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China und die USA gelten als führend in Sachen KI. Europa droht abgehängt zu werden. Können die Europäer bei der wohl wichtigsten Technologie der Zukunft aufholen und wie steht Europa wirklich im Vergleich mit anderen da?

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Transkript
00:00Das ist von künstlicher Intelligenz, quasi von Computern allein erschaffene Kunst.
00:07Wir können mit KI Texte, Bilder oder sogar Musik erstellen.
00:12Führend sind die USA und China, wo zum Beispiel mit Hilfe von KI die Tee-Ernte teilweise automatisch abläuft.
00:19Europa hinkt bei der Entwicklung hinterher.
00:22Können die Europäer bei der wohl wichtigsten Zukunftstechnologie aufholen?
00:28Das Startup Nook AI in Frankreich. Sie entwickeln neue Lösungen für Logistikunternehmen.
00:35Der Unterschied zwischen unserer KI und anderen Anbietern ist, dass wir den Menschen einbeziehen.
00:40Wir brauchen keine riesigen Datenmengen, die nur von der Maschine verstanden werden.
00:45Unsere Methode besteht darin, den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen, der mit der Maschine zusammenarbeitet.
00:51Der Computer braucht den Menschen tatsächlich, um Entscheidungen zu treffen.
00:56Frankreich will zu den führenden Nationen in Sachen KI aufsteigen.
01:00Das Land lockt Investoren an wie den Chef von Microsoft, der in Frankreich 4 Milliarden Euro in ein neues Datenzentrum stecken will.
01:08Davon profitieren auch viele Startups.
01:11Startups in Frankreich profitieren von finanzieller Unterstützung und Beratung, die angeboten wird.
01:21Noch liegt Frankreich bei Patentanmeldungen und Investitionen in KI-Rechenzentren weit hinter den USA.
01:28Die französische Regierung sollte sich auf das konzentrieren, worin wir gut sind,
01:33anstatt zu versuchen, in Bereichen zu konkurrieren, in denen die USA und China einen Vorsprung haben.
01:39Sie sollte KI-Technologien unterstützen, die einen anderen Ansatz verfolgen als die, die gerade im Trend liegen.
01:49Berlin, Hauptstadt und das KI-Zentrum Deutschlands.
01:52Renommierte Unternehmen wie JetBrains haben sich angesiedelt.
01:55Sie forschen daran, auf welche Art sich komplexe Aufgaben lösen lassen.
01:59Beispiel, statt ein 50-seitiges Dokument zu lesen, kann man sich Fragen zu einzelnen Aspekten beantworten lassen.
02:08Wir gehen an diese Modelle heran, als ob wir mit einem echten Menschen sprechen würden.
02:12Aber in Wirklichkeit sind es nur Algorithmen, die Anweisungen benötigen.
02:16Änderungen in der Formulierung beispielsweise führen zu drastisch unterschiedlichen Ergebnissen.
02:22Bis zu vier Seiten Text sind manchmal als Eingabe für gute Ergebnisse nötig.
02:27Das Business rund ums sogenannte Prompt Engineering ist ziemlich neu.
02:31Experten gibt es nur wenige, der Bedarf ist groß.
02:35Und tja, bei den Gehältern können sie mit den USA nicht konkurrieren.
02:40In den USA bringt dieser Job im Schnitt 130.000 Dollar pro Jahr ein.
02:45Aber viele Menschen aus dem Prompting-Bereich sind eigentlich Ingenieure für Machine Learning.
02:50Und das erfordert ein noch tieferes Wissen.
02:52Machine Learning-Ingenieure verdienen im Schnitt etwa 175.000 Dollar.
02:58Der Wettbewerb um die besten Köpfe ist aber nicht alles.
03:03In den USA gibt es zwar die Top-Unternehmen, die die besten Modelle herstellen.
03:07Aber ihnen geht es darum, Gewinne zu machen mit Anwendungen, für die man in China und Europa bezahlen muss.
03:13In Europa hingegen liegt der Schwerpunkt auf Open-Source-Modellen, die kostenlos sind und für jeden nutzbar.
03:19Interessanterweise konkurrieren einige dieser Open-Source-Modelle auch mit den Modellen,
03:24die von den führenden US-KI-Unternehmen angeboten werden.
03:28Noch liegen die USA bei der KI klar vorne, doch deren milliardenschwere Investitionen zahlen sich häufig noch nicht aus.
03:35Europäische Firmen backen kleinere Brötchen, holen aber auf.
03:39China liegt noch vor Europa, aber hinter den USA.
03:42Noch ist das Rennen um die KI-Vorherrschaft nicht gelaufen.
03:57Untertitel der Amara.org-Community
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