Lohnen sich die großen Investitionen in Sicherheitsprodukte? Generative KI setzt einen neuen Standard für Benutzeroberflächen und ein Anwalt zitiert in Gerichtsakten gefälschte Fälle, die von ChatGPT erstellt wurden.
Diese Top-Tech-Nachrichten und mehr für Dienstag, den 30. Mai, ich bin Ihr Gastgeber, Jim Love, CIO von IT World Canada, und den Tech News Day in den USA.
Laut der Markenreputationsumfrage Axios Harris Poll 100 2023 führen JPMorgan, Apple und Paypal die Liste der Unternehmen an, von denen Verbraucher sagen, dass sie die persönlichen Daten und Daten ihrer Kunden „gut“ schützen.
Knapp dahinter lagen die auf das Militär ausgerichteten Finanzdienstleistungsunternehmen USAA, Amazon und American Express.
Interessanterweise war jeder dieser Sektoren und Unternehmen im letzten Jahrzehnt mit schwerwiegenden Cyber- und Datenschutzvorfällen konfrontiert und hat den Datenschutz zu einem Verkaufsargument bei seinen Verbrauchern gemacht.
Der Target-Verstoß im Jahr 2013, der während des Weihnachtsgeschäfts die Kreditkarten von Millionen von Kunden beeinträchtigte, war für Einzelhändler von entscheidender Bedeutung. Apple begann nach dem Skandal um Cambridge Analytica im Jahr 2018, seine eigene Datenschutzkampagne voranzutreiben. Und der koordinierte Angriff auf die Websites mehrerer US-Banken im Jahr 2012 löste bei JPMorgan die Abrechnung aus.
Apple investiert beispielsweise weiterhin in neue Sicherheitstools, einschließlich neuer Verschlüsselungsstufen und Fähigkeiten zur Malware-Erkennung, und JPMorgan investierte letztes Jahr 12 Milliarden US-Dollar in Technologie- und Sicherheitsupdates.
Die Umfrage oder diese massiven Investitionen bedeuten jedoch nicht, dass diese Unternehmen Vorreiter in Sachen Datenschutz und Datenschutz sind.
Tausende PayPal-Kunden waren Anfang des Jahres von einem sogenannten Credential-Stuffing-Angriff betroffen. Experten von Apple drängen weiterhin auf robustere Datenschutz- und Sicherheitsprogramme. Selbst im Finanzsektor gelten einige der strengsten Sicherheitsvorschriften in den USA
Das Fazit lautet: Ganz gleich, wie wir diese Unternehmen bewerten, wir müssen schlauer sein und das, was wir teilen, einschränken oder Sicherheitsfunktionen wie die Multi-Faktor-Authentifizierung aktivieren, denn keines dieser Unternehmen kann zu 100 Prozent vor Cyberangriffen geschützt sein.
Quelle: Axios
Kann generative KI einen neuen Standard für Benutzeroberflächen setzen?
Windows-Chef Panos Panay sagte Axios in einem Interview, dass KI einen Generationswechsel bei Computerschnittstellen mit sich bringt und dass es sich magisch anfühlen wird.
Wir sehen bereits, dass wichtige Akteure große Sprachmodelle verwenden, um die Interaktion im Chat-Stil zu einer wichtigen Möglichkeit der Interaktion mit ihrer Software zu machen.
Microsoft hat letzte Woche Windows Copilot vorgestellt, das einen Seitenbereich hinzufügt, in dem Benutzer sowohl die KI-gestützte Bing-Suchmaschine aufrufen als auch Einstellungen ändern können, ohne das geheimnisvolle System der Bedienfelder durchwühlen zu müssen.
Adobe kündigte außerdem ein neues generatives Füllwerkzeug für Photoshop an, mit dem Benutzer beschreiben können, was in einem Bereich geschehen soll, beispielsweise einen Berg hier platzieren oder dieses Objekt entfernen.
Kevin Scott, CTO von Microsoft, sagte in einer Erklärung: „Ich denke, dass dies in den kommenden Jahren zu einer Erwartung für die Funktionsweise aller Software werden wird.“
Aber Panay sagte, dass es einige Zeit dauern wird, bis die volle Leistungsfähigkeit und Nuancen der KI als Schnittstelle zum Vorschein kommen. Er sagte: „Es ist eine Migration, keine Veränderung über Nacht. Du hast gelernt zu zeigen und dann hast du gelernt zu scrollen.“
Außerdem könnte es Nachteile geben.
Sie werden nicht viel zu tun haben, aber das bedeutet auch, dass Sie möglicherweise über weniger Fähigkeiten oder weniger direkte Kontrolle verfügen.
Außerdem bietet das Chat-Fenster den Benutzern nicht viele Hinweise darauf, was es kann oder wie es verwendet wird. Es gibt keine einfache Möglichkeit, herumzustöbern und einen Eindruck von seinen Fähigkeiten zu bekommen.
Die Büroassistentin Clippy aus den 1990er-Jahren hatte mit ähnlichen Problemen zu kämpfen. Früher wurde es in Word angezeigt, wenn es so aussah, als ob Sie einen Brief oder Lebenslauf schreiben würden und möglicherweise Hilfe benötigen würden. Aber es war durch die Grenzen von Computern eingeschränkt, all die unterschiedlichen Arten zu verstehen, wie Menschen die Aktionen beschreiben, die sie ausführen möchten.
Das Aufkommen großer Sprachmodelle hat sich jedoch stark verändert, so dass Computer scheinbar bereit sind, unsere Sprache zu sprechen, anstatt dass Menschen lernen müssen, Computer zu sprechen.
Wie auch immer, Sie können damit rechnen, dass überall Chatbot-ähnliche Schnittstellen auftauchen werden, im Guten wie im Schlechten, wir werden sehen.
Quelle: Axios
Lange bevor ChatGPT einen KI-Blitz in der Technologiewelt auslöste, arbeitete Red Hat daran, KI in ein nützliches Werkzeug zu verwandeln.
Es begann im Jahr 2021 mit Project Wisdom zusammen mit IBM. Dadurch konnten Benutzer einen Codierungsbefehl als einfachen englischen Satz eingeben.
Dies entwickelte sich zum ersten großen KI-Erfolg von Red Hat: Ansible Lightspeed, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt und sich in Code Assistant integrieren lässt, um auf IBM Foundation Models zuzugreifen, die auf OpenShift, dem Kubernetes-Dienst von Red Hat, basieren.
CTO Chris Wright sagte dem Register, dass die LLMs von Red Hat im Gegensatz zu ChatGPT, das alle öffentlich verfügbaren Daten einbezieht, kuratiert und domänenspezifisch sind.
Laut Red Hat bedeutet dies, dass seine LLMs auf Daten basieren, von denen das Unternehmen weiß, dass sie korrekt sind, und auf getesteten, qualitativ hochwertigen Daten und Code basieren.
Wright sagte: „Wir stellen sicher, dass die Modelle korrekt sind, weil wir Metriken in den gesamten End-to-End-Prozess integrieren.“ Dazu gehören Geschäftskennzahlen, um sicherzustellen, dass Ihre Projekte nicht nur technisch erfolgreich sind, sondern auch erfolgreiche Ergebnisse für Ihr Unternehmen liefern.“
Im Gegensatz zu den anderen lebhaften KI-Projekten können IBM und Red Hat laut Wright genau sagen, woher ihre Daten für ihre domänenspezifischen LLMs stammen.
Genau zu wissen, was in LLMs enthalten ist, wird schnell zu einem entscheidenden Faktor für Qualität, Genauigkeit und rechtliche Aspekte.
Wenn Sie beispielsweise Code von GitHub CoPilot verwenden, wissen Sie dann, ob der erzeugte Code aus einem urheberrechtlich geschützten Open-Source-Projekt stammt? Können Sie wegen der Verwendung verklagt werden?
Das Register schrieb: „Sobald sich Unternehmen davon erholt haben, vom Potenzial der KI betrunken zu sein, müssen sie sich mit diesen Problemen auseinandersetzen.“
Quelle: Das Register
App-Entwickler Alitheon sagt, dass seine neue App FeaturePrint, eine KI-basierte App, Fälschungen und Fälschungen mithilfe einer Smartphone-Kamera erkennen kann.
Auf der Website des Unternehmens heißt es: „Besorgen Sie sich einen Autobremsbelag, eine Leiterplatte, einen Edelmetallbarren oder Ihre sammelbare Baseballkarte.“ Sind Sie sicher, dass es das ist, was Sie denken? Ist es das, was es sein sollte? Was ist die Konsequenz, wenn dies nicht der Fall ist? Beseitigen Sie diese Fragen und vermeiden Sie Zweifel. Seien Sie bei FeaturePrint sicher!“
Die Software erkennt und wandelt die kleinsten Oberflächendetails physischer Gegenstände in eine einzigartige mathematische Identität um. Keine zwei Objekte können genau gleich sein, auch wenn sie aus derselben Produktionslinie stammen. Gemeinsame Merkmale ähnlicher Objekte werden abgelehnt und nur die Informationen, die dieses Objekt einzigartig machen, bleiben erhalten.
Die App ersetzt also grundsätzlich Barcodes, QR-Codes oder RFID-Tags, die abfallen, verdeckt oder gefälscht werden können.
FeaturePrint steht nur Unternehmen zur Verfügung.
Die App wird derzeit von der London Bullion Market Association verwendet, um die erhaltenen Goldbarren zu identifizieren und zu authentifizieren, um sicherzustellen, dass sie legitim sind und nicht aus illegalen Quellen stammen
Quelle: Telefonarena
Rechtsanwalt Steven Shwartz ist seit drei Jahrzehnten als Anwalt tätig. Dann beschloss er, sich auf ChatGPT zu verlassen, das ihn mit völlig erfundenen, nicht existierenden früheren Fällen unterstützte.
Im vorliegenden Fall geht es um Roberto Mata, der die Fluggesellschaft Avianca verklagt, weil er sich angeblich während eines Fluges mit einem Servierwagen das Knie verletzt hat. Avianca versucht, einen Richter dazu zu bringen, den Fall abzuweisen.
Als Reaktion darauf legte Shwartz, Matas Anwalt, eine Reihe ähnlicher Gerichtsentscheidungen in den Gerichtsakten vor.
Einige umfassen Varghese gegen China Southern Airlines, Shaboon gegen Egyptair, Petersen gegen Iran Air, Martinez gegen Delta Airlines.
Keines davon existiert und als Aviancas Team diese Gerichtsentscheidungen nicht finden konnte, gab Shwartz zu, den beliebten Chatbot verwendet zu haben. Er sagte auch, er sei sich der Möglichkeit nicht bewusst, dass der Inhalt falsch sein könnte. Er zeigte Interaktionen mit ChatGPT, bei denen der Chatbot bestätigte, dass die Fälle real seien und in seriösen juristischen Datenbanken gefunden werden könnten.
Der Richter hat eine Anhörung im nächsten Monat angeordnet, um „mögliche Sanktionen“ für Schwartz zu besprechen.
Quelle: Zerstampbar
Kann man ein Auto mit Milch antreiben? Diese kleine Brennerei in Ottawa, Kanada, ist dieser Meinung.
Die Dairy Distillery hat eine Technologie entwickelt, um ein laktosereiches Milchnebenprodukt namens Milchpermeat in Wodka oder, wie es treffend heißt, Vodkow, umzuwandeln.
Dies erregte die Aufmerksamkeit der Michigan Milk Producers Association (MMPA), die jährlich 14.000 Tonnen Milchpermeat produziert, das derzeit als Tierfutter verwendet wird.
Aber die MMPA will mehr Wert für ihre Milchbauern-Mitglieder und arbeitet deshalb mit Dairy Distillery zusammen, um eine Anlage zu bauen, die ihr Milchpermeat in 2,2 Millionen Gallonen Ethanol verarbeitet.
Wenn es mit Transportkraftstoff gemischt wird, kann das Permeat-Ethanol 14.500 Tonnen Kohlenstoff pro Jahr ausgleichen oder den CO2-Fußabdruck der bei MMPA verarbeiteten Milch um 5 Prozent reduzieren.
Die Ethanolproduktion in der 40 Millionen US-Dollar teuren Ethanolanlage ist für Anfang 2025 geplant.
Quelle: MMPA
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