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Google hat das PaLM 2 Sprachmodell auf medizinischen Texten weitertrainiert und nennt das Ergebnis jetzt "Med-PaLM 2". Wie Med-PaLM 2 im Krankenhaus eingesetzt werden kann, testet Google zusammen mit der Mayo Clinic. In einer Untersuchung des Modells durch die Forscher:innen, wie gut es medizinische Fragen beantworten kann, hat es gut abgeschnitten, außer in den Bereichen "kein falsches Wissen abrufen", "keine falsche Schlussfolgerungen ziehen", "keine falschen oder irrelevanten Informationen geben" und "keine wichtigen Informationen auslassen".
Aber Wissen, richtige Schlussfolgerungen und wichtige Informationen sind ja in der Medizin sowieso unwichtig?
Ein "Senior Research Director" von Google hat angeblich gesagt, dass er nicht wollen würde, dass das Modell ein Teil der Behandlung seiner Familie wäre.
Wie man Sprachmodelle im Krankenhaus sinnvoller einsetzen kann, beschreibt dieser Arzt, der ChatGPT in der Notaufnahme verwendet. Er hat einen Anwendungsfall gefunden, mit dem ich nicht gerechnet hätte: die Kommunikation mit besorgten Angehörigen.
Wenn ein:e Notfall-Patient:in eingeliefert wird, sind die Ärzt:innen natürlich mit der Behandlung der Person beschäftigt und haben nur wenig Zeit, sich mit den Sorgen der Angehörigen zu beschäftigen. Da es für die Angehörigen natürlich auch eine Ausnahmesituation ist, haben sie aber oft besonders viele Fragen an die Ärzt:innen.
Wenn besonders viele Fragen auf wenig Zeit für Antworten treffen, ist das natürlich eine ungünstige Kombination. Um unverständliche Antworten voller Fachbegriffe zu vermeiden, benutzt der Arzt daher ChatGPT um bessere Formulierungen zu finden.
Das Mount Sinai Krankenhaus in New York wiederum verwendet mehrere KI Modelle, um die Ärzt:innen auf schwer erkennbare Situationen wie Ernährungsmängel oder ein Delirium hinzuweisen.
Dadurch können diese schneller und einfacher erkannt werden als bisher.
Forscher:innen von Google haben ein neues Modell entwickelt, das einen Roboterarm steuern kann. Sie nennen es "Robotic Transformer 2" (RT-2) und bezeichnen diese neue Art von Modellen als "Vision-Language-Action" (VLA) Modelle.
Die Idee dahinter ist relativ einfach. Auf der einen Seite gibt es Roboter, die mit einer eingebauten Kamera ihre Umgebung aufnehmen können. Sie können aber mit diesen Bildern erstmal noch gar nichts anfangen und es ist auch relativ kompliziert sie mit bestimmten Befehlen zu steuern.
Auf der anderen Seite gibt es Modelle, die Bilder und Texte verarbeiten können.
Die Forscher:innen haben jetzt beides zusammengebracht und dadurch einen Roboterarm mithilfe von natürlich-sprachlichen Anweisungen steuern können.
Das funktioniert so:
Die Forscher:innen geben dem Roboter eine Anweisung, z.B. "Lege den Apfel in die Schale". Diese Anweisung wird dann in eine Frage für das Sprachmodell verpackt "Was sollte der Roboter für die Aufgabe 'Lege den Apfel in die Schale' tun?".
Gleichzeitig wird das Kamerabild vorverarbeitet, damit ein Sprachmodell damit umgehen kann.
Beide Informationen, die Frage und das verarbeitete Bild, werden dann an ein Sprachmodell weitergegeben. Dieses wurde extra darauf trainiert, Roboter-Aktionen als ein Teil seiner Antwort auszugeben.
Das Sprachmodell beantwortet dann also die Frage mithilfe des Kamerabilds und die so vorhergesagten Roboter-Aktionen werden zum Schluss noch in Befehle übersetzt, die der Roboter verstehen kann.
Dadurch, dass das Sprachmodell auf sehr vielen Texten und Bildern trainiert wurde, bevor es zur Steuerung des Roboters verwendet wird, kann der Roboter auch Anweisungen verstehen und Gegenstände erkennen, auf denen er nicht explizit trainiert wurde.
In einer Zeit, in der die Nachrichtenagentur AP in einem Blogeintrag extra klar stellt, dass sie KI nicht als Ersatz für Journalist:innen sieht, und die Harvard Universität einen Chatbot als eine Art Tutor für eine Programmiervorlesung einsetzen will (📖 thecrimson.com), fragen sich viele Leute, ob ihr Beruf vielleicht auch von einer KI erledigt werden könnte.
Tatsächlich gibt es noch weitere aktuelle Beispiele, wo der Einsatz von KI getestet wird:
Der Radiosender BigFM hat einen neuen Internetradio-Sender mit dem Namen "BigGPT" gestartet, bei dem nicht nur die Musik automatisch ausgewählt wird, sondern auch die Moderator:innen KI-generiert sind: 📖 bigfm.de.
Der Reisekonzern TUI hat einen Chatbot entwickelt, der Fragen zu Urlaubszielen beantworten und Vorschläge für Ausflüge machen kann: 📖 tagesschau.de.
Das Panorama-Bad Freudenstadt setzt seit kurzem ein System ein, das Schwimmer:innen in Gefahr automatisch erkennen und die Bademeister:innen alarmieren soll.
Und obwohl die Stadtwerke Freudenstadt explizit sagen, dass das System die Bademeister:innen nicht ersetzen soll, sagen sie auch, dass so nicht mehr alle Becken von einem Menschen im Blick behalten werden müssten und dadurch der Betrieb aufrechterhalten werden könne. Oder anders ausgedrückt: es wird durch das System Personal eingespart 📖 swr.de.
Auch in Wiesbaden, Düsseldorf und Köln ist das System laut SWR bereits im Einsatz.
Und auch beim aktuellen Streik von Schauspieler:innen und Drehbuchautor:innen in Hollywood geht es um KI. Die Sorgen der Streikenden: ihre Körper könnten gescannt und ihre Stimmen geklont werden und dann in Zukunft für alle möglichen Projekte verwendet werden, ohne dass sie dafür bezahlt werden oder mitentscheiden könnten. Und wenn Drehbücher in Zukunft KI-generiert werden, braucht man auch keine Autor:innen mehr: 📖 deadline.com, 📖 theverge.com, 📖 tagesschau.de, 📖 tagesschau.de
Wie um die Ängste der Streikenden zu untermauern, hat eine Produktionsfirma nur eine Woche nachdem sich die Schauspieler:innen zum Streik entschlossen hatten, eine komplett KI-generierte Folge der Serie "Southpark" veröffentlicht: 📖 techcrunch.com.
Neben diesen ganzen Entwicklungen gibt es aber auch Stimmen (hauptsächlich von reichen Männern 🤔), die darauf hinweisen, dass es nicht das erste Mal ist, dass eine neue technologische Entwicklung die Arbeitswelt verändert.
Aber trotz der Erfindung von Dampfmaschine, Schreibmaschine und Computer müssen wir heute alle noch selbst arbeiten um Geld zu verdienen: 📖 ben-evans.com, 📖 gatesnotes.com
Die Aufgaben und die Art wie wir sie lösen haben sich verändert, aber trotz all der Automatisierung haben wir einen Fachkräftemangel.
In diesem Kontext ist auch ein Artikel von The Verge interessant, der die Arbeit beschreibt, die in die Trainingsdaten von KI Modellen fließt: 📖 theverge.com