Mit der Veröffentlichung der Probeversion von ChatGPT von OpenAI hat das Jahr 2023 mit einem Paukenschlag in der KI-Branche begonnen. Die Generierung von Text und Bild durch leistungsstarke Modelle hat dem Diskurs um künstliche Intelligenz neue Höhen verliehen und zu einem ernsthaften gesellschaftlichen Diskurs über die Zukunft von KI und Arbeit angestoßen. Als eines der führenden Beratungs- und Entwicklungsunternehmen im Bereich Data Science und KI hat statworx aktuelle KI-Trends analysiert und die 5 wichtigsten Trends für 2023 identifiziert.
Diese KI-Trends werden das Jahr 2023 und die rasante Entwicklung im Bereich Data Science und künstliche Intelligenz besonders prägen und
Ein erster Blick auf die 5 Trends sieht wie folgt aus:
Diese KI-Trends werden das Jahr 2023 und die rasante Entwicklung im Bereich Data Science und künstliche Intelligenz besonders prägen und
Ein erster Blick auf die 5 Trends sieht wie folgt aus:
- Der Wettkampf um das beste (und größte) Sprachmodell geht weiter: NLP (Natural Language Processing) erreicht Jahr für Jahr neue Höhen. Neben ChatGPT lohnt sich auch der Blick auf die Konkurrenz. Google hat angekündigt, mit Bard einen Herausforderer zu ChatGPT anzubieten, der direkt in die Google Suchfunktion integriert werden soll. DeepMind hingegen will mit Sparrow verwendete Quellen in Antworten sofort mitverlinken.
- Open-Source Modelle machen ihren Vorbildern immer schneller Konkurrenz: Open-Source-Modelle werden immer schneller entwickelt. Durch die zunehmende Konkurrenz zu kostenpflichtigen Modellen und den breiteren Zugang zu KI durch Plattformen wie HuggingFaceHub, erleichtern sie Forschern und Entwicklern weltweit die Zusammenarbeit und den Aufbau auf der Arbeit anderer.
- Diffusionsmodelle stellen den Status quo auch jenseits der Bildgenerierung in Frage: Diffusionsmodelle eroberten den Markt der Bildgenerierung im Sturm, da sie mehrere Vorteile gegenüber GANs (Generative Adversarial Networks) bieten. Mit “Make-a-Video” hat Meta einen nächsten logischen Schritt gemacht und damit gezeigt, dass Diffusionsmodelle auch für die Videogenerierung eingesetzt werden können.
- Der Transformer emanzipiert sich und erreicht echte Multimodalität: Inzwischen hat sich die Verwendung von Transformern auch auf andere Bereiche von KI ausgeweitet, wie Computer Vision, Spracherkennung und Recommendersysteme. Transformer werden für verschiedene Datentypen und Aufgaben angepasst und entwickeln sich schnell zu einer vielseitigen Allzweckarchitektur, die nicht mehr an NLP gebunden ist.
- KI-Regulierung kommt – und nicht nur in der EU: Die EU plant mit dem AI-Act eine flächendeckende Regulierung von KI-Systemen, um Risiken zu erkennen und Transparenz zu schaffen. Auch andere Länder arbeiten an Regulierungen, um KI transparenter und vertrauenswürdiger zu machen, was in Übereinstimmung mit den essentiellen Prinzipien von KI-Governance steht.
