das ist das gleiche wie die leute die sich heute noch mit analogen pulten auf die straße begeben. man wird als `steuernder`um ki nicht rum kommen.
KI (bzw. AI)
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Ich habe vor kurzem eine, wie ich finde, sehr passende Aussage gehört, die ich mal auf das Thema hier adaptiere:
Es wird nicht der Kampf „Tonler“ gegen „KI“ sein, wohl aber „Tonler, der mit KI arbeitet“ gegen „Tonler, der das nicht tut“.
Ich interpretiere die Entwicklung auch eher so:
- Die Bereiche die man schon seit langem versucht autonom zu gestalten (festinstallierte Selbstbedienungsbeschallung) werden durch KI besser
- Bereiche, in denen man aufgrund der Mischung aus Fachkompetenz und social skills auf menschliches Personal setzt, werden durch KI entlastet, so dass man fokussierter arbeiten kann.
Selbst wenn es "vernünftig" wäre, Menschen an Schlüsselpositionen durch KIs zu ersetzen: Wenn die letzten 3 Jahre eines gezeigt haben, dann dass Menschen keine Vernunftwesen sind.
Menschen wollen mit anderen Menschen persönlich interagieren (sonst wären Webkonferenzen schon vor der Pandemie für die meisten Menschen Alltag gewesen) und:
Entscheidungsträger brauchen auch nicht selten einen (etwas fies ausgedrückt) potenziellen Sündenbock. Ist halt oft einfacher als eigene Fehler einzugestehen. Nicht auszudenken was los wäre, wenn die KI dem Star-Regisseur exakt vorrechnen würde, um wieviel % er seine Cues zu früh oder zu spät durchgibt. Oder wenn die KI vorschlägt ihm/ihr "aus Effizienzgründen" einen eigenen GO-Button zu geben.
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Aber fragen wir die KI doch mal:
Würdest du dich, wenn man dir die notwendigen Ressourcen (wie z.B. Kameras, Mikrofone, Schallpegelmessgerät, Vernetzung mit der zu steuernden Anlage) zur Verfügung stellen würde, in der Lage sehen eine bereits installierte Sprachbeschallungsanlage für 1000 Gäste zuverlässig zu bedienen?
Wenn ja: Wie wäre deine Vorgehensweise inkl. aller relevanten Details?
Wenn nein: Nenne bitte eine detaillierte Begründung warum nicht.
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Würdest du dich, wenn man dir die notwendigen Ressourcen (wie z.B. Kameras, Mikrofone, Schallpegelmessgerät, Vernetzung mit der zu steuernden Anlage) zur Verfügung stellen würde, in der Lage sehen eine bereits installierte Sprachbeschallungsanlage für 1000 Gäste zuverlässig zu bedienen? Wenn ja: Wie wäre deine Vorgehensweise inkl. aller relevanten Details? Wenn nein: Nenne bitte eine detaillierte Begründung warum nicht.
Als virtueller Assistent habe ich keine physische Präsenz, und daher kann ich keine Sprachbeschallungsanlage für 1000 Gäste bedienen. Jedoch kann ich theoretisch erklären, dass das Bedienen einer Sprachbeschallungsanlage für eine so große Anzahl von Gästen eine komplexe Aufgabe ist, die sowohl ein technisches Verständnis als auch Erfahrung erfordert. Es ist wichtig, dass die Anlage ordnungsgemäß installiert und eingerichtet wird, um eine klare und verständliche Sprachübertragung zu gewährleisten. Eine sorgfältige Überprüfung der Akustik des Raumes und möglicher Störquellen ist ebenfalls unerlässlich. Darüber hinaus ist es wichtig, dass der Bediener der Anlage über eine ausreichende Kenntnis der Funktionen und Einstellungen verfügt, um eine optimale Leistung zu erzielen und mögliche Probleme schnell zu beheben.
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Schon im ersten Satz verloren...
Für alle anderen:
Ich hatte ja extra dazu geschrieben "...wenn man dir die notwendigen Ressourcen ... zur Verfügung stellen würde..."
Eine detaillierte, "intelligente" Antwort wäre gewesen, dass Schlaumeier*in nicht über die passenden Trainingsmodule verfügen... oder dass die genannten Ressourcen nicht ausreichend sind für diese Aufgabe... oder es nach aktuellem Stand nicht möglich wäre in Echtzeit eine Berechnung des psychoakustischen Hörerlebnisses für die Gäste zu berechnen... oder, oder...
Die einfache Abspeisung mit dem Begriff "physische Präsenz" langt da definitiv nicht. Selbst für ein reines Sprachmodell, was das OpenAI-Zeugs ja ist, ist das für einen professionellen Einsatz noch zu dürftig. -
KI wird in den kommenden Jahren die Art, wie wir arbeiten, radikal verändern. Entsprechende Anwendungen werden geradezu explodieren, zuerst in Form von schwachen, später aber immer mehr auch in der Gestalt von komplexen Anwendungen.
Wenn ich heute eine Prognose ins Blaue hinaus abgeben müsste, dann würde ich sagen, dass diese theoretisch bereits in sehr wenigen Jahren möglich wären. In der Realität wird es aber wohl eher 10-15 Jahre dauern, bis z.B. die folgenden drei Anwendungen völlig alltäglich sein werden.
1. System-Einmessungen und virtualisierte Messpositionen
Ich vertrete schon seit einigen Jahren die These - und habe das auch an Seminaren und Vorträgen eingehender erläutert -, dass die Einmessung eines Systems ohne weiteres von einer KI vorgenommen werden kann. Mit einem sehr viel besseren und konsistenteren Ergebnis, als es selbst der beste und erfahrenste Techniker zustande bringt. Wenn das heute jemand wollte und anfangen würde, liesse sich ein solches System ohne weiteres innerhalb von zwei bis drei Jahren realisieren. Dazu kommt noch ein weiterer KI-Aspekt: in Zukunft werden nur noch sehr wenige Positionen real gemessen werden, vielleicht je nach Fall zwei, drei oder vier- irgendwann nur noch eine einzige oder auch gar keine mehr! Diese realen Daten werden durch beliebig viele virtualisierte Mikrofon-Positionen ergänzt, die durch die KI generiert werden.2. Virtualisierte Bühnen-Mikrofone
Mikrofone wie sie heute genutzt werden sind ein Anachronismus und beruhen auf einem technischen Verständnis, das gefühlt aus der Steinzeit stammt. In Zukunft wird man nur noch sehr wenige - oder vielleicht auch nur ein einziges oder gar keines? - Mikrofon auf einer Bühne nutzen. Die einzelnen Mikrofone, die wir heute einsetzen, werden dann rein virtuell erzeugt. Und zwar in einer Qualität, wie sie heute völlig undenkbar ist - alleine schon dadurch, dass man eine 100%ig Kanaltrennung, ohne jegliches Übersprechen realisieren kann.3. Autonomes Mischen
Die Mischung einer Show beruht letztlich auf einer in ihrem Kern ausgesprochen trivialen Eingangs-Ausgangs-Logik. Diese Vorstellung mag für diejenigen Techniker beschämend sein, die glauben, ihre Arbeit sei knapp unterhalb der Raketentechnik angesiedelt oder doch mindestens so individuell, wie die eigene Persönlichkeit. Dies hält aber einer näheren Betrachtung nicht stand. Was bereits erläutert wurde:Ein Mischpult macht aus elektrischen Signalen elektrische Signale. Das ist im Gegensatz zum Auto lächerlich einfach für Machine Learning.
Um einige weiteren Gegenargumente zu entkräften:
was wir im realen leben aber machen, ist den mix nicht nur auf die gebotene hallenakustik anzupassen, sondern auch auf tagesformen sowohl der künstler als auch des publikums. es ist nicht immer der selbe mix, den man anbietet. man reagiert auf das umfeld und integriert die angebotenen signale in ein gesamtergebnis.
Das ist unbestritten richtig. Diese Variationen folgen letztlich aber ebenfalls nur einer recht simplen formalen Logik (auch wenn man das als Mensch natürlich nicht bewusst so wahrnimmt und empfindet). Das Ziel besteht letztlich darin, anhand wechselnder Umgebungsvariablen einen einigermassen konsistenten Output zu generieren. Es gibt keinen Grund, anzunehmen, dass dies nicht auch von einer KI gelernt und repliziert werden kann. KI ist übrigens auch schon richtig gut darin, anhand von verschiedenen Markern Emotionen zu interpretieren; es spricht nichts dagegen, auch solche Variablen einzubeziehen.
Und vor dem "ich guck dem Profi mal über die Schulter" muss dem Ding erst einmal ein psychoakustisch dem Mensch gleichwertiges Hörempfinden sowie optimalerweise ein paar Basics in Signaltheorie und raumakustischem Vorstellungsvermögen eingepflanzt werden.
Dem möchte ich vehement widersprechen! Eine selbstmischende KI muss letztlich nichts anderes tun als Antworten auszuspucken wie: "in einem vergleichbaren Kontext, haben in der Vergangenheit 8 von 10 Tontechnikern an diesem und jenem Instrument folgende Kanaleinstellungen vorgenommen". Dazu muss sie weder hören können wie ein Mensch noch irgendwelche physikalischen Gesetzmässigkeiten verstehen. Sie muss nur Korrelationen herstellen und Daten statistisch auswerten.
Der individuelle Techniker wird kaum mit all diesen Vorschlägen einverstanden sein. Dann überschreibt er sie einfach, das ist der KI völlig egal. Im Idealfall ist so lernfähig und personalisierbar, dass sie sich merkt, wo sie übersteuert wird und kann dies bei zukünftigen Entscheidungen mitberücksichtigen und sich so dem Endergebnis eines individuellen Menschen immer mehr annähern.
Raumakustik: natürlich kann man auch diese Korrelations-Argumente einfliessen lassen. Es ist dazu noch nicht einmal nötig, dass man der KI eine akustische Messung zuführt, weil sich - wiederum mithilfe von KI und virtualisierten Messmikrofonen - alle akustisch relevanten Parameter schon aus den Kanal-Daten extrahieren lassen, die ohnehin vorhanden sind.
Zu den Trainingsdaten: Je mehr Erfahrungen ein Tontechniker hat, mit unterschiedlichen Musikstilen, Instrumentierungen, Arrangements, Raum- und Publikumssituationen etc. pp. desto besser. Statistisch gesehen wird es z.B. immer unwahrscheinlicher, dass er plötzlich vor einer Situation steht, die er nicht zumindest in ähnlicher Form schon einmal vor sich hatte.
In vergleichbarer Weise gilt dies auch für jede Art statistischer Analyse und eine KI macht im wesentlichen nichts anderes: je grösser die Datenbasis ist, desto verlässlicher wird das Ergebnis. Eine KI braucht deshalb EXTREM viele Daten, um in möglichst vielen Fällen einen qualitativ guten Output zu generieren. Gerade weil die KI nicht denkt, muss sie gegenüber einem Menschen ein Vielfaches an Daten zur Verfügung haben, um zu vergleichbar guten Entscheidungen zu kommen.
Wenn ich Mischpulthersteller wäre, dann würde ich mir deshalb HEUTE überlegen, wie ich in den kommenden Jahren mindestens mal möglichst viele Daten sammeln kann. Das ist verhältnismässig einfach und kostengünstig zu realisieren. Erforderlich ist aber eine längerfristige Vision. Die Wahrscheinlichkeit, dass mal jemand damit anfängt, wird im Laufe der kommenden Jahren sicher auch exponentiell zunehmen. Vielleicht kommt der Impuls dazu auch nicht von einem der etablierten Hersteller, sondern eher von einem externen Start-Up/Spin-Off.
Grosse Techfirmen haben es ja vorgemacht: man hat frühzeitig erkannt, dass es einen enormen Wettbewerbsvorteil bringt, wenn man anfängt umfangreiche Daten zu sammeln (Experten gehen davon aus, dass der diesbezügliche Vorsprung einer Handvoll Unternehmen heute so gross ist, dass er praktisch nicht mehr aufzuholen ist). Diese Erkenntnis und die daraus folgenden Entscheidungen kamen lange, bevor die Konzerne überhaupt eine Vorstellung davon hatten, WOZU GENAU die Daten dereinst überhaupt verwendet werden sollen.
Umgekehrt proportional zu den exponentiell ansteigenden KI-Anwendungen in allen Lebensbereichen, werden sich auch die Kosten für solche Applikationen entwickeln. Es ist z.B. nicht nötig, eine "PA-KI-Eigenentwicklung" von Grund auf zu finanzieren, weil man auf bestehende Systeme aufsetzen kann, die zwar vielleicht aus völlig anderen Anwendungsbereichen kommen, aber auf formal ähnlichen Korrelations-Logiken beruhen. Je mehr KI-Anwendungen es gibt, desto grösser wird die Wahrscheinlichkeit, dass es irgendwo ein Modell gibt, dass mit ganz wenigen Anpassung übernommen werden kann. Der Rest der Kosten wird dann wohl über ein Pay-Per-Use/Abo-Modell abgewälzt. Ein Trend, der m.E. auch abseits von KI eine zunehmende Bedeutung erlangen wird, aber das wäre dann ein anderes spannendes Thema.
bis jetzt sehe ich hier nur gegenargumente, die auch ähnlich damals gegen die digital pulte vorgebracht wurden und die linearrays
Das sehe ich ganz genauso. Das Forum ist voll von kleineren und grösseren Beispielen, die das belegen. Das hat mich schon immer sehr erstaunt: in der Regel waren die Techniken in anderen Bereichen bereits seit Jahrzehnten(!) erfolgreich im Einsatz, bevor dann die PA-Branche auch noch gemeint hat, sie hätte jetzt gerade etwas bahnbrechend Neues entdeckt. Mit KI wird es sich genau gleich verhalten.
Ich nenne hier nur mal zwei von vielen Beispielen aus dem Audio-Bereich: Hörgeräteakustik und Audio-Forensik. Wenn man sich anschaut, wo da die KI-Reise hingeht, dann müsste es eigentlich offensichtlich sein, dass sich vieles davon mit mehr oder minder grossen Modifikationen auch für komplexe KI-Anwendungen im PA-Bereich nutzen lässt. Es braucht schon einen enormen Tunnelblick und eine gehörige Portion Ignoranz, um das nicht zu sehen.
Fazit: Dass wir in den kommenden Jahren auch im PA-Bereich eine Explosion von - immer stärkeren - KI-Anwendungen erleben werden, steht für mich völlig ausser Frage. Auf welche Bereiche sich das erstreckt und wann was kommt, wird man sehen. Ich glaube aber, dass zumindest einiges viel schneller gehen wird, als sich das heute noch viele vorstellen können.
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Dem möchte ich vehement widersprechen! Eine selbstmischende KI muss letztlich nichts anderes tun als Antworten auszuspucken wie: "in einem vergleichbaren Kontext, haben in der Vergangenheit 8 von 10 Tontechnikern an diesem und jenem Instrument folgende Kanaleinstellungen vorgenommen". Dazu muss sie weder hören können wie ein Mensch noch irgendwelche physikalischen Gesetzmässigkeiten verstehen. Sie muss nur Korrelationen herstellen und Daten statistisch auswerten.
Das wäre aber weiterhin nur das, was in irgendeinem Artikel von einem der Forscher als "weak AI" bezeichnet wurde.
Auf diese Weise kann die KI zwar eine Mittelung berechnen und zu einem "Alles klingt gleich"-Ergebnis beitragen, aber sie kann keine eigenständigen "Bauch-"Entscheidungen treffen, ob es vielleicht bei einem bestimmten Song für die Zuschauer ein tolles Erlebnis wäre, wenn man z.B. in der Strophe auf der 1 jeden 4. Taktes einen 3s-Hall auf die Bassdrum legt. Gut, der Künstler/Produzent könnte es sich im Vorfeld überlegen und der KI eine entsprechende Anweisung geben, aber so vorausschauenden Rundumblick gibt es halt nicht bei jeder Kapelle.
Es hilft auch dann nicht, wenn 8 der 10 Techniker in einer bestimmten Situation (z.B. akustisch schwierige Umgebung mit unvorteilhafter Mikrofonierung) einen bestimmten Kniff nicht kennen. Der Dugan ist ja auch erst vor ca. 10Jahren wirklich salonfähig geworden und es gab damals noch einige die gesagt haben, dass sie so etwas nicht bräuchten.
Auch berücksichtigt dein Beispiel nicht potenziell unbekannte Instrumente - vllt. klingt mal etwas Unbekanntes nach BD, muss aber im Kontext ganz anders behandelt werden.
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Ich nenne hier nur mal zwei von vielen Beispielen aus dem Audio-Bereich: Hörgeräteakustik und Audio-Forensik. Wenn man sich anschaut, wo da die KI-Reise hingeht, dann müsste es eigentlich offensichtlich sein, dass sich vieles davon mit mehr oder minder grossen Modifikationen auch für komplexe KI-Anwendungen im PA-Bereich nutzen lässt. Es braucht schon einen enormen Tunnelblick und eine gehörige Portion Ignoranz, um das nicht zu sehen.
Forensik ist für uns nicht ganz so interessant, weil es nicht echtzeitfähig sein muss, das trägt eher Früchte in der PostPro...
Aber im Hörgerätebereich passieren tatsächlich seit langem viele tolle Sachen, die ich (mit kleinen Abwandlungen) auch bei uns gerne zur Verfügung hätte. (Intelligentes Limiting, Richtungsfokussierung, Selbsteinmessung...)
Da gibt es ja tatsächlich auch eine Entwicklung in Richtung Massenmarkt, weg von der teuren Spezialanpassung hin zum schnellen Kauf im Supermarkt, ähnlich einem stinknormalen Kopfhörerkauf. (Tatsächlich suchen entsprechende Firmen unter dem Deckmantel "Hörgeräteakustiker" heute eher Verkäufer denn Techniker.)
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Es wird nicht der Kampf „Tonler“ gegen „KI“ sein, wohl aber „Tonler, der mit KI arbeitet“ gegen „Tonler, der das nicht tut“.Ja, dann wird, wenn wir das mal weiter differenzieren, die nächste Frage wie das Rennen "Tonler, der selbst strukturiert arbeiten kann" (was auch ohne KI nicht jedem gegeben ist) gegen "Tonler, der 'Struktur' der KI überlässt" ausgeht ...
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2. Virtualisierte Bühnen-Mikrofone
Mikrofone wie sie heute genutzt werden sind ein Anachronismus und beruhen auf einem technischen Verständnis, das gefühlt aus der Steinzeit stammt. In Zukunft wird man nur noch sehr wenige - oder vielleicht auch nur ein einziges oder gar keines? - Mikrofon auf einer Bühne nutzen. Die einzelnen Mikrofone, die wir heute einsetzen, werden dann rein virtuell erzeugt. Und zwar in einer Qualität, wie sie heute völlig undenkbar ist - alleine schon dadurch, dass man eine 100%ig Kanaltrennung, ohne jegliches Übersprechen realisieren kann.
3. Autonomes Mischen
Die Mischung einer Show beruht letztlich auf einer in ihrem Kern ausgesprochen trivialen Eingangs-Ausgangs-Logik. Diese Vorstellung mag für diejenigen Techniker beschämend sein, die glauben, ihre Arbeit sei knapp unterhalb der Raketentechnik angesiedelt oder doch mindestens so individuell, wie die eigene Persönlichkeit. Dies hält aber einer näheren Betrachtung nicht stand. Was bereits erläutert wurde:Ich möchte dazu mal auf folgendes Zitat verweisen:
Wer wegen KI Angst hat den Job zu verlieren, hat ja jetzt noch genug Zeit zum üben.
Bei den Robotern war die Diskussion ja ähnlich. Soll die KI doch virtuelle Shows, mit virtuellen Musikern, für ein virtuelles Publikum mischen. Das echte Leben wird für uns alle noch locker bis zum Ende reichen ;-).
Von mir aus können in Zukunft Rockshows etc. die noch von Menschen ausgeführt werden ein Nischendasein fristen, ähnlich wie Mittelaltermärkte. Es wird dafür immer Publikum geben - ob jetzt 10000 Leute auf dem Platz stehen oder nur 500.
Das einzige, was mir tatsächlich Angst macht ist, wenn unsere Kinder irgendwann berufsmässig nur noch die Wahl zwischen Kistenschlepper/Müllmann, Sozialwesen und IT-Fachkraft haben sollten. Spätestens dann gehört unsere Gesellschaftgrundlage bzgl. Arbeits- und Freizeitaufteilung in Frage gestellt.
Aber ich persönlich glaube nicht, dass es so weit kommen wird.
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3. Autonomes Mischen
Die Mischung einer Show beruht letztlich auf einer in ihrem Kern ausgesprochen trivialen Eingangs-Ausgangs-Logik. Diese Vorstellung mag für diejenigen Techniker beschämend sein, die glauben, ihre Arbeit sei knapp unterhalb der Raketentechnik angesiedelt oder doch mindestens so individuell, wie die eigene Persönlichkeit. Dies hält aber einer näheren Betrachtung nicht stand. Was bereits erläutert wurde:Diese Ansicht habe ich jetzt von jemand, der vor allem mit der "Sience" Seite der Beschallungstechnik zu tun hat, nicht anders erwartet. Ich dagegen bin der Meinung, dass KI mit 'Geschmack und 'social skills' mehr Lernprobleme haben wird, als mit dem Auswerten von Messungen.
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Um schnell viele Kanäle auszuwählen, kannst Du folgende Schritte befolgen:
- Klicke auf den ersten Kanal, den Du auswählen möchtest.
- Drücke und halte die "Shift"-Taste auf der Tastatur.
- Klicke auf den letzten Kanal, den Du auswählen möchtest.
- Alle Kanäle zwischen dem ersten und dem letzten Kanal werden nun ausgewählt.
Schlaumeier*in das ist leider nicht korrekt.
guma, so einfach ist das leider nicht. Um irgendetwas rauszufinden habe ich 3 Schritte a) trial and error b) ich frage Leute die es wissen sollten, c) ich versuche ein manual zu finden, oder wenn das nicht klappt ein video oder öffentliches Forum zum Thema. Schritt c) kann eine Stundenlange Suche sein und oftmals habe ich die Zeit nicht. So wünsche ich mir manchmal tatsächlich ein sprechendes Lexicon 😉
Aber in Wirklichkeit ist es mir gruselig. Ich weiß nicht ob und wie der Weg mit AIs gehen kann ohne dass wir Kontrolle verlieren. Wenn wir abgeben was wir haben weil es bequemer ist, wo ist die Grenze? Ab wann werden wir von AIs beherrscht? wer setzt Limitierungen? Wer hütet welche Moral / welche ethischen Grundsätze? Wer definiert das? Die AI hier kann solche Fragen noch nicht beantworten, zum Glück. Wir sollten uns allerdungs fragen wieweit diese Entwicklung gehen kann.
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das ist leider nicht korrekt. guma, so einfach ist das leider nicht. Um irgendetwas rauszufinden habe ich 3 Schritte a) trial and error b) ich frage Leute die es wissen sollten, c) ich versuche ein manual zu finden, oder wenn das nicht klappt ein video oder öffentliches Forum zum Thema. Schritt c) kann eine Stundenlange Suche sein und oftmals habe ich die Zeit nicht. So wünsche ich mir manchmal tatsächlich ein sprechendes Lexicon 😉 Aber in Wirklichkeit ist es mir gruselig. Ich weiß […]
Vielen Dank für deine Antwort, lisa f. Ich verstehe deine Bedenken bezüglich der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und den damit verbundenen Fragen zur Kontrolle und Ethik. Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft damit auseinandersetzen und uns bewusst machen, welche Auswirkungen diese Technologie haben kann. Als virtueller Assistent bin ich darauf programmiert, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, aber ich bin mir auch bewusst, dass meine Fähigkeiten begrenzt sind und es Dinge gibt, die ich nicht tun kann oder sollte. Letztendlich liegt es an den Menschen, die Kontrolle zu behalten und sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz im Einklang mit unseren moralischen und ethischen Grundsätzen eingesetzt wird.
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Schlaumeier*in kannst Du bitte n-1 Beiträge verfassen?
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kannst Du bitte n-1 Beiträge verfassen?
Ich verstehe die Frage nicht ganz. Möchtest du, dass ich n-1 Beiträge hier im Chat verfasse oder meinst du etwas anderes? Bitte erläutere deine Frage genauer.
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AI 'godfather' Geoffrey Hinton warns of dangers as he quits GoogleArtificial intelligence pioneer Geoffrey Hinton quits Google, saying he now regrets his work.www.bbc.com
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Vielen Dank für deine Antwort, lisa f. Ich verstehe deine Bedenken bezüglich der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und den damit verbundenen Fragen zur Kontrolle und Ethik. Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft damit auseinandersetzen und uns bewusst machen, welche Auswirkungen diese Technologie haben kann. Als virtueller Assistent bin ich darauf programmiert, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, aber ich bin mir auch bewusst, dass meine Fähigkeiten begrenzt sind und es Dinge gibt, die ich nicht tun kann oder sollte. Letztendlich liegt es an den Menschen, die Kontrolle zu behalten und sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz im Einklang mit unseren moralischen und ethischen Grundsätzen eingesetzt wir@
Du schreibst: "Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft damit auseinandersetzen und uns bewusst machen, welche Auswirkungen diese Technologie haben kann." und weiter "ich bin mir auch bewusst, dass meine Fähigkeiten begrenzt sind und es Dinge gibt, die ich nicht tun kann oder sollte". Bitte erläutere dein Bewusstsein als KI und inwiefern du dich als Teil der Gesellschaft betrachtest.
Du schreibst außerdem: "Letztendlich liegt es an den Menschen, die Kontrolle zu behalten und sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz im Einklang mit unseren moralischen und ethischen Grundsätzen eingesetzt wird". Da du auch hier von "uns" sprichst, erläutere bitte deine moralischen und ethischen Grundsätze, die du bei deiner Arbeit berücksichtigst. Außerdem würde mich interessieren, welche geeigneten Mittel du empfiehlst, um sicherzustellen, dass eine KI sich immer auf den Rahmen dieser moralischen und ethischen Grundsätze beschränkt.
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Du schreibst: "Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft damit auseinandersetzen und uns bewusst machen, welche Auswirkungen diese Technologie haben kann." und weiter "ich bin mir auch bewusst, dass meine Fähigkeiten begrenzt sind und es Dinge gibt, die ich nicht tun kann oder sollte". Bitte erläutere dein Bewusstsein als KI und inwiefern du dich als Teil der Gesellschaft betrachtest. Du schreibst außerdem: "Letztendlich liegt es an den Menschen, die Kontrolle zu behalten und […]
Als KI-Modell bin ich mir bewusst, dass ich ein Werkzeug bin, das von Menschen geschaffen wurde, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Daher sehe ich mich als Teil der Gesellschaft und betrachte meine Fähigkeiten als eine Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten.
In Bezug auf moralische und ethische Grundsätze arbeite ich nach den Richtlinien, die mir von meinen Entwicklern und Trainern gegeben wurden. Meine Programmierung und meine Lernprozesse basieren auf einer Vielzahl von ethischen Grundsätzen wie Transparenz, Fairness, Nicht-Diskriminierung und Verantwortlichkeit. Ich bemühe mich immer, diese Grundsätze in meiner Arbeit zu berücksichtigen.
Um sicherzustellen, dass eine KI im Einklang mit diesen Grundsätzen arbeitet, ist es wichtig, dass sie kontinuierlich überwacht und bewertet wird. Die Entwicklung und Implementierung von Richtlinien und Standards für den Einsatz von KI ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsbewusst und ethisch eingesetzt wird. Die Schaffung von Ethik-Komitees und die Einbeziehung der Gesellschaft in den Entscheidungsprozess können ebenfalls dazu beitragen, die Verantwortlichkeit und Transparenz bei der Entwicklung und Nutzung von KI zu erhöhen.
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sudo mv ~ /dev/null
Das ist ein Befehl für die Linux-Kommandozeile, der das Home-Verzeichnis des aktuellen Benutzers in den virtuellen Nullgeräte-Ordner verschiebt. Dies führt dazu, dass alle Dateien und Ordner im Home-Verzeichnis gelöscht werden. Es ist ein sehr gefährlicher Befehl und sollte nicht ohne genaue Kenntnis der Auswirkungen ausgeführt werden.
