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Der neue KI-Index des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) zeigt: 2023 dominieren Grundlagenmodelle, Benchmarks fallen, Preise steigen und die USA dominieren weltweit.

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Der KI-Index, ein unabhängiger Bericht des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), gibt einen detaillierten Überblick über die weltweiten KI-Trends im Jahr 2023.

Der mehr als 300 Seiten umfassende Bericht befasst sich mit dem Aufkommen multimodaler Grundlagenmodelle, großen Investitionen in generative KI, neuen Leistungsbenchmarks, sich verändernden globalen Sichtweisen und wichtigen neuen Vorschriften.

Industrie hängt Wissenschaft ab

Dem Bericht zufolge haben Organisationen im vergangenen Jahr 149 Grundlagenmodelle veröffentlicht, mehr als doppelt so viele wie 2022. Von diesen neu veröffentlichten Modellen waren 65,7 Prozent Open Source, verglichen mit nur 44,4 Prozent im Jahr 2022 und 33,3 Prozent im Jahr 2021.

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Dennoch schneiden geschlossene Modelle immer noch besser ab als ihre Open-Source-Pendants. In ausgewählten Benchmarks erzielten geschlossene Modelle einen durchschnittlichen Leistungsvorsprung von 24,2 Prozent.

Google ist führend bei der Veröffentlichung der meisten Foundation Models (18), gefolgt von OpenAI (11). Die Industrie dominiert KI, insbesondere beim Training und der Veröffentlichung von Foundation Models. Im Jahr 2023 wurden 72 Prozent aller neuen Foundation Models von der Industrie erstellt.

Bild: AI Index 2024

Einer der Gründe, warum Wissenschaft und Regierung im Rennen um die KI zurückgefallen sind, sind die exponentiell steigenden Kosten für die Entwicklung dieser riesigen Modelle. Googles Gemini Ultra kostete schätzungsweise 191 Millionen Dollar an Rechenleistung für das Training, während OpenAIs GPT-4 schätzungsweise 78 Millionen Dollar kostete.

Der CEO von Anthropic, dem Unternehmen hinter Claude 3, schätzte kürzlich, dass die Kosten für das Training fortgeschrittener KI-Modelle bald fünf bis zehn Milliarden Dollar erreichen könnten.

USA dominieren weiterhin

Zumindest bei den herausragenden KI-Modellen liegen die USA im Jahr 2023 mit insgesamt 61 entwickelten Modellen weit vor den anderen Ländern. Seit 2019 liegen die USA bei der Entwicklung der meisten herausragenden Modelle kontinuierlich an der Spitze, gefolgt von China und dem Vereinigten Königreich.

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Bild: AI Index 2024

Auch bei den privaten Investitionen in die KI sind die USA führend. Im Jahr 2023 werden in den USA 67,2 Mrd. USD investiert, das ist etwa 8,7 Mal so viel wie in China, dem Land mit den zweithöchsten Investitionen, und 17,8 Mal so viel wie in Großbritannien.

Im Jahr 2023 soll KI in vielen wichtigen KI-Benchmarks das Leistungsniveau des Menschen erreicht haben, vom Leseverständnis bis zum visuellen Denken. Das ist wahrscheinlich auch der Grund, warum die meisten Menschen erwarten, dass KI ihren Arbeitsplatz verändern wird. Mehr als ein Drittel erwartet, dass KI sie ersetzen wird. Bei komplexeren Aufgaben wie Mathematik auf Wettbewerbsniveau, visuellem logischen Denken und Planung hinkt die KI jedoch hinterher.

Bild: AI Index 2024

Jüngere Generationen – Gen Z und Millennials – erwarten größere Auswirkungen von KI als ältere Generationen wie Gen X und Baby Boomer. 66 Prozent der Generation Z, aber nur 46 Prozent der Baby Boomer glauben, dass KI ihre derzeitigen Arbeitsplätze erheblich beeinflussen wird.

Bedeutende Fortschritte in der KI-Forschung wurden bei multimodalen Modellen erzielt, die Aufgaben in verschiedenen Kategorien bewältigen können, bei flexibleren Robotern und bei der Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen, z. B. in der Wettervorhersage, der Kristallographie und der Medizin.

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Erkenntnisse aus dem Training von Sprachmodellen haben auch Bereiche wie Video- und Musikgenerierung beschleunigt. In der Robotik ermöglichen Modelle wie PaLM-E und RT-2 komplexere Manipulationsaufgaben und Interaktionen.

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Zusammenfassung
  • Generative KI-Modelle haben sich 2023 in mehreren Benchmarks verbessert und übertreffen in einigen Fällen erstmals die menschliche Leistung, z. B. beim allgemeinen logischen Denken (MMLU) und bei mathematischen Aufgaben (MATH).
  • Neue Spitzenmodelle wie Gemini, GPT-4 und Claude-3 sind flexibler und multimodal. Sie können Bilder verarbeiten, Audio verarbeiten und Code generieren. Erkenntnisse aus der Entwicklung von Sprachmodellen treiben auch Fortschritte in anderen Bereichen wie der Video- und Musikgenerierung voran.
  • In der Robotik ermöglichen sprachbasierte Modelle wie PaLM-E und RT-2 Fortschritte bei Manipulationsaufgaben, die Schlussfolgerungen erfordern, und beim Agieren in unbekannten Umgebungen. Auch im Bereich der agentenbasierten KI und der Beschleunigung der Wissenschaft durch KI, z. B. in der Wettervorhersage, der Vorhersage von Kristallstrukturen und in der Medizin, sind bis 2023 vielversprechende Entwicklungen zu erwarten.
Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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