KI News: Kurz und klar.

In der Welt der künstlichen Intelligenz gewinnt das Thema algorithmische Fairness immer mehr an Bedeutung. Forscherinnen und Forscher haben zwei zentrale Konzepte entwickelt: die Gruppenfairness, die darauf abzielt, Diskriminierung zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu reduzieren, und die individuelle Fairness, die sicherstellen will, dass ähnliche Personen gleich behandelt werden. Bislang wurden diese beiden Ansätze meist getrennt betrachtet.

Künstliche Intelligenz liefert immer mehr Erklärungen zu ihren Entscheidungen. Gegenfaktische Erklärungen, die minimale Änderungen an Eingabedaten beschreiben, die das Ergebnis eines Modells verändern, sind dabei besonders beliebt. Doch die meisten Verfahren wurden bislang nicht darauf geprüft, wie sie unter Unsicherheit in Modellen und Daten funktionieren.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die klinische Praxis stellt ein echtes Software‑Engineering‑Problem dar. Statt einzelner, isolierter Modelle werden robuste, nachvollziehbare und zuverlässige Systeme benötigt, die den hohen Sicherheitsanforderungen von Gesundheitseinrichtungen gerecht werden.

Die rasante Entwicklung datengetriebener künstlicher Intelligenz, insbesondere im maschinellen Lernen, hängt stark von umfangreichen Benchmarks ab. Trotz großer Fortschritte in Bereichen wie Mustererkennung und intelligenter Entscheidungsfindung – von Brettspielen über Kartenspiele bis hin zu E‑Sports – besteht weiterhin der dringende Bedarf an anspruchsvolleren Testfeldern, die die Forschung voranbringen.

Neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz beleuchtet, wie Latent Chain-of-Thought (Latent-CoT)-Modelle tatsächlich Schritt-für-Schritt denken. Der Fokus liegt auf dem CODI-Ansatz, einem kontinuierlichen Teacher-Student-Distillationsmodell, das auf streng sequenzielle Aufgaben mit polynomischer Iteration angewendet wird.

Die digitale Welt steht vor einer wachsenden Gefahr: Künstliche Intelligenz erzeugt Inhalte, die so überzeugend wirken, dass sie unsere Wahrnehmung von Wahrheit verändern. Trotz unseres Bewusstseins für diese Problematik bleibt die Frage offen, wie wir die Verbreitung von Fehlinformationen eindämmen können.

Der New York Times hat einen Artikel veröffentlicht, der acht führende Stimmen aus Wissenschaft und Industrie zusammenbringt, um die Zukunft der künstlichen Intelligenz zu beleuchten. In diesem Beitrag werden unterschiedliche Perspektiven zu den Chancen, Risiken und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI vorgestellt.

HMRC hat SAP beauftragt, die Kernsteuersysteme zu erneuern und künstliche Intelligenz in die Steuerverwaltung einzubinden. Das neue Projekt stellt einen Meilenstein dar, der die gesamte Steuerlandschaft des Vereinigten Königreichs auf ein modernes, datengetriebenes Niveau hebt.

Eine neue Studie aus dem Bereich der Kognitionswissenschaft und künstlichen Intelligenz hat gezeigt, dass Modelle, die auf unterschiedlichen Lernmodalitäten – Sprache, Vision und Handeln – trainiert werden, überraschend ähnliche interne Repräsentationen entwickeln. Traditionell wurde angenommen, dass sich Modelle, die auf verschiedene Datentypen spezialisiert haben, in ihrer Darstellung stark unterscheiden. Die vorliegende Arbeit widerspricht dieser Annahme und liefert Belege für eine bemerkenswerte Konvergenz.

NASA hat die künstliche Intelligenz Claude von Anthropic eingesetzt, um erstmals einen optimalen Weg für den Mars-Rover Perseverance zu berechnen. Das Modell nutzt fortschrittliche Lernalgorithmen, um die komplexen Geländedaten des Roten Planeten zu analysieren und eine sichere, effiziente Route zu bestimmen.

Der US-Steuerbehörde IRS steht die kommende Steuererklärungsperiode 2026 vor einer großen Herausforderung: Personalengpässe, die durch die hohe Zahl von Kündigungen und die damit verbundene Arbeitslosigkeit entstanden sind. Um die Effizienz zu steigern und die Bearbeitungszeiten zu verkürzen, plant die Behörde, vermehrt auf künstliche Intelligenz und automatisierte Bots zurückzugreifen.

Large Language Models (LLMs) beschränken sich nicht mehr nur auf den Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie treiben nahezu jede Technologie an und sind daher zu einem der meistgestellten Themen in Vorstellungsgesprächen geworden. Ein grundlegendes Verständnis dieser Technologie ist deshalb unverzichtbar.

Bei vielen großen Unternehmen ist die nützlichste KI-Anwendung derzeit nicht das Schreiben von E‑Mails oder das Beantworten von Fragen. Bei PepsiCo wird Künstliche Intelligenz in Bereichen eingesetzt, in denen Fehler teuer sind und Änderungen schwer rückgängig zu machen sind – etwa bei der Gestaltung von Fabriklayouts, der Optimierung von Produktionslinien und der Steuerung physischer Abläufe.

Ein weiteres Jahr, ein neues Abenteuer für Technikbegeisterte. 2026 bietet die Chance, an den spannendsten Hackathons teilzunehmen, die die Branche zu bieten hat. Mit renommierten Gastgebern wie Google DeepMind, Kaggle und Fractal, die gleichzeitig ihre eigenen Wettbewerbe veranstalten, gibt es ein breites Spektrum an Herausforderungen.

Eine aktuelle Untersuchung von Forschern aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein überraschendes Ergebnis geliefert: Trotz der bekannten Empfindlichkeit von Large Language Models (LLMs) gegenüber kleinen Prompt‑Veränderungen zeigen sie eine bemerkenswerte Stabilität gegenüber emotionalen Rahmenbedingungen. Das Phänomen, das die Autoren als „Paradox der Robustheit“ bezeichnen, legt nahe, dass die Mechanismen, die LLMs zu sycophantischem Verhalten führen, nicht zwangsläufig ihre Fähigkeit beeinträchtigen, logische Regeln einzuhalten.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz präsentiert ein innovatives Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) in kollaborative Lernplattformen integriert. Ziel ist es, die Beteiligung der Lernenden zu erhöhen, kritisches Denken zu fördern und inklusive Lernumgebungen zu schaffen.

Die rasante Verbreitung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen eröffnet enorme strategische Möglichkeiten, birgt jedoch gleichzeitig erhebliche ethische und betriebliche Risiken. Trotz zunehmender Forschung zum verantwortungsvollen Einsatz von KI bleibt die Literatur fragmentiert und tendiert entweder zu einer optimistischen Sicht auf Wertschöpfung oder zu einer übermäßig vorsichtigen Haltung, die sich ausschließlich auf potenzielle Schäden konzentriert.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein innovatives Verfahren vorgestellt, das fehlende Bilddaten bei der Alzheimer‑Diagnose zuverlässig ergänzt. Durch den Einsatz eines konditionalen Denoising‑Diffusion‑Probabilistic‑Models werden Diffusions‑gewichtete Bilddaten (DWI) aus vorhandenen T1‑gewichteten Magnetresonanztomographien (MRI) rekonstruiert.

In der aktuellen Debatte um künstliche Intelligenz herrscht ein starkes Aufruhr. Einerseits wird die Technologie als potenziell gefährlich bezeichnet, andererseits als revolutionär und zukunftsweisend. Diese Unsicherheit führt zu Panik in der Gesellschaft.

Während die größten Unternehmen der Welt hunderte Milliarden in große Sprachmodelle investieren, verfolgt das von Yann LeCun unterstützte Startup Logical Intelligence aus San Francisco einen völlig neuen Ansatz zur Entwicklung von AGI. Statt auf die üblichen großen Modelle zu setzen, arbeitet das Team an Technologien, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen sollen. Dieser wegweisende Ansatz könnte die Grenzen der künstlichen Intelligenz sprengen und einen bedeutenden Schritt in Richtung menschenähnlicher KI markieren.

In den USA erlebt die Entwicklung von Stromkraftwerken, die mit fossilen Brennstoffen betrieben werden, einen erneuten Aufschwung – angetrieben durch den rasanten Boom der KI‑Datencenter. Daten aus dem Jahr 2025 zeigen, dass die Nachfrage nach Gasstrom stark zunimmt und die CO₂‑Emissionen dadurch weiter steigen. Diese Entwicklung wirft ernsthafte Fragen zum zukünftigen Übergang zu erneuerbaren Energien auf, denn die Bemühungen, die Emissionen zu senken, könnten durch die zunehmende Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen ernsthaft gefährdet sein. Trotz des Enthusiasmus für künstliche Intelligenz bleibt die Herausforderung, die Klimaziele zu erreichen, ein zentrales Thema für Politik und Wirtschaft.

IBM betont, dass Künstliche Intelligenz die Zukunft des Mainframes ist, während die Verkäufe des z17-Modells stark ansteigen.

In der Welt der Optimierung und Regelungstechnik gibt es spannende Parallelen, die uns helfen, Systeme besser zu verstehen und zu verbessern. Ein zentrales Thema ist die Robustheit – die Fähigkeit eines Systems, trotz Störungen und Unsicherheiten zuverlässig zu funktionieren.

Accenture hat in einer neuen Studie ergeben, dass sich Führungskräfte der Versicherungsbranche darauf vorbereiten, 2026 verstärkt in Künstliche Intelligenz zu investieren, obwohl der Fachkräftemangel weiter zunimmt.