Explore every episode of the podcast KI Kann ich - Künstliche Intelligenz einfach erklärt

In dieser Folge dreht sich alles um die entscheidende Frage:

"Wie sicher bist du eigentlich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz?".

Angesichts aktueller Schlagzeilen über 16 Milliarden geleakte Zugangsdaten von grossen Plattformen wie Google, Facebook und Apple, die ins Darknet gelangten, beleuchten wir, warum das Thema Sicherheit mehr denn je an Bedeutung gewinnt.

Oftmals verlassen sich Nutzer zu sehr auf die Sicherheitssysteme von Unternehmen und sind gleichzeitig unvorsichtig mit ihren eigenen Logins, etwa für Google oder ChatGPT.

In dieser Episode erfährst du, wie du dich und deine Daten besser schützen kannst. Wir geben dir konkrete Empfehlungen:

• Die dringende Notwendigkeit eines Passwort-Managers, um Passwörter geräteübergreifend zu sichern – zum Beispiel wird der Passwort Manager von Proton, einem Schweizer Anbieter, empfohlen.
• Die unverzichtbare Rolle der Zweifaktor-Authentifizierung, da KI Passwörter heutzutage extrem schnell knacken oder per Reverse Engineering entschlüsseln kann.
• Ein umfassender Blick auf Sicherheit, die über Passwörter hinausgeht: Vorsicht vor Identitätsdiebstahl, etwa durch imitierte Stimmen oder gestohlene Bilder.
• Die Wichtigkeit, nicht unbedacht auf jeden Link zu klicken, besonders wenn er über soziale Medien oder Dating-Plattformen kommt, und andere – wie Familie und Freunde – darüber aufzuklären

Hintergrund Artikel: https://cybernews.com/security/billions-credentials-exposed-infostealers-data-leak/

Meine Empfehlung für den Password Manager: http://proton.me/de/pass/pricinghttp://proton.me/de/pass/pricing

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Wer bin ich?

Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren.

Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

Nein KI denkt nicht und schon gar nicht wenn sie behauptet "denke nach"...

Besonders bei Aufgaben, die logisches Denken, kritisches Hinterfragen oder Reflektion verlangen, versagen viele Modelle – selbst bei scheinbar einfachen Fragen wie: Was ist grösser: 0.9 oder 0.11? Wie löst man das klassische Wolf-Schaf-Salat-Problem?

Solche Beispiele zeigen, dass KI-Systeme oft keine echte Schlussfolgerung ziehen können, sondern sich auf Wahrscheinlichkeiten stützen - mit teils überraschend schlechten Resultaten.

Warum? Weil KI nicht denkt - sie erarbeitet Kontext-Wahrscheinlichkeiten. Sie hat kein Verständnis für Bedeutung, Zusammenhänge oder Ursache-Wirkung.

KI denkt nicht wie der Mensch, sagt eine aktuelle Apple-Studie (Juni 2025):

Apple-Forscher:Innen zeigen, dass selbst fortgeschrittene Reasoning-Modelle (z.B. ChatGPT o3, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini) bei komplexeren Aufgaben komplett versagen. Die Studie belegt, dass diese Modelle keine generalisierbaren Problemlösungsfähigkeiten entwickeln, sondern ab einer gewissen Komplexität die Genauigkeit auf null sinkt. Die Forscher sprechen von einer "Illusion des Denkens" und kritisieren, dass aktuelle Benchmarks die Defizite verschleiern.

Quelle: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking

ETH Zürich-Studie (Februar 2025):

Forscher der ETH Zürich (Estermann & Wattenhofer) analysierten, wie der "Reasoning Effort" von LLMs mit der Komplexität von Aufgaben skaliert. Sie fanden, dass die logische Kohärenz der Modelle ab einer gewissen Komplexität abbricht und die Modelle auch bei einfachen logischen Aufgaben (wie dem Tents-Puzzle) an ihre Grenzen stossen.

Quelle: https://arxiv.org/html/2503.15113v1

Was heisst das für die Praxis?

Verwechsle nie Sprachkompetenz mit Denkfähigkeit.

Baue bei kritischen Entscheidungen auf Menschen, nicht auf Modelle. Nutze KI als Werkzeug - aber hinterfrage die Ergebnisse mit Verstand.

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Wie kritisch bist Du mit ChatGPT und Co wirklich? Heute fokussieren wir uns darauf, wie man kritisch mit Informationen umgeht, Daten richtig versteht (Data Literacy) und den Informationsoverload durch neue Technologien managt.

Denn in Zukunft werden diese 3 Kompetenzen immer wichtiger:

1. Kritischer Umgang mit Informationen – und den eigenen Blind Spots
Lerne wie du Sprachmodelle wie Chatti, Clod, Mistra, Gemini, Perplex oder Grock nutzen kannst, um neue Sichtweisen zu gewinnen und deine eigenen blinden Flecken zu identifizieren

2. Datenkompetenz (Data Literacy) – Daten verstehen, visualisieren und nutzen.

Erfahre, wie du Tools wie Julius AI oder Notebook LM von Google einsetzt, um Daten aus Marketing, HR oder Business Operations intelligent auszuwerten – auch ohne Programmierkenntnisse. Denn datengetriebene Entscheidungen brauchen Verständnis, kein Coding.

3. Navigieren im digitalen Überfluss – Informationsflut und Tool-Wirrwarr managen

Die digitale Welt ist schnell, komplex und oft überwältigend. «KI kann ich» zeigt dir, wie du Relevanz erkennst, den Überblick behältst und Tools gezielt einsetzt – für mehr Effizienz und Klarheit im digitalen Alltag.

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Eine aktuelle Studie der Harvard Business Review hat gezeigt, dass Chatbots wie Chat GPT zunehmend als "Lebenscoach" oder "Lebenstherapeut" für die Liebe, das Leben und den Sinn des Lebens eingesetzt werden.

Dieser Trend stellt eine massive Veränderung dar, da KI früher vor allem zum Texten, Coden oder Generieren von Tönen genutzt wurde1.Roger beleuchtet die spannenden, aber auch kritischen Aspekte dieser neuen Beziehung zu KI-Intelligenzen. Er erklärt, dass hinter diesen Systemen kein echtes Bewusstsein, sondern ein stochastisches, statistisches Modell steckt, das auf Kontextwahrscheinlichkeiten antwortet.

Das Problem: Chatbots geben uns oft recht, was zu einer Abhängigkeit führen und kritisches Feedback verhindern kann1. Es wird auch davor gewarnt, dass das Hochladen persönlicher Chats oder sensibler Daten zu einem Vertrauensverlust und Datenschutzrisiken führen kann.

Um dich davor zu schützen und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gewährleisten, gibt Roger drei wichtige Hinweise:.

1. Datenschutzeinstellungen prüfen: Deaktiviere die Option "Modell für alle Verbessern" unter "Einstellungen" und "Datenkontrollen", um zu verhindern, dass deine Daten im nächsten Retraining verwendet werden.
2. Keine fremden persönlichen Daten hochladen: Lade keine persönlichen Daten oder WhatsApp-Chats von anderen Personen auf Chatbots hoch, selbst wenn diese es nie erfahren
3. Kritik einfordern: Füge in den persönlichen Hinweisen deines Chatbots (wie Chat GPT, Claude, Mistral oder Gemini) den Satz ein: "Sei bitte kritisch und hinterfrage meine Aufgaben entsprechend." Dies stellt sicher, dass der Bot dich herausfordert und nicht nur deine Meinung bestätigt.

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Google hat mit dem neuen AI Mode Update – das bereits in den USA ausgerollt wird und bald auch in Europa Furore machen wird – die Suchlandschaft massiv verändert.

Diese neue Sucherfahrung, die direkte Sofortantworten und eine Chat-Experience ähnlich wie ChatGPT bietet, hat massive Einflüsse auf Unternehmen.

Studien zeigen bereits, dass viele Webseiten durch die Suche über ChatGPT und Gemini kaum noch Klicks erhalten1. Wenn Google nun die klassischen Linklisten zugunsten einer Chat-Erfahrung reduziert, sinkt der organische Traffic praktisch auf wenige Prozentzahlen.

In diesem Podcast erfährst du, wie du dich und dein Unternehmen in dieser neuen KI-Welt behaupten kannst. Wir behandeln die drei entscheidenden Bereiche, die jetzt unerlässlich sind:

• Mehr Präsenz auf Social Media: Denn wer nicht gesehen wird, wird nicht erinnert und wer nicht erinnert wird, wird nicht gefunden
• Large Language Modell (LLM) Optimierung deiner Webseiten: Das bedeutet, Ladezeiten reduzieren, Daten einfacher strukturieren, sauber mit H1, H2 und dem Text arbeiten und viele Fragen und Antworten liefern, da die Leute genau das über KI suchen
• Abschied von klassischen Hashtags und Backlink-Strategien: Stattdessen setzt du auf sogenannte "Keyword Everywhere" Geschichten, also ganze Sätze, Phrasen, Fragen und Antworten
• Wenn du nicht über KI gefunden wirst, existierst du praktisch nicht
• Es ist entscheidend, dass deine Webseite jetzt optimiert wird, damit du bei den neuen, mit KI arbeitenden Suchmaschinen auch gefunden wirst

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Ist künstliche Intelligenz nur etwas für Menschen, die im Büro arbeiten, und in Branchen wie dem Bau oder der Forstwirtschaft funktioniert das sowieso nicht?

Ich zeige Dir anhand konkreter Beispiele, wie KI auch "draussen an der Front", auf Baustellen, in Wäldern oder in der Produktion sehr hilfreich sein kann.

Zum Beispiel via Diktierfunktion, die über einfaches Aufnehmen hinausgeht und einen Dialog ermöglicht. Ideal, um unterwegs im Wald oder auf einer Baustelle Beobachtungen festzuhalten, wenn gerade kein Tablet zur Hand ist.

Oder der Einsatz der Kamera in Kombination mit KI. Diese kann Handschriften und Schilder erkennen (auch in Fremdsprachen), oder Dinge auf einem Bild identifizieren und zählen. Dies ist beispielsweise bei Inspektionen auf Baustellen nützlich, um Details besser zu verstehen.

Automationen die fast unsichtbar arbeitet. Basierend auf diktierten Texten oder Kamerabildern können automatisch Berichte erstellt, E-Mails ausgelöst oder interne Systeme (wie CRM) aktualisiert werden, um die Rapportierung zu erleichtern helfen hier im Hintergrund.

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Wie kann ich besser prompten? Und fällt Prompt Engineering bald weg? Ich sage ja.

Promptings ist die gezielte Kommunikation mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.

Vielleicht hast du selbst schon festgestellt: Die Qualität der Antworten variiert stark – und häufig liegt das nicht am Modell, sondern an der Art der Eingabe. Prompting, also das Stellen von Anfragen an ein KI-System, entscheidet massgeblich über die Qualität der Ausgabe.

Doch keine Sorge: Prompting muss nicht kompliziert sein. Es lässt sich mit einer Suchanfrage auf Google vergleichen. Während eine einfache Frage wie "Wetter in Zürich" schnell beantwortet wird, erfordert eine komplexe Suche wie "Familienfreundliche Unterkünfte auf Kreta im Oktober mit direkter Strandlage" deutlich mehr Kontext. So verhält es sich auch bei KI-Anfragen.

Die vier Säulen eines wirkungsvollen Prompts

1. Zielsetzung: Was möchtest du konkret erreichen? Dies kann auch beinhalten, dem Modell eine bestimmte Rolle zuzuweisen – etwa als UX-Expert:In, Marketingberater:In oder Projektmanager:In.

2. Kontext: Welche Hintergrundinformationen sind relevant? Dazu gehören etwa deine Branche (z.B. Bauwesen, Bildung), spezifische Aufgabenstellungen oder vorhandene Inhalte, die berücksichtigt werden sollen.

3. Erwartungshaltung: Wie soll das Ergebnis strukturiert sein? Format (z.B. Liste, Tabelle), Stil (prägnant, ausführlich), Sprache und Umfang sollten präzisiert werden. Zwar können Sprachmodelle nicht exakt zählen, doch Vorgaben wie «kurz und in drei Absätzen» funktionieren gut.

4. Quellenreferenzierung: Oft unterschätzt, aber entscheidend: Du kannst Modelle mit relevanten Daten versorgen – sei es durch gezielte Rechercheaufträge, Dokumenten-Uploads oder die Anbindung an interne Systeme wie SharePoint oder Google Drive. Dabei gilt: Sensible Daten gehören nicht unverschlüsselt in öffentliche KI-Systeme.

Wenn diese vier Komponenten – Ziel, Kontext, Erwartung, Quellen – bedacht werden, verbessert sich nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch die Effizienz in der Zusammenarbeit mit KI deutlich.

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In dieser Episode beleuchten wir ein wichtiges Thema: Halluzination bei KI-Modellen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Mistral.

Wer kennt es nicht? Manchmal erzählen diese Modelle nicht ganz die Wahrheit, obwohl sie sehr überzeugend klingen. Wir gehen der Frage nach, warum das passiert.

Grundsätzlich basieren KI-Modelle auf Kontextwahrscheinlichkeit. Ihre Antworten können vom Trainingsmaterial, vom Arbeitsmaterial (z.B. hochgeladene Dokumente) oder vom Prompt beeinflusst werden.

Informationen im Trainingsmaterial werden in sogenannte Tokens zerlegt – komprimierte Einheiten. Ein Wort wie "Erdbeere" existiert für das Modell nicht als Ganzes, sondern nur als Kombination dieser Tokens.

Das macht die Modelle schnell, aber es fehlt ihnen das tatsächliche Wissen und die reale Weltkenntnis, wie sie Menschen besitzen.

Wenn der Kontext nicht klar definiert ist, erfindet das Modell einfach etwas. Dieses Phänomen der Halluzination ist oft sogar absichtlich Teil des Designs ("im Sinne der Erfinderin"), denn die Modelle sind darauf ausgelegt, immer eine Antwort zu liefern.

Das Füllen von Wissenslücken mit objektiv falschen Inhalten, die als wahr dargestellt werden, wird als Konfabulation bezeichnet

Ich erklär Dir, warum Halluzinationen vermutlich nie zu 100% eliminierbar sein werden und wie selbst neuere, cleverere Modelle damit noch Schwierigkeiten haben.

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Wir kennen das Problem: Künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models, erzählt uns manchmal "Quatsch" oder "lügt" uns sogar an.

In dieser Episode sprechen wir darüber, warum die Verantwortung bei uns liegt, wenn wir mit KI-generierten oder recherchierten Informationen arbeiten.

Erfahre, warum KI-Modelle inherent nichts "wissen", sondern auf Dialog getrimmt sind und basierend auf Kontextwahrscheinlichkeit und ihrem Trainingsmaterial antworten .

Dafür brauchen wir den CRAP Test vor . Dieses einfache, aber wirkungsvolle Framework hilft dir, die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit von Informationen zu beurteilen.

Der CRAP-Test ist ein Denkmodell, das bei der Bewertung von Informationsquellen, besonders im akademischen Bereich, hilft. CRAP steht für Currency, Relevance, Authority, Purpose/Point of View. 

• ​Currency (Aktualität):Wie aktuell ist die Quelle? Wie alt ist die Information? Ist sie möglicherweise veraltet oder veraltet? 
• ​Relevance (Relevanz):Ist die Quelle relevant für die Fragestellung oder das Thema? Passt die Quelle zu deinem Projekt? 
• ​Authority (Autorität):Ist die Quelle vertrauenswürdig? Wer ist der Autor oder die Organisation, die die Quelle veröffentlicht hat? Haben sie Expertise auf dem Gebiet? 
• ​Purpose/Point of View (Zweck/Standpunkt):Was ist der Zweck der Quelle? Will sie informieren, überzeugen oder etwas verkaufen? Ist die Quelle neutral oder tendenziös? 

Der CRAP-Test hilft dir, die Qualität und Zuverlässigkeit einer Quelle zu bewerten, bevor du sie für deine Arbeit verwendest. Er ermöglicht eine kritische Betrachtung der Information und hilft dir, sicherzustellen, dass du zuverlässige Quellen verwendest. 

Die Fähigkeit, Informationen richtig einzuordnen und zu beurteilen, wird in Zukunft noch wichtiger werden, denn das Internet wird zunehmend mit KI-generierten Texten gefüllt1 . Diese Episode gibt dir praktische Einblicke und das nötige Werkzeug, um in der Informationsflut den Überblick zu behalten.

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Microsoft beschreibt eine fundamentale Transformation der Arbeitswelt durch „Intelligenz auf Abruf“ (Intelligence on tap).

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der Lage sein, eigenständig zu denken, planen und handeln, was Unternehmen zwingt, sich neu aufzustellen.

Das Ziel: Frontier Firms – Organisationen, die menschliche Kreativität mit KI-gestützter Produktivität kombinieren, um schneller, agiler und effizienter zu werden.

Frontier Firms sind Unternehmen, die bereits heute KI auf breiter Ebene einsetzen, mit hybriden Teams aus Menschen und KI-Agent:Innen arbeiten und damit signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen.

Microsoft sieht damit eine Zukunft, in der Mitarbeiter:Innen von sogenannten KI-Agenten bei repetitiven oder administrativen Aufgaben unterstützt werden.

Dahinter steckt das Microsoft 365 Copilot Update und eine neue Ära der Mensch-Agent-Kollaboration. Mit neuen Werkzeugen wie AI Search, Copilot Notebooks, dem Create-Modul sowie der Einführung des Agent Stores verschiebt Microsoft die Grenzen der produktiven Arbeit.

Unternehmen, die diese Lösungen adaptieren, werden schneller, kreativer und wettbewerbsfähiger agieren können aber dazu braucht es neue Kompetenzen.

Quellen:

Report: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born

M365 Update: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/04/23/microsoft-365-copilot-built-for-the-era-of-human-agent-collaboration/

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Deine Daten gehören Dir - vor allem VIP Daten. VIP steht für V wie vertraulich, I wie intern und P wie personenbezogen.

Und jetzt kommt MetaAI. Obwohl Meta angibt, keine privaten Nachrichten oder Daten von Minderjährigen zu verwenden sondern nur öffentliche Daten, bleibt ihre Definition von "öffentlichen" Inhalten weit gefasst.

Für Organisationen und Personen, die mit vertraulichen oder personenbezogenen Daten arbeiten, besteht das Risiko, dass sensible Informationen unbeabsichtigt öffentlich geteilt und somit für das KI-Training verwendet werden.

Meta hat angekündigt, das Training seiner KI-Modelle mit öffentlich zugänglichen Inhalten von erwachsenen Nutzer:Innen in der Europäischen Union (EU) wieder aufzunehmen.

Diese Entscheidung folgt auf eine vorherige Pause im Jahr 2024, die durch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und regulatorische Anforderungen ausgelöst wurde. Die Wiederaufnahme erfolgt nach der Bestätigung durch ein Gremium der EU-Datenschutzbehörden, dass Metas ursprünglicher Ansatz den gesetzlichen Verpflichtungen entspricht.

Meta betont, dass die Nutzung dieser Daten im Einklang mit den Praktiken anderer Technologieunternehmen wie Google und OpenAI steht.

Widerspruch einlegen geht hier:

https://www.facebook.com/help/contact/712876720715583

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Es gibt Good News https://www.aigood.news/ und auch https://www.aibad.news/ und es braucht beides.

Heute spreche ich mal über die tollen AI Good News von Projekten rund um KI für Menschen mit einer Beeinträchtigung im Alltag.

Hilfreiche Links:

Gemeinsam für inklusive Technologie - Googles Accessibility Discovery Center (ADC)

https://about.google/intl/de_ch/stories/adc-google-schweiz/

Schafft KI den Durchbruch?

https://www.srf.ch/wissen/kuenstliche-intelligenz/barrierefreiheit-schafft-ki-den-durchbruch-fuer-menschen-mit-behinderung

Weitere spannende Projekte:

https://www.perplexity.ai/search/cf44be75-0313-4b1b-a5f1-67ebfd53e909

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Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie. 

An der ETH Zürich wurden unter der Leitung von Juan Gamella sogenannte «Kausalkammern» – innovative Mini-Labore – entwickelt, um KI-Modelle unter realitätsnahen Bedingungen zu testen. Diese physikalischen Testumgebungen ermöglichen eine präzise Überprüfung von Algorithmen anhand realer Phänomene wie Licht oder Wind, vergleichbar mit einem Windkanal im Flugzeugbau.

Dies markiert einen entscheidenden Fortschritt in der Qualitätskontrolle von KI, insbesondere für sicherheitskritische Anwendungen in Medizin, Robotik oder Ingenieurwesen. Während moderne Modelle wie GPT-4o oder DeepSeek an den Grenzen der Rechenlogik arbeiten, bleibt die zentrale Herausforderung: echtes Weltverständnis in KI zu verankern. Die Kausalkammern bieten dafür einen vielversprechenden Ansatz – durch messbare Realität statt synthetische Daten.

Verlässliche KI betrifft uns alle – von Entwickler:Innen bis zur Gesellschaft. Vertrauen entsteht nur, wenn Systeme kausal, robust und kontextsensibel agieren.

Mehr dazu:
Artikel: ETH Zürich News
Video: YouTube-Link

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Ende März 2025 veröffentlichte OpenAI das neue Bildmodell GPT-4o, das die bisherige DALL·E-Funktion ersetzt und eine tiefere Integration von Text- und Bildverarbeitung ermöglicht. Innerhalb kürzester Zeit entstand der Trend der sogenannten «Ghiblification», bei dem Nutzer:Innen Porträts und Szenen im ikonischen Stil des japanischen Animationsstudios Studio Ghibli erstellen.

Die rechtliche Situation ist komplex: Während Stil als solcher nicht durch das Urheberrecht geschützt ist, stellt sich die Frage, ob das Bildmodell mit urheberrechtlich geschützten Filmen oder Szenen trainiert wurde – was eine mögliche Verletzung darstellen könnte.

OpenAI erklärte, dass ChatGPT den Stil einzelner lebender Künstler:Innen nicht imitieren dürfe, breitere Studiostile jedoch erlaubt seien. Diese Argumentation ist problematisch, da der unverkennbare Stil von Studio Ghibli stark mit dem noch lebenden Mitbegründer Hayao Miyazaki verknüpft ist.

Japan nimmt in der Diskussion eine Sonderrolle ein. Dort wurde das Urheberrecht 2020 und erneut im Mai 2024 angepasst, um den technologischen Entwicklungen Rechnung zu tragen.

Der neue Artikel 30-4 erlaubt explizit das Training von KI-Modellen mit bestehenden Werken, solange der Stil nicht direkt den kreativen Ausdruck eines einzelnen Künstlers wiedergibt.

In der Schweiz und der EU gelten andere Grundsätze: Hier können KI-generierte Inhalte nicht urheberrechtlich geschützt werden, da das geltende Recht ein menschliches Schöpfungselement voraussetzt.

Dies hat weitreichende Konsequenzen für Kreative, Unternehmen und Entwickler:Innen, die KI-Werke kommerziell nutzen oder schützen möchten.

Zusätzlich sollten Nutzer:Innen beachten, dass hochgeladene Daten oft gespeichert und für Trainingszwecke verwendet werden – vergleichbar mit der früheren FaceApp aus Russland. In den Einstellungen von ChatGPT lässt sich unter «Datenkontrolle» die Weitergabe eigener Inhalte deaktivieren.

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Heute erhältst du einen kompakten Überblick, wie du künstliche Intelligenz ganz konkret und effizient in deinem Alltag einsetzen kannst – basierend auf meiner eigenen täglichen Nutzung und erprobten Best Practices aus meinen Workshops und Keynotes.

Ein zentraler Einstiegspunkt ist die direkte Kommunikation mit der KI.

Ich nutze dazu den Advanced Voice Mode von ChatGPT, um Gedanken zu strukturieren, Ideen zu entwickeln oder Entscheidungen vorzubereiten. Dieser Modus eignet sich hervorragend für Sprachnachrichten, Reflexionen oder Brainstorming-Sessions – auch unterwegs – und funktioniert dabei wie ein interaktives Gespräch. Besonders hilfreich ist dabei die Möglichkeit, spontane Gedanken laut auszusprechen und direkt festzuhalten.

Ein weiterer effektiver Anwendungsbereich liegt in der Digitalisierung analoger Notizen. Ich fotografiere regelmässig Flipcharts, Post-its oder handschriftliche Notizen und lasse diese von der KI automatisch zusammenfassen oder weiterverarbeiten. Das ist insbesondere in Workshops, Teammeetings oder bei der Nachbereitung von Projektplanungen äusserst effizient und spart viel Zeit.

Auch für kreative Alltagsideen bietet KI eine praktische Unterstützung. So fotografiere ich beispielsweise meinen Kühlschrankinhalt und lasse mir passende Rezeptvorschläge generieren – eine einfache, aber wirkungsvolle Methode, um Routinen smarter zu gestalten.

Für anspruchsvollere Informationsrecherchen setze ich gezielt auf Perplexity AI. Dieses Tool hat für mich nahezu sämtliche Google-Suchen abgelöst – mit Ausnahme von Maps und News. Ich nutze Perplexity in drei Bereichen: Im Auto-Modus für Alltagsfragen wie Excel-Probleme oder technische Unterstützung; im Pro Search-Modus für Reiseplanungen, Begriffsklärungen und Vorrecherchen; sowie im Deep Research-Modus für komplexe Fragestellungen mit verifizierten Quellen. Dabei ist zu beachten, dass die Quellenangaben eine Genauigkeit von rund 85–86 % aufweisen – eine kritische Prüfung der Inhalte bleibt also essenziell.

Für datengetriebene Anwendungen greife ich regelmässig auf Claude von Anthropic zurück. Diese Plattform ist besonders leistungsfähig bei der Analyse grosser Datenmengen und ermöglicht mir, strukturierte Datensätze automatisiert auszuwerten und daraus interaktive Reports und dynamische Visualisierungen – etwa mit React – zu erstellen. Gerade im Business-Kontext ist das ein enormer Produktivitätsgewinn.

Abschliessend noch ein wichtiger Sicherheitshinweis aus der Praxis: Viele Menschen laden versehentlich falsche oder inoffizielle Versionen der ChatGPT-App herunter. Achte bitte unbedingt darauf, dass du die offizielle App von OpenAI installierst – und nicht etwa eine Anwendung mit ähnlichem Namen wie „ChatGPTDE“ oder „Open Chat Assistant“.

Zudem empfehle ich dir dringend, in den App-Einstellungen unter „Datenkontrolle“ die Trainingsfunktion zu deaktivieren. Damit schützt du deine persönlichen Daten und vermeidest, dass deine Eingaben ungefragt zur Weiterentwicklung des Modells verwendet werden.

Wenn Dir das geholfen hat, sags gerne weiter. Danke.

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Wer bin ich?

Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren. Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie. 

Die zunehmende Automatisierung durch KI-Agenten und Roboter stellt unser bestehendes Steuer- und Wirtschaftssystem vor grosse Herausforderungen. Wenn Maschinen menschliche Arbeit ersetzen, sinken Lohnsteuer- und Sozialabgaben, während Unternehmensgewinne steigen. Doch wie kann eine gerechte Besteuerung erfolgen?

Ich habe dazu ein Experiment gemacht, das findest Du hier: www.fragroger.social

Vorgeschlagene Modelle wie eine Robotersteuer, Maschinensteuer oder Wertschöpfungsabgabe haben jeweils Vor- und Nachteile. Gleichzeitig werden ethische Fragen aufgeworfen: Sollten Roboter wie Menschen besteuert werden? Wie vermeiden wir Verzerrungen und soziale Ungleichheit?

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Sag mal: Hast Du sie schon aufgehabt? Die Rede ist von intelligenten Brillen, so genannte Smart Glasses. Denn diese Smart Glasses erleben dank KI-Integration einen beeindruckenden Aufschwung mit 210% globalem Absatzwachstum in 2024.

Aktuelle Modelle wie Ray-Ban Meta, Solos AirGo V und Rokid Glasses bieten Funktionen von Echtzeitübersetzung bis Objekterkennung. Für Unternehmen optimieren sie Prozesse in Fertigung, Logistik und Gesundheitswesen, während Privatpersonen von nahtloser KI-Assistenz und Übersetzungsfunktionen profitieren.

Mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 60% bis 2029 stehen wir am Anfang einer Verschmelzung von AR und KI-Technologien, die unsere Interaktion mit der digitalen Welt grundlegend verändern wird.

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Googelst Du oder bleibst Du bei ChatGPT?

Die digitale Suchlandschaft verändert sich rasant: Während klassische Suchmaschinen wie Google weiterhin den Markt dominieren, gewinnen KI-gestützte Suchmodelle wie ChatGPT und Perplexity zunehmend an Bedeutung.

Doch wie wirkt sich diese Entwicklung tatsächlich auf die Marktanteile aus?

In dieser Episode analysieren wir, warum Google mit täglich 2,5 Milliarden Nutzer:Innen und einer durchschnittlichen Sitzungsdauer von 10:45 Minuten seine führende Position weiterhin behauptet.

Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die KI-gestützten Alternativen: ChatGPT mit 126 Millionen täglichen Nutzer:Innen (6:11 Minuten Sitzungsdauer) und Perplexity mit 1,7 Millionen Nutzer:Innen (5:00 Minuten).

Welche Faktoren beeinflussen das Nutzerverhalten? Wird Google langfristig durch KI-Suchmodelle herausgefordert oder bleibt es das unangefochtene Tor zum Internet?

PS: übrigens Google selber behauptet, das Tor zum Internet zu sein – doch in Wahrheit bleiben über 30 der Suchenden in seinem eigenen Ökosystem gefangen.

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Heute erkläre ich Dir, warum du nicht unzählige Tools, sondern maximal fünf brauchst, um deine Workflows zu optimieren.

Warum?

1. Mitarbeiter:Innen entwickeln echte Expertise statt fragmentiertem Wissen
2. Vereinfachtes Datenmanagement und DSGVO-Compliance
3. Nachhaltig höhere Mitarbeiterakzeptanz durch klare Strukturen

Dazu auch mehr in meinem Newsletter: https://fragroger.beehiiv.com/p/warum-du-nur-5-ki-tools-benoetigst

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Künstliche Intelligenz macht Live-Übersetzungen in Meetings möglich. Systeme wie DeepL Voice, Zoom Translate oder Microsoft Teams erkennen gesprochene Sprache, übersetzen den Text und geben ihn in Echtzeit wieder aus.

Warum ist es doch nicht so einfach?

Nun Anbieter wie DeepL, Supertext, Interprefy und Zoom setzen auf eigene neuronale Netzwerke und eigene Large Language Modelle, um gesprochene Sprache in über 70 Sprachen mit minimaler Verzögerung zu übersetzen. Das ist aber nicht immer so einfach und liegt einerseits an unserer Sprachfähigkeit aber auch an der Technik.

💡 Anbieter derzeit:

• DeepL Voice: Präzise KI-Übersetzungen mit Microsoft Teams-Integration
• Supertext: Hybridmodell mit KI und menschlicher Qualitätskontrolle
• Zoom & Teams: Echtzeit-Untertitel & KI-gestützte Meeting-Protokolle

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Das französische StartupMistral AI wurde im April 2023 von ehemaligen Expert:Innen von Google DeepMind und Meta AI gegründet und gibt es neu auch als App!

https://mistral.ai/

Mit seinem KI-Assistenten"Le Chat" tritt es als Konkurrent zu bekannten Chatbots wieChatGPT, Gemini und DeepSeek auf.

• Textgenerierung: Le Chat kann natürliche Sprache verstehen und auf Anweisungen in mehreren Sprachen reagieren.
• Multimodale Fähigkeiten: Neben Text kann es auchWebsuche mit Quellenangaben, Bildgenerierung, Dokumenten- und Bildverarbeitung durchführen und bietet eine interaktiveCanvas-Oberfläche.
• Schnelligkeit: Le Chat verarbeitet Informationen mit einer Geschwindigkeit von bis zu1000 Wörtern pro Sekunde.
• Mehrsprachigkeit: DasMistral Large Modell unterstütztFranzösisch, Englisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch.
• Agenten-Funktion: Nutzer:Innen können eigeneAgenten erstellen – ähnlich wie beiCustom GPTs.
• API-Konnektivität: Mistral-Modelle lassen sich mitexternen Tools verbinden.

Mistral AI setzt auf Open-Source und stellt viele seiner KI-Modelle kostenlos zur Verfügung. Gleichzeitig bietet es kommerzielle Dienste an.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr. Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

Diese Woche stand ganz im Zeichen von DeepSeek, dem neuen chinesischen Open Source KI-Modell, das für Aufsehen sorgte. Warum?

🔹 Open Source & Transparenz – Das Modell ist frei zugänglich, basiert unter anderem auf OpenAI-Daten und kann unzensiert genutzt werden.
🔹 Geringe Kosten – DeepSeek wurde mit unter 10 Mio. USD entwickelt, während westliche KI-Modelle oft Milliarden kosten.
🔹 Starkes KI-Wachstum in China – Neben DeepSeek erschien auch Qwen 2 (ein weiteres leistungsstarkes Open Source Modell von Alibaba).
🔹 Europa im Mittelweg – Mit der neuen KI-Schulungspflicht ab dem 2. Februar setzt Europa auf Aufklärung und Regulierung statt puren Wettbewerb.
🔹 Trendwende? – Statt immer grösser und teurer zeigen Open Source-Modelle, dass effizientere Alternativen möglich sind.

Für Unternehmen bedeutet das:

👉 Open Source KI ausprobieren – Tools wie MSTY (MSTY.app) ermöglichen den Einsatz eigener Modelle, auch offline und datenschutzkonform.

👉 Cloud vs. On-Premise abwägen – Während grosse Modelle wie OpenAI weiter auf Hochleistungs-Clouds setzen, bieten kleinere Open Source-Alternativen mehr Kontrolle und Flexibilität.

KI entwickelt sich in Hochgeschwindigkeit weiter. Wer vorne mitspielen will, sollte jetzt Open Source-Modelle testen und sich mit der neuen KI-Landschaft auseinandersetzen.

📩 Fragen? Schreib mir! #fragRoger

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OpenAI stellt Operator vor:

OpenAI hat am 23. Januar 2025 "Operator" vorgestellt, einen KI-Agenten, der autonome Aufgaben im Webbrowser ausführen kann. 

Operator ist eigentlich ein Agent - hier gibts so ein Beispiel: https://www.youtube.com/watch?v=GmAAlQdqX18&ab_channel=RogerBaslerdeRoca%23fragRoger

Operator kann verschiedene Online-Aktivitäten wie Reisebuchungen, Restaurantreservierungen und Online-Shopping automatisieren.

Wichtige Punkte zu Operator:

• Basiert auf dem Computer-Using Agent (CUA) Modell, das fortschrittliche Reasoning- und Visionsfähigkeiten kombiniert
• Kann Webseiten navigieren, Formulare ausfüllen und mit Benutzeroberflächen interagieren
• Zunächst nur für US-Nutzer mit ChatGPT Pro-Abonnement verfügbar
• OpenAI plant eine schrittweise Ausweitung auf weitere Nutzergruppen

KI-Verordnung: Ausbildungspflicht ab Februar 2025:

Ab dem 2. Februar 2025 tritt eine wichtige Regelung der EU-KI-Verordnung (KI-VO) in Kraft. 

Diese verpflichtet Unternehmen, die KI-Systeme anbieten oder betreiben, ihre Mitarbeiter im Umgang mit künstlicher Intelligenz zu schulen.

Kernpunkte der Ausbildungspflicht:

Die Ausbildungspflicht ist Teil der schrittweisen Umsetzung der KI-VO, die am 1. August 2024 in Kraft getreten ist. Unternehmen sollten sich frühzeitig mit den Anforderungen auseinandersetzen.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr.

Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

In dieser Episode zeige ich dir, wie du mithilfe von künstlicher Intelligenz Meetings effizient zusammenfassen und Protokolle erstellen kannst.

Ich stelle dir das Tool TLDV.io vor.

TLDV ist eine datenschutzkonforme Lösung aus Europa, die dir hilft, Zeit zu sparen und den Überblick zu behalten.

Erfahre, wie du TLDV in Zoom, Teams und andere Plattformen integrieren kannst, wie kontextbasierte Suchen und Vorlagen funktionieren und warum Datenschutz bei KI-gestützten Tools so wichtig ist. Perfekt für alle, die ihre Meetings smarter gestalten wollen!

Fakten, die du nicht verpassen solltest:

1. TLDV erstellt automatisch Protokolle und Highlights in verschiedenen Formaten – von Beschlussprotokollen bis zu Video-Clips.
2. Mit der Zapier-Integration kannst du Workflows automatisieren und To-Dos direkt in Tools wie Asana oder Trello übertragen.
3. TLDV bietet dir die Möglichkeit, auch nachträglich Fragen an das Meeting zu stellen und kontextgenaue Antworten zu erhalten.

🎧 Hör rein und lass dich inspirieren!

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KI hat Schwierigkeiten, menschliche Hände korrekt zu zeichnen, da sie die komplexe Anatomie (z. B. Anzahl und Anordnung der Finger) nicht vollständig versteht.

Modelle arbeiten statistisch, ohne biologisches Wissen, und menschliche Unzulänglichkeiten in Trainingsdaten verstärken das Problem.

Die genauen Details wie Falten und Knöchel erfordern eine Präzision, die KI oft nicht erreicht.

Dieses Zusammenspiel aus anatomischer Komplexität, KI-Limitationen und unvollständigen Trainingsdaten macht die Handdarstellung für KI herausfordernd.

Teste es mal auf https://www.krea.ai

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Und wieder reden alle vom „KI-Winter“. Historisch gab es bereits Phasen, in denen die KI-Entwicklung stagnierte, doch aktuell geht es nicht um einen echten Stillstand, sondern eine Verlangsamung in der Breite.

Dafür passiert in der Tiefe einiges, z. B. mit autonomen Agentensystemen, die Branchen revolutionieren könnten.

Statt Panik ist Perspektive gefragt: Die nächsten Jahre versprechen massive Innovationen in spezifischen Anwendungen.

Was Google zu den KI Agenten sagt (Englisch): https://youtu.be/ZZ2QUCePgYw?si=2udvo-7ZEi1AoVPX

Das Video mit Daniel Niklaus: https://youtu.be/fNjRfFZBMTg?si=BCflv1YQ4tW_IBFT

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Groq ist ein innovatives Unternehmen, das KI-Technologien revolutioniert, indem es auf einer speziellen Architektur basiert: der Language Processing Unit (LPU). Diese Chips ermöglichen extrem schnelle Berechnungen und liefern Antworten auf Anfragen in unter einer Sekunde.

Groq hebt sich durch Echtzeitfähigkeit und Effizienz hervor und könnte 2025 entscheidend unsere Interaktion mit KI verändern.

Besonders spannend ist die Anwendung in Echtzeitkommunikation, Kundeninteraktionen und industriellen Use Cases, wie z.B. Copilot for Industry.

Groq könnte künftig auch auf kleineren, lokalen Geräten wie Smartphones eingesetzt werden, was neue Möglichkeiten für Unternehmen und Nutzer:innen schafft.

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ChatGPT bietet mit dem neuen Advanced Voice Mode jetzt auch Video-Unterstützung – ein Meilenstein in der KI-Entwicklung.

Diese Erweiterung ermöglicht es, visuelle Daten zu analysieren und mit Benutzenden über Kameraeingaben zu interagieren. Dies wird unsere Interaktion mit Maschinen und Smart Devices revolutionieren.

Beispiele für Anwendungsfälle:

• Reisen: Gebäude oder Schilder visuell identifizieren.
• Barrierefreiheit: Unterstützung bei der Erkennung von Objekten oder Texten für Sehbehinderte.
• Bildung: Unterstützung bei Aufgaben in Chemie, Mathematik oder Geschichte durch visuelle Analyse.
• Business: Integration in den Büroalltag, z. B. durch visuelle Analyse von Arbeitsprozessen via Webcam.

Diese Technologie öffnet die Tür zu einer multisensorischen Interaktion mit KI, die in Zukunft durch smarte Brillen oder andere tragbare Geräte erweitert werden könnte. Momentan ist die Funktion für ChatGPT Plus- und Team-Nutzer:innen verfügbar, ein breiterer Rollout wird aber erwartet.

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In dieser Folge von „KI kann ich“ erfährst du in nur 5 Minuten, welche Trends die Welt der künstlichen Intelligenz im Jahr 2025 prägen werden meiner Meinung nach:

Themen:

• Nachhaltigkeit und Datenschutz: Europa setzt auf verantwortungsvolle und Open Source KI wie Mistral oder Token.
• KI als Standardsoftware: Automatisierte Workflows direkt in Tools wie Google Workspace und Microsoft Office integriert.
• Automation: Dashboards und KI-Bots übernehmen Routineaufgaben und schaffen Übersicht.
• Persönliche Assistent:innen: Smarte Tools erleichtern Terminplanung und E-Mail-Verwaltung.
• Weiterbildung: Grundkenntnisse in KI und Digitalisierung werden unverzichtbar.

Lass dich inspirieren und erfahre, wie diese Trends unseren Alltag und die Arbeitswelt verändern werden.

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Automationen und KI-Agenten werden 2025 unsere Arbeitsweise revolutionieren. Warum das wichtig ist und wie du von diesen Technologien profitieren kannst, erfährst du in dieser Folge von KI kann ich. In weniger als 5 Minuten zeige ich dir, wie Automationen Zeit sparen, Meetings effizienter machen und sogar deinen Arbeitsalltag optimieren können. Lass dich inspirieren und erfahre, warum jetzt der perfekte Moment ist, um diese Tools sinnvoll einzusetzen.

In dieser Folge von KI kann ich erfährst du:

• Wie Automationen dir helfen, Meetings effizienter zu dokumentieren.
• Wie KI-Agenten komplexe Aufgaben wie Recherchen und Reportings übernehmen können.
• Wie du diese Technologien nutzen kannst, um echten Mehrwert in deinem Alltag zu schaffen.

Lass dich inspirieren und finde heraus, warum 2025 das Jahr ist, in dem du Automationen sinnvoll einsetzen solltest, um produktiver und entspannter zu arbeiten.

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Heute erkläre ich Dir, warum du nicht unzählige Tools, sondern maximal fünf brauchst, um deine Workflows zu optimieren. Mit einem klaren Fokus auf Effizienz und Datenschutz zeige ich Dir, welche Tools wirklich Sinn machen:

• Text & Daten: Claude AI – perfekt für Texte, Datenanalysen und geschützte Dokumentenverarbeitung.
• Bilderstellung: Ideogram Pro – kreativ, flexibel und ideal für deine visuellen Anforderungen.
• Recherche: Perplexity Pro – zuverlässige Online-Recherchen mit API für Automationen.
• Automatisierung: Make.com – robuste Automatisierungsplattform mit europäischem Datenschutz.
• Video & Content: Captions AI – für Videoschnitt, Untertitelung und schnelle Bearbeitungen.

Zusätzlich erfährst du praktische Tipps für den Aufbau effizienter Prozesse und wie du mit wenigen Tools deine Sichtbarkeit und Produktivität steigerst.

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Retrieval Augmented Generation (RAG), GPT und andere KI-Methoden unterscheiden sich in ihrer Funktionsweise und ihren Anwendungsbereichen:

Retrieval Augmented Generation (RAG)RAG ist eine Technik, die generative KI-Modelle mit externen Informationsquellen kombiniert:

• Es ergänzt die Textgenerierung durch Echtzeit-Informationsabfragen aus externen Datenbanken oder Dokumenten.
• Dies ermöglicht genauere, aktuellere und kontextrelevantere Antworten.
• RAG überwindet Einschränkungen reiner generativer Modelle wie veraltetes Wissen oder Halluzinationen.
• Es eignet sich besonders gut für Anwendungen, die auf spezifische oder aktuelle Informationen zugreifen müssen.

NotebookLM von Google ist so ein RAG.

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Wie verändert nun die neue Suchmaschine von OpenAi die Suche? In dieser Episode unseres Podcasts erfährst du, warum du deine SEO-Strategie an SearchGPT anpassen solltest, um in der neuen Ära der KI-basierten Suche erfolgreich zu sein. Aber keine Angst, der Fokus ist einfacher als du denkst: qualitativ hochwertige Inhalte, diese Inhalte umfassend und thematisch relevant zu gestalteten, Ladezeiten verkürzen und mit einer klaren Struktur versehen mit strukturierten Daten nutzen und baue an der Geschwindigkeit deiner Website, denn das kann helfen, deine Inhalte besser zu verstehen und effektiver zu indexieren für SearchGPT und Co.

KI Leitfaden für SEO von Google: https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content?hl=de

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In der heutigen Folge unseres Podcasts tauchen wir in die Welt der KI-Texterkennungssysteme ein. Diese innovativen Technologien nutzen eine Kombination aus maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, um künstlich generierte Texte von menschlich verfassten zu unterscheiden. Nur: das funktioniert nicht wirklich.

Trotz der fortschrittlichen Technologie stehen KI-Text-Erkennungssysteme vor erheblichen Herausforderungen, darunter die ständige Verbesserung von KI-Modellen, Schwierigkeiten bei der Erkennung kurzer Texte und das Risiko von Fehlalarmen durch nachbearbeitete KI-Texte.

sagt eine Studie von MIT Sloan hier: https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/teach/ai-detectors-dont-work/

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Es ist wohl der nächste logische Schritt: Anthropic hat ein Update ihrer KI-Modelle vorgestellt – die Version „Claude 3.5“, die jetzt auch Computer direkt bedienen kann.

Also ja, das heisst tatsächlich, Claude kann jetzt nicht nur im digitalen Raum denken, sondern auch handeln. Stell dir vor, dein digitaler Assistent kann den Laptop für dich steuern, E-Mails versenden, Dateien organisieren oder auf Knopfdruck Präsentationen erstellen – ganz ohne dein Zutun.

Die "Computer Use"-Funktion befindet sich derzeit in der öffentlichen Beta-Phase und ist über die Anthropic-API verfügbar. Entwickler:Innen sind eingeladen, Feedback zu geben, um die Funktion weiter zu verbessern.

Obwohl die Technologie noch experimentell ist und gelegentlich Fehler auftreten können, zeigt sie das Potenzial, repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu erhöhen.

Mehr Infos gibts hier: https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use

Nein, Du suchst nicht mit Google, sondern mit Bing. Seit neustem auch in der kostenlosen Version (Stand Oktober 24), aber das kann sich immer mal wieder ändern. Quelle.

Allerdings lernt ChatGPT nicht live von Dir und Du kannst das auch ausstellen: Quelle.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr. Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

Maschinelles Lernen und KI sind in vielen Alltagsgeräten und -anwendungen integriert, darunter Smartphones, Computer, Social Media, Fahrzeuge, Smart Home-Geräte und Streaming-Dienste. Sie verbessern Benutzerfreundlichkeit, Personalisierung und Effizienz in zahlreichen Bereichen unseres täglichen Lebens.

Um den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen zu erklären, ist es wichtig, diese Konzepte in Relation zueinander zu setzen:Künstliche Intelligenz (KI)KI ist der übergeordnete Begriff für Systeme oder Maschinen. , die menschenähnliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben auszuführen und sich dabei kontinuierlich aus den gesammelten Informationen zu verbessern. KI umfasst verschiedene Technologien und Ansätze, darunter auch maschinelles Lernen.

Hauptmerkmale:

• Entscheidungsfindung
• Anpassungsfähigkeit
• Problemlösung
• Verarbeitung komplexer Informationen

Maschinelles Lernen (ML) Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Es handelt sich um Algorithmen und statistische Modelle, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Hauptmerkmale:

• Lernen aus Daten
• Mustererkennung
• Vorhersagen und Prognosen
• Kontinuierliche Verbesserung

Ein paar Beispiele? Bildverarbeitung: KI-gestützte Algorithmen verbessern Smartphone-Fotos, erkennen Gesichter und kategorisieren Bilder automatisch. Tastatur-Apps: Prädiktive Texteingabe und Autokorrektur basieren auf maschinellem Lernen, um Tippfehler zu korrigieren und Wortvorschläge zu machen. Batteriemanagement: KI optimiert die Akkulaufzeit durch Analyse des Nutzerverhaltens und Anpassung der Energieeinstellungen.

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Composite AI, auch bekannt als multidisziplinäre AI, ist ein Ansatz, der verschiedene künstliche Intelligenztechniken und -technologien kombiniert, um ein umfassenderes und leistungsfähigeres System zu erstellen.

Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Stärken verschiedener AI-Techniken zu kombinieren, um komplexe Probleme effektiver zu lösen, als es mit einzelnen Techniken möglich wär.

Composite AI ist ein Ansatz, der verschiedene künstliche Intelligenztechniken kombiniert, um ein besseres System zu erstellen. Es ist wie ein Puzzle, bei dem verschiedene Teile zusammengefügt werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Warum ist Composite AI wichtig?

1. Bessere Problemlösung: Durch die Kombination verschiedener AI-Techniken können komplexe Probleme besser gelöst werden.
2. Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Integration von Daten und Erkenntnissen aus verschiedenen AI-Tools können bessere Entscheidungen getroffen werden.

1. Personalisierte Medizin: Kombination von ML und NLP, um medizinische Daten zu analysieren und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
2. Autonome Fahrzeuge: Kombination von Computer Vision und ML, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln.

Mehr Infos gibts hier.

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Der neue Advanced Voice Mode (AVM) von OpenAI verbessert die Sprachinteraktion mit ChatGPT, indem er eine realistischere und natürlich klingende Ausgabestimme bietet und verschiedene Akzente besser versteht.

Die Dialogführung ist flüssiger und prompter, und der AVM unterstützt über 50 Sprachen für den globalen Einsatz. Mit dem Update wurden fünf neue Stimmen – Arbor, Maple, Sol, Spruce und Vale – eingeführt, womit Nutzer nun aus insgesamt neun Stimmen wählen können.

Das Design des AVM wurde ebenfalls überarbeitet und wird nun durch eine animierte blaue Kugel dargestellt.

Die Verfügbarkeit des AVM ist zunächst auf Nutzer von ChatGPT Plus und Team beschränkt und eigentlich in der EU, der Schweiz, Grossbritannien und einigen anderen europäischen Ländern noch nicht verfügbar und die Nutzungsdauer ist auf eine Stunde pro Tag limitiert.

Ich habe es aber trotzdem mal getestet.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr. Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

Wusstest Du, dass LinkedIn und Meta deine Daten nutzen können wenn Du auf Social Media bist? Nun in der EU und der Schweiz geht das nicht (mehr) wegen dem EU AI Act, nichtdestotrotz, sollte man sich immer 2x überlegen was geteilt wird.

Denke daran: Wenn das Produkt kostenlos ist, dann bist Du das Produkt.

Und eine Übersicht kann Abhilfe schaffen. Die gibt es hier.

Sagt Dir Sharenting etwas? Dann höre gerne rein oder lies hier weiter: Sharenting, wenn Eltern zuviel teilen.

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Eine neue App macht Furore: SocialAi.

SocialAI ist ein persönliches, künstlich intelligenzgesteuertes soziales Netzwerk, das von Friendly Apps entwickelt wurde. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, ihre eigene soziale Erfahrung zu gestalten und als Hauptfigur in ihrem eigenen sozialen Netzwerk zu agieren.

Nutzer:Innen können ihre Gedanken und Inhalte teilen, und anstatt von Menschen, erhalten sie Antworten von verschiedenen AI-basierten Bots

Das heisst: Du und die Bots, ihr seid das neue Social Media. Die AI-Bots können unendlich lange auf die Posts der Nutzer antworten, was eine ständige Interaktion ermöglicht.

Wie beurteilst Du das?

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Ich wollte schon immer wissen: wie aufwendig ist es eigentlich, eigene KI Bilder also KI Selfies zu erstellen. 24 Stunden später kann ich Dir sagen, es ist einfacher als gedacht und kostet weniger als 2 EURO.

FLUX.1 spezialisiert sich darauf, realistische Bilder von Personen und Objekten zu erstellen – sowohl reale als auch fiktive. Das Besondere an FLUX.1 ist die Möglichkeit, ein sogenanntes LoRA-Modell zu trainieren, das dir erlaubt, dein Gesicht in die KI-Bilder einzubauen.

Hier gehts zur Anleitung: https://fragroger.beehiiv.com/p/ich-habe-mich-geklont-eigene-ki-bilder-mit-flux

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Menschen und KI sind sehr ähnlich. KI ist weder immer gleich intelligent noch perfekt.

Large Language Models (LLMs) wie GPT funktionieren aber nicht wie Menschen und schon gar nicht sind sie exakt. Sie basieren nicht auf exakter Berechnung, sondern auf „kontextbasierter Wahrscheinlichkeitsmodellierung“.

Und LLM arbeiten auf der Ebene von „Tokens“. Diese Tokens werden vom Modell genutzt, um die nächsten Inhalte zu generieren, aber es gibt keine direkte Wort- oder Zeichenzählung.

Eine Analogie: So wie jeder Mensch unterschiedliche Mengen an Kalorien bei derselben Aktivität verbraucht, verarbeitet jedes LLM Tokens auf seine/ihre eigene Art.

Nicht jedes Zeichen oder Wort verbraucht gleich viele Ressourcen, und deshalb gibt es keine einfache „1:1-Zählung“.

Darum hat Erdbeere mal so oder mal so Zeichen. "Es" weiss nicht dass es "nichts" weiss. Und Du auch nicht. Ich auch nicht.

Darum hier mein Erklärungsversuch. Sag es bitte weiter, danke. Und sag mir, ob Dir diese Erklärung geholfen hat. Danke.

Der Blogbeitrag dazu auf LinkedIn

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Der Trend des "Bring Your Own AI" (BYOAI), bei dem Mitarbeitende eigene KI-Tools in das Unternehmensumfeld einbringen, birgt sowohl Chancen als auch erhebliche Risiken für Unternehmen.

Hier sind einige der wichtigsten Gefahren, die mit BYOAI verbunden sind:

Datenverlust: Wenn Mitarbeitende nicht autorisierte KI-Tools verwenden, können sensible Unternehmensdaten unabsichtlich oder absichtlich an unsichere Plattformen übertragen werden. Dies stellt ein erhebliches Risiko für Datenschutz und Datensicherheit dar

Schatten-IT: BYOAI kann zur Entstehung von "Schatten-IT" führen, bei der Mitarbeitende Anwendungen nutzen, die nicht offiziell vom Unternehmen genehmigt sind. Diese Anwendungen können Sicherheitslücken aufweisen, die von der IT-Abteilung nicht überwacht oder kontrolliert werden

Urheberrechtsverletzungen: Die Nutzung externer KI-Tools kann zu Urheberrechtsverletzungen führen, insbesondere wenn generative KI verwendet wird, um Inhalte zu erstellen, die auf urheberrechtlich geschütztem Material basieren

Regulatorische Anforderungen: Der EU AI Act stellt strenge Anforderungen an den Einsatz von KI in Unternehmen. BYOAI kann es schwierig machen, sicherzustellen, dass alle verwendeten KI-Systeme diesen Anforderungen entsprechen

Unkontrollierte Nutzung von KI: Mitarbeitende könnten KI-Tools verwenden, die nicht auf die spezifischen Bedürfnisse und Sicherheitsanforderungen des Unternehmens abgestimmt sind. Dies kann zu unvorhersehbaren Risiken führen, die schwer zu managen sind

Fehlende Governance: Ohne eine klare Governance-Struktur kann es schwierig sein, den Einsatz von BYOAI zu überwachen und zu steuern, was zu einem erhöhten Haftungsrisiko führen kann

Vertrauensverlust: Wenn Mitarbeitende eigenmächtig KI-Tools nutzen, kann dies das Vertrauen zwischen ihnen und der Unternehmensführung beeinträchtigen, insbesondere wenn dies ohne Wissen oder Zustimmung der Führung geschieht.

Veränderung der Arbeitsweise: Die Einführung von BYOAI kann die Arbeitsweise in Unternehmen grundlegend verändern, was bei Mitarbeitenden Unsicherheiten und Widerstände hervorrufen kann.

Darum: Unternehmen sollten klare Richtlinien und Kontrollen für den Einsatz von KI-Tools im Unternehmensumfeld etablieren, um die mit BYOAI verbundenen Risiken zu minimieren. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen IT, HR und der Unternehmensführung, um sicherzustellen, dass alle eingesetzten Technologien den Sicherheits- und Compliance-Standards entsprechen und die Unternehmenskultur nicht beeinträchtigen.

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Schon mal von KI Burnout gehört?

Wie beeinflusst künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt und warum führt sie bei vielen Menschen zu einem "KI Burnout?"

Basierend auf einer aktuellen Studie von Upwork, die 2'500 Angestellte in den USA, Grossbritannien, Australien und Kanada befragt hat, wurden die Auswirkungen von KI auf unsere Arbeitsbelastung untersucht.

Die wachsende Rolle von KI in Unternehmen ist dabei nicht unwesentlich: KI wird eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben schneller zu erledigen und den Mitarbeitenden mehr Zeit für wichtigere Tätigkeiten zu geben.

Doch diese Entwicklung bringt nicht nur Vorteile mit sich. Laut der Upwork-Studie berichten 77 Prozent der Befragten, dass ihre Aufgabenlast durch den Einsatz von KI-Tools deutlich zugenommen hat.

Viele Angestellte fühlen sich durch die neuen Anforderungen überfordert. Fast die Hälfte der Befragten, nämlich 47 Prozent, wissen nicht, wie sie die Produktivität erreichen sollen, die von ihnen erwartet wird. Zudem machen es viele Unternehmen zur Pflicht, KI-Tools zu nutzen.

39 Prozent der Firmen verlangen dies von ihren Mitarbeiter:innen, während 46 Prozent es zumindest empfehlen. Diese Erwartungshaltung kann erheblichen Druck erzeugen.

Die psychologischen Auswirkungen sind nicht zu unterschätzen. 71 Prozent der Befragten fühlen sich ausgebrannt, und etwa ein Drittel erwägt, in den nächsten sechs Monaten den Job zu kündigen.

Diese Zahlen zeigen, dass der Einsatz von KI nicht nur die Produktivität steigern, sondern auch ernsthafte Folgen für das Wohlbefinden der Mitarbeitenden haben kann.

Wie können Unternehmen diesem Trend entgegenwirken? Viele Mitarbeitende wünschen sich klarere Ziele für den Einsatz von KI, da die allgemeine Forderung nach Produktivitätssteigerung oft zu unspezifisch ist und an den Nerven zehrt.

Zudem sollten die Unternehmen den Zeitaufwand berücksichtigen, der durch die Kontrolle und das Erlernen von KI-Tools entsteht.

39 Prozent der Befragten geben an, dass sie zu viel Zeit mit der Kontrolle von KI-Inhalten verbringen, während 23 Prozent viel Zeit darauf verwenden, die geforderten Tools zu erlernen.

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KI Washing ist eine Praxis in der Technologiebranche, bei der Unternehmen fälschlicherweise behaupten, ihre Produkte oder Dienstleistungen seien mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet, obwohl dies nicht der Fall ist. Diese Vorgehensweise ist vergleichbar mit dem sogenannten Greenwashing, bei dem Unternehmen Produkte als umweltfreundlich bewerben, obwohl sie es nicht sind. Beim KI Washing wird der Begriff "KI" als Marketinginstrument genutzt, um das positive Image von KI auszunutzen und Produkte attraktiver erscheinen zu lassen.

Mehr dazu auch auf https://fragroger.beehiiv.com Folge uns immer Montags live im Update Lerne wie Du mehr aus Social Media herausholen kannst in unsere KI Social Media Class

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Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ist eine Forschungsbehörde des US-Verteidigungsministeriums, die 1958 als Reaktion auf den Sputnik-Schock gegründet wurde.

Ziel war es, durch Förderung von Spitzentechnologien und risikoreichen Innovationen die technologische Überlegenheit der USA sicherzustellen. Einige Kernpunkte zu DARPA:

• DARPA ist eine relativ kleine Behörde mit nur etwa 200 Mitarbeitern und einem Jahresbudget von 3,5 Mrd. USD. Sie vergibt befristete Forschungsaufträge an Universitäten, Unternehmen und militärische Einrichtungen, unterhält aber selbst keine eigenen Labore

• Die Agentur war an der Entwicklung vieler Schlüsseltechnologien beteiligt, darunter das ARPANET (Vorläufer des Internets), Stealth-Technologie, GPS, Drohnen und Spracherkennungssoftware und KI.

Mit einem Budget von über 2 Milliarden US-Dollar über mehrere Jahre zielt nun AI Next darauf ab, KI-Systeme zu schaffen, die kontextbezogen argumentieren, mit Menschen interagieren und sich an neue Situationen anpassen können.

Die Hauptziele von AI Next sind:

• Steigerung der Robustheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen der zweiten Welle (statistisches Lernen) und deren Anwendung auf neue Probleme

• Erforschung von KI-Technologien der dritten Welle, die Kontext und Vertrauen hinzufügen, z.B. durch erklärbare KI und Verständnis von Alltagswissen

• Entwicklung von KI-Systemen, die den ethischen KI-Prinzipien des US-Verteidigungsministeriums entsprechen

• Schaffung von KI-Assistenten, die mit Menschen auf natürliche Weise kommunizieren und Probleme lösen können

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Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet ein hochgradig autonomes, künstliches System, das in allen Bereichen mindestens gleiche oder bessere kognitive und intellektuelle Fähigkeiten wie der Mensch besitzt . AGI ist auch bekannt als "Künstliche Allgemeine Intelligenz" oder "Allgemeine Künstliche Intelligenz" und soll in der Lage sein, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu erlernen, die auch ein Mensch ausführen kann .

Superalignment ist ein Konzept, das darauf abzielt, sicherzustellen, dass super intelligente KI-Systeme, die menschliche Intelligenz übertreffen, in Übereinstimmung mit menschlichen Werten und Zielen handeln . Dies ist ein wichtiger Aspekt der KI-Sicherheit und umfasst skalierbare Schulungsmethoden sowie Validierung der Ausrichtungsmodelle.

AGI und Super Alignment sind eng miteinander verbunden, da Super Alignment ein wichtiger Aspekt der KI-Sicherheit ist, der sicherstellen soll, dass AGI-Systeme in Übereinstimmung mit menschlichen Werten und Zielen handeln. Ohne Super Alignment besteht das Risiko, dass AGI-Systeme nicht im Interesse der Menschheit handeln und negative Konsequenzen haben könnten.

Die 5 Level von Superinteligenz von OpenAi: https://www.forbes.com/sites/jodiecook/2024/07/16/openais-5-levels-of-super-ai-agi-to-outperform-human-capability/

Wann kommt die Singularität: https://www.perplexity.ai/page/kurzweil-s-superintelligent-ai-gYrOX.a2RiS5HJbFoEivHw

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Sam Altman, CEO von OpenAI, hat kürzlich die Ergebnisse einer der bisher grössten Studien zum bedingungslosen Grundeinkommen (UBI) in den USA veröffentlicht. Die von seiner Non-Profit-Organisation OpenResearch durchgeführte dreijährige Studie umfasste 3.000 Teilnehmer:Innen mit niedrigen Einkommen in Texas und Illinois.

Ein Drittel der Teilnehmer:Innen erhielt monatlich 1.000 USD, während die Kontrollgruppe 50 USD pro Monat bekam. Beantwortung grundlegender Fragen: Die Studie sollte klären, ob Menschen bei einem bedingungslosen Grundeinkommen aufhören zu arbeiten und ihre Zeit unproduktiv verbringen oder ob sie diese Sicherheit nutzen, um neue Dinge zu schaffen und ein erfülltes Leben zu führen.

Es gibt mehrere Gründe, warum er diese Studie durchführen liess:

1. Vorbereitung auf die Zukunft: Altman glaubt, dass der technologische Fortschritt, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz, in Zukunft viele traditionelle Arbeitsplätze ersetzen wird. Er sieht UBI als mögliche Lösung, um den dadurch entstehenden Herausforderungen zu begegnen und Armut zu bekämpfen.

2. Schaffung einer Datengrundlage: Durch die umfassende Untersuchung der Auswirkungen auf Beschäftigung, Gesundheit, Ausgaben und andere Lebensbereiche der Teilnehmer wollte Altman eine fundierte Datengrundlage für die Debatte um UBI schaffen.

3. Anstoss für weitere Forschung: Die Studie soll auch andere Städte und Regionen inspirieren, eigene UBI-Experimente durchzuführen, um ein noch umfassenderes Bild zu erhalten. Anstatt nur theoretisch über UBI zu diskutieren, ermöglichte die Studie, die Auswirkungen direkt in der Realität zu testen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, auch wenn sie nicht alle Fragen abschliessend beantworten konnte.

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OpenAI hat kürzlich GPT-4o mini angekündigt, ein neues, kleineres und kostengünstigeres Sprachmodell, das GPT-3.5 Turbo in ChatGPT ersetzen wird. GPT-4o mini ist ein multimodales Modell, das Text- und Bild-Eingaben verarbeiten kann und in Zukunft auch Video- und Audio-Ausgaben unterstützen soll. Es wurde bis Oktober 2023 trainiert und verfügt über ein Kontextfenster, das achtmal größer ist als das von GPT-3.5 Turbo. Aber leider sind die kostenlosen Funktionen erheblich eingeschränkt.

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