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#sprachmodelle — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #sprachmodelle, aggregated by home.social.

  1. #Steady #Klimacrew

    Wie präzise kann ein KI-Chatbot bei der Diagnose von #Glaukom und #Netzhauterkrankungen wirklich sein?

    In einer Studie traten #Sprachmodelle gegen erfahrene Augenärzte an – mit überraschenden Ergebnissen. Besonders junge #Fachärzte könnten von dieser Technologie profitieren.

    tino-eberl.de/nutzen-kuenstlic

    #Medizin #Ophthalmologie #Augenheilkunde #Science #KINutzen #Retröt

  2. Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.

    Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.

    golem.de/news/kuenstliche-inte

    #Assistenzsysteme

  3. Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.

    Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.

    golem.de/news/kuenstliche-inte

    #Assistenzsysteme

  4. Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.

    Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.

    golem.de/news/kuenstliche-inte

    #Assistenzsysteme

  5. Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.

    Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.

    golem.de/news/kuenstliche-inte

    #Assistenzsysteme

  6. Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.

    Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.

    golem.de/news/kuenstliche-inte

    #Assistenzsysteme

  7. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:

    "KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.

    Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.

    Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.

    Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.

    In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.

    Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?

    #Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat

    @OhWeh

    @lassegismo

    @Unknowable

    @Moni

  8. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:

    "KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.

    Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.

    Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.

    Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.

    In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.

    Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?

    #Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat

    @OhWeh

    @lassegismo

    @Unknowable

    @Moni

  9. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:

    "KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.

    Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.

    Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.

    Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.

    In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.

    Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?

    #Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat

    @OhWeh

    @lassegismo

    @Unknowable

    @Moni

  10. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:

    "KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.

    Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.

    Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.

    Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.

    In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.

    Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?

    #Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat

    @OhWeh

    @lassegismo

    @Unknowable

    @Moni

  11. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:

    "KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.

    Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.

    Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.

    Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.

    In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.

    Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?

    #Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat

    @OhWeh

    @lassegismo

    @Unknowable

    @Moni

  12. Richard S. Sutton, einer der Mitbegründer des Reinforcement Learning und seit Jahrzehnten eine zentrale Figur der KI-Forschung, stellt in seinem YouTube-Vortrag „The Future of AI“ eine unbequeme These auf: So beeindruckend heutige KI-Systeme auch wirken – wissenschaftlich stehen wir seiner Ansicht nach noch am Anfang. #KünstlicheIntelligenz #LernenausErfahrung #ReinforcementLearning #RichardSutton #Sprachmodelle

    wahnsinnwissen.de/?p=1124

  13. Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole

    „Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...

    radiocorax.de/grosse-sprachmod

    #KI #Sprachmodelle #LLM #Nationalismus @algorithmwatch

  14. Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole

    „Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...

    radiocorax.de/grosse-sprachmod

    #KI #Sprachmodelle #LLM #Nationalismus @algorithmwatch

  15. Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole

    „Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...

    radiocorax.de/grosse-sprachmod

    #KI #Sprachmodelle #LLM #Nationalismus @algorithmwatch

  16. Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole

    „Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...

    radiocorax.de/grosse-sprachmod

    #KI #Sprachmodelle #LLM #Nationalismus @algorithmwatch

  17. Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole

    „Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...

    radiocorax.de/grosse-sprachmod

    #KI #Sprachmodelle #LLM #Nationalismus @algorithmwatch

  18. #Steady-#Klimacrew

    Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?

    Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.

    tino-eberl.de/ki-news/lassen-s

    #KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews

  19. #Steady-#Klimacrew

    Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?

    Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.

    tino-eberl.de/ki-news/lassen-s

    #KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews

  20. #Steady-#Klimacrew

    Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?

    Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.

    tino-eberl.de/ki-news/lassen-s

    #KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews

  21. #Steady-#Klimacrew

    Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?

    Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.

    tino-eberl.de/ki-news/lassen-s

    #KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews

  22. #Steady-#Klimacrew

    Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?

    Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.

    tino-eberl.de/ki-news/lassen-s

    #KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews

  23. #Steady-#Klimacrew

    Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.

    Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.

    Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt

  24. #Steady-#Klimacrew

    Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.

    Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.

    Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt

  25. #Steady-#Klimacrew

    Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.

    Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.

    Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt

  26. #Steady-#Klimacrew

    Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.

    Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.

    Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt

  27. #Steady-#Klimacrew

    Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.

    Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.

    Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt

  28. "Vom Fabulieren und Halluzinieren"
    wub.hypotheses.org/3313
    "In der letzten Zeit wird sehr oft vom *Halluzinieren* gesprochen. Allerdings nicht in Bezug auf Menschen, die ja auch selten von Halluzinationen heimgesucht werden, als vielmehr in Bezug auf #Sprachmodelle, die komische Antworten liefern, die keinen Sinn ergeben oder sich angebliche Fakten zusammenfabulieren, für die es keine Belege gibt." #KI

  29. "Vom Fabulieren und Halluzinieren"
    wub.hypotheses.org/3313
    "In der letzten Zeit wird sehr oft vom *Halluzinieren* gesprochen. Allerdings nicht in Bezug auf Menschen, die ja auch selten von Halluzinationen heimgesucht werden, als vielmehr in Bezug auf #Sprachmodelle, die komische Antworten liefern, die keinen Sinn ergeben oder sich angebliche Fakten zusammenfabulieren, für die es keine Belege gibt." #KI

  30. "Vom Fabulieren und Halluzinieren"
    wub.hypotheses.org/3313
    "In der letzten Zeit wird sehr oft vom *Halluzinieren* gesprochen. Allerdings nicht in Bezug auf Menschen, die ja auch selten von Halluzinationen heimgesucht werden, als vielmehr in Bezug auf #Sprachmodelle, die komische Antworten liefern, die keinen Sinn ergeben oder sich angebliche Fakten zusammenfabulieren, für die es keine Belege gibt." #KI

  31. "Vom Fabulieren und Halluzinieren"
    wub.hypotheses.org/3313
    "In der letzten Zeit wird sehr oft vom *Halluzinieren* gesprochen. Allerdings nicht in Bezug auf Menschen, die ja auch selten von Halluzinationen heimgesucht werden, als vielmehr in Bezug auf #Sprachmodelle, die komische Antworten liefern, die keinen Sinn ergeben oder sich angebliche Fakten zusammenfabulieren, für die es keine Belege gibt." #KI

  32. "Vom Fabulieren und Halluzinieren"
    wub.hypotheses.org/3313
    "In der letzten Zeit wird sehr oft vom *Halluzinieren* gesprochen. Allerdings nicht in Bezug auf Menschen, die ja auch selten von Halluzinationen heimgesucht werden, als vielmehr in Bezug auf #Sprachmodelle, die komische Antworten liefern, die keinen Sinn ergeben oder sich angebliche Fakten zusammenfabulieren, für die es keine Belege gibt." #KI