Die US-Regierung beginnt unter dem Namen „US Tech Force” eine Kampagne zur Anwerbung von IT-Fachkräften. Ziel ist, rund 1.000 IT-Experten für jeweils zwei Jahre befristet anzulocken, die dann bei unterschiedlichen Behörden arbeiten sollen.
Na, Bock auf ein bisschen (zugegeben gut bezahlte) Lohnsklaverei?
Soooo, nääääääächste Ruuuuuunde!
Alle Firmen haben eine Testumgebung. Aber nur die guten haben zusätzliche eine Live-Umgebung.
Statistisches Raten.
So langsam ebbt der Hype ja ab. Mal schauen, was am Ende außer versenkten Milliarden übrig bleibt.
Das Modell GPT-4o der ChatGPT-Firma OpenAI beispielsweise hatte eine Fehlerrate von mehr als 90 Prozent. Metas Llama-3.1-405b sogar von 92 Prozent und Amazons Nova-Pro-v1 scheiterte quasi bei allen Aufgaben (98,3 Prozent).
Ich hab wirklich Angst um meinen Job. :D
Nee, eben nicht. Steht weiter hinten: du musst sie kaufen bevor du sie liest. Und das hat Antrophic nicht getan.
Interessante Argumentation des Richters:
Grundsätzlich handele es sich beim Training großer Sprachmodelle um einen “spektakulär transformativen” Prozess, der deshalb eindeutig unter die Fair-Use-Regel falle. Firmen wie Anthropic nutzen die Bücher der Kläger nicht, um sie zu replizieren und die Autoren mit Kopien zu verdrängen, argumentiert er in der Urteilsbegründung. Stattdessen erschaffen sie mithilfe der erlernten Informationen etwas Neues. So wie ein Mensch Bücher lese, um vielleicht selbst Schriftsteller zu werden, machen sich demnach auch die großen Sprachmodelle bloß das vorhandene Wissen zunutze, um daraus zu lernen.
Mittlerweile ist der Feed voll mit Menschen in finanzieller Not, verzweifelte Mütter fragen den Chatbot, wie sie das Sorgerecht über ihre Kinder zurückbekommen können, oder Menschen suchen aufgrund des Verlusts eines Angehörigen Trost bei dem Chatbot. Meta macht das zum öffentlichen Spektakel. Jeder kann mitlesen, ein Druck auf den “Discover”-Button genügt. Mit einem Klick auf das Profilbild kann man die Klarnamen der Menschen hinter den Postings abrufen.
4% sind viel zu wenig …
What he doesn’t mean is: work harder and you’ll get something out of it.
What he does mean is: work harder so that we can satisfy the shareholders.
Nicht unbedingt. Das da ist das Ergebnis blinden Bürokratieabbaus durch DOGE. Zumindest wurde es als solcher verkauft, tatsächlich schoss man den staatlichen Sektor sturmreif für Privatisierung. Und Bürokratieabbau wird auch hierzulande wie eine Monstranz vor sich her getragen.