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Wir haben aufregende Neuigkeiten! Seit Anfang des Jahres arbeiten wir an einem neuen Projekt. Gemeinsam mit vier Vereinen aus Schleswig-Holstein haben wir das Projekt „Chatbot trifft Verwaltung: Intelligente Dialogsysteme als Zukunftslösung für gemeinnützige Organisationen“ ins Leben gerufen.

Gemeinwohlorientierte Organisationen stehen häufig vor ebenso vielen bürokratischen Hürden wie Unternehmen. Sie sind mit administrativen Aufgaben konfrontiert, die einen Großteil der zur Verfügung stehenden Zeit in Anspruch nimmt. Gleichzeitig leben diese Organisation vom Engagement ehrenamtlich tätiger Menschen und verfügen selten über die Mittel für kostspielige Software. Chatbots können hier Abhilfe schaffen und die Vereinsarbeit erleichtern. Sei es bei der Bereitstellung vereinsinterner Informationen, bei der Formulierung von Anschreiben oder beim Onboarding neuer Mitglieder. Vorhandenes Wissen muss nicht mehr mühsam manuell recherchiert werden, sondern kann in natürlicher Sprache bereitgestellt werden.

Der Einsatz von Chatbots erfordert aber die Berücksichtigung der KI-Verordnung und aller relevanten Datenschutzregelungen. Auch hier können sich einige Hindernisse ergeben, insbesondere für fachfremde Personen. Mit unserer Projektidee bieten wir gemeinwohlorientierten Organisationen vollständige Datensouveränität und garantieren die Einhaltung sämtlicher relevanter Richtlinien.

Mit unserer Idee sind wir an das Programm Civic Innovation Platform herangetreten und konnten dort überzeugen. Bis Ende 2026 wird unser Projekt durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales gefördert.

Gemeinsam mit gemeinnützigen Organisationen aus den verschiedensten Bereichen erarbeiten wir eine open source Lösung, die künftig auch anderen Vereinen zur Verfügung stehen soll. Mit EVA (kurz für elektronische Verwaltungsassistenz) entsteht ein Chatsystem, das speziell auf die Bedürfnisse gemeinnütziger Vereine und Organisationen ausgerichtet ist. Es wird möglich sein, EVA selbst zu hosten und damit anbieterunabhängig und kostensparend zu agieren. Tatkräftige Unterstützung bekommen wir vom Kinderschutzbund Ostholstein, dem Ostsee-Holstein-Tourismus, dem Landesverband der Kleingartenvereine Schleswig-Holsteins und InMotion. Dank der vielfältigen Tätigkeitsbereiche dieser Verbände können wir bei der Entwicklung von EVA die unterschiedlichsten Anforderungen und Bedarfe berücksichtigen und gemeinsam ein Dialogsystem erarbeiten, dass effizient und passgenau ist.

Weitere Informationen findet ihr unter: https://www.civic-innovation.de/projektfoerderung/foerderprogramme/foerderrunde-2025-26#page-2254

Im Wonnemonat Mai befassen wir uns mit einem Themenvorschlag unseres „Teamlead Entwicklung“ Bartosz und der Frage, wie KI die Chemie verändern kann.

In unserem Alltag ist künstliche Intelligenz bereits fester Bestandteil in vielen Bereichen. Wir arbeiten mit Sprachmodellen und Chatbots und nutzen smarte Haushaltsgeräte. Welche ungeahnten Möglichkeiten sich durch den Einsatz von KI jedoch noch ergeben, ist uns oft nicht wirklich bewusst. Unser aktuelles Thema zeigt, dass die Anwendungsmöglichkeiten von KI jedoch weit über „nice to have“ Gadgets hinausgehen.

Wer sich mit der Vergabe des Nobelpreises interessiert, hat es vielleicht mitbekommen. Der Chemie-Nobelpreis des Jahres 2024 ging zur Hälfte an David Baker, zur anderen Hälfte an Demis Hassabis und John Jumper. Die Arbeit der drei befasst sich mit dem Design von Proteinen, sowie der Vorhersage derer Strukturen – mit Hilfe von künstlicher Intelligenz.

Proteine sind biologische Makromoleküle, die aus Aminosäuren aufgebaut sind. Diese wiederum sind durch Peptidbindungen verknüpft. Proteine sind in jeder Zelle vorhanden und haben im menschlichen Körper verschiedenste lebenswichtige Funktionen. Sie dienen als Hormone, Signalstoffe, Antikörper und Gewebebausteine.

Der Aufbau von Proteinen kann in mehrere Ebenen unterteilt werden.

Primärstruktur: Dies ist die einfache Abfolge der Aminosäuren in der Kette. Jede Aminosäure hat eine spezifische Position, und diese Reihenfolge ist entscheidend für die Funktion des Proteins.

Sekundärstruktur: Hier falten sich die Aminosäureketten in regelmäßige Muster, wie Spiralen (Helices) oder gefaltete Blätter (Beta-Faltblätter). Diese Strukturen helfen, das Protein stabil zu halten.

Tertiärstruktur: Die gesamte Aminosäurekette faltet sich weiter zu einer komplexen dreidimensionalen Form. Diese Form ist entscheidend für die Funktion des Proteins, da sie bestimmt, wie das Protein mit anderen Molekülen interagiert.

Quartärstruktur: Einige Proteine bestehen aus mehreren Untereinheiten, die zusammen eine größere Struktur bilden. Diese Untereinheiten können sich zu einem funktionellen Komplex zusammenfügen.

Hassabis und Jumper ist es gelungen, ein Modell zur Vorhersage der Strukturen von Proteinen namens „AlphaFold2“ zu entwickeln. Beide arbeiten für die Google-Tochterfirma DeepMind. Mit dem Modell ist es möglich anhand der Aminosäureabfolge eines Proteins dessen dreidimensionale Struktur genau vorherzusagen. Dies war bisher nur mit dem aufwändigen Verfahren der Röntgenkristallographie möglich. Mit ihrer Hilfe wurde im Jahr 1953 die Doppelhelixstruktur der DNA entschlüsselt. Um eine Röntgenkristallographie vorzunehmen muss das betreffende Protein jedoch zunächst in kristalliner Form vorliegen. Durch „AlphaFold2“ kann die dreidimensionale Form eines Proteins nun also berechnet werden ohne dass eine Laboranalyse notwendig ist.

Wohl bemerkenswertester Bestandteil der Arbeit ist die Entwicklung einer vollkommen neuen Proteinart. Etwas, das bisher als annähernd unmöglich galt. Mit der unter Bakers Leitung bereits in den 90er Jahren entwickelten Software „Rosetta“ können mit Hilfe von „AlphaFold2“ nun erstmals völlig neue Proteine konstruiert werden. Es wird also möglich, Proteine mit speziellen Funktionen zu erzeugen. Diese könnten beispielsweise für die zielgerichtete Entwicklung von Medikamenten oder Impfstoffen genutzt werden. Auch die Erzeugung neuer Nanomaterialien ist denkbar.

Der Proteinforschung haben sich also durch KI völlig neue Möglichkeiten geöffnet, die unsere Zukunft entscheidend beeinflussen können.

Ihr arbeitet, wie wir, an einem innovativen KI-Projekt? Dann habt ihr die Chance euch die Kosten für Löhne, Gehälter und Entwicklung anteilig vom Finanzamt erstatten zu lassen. Im Rahmen der Forschungszulage werden rückwirkend bis zu 35% der Kosten erstattet.

Im Rahmen der Beantragung wird natürlich genau hingesehen. Welche technischen Risiken gibt oder gab es und was genau ist der innovative Kern des Projektes? Eine große Hilfe im Antragsprozess war für uns die Unterstützung der WTSH, des Unternehmensberaters Roman Charkoi (Pollecon) und des KI-Netzwerks Schleswig-Holstein (KI.SH).

Im Gegensatz zu anderen Förderungsmöglichkeiten, ist die Beantragung der Forschungszulage mit vergleichsweise geringem Aufwand verbunden und auch für unerfahrene Startups gut zu bewerkstelligen. Die Forschungszulage ist eine praxisnahe Möglichkeit, innovative Projekte gezielt voranzutreiben.

Für uns bei Splitbot ist die Forschungszulage ein voller Erfolg. Wir konnten die Fachjury überzeugen und können dank der Förderung unser Projekt weiter vorantreiben. 

Mehr dazu lest ihr hier: https://kuenstliche-intelligenz.sh/de/forschungszulage-splitbot

Wie immer beschäftigten wir uns an dieser Stelle mit Themenvorschlägen aus unserem Team. Der Themenwunsch für diesen Monat kommt von unserer Geschäftsführerin Caro und beschäftigt sich mit dem aktuellen Hype um DeepSeek-R1.

Wenn man sich mit dem chinesischen Sprachmodell DeepSeek-R1 beschäftigt, sticht vor allem eine Eigenschaft sofort ins Auge: der immense Preisvorteil gegenüber anderen Modellen. Und das bei konkurrenzfähiger Leistung. Ermöglicht wird dieser Kampfpreis durch eine extrem effiziente Trainingsmethode und Modellarchitektur, die für das Modell angewandt wurde. DeepSeek-R1 hat einen regelrechten Hype verursacht und wird in den Medien nahezu als Quantensprung dargestellt. Doch was steckt eigentlich dahinter?

Viel Lärm um nichts?

Tatsächlich handelt es sich bei DeepSeek-R1 nicht um eine neue Technologie, sondern lediglich um eine beeindruckende Kombination bereits bekannter Technologien, wie den Mixture of Experts Ansatz.

Diese innovative Kombination ermöglicht den Betrieb des Modells auf vergleichsweise günstiger Hardware. Und: DeepSeek-R1 hat das Reinforcement Learning perfektioniert. Vereinfacht ausgedrückt, werden dabei die von DeepSeek-R1 produzierten Ergebnisse in die nächste Modellversion übertragen und damit eine enorme Verbesserung der „Intelligenz“ jener nächsten Generation erreicht. OpenAI beispielsweise benötigt momentan sehr viel mehr Aufwand um die eigenen Modelle erheblich zu verbessern. Weshalb der Konzern durch DeepSeek-R1 und die Veröffentlichung der zugehörigen technischen Details zunehmend unter Druck gerät.

Bei all der Aufregung sollte aber nicht außer Acht gelassen werden, dass es in den letzten Jahren annähernd wöchentlich innovative Entwicklungen im Bereich der Sprachmodelle gegeben hat – von Unternehmen, Universitäten oder staatlich getriebenen Akteuren. Ein Beispiel hierfür ist das Modell Teuken7B. Weder der Open Source Ansatz noch die Basis von DeepSeek-R1 sind wirklich neuartig.

Vielmehr ist die Entwicklung von DeepSeek-R1 eine Reaktion auf die Sanktionen der USA – es mangelt China an leistungsfähiger Hardware.

DeepSeek-R1 ist bei weitem nicht das erste Open Source Sprachmodell, das es für einen kurzen Zeitraum an die Spitze der Vergleichstabelle geschafft hat.

Nutzbar ist DeepSeek-R1 für jeden – auch ohne den Betrieb auf der eigenen Hardware. Allerdings werden hier, wie bei anderen Modellen auch, die eingegebenen Daten an den Hersteller weitergegeben. Zudem sollte man sich im Klaren darüber sein, dass das hinterlegte Wissen in Teilen politisch gefärbt ist. Ein Umstand allerdings, der zum Teil ebenfalls bereits bei anderen Modellen beobachtet wurde. DeepSeek-R1 hat also vor allem eines geschafft: einen kostengünstigen und hocheffizienten Weg zu finden, komplexe Sprachmodelle zu trainieren und zu verbessern. Und es hat diesen Weg der Öffentlichkeit gezeigt. Man kann also davon ausgehen, dass die Entwicklung in diesem Bereich durch die Veröffentlichung von DeepSeek-R1 noch einmal zusätzlich an Fahrt aufnimmt. Für einen dauerhaften Vorteil gegenüber den Mitbewerbern wird es aber vermutlich nicht reichen.

Diesen Monat beschäftigen wir uns mit dem Themenwunsch unserer Kollegin Heinke und lernen alles, was man über Prompting wissen muss.

Der Hype um Chatbots ebbt auch zweieinhalb Jahre nach der Veröffentlichung von ChatGPT nicht ab und inzwischen hat wohl jeder schon einmal mit einem Chatbot experimentiert. Während Chatbots in vielen Firmen bereits zum Einsatz kommen, haben andere den Nutzen noch nicht erkannt oder waren mit ihren Testergebnissen nicht zufrieden. Doch woran kann das liegen? Eine Ursache für unbefriedigende Antworten können unzureichende Prompts sein. Damit Sie in Zukunft bestmögliche Ergebnisse erhalten, haben wir für Sie eine Übersicht zusammengestellt, was beim Prompting zu beachten ist.

Was ist Prompting?

Ein Prompt ist die Eingabe, die dem Sprachmodell, bzw. dem Chatbot gegeben wird um eine spezifische Antwort oder ein bestimmtes Verhalten zu erhalten. Prompting hat sich für viele Menschen zu einer regelrechten Sportart entwickelt, die nicht nur dazu dient, bestmögliche Ergebnisse zu erzielen, sondern auch missbräuchlich verwendet werden kann. So gibt es Menschen, die mittels Prompting versuchen gezielt fehlerhafte Ergebnisse zu erhalten, beispielsweise um den bereitstellenden Unternehmen zu schaden.

Warum ist Prompting wichtig?

Prompting ist wichtig, weil es die Qualität und Relevanz der Antworten eines Sprachmodells beeinflusst. Ein gut formulierter Prompt kann dazu beitragen, dass das Modell genau die Informationen liefert, die benötigt werden und dabei unnötige oder irrelevante Informationen zu vermeiden. Dies spart Zeit und verbessert die Effizienz bei der Nutzung von Sprachmodellen.

Tipps für effektives Prompting

1. Seien Sie klar und präzise:
   Ein guter Prompt sollte klar und präzise sein. Vermeiden Sie vage oder mehrdeutige Formulierungen. Geben Sie dem Modell so viel Kontext wie möglich, um die gewünschte Antwort zu erhalten.
2. Verwenden Sie spezifische Fragen:
   Stellen Sie spezifische Fragen, anstatt allgemeine Anfragen zu machen. Zum Beispiel: „Welche Schritte sind notwendig, um ein neues Projekt zu starten?“ anstatt „Erzähl mir etwas über Projektmanagement.“
3. Nutzen Sie Beispiele:
   Geben Sie dem Modell Beispiele, um die gewünschte Antwort zu verdeutlichen. Zum Beispiel: „Erstelle eine E-Mail, die einem Kunden für seine Bestellung dankt. Hier ist ein Beispiel: ‚Vielen Dank für Ihre Bestellung. Wir freuen uns, Ihnen bald Ihre Ware liefern zu können.’“
4. Verwenden Sie Anweisungen:
   Geben Sie dem Modell klare Anweisungen, was es tun soll. Zum Beispiel: „Schreibe einen Blogbeitrag über die Vorteile von künstlicher Intelligenz. Der Beitrag sollte mindestens 500 Wörter lang sein und in einem informativen Ton verfasst werden.“
5. Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten:
   Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten und unnötige Informationen. Ein klarer und präziser Prompt hilft dem Modell, die gewünschte Antwort schneller und genauer zu liefern.

Beispiele für effektives Prompting

1. Fragen beantworten:
   • Prompt: „Erkläre mir die Grundlagen der künstlichen Intelligenz.“
   • Antwort: „Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die in der Lage sind, Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.“
2. Texte erstellen:
   • Prompt: „Schreibe einen Blogbeitrag über die Vorteile von künstlicher Intelligenz. Der Beitrag sollte mindestens 500 Wörter lang sein und in einem informativen Ton verfasst werden.“
   • Antwort: „Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und bietet eine Vielzahl von Vorteilen für verschiedene Branchen. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Verbesserung der Entscheidungsfindung – KI hat das Potenzial, die Effizienz und Produktivität in vielen Bereichen erheblich zu steigern…“
3. Übersetzungen:
   • Prompt: „Übersetze den folgenden Text ins Deutsche: ‚The quick brown fox jumps over the lazy dog.’“
   • Antwort: „Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund.“

Fazit

Prompting ist ein mächtiges Werkzeug, das Ihnen hilft, die besten Ergebnisse aus Sprachmodellen herauszuholen. Mit den richtigen Techniken und Tipps können Sie sicherstellen, dass Ihre Prompts klar, präzise und effektiv sind. Nutzen Sie diese Strategien, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern und Ihre Arbeit effizienter zu gestalten.

In unserer Rubrik „Splitblog“ greifen wir bekanntermaßen Themenvorschläge unseres Teams auf und setzen uns auch oft kritisch damit auseinander – auch, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Diesen Monat durfte ich, Katha, selbst ein Thema wählen…

Schaut man dieser Tage nach rechts und links oder auch nur auf das Smartphone in der eigenen Hand, wird es einem immer häufiger Angst und Bange. Meldungen über Kriege, Krisen, innerdeutsche und weltweite Politik, Anschläge und sonstige Bedrohungen sind aus den Tagesmeldungen nicht mehr wegzudenken. Populismus in allen Formen und Farben beeinflusst uns mehr, als uns häufig bewusst ist (unsere Empfehlung: https://www.zdf.de/show/mai-think-x-die-show/maithink-x-folge-31-populismus-100.html ) .War es in den letzten Jahren schon schwer genug zu erkennen, was Fakt ist und was geschickt platzierte Fiktion, kommt nun immer häufiger eine weitere Herausforderung dazu: Deepfakes.

WAS SIND DEEPFAKES EIGENTLICH?

Deepfakes sind mittels künstlicher Intelligenz erstellte Falschmeldungen. Hierbei kann es sich um einfache Texte und Artikel, aber auch um Fotos, Audiodateien oder Videos handeln. Während insbesondere die (gelungene) Bildmanipulation bisher einiges an Expertise brauchte, wird es mit den massenhaften frei und kostenlos verfügbaren KI-Tools immer einfacher glaubhafte Fakes zu generieren. Deepfakes werden gezielt genutzt um Falschinformationen zu verbreiten – aus unterschiedlichen Gründen und aus unterschiedlichen Lagern.

WIE ERKENNE ICH DEEPFAKES?

Wirklich spannend wird es bei der Frage, wie man sich davor schützen kann, auf Deepfakes hereinzufallen. Das ist nämlich durch die ständige, rasante Verbesserung der Technologie gar nicht so einfach. Wer seine Fähigkeiten zur Unterscheidung von Mensch und Maschine testen möchte, kann dies zum Beispiel hier tun: https://www.humanornot.ai/. Es gibt diverse, ebenfalls KI-basierte Tools, die versprechen, KI generierte Inhalte entlarven zu können. Leider arbeitet bis dato keines von ihnen wirklich zuverlässig. Was kann man also noch tun?

FAKTEN CHECKEN:

Egal ob Text, (Bewegt-)bild oder Ton – versuchen Sie möglichst neutral zu bewerten, ob die enthaltenen Aussagen wahr sein können und logisch schlüssig sind. Ist eine eigenständige Bewertung nicht möglich, lohnt es sich, weitere Meldungen zu dem Thema zu suchen. Häufig hilft es schon, die vermeintlichen Fakten aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Hilfreich sind hier zum Beispiel www.mimikama.org, www.correctiv.org oder andere Faktencheckportale.

QUELLEN PRÜFEN:

Ein weiteres wichtiges Indiz für die Verlässlichkeit ist die Herkunft der jeweiligen Meldung. Wer verbreitet diese Information? Handelt es sich um ein seriöses Medienportal oder ist die Herkunft unbekannt? (Schon gewusst: Unser Chatbot KOSMO liefert bei jeder generierten Antwort die genutzten Quellen gleich mit).

BEWEISE FINDEN:

Wie bei jeder Ermittlung gilt auch hier: Gibt es Beweise für die vorliegende Meldung beziehungsweise die enthaltenen Behauptungen und Thesen? Kann die gezeigte oder zitierte Person überhaupt vor Ort gewesen sein?

GENAU HINSEHEN:

Insbesondere bei Fotos und Videos sollte man genau hinschauen. Zumindest momentan sind KI generierte Bilder und Videos oft nicht perfekt. Es gibt überzählige Finger, unrealistische Zähne, unpassende Details, wie beispielsweise Schmuck, der aus dem Nichts auftaucht. Insbesondere bei Videos passen die Lippenbewegungen meist nicht zur Tonspur oder die Mimik wirkt auffallend unnatürlich. Auch der Bildhintergrund kann sehr aufschlussreich sein. Passt die Perspektive? Kann das Bild von diesem Standpunkt aus so gemacht aufgenommen worden sein? Besteht das vorliegende Bild oder Video die erste Einschätzung lohnt sich häufig dennoch eine Rückwärtssuche – Google Lens bietet zum Beispiel die Möglichkeit, Bilder vom Smartphone für die Internetsuche zu nutzen. Alternativ kann die URL des Bildes in eine beliebige Suchmaschine eingegeben werden. Häufig stößt man hierbei auf das Originalfoto, das Erstellen eines Fakevideos genutzt wurde. Handelt es sich bei der Meldung um ein großes Ereignis können Sie davon ausgehen weitere Bilder zu finden – schließlich hat heutzutage fast jeder ein Smartphone mit Kamera dabei.

UNSER FAZIT:

Wir alle werden in Zukunft immer häufiger mit immer glaubwürdigeren Deepfakes konfrontiert werden. Umso wichtiger ist es, sich darauf vorzubereiten und zu wissen, wie man Deepfakes erkennen kann.

MEHR ZUM THEMA:

Weitere Informationen zum Thema finden Sie beispielsweise in der Rubrik #Faktenfuchs des BR oder unter klicksafe.de. Das zdf hat dem Thema ebenfalls eine Folge der Serie logo! gewidmet und das Thema dort kinder-und jugendgerecht behandelt.

Zum Jahresanfang widmen wir uns einem Themenvorschlag unseres Auszubildenden Arturs und beleuchten die Frage, ob Chatbots in Zukunft herkömmliche Suchmaschinen ablösen könnten.

Die meisten von uns nutzen sie täglich: Suchmaschinen. Egal ob Google, Bing, Yahoo oder eine der unzähligen anderen Suchmaschinen sind aus unserem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken. Dein Sohn möchte wissen, welcher der schnellste Dinosaurier war? Du brauchst ein Rezept für die nächste Familienfeier? Und wie wird eigentlich das Wetter am Urlaubsort? Das bekannte Zitat von Bill Gates „Information at your fingertips“ ist für uns alle zur komfortablen Realität geworden. Wir klicken uns durch Links und Websites und finden in kürzester Zeit die Information, die für uns am nützlichsten ist.

Doch was ist mit unseren privaten Daten oder unseren Arbeitsmaterialien? Geht es um die Details des eigenen Handyvertrages oder die internen Richtlinien des Unternehmens sind Suchmaschinen nur begrenzt hilfreich.

Chatbots können unsere Informationsbeschaffung auf die nächste Stufe bringen. Es gibt bereits Möglichkeiten, Suchmaschinen und Sprachmodelle zu verknüpfen. So ist die Antwort auf eine Frage dann nicht mehr einfach nur eine Liste mit Links, sondern eine ausformulierte Antwort in natürlicher Sprache und mit Quellenverweis. Doch damit nicht genug. Per API lassen sich diverse weitere Systeme an Chatbots anbinden und ermöglichen so den Zugriff auf die jeweils enthaltenen Informationen. Für Unternehmen bedeutet das: mit Hilfe von Chatbots können Mitarbeitende auf alle relevanten Informationen oder Dateien schnell und einfach zugreifen. Keine langen Suchen in verschiedenen Ablage- und Informationssystemen mehr nötig.

Wir sind uns sicher, dass dieser Fortschritt in naher Zukunft auch in den privaten Bereich Einzug halten wird. Dann kann der jeweilige Chatbot vielleicht nicht mehr nur das Wetter am Urlaubsort verkünden, sondern kennt auch die Details zur Buchung und im Fall der Fälle die Bedingungen deiner Reisekrankenversicherung. Wer schon einmal versucht hat, zum bestmöglichen Handyvertrag zu wechseln weiß: allein der Vergleich kann etliche Stunden Lebenszeit in Anspruch nehmen. Wie angenehm wäre es da, wenn der Chatbot auf dem Smartphone nicht nur den optimalen Anbieter findet, sondern auch weiß, wie lang die eigene Kündigungsfrist ist und die entsprechende Kündigung direkt vorformuliert?

Doch Vorsicht. Noch sind nicht alle Hindernisse aus dem Weg geräumt. Alle derzeit verfügbaren Sprachmodelle neigen zu Halluzinationen. Und zwar vor allem dann, wenn die gesuchte Information nicht verfügbar ist. Dieses Phänomen beschäftigt zurzeit Forschende und Entwickelnde weltweit. Wir bei Splitbot erhöhen die Zuverlässigkeit und Prüfbarkeit der gelieferten Antworten dadurch, dass bei jeder Antwort die genutzten Quellen mit angegeben werden.

Dank der rasanten Weiterentwicklung von Chatbots und Sprachmodellen ist das Ende der Halluzinationen allerdings in greifbarer Nähe und man darf gespannt sein, in welche Lebensbereiche Chatbots demnächst Einzug halten werden.

Ein bewegtes Jahr 2024 und auch die ersten Arbeitstage des neuen Jahres liegen hinter uns. Und während andernorts nach dem Jahreswechsel noch Katerstimmung herrscht, tragen uns die guten Nachrichten, die uns im Dezember erreichten mit neuer Energie durch die noch kalten Wintertage.

Eines der wohl wegweisendsten Ereignisse des Jahres, war unser Umstieg auf die agile Entwicklung nach Scrum. Mit einem motivierenden und lehrreichen Workshop zum Thema, unter der Leitung von Anke Lütjohann, gaben wir im Februar den Startschuss in Sachen Scrum. Wie in jedem Unternehmen, brauchte diese Umstellung auch bei uns erst einmal einige Zeit bis sich jedes Teammitglied in die neuen Rollen und Abläufe eingefunden hatte. Doch Rückblickend können wir sagen: es hat sich gelohnt. Durch Scrum sind wir in der Lage, den Entwicklungsprozess nachvollziehbarer zu gestalten und den Fokus auf das jeweilige Sprintziel zu richten. Ein Erfolg auf ganzer Linie!

Im Februar ging die Begleitphase des Technikethikkurses von Prof. Dr. Herzog zu Ende, aus der aufschlussreiche Ergebnisse der Studierenden hervorgingen. In kleinen Gruppen beleuchteten die Studierenden Fragen zur ethischen Nutzung von KI. Für Splitbot ging es hierbei um die Frage nach einem Einsatz unserer Software in Personalauswahlverfahren.

Das Barcamp des Tourismusverbandes in Kiel war ein weiteres Highlight des ersten Quartals. Unter der grandiosen Moderation von Eric Horster verbrachten wir einen spannenden Tag in der Sparkassen-Arena. Unzählige, von den Teilnehmenden selbst gestaltete, Workshops und Diskussionsrunden beleuchteten das Thema „KI in der Tourismusbranche“ von allen Seiten.

Und noch eine elektrisierende Nachricht erhielten wir im März: Unsere Bewerbung für das Accelerator Programm des AI.Startup.Hub Hamburg wurde angenommen. Damit begann für uns eine sechsmonatige Reise die unsere persönliche Entwicklung, aber auch die des Unternehmens, in riesigen Schritten vorangebracht hat. Eine intensive Zeit auf allen Ebenen.

Der IT4B Digital Summit im Juni war ein riesiges, eindrucksvolles Event an dem wir ebenfalls partizipieren konnten. Tadeusz begeisterte als Speaker und an unserem Stand konnten wir Kontakte mit zahlreichen Interessenten und Interessentinnen knüpfen.

Im Juli stand unser jährliches Sommerfest auf dem Programm, bei dem es diesmal überaus sportlich zuging. Sowohl zu Wasser, als auch auf zwei Rädern, konnten wir beweisen, dass wir nicht nur am Schreibtisch einiges leisten können. Auch einschneidende Veränderungen standen im Juli an. Aus unterschiedlichen Gründen ergab sich die Notwendigkeit Splitbot neu auszurichten. Seitdem liegt unser Fokus auf der Weiterentwicklung und dem Vertrieb unseres Chatbots Kosmo. Diese Neuausrichtung führte dazu, dass wir uns von einigen liebgewonnenen Kollegen und Kolleginnen verabschieden mussten.

Nach den Sommerferien konnten wir dann mit neuer Energie und voller Tatendrang den Start der Kosmo-App vorantreiben und am 18.09. bei der Nordish.digital in Flensburg einem breiten Publikum präsentieren.

Das letzte große Ereignis 2024 war für uns der Graduation Day des AI.Startup.Hub, der in der Astor Kino Lounge stattfand und uns die einmalige Gelegenheit bot, die Kosmo App vor mehr als 200 Gästen zu präsentieren.

Doch damit nicht genug. Zum Jahresendspurt haben wir noch einmal Vollgas gegeben und wurden für unsere Anstrengungen mit der Bewilligung von Fördermitteln belohnt. 2025 startet daher für uns arbeitsreich und spannend mit einem Projekt zur Entwicklung eines Chatbots für gemeinnützige Vereine.

Wir danken allen Teammitgliedern, Kollegen und Kolleginnen, Kunden und Kundinnen ebenso wie allen die unseren Weg im Jahre 2024 begleitet haben. Auf die kommenden zwölf Monate.

Künstliche Intelligenz ist momentan überall ein Thema. Ob ChatGPT, Llama oder Claude – die bekanntesten Modelle kommen fast ausschließlich aus den USA. Kein Wunder, dass Europa oft den Eindruck macht, hinterherzuhinken. Doch das stimmt nicht mehr ganz: Mit Teuken-7B, dem neuen Open-Source-KI-Sprachmodell, will Europa zeigen, dass es in Sachen Technologie nicht nur mitspielen, sondern auch mitgestalten kann. 🎯

Stellt euch vor: Ein Sprachmodell, das nicht nur mächtig ist, sondern auch die sprachliche Vielfalt Europas abdeckt, Datenschutzstandards erfüllt und von Unternehmen wie Forschenden frei genutzt werden kann. Genau das macht Teuken-7B so spannend! Entwickelt wurde es im Rahmen des Projekts OpenGPT-X, das einen echten Meilenstein für die europäische KI-Landschaft markiert.

Aber was genau ist Teuken-7B, und warum ist es für Europa so wichtig? Tauchen wir mal tiefer in die Details ein! 🚀

Was macht Teuken-7B besonders?

Teuken-7B wurde speziell entwickelt, um eine Alternative für Wissenschaft und Unternehmen zu bieten, die Wert auf Transparenz, Datenschutz und individuelle Anpassbarkeit legen. Es basiert auf einem Open-Source-Ansatz, das heißt: Der Code und das Modell können von Forschenden und Unternehmen frei verwendet und für kommerzielle Projekte angepasst werden.

Mit sieben Milliarden Parametern ist Teuken-7B kleiner als die US-amerikanischen Giganten wie GPT-4, das auf etwa 200 Milliarden Parameter geschätzt wird, zeigt aber eine beeindruckende Bandbreite an Sprachen und Anwendungsbereichen.

Beteiligt sind zehn Partner

Das Projekt OpenGPT-X wird von den beiden Fraunhofer-Instituten für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) und für Integrierte Schaltungen (IIS) geleitet. Darüber hinaus sind die TU Dresden, das Forschungszentrum Jülich sowie Unternehmen wie Aleph Alpha und IONOS SE beteiligt – insgesamt zehn Partner. Gemeinsam arbeiten sie daran, ein leistungsstarkes und anpassbares KI-Modell zu entwickeln, das europäischen Standards entspricht und weltweit frei genutzt werden kann.

„Unser Modell hat seine Leistungsfähigkeit über eine große Bandbreite an Sprachen gezeigt, und wir hoffen, dass möglichst viele das Modell für eigene Arbeiten und Anwendungen adaptieren oder weiterentwickeln werden. So wollen wir sowohl innerhalb der wissenschaftlichen Community als auch gemeinsam mit Unternehmen unterschiedlicher Branchen einen Beitrag leisten, um den steigenden Bedarf nach transparenten und individuell anpassbaren Lösungen der generativen Künstlichen Intelligenz zu adressieren.“, sagt Stefan Wrobel, Institutsleiter am Fraunhofer IAIS.

Warum ist Teuken-7B ein Meilenstein für Europa?

Bislang stammen fast alle relevanten KI-Sprachmodelle der westlichen Welt aus den USA. Modelle wie GPT-4, Claude oder Llama sind stark in ihrer Leistung, werfen aber Fragen zu Datenschutz, Transparenz und europäischer Abhängigkeit auf. Teuken-7B bietet hier eine europäische Lösung, die:

– Open-Source und frei verfügbar ist.

– In kommerziellen Projekten eingesetzt werden kann.

– Anpassbar und transparent bleibt, was für individuelle Anwendungen von Vorteil ist.

– Datenschutzstandards erfüllt, die speziell auf den europäischen Markt abgestimmt sind.

Was bedeutet das für Unternehmen und Wissenschaft?

Das Modell soll sowohl innerhalb der wissenschaftlichen Community als auch in Zusammenarbeit mit Unternehmen unterschiedlicher Branchen einen Beitrag leisten. Ziel ist es, den steigenden Bedarf an anpassbaren und transparenten Lösungen der generativen KI zu decken.

Mit Teuken-7B können Unternehmen beispielsweise Chatbots, Übersetzungssysteme oder Datenanalysen entwickeln, ohne auf die großen US-Plattformen zurückgreifen zu müssen. Das stärkt nicht nur die europäische Unabhängigkeit, sondern bietet auch eine flexible Basis für innovative KI-Projekte.

Fazit: Europas Weg in die KI-Zukunft

Teuken-7B ist mehr als nur ein weiteres Sprachmodell – es ist ein Statement für digitale Souveränität und Innovationin Europa. Das Projekt zeigt, dass Europa bereit ist, eigene Wege zu gehen und Technologien zu entwickeln, die mit den großen Playern mithalten können.

Die Frage bleibt: Wird Teuken-7B das KI-Spiel nachhaltig verändern? Eines ist sicher – der Weg dorthin ist vielversprechend und voller Potenzial. 🚀

Wusstet ihr schon? Der Physik-Nobelpreis 2024 geht an zwei echte Pioniere der KI – John Hopfield und Geoffrey Hinton. Ihre Arbeit an neuronalen Netzen hat die Grundlage für moderne KI gelegt und Technologien wie maschinelles Lernen und Chatbots erst möglich gemacht.

Besonders spannend: Geoffrey Hinton, oft „Godfather of AI“ genannt, betrachtet seine Schöpfung heute mit gemischten Gefühlen. Mit seiner Forschung hat er die Tür zur KI-Revolution weit aufgestoßen, aber zugleich warnt er vor den Risiken. „Wir haben keine Erfahrung damit, wie es ist, wenn Dinge intelligenter sind als wir“, betont er. Hinton sieht, wie KI-Systeme heute komplexe Probleme lösen können, aber auch die Möglichkeit, dass sie irgendwann die menschliche Kontrolle übersteigen.

Ein Blick zurück: Die Grundlagen der heutigen KI

Hopfield und Hinton entwickelten in den 1980ern die Grundlagen neuronaler Netzwerke und die Boltzmann-Maschine, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns. Diese Technologie hat das Gesundheitswesen, die Materialforschung und die Wissenschaft transformiert – und es ist faszinierend, dass diese frühen Arbeiten bis heute den Kern vieler moderner KI-Anwendungen bilden.

Fortschritt oder Risiko?

Klar ist: Diese Technologien eröffnen unglaubliche Möglichkeiten, doch die Verantwortung, sie sicher und ethisch zu nutzen, wächst stetig. Hinton hat seinen Job bei Google Brain verlassen, um frei über diese potenziellen Gefahren sprechen zu können. Die Entwicklungen sind aufregend, aber die Frage bleibt: Wie wird KI unser Leben verändern – zum Besseren oder mit unerwarteten Risiken? Die Welt schaut gespannt zu, wie wir diese Technologien in den Griff bekommen.