OpenAI hat angekündigt, dass sie mit dem Training ihres nächsten Frontier-Modells begonnen haben, von dem sie erwarten, dass es sie auf die nächste Stufe ihrer Fähigkeiten auf dem Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) bringen wird. Obwohl das Unternehmen stolz darauf ist, branchenführende Modelle in Bezug auf Fähigkeiten und Sicherheit zu entwickeln und zu veröffentlichen, begrüßt es eine robuste Debatte in diesem wichtigen Moment.

Die Tatsache, dass OpenAI erklärt hat, dass sie kürzlich mit dem Training dieses nächsten Frontier-Modells begonnen haben, deutet darauf hin, dass das kommende Modell wahrscheinlich ein System sein wird, das wir nicht erwartet haben, ähnlich wie GPT-4 nicht vollständig erwartet wurde. Dies unterscheidet sich erheblich von der Entwicklung von GPT-5, die vom Unternehmen offener diskutiert wurde.

Es ist unklar, welche genauen Fähigkeiten dieses neue Modell haben wird, aber die Wortwahl von OpenAI legt nahe, dass es erhebliche Fortschritte bringen könnte. Das Unternehmen ist für seine sorgfältige Sprache bekannt, daher deutet diese Ankündigung wahrscheinlich auf ein wirkungsvolles neues System hin, das sich in Arbeit befindet. Ob es sich um ein weiterentwickeltes Sprachmodell, ein agentisches System oder etwas ganz anderes handeln wird, bleibt abzuwarten.

Nichtsdestotrotz gibt der Fokus von OpenAI auf den Aufbau von AGI anstelle der Verfolgung von Superintelligenz Einblick in die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Sie scheinen darauf zu setzen, dass andere Organisationen das Ausrichtungsproblem für superintelligente Systeme lösen, während sich OpenAI auf die Entwicklung leistungsfähiger AGI-Systeme konzentriert, die für praktische Anwendungen genutzt werden können.

Die jüngste Studie untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage sind, Finanzberichte in ähnlicher Weise wie professionelle menschliche Analysten zu analysieren. Die Forscher stellten GPT-4 standardisierte und anonyme Finanzberichte zur Verfügung und wiesen das Modell an, diese zu analysieren, um die Richtung der zukünftigen Erträge zu bestimmen, auch ohne narrative oder branchenspezifische Informationen.

Die Schlüsselergebnisse der Studie sind:

• Das LLM übertrifft Finanzanalysten in seiner Fähigkeit, Ertragsänderungen vorherzusagen.
• Das LLM weist einen relativen Vorteil gegenüber menschlichen Analysten in Situationen auf, in denen der Analyst tendenziell Schwierigkeiten hat.
• Die Vorhersagegenauigkeit des LLM ist vergleichbar mit der Leistung eines eng trainierten, hochmodernen Maschinenlernmodells.
• Die Vorhersage des LLM basiert nicht auf seinem Trainingsspeicher, sondern es generiert nützliche narrative Einblicke in die zukünftige Leistung eines Unternehmens.
• Handelsstrategien, die auf den Vorhersagen des LLM basieren, erzielen ein höheres Sharpe-Verhältnis und Alphas als Strategien, die auf anderen Modellen basieren.

Die Forscher kommen zu dem Schluss, dass LLMs in Zukunft eine zentrale Rolle bei Finanzentscheidungen spielen könnten. Die Studie stellt eine öffentlich zugängliche Demo zur Verfügung, mit der Nutzer die Finanzanalysefähigkeiten des LLM selbst erleben können.

Google hat kürzlich seine Gemini 1.5 Pro API aktualisiert und das Modell nachtrainiert, um seine Fähigkeiten zu verbessern. Infolgedessen hat Gemini 1.5 Pro API Claude 3 Opus in den Arena-ELO-Rankings entthront, hat GPT-4 jedoch noch nicht übertroffen.

Der Nachtrainingsprozess beinhaltet subtile Änderungen am Modell nach dem ersten Training, die seine Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit und Gesamtleistung erheblich verbessern können. Dies ist eine Technik, die OpenAI bei GPT-4 anwendet, indem es das Modell ständig aktualisiert und verfeinert, um seine Spitzenposition zu halten.

Googles Entscheidung, einen ähnlichen Ansatz mit der Gemini 1.5 Pro API zu verfolgen, zeigt den anhaltenden Wettbewerb, große Sprachmodelle zu verbessern und in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Obwohl die Unterschiede im Arena-ELO zwischen den Spitzenmodellen relativ gering sind, unterstreicht es die ständigen Bemühungen der Tech-Giganten, die Grenzen dessen, was diese Systeme erreichen können, weiter auszuloten.

Da der Konvergenzpunkt dieser Modelle immer enger wird, wird es faszinierend sein zu beobachten, wie sich die Landschaft im kommenden Jahr entwickelt. Die rasanten Fortschritte im Bereich der KI sind wirklich faszinierend, und es wird spannend sein, die nächste Generation dieser leistungsfähigen Sprachmodelle und ihre möglichen Auswirkungen auf verschiedene Branchen und Anwendungen zu erleben.

Googles neue Search Generative Experience (SGE)-Funktion ist auf etwas Kontroverse gestoßen, da die von der KI generierten Antworten ungenau oder sogar gefährliche Informationen enthalten.

Einige Beispiele, die in der Diskussion hervorgehoben wurden, sind:

• Empfehlung, dass schwangere Frauen 2-3 Zigaretten pro Tag rauchen sollten, was eindeutig unsichere medizinische Beratung ist.
• Vorschlag, nicht-toxischen Kleber auf Pizza zu geben, um den Käse besser haften zu lassen, was bei Befolgung schädlich sein könnte.
• Empfehlung, mindestens einen kleinen Stein pro Tag zu essen, was extrem gefährlich ist und nicht getan werden sollte.

Es scheint, als habe Google diese neue Suchfunktion übereilt eingeführt und die verwendeten Datenquellen zur Generierung der Antworten nicht ausreichend geprüft. Dies hat dazu geführt, dass Witze und andere unzuverlässige Informationen als faktisch dargestellt werden.

Nutzer werden empfohlen, bei der Verwendung der SGE-Antworten vorsichtig zu sein, da sie nicht immer genau oder sicher sein könnten. Es ist wichtig, Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen zu überprüfen, anstatt die von der KI generierten Antworten blind zu akzeptieren. Google muss seine Inhaltsmoderation und Faktenprüfungsprozesse wahrscheinlich verbessern, um die Zuverlässigkeit der SGE-Funktion in Zukunft sicherzustellen.

Die Schlüsselpunkte aus dem Transkript sind:

1. OpenAI hat einen neuen Ausschuss für Sicherheit und Sicherheit gegründet, um Empfehlungen für kritische Entscheidungen für ihre Projekte abzugeben.
2. OpenAI hat begonnen, sein "nächstes Frontier-Modell" zu trainieren, das wahrscheinlich ein neues KI-System über GPT-5 hinaus ist.
3. Das neue Modell soll erheblich neue Fähigkeiten bringen, auch wenn die Einzelheiten unklar sind.
4. Es gibt Anzeichen dafür, dass sich OpenAI stärker auf den Aufbau von Produkten als auf reine Forschung zur Superintelligenz konzentriert.
5. Microsofts neue "Recall"-Funktion zur Verfolgung der PC-Nutzung weckt Datenschutzbedenken und wird untersucht.
6. Eine neue Forschungsarbeit zeigt, dass große Sprachmodelle Finanzanalysten bei der Vorhersage von Ertragsänderungen übertreffen können.
7. Google hat seine Gemini 1.5 Pro API aktualisiert und deren Leistung im Vergleich zu anderen Spitzenmodellen wie GPT-4 und Claude 3 Opus verbessert.
8. Googles neue Search Generative Experience-Funktion hatte einige Probleme mit der Bereitstellung ungenauer oder unangemessener Antworten.