Sie brauchen ChatGPT kaum, um eine Liste mit Gründen zu erstellen, warum generative künstliche Intelligenz oft nicht so gut ist. Die Art und Weise, wie Algorithmen durch kreative Arbeit angetrieben werden, oft ohne Erlaubnis, hässliche Vorurteile in sich birgt und enorme Mengen an Energie und Wasser zum Trainieren erfordert, ist alles ein ernstes Problem.
Wenn man das alles für einen Moment beiseite lässt, ist es bemerkenswert, wie leistungsfähig generative KI für die Prototypenerstellung potenziell nützlicher neuer Werkzeuge sein kann.
Ich konnte dies aus erster Hand miterleben, als ich den Sundai Club besuchte, einen generativen KI-Hackathon, der an einem Sonntag im Monat in der Nähe des MIT-Campus stattfindet. Vor ein paar Monaten stimmte die Gruppe freundlicherweise meiner Teilnahme zu und beschloss, diese Sitzung der Erkundung von Werkzeugen zu widmen, die für Journalisten nützlich sein könnten. Der Club wird von einer gemeinnützigen Organisation in Cambridge namens Æthos unterstützt, die den sozial verantwortlichen Einsatz von KI fördert.
Zum Sundai Club-Team gehören Studenten vom MIT und Harvard, ein paar professionelle Entwickler und Produktmanager und sogar jemand, der für das Militär arbeitet. Jede Veranstaltung beginnt mit dem Brainstorming möglicher Projekte, die die Gruppe dann auf eine endgültige Option eingrenzt, die sie tatsächlich umzusetzen versucht.
Zu den bemerkenswerten Pitches des journalistischen Hackathons gehörte die Verwendung multimodaler Sprachmodelle zur Verfolgung politischer Beiträge auf TikTok, zur automatischen Generierung von Informationsfreiheitsanfragen und -beschwerden oder zur Zusammenfassung von Videoclips von Gerichtsverhandlungen, um die lokale Berichterstattung zu erleichtern.
Letztendlich beschloss die Gruppe, ein Tool zu entwickeln, das Journalisten, die über KI berichten, dabei helfen sollte, potenziell interessante Artikel zu identifizieren, die auf Arxiv, einem beliebten Server für Vorabdrucke von Forschungsartikeln, veröffentlicht wurden. Es ist wahrscheinlich, dass meine Anwesenheit sie hier beeinflusst hat, wenn man bedenkt, dass ich bei dem Treffen erwähnt habe, dass die Durchsuchung der Arxiv nach interessanten Forschungsergebnissen für mich eine hohe Priorität habe.
Nachdem sie sich ein Ziel gesetzt hatten, konnten die Programmierer des Teams mithilfe der OpenAI-API eine Worteinbettung (eine mathematische Darstellung von Wörtern und ihrer Bedeutung) von Arxiv-KI-Artikeln erstellen. Dadurch war es möglich, die Daten zu analysieren, um Artikel zu finden, die für einen bestimmten Begriff relevant sind, und um Beziehungen zwischen verschiedenen Forschungsbereichen zu untersuchen.
Unter Verwendung eines anderen Wortes, das Reddit-Threads sowie eine Google News-Suche einbezog, erstellten die Programmierer eine Visualisierung, die Suchartikel zusammen mit relevanten Reddit-Diskussionen und Nachrichtenberichten anzeigt.
Der resultierende Prototyp mit dem Namen AI News Hound ist zwar grob, zeigt aber, wie große Sprachmodelle dabei helfen können, Informationen auf neue und interessante Weise zu extrahieren. Hier ist ein Screenshot des Tools, mit dem nach dem Begriff „KI-Agenten“ gesucht wird. Die beiden grünen Quadrate, die dem Nachrichtenartikel und den Reddit-Clustern am nächsten liegen, stellen Forschungsarbeiten dar, die möglicherweise in einen Artikel über Bemühungen zur Entwicklung von KI-Agenten aufgenommen werden könnten.
Kompliment an den Sundai Club.