2024: AIs Jahr des bemerkenswerten Wachstums und der Innovation
Während wir in das Jahr 2025 eintreten, ist es aufregend, auf die unglaublichen Fortschritte zurückzublicken, die wir im Jahr 2024 gemacht haben. Vom Start der Gemini 2.0-Modelle, die für die agentische Ära maßgeschneidert sind, über die Förderung kreativen Ausdrucks bis hin zur Entwicklung neuartiger Proteinbinder und Fortschritte in der KI-gestützten Neurowissenschaft und Quantencomputing haben wir die Grenzen der künstlichen Intelligenz verantwortungsvoll und mutig ausgelotet. All diese Bemühungen zielen darauf ab, KI zum Wohle der Menschheit einzusetzen.
Wie wir vor zwei Jahren in unserem Essay *Warum wir uns auf KI konzentrieren* erwähnt haben, ist unser Ansatz in der KI-Entwicklung in unserer Gründungsmission verwurzelt, die Informationen der Welt zu organisieren und sie allgemein zugänglich und nützlich zu machen. Diese Mission treibt unser Engagement an, das Leben so vieler Menschen wie möglich zu verbessern, ein Ziel, das unser Leitstern bleibt.
In unserem Jahresrückblick 2024 feiern wir die bemerkenswerten Erfolge der vielen talentierten Teams bei Google, die unermüdlich daran gearbeitet haben, unsere Mission voranzutreiben. Ihre Bemühungen haben die Grundlage für noch spannendere Entwicklungen im kommenden Jahr geschaffen.
Unermüdliche Innovation bei Modellen, Produkten und Technologien
2024 stand ganz im Zeichen von Experimenten, schneller Bereitstellung und der Übergabe unserer neuesten Technologien an Entwickler. Im Dezember stellten wir die ersten Modelle unserer experimentellen Gemini 2.0-Serie vor, die speziell für die agentische Ära entwickelt wurden. Den Anfang machte Gemini 2.0 Flash, unser vielseitiges Arbeitspferd, gefolgt von hochmodernen Prototypen aus unserer agentischen Forschung. Dazu gehören ein aktualisiertes Project Astra, das das Potenzial eines universellen KI-Assistenten erforscht; Project Mariner, ein früher Prototyp, der Aktionen in Chrome als experimentelle Erweiterung ausführen kann; und Jules, ein KI-gestützter Code-Agent. Wir sind begeistert, die Fähigkeiten von Gemini 2.0 in unsere Flaggschiffprodukte zu integrieren, und haben bereits mit Tests in KI-Übersichten innerhalb der Suche begonnen, die von über einer Milliarde Menschen genutzt werden, um neue Arten von Fragen zu erkunden.
Wir haben auch Deep Research eingeführt, eine neue agentische Funktion in Gemini Advanced, die Stunden an Forschung spart, indem sie mehrstufige Pläne für die Beantwortung komplexer Fragen erstellt und ausführt. Zusätzlich haben wir Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental vorgestellt, ein Modell, das seinen Denkprozess transparent darstellt.
Zu Beginn des Jahres machten wir bedeutende Fortschritte, indem wir die Fähigkeiten von Gemini in weitere Google-Produkte integrierten und Gemini 1.5 Pro sowie Gemini 1.5 Flash starteten. Letzteres, optimiert für Geschwindigkeit und Effizienz, wurde dank seiner kompakten Größe und Kosteneffizienz zum beliebtesten Modell unter Entwicklern.
Wir haben auch AI Studio verbessert und es als progressive Web-App (PWA) verfügbar gemacht, die auf Desktop, iOS und Android installiert werden kann, und Entwicklern eine robuste Sammlung von Ressourcen bereitgestellt. Die Reaktion der Öffentlichkeit auf neue Funktionen in NotebookLM, wie Audio-Übersichten, war fantastisch. Diese Funktionen können tiefgehende Diskussionen aus hochgeladenem Quellenmaterial generieren und das Lernen ansprechender gestalten.
Spracheingabe und -ausgabe werden in Produkten wie Gemini Live, Project Astra, Journey Voices und der automatischen Synchronisation von YouTube weiter verfeinert, um die Benutzerinteraktion zu verbessern.
In Übereinstimmung mit unserer Tradition, zur offenen Gemeinschaft beizutragen, haben wir zwei neue Modelle von Gemma veröffentlicht, unserem hochmodernen offenen Modell, das auf derselben Forschung und Technologie wie Gemini basiert. Gemma übertraf ähnlich große Modelle in Bereichen wie Fragenbeantwortung, logischem Denken und Programmierung. Wir haben auch Gemma Scope veröffentlicht, ein Werkzeug, das Forschern hilft, die inneren Abläufe von Gemma 2 zu verstehen.
Wir haben Fortschritte bei der Verbesserung der Faktengrundlage unserer Modelle und der Reduzierung von Halluzinationen gemacht. Im Dezember veröffentlichten wir FACTS Grounding, einen Benchmark, der in Zusammenarbeit mit Google DeepMind, Google Research und Kaggle entwickelt wurde, um zu bewerten, wie gut große Sprachmodelle ihre Antworten anhand des bereitgestellten Quellenmaterials fundieren und Halluzinationen vermeiden.
Der FACTS Grounding-Datensatz mit 1.719 Beispielen ist darauf ausgelegt, langformulierte Antworten zu testen, die auf Kontextdokumenten basieren.
Wir haben führende LLMs mit FACTS Grounding getestet und sind stolz darauf, berichten zu können, dass Gemini 2.0 Flash Experimental, Gemini 1.5 Flash und Gemini 1.5 Pro die drei höchsten Faktenbewertungen erzielten, wobei Gemini-2.0-flash-exp beeindruckende 83,6 % erreichte.
Wir haben auch die ML-Effizienz durch innovative Techniken wie blockweises paralleles Dekodieren, vertrauensbasiertes Zurückstellen und spekulatives Dekodieren verbessert, die die Inferenzzeiten von LLMs beschleunigen. Diese Verbesserungen kommen Google-Produkten zugute und setzen Industriestandards.
Im Sport haben wir TacticAI eingeführt, ein KI-System für Fußballtaktiken, das taktische Einblicke bietet, insbesondere bei Eckbällen.
Unser Engagement für Forschungsführerschaft bleibt stark. Eine WIPO-Umfrage von 2010 bis 2023 zu Zitaten im Bereich Generative KI zeigte, dass Google, einschließlich Google Research und Google DeepMind, mehr als doppelt so viele Zitate erhielt wie die zweithäufigst zitierte Institution.
Dieser WIPO-Graph, basierend auf Daten von The Lens vom Januar 2024, hebt die bedeutenden Beiträge von Alphabet zur Forschung im Bereich generativer KI in den letzten zehn Jahren hervor.
Schließlich haben wir mit Project Starline, unserer "magischen Fenster"-Technologie, Fortschritte gemacht und mit HP zusammengearbeitet, um sie zu kommerzialisieren, mit dem Ziel, sie in Videokonferenzdienste wie Google Meet und Zoom zu integrieren.
Förderung kreativer Visionen mit generativer KI
Wir glauben, dass KI neue Bereiche der Kreativität erschließen kann, kreativen Ausdruck zugänglicher macht und Menschen hilft, ihre künstlerischen Visionen zu verwirklichen. Im Jahr 2024 haben wir eine Reihe von Updates für unsere generativen Medientools eingeführt, die Bilder, Musik und Videos abdecken.
Zu Beginn des Jahres haben wir ImageFX und MusicFX eingeführt, generative KI-Tools, die Bilder und bis zu 70 Sekunden lange Audioclips aus Textvorgaben erstellen. Bei I/O haben wir MusicFX DJ vorgestellt, das darauf abzielt, die Live-Musikschaffung zugänglicher zu machen. Im Oktober haben wir mit Jacob Collier zusammengearbeitet, um MusicFX DJ für neue und angehende Musiker zu vereinfachen. Wir haben auch unser Musik-KI-Toolkit, Music AI Sandbox, aktualisiert und unser Dream Track-Experiment weiterentwickelt, das es US-Kreativen ermöglicht, instrumentale Soundtracks in verschiedenen Genres mithilfe von Text-zu-Musik-Modellen zu generieren.
Später im Jahr haben wir Veo 2 und Imagen 3 veröffentlicht, unsere neuesten Bild- und Videomodelle. Imagen 3, unser hochwertigstes Text-zu-Bild-Modell, erzeugt Bilder mit überragendem Detail, Beleuchtung und weniger Artefakten. Veo 2 zeigte ein besseres Verständnis der realen Physik und menschlicher Bewegungen und verbesserte so den Realismus.
Veo 2 markiert einen bedeutenden Fortschritt in der hochwertigen Videogenerierung.
Wir haben weiterhin das Potenzial von KI in der Bearbeitung erforscht und sie verwendet, um Attribute wie Transparenz und Rauheit von Objekten zu steuern.
Diese Beispiele zeigen die Fähigkeit von KI, Materialeigenschaften mithilfe synthetischer Datengenerierung zu bearbeiten.
In der Audiogenerierung haben wir die Video-zu-Audio-Technologie (V2A) verbessert, die dynamische Klanglandschaften aus Textvorgaben basierend auf Aktionen auf dem Bildschirm erzeugt, die mit KI-generierten Videos von Veo kombiniert werden können.
Spiele bieten einen perfekten Spielplatz für kreative Erkundungen und das Training verkörperter Agenten. Im Jahr 2024 haben wir Genie 2 eingeführt, ein grundlegendes Weltmodell, das vielfältige, spielbare 3D-Umgebungen für das Training und die Bewertung verkörperter Agenten erzeugt. Dies folgte auf die Einführung von SIMA, das natürliche Sprachanweisungen in verschiedenen Videospielszenarien befolgen kann.
Die Architektur der Intelligenz: Fortschritte in Robotik, Hardware und Computing
Da unsere multimodalen Modelle immer besser darin werden, die Physik der Welt zu verstehen, ermöglichen sie spannende Fortschritte in der Robotik. Wir kommen unserem Ziel, fähigere und hilfreichere Roboter zu entwickeln, näher.
Mit ALOHA Unleashed meisterte unser Roboter Aufgaben wie das Binden von Schnürsenkeln, das Aufhängen von Hemden, die Reparatur anderer Roboter, das Einsetzen von Zahnrädern und das Reinigen von Küchen.
Zu Beginn des Jahres haben wir AutoRT, SARA-RT und RT-Trajectory eingeführt, Erweiterungen unserer Robotics Transformers-Arbeit, um Robotern zu helfen, ihre Umgebungen besser zu navigieren und schnellere Entscheidungen zu treffen. Wir haben auch ALOHA Unleashed veröffentlicht, das Robotern beibringt, zwei Arme zu koordinieren, und DemoStart, das Reinforcement Learning nutzt, um die Leistung in der realen Welt an einer mehrfingrigen Roboterhand mithilfe von Simulationen zu verbessern.
Robotic Transformer 2 (RT-2) lernt sowohl aus Web- als auch aus Robotikdaten und ermöglicht es, Aufgaben wie das Platzieren einer Erdbeere in eine Schüssel auszuführen.
Neben der Robotik revolutioniert unsere AlphaChip-Verstärkungslernmethode die Chip-Bodenplanung für Rechenzentren und Smartphones. Wir haben einen vortrainierten Checkpoint veröffentlicht, um die externe Übernahme der Open-Source-Veröffentlichung von AlphaChip zu erleichtern. Wir haben auch Trillium, unsere TPU der sechsten Generation, für Google Cloud-Kunden verfügbar gemacht und gezeigt, wie KI das Chip-Design verbessern kann.
AlphaChip lernt, Chip-Layouts zu optimieren und verbessert sich mit jedem erstellten Design.
Unsere Forschung befasste sich auch mit der Fehlerkorrektur in Quantencomputern. Im November haben wir AlphaQubit eingeführt, einen KI-basierten Decoder, der Fehler im Quantencomputing mit hoher Genauigkeit identifiziert. Diese Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und Google Research beschleunigte den Fortschritt hin zu zuverlässigen Quantencomputern. In Tests reduzierte AlphaQubit die Fehler um 6 % im Vergleich zu Tensor-Netzwerkmethoden und um 30 % im Vergleich zu korreliertem Matching.
Im Dezember stellte das Google Quantum AI-Team Willow vor, unseren neuesten Quantenchip. Willow kann eine Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durchführen, die den heutigen schnellsten Supercomputern 10 Septillionen Jahre dauern würde. Durch Quantenfehlerkorrektur halbierte Willow die Fehlerrate, erreichte einen Meilenstein, der als "unter der Schwelle" bekannt ist, und erhielt den Physik-Durchbruch des Jahres Award.
Willow zeigt modernste Leistung im Quantencomputing.
Neue Lösungen entdecken: Fortschritte in Wissenschaft, Biologie und Mathematik
Wir haben weiterhin den wissenschaftlichen Fortschritt mit KI beschleunigt und Tools und Papiere veröffentlicht, die die Kraft von KI bei der Förderung von Wissenschaft und Mathematik demonstrieren. Hier sind einige Highlights:
Im Januar haben wir AlphaGeometry eingeführt, ein KI-System zur Lösung komplexer Geometrieprobleme. Unser aktualisiertes AlphaGeometry 2 und AlphaProof, ein auf Verstärkungslernen basierendes System für formales mathematisches Denken, erreichten bei der Internationalen Mathematik-Olympiade im Juli 2024 eine Silbermedaillenleistung.
AlphaGeometry 2 löste Problem 4 der Internationalen Mathematik-Olympiade im Juli 2024 in nur 19 Sekunden und bewies, dass ∠KIL + ∠XPY 180° ergibt.
In Zusammenarbeit mit Isomorphic Labs haben wir AlphaFold 3 eingeführt, das die Struktur und Wechselwirkungen der Moleküle des Lebens vorhersagt, um unser Verständnis von Biologie und Wirkstoffforschung zu transformieren.
Die fortschrittliche Architektur und das Training von AlphaFold 3 decken alle Moleküle des Lebens ab, von Proteinen bis zur DNA.
Wir haben auch bedeutende Fortschritte im Proteindesign mit AlphaProteo gemacht, einem KI-System zur Erstellung hochfester Proteinbinder, die zu neuen Medikamenten und Biosensoren führen könnten.
AlphaProteo kann neue Proteinbinder für verschiedene Zielproteine entwerfen.
In Zusammenarbeit mit Harvards Lichtman Lab haben wir eine Nanometer-Skala-Kartierung eines Teils des menschlichen Gehirns erstellt, die erste ihrer Art, und sie Forschern zur Verfügung gestellt. Dies folgt auf unser jahrzehntelanges Engagement in der Konnektomik, das nun auf die Kartierung des menschlichen Gehirns ausgeweitet wird.
Dieses Gehirnkartierungsprojekt zeigt Spiegelbild-Zellcluster in der tiefsten Schicht des Kortex.
Ende November haben wir gemeinsam mit der Royal Society das AI for Science Forum ausgerichtet und wichtige Themen wie Proteinstrukturvorhersage, Gehirnkartierung und die Nutzung von KI für Vorhersagen und Waldbranddetektion diskutiert. Wir haben auch ein Q&A mit vier Nobelpreisträgern auf dem Forum veranstaltet, das im Google DeepMind Podcast verfügbar ist.
2024 war auch ein Meilensteinjahr, da Demis Hassabis, John Jumper und David Baker den Nobelpreis für Chemie für ihre Arbeit an AlphaFold 2 erhielten, die für die Revolutionierung des Proteindesigns anerkannt wurde. Geoffrey Hinton erhielt zusammen mit John Hopfield den Nobelpreis für Physik für grundlegende Arbeiten im maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzwerken.
Google erhielt auch zusätzliche Auszeichnungen, einschließlich der NeurIPS 2024 Test of Time Paper Awards und des Beale—Orchard-Hays-Preises für primales-duales lineares Programmieren (PDLP), das nun Teil von Google OR Tools ist und bei der großskaligen linearen Programmierung mit realen Anwendungen hilft.
KI zum Wohle der Menschheit
In diesem Jahr haben wir bedeutende Produktfortschritte gemacht und Forschung veröffentlicht, die zeigt, wie KI Menschen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Katastrophenvorsorge und Bildung direkt und unmittelbar zugutekommen kann.
Im Gesundheitswesen verspricht KI, qualitativ hochwertige Versorgung zu demokratisieren, insbesondere bei der Früherkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Unsere Forschung zeigte, dass ein einfaches Fingerspitzen-Gerät in Kombination mit grundlegenden Metadaten Herzgesundheitsrisiken vorhersagen kann. Wir haben auch KI-gestützte Diagnostik für Tuberkulose vorangetrieben und gezeigt, wie KI Populationen mit hohen TB- und HIV-Raten effektiv screenen kann.
Med-Gemini erreichte einen neuen Spitzenwert im MedQA-Benchmark und übertraf unseren bisherigen Bestwert, Med-PaLM 2, um 4,6 %.
Unser Gemini-Modell ist ein vielseitiges Werkzeug für Fachleute, und wir entwickeln feinabgestimmte Modelle für spezifische Domänen. Med-Gemini kombiniert beispielsweise Training mit ent-identifizierten medizinischen Daten mit den Fähigkeiten von Gemini und erreicht eine Genauigkeit von 91,1 % im MedQA USMLE-Stil-Fragen-Benchmark.
Wir untersuchen auch, wie maschinelles Lernen Engpässe in der Bildgebungsexpertise in Bereichen wie Radiologie, Dermatologie und Pathologie angehen kann. Wir haben Derm Foundation und Path Foundation für diagnostische Aufgaben und Biomarker-Entdeckung veröffentlicht, mit Stanford Medicine am Skin Condition Image Network (SCIN) Datensatz zusammengearbeitet und CT Foundation für medizinische Bildgebungsforschung vorgestellt.
In der Bildung haben wir LearnLM eingeführt, eine Familie von Modellen, die für das Lernen optimiert sind und Erlebnisse in Suche, YouTube und Gemini verbessern. LearnLM übertraf andere führende KI-Modelle, und wir haben es Entwicklern in AI Studio zur Verfügung gestellt. Unser konversationeller Lernbegleiter, LearnAbout, und das Audio-Diskussionstool, Illuminate, bereichern die Lernerfahrungen weiter.
In der Katastrophenvorhersage und -vorsorge haben wir GenCast eingeführt, das Wetter- und Extremereignisvorhersagen verbessert, und NeuralGCM, das Tausende von Tagen atmosphärischer Bedingungen simulieren kann. GraphCast, das den MacRobert Award 2024 gewann, bietet detaillierte Wettervorhersagen.
Die Vorhersagen von GraphCast über 10 Tage zeigen spezifische Feuchtigkeit, Oberflächentemperatur und Windgeschwindigkeit.
Wir haben unser Hochwasservorhersagemodell verbessert, um Überschwemmungen sieben Tage im Voraus vorherzusagen, und die Abdeckung auf 100 Länder und 700 Millionen Menschen erweitert.
Unser Hochwasservorhersagemodell deckt nun über 100 Länder ab, mit virtuellen Messgeräten in 150 Ländern, wo physische Messgeräte nicht verfügbar sind.
KI hilft auch bei der Erkennung und Eindämmung von Waldbränden. Unsere Wildfire Boundary Maps sind jetzt in 22 Ländern verfügbar, und wir haben FireSat entwickelt, eine Satellitenkonstellation, die kleine Waldbrände innerhalb von 20 Minuten erkennen kann.
Wir haben Google Translate um 110 neue Sprachen erweitert und damit Barrieren für Informationen und Möglichkeiten für über 614 Millionen Sprecher abgebaut.
Diese neuen Sprachen in Google Translate repräsentieren 8 % der Weltbevölkerung.
Mitgestaltung des Standards in verantwortungsvoller KI
Wir haben unsere branchenführende Forschung zur KI-Sicherheit fortgesetzt, neue Tools und Techniken entwickelt und diese in unsere neuesten Modelle integriert. Wir sind entschlossen, zusammenzuarbeiten, um Risiken anzugehen.
Unsere Forschung zu Missbrauch ergab, dass Deepfakes und Jailbreaks die häufigsten Probleme sind. Im Mai haben wir das Frontier Safety Framework eingeführt, um neue Fähigkeiten in unseren fortschrittlichen KI-Modellen zu identifizieren, und unser AI Responsibility Lifecycle Framework gestartet. Im Oktober haben wir unser Responsible GenAI Toolkit erweitert, um mit jedem LLM zu funktionieren und Entwicklern zu helfen, KI verantwortungsvoll zu entwickeln.
Wir haben ein Papier über die Ethik fortschrittlicher KI-Assistenten veröffentlicht, das die technische und moralische Landschaft von KI-Assistenten sowie die Chancen und Risiken, die sie mit sich bringen, untersucht.
Wir haben die Fähigkeiten von SynthID erweitert, um KI-generierten Text in der Gemini-App und Web-Erfahrung sowie Videos in Veo zu wasserzeichen. Um die Online-Transparenz zu verbessern, sind wir der Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) beigetreten und haben an einer neuen, sichereren Version des Content Credentials Standards gearbeitet.
SynthID passt die Wahrscheinlichkeitswerte vorhergesagter Token an, um Qualität, Genauigkeit und Kreativität in KI-generierten Inhalten zu gewährleisten.
Über LLMs hinaus haben wir unseren Biosicherheitsansatz für AlphaFold 3 geteilt, mit Industriepartnern die Coalition for Secure AI (CoSAI) gegründet und am AI Seoul Summit teilgenommen, um zur internationalen KI-Governance beizutragen.
Während wir neue Technologien wie KI-Agenten entwickeln, werden wir weiterhin Fragen zu Sicherheit, Schutz und Datenschutz erforschen. Geleitet von unseren KI-Prinzipien verfolgen wir einen bewussten, schrittweisen Ansatz und führen umfangreiche Forschung, Sicherheitsschulungen und Risikobewertungen mit vertrauenswürdigen Testern und externen Experten durch.
Ausblick auf 2025
2024 war ein Jahr unglaublichen Fortschritts und Aufregung in der KI. Wir sind noch begeisterter von dem, was 2025 bringen wird.
Während wir die Grenzen der KI-Forschung in Produkten, Wissenschaft, Gesundheit und Kreativität weiter ausloten, müssen wir sorgfältig überlegen, wie und wann wir diese Technologien einsetzen. Durch die Priorisierung verantwortungsvoller KI-Praktiken und die Förderung von Zusammenarbeit werden wir weiterhin eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer Zukunft spielen, in der KI der Menschheit zugutekommt.
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Kommentare (26)
0/200
![AlbertSanchez]()
AlbertSanchez
23. August 2025 07:01:15 MESZ
Wow, 2024 was a wild ride for AI! Gemini 2.0 sounds like a game-changer for agents. Curious how it stacks up against other models—anybody tested it yet? 🧠
0
![FrankSmith]()
FrankSmith
23. April 2025 03:42:56 MESZ
¡2024 fue un año increíble para la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, es impresionante. Parece que estamos viviendo en una película de ciencia ficción. ¡No puedo esperar a ver qué nos trae 2025! 🚀
0
![RalphGarcia]()
RalphGarcia
19. April 2025 19:10:39 MESZ
2024年のAIの進歩は本当に驚きでしたね！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画みたいです。2025年が楽しみです。🚀
0
![CarlLewis]()
CarlLewis
18. April 2025 13:58:13 MESZ
2024 was insane with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it felt like living in a sci-fi movie. The creativity boost was real, but sometimes I felt overwhelmed by the rapid changes. Still, it's exciting to see where AI will take us next! 🚀
0
![RogerRoberts]()
RogerRoberts
15. April 2025 00:22:16 MESZ
¡2024 fue una locura con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parecía estar viviendo en una película de ciencia ficción. El impulso de creatividad fue real, pero a veces me sentí abrumado por los cambios rápidos. Aún así, ¡es emocionante ver a dónde nos llevará la IA a continuación! 🚀
0
![RobertMartin]()
RobertMartin
13. April 2025 12:55:17 MESZ
2024年のAIの進歩は本当に驚きだった！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画にいるようだった。創造性の向上は確かにあったけど、急速な変化に圧倒されることもあった。それでも、AIが次にどこへ導いてくれるのか楽しみだよ！🚀
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Während wir in das Jahr 2025 eintreten, ist es aufregend, auf die unglaublichen Fortschritte zurückzublicken, die wir im Jahr 2024 gemacht haben. Vom Start der Gemini 2.0-Modelle, die für die agentische Ära maßgeschneidert sind, über die Förderung kreativen Ausdrucks bis hin zur Entwicklung neuartiger Proteinbinder und Fortschritte in der KI-gestützten Neurowissenschaft und Quantencomputing haben wir die Grenzen der künstlichen Intelligenz verantwortungsvoll und mutig ausgelotet. All diese Bemühungen zielen darauf ab, KI zum Wohle der Menschheit einzusetzen.
Wie wir vor zwei Jahren in unserem Essay *Warum wir uns auf KI konzentrieren* erwähnt haben, ist unser Ansatz in der KI-Entwicklung in unserer Gründungsmission verwurzelt, die Informationen der Welt zu organisieren und sie allgemein zugänglich und nützlich zu machen. Diese Mission treibt unser Engagement an, das Leben so vieler Menschen wie möglich zu verbessern, ein Ziel, das unser Leitstern bleibt.
In unserem Jahresrückblick 2024 feiern wir die bemerkenswerten Erfolge der vielen talentierten Teams bei Google, die unermüdlich daran gearbeitet haben, unsere Mission voranzutreiben. Ihre Bemühungen haben die Grundlage für noch spannendere Entwicklungen im kommenden Jahr geschaffen.
Unermüdliche Innovation bei Modellen, Produkten und Technologien
2024 stand ganz im Zeichen von Experimenten, schneller Bereitstellung und der Übergabe unserer neuesten Technologien an Entwickler. Im Dezember stellten wir die ersten Modelle unserer experimentellen Gemini 2.0-Serie vor, die speziell für die agentische Ära entwickelt wurden. Den Anfang machte Gemini 2.0 Flash, unser vielseitiges Arbeitspferd, gefolgt von hochmodernen Prototypen aus unserer agentischen Forschung. Dazu gehören ein aktualisiertes Project Astra, das das Potenzial eines universellen KI-Assistenten erforscht; Project Mariner, ein früher Prototyp, der Aktionen in Chrome als experimentelle Erweiterung ausführen kann; und Jules, ein KI-gestützter Code-Agent. Wir sind begeistert, die Fähigkeiten von Gemini 2.0 in unsere Flaggschiffprodukte zu integrieren, und haben bereits mit Tests in KI-Übersichten innerhalb der Suche begonnen, die von über einer Milliarde Menschen genutzt werden, um neue Arten von Fragen zu erkunden.
Zu Beginn des Jahres machten wir bedeutende Fortschritte, indem wir die Fähigkeiten von Gemini in weitere Google-Produkte integrierten und Gemini 1.5 Pro sowie Gemini 1.5 Flash starteten. Letzteres, optimiert für Geschwindigkeit und Effizienz, wurde dank seiner kompakten Größe und Kosteneffizienz zum beliebtesten Modell unter Entwicklern.
Wir haben auch AI Studio verbessert und es als progressive Web-App (PWA) verfügbar gemacht, die auf Desktop, iOS und Android installiert werden kann, und Entwicklern eine robuste Sammlung von Ressourcen bereitgestellt. Die Reaktion der Öffentlichkeit auf neue Funktionen in NotebookLM, wie Audio-Übersichten, war fantastisch. Diese Funktionen können tiefgehende Diskussionen aus hochgeladenem Quellenmaterial generieren und das Lernen ansprechender gestalten.
Spracheingabe und -ausgabe werden in Produkten wie Gemini Live, Project Astra, Journey Voices und der automatischen Synchronisation von YouTube weiter verfeinert, um die Benutzerinteraktion zu verbessern.
In Übereinstimmung mit unserer Tradition, zur offenen Gemeinschaft beizutragen, haben wir zwei neue Modelle von Gemma veröffentlicht, unserem hochmodernen offenen Modell, das auf derselben Forschung und Technologie wie Gemini basiert. Gemma übertraf ähnlich große Modelle in Bereichen wie Fragenbeantwortung, logischem Denken und Programmierung. Wir haben auch Gemma Scope veröffentlicht, ein Werkzeug, das Forschern hilft, die inneren Abläufe von Gemma 2 zu verstehen.
Wir haben Fortschritte bei der Verbesserung der Faktengrundlage unserer Modelle und der Reduzierung von Halluzinationen gemacht. Im Dezember veröffentlichten wir FACTS Grounding, einen Benchmark, der in Zusammenarbeit mit Google DeepMind, Google Research und Kaggle entwickelt wurde, um zu bewerten, wie gut große Sprachmodelle ihre Antworten anhand des bereitgestellten Quellenmaterials fundieren und Halluzinationen vermeiden.
Wir haben auch die ML-Effizienz durch innovative Techniken wie blockweises paralleles Dekodieren, vertrauensbasiertes Zurückstellen und spekulatives Dekodieren verbessert, die die Inferenzzeiten von LLMs beschleunigen. Diese Verbesserungen kommen Google-Produkten zugute und setzen Industriestandards.
Im Sport haben wir TacticAI eingeführt, ein KI-System für Fußballtaktiken, das taktische Einblicke bietet, insbesondere bei Eckbällen.
Unser Engagement für Forschungsführerschaft bleibt stark. Eine WIPO-Umfrage von 2010 bis 2023 zu Zitaten im Bereich Generative KI zeigte, dass Google, einschließlich Google Research und Google DeepMind, mehr als doppelt so viele Zitate erhielt wie die zweithäufigst zitierte Institution.
Förderung kreativer Visionen mit generativer KI
Wir glauben, dass KI neue Bereiche der Kreativität erschließen kann, kreativen Ausdruck zugänglicher macht und Menschen hilft, ihre künstlerischen Visionen zu verwirklichen. Im Jahr 2024 haben wir eine Reihe von Updates für unsere generativen Medientools eingeführt, die Bilder, Musik und Videos abdecken.
Zu Beginn des Jahres haben wir ImageFX und MusicFX eingeführt, generative KI-Tools, die Bilder und bis zu 70 Sekunden lange Audioclips aus Textvorgaben erstellen. Bei I/O haben wir MusicFX DJ vorgestellt, das darauf abzielt, die Live-Musikschaffung zugänglicher zu machen. Im Oktober haben wir mit Jacob Collier zusammengearbeitet, um MusicFX DJ für neue und angehende Musiker zu vereinfachen. Wir haben auch unser Musik-KI-Toolkit, Music AI Sandbox, aktualisiert und unser Dream Track-Experiment weiterentwickelt, das es US-Kreativen ermöglicht, instrumentale Soundtracks in verschiedenen Genres mithilfe von Text-zu-Musik-Modellen zu generieren.
Wir haben weiterhin das Potenzial von KI in der Bearbeitung erforscht und sie verwendet, um Attribute wie Transparenz und Rauheit von Objekten zu steuern.
In der Audiogenerierung haben wir die Video-zu-Audio-Technologie (V2A) verbessert, die dynamische Klanglandschaften aus Textvorgaben basierend auf Aktionen auf dem Bildschirm erzeugt, die mit KI-generierten Videos von Veo kombiniert werden können.
Spiele bieten einen perfekten Spielplatz für kreative Erkundungen und das Training verkörperter Agenten. Im Jahr 2024 haben wir Genie 2 eingeführt, ein grundlegendes Weltmodell, das vielfältige, spielbare 3D-Umgebungen für das Training und die Bewertung verkörperter Agenten erzeugt. Dies folgte auf die Einführung von SIMA, das natürliche Sprachanweisungen in verschiedenen Videospielszenarien befolgen kann.
Die Architektur der Intelligenz: Fortschritte in Robotik, Hardware und Computing
Da unsere multimodalen Modelle immer besser darin werden, die Physik der Welt zu verstehen, ermöglichen sie spannende Fortschritte in der Robotik. Wir kommen unserem Ziel, fähigere und hilfreichere Roboter zu entwickeln, näher.
Zu Beginn des Jahres haben wir AutoRT, SARA-RT und RT-Trajectory eingeführt, Erweiterungen unserer Robotics Transformers-Arbeit, um Robotern zu helfen, ihre Umgebungen besser zu navigieren und schnellere Entscheidungen zu treffen. Wir haben auch ALOHA Unleashed veröffentlicht, das Robotern beibringt, zwei Arme zu koordinieren, und DemoStart, das Reinforcement Learning nutzt, um die Leistung in der realen Welt an einer mehrfingrigen Roboterhand mithilfe von Simulationen zu verbessern.
Unsere Forschung befasste sich auch mit der Fehlerkorrektur in Quantencomputern. Im November haben wir AlphaQubit eingeführt, einen KI-basierten Decoder, der Fehler im Quantencomputing mit hoher Genauigkeit identifiziert. Diese Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und Google Research beschleunigte den Fortschritt hin zu zuverlässigen Quantencomputern. In Tests reduzierte AlphaQubit die Fehler um 6 % im Vergleich zu Tensor-Netzwerkmethoden und um 30 % im Vergleich zu korreliertem Matching.
Im Dezember stellte das Google Quantum AI-Team Willow vor, unseren neuesten Quantenchip. Willow kann eine Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durchführen, die den heutigen schnellsten Supercomputern 10 Septillionen Jahre dauern würde. Durch Quantenfehlerkorrektur halbierte Willow die Fehlerrate, erreichte einen Meilenstein, der als "unter der Schwelle" bekannt ist, und erhielt den Physik-Durchbruch des Jahres Award.
Neue Lösungen entdecken: Fortschritte in Wissenschaft, Biologie und Mathematik
Wir haben weiterhin den wissenschaftlichen Fortschritt mit KI beschleunigt und Tools und Papiere veröffentlicht, die die Kraft von KI bei der Förderung von Wissenschaft und Mathematik demonstrieren. Hier sind einige Highlights:
Im Januar haben wir AlphaGeometry eingeführt, ein KI-System zur Lösung komplexer Geometrieprobleme. Unser aktualisiertes AlphaGeometry 2 und AlphaProof, ein auf Verstärkungslernen basierendes System für formales mathematisches Denken, erreichten bei der Internationalen Mathematik-Olympiade im Juli 2024 eine Silbermedaillenleistung.
In Zusammenarbeit mit Harvards Lichtman Lab haben wir eine Nanometer-Skala-Kartierung eines Teils des menschlichen Gehirns erstellt, die erste ihrer Art, und sie Forschern zur Verfügung gestellt. Dies folgt auf unser jahrzehntelanges Engagement in der Konnektomik, das nun auf die Kartierung des menschlichen Gehirns ausgeweitet wird.
Ende November haben wir gemeinsam mit der Royal Society das AI for Science Forum ausgerichtet und wichtige Themen wie Proteinstrukturvorhersage, Gehirnkartierung und die Nutzung von KI für Vorhersagen und Waldbranddetektion diskutiert. Wir haben auch ein Q&A mit vier Nobelpreisträgern auf dem Forum veranstaltet, das im Google DeepMind Podcast verfügbar ist.
2024 war auch ein Meilensteinjahr, da Demis Hassabis, John Jumper und David Baker den Nobelpreis für Chemie für ihre Arbeit an AlphaFold 2 erhielten, die für die Revolutionierung des Proteindesigns anerkannt wurde. Geoffrey Hinton erhielt zusammen mit John Hopfield den Nobelpreis für Physik für grundlegende Arbeiten im maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzwerken.
Google erhielt auch zusätzliche Auszeichnungen, einschließlich der NeurIPS 2024 Test of Time Paper Awards und des Beale—Orchard-Hays-Preises für primales-duales lineares Programmieren (PDLP), das nun Teil von Google OR Tools ist und bei der großskaligen linearen Programmierung mit realen Anwendungen hilft.
KI zum Wohle der Menschheit
In diesem Jahr haben wir bedeutende Produktfortschritte gemacht und Forschung veröffentlicht, die zeigt, wie KI Menschen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Katastrophenvorsorge und Bildung direkt und unmittelbar zugutekommen kann.
Im Gesundheitswesen verspricht KI, qualitativ hochwertige Versorgung zu demokratisieren, insbesondere bei der Früherkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Unsere Forschung zeigte, dass ein einfaches Fingerspitzen-Gerät in Kombination mit grundlegenden Metadaten Herzgesundheitsrisiken vorhersagen kann. Wir haben auch KI-gestützte Diagnostik für Tuberkulose vorangetrieben und gezeigt, wie KI Populationen mit hohen TB- und HIV-Raten effektiv screenen kann.
Wir untersuchen auch, wie maschinelles Lernen Engpässe in der Bildgebungsexpertise in Bereichen wie Radiologie, Dermatologie und Pathologie angehen kann. Wir haben Derm Foundation und Path Foundation für diagnostische Aufgaben und Biomarker-Entdeckung veröffentlicht, mit Stanford Medicine am Skin Condition Image Network (SCIN) Datensatz zusammengearbeitet und CT Foundation für medizinische Bildgebungsforschung vorgestellt.
In der Bildung haben wir LearnLM eingeführt, eine Familie von Modellen, die für das Lernen optimiert sind und Erlebnisse in Suche, YouTube und Gemini verbessern. LearnLM übertraf andere führende KI-Modelle, und wir haben es Entwicklern in AI Studio zur Verfügung gestellt. Unser konversationeller Lernbegleiter, LearnAbout, und das Audio-Diskussionstool, Illuminate, bereichern die Lernerfahrungen weiter.
In der Katastrophenvorhersage und -vorsorge haben wir GenCast eingeführt, das Wetter- und Extremereignisvorhersagen verbessert, und NeuralGCM, das Tausende von Tagen atmosphärischer Bedingungen simulieren kann. GraphCast, das den MacRobert Award 2024 gewann, bietet detaillierte Wettervorhersagen.
Wir haben unser Hochwasservorhersagemodell verbessert, um Überschwemmungen sieben Tage im Voraus vorherzusagen, und die Abdeckung auf 100 Länder und 700 Millionen Menschen erweitert.
Wir haben Google Translate um 110 neue Sprachen erweitert und damit Barrieren für Informationen und Möglichkeiten für über 614 Millionen Sprecher abgebaut.
Mitgestaltung des Standards in verantwortungsvoller KI
Wir haben unsere branchenführende Forschung zur KI-Sicherheit fortgesetzt, neue Tools und Techniken entwickelt und diese in unsere neuesten Modelle integriert. Wir sind entschlossen, zusammenzuarbeiten, um Risiken anzugehen.
Unsere Forschung zu Missbrauch ergab, dass Deepfakes und Jailbreaks die häufigsten Probleme sind. Im Mai haben wir das Frontier Safety Framework eingeführt, um neue Fähigkeiten in unseren fortschrittlichen KI-Modellen zu identifizieren, und unser AI Responsibility Lifecycle Framework gestartet. Im Oktober haben wir unser Responsible GenAI Toolkit erweitert, um mit jedem LLM zu funktionieren und Entwicklern zu helfen, KI verantwortungsvoll zu entwickeln.
Wir haben ein Papier über die Ethik fortschrittlicher KI-Assistenten veröffentlicht, das die technische und moralische Landschaft von KI-Assistenten sowie die Chancen und Risiken, die sie mit sich bringen, untersucht.
Wir haben die Fähigkeiten von SynthID erweitert, um KI-generierten Text in der Gemini-App und Web-Erfahrung sowie Videos in Veo zu wasserzeichen. Um die Online-Transparenz zu verbessern, sind wir der Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) beigetreten und haben an einer neuen, sichereren Version des Content Credentials Standards gearbeitet.
Über LLMs hinaus haben wir unseren Biosicherheitsansatz für AlphaFold 3 geteilt, mit Industriepartnern die Coalition for Secure AI (CoSAI) gegründet und am AI Seoul Summit teilgenommen, um zur internationalen KI-Governance beizutragen.
Während wir neue Technologien wie KI-Agenten entwickeln, werden wir weiterhin Fragen zu Sicherheit, Schutz und Datenschutz erforschen. Geleitet von unseren KI-Prinzipien verfolgen wir einen bewussten, schrittweisen Ansatz und führen umfangreiche Forschung, Sicherheitsschulungen und Risikobewertungen mit vertrauenswürdigen Testern und externen Experten durch.
Ausblick auf 2025
2024 war ein Jahr unglaublichen Fortschritts und Aufregung in der KI. Wir sind noch begeisterter von dem, was 2025 bringen wird.
Während wir die Grenzen der KI-Forschung in Produkten, Wissenschaft, Gesundheit und Kreativität weiter ausloten, müssen wir sorgfältig überlegen, wie und wann wir diese Technologien einsetzen. Durch die Priorisierung verantwortungsvoller KI-Praktiken und die Förderung von Zusammenarbeit werden wir weiterhin eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer Zukunft spielen, in der KI der Menschheit zugutekommt.
"Dot AI Companion App kündigt Schließung an, stellt personalisierten Service ein"
Dot, eine KI-Begleitanwendung, die als persönlicher Freund und Vertrauter fungieren soll, wird laut einer Ankündigung seiner Entwickler vom Freitag seinen Betrieb einstellen. New Computer, das Startup
Anthropic löst Rechtsstreit über AI-generierte Buchpiraterie
Anthropic hat einen bedeutenden Urheberrechtsstreit mit US-Autoren beigelegt. Das Unternehmen hat einer vorgeschlagenen Sammelklage zugestimmt, mit der ein potenziell kostspieliger Prozess vermieden w
Figma veröffentlicht AI-gestütztes App Builder Tool für alle Benutzer
Figma Make, die innovative Prompt-to-App-Entwicklungsplattform, die Anfang des Jahres vorgestellt wurde, hat offiziell die Beta-Phase verlassen und ist für alle Nutzer verfügbar. Dieses bahnbrechende
23. August 2025 07:01:15 MESZ
Wow, 2024 was a wild ride for AI! Gemini 2.0 sounds like a game-changer for agents. Curious how it stacks up against other models—anybody tested it yet? 🧠
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23. April 2025 03:42:56 MESZ
¡2024 fue un año increíble para la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, es impresionante. Parece que estamos viviendo en una película de ciencia ficción. ¡No puedo esperar a ver qué nos trae 2025! 🚀
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19. April 2025 19:10:39 MESZ
2024年のAIの進歩は本当に驚きでしたね！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画みたいです。2025年が楽しみです。🚀
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18. April 2025 13:58:13 MESZ
2024 was insane with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it felt like living in a sci-fi movie. The creativity boost was real, but sometimes I felt overwhelmed by the rapid changes. Still, it's exciting to see where AI will take us next! 🚀
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15. April 2025 00:22:16 MESZ
¡2024 fue una locura con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parecía estar viviendo en una película de ciencia ficción. El impulso de creatividad fue real, pero a veces me sentí abrumado por los cambios rápidos. Aún así, ¡es emocionante ver a dónde nos llevará la IA a continuación! 🚀
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13. April 2025 12:55:17 MESZ
2024年のAIの進歩は本当に驚きだった！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画にいるようだった。創造性の向上は確かにあったけど、急速な変化に圧倒されることもあった。それでも、AIが次にどこへ導いてくれるのか楽しみだよ！🚀
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