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Viele KI-Unternehmen sagen, Training auf Copyright-Daten sei legitim, weil das daraus resultierende Produkt transformativ und keine Konkurrenz zum Trainingsmaterial ist. Amazon-Scammer sehen das anders: Sie verkaufen angeblich von Eric Topol verfasste Bücher, die komplett erfunden sind. Der Arzt und Wissenschaftler warnt vor Dutzenden Koch- und Gesundheitsbüchern, die seinen Namen und sein Bild tragen, obwohl er nie daran mitgewirkt habe.

Bild: Eric Topol (Screenshot via X)

Topol spricht von Betrug und sagt, er habe mehrfach ISBNs gemeldet – ohne Reaktion. Amazon Help antwortete öffentlich nur mit generischen Links. Ein Kunde berichtet, er habe ein solches Buch gekauft, weil er Topols Namen vertraute und enttäuscht vom Inhalt war. KI-Fake-Bücher sind ein bekanntes Phänomen bei Amazon, doch Topols Beispiel zeigt es in einer neuen Dimension.

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OpenAIs GPT-5 wirkt laut OpenAI ab sofort etwas wärmer und weniger formell. Nutzer sollen künftig häufiger Formulierungen wie "Gute Frage" oder "Guter Anfang" hören. Laut internen Tests steigt dabei die Schmeichelei im Vergleich zur bisherigen GPT-5-Version nicht an – ein Kritikpunkt, der beim Vorgängermodell GPT-4o aufgekommen war. Die Änderungen werden innerhalb eines Tages weltweit ausgerollt. Nach dem Rollout von GPT-5 gab es Beschwerden, das Modell sei zu kühl.

CEO Sam Altman kündigte außerdem an, dass ChatGPT-Nutzer den Stil des Modells künftig stärker selbst anpassen können, um die Nutzung persönlicher zu gestalten. Weitere Updates sollen folgen.

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OpenAI will KI-Systeme entwickeln, die über Stunden oder Tage hinweg an einem Problem arbeiten können. Im offiziellen Podcast erklärt Chief Scientist Jakub Pachocki, dass solche "langfristig denkenden" Modelle neue Technologien schneller entwickeln könnten.

Derzeitige Systeme seien oft auf kurze Aufgaben beschränkt, doch OpenAI wolle Modelle bauen, die langfristig planen, denken und experimentieren können. Ein Vorgeschmack sind OpenAIs Mathe- und Code-Modelle, die Olympia-Gold in ihren Disziplinen gewinnen konnten.

Ziel sei es, die Forschung selbst zu automatisieren, etwa durch KI-gestützte Entdeckung neuer Ideen in Medizin oder KI-Sicherheit. Solche Systeme könnten zu echten technischen Durchbrüchen führen. Dafür sei jedoch deutlich mehr Rechenleistung nötig, als ein einzelner Nutzer einsetzen würde.

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