Mit einem neuen Ansatz sollen Abweichungen bei der KI-Bildverarbeitung reduziert werden, ohne dass es zum sogenannten Whac-A-Mole-Dilemma kommt. Der WRING-Ansatz (Weighted Rotational DebiasING) ist eine neuartige, vom MIT vorgestellte Methode zur Reduzierung von Bias in multimodalen Vision-Language-Modellen (VLMs) wie beispielsweise OpenCLIP. Es handelt sich um einen Post-Processing-Ansatz, der direkt auf bereits vortrainierte Modelle angewendet werden

Ein aktuelles Experiment mit verhandelnden KI-Agenten sollte Grund zur Sorge sein: Vergrößert sich zukünftig die soziale Ungleichheit durch unterschiedlichen Zugang zu leistungsfähigen KI-Modellen? Das KI-Unternehmen Anthropic hat ein Experiment durchgeführt, das auf den ersten Blick harmlos wirkt. 69 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bekamen je 100 US-Dollar Budget und einen KI-Agenten an die Seite gestellt, der ihre

OpenAI hat eine Liste von fünf Prinzipien für den Aufbau und die Nutzung von KI veröffentlicht. Was dabei besonders auffällig ist: Es scheint sich hier vor allem um eine Rechtfertigung für den massiven Ausbau der KI-Infrastruktur zu handeln. Gleichzeitig werden neue Wirtschaftsmodelle gefordert. OpenAI ist zuletzt immer wieder für moralisch und ethisch zweifelhafte Entscheidungen kritisiert