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  • × theme_ss:"Computerlinguistik"
  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Rieger, F.: Lügende Computer (2023) 0.03 
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    Abstract
    Wir leben gerade in einem kritischen Übergangs-Zeitalter zwischen Computern, auf die man sich halbwegs verlassen kann und den neuen "AI"-Systemen, die driften, halluzinieren, lügen und fabulieren können. Schon heute ist die Komplexität moderner Softwaresysteme so hoch, dass es kühn wäre, von striktem Determinismus zu sprechen, jedoch sind auch komplexe Algorithmen darauf angelegt, bei gleichen Eingabedaten gleiche Ergebnisse zu produzieren. Eine Ausnahme sind heute schon Algorithmen, die Zufallszahlen als Teil ihrer Eingabeparameter beinhalten oder neuronale Netze.
    Date
    16. 3.2023 19:22:55
  2. Bischoff, M.: Was steckt hinter ChatGTP & Co? (2023) 0.02 
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    Abstract
    Erste Sprachmodelle gab es schon in den 1950er Jahren. Doch erst durch den massiven Zuwachs an Computerleistung sind KI-Technologien wie DeepL und GPT heute in der Lage, menschliche Sprache praktisch fehlerfrei zu verarbeiten und zu produzieren. Entscheidend dabei war die Imitation einer ganz besonderen Fähigkeit unseres Gehirns.
    Date
    12. 4.2023 20:29:54
  3. Thomas, I.S.; Wang, J.; GPT-3: Was euch zu Menschen macht : Antworten einer künstlichen Intelligenz auf die großen Fragen des Lebens (2022) 0.02 
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    Abstract
    Das erste durch KI verfasste Weisheitsbuch. »Die Künstliche Intelligenz sieht den Menschen, wie er ist. Es gibt für sie keinen Gott, keine Rituale, keinen Himmel, keine Hölle, keine Engel. Es gibt für sie nur empfindsame Wesen.« GPT-3. Dieses Buch enthält Weisheitstexte, die durch die modernste KI im Bereich der Spracherkennung verfasst wurden. Es ist die GPT-3, die durch die Technikerin Jasmine Wang gesteuert wird. Die originären Texte von GPT-3 werden von dem international bekannten Dichter Iain S. Thomas kuratiert. Die Basis von GPT-3 reicht von den Weisheitsbücher der Menschheit bis hin zu modernen Texten. GPT-3 antwortet auf Fragen wie: Was macht den Mensch zum Menschen? Was bedeutet es zu lieben? Wie führen wir ein erfülltes Leben? etc. und ist in der Lage, eigene Sätze zu kreieren. So wird eine zeitgenössische und noch nie dagewesene Erforschung von Sinn und Spiritualität geschaffen, die zu einem neuen Verständnis dessen inspiriert, was uns zu Menschen macht.
    Date
    7. 1.2023 18:41:29
  4. Bager, J.: ¬Die Text-KI ChatGPT schreibt Fachtexte, Prosa, Gedichte und Programmcode (2023) 0.02 
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    Abstract
    Das Forschungsunternehmen OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt: ChatGPT. Es hat einen regelrechten Hype ausgelöst: Viele Nutzer haben Beispiele in den sozialen Medien gepostet, die die vielfältigen Fähigkeiten demonstrieren. Das darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass auch ChatGPT einige gefährliche Schwächen hat, die für Sprachmodelle typisch sind.
    Date
    29.12.2022 18:22:55
  5. Donath, A.: Nutzungsverbote für ChatGPT (2023) 0.01 
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    Abstract
    ChatGPT soll an New Yorker Schulen geblockt werden, eine Konferenz zu Maschinenlernen verbietet den Einsatz, und auch in Brandenburg gibt es KI-Sorgen.
    Content
    ChatGPT auf Schulnetzwerken blockiert Die New Yorker Bildungsbehörde sperrte den Zugang zu ChatGPT in ihren Netzwerken aus Sorge, dass das KI-Tool von Schülern verwendet werde. Die Sprecherin der Behörde, Jenna Lyle, sagte Chalkbeat New York, die Sperre sei auf mögliche "negative Auswirkungen auf den Lernprozess und Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und Richtigkeit von Inhalten" zurückzuführen. "Obwohl das Tool möglicherweise schnelle und einfache Antworten auf Fragen liefern kann, fördert es nicht die Fähigkeit zum kritischen Denken und Problemlösen", sagte Lyle.
    Milliardenbewertung für ChatGPT OpenAI, das Chatbot ChatGPT betreibt, befindet sich laut einem Bericht des Wall Street Journals in Gesprächen zu einem Aktienverkauf. Das WSJ meldete, der mögliche Verkauf der Aktien würde die Bewertung von OpenAI auf 29 Milliarden US-Dollar anheben. Sorgen auch in Brandenburg Der brandenburgische SPD-Abgeordnete Erik Stohn stellte mit Hilfe von ChatGPT eine Kleine Anfrage an den Brandenburger Landtag, in der er fragte, wie die Landesregierung sicherstelle, dass Studierende bei maschinell erstellten Texten gerecht beurteilt und benotet würden. Er fragte auch nach Maßnahmen, die ergriffen worden seien, um sicherzustellen, dass maschinell erstellte Texte nicht in betrügerischer Weise von Studierenden bei der Bewertung von Studienleistungen verwendet werden könnten.
  6. Albrecht, I.: GPT-3: die Zukunft studentischer Hausarbeiten oder eine Bedrohung der wissenschaftlichen Integrität? (2023) 0.01 
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    Abstract
    Mit dem Fortschritt künstlicher Intelligenzen sind auch progressive Sprachverarbeitungsmodelle auf den Markt gekommen. GPT-3 war nach seiner Veröffentlichung das leistungsstärkste Modell seiner Zeit. Das Programm generiert Texte, die oft nicht von menschlich verfassten Inhalten zu unterscheiden sind. GPT-3s Größe und Komplexität ermöglichen es, dass es wissenschaftliche Artikel eigenständig schreiben und ausgeben kann, die laut Studien und Untersuchungen zum Bestehen von Universitätskursen ausreichen. Mit der Entwicklung solcher Künstlichen Intelligenzen, insbesondere auf Open Source-Basis, könnten Studierende in Zukunft studentische Hausarbeiten von Textgeneratoren schreiben lassen. Diese Arbeit beschäftigt sich einerseits mit dem Modell GPT-3 und seinen Fähigkeiten sowie Risiken. Andererseits wird die Frage thematisiert, wie Hochschulen und Universitäten in Zukunft mit maschinell verfassten Arbeiten umgehen können.
    Date
    28. 1.2022 11:05:29
  7. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.01 
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  8. Lutz-Westphal, B.: ChatGPT und der "Faktor Mensch" im schulischen Mathematikunterricht (2023) 0.01 
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    Abstract
    ChatGPT wird Unterrricht verändern - hoffentlich. Ein paar erste Gedanken zu den Chancen, die sich durch den Chatbot eröffnen.
  9. Laparra, E.; Binford-Walsh, A.; Emerson, K.; Miller, M.L.; López-Hoffman, L.; Currim, F.; Bethard, S.: Addressing structural hurdles for metadata extraction from environmental impact statements (2023) 0.01 
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    Date
    29. 8.2023 19:21:01
  10. Luo, L.; Ju, J.; Li, Y.-F.; Haffari, G.; Xiong, B.; Pan, S.: ChatRule: mining logical rules with large language models for knowledge graph reasoning (2023) 0.01 
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    Date
    23.11.2023 19:07:22
  11. Kurz, C.: Womit sich Strafverfolger bald befassen müssen : ChatGPT (2023) 0.01 
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    Abstract
    Ein Europol-Bericht widmet sich den Folgen von ChatGPT, wenn Kriminelle die Fähigkeiten des Chatbots für sich ausnutzen: Es drohe vermehrt Phishing und noch mehr Desinformation. Ein Problem für die Strafverfolgung könne auch automatisiert erzeugter bösartiger Quellcode sein.
    Content
    Vgl. den Europol-Bericht "ChatGPT: The impact of Large Language Models on Law Enforcement" unter: https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Tech%20Watch%20Flash%20-%20The%20Impact%20of%20Large%20Language%20Models%20on%20Law%20Enforcement.pdf.
  12. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.01 
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    Abstract
    Das Tool wird immer ausgefeilter; es erstellt Software und erfindet die unglaublichsten Fiktionen. Wie "klug" ist es? Wie sieht es mit den Ängsten aus? Und mit Moral?
  13. Heaven, D.; Hinton, G.: "Erschreckend, wenn man das sieht" : KI-Pionier Geoffrey Hinton über KI-Modelle (2023) 0.01 
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    Abstract
    Ohne den britisch-kanadischen Forscher hätten sich tiefe neuronale Netze kaum durchgesetzt. Doch nun hinterfragt der Ex-Google-Mitarbeiter Hinton seine Arbeit.
  14. Schönbächler, E.; Strasser, T.; Himpsl-Gutermann, K.: Vom Chat zum Check : Informationskompetenz mit ChatGPT steigern (2023) 0.01 
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    Abstract
    Der Beitrag greift den aktuellen Diskurs um die KI-Anwendung ChatGPT und deren Bedeutung in Schule und Hochschule auf. Dabei werden durch einen Überblick über verschiedene Assistenzsysteme, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen, Grundlagen und Unterschiede herausgearbeitet. Der Bereich der Chatbots wird näher beleuchtet, die beiden grundlegenden Arten des regelbasierten Chatbots und des Machine Learning Bots werden anhand von anschaulichen Beispielen praxisnah erklärt. Schließlich wird herausgearbeitet, dass Informationskompetenz als Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts auch die wesentliche Grundlage dafür ist, im Bildungsbereich konstruktiv mit KI-Systemen wie ChatGPT umzugehen und die wesentlichen Funktionsmechanismen zu verstehen. Ein Unterrichtsentwurf zum Thema "Biene" schließt den Praxisbeitrag ab.
  15. Barthel, J.; Ciesielski, R.: Regeln zu ChatGPT an Unis oft unklar : KI in der Bildung (2023) 0.01 
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    Date
    29. 3.2023 13:23:26
    29. 3.2023 13:29:19
  16. Geißler, S.: Natürliche Sprachverarbeitung und Künstliche Intelligenz : ein wachsender Markt mit vielen Chancen. Das Beispiel Kairntech (2020) 0.01 
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    Abstract
    Vor rund einem Jahr haben wir an dieser Stelle die aufregende Dynamik auf den Gebieten der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschrieben: Seit einigen Jahren sorgen Fortschritte in den algorithmischen Grundlagen, in der einsetzbaren Rechenleistung sowie in der Verfügbarkeit von großen Datenmengen für immer leistungsfähigere Systeme. NLP-Anwendungen seien damit mehr denn je reif für den praktischen Einsatz, hatten wir argumentiert. Diese Entwicklung verfolgen wir bei Kairntech nicht allein als interessierte Beobachter, sondern sie stellt die Grundlage unserer Arbeit dar, mit der wir NLP- und KI-Ansätze zur Anwendung auf konkreten geschäftskritischen Prozessen entwickeln und einsetzen. Experten gehen auch für die kommenden Jahre von einem anhaltenden Wachstum des weltweiten Marktes für NLP aus: Mit einem durchschnittlichen Wachstum von über 20 Prozent pro Jahr werde der Markt bis 2025 auf geschätzte 6,24 Milliarden US-$ anwachsen. Im Bereich der Forschung ist das Wachstum sogar noch stürmischer: So ist die Zahl der Einreichungen zur ACL-Konferenz, dem vielleicht wichtigsten jährlichen Event in diesem Gebiet, von 2018 bis 2019 um ganze 75 Prozent angestiegen. Im vorliegenden Text wollen wir die Richtung, die wir bei Kairntech mit der Gründung vor einem Jahr eingeschlagen haben, beschreiben sowie von ersten Erfolgen auf diesem Weg berichten.
  17. Siegel, M.: Maschinelle Übersetzung (2023) 0.01 
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    Abstract
    Die maschinelle Übersetzung von Sprache ist ein Menschheitstraum, an dem nunmehr schon fast hundert Jahre geforscht wird. Maschinelle Übersetzung ermöglicht im Idealfall den Erhalt der diversen Sprachkulturen bei der gleichzeitigen Möglichkeit einer interkulturellen Verständigung. Die Forschung zur maschinellen Übersetzung ist dabei von Brüchen geprägt.
  18. Abbe: Hoffnungen auf Verbesserung polizeilicher Texte durch Chatbot GPT : eine Statusaufnahme (2023) 0.01 
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    Abstract
    Die Hoffnungen an den Einsatz von künstlicher Intelligenz sind hoch, auch in der polizeilichen Informationstechnik. Geradezu einen Hype ausgelöst hat die Veröffentlichung des Chatbots GPT vor wenigen Wochen. Der verspricht eine Beantwortung von Fragen und die Erstellung von Texten quasi wie ein Mensch. Das wäre ein immenser Fortschritt für die vielen Texte in polizeilichen Informations­systemen. Wie belastbar diese Hoffnungen sind, habe ich mir in einem Test mit Fragen und Textaufgaben näher angesehen.
  19. Was ist GPT-3 und spricht das Modell Deutsch? (2022) 0.01 
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    Abstract
    GPT-3 ist ein Sprachverarbeitungsmodell der amerikanischen Non-Profit-Organisation OpenAI. Es verwendet Deep-Learning um Texte zu erstellen, zusammenzufassen, zu vereinfachen oder zu übersetzen.  GPT-3 macht seit der Veröffentlichung eines Forschungspapiers wiederholt Schlagzeilen. Mehrere Zeitungen und Online-Publikationen testeten die Fähigkeiten und veröffentlichten ganze Artikel - verfasst vom KI-Modell - darunter The Guardian und Hacker News. Es wird von Journalisten rund um den Globus wahlweise als "Sprachtalent", "allgemeine künstliche Intelligenz" oder "eloquent" bezeichnet. Grund genug, die Fähigkeiten des künstlichen Sprachgenies unter die Lupe zu nehmen.
  20. Bischoff, M.: Wie eine KI lernt, sich selbst zu erklären (2023) 0.01 
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    Abstract
    Große Sprachmodelle wie ChatGPT und Co. neigen dazu, Dinge zu erfinden. Durch einen neuen Ansatz können die Systeme ihre Antworten nun erklären - zumindest teilweise. Vorstellung von Modulen (Luminous, AtMan), die die Zusammenstellung der Aussagen in den Antworten analysieren und erklären.

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