Die wachsenden Probleme der KI: Kontextuelle Herausforderungen, Sicherheitsbedenken und Ressourcenbedarf treten zutage
Künstliche Intelligenz hat mit wachsenden Problemen zu kämpfen, da Unternehmen mit der Integration der Technologie in bestehende Systeme, der Sicherung agentischer Systeme und der Deckung des Energiebedarfs der KI-Infrastruktur ringen. Die anfängliche Begeisterung für generative und agentische KI ist einer pragmatischeren Realität gewichen, in der CIOs und technische Führungskräfte laut VentureBeat in Frage stellen, warum Pilotprogramme nicht die versprochenen Ergebnisse liefern.
Eine zentrale Herausforderung ist der Mangel an Kontext innerhalb von KI-Systemen. Laut VentureBeat hat KI nicht aufgrund mangelnder Intelligenz zu kämpfen, sondern aufgrund mangelnden Kontexts. Dies ist oft auf einen "Franken-Stack" aus unzusammenhängenden Punktlösungen, brüchigen APIs und latenzbehafteten Integrationen zurückzuführen, die den Kontext in einem Labyrinth aus unterschiedlichen Technologien gefangen halten.
Sicherheit ist ein weiteres großes Problem. Das MIT Technology Review berichtete über die Notwendigkeit einer robusten Governance von agentischen Systemen, die diese wie leistungsstarke, semi-autonome Benutzer behandelt und Regeln an den Grenzen durchsetzt, an denen sie mit Identität, Tools, Daten und Ausgaben interagieren. Dies geschieht im Zuge der ersten KI-gesteuerten Spionagekampagne, die das Scheitern der Prompt-Level-Kontrolle verdeutlicht. Das MIT Technology Review schlägt einen Acht-Punkte-Plan vor, den Unternehmen implementieren können, um agentische Systeme an der Grenze zu steuern.
Auch der Energiebedarf der KI stellt neue Herausforderungen dar. Das MIT Technology Review stellte fest, dass KI beispiellose Investitionen in massive Rechenzentren und eine Energieversorgung antreibt, die ihren enormen Rechenbedarf decken kann. Kernkraftwerke der nächsten Generation werden als potenzielle Stromquelle für diese Anlagen in Betracht gezogen und bieten eine potenziell billigere und sicherere Alternative zur traditionellen Kernkraft.
Darüber hinaus führt das Wachstum von metallintensiven Rechenzentren, Elektroautos und Projekten für erneuerbare Energien laut MIT Technology Review zu einer raschen Steigerung der Nachfrage nach Metallen wie Nickel, Kupfer und Seltenen Erden. Dies geschieht zu einer Zeit, in der die Produktion dieser Metalle schwieriger und teurer wird, weil die Bergbauunternehmen die besten Ressourcen bereits ausgebeutet haben. Als Reaktion darauf erforschen Unternehmen innovative Lösungen wie die Verwendung von Mikroben zur Gewinnung von Metall aus minderwertigem Erz. Beispielsweise testet der Eigentümer der Eagle Mine in Michigan's Upper Peninsula ein neues Verfahren, das von dem Startup Allonnia entwickelt wurde und bei dem eine aus Fermentation gewonnene Brühe verwendet wird, um Verunreinigungen aus konzentriertem Erz zu binden und zu entfernen, so das MIT Technology Review. Kent Sorenson, Chief Technology Officer von Allonnia, erklärte, dass dieser Ansatz Unternehmen helfen könnte, Standorte mit sinkender Erzqualität weiter zu betreiben.
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