Capitalism is criticized a lot on here (especially by American users, it seems to me). Most of that seems well-founded, but I also have the feeling that most of these complaints are simply venting and not the first step to improvement.

So I would like to know what specific changes you (especially Americans) want to see from lawmakers.

Mehr Info und Links zum Download: https://stability.ai/news/stable-video-diffusion-open-ai-video-model

Wir hatten die große Freude, mit Christoph Schuhmann, Mitbegründer des Open-Source-AI-Vereins LAION zu sprechen. Mit ihm haben wir über die Gründung des Vereins, die verschiedenen Datensätze und Modelle, die er hervorgebracht und die Zukunft der Open-Source-AI-Entwicklung gesprochen.

Large Language Models (LLM) sind die algorithmische Grundlage der Künstlichen Intelligenz (AI), die allerdings Unmengen an Trainingsdaten benötigen, um Texte, Bilder und Audio-Dateien generieren zu können. Derzeit tobt ein Marketingkampf, in dem die Größe der Modelle Aussagen über deren Leistungsfähigkeit signalisieren soll, im Sinne von: je größer, je besser. Dabei wird meist übersehen, dass LLMs neben vielen Daten auch sehr viel Rechenpower und sehr viel Energie für den Betrieb der zugrundeliegenden Rechnerfarmen benötigen, Aufwände an Terabyte, TeraFLOPS und Terawatt, die sich nur die üblichen Big Player der Digitalindustrie bislang leisten können und wollen. Die Computing Power für Training und Anwendung der KI ist jedoch alles andere als eine saubere „grüne Technologie“.

Professor Björn Ommer, Inhaber des Lehrstuhls für KI für Computer Vision und Digital Humanities/die Künste an der LMU und bekannt durch seinen schlanken Text zu Bild-Generator „Stable Diffusion“, findet im Interview jedoch nicht nur Nachhaltigkeitsgründe, die gegen den gegenwärtigen Überbietungskampf der LLMs sprechen.