Palfinger

JEDER SCHRITT ERÖFFNET NEUE MÖGLICHKEITEN

Hubert Wallner, Leiter der Produktlinie “Digital Solutions” bei PALFINGER, im Interview über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen, aktuelle Herausforderungen und Perspektiven für die Zukunft. 

VOM CODE ZUR TRANSFORMATION

Walter Palmetshofer vom Center for Artificial Intelligence & Machine Learning (CAIML) an der Technischen Universität Wien über wirtschaftliche, gesellschaftliche und ökologische Dimensionen von Künstlicher Intelligenz. 

Eingesprochen von einer KI-generierten Stimme.


Stefan Neumann 
CAIML, TECHNISCHE UNIVERSITÄT WIEN 

“Die KI-Entwicklung schreitet rasant voran: ChatGPT ist lediglich zwei Jahre alt und bereits fester Teil des (Berufs-)Alltags vieler Menschen. Es gibt bei KI große Unterschiede zwischen den Anwendungsbereichen. Während Bilderkennung und einfache Texterstellung gut funktionieren, stehen physische Systeme wie Roboter und autonome Fahrzeuge noch vor großen Herausforderungen. Eine schnelle Expansion der führenden KI-Unternehmen in alle Wirtschaftsbereiche halte ich daher für unwahrscheinlich.” 


Stefan Woltran 
CAIML, TECHNISCHE UNIVERSITÄT WIEN 

“Künstliche Intelligenz ist mehr als ChatGPT. Ihre verschiedenen Methoden bieten enorme Chancen – personalisierte Dienstleistungen, bessere und kooperative Entscheidungsfindungen sowie Fortschritte in Medizin und Wissenschaft. Andererseits ermöglicht KI neuartige Eingriffe in unsere Privatsphäre, sie kann helfen, Arbeitskräfte zu überwachen, und ihr Missbrauch kann unsere Grundrechte bedrohen. Es gilt daher – im Geiste des Digitalen Humanismus – die Gesellschaft über die technischen Möglichkeiten von KI sowie ihre Chancen und Risken aufzuklären. Der technologische Fortschritt ist kein Schicksal, sondern ist von uns gestaltbar.” 


Nysret Musliu 
CAIML, TECHNISCHE UNIVERSITÄT WIEN 

“Leistungsstarke KI-Systeme, die auf Deep Learning und großen Sprachmodellen basieren, zeichnen sich heute durch einen hohen Energieverbrauch aus. Obwohl es in naher Zukunft voraussichtlich nicht möglich sein wird, diesen Energieverbrauch maßgeblich zu senken, arbeiten Forschende intensiv daran, ihn zu reduzieren, ohne die Leistung der KI-Systeme zu beeinträchtigen. Vielversprechende Ansätze umfassen neurosymbolische KI-Methoden, innovative Lernalgorithmen und spezialisierte KI-Chips.” 

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