Der phänomenale Erfolg von ChatGPT hat jedes Technologieunternehmen dazu gezwungen, in die KI-Forschung zu investieren und herauszufinden, wie man künstliche Intelligenz in seine Produkte integrieren kann. Es ist eine Situation, wie wir sie noch nie erlebt haben, und doch steht die künstliche Intelligenz gerade erst am Anfang.

Aber es geht nicht nur um schicke KI-Chatbots und Text-zu-Bild-Generatoren. Es sind einige höchst spekulative, aber unglaublich beeindruckende KI-Tools am Horizont.

Semantische Suche mit Vektordatenbanken

Semantische Suchanfragen werden getestet, um bessere Suchergebnisse für Menschen bereitzustellen. Suchmaschinen verwenden derzeit schlüsselwortzentrierte Algorithmen, um Benutzern relevante Informationen bereitzustellen. Eine übermäßige Abhängigkeit von Schlüsselwörtern wirft jedoch mehrere Probleme auf, wie z. B. eingeschränktes Kontextverständnis, Vermarkter, die SEO ausnutzen, und minderwertige Suchergebnisse aufgrund der Schwierigkeit, komplexe Suchanfragen auszudrücken.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchalgorithmen verwendet die semantische Suche Worteinbettungen und semantische Zuordnungen, um den Kontext einer Abfrage zu verstehen, bevor Suchergebnisse bereitgestellt werden. Anstatt sich also auf eine Reihe von Schlüsselwörtern zu verlassen, liefert die semantische Suche Ergebnisse basierend auf der Semantik oder der Bedeutung einer bestimmten Abfrage.

Das Konzept der semantischen Suche gibt es schon seit geraumer Zeit. Allerdings fällt es Unternehmen schwer, eine solche Funktionalität zu implementieren, da die semantische Suche langsam und ressourcenintensiv sein kann.

Die Lösung besteht darin, Vektoreinbettungen abzubilden und sie in einer großen Vektordatenbank zu speichern. Dadurch werden die Anforderungen an die Rechenleistung erheblich gesenkt und die Suchergebnisse beschleunigt, indem die Ergebnisse auf die relevantesten Informationen eingegrenzt werden.

Große Technologieunternehmen und Startups wie Pinecone, Redis und Milvus investieren derzeit in Vektordatenbanken, um semantische Suchfunktionen für Empfehlungssysteme, Suchmaschinen, Content-Management-Systeme und Chatbots bereitzustellen.

Demokratisierung der KI

Obwohl es sich nicht unbedingt um einen technischen Fortschritt handelt, sind mehrere große Technologieunternehmen an einer Demokratisierung der KI interessiert. Ob im Guten oder im Schlechten, Open-Source-KI-Modelle werden jetzt trainiert und erhalten freizügigere Lizenzen für Organisationen zur Nutzung und Feinabstimmung.

Das Wall Street Journal berichtet, dass Meta Nvidia H100-KI-Beschleuniger kauft und eine KI entwickeln will, die mit dem jüngsten GPT-4-Modell von OpenAI konkurriert.

Derzeit gibt es kein öffentlich verfügbares LLM, das mit der Rohleistung von GPT-4 mithalten kann. Da Meta jedoch ein wettbewerbsfähiges Produkt mit einer freizügigeren Lizenz verspricht, können Unternehmen endlich ein leistungsstarkes LLM verfeinern, ohne das Risiko einzugehen, dass Geschäftsgeheimnisse und sensible Daten offengelegt und gegen sie verwendet werden.

KI-Agenten und Multi-Agent-Startups

Derzeit sind mehrere experimentelle Projekte zur Entwicklung von KI-Agenten in Arbeit, die kaum oder gar keine Anweisungen benötigen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie erinnern sich vielleicht an die Konzepte der KI-Agenten von Auto-GPT, dem KI-Tool, das seine Aktionen automatisiert.

Die Idee besteht darin, dass der Agent durch ständige Selbsteinschätzung und Selbstkorrektur volle Autonomie erlangt. Das Arbeitskonzept zur Erlangung von Selbstreflexion und -korrektur besteht darin, dass sich der Agent bei jedem Schritt des Weges kontinuierlich selbst darüber informiert, welche Maßnahmen durchgeführt werden müssen, welche Schritte dazu erforderlich sind, welche Fehler er gemacht hat und was er zur Verbesserung tun kann .

Das Problem besteht darin, dass die aktuellen Modelle, die in KI-Agenten verwendet werden, wenig semantisches Verständnis haben. Dies führt dazu, dass die Agenten Halluzinationen haben und falsche Informationen liefern, was dazu führt, dass sie in einer Endlosschleife der Selbsteinschätzung und -korrektur stecken bleiben.

Projekte wie das MetaGPT Multi-Agent Framework zielen darauf ab, das Problem durch den gleichzeitigen Einsatz mehrerer KI-Agenten zu lösen, um solche Halluzinationen zu reduzieren. Multi-Agent-Frameworks werden eingerichtet, um die Arbeitsweise eines Startup-Unternehmens nachzuahmen. Jedem Agenten in diesem Startup werden Positionen wie Projektmanager, Projektdesigner, Programmierer und Tester zugewiesen. Indem komplexe Ziele in kleinere Aufgaben aufgeteilt und an verschiedene KI-Agenten delegiert werden, ist es wahrscheinlicher, dass diese Agenten ihre vorgegebenen Ziele erreichen.

Natürlich befinden sich diese Frameworks noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium und viele Probleme müssen noch gelöst werden. Aber mit leistungsstärkeren Modellen, besserer KI-Infrastruktur und kontinuierlicher Forschung und Entwicklung ist es nur eine Frage der Zeit, bis effektive KI-Agenten und Multi-Agent-KI-Unternehmen zum Erfolg führen.

Unsere Zukunft mit KI gestalten

Große Unternehmen und Startups investieren stark in die Forschung und Entwicklung von KI und ihren Infrastrukturen. Daher können wir davon ausgehen, dass die Zukunft der generativen KI durch semantische Suche, vollständig autonome KI-Agenten und KI-Unternehmen sowie frei verfügbare Hochleistungsmodelle für Unternehmen und Einzelpersonen einen besseren Zugang zu nützlichen Informationen zur Nutzung und Feinabstimmung bietet.

Obwohl es aufregend ist, ist es auch wichtig, dass wir uns die Zeit nehmen, über KI-Ethik, Benutzerdatenschutz und die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen und -Infrastrukturen nachzudenken. Denken wir daran, dass es bei der Entwicklung der generativen KI nicht nur um den Aufbau intelligenterer Systeme geht; Es geht auch darum, unsere Gedanken neu zu gestalten und Verantwortung für die Art und Weise zu übernehmen, wie wir Technologie nutzen.