Hey KI-aner 😊

Neues Jahr, neue Tools: Google bringt uns mit Deep Research ein leistungsstarkes Tool für komplexe Recherchen, während OpenAI mit "Aufgaben" ChatGPT in Richtung persönlicher Assistent schickt. Doch Vorsicht: Halluzinationen bei KI bleiben eine Herausforderung – mit teilweise überraschenden Zahlen und Beispielen! 🚦

Bereit für die neuesten Updates aus der KI-Welt? Let's dive in! ⬇️

Google Gemini 1.5 Pro bringt "Deep Research" 🕵️‍♂️

Pünktlich zum Jahresstart hat Google ein neues Feature für sein KI-Modell Gemini 1.5 Pro vorgestellt: Deep Research. Das Tool richtet sich an alle, die komplexere Themen effizient und tiefgründig recherchieren möchten – ohne stundenlang selbst Suchmaschinen durchforsten zu müssen.

Worum geht's bei Deep Research?

Mit Deep Research übernimmt Gemini die Aufgabe, umfassende Analysen durchzuführen. Nutzer:innen geben ein Thema vor, und die KI erstellt im ersten Schritt einen detaillierten Rechercheplan und in einem zweiten Schritt dann einen ausführlichen Bericht.

Die Idee dahinter: Nutzer sollen bei aufwendigen Themen wie technischer Recherche, historischer Analyse oder Marktstudien unterstützt werden, ohne sich selbst in zahllosen Browser-Tabs zu verlieren.

Besonders spannend: Google beschreibt das Feature als "agentisch". Die KI agiert dabei weitgehend unabhängig, benötigt aber die anfängliche Kontrolle und Rückmeldung der Benutzer:innen.

Wie funktioniert's?

• Schritt 1: Ein Thema oder eine Fragestellung eingeben. Je detaillierter die Eingabe, desto präziser wird der Plan.

• Schritt 2: Die KI entwickelt einen Rechercheplan, inkl. der zu durchsuchenden Aspekte und Quellen. Anpassungen sind jederzeit möglich.

• Schritt 3: Nach Freigabe beginnt die KI mit der Recherche und analysiert relevante Websites. Am Ende erhält man einen Report mit den Ergebnissen und Quellenangaben.

Ein Hinweis: Deep Research ist aktuell nur im kostenpflichtigen Gemini Advanced Plan (CHF 17/Monat) verfügbar. Zum Testen bietet Google jedoch eine kostenlose Testphase an.

Unser Fazit: Für alle, die regelmässig tiefergehende Informationen benötigen, ein wertvolles Tool. Würdet ihr das ausprobieren? 💡

ChatGPT wird (bald) dein persönlicher Assistent 🗓️

Vorgestern hat OpenAI ein neues Feature für ChatGPT veröffentlicht: "Aufgaben". Damit nähert sich ChatGPT langsam der Rolle eines virtuellen Assistenten – zumindest ein bisschen.

Was kann "Aufgaben" aktuell?

Im Grunde handelt es sich um eine eingebaute ToDo-Liste, mit der du ChatGPT Aufgaben wie das Planen von täglichen Workouts, das Erstellen von wöchentlichen News-Updates oder das Erinnern an Anrufe (ja, du vergisst das genauso wie wir) übertragen kannst. Dieses Feature ist aktuell für Plus-, Pro- und Teams-Nutzer verfügbar - die breite Verfügbarkeit folgt bald.

Aber Vorsicht: Es ist noch recht begrenzt, denn direkte Integrationen mit externen Diensten wie Kalender oder E-Mail gibt es (noch) nicht.

Ist das schon praktisch?

Ehrlich gesagt, nicht wirklich. Ohne die Möglichkeit, auf externe Systeme zuzugreifen, fühlen sich die "Aufgaben" wie eine Vorschau der Dinge an, die in der Zukunft interessant werden könnten – aber aktuell haben sie noch Grenzen. 👀

Halluzinationen: Wenn KI Fakten fantasievoll neu erfindet 🌀

Ein immer präsentes Thema in der KI-Welt: Halluzinationen – also dann, wenn KI-Modelle Informationen mit höchster Überzeugung liefern, die schlichtweg falsch sind. Aber wo stehen wir da?

Aktuelle Zahlen:

Laut der Vectara Hallucination Leaderboard führen Google's Gemini Flash mit einer niedrigen Halluzinationsrate von 1,3 %, gefolgt von OpenAIs GPT-4-Modellen mit 1,5–1,8 %. Auffällig: Anthropics Claude fehlt auf der Liste – warum, ist unklar.

Diese Prozentsätze wirken minimal, doch genau das ist trügerisch. Selbst geringe Fehlerquoten können bei wichtigen Anwendungen heftige Konsequenzen haben.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Das Problem wird besonders heikel, wenn KI tief in unser Leben integriert wird. Derzeit kämpft Amazons Team etwa mit den Halluzinationen ihres AlexaGPT, das komplexe Aufgaben mit Dutzenden Drittanbieter-Integrationen bewältigen soll. Wie ein Amazon-Mitarbeiter berichtete: Selbst bei einem geringen Fehler von 0,01 % führt das bereits zu Tausenden falschen Antworten — pro Tag.

Fazit?

Obwohl KI in vielen Bereichen bereits zuverlässig arbeitet, sind Halluzinationen noch eine Herausforderung, die ernst genommen werden muss. Kleine Fehler mögen im Alltag wenig stören, aber bei sensiblen Aufgaben, wie der Verwaltung von Medikamenten, können sie gefährlich werden. Vielleicht also lieber bei der Terminplanung bleiben – fürs Erste. 😉

Das war schon ein steiler Start ins neue Jahr, oder was meinst du? 🚀

Bis bald! 🤖
Marc, Nicolas und Dominik

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