der Kreditvergabe benachteiligt werden, ist das eine Angelegenheit, die dringend aufgeklärt und geändert werden muss. Um solche Situationen von vornherein zu verhindern, muss Künstliche Intelligenz sowohl ethisch als auch erklärbar sein.

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