Musks Angebot für OpenAI: AI News dieser Woche

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Es sieht so aus, als ob die Milliardäre wieder zugeschlagen haben.

Am Montag hat Elon Musk, der derzeit reichste Mann der Welt, ein gewaltiges Angebot von 97,4 Milliarden Dollar gemacht, um die gemeinnützige Organisation zu kaufen, die im Wesentlichen OpenAI betreibt. In einer ziemlich frechen Antwort schrieb der CEO von OpenAI, Sam Altman, am selben Tag auf X: „Nein danke, aber wir kaufen Twitter für 9,74 Milliarden Dollar, wenn du willst.“ Zur Erinnerung: Musk und sein Team haben Twitter 2022 für 44 Milliarden Dollar übernommen.

Ob Musk nun gescherzt hat oder nicht, sein Angebot könnte die Pläne von OpenAI, in den nächsten Jahren zu einer gewinnorientierten Public Benefit Corporation zu wechseln, durcheinanderbringen. Der Vorstand von OpenAI steht nun vor der Herausforderung, zu beweisen, dass sie die gemeinnützige Organisation nicht unter Wert verkaufen, indem sie Vermögenswerte wie das geistige Eigentum aus ihrer Forschung an jemanden aus dem inneren Kreis (wie Altman) zu einem Schnäppchenpreis übertragen.

OpenAI könnte argumentieren, dass Musks Schritt eine feindliche Übernahme ist, zumal er und Altman nicht gerade Freunde sind. Sie könnten auch sagen, dass Musks Angebot nicht stichhaltig ist, weil sie sich bereits mitten in einer Umstrukturierung befinden. Oder sie könnten einfach bezweifeln, ob Musk überhaupt das Geld hat, um sein Angebot zu untermauern.

In einer Erklärung am Dienstag sagte Andy Nussbaum, der externe Rechtsberater des Vorstands von OpenAI, dass Musks Angebot „keinen Wert für die gemeinnützige Organisation von OpenAI festlegt“ und dass die gemeinnützige Organisation nicht zum Verkauf steht. Nussbaum fügte hinzu: „Mit Respekt, es liegt nicht an einem Konkurrenten, zu entscheiden, was im besten Interesse der Mission von OpenAI liegt.“

Mein Kollege Maxwell Zeff und ich haben uns näher damit beschäftigt, was in den kommenden Wochen passieren könnte. Aber eines ist sicher: Mit Musks Angebot und seiner laufenden Klage gegen OpenAI wegen angeblich betrügerischen Verhaltens stehen uns hitzige Gerichtsstreitigkeiten bevor.

News

Apples neuer Roboter: Apple hat einen Forschungsroboter entwickelt, der direkt aus einem Pixar-Film stammen könnte. Diese Roboterlampe ist wie eine lebendigere Version eines HomePod oder eines anderen smarten Lautsprechers. Du stellst ihm eine Frage, und er antwortet mit Siris Stimme.

Macht AI uns dumm?: Eine kürzliche Studie hat untersucht, wie der Einsatz von generativer AI am Arbeitsplatz unsere kritischen Denkfähigkeiten beeinflusst. Es stellt sich heraus, dass wir schlechter darin werden, Probleme eigenständig zu lösen, wenn wir uns zu sehr auf AI verlassen, wenn die AI nicht da ist, um zu helfen.

AI für alle, vielleicht: In einem neuen Essay auf seinem persönlichen Blog gab Altman zu, dass die Vorteile von AI möglicherweise nicht jeden erreichen – und er ist offen für „seltsam klingende“ Ideen wie ein „Rechenbudget“, um sicherzustellen, dass jeder auf der Erde viel AI nutzen kann.

Christie’s Kontroverse: Das Auktionshaus für Kunst Christie's hat zuvor AI-generierte Kunst verkauft. Aber sie stehen kurz davor, ihre erste Ausstellung abzuhalten, die ausschließlich AI-geschaffenen Werken gewidmet ist, und das hat gemischte Gefühle ausgelöst – es gibt sogar eine Petition, die Auktion abzusagen.

Besser als Gold: Ein AI-System von Google DeepMind, Googles führendem AI-Forschungslabor, scheint den durchschnittlichen Goldmedaillengewinner bei der Lösung von Geometrieproblemen bei einem internationalen Mathematikwettbewerb übertroffen zu haben.

Forschungspapier der Woche

Wir alle wissen, dass die meisten AI-Modelle mit grundlegenden Aufgaben wie dem Lösen einfacher Mathematikprobleme Schwierigkeiten haben. Aber herauszufinden, warum sie Fehler machen, ist nicht immer klar. Ein Team von MIT CSAIL glaubt, dass ein Teil des Problems bei den Benchmarks selbst liegen könnte.

In ihrer neuen Studie fanden die Forscher von MIT CSAIL heraus, dass zwar die besten Modelle immer noch echte Fehler bei beliebten AI-Benchmarks machen, über 50 % der sogenannten „Modellfehler“ tatsächlich auf falsch beschriftete und unklare Fragen in diesen Benchmarks zurückzuführen sind.

„Wenn wir genau messen wollen, wie zuverlässig diese Modelle sind, müssen wir überdenken, wie wir diese Benchmarks erstellen, um Beschriftungsfehler zu reduzieren“, sagte MIT-Fakultätsmitglied und OpenAI-Mitarbeiter Aleksander Madry in einem Beitrag auf X. „Dies ist erst der Anfang.“

Modell der Woche

Du hast wahrscheinlich schon von Deepfakes gehört, aber was ist mit Deepfakes von alltäglichen, langweiligen Szenen? Das ist das Konzept hinter Boring Reality Hunyuan LoRA (Boreal-HL), einem optimierten AI-Videogenerator, der sich ganz darauf konzentriert, Videos von... nun ja, ziemlich alltäglichen Dingen zu erstellen.

Boreal-HL kann Clips von Touristen, die Eis essen, Leuten, die Fleisch grillen, Menschen in Mittagspausengesprächen, Führungskräften, die Reden auf Konferenzen halten, Paaren bei Hochzeiten und anderen Momenten des alltäglichen Lebens erstellen. Ich finde das Ganze ziemlich lustig – vor allem, weil es nicht gerade praktisch ist. Es dauert mindestens fünf Minuten, bis Boreal-HL nur einen Clip generiert.

Bunter Haufen

Dank einiger neuer Durchbrüche in der AI-Effizienz wird es günstiger und einfacher, wirklich ausgefeilte Modelle zu trainieren.

In einem neuen Paper zeigten Forscher der Shanghai Jiao Tong University und eines AI-Unternehmens namens SII, dass ein Modell, das nur mit 817 sorgfältig ausgewählten Samples trainiert wurde, Modelle schlagen kann, die mit 100-mal mehr Daten trainiert wurden. Sie behaupten sogar, dass ihr Modell Fragen beantworten konnte, die es während des Trainings nicht gesehen hat, und zeigen damit sogenannte „out of domain“-Fähigkeiten.

Dies folgt direkt auf ein von Stanford geleitetes Projekt, das feststellte, dass man ein „offenes“ Modell erstellen kann, das mit dem „Reasoning“-Modell o1 von OpenAI für unter 50 Dollar konkurrieren kann.

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