San Francisco / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz erfährt eine neue Form der Integration in alltägliche Geräte, wobei Datenschutz und Energieeffizienz im Vordergrund stehen.
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Die neueste Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz verlagert sich von großen Rechenzentren hin zu unseren Taschen – direkt in Smartphones. Technologiegiganten wie Microsoft, Apple und Google arbeiten an kleinen, jedoch äußerst leistungsstarken KI-Modellen, die nicht nur effizienter, sondern auch datenschutzfreundlicher sind. Microsoft hat kürzlich sein Modell Phi-3 vorgestellt, das ohne ständige Internetverbindung und spezialisierte Hardware auskommt, was es ideal für den Einsatz unterwegs, beispielsweise beim Wandern, macht.
Diese kleinen Sprachmodelle (SLMs) benötigen weit weniger Daten und Energie als ihre großformatigen Gegenstücke, die Large Language Models (LLMs). Dadurch sind sie nicht nur umweltfreundlicher, sondern bieten auch eine neue Form der Nutzererfahrung, die auf Privatsphäre und Unabhängigkeit setzt. Einige Modelle, wie das von dem Startup Human entwickelte tragbare Gerät, das wie ein Anstecker funktioniert, oder das handflächengroße Gerät von Rabbit, zeigen das Potenzial dieser Technologie auf.
Auf der anderen Seite steht Apple, das bisher eher zögerlich war, seine eigenen Fortschritte in der KI-Technologie offenzulegen. Doch jüngst hat das Unternehmen Fortschritte bei multimodalen Sprachmodellen gemacht, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten können, was auf zukünftige Integrationen in Geräte wie das iPhone hindeutet.
Google, bereits führend mit seiner KI-Technologie in Android-Smartphones, plant, diese Integration weiter zu verstärken. Die anstehende Entwicklerkonferenz in Mountain View wird voraussichtlich weitere Einblicke in Googles KI-Strategien bieten.
Diese Entwicklungen zeigen einen klaren Trend: Die Zukunft der KI wird zunehmend mobil und verbraucherorientiert. Sie wird nicht nur die Art und Weise, wie wir mit unseren Geräten interagieren, verändern, sondern auch, wie wir Datenschutz und Energieeffizienz in der Technologie priorisieren.
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