Die Zukunft der KI: Trends, die die nächsten 10 Jahre prägen

Seit ihrer Einführung hat sich die generative KI (Gen-KI) weiterentwickelt. Wir sehen bereits, dass Entwickler wie OpenAI und Meta von großen Modellen abrücken und stattdessen kleinere und weniger kostspielige Modelle einbeziehen. Sie verbessern KI-Modelle, um mit weniger Mitteln dasselbe oder mehr zu leisten. Das Prompt Engineering verändert sich, da Modelle wie ChatGPT intelligenter werden und die Nuancen der menschlichen Sprache besser verstehen können. Da LLMs auf spezifischere Informationen geschult werden, können sie tiefgreifende Fachkenntnisse für spezialisierte Branchen bereitstellen und sind so ständig bereit, bei der Erledigung von Aufgaben zu helfen.

KI ist keine Eintagsfliege. Sie ist keine Phase. Über 60 Länder haben nationale KI-Strategien entwickelt, um die Vorteile von KI zu nutzen und gleichzeitig die Risiken zu mindern. Das bedeutet erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die Überprüfung und Anpassung der relevanten politischen Standards und regulatorischen Frameworks und die Sicherstellung, dass die Technologie den fairen Arbeitsmarkt und die internationale Zusammenarbeit nicht dezimiert.

Die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine wird immer einfacher, sodass KI-Nutzer mehr und bessere Arbeit leisten können. Durch kontinuierliche Erforschung und Optimierung wird KI voraussichtlich 4,4 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen. Es wird prognostiziert, dass KI durch fortgesetzte Erforschung und Optimierung 4,4 Billionen USD zur Weltwirtschaft beitragen wird.

Bis 2034 wird KI in vielen Bereichen unseres privaten und beruflichen Lebens eine feste Größe sein. Generative KI-Modelle wie GPT-4 haben sich in der kurzen Zeit, in der sie für den öffentlichen Gebrauch verfügbar waren, als immens vielversprechend erwiesen, aber auch ihre Grenzen sind allgemein bekannt geworden. Infolgedessen wird die Zukunft der KI durch eine Umstellung sowohl auf Open-Source-Großmodelle für Experimente als auch durch die Entwicklung kleinerer, effizienterer Modelle definiert, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und niedrigere Kosten zu ermöglichen.

Initiativen wie Llama 3.1, ein Open-Source-KI-Modell mit 400 Milliarden Parametern, und Mistral Large 2, das zu Forschungszwecken veröffentlicht wurde, veranschaulichen den Trend, die Zusammenarbeit der Gemeinschaft bei KI-Projekten zu fördern und gleichzeitig kommerzielle Rechte zu wahren. Das wachsende Interesse an kleineren Modellen hat zur Entwicklung von Modellen wie Mini-GPT 4o-mini mit 11 Milliarden Parametern geführt, das schnell und kostengünstig ist. Es wird nicht lange dauern, bis es ein Modell gibt, das sich für den Einbau in Geräte wie Smartphones eignet, zumal die Kosten weiter sinken.

Diese Bewegung spiegelt den Übergang von ausschließlich großen, geschlossenen Modellen hin zu zugänglicheren und vielseitigeren KI-Lösungen wider. Während kleinere Modelle Erschwinglichkeit und Effizienz bieten, besteht weiterhin eine öffentliche Nachfrage nach leistungsfähigeren KI-Systemen, was darauf hindeutet, dass es bei der KI-Entwicklung wahrscheinlich einen ausgewogenen Ansatz geben wird, bei dem versucht wird, sowohl Skalierbarkeit als auch Zugänglichkeit zu priorisieren. Diese neuen Modelle bieten eine höhere Präzision mit weniger Ressourcen und sind damit ideal für Unternehmen, die maßgeschneiderte Inhalte erstellen müssen oder komplexe Problemlösungsfunktionen benötigen.

KI hat die Entwicklung mehrerer Kern-Technologien beeinflusst. KI spielt eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Computer Vision, da sie eine genauere Bild- und Videoanalyse ermöglicht, was für Technologien wie autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen unerlässlich ist. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verbessert KI die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, wodurch Kommunikationsschnittstellen verbessert und ausgefeiltere Übersetzungs- und Stimmungsanalysetools ermöglicht werden.

KI verbessert Vorhersagen und Big Data-Analyse durch die Verarbeitung und Interpretation riesiger Datenmengen, um Trends vorherzusagen und Entscheidungen zu treffen. In der Robotertechnik vereinfacht die Entwicklung autonomer und anpassungsfähigerer Maschinen Aufgaben wie Montage, Erkundung und Dienstleistungserbringung. Außerdem verbessern KI-gestützte Innovationen im Internet der Dinge (IoT) die Konnektivität und Intelligenz von Geräten, was zu intelligenteren Häusern, Städten und Industriesystemen führt.

Hier sind einige der Fortschritte in der KI, die wir in zehn Jahren sehen sollten:

Das noch junge Feld der multimodalen KI wird bis 2034 gründlich getestet und verfeinert. Unimodale KI konzentriert sich auf einen einzigen Datentyp, wie z. B. NLP oder Computer Vision. Im Gegensatz dazu ähnelt multimodale KI eher der menschlichen Kommunikation, indem sie Daten in Bezug auf Bilder, Sprache, Gesichtsausdrücke und Stimmlagen versteht. Diese Technologie wird Text, Sprache, Bilder, Videos und andere Daten integrieren, um intuitivere Interaktionen zwischen Menschen und Computersystemen zu schaffen. Es hat das Potenzial, fortschrittliche virtuelle Assistenten und Chatbots zu unterstützen, die komplexe Anfragen verstehen und als Antwort maßgeschneiderte Texte, visuelle Hilfsmittel oder Video-Tutorials bereitstellen können.

KI wird noch stärker in persönliche und berufliche Sphären integriert werden, angetrieben durch benutzerfreundliche Plattformen, die es auch Laien ermöglichen, KI für Unternehmen, individuelle Aufgaben, Forschung und kreative Projekte zu nutzen. Diese Plattformen, ähnlich den heutigen Website-Buildern, werden es Unternehmern, Pädagogen und kleinen Unternehmen ermöglichen, individuelle KI-Lösungen zu entwickeln, ohne dass dafür tiefgreifende technische Fachkenntnisse erforderlich sind.

API-gesteuerte KI und Microservices ermöglichen es Unternehmen, erweiterte KI-Funktionen modular in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Dieser Ansatz beschleunigt die Entwicklung angepasster Anwendungen, ohne dass umfangreiche KI-Fachkenntnisse erforderlich sind.

Für Unternehmen bedeutet die einfachere Erstellung von Modellen schnellere Innovationen-Zyklen mit individuellen KI-Tools für jede Geschäftsbereichsfunktion. No-Code- und Low-Code-Plattformen ermöglichen es technisch nicht versierten Benutzern, KI-Modelle durch die Verwendung von Drag-and-Drop-Komponenten, Plug-and-Play-Modulen oder geführten Workflows zu erstellen. Da viele dieser Plattformen LLM-basiert sein werden, können Benutzer auch mithilfe eines Prompts ein KI-Modell abfragen.

Auto-ML-Plattformen verbessern sich rasant und automatisieren Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl und Hyperparameter-Tuning. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wird Auto-ML noch benutzerfreundlicher und zugänglicher werden, sodass Menschen ohne spezielles Fachwissen schnell leistungsstarke KI-Modelle erstellen können. Cloudbasierte KI-Dienste bieten Unternehmen auch vorgefertigte KI-Modelle, die nach Bedarf angepasst, integriert und skaliert werden können.

Zugängliche KI-Tools werden eine neue Welle individueller Innovation anstoßen und es Hobbyanwendern ermöglichen, KI-Anwendungen für persönliche Projekte oder Nebenerwerbstätigkeiten zu entwickeln.

Die Open-Source-Entwicklung kann die Transparenz fördern, während eine sorgfältige Governance und ethische Richtlinien dazu beitragen können, hohe Sicherheitsstandards aufrechtzuerhalten und Vertrauen in KI-gestützte Prozesse aufzubauen. Der Höhepunkt dieser einfachen Zugänglichkeit könnte ein vollständig sprachgesteuerter multimodaler virtueller Assistent sein, der bei Bedarf Text-, Audio- oder visuelle Inhalte erstellen kann.

Auch wenn dies sehr spekulativ ist, könnten wir, wenn bis 2034 ein System der Artificial General Intelligence (AGI) entsteht, den Beginn von KI-Systemen erleben, die ihre eigenen Datensätze autonom erzeugen, kuratieren und verfeinern und so die Selbstverbesserung und Anpassung ohne menschliches Eingreifen ermöglichen.

Da generative KI innerhalb von Unternehmen immer stärker zentralisiert wird, könnten Unternehmen beginnen, „KI-Halluzinations-Versicherungen“ anzubieten. Trotz umfangreichen Trainings können KI-Modelle falsche oder irreführende Ergebnisse liefern. Diese Fehler sind häufig auf unzureichende Trainingsdaten, falsche Annahmen oder Verzerrungen in den Trainingsdaten zurückzuführen.

Eine solche Versicherung würde Finanzinstitute, die Medizinindustrie, die Rechtsbranche und weitere Sektoren vor unerwarteten, ungenauen oder schädlichen KI-Outputs schützen. Versicherungen könnten die mit diesen Fehlern verbundenen finanziellen und Reputationsrisiken abdecken, ähnlich wie bei Finanzbetrug und Datenschutzverletzungen.

Die KI-Entscheidungsfindung und die Vorhersagemodellierung werden so weit fortgeschritten sein, dass KI-Systeme als strategische Geschäftspartner fungieren, die Führungskräften dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Diese KI-Systeme werden Echtzeit-Datenanalysen, Kontext-Bewusstsein und personalisierte Erkenntnisse integrieren, um maßgeschneiderte Empfehlungen, wie Finanzplanung und Kundenansprache, anzubieten, die auf die Unternehmensziele abgestimmt sind.

Verbesserte NLP ermöglicht es der KI, sich an Gesprächen mit der Führungsebene zu beteiligen und Ratschläge auf der Grundlage von prädiktiver Modellierung und Szenarioplanung zu geben. Unternehmen werden sich auf KI verlassen, um potenzielle Ergebnisse zu simulieren, die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu verwalten und Strategien auf der Grundlage von kontinuierlichem Lernen zu verfeinern. Diese KI-Partner werden es kleinen Unternehmen ermöglichen, schneller zu skalieren und mit ähnlichen Effizienzen zu arbeiten wie große Unternehmen.

Quantum KI, die die einzigartigen Eigenschaften von Qubits nutzt, könnte die Grenzen der klassischen KI sprengen, indem sie Probleme löst, die zuvor aufgrund von Rechenbeschränkungen unlösbar waren. Komplexe Materialsimulationen, umfassende Optimierungen der Lieferkette und exponentiell größere Datensätze könnten in Echtzeit möglich werden. Dies könnte Bereiche der wissenschaftlichen Forschung verändern, in denen KI die Grenzen der Forschung in den Bereichen Physik, Biologie und Klimawissenschaft verschieben wird, indem sie Szenarien modelliert, für deren Verarbeitung klassische Computer Jahrtausende brauchen würden.

Eine große Hürde beim Fortschritt in der KI war der enorme Zeit-, Energie- und Kostenaufwand für das Training massiver Modelle wie großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und Neural Networks. Die aktuellen Hardwareanforderungen nähern sich den Grenzen der konventionellen Computerinfrastruktur, weshalb sich die Innovation auf die Verbesserung der Hardware oder die Entwicklung völlig neuer Architekturen konzentrieren wird. Quantencomputing bietet einen vielversprechenden Weg für KI-Innovationen, da es den Zeit- und Ressourcenaufwand für das Trainieren und Ausführen großer KI-Modelle drastisch reduzieren könnte.

Bitnet-Modelle verwenden ternäre Parameter, ein System zur Basis 3 mit 3 Ziffern zur Darstellung von Informationen. Dieser Ansatz löst das Energieproblem, indem er es der KI ermöglicht, Informationen effizienter zu verarbeiten, indem sie sich auf mehrere Zustände statt auf binäre Daten (0 und 1) stützt. Dies könnte zu schnelleren Berechnungen mit geringerem Stromverbrauch führen.

Von Y Combinator finanzierte Startups und andere Unternehmen investieren in spezialisierte Hardware, die auf Bitnet-Modelle zugeschnitten ist, was die KI-Trainingszeiten drastisch verkürzen und die Betriebskosten senken könnte. Dieser Trend deutet darauf hin, dass zukünftige KI-Systeme Quantencomputing, Bitnet-Modelle und spezialisierte Hardware kombinieren werden, um Rechengrenzen zu überwinden.

KI-Vorschriften und ethische Standards müssen erheblich weiterentwickelt werden, damit KI allgegenwärtig wird. Eine wichtige Entwicklung im Rahmen von Frameworks wie dem KI-Gesetz der EU wird die Schaffung strenger Risikomanagementsysteme sein, die KI in Risikostufen klassifizieren und strengere Anforderungen an KI mit hohem Risiko stellen. KI-Modelle, insbesondere generative und groß angelegte Modelle, müssen möglicherweise Standards in den Bereichen Transparenz, Robustheit und Cybersicherheit erfüllen. Diese Frameworks werden nach dem KI-Gesetz der EU, das Standards für das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und kritische Infrastrukturen festlegt, wahrscheinlich weltweit ausgeweitet.

Ethische Überlegungen werden die Regulierung prägen, einschließlich des Verbots von Systemen, die inakzeptable Risiken bergen, wie Social Scoring und biometrische Fernidentifikation im öffentlichen Raum. KI-Systeme müssen menschliche Aufsicht beinhalten, Grundrechte schützen, Themen wie Verzerrung und Fairness angehen und eine verantwortungsvolle Bereitstellung gewährleisten.

KI, die proaktiv Bedürfnisse antizipiert und selbstständig Entscheidungen trifft, wird wahrscheinlich ein zentraler Bestandteil des persönlichen und geschäftlichen Lebens werden. Agentische KI bezieht sich auf Systeme, die aus spezialisierten Agenten bestehen, die unabhängig voneinander arbeiten und jeweils bestimmte Aufgaben erledigen. Diese Agenten interagieren mit Daten, Systemen und Menschen, um mehrstufige Workflows abzuschließen. So können Unternehmen komplexe Prozesse wie den Kundensupport oder die Netzwerkdiagnose automatisieren. Im Gegensatz zu monolithischen Large Language Models (LLMs) passt sich die agentische KI an Echtzeitumgebungen an und verwendet einfache Entscheidungsalgorithmen und Feedback-Schleifen, um zu lernen und sich zu verbessern.

Ein entscheidender Vorteil der agentenbasierten KI ist die Arbeitsteilung zwischen dem LLM, das allgemeine Aufgaben übernimmt, und den domänenspezifischen Agenten, die tiefes Fachwissen bereitstellen. Diese Aufteilung trägt dazu bei, die Einschränkungen des LLM zu mildern. In einem Telekommunikationsunternehmen zum Beispiel könnte ein LLM eine Kundenanfrage kategorisieren, während spezialisierte Agenten Kontoinformationen abrufen, Probleme diagnostizieren und in Echtzeit eine Lösung formulieren.

Bis 2034 könnten diese agentenbasierten KI-Systeme eine zentrale Rolle für die Verwaltung von Unternehmens-Workflows bis hin zu Smart Homes spielen. Ihre Fähigkeit, Bedürfnisse selbstständig zu antizipieren, Entscheidungen zu treffen und von ihrer Umgebung zu lernen, könnte sie effizienter und kostengünstiger machen. Dadurch könnten sie die allgemeinen Funktionen von LLMs ergänzen und die Zugänglichkeit von KI in sämtlichen Branchen erhöhen.

Da von Menschen erzeugte Daten immer knapper werden, schwenken Unternehmen bereits auf synthetische Daten um – künstliche Datensätze, die reale Muster imitieren, ohne die gleichen Ressourcenbeschränkungen oder ethischen Bedenken. Dieser Ansatz wird sich zum Standard für das Training von KI entwickeln und die Modellgenauigkeit bei gleichzeitiger Förderung der Vielfalt verbessern. Zu den KI-Trainingsdaten werden Satellitenbilder, biometrische Daten, Audioprotokolle und IoT-Sensordaten gehören.

Das Aufkommen maßgeschneiderter Modelle wird ein wichtiger KI-Trend sein, in dessen Rahmen Unternehmen proprietäre Datensätze verwenden, um KI zu trainieren, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist. Diese Modelle, die für die Inhaltserstellung, Kundeninteraktion und Prozessoptimierung entwickelt wurden, können allgemeine LLMs übertreffen, indem sie sich eng an die einzigartigen Daten und den Kontext eines Unternehmens anpassen. Unternehmen werden in die Datenqualitätssicherung investieren, damit sowohl reale als auch synthetische Daten hohe Standards hinsichtlich Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Vielfalt erfüllen und so die Leistung und ethische Robustheit der KI aufrechterhalten.

Die Herausforderung der „Schatten-KI“, also nicht autorisierter KI-Tools, die von Mitarbeitern verwendet werden, wird Unternehmen dazu veranlassen, eine strengere Data Governance zu implementieren, die sicherstellt, dass nur zugelassene KI-Systeme auf sensible, geschützte Daten zugreifen.

Im Zuge der Weiterentwicklung der KI entstehen mehrere ehrgeizige „Moonshot“-Ideen, die aktuelle Einschränkungen überwinden und die Grenzen dessen, was künstliche Intelligenz leisten kann, erweitern. Einer dieser Moonshots ist das Post-Moore Computing¹, das darauf abzielt, über die traditionelle von-Neumann-Architektur hinauszugehen, da sich GPUs und TPUs ihren physischen und praktischen Grenzen nähern.

Da KI-Modelle immer komplexer und datenintensiver werden, sind neue Computerparadigmen erforderlich. Innovationen im Bereich des neuromorphen Rechnens², das die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns nachahmt, stehen bei diesem Übergang an der Spitze. Auch das optische Computing³, das Licht anstelle von elektrischen Signalen zur Verarbeitung von Informationen verwendet, bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Recheneffizienz und Skalierbarkeit.

Ein weiterer wichtiger Ansatz ist die Entwicklung eines verteilten Internets der KI⁴ oder einer föderierten KI, die eine verteilte und dezentralisierte KI-Infrastruktur vorsieht. Im Gegensatz zu traditionellen zentralisierten KI-Modellen, die auf riesigen Rechenzentren beruhen, arbeitet föderierte KI über mehrere Geräte und Standorte hinweg und verarbeitet Daten lokal, um den Datenschutz zu verbessern und die Latenz zu verringern.

Indem Smartphones, IoT-Geräte und Edge Computing-Knoten zusammenarbeiten und Erkenntnisse teilen können, ohne Rohdaten zu übertragen, fördert föderierte KI ein sichereres und besser skalierbares Ökosystem. Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienter Algorithmen und Protokolle für eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen verteilten Modellen, um Echtzeitlernen zu ermöglichen und gleichzeitig hohe Datenintegritäts- und Datenschutzstandards einzuhalten.

Ein weiterer zentraler Experimentierbereich befasst sich mit den inhärenten Grenzen des Aufmerksamkeitsmechanismus der Transformer-Architektur⁵. Transformer verlassen sich auf einen Aufmerksamkeitsmechanismus mit einem Kontextfenster, um relevante Teile der Eingabedaten zu verarbeiten, wie z. B. vorherige Token in einer Konversation. Wenn das Kontextfenster jedoch erweitert wird, um mehr historische Daten einzubeziehen, nimmt die Rechenkomplexität quadratisch zu, was sie ineffizient und kostspielig macht.

Um diese Herausforderung zu meistern, befassen sich Forscher mit Ansätzen wie der Linearisierung des Aufmerksamkeitsmechanismus oder der Einführung effizienterer Fenstertechniken, die es den Transformern ermöglichen, größere Kontextfenster zu verarbeiten, ohne dass die Rechenressourcen exponentiell ansteigen. Dieser Fortschritt würde es KI-Modellen ermöglichen, umfangreiche frühere Interaktionen besser zu verstehen und einzubeziehen, was zu kohärenteren und stärker kontextbezogenen Antworten führen würde.

Stellen Sie sich vor, Sie beginnen Ihren Tag im Jahr 2034. Ein sprachgesteuerter intelligenter Assistent, der mit jedem Aspekt Ihres Lebens verbunden ist, begrüßt Sie mit dem Essensplan Ihrer Familie für die Woche, der auf die Vorlieben jedes Einzelnen zugeschnitten ist. Er informiert Sie über den aktuellen Stand Ihrer Vorratskammer und bestellt bei Bedarf Lebensmittel. Ihr virtueller Chauffeur navigiert Sie automatisch auf der effizientesten Route zur Arbeit und passt sich in Echtzeit an Verkehr und Wetter an.

Bei der Arbeit erledigt ein KI-Partner die täglichen Aufgaben und liefert Ihnen umsetzbare Erkenntnisse, hilft bei Routineaufgaben und fungiert als dynamische, proaktive Wissensdatenbank. Auf persönlicher Ebene kann Technologie mit eingebetteter KI maßgeschneiderte Unterhaltung schaffen, indem sie Geschichten, Musik oder visuelle Kunst generiert, die auf Ihren Geschmack zugeschnitten sind. Wenn Sie etwas lernen möchten, kann die KI Video-Tutorials bereitstellen, die auf Ihren Lernstil zugeschnitten sind und Text, Bilder und Sprache integrieren.

Mit zunehmender Verbreitung und Weiterentwicklung der KI wird ihr Einfluss auf globale Abläufe immens sein. Hier sind einige der wichtigsten Auswirkungen der fortgeschrittenen KI-Technologie:

KI wird eine doppelte Rolle beim Klimaschutz spielen, indem sie gleichzeitig zum steigenden Energiebedarf beiträgt und als Instrument zur Bekämpfung des Klimawandels dient. Die Ressourcen, die für das Trainieren und die Bereitstellung großer KI-Modelle erforderlich sind, erhöhen den Energieverbrauch erheblich und verschärfen die Kohlenstoffemissionen, wenn die Energiequellen nicht nachhaltig sind. Alternativ kann KI Klimainitiativen verbessern, indem sie den Energieverbrauch in verschiedenen Sektoren optimiert, die Klimamodellierung und -vorhersage verbessert und innovative Lösungen für erneuerbare Energien, Kohlenstoffabscheidung und Umweltüberwachung ermöglicht.

In der Fertigung können KI-gestützte Roboter komplexe Montageaufgaben präzise ausführen, die Produktionsraten steigern und Fehler reduzieren. Im Gesundheitswesen unterstützen automatisierte Diagnosetools Ärzte dabei, Krankheiten genauer und schneller zu erkennen. KI-gestützte Prozess-Automatisierung und maschinelles Lernen in den Bereichen Finanzen, Logistik und Kunden-Erfahrung können Abläufe rationalisieren, Kosten senken und die Servicequalität verbessern. Durch die Übernahme sich wiederholender Aufgaben ermöglicht KI den menschlichen Arbeitskräften, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren und so Innovation und Produktivität zu fördern.

Der Aufstieg der KI-gestützten Automatisierung wird unweigerlich zu einer Verlagerung von Arbeitsplätzen führen, insbesondere in Branchen, die stark auf sich wiederholende und manuelle Aufgaben angewiesen sind. Aufgaben wie Dateneingabe, Fließbandarbeit und routinemäßiger Kundenservice werden möglicherweise erheblich reduziert, wenn Maschinen und Algorithmen diese Funktionen übernehmen. Aber sie wird auch Möglichkeiten in den Bereichen KI-Entwicklung, Datenanalyse und Cybersicherheit schaffen. Die Nachfrage nach Fähigkeiten in den Bereichen Wartung, Überwachung und ethische Unternehmensführung im Zusammenhang mit KI wird steigen und Möglichkeiten für die Umschulung von Arbeitskräften bieten.

Generative KI hat es einfacher gemacht, Deepfakes zu erstellen – realistische, aber gefälschte Audio-, Video- und Bildinhalte, die zur Verbreitung falscher Informationen und zur Manipulation der öffentlichen Meinung verwendet werden. Dies stellt eine Herausforderung für die Informationsintegrität und das Vertrauen in die Medien dar. Um dieses Problem zu lösen, sind fortschrittliche Erkennung, öffentliche Bildung und möglicherweise rechtliche Maßnahmen erforderlich, um die Urheber bösartiger Deepfakes zur Verantwortung zu ziehen.

Menschen vermenschlichen KI, entwickeln emotionale Bindungen und komplexe soziale Dynamiken, wie beim^{ELIZA-Effekt6} und anderen KI-Begleitern zu sehen ist. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts könnten diese Beziehungen tiefer gehen und psychologische und ethische Fragen aufwerfen. Die Gesellschaft muss gesunde Interaktionen mit zunehmend menschenähnlicheren Maschinen fördern und den Einzelnen dabei helfen, echte menschliche Interaktionen von KI-gestützten Interaktionen zu unterscheiden.

Da KI-generierte Inhalte das Internet dominieren – sie machen schätzungsweise etwa 50 % des Online-Materials aus – nimmt die Verfügbarkeit von Menschen generierter Daten ab. Forscher sagen voraus, dass bis 2026 die öffentlichen Daten für das Training großer KI-Modelle knapp werden könnten. Um dieses Problem zu lösen, erkundet die KI-Community die Generierung synthetischer Daten und neue Datenquellen wie IoT-Geräte und Simulationen, um die Eingaben für das KI-Training zu diversifizieren. Diese Strategien sind unerlässlich, um den Fortschritt der KI aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Modelle in einer zunehmend datenintensiven digitalen Geschäftswelt leistungsfähig bleiben.

Während die KI sich weiterentwickelt und der Fokus auf kosteneffizientere Modelle verlagert wird, die maßgeschneiderte Lösungen für Einzelpersonen und Unternehmen ermöglichen, müssen Vertrauen und Sicherheit weiterhin an erster Stelle stehen.

Watsonx.ai von IBM ist ein Portfolio mit KI-Produkten für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Lösungen, die den aktuellen Trends zu sichereren, leichter zugänglichen und vielseitigeren KI-Tools entsprechen.

Watsonx.ai integriert fortschrittliche KI-Funktionen mit der Flexibilität, die nötig ist, um Unternehmen aller Branchen zu unterstützen und sicherzustellen, dass sie das Potenzial der KI nutzen, um eine echte Wirkung zu erzielen und nicht nur im Trend zu liegen. Durch die Priorisierung von Benutzerfreundlichkeit und Effizienz ist watsonx.ai auf dem besten Weg, zu einem unverzichtbaren Asset für alle zu werden, die AI in den kommenden zehn Jahren einsetzen möchten.