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📰 Die wichtigsten KI-News
- Deutscher Lehrbuchverlag veröffentlicht KI-generierte Schulbücher
Der Kohl-Verlag aus Kerpen steht im Verdacht, Schulbücher und Aufgabenhefte mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt zu haben. Viele Aufgaben in diesen Materialien sind unlösbar, da die dazugehörigen, von KI generierten Bilder fehlerhaft sind. Der Verlag hat die fehlerhaften Inhalte inzwischen aus dem Internet entfernt und eine Überarbeitung angekündigt. Wie viele dieser mangelhaften Bücher bereits im Umlauf sind, ist bislang unklar. - Stanford AI Index 2026
Der „Stanford AI Index 2026” belegt eine rasante technologische Entwicklung. Die USA und China liegen in der Modellleistung mittlerweile gleichauf. KI-Systeme können zwar komplexe wissenschaftliche Probleme lösen, scheitern aber paradoxerweise weiterhin an simplen Alltagsaufgaben. Die weltweite KI-Nutzung wächst mit Rekordgeschwindigkeit und wird im Bildungssektor bereits von einem Großteil der Studierenden genutzt. Demgegenüber hinken formale Richtlinien, Regulierungen und Sicherheitsstandards dem technologischen Fortschritt deutlich hinterher. - Der kognitive Preis der KI
Eine von US-amerikanischen und britischen Forschern mit über 1.000 Probanden durchgeführte Studie zeigt die drastischen Nebenwirkungen der Delegation von Aufgaben an KI: Wurde der Testgruppe bei anspruchsvollen Aufgaben die Hilfe des Chatbots entzogen, brach ihre Leistung massiv ein. Sie gaben nicht nur häufiger falsche Antworten als die Kontrollgruppe, sondern brachen die Aufgaben aufgrund mangelnder Frustrationstoleranz oft komplett ab. - Google misst den „Realismus-Gap“ bei KI-Nutzersimulatoren
Um leistungsstarke Chatbots zu trainieren, nutzen Entwickler:innen häufig andere KI-Modelle als simulierte Testnutzer:innen. Das Problem dabei ist, dass sich diese künstlichen User oft völlig unrealistisch verhalten, viel zu geduldig sind oder ein unnatürliches Lexikonwissen besitzen. Mit „ConvApparel“ hat Google Research nun einen neuen Datensatz sowie ein Evaluierungs-Framework vorgestellt, um diese Lücke messbar zu machen. Das Ziel besteht darin, Nutzer realistisch abzubilden, inklusive emotionaler Reaktionen wie Frust bei der Interaktion mit einem schlechten KI-Agenten.
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