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ChatGPT und Co. verändern die Arbeitswelt, aber nicht so dramatisch wie befürchtet. Eine aktuelle Yale-Studie gibt Einblicke in die tatsächlichen Auswirkungen.

Wie müssen sich das Lernen und das Unterrichten verändern in Zeiten von Künstlicher Intelligenz und dem Niedergang traditioneller Industrien? Ludger Wößmann ist Bildungsökonom am Ifo-Institut und erklärt, welche Umbrüche anstehen und wie sich jeder dabei Karrierechancen sichern kann.

This study aims to investigate the presence of bias in the visual representation of librarians generated by ChatGPT across three different library settings: sch...

Anthropic öffnet für fünf Tage Imagine with Claude: ein Desktop im Browser, der sich mit Prompts gestalten lässt, inklusive eigener darauf laufender Programme.

Der Krefelder Synchronsprecher Christoph Walter verliert durch das Klonen von Stimmen mittels künstlicher Intelligenz immer mehr Aufträge und gerät in Armut. Doch inmitten seiner Not hat er eine Idee, die nicht nur sein eigenes Leben, sondern auch das anderer Menschen verbessert. Welche, das seht ihr in der dritten Episode unserer Serie »Wir, hier unten« – über Menschen, die trotz harter Arbeit am Rand des Existenzminimums leben. Mehr zum Thema finden Sie auf zeit.de: https://www.zeit.de/serie/wir-hier-unten Video: Poliana Baumgarten Bildrechte Thumbnail: Poliana Baumgarten & Nicolás Pablo Grone Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass es uns nicht möglich ist, die Kommentare unter allen Agenturvideos zu moderieren. Aus diesem Grund schalten wir die Kommentarfunktion bei Agenturvideos grundsätzlich ab. Explainer-Videos der ZEIT zu politischen, wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Themen finden Sie hier: https://www.youtube.com/playlist?list=PLWK1Hx_NM2f6HVoqjx3iyc2IcnB0qjT1O Hintergründe, Eindrücke und persönliche Geschichten sehen Sie in den Dokus und Reportagen der ZEIT: https://www.youtube.com/playlist?list=PLWK1Hx_NM2f6qhzBJYa0h5Y3boYcaYqAN #künstlicheintelligenz #ai #arbeit #armut

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Studie im Auftrag des österreichischen Parlaments zu Chancen und Risiken Generativer KI für die Demokratie, die politische Meinungsbildung und den öffentlichen Diskurs veröffentlicht. (13. März 2025)

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Meet ByteBot OS – the first-ever open-source & self-hosted AI Operating System!🔗 My Links:Sponsor a Video or Do a Demo of Your Product, Contact me: inthewor...

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Die KI-Verordnung der Europäischen Union (KI-VO) macht Vorgaben für Institutionen, die KI-Anwendungen selbst anbieten oder betreiben. Ob und wann die KI-VO für Hochschulen überhaupt gilt und was genau Hochschulen beachten sollten, dafür gibt das neue Rechtsgutachten von KI:edu.nrw eine erste Einordnung.

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Was bedeutet die europäische KI-Verordnung für Hochschulen? „Die KI-Verordnung der Europäischen Union (KI-VO) macht Vorgaben für Institutionen, die KI-Anwendungen selbst anbieten oder betreiben. Ob und wann die KI-VO für Hochschulen überhaupt gilt und was genau Hochschulen beachten sollten, dafür gibt das neue Rechtsgutachten von KI:edu.nrw eine erste Einordnung." Zum Beitrag https://lnkd.in/euiz_sC9

🛠️ Forget n8n. Build Your First AI Agent, in 8 easy steps! (+ Bonus) Most people get stuck before they even begin. They want to build the next Jarvis… but don’t even know how to connect an API. Let me break it down. No fluff. No hype. Just the exact path we’ve used to build working agents across real use cases. 👇 The 8-Step Blueprint for Your First AI Agent: 1. Start Small. Solve One Clear Problem. Forget "general agents." Start with one task: • Book a doctor’s appointment • Summarize unread emails • Monitor job boards and recommend matches ✅ The clearer the task, the faster you’ll build and debug. 2. Use an Off-the-Shelf LLM. No need to train anything. Claude, GPT, Gemini, or open-source (like Mistral, LLaMA). Just make sure it handles structured outputs and reasoning. 3. Connect to the Real World. Agents need tools: • Email API (Gmail, Outlook) • Calendar API (Google, Outlook) • File ops (PDFs, local storage) • Browsers (Playwright, Puppeteer) • Custom APIs ⚙️ Choose what your agent can touch and why. 4. Build the Skeleton Flow. Agent != chatbot. → Input task → Pass to model with clear instructions → Decide next step (API call, scrape, etc.) → Act, then loop it back Keep looping until the task is complete. Here is an opensource platform: https://lnkd.in/gyzMnnjw 5. Add Memory Gradually. Most beginners overdo this. Start with short-term memory (last few messages). Use JSON files or a basic DB before diving into vector stores. 6. Give It a Usable Interface. • CLI is fine to start • Then try Flask/FastAPI • Or Slack, Discord bots Make it usable beyond your console. 7. Test Like Crazy. Run real tasks. Watch it break. Patch it. Repeat. Every good agent goes through dozens of iterations before it’s reliable. 👉Only 4 days left! The opportunity to Join us building our Agentic Platform https://lnkd.in/g6YVkRSi 8. Stay Ruthlessly Focused. Don't build a universal agent. Build one that does one job 10x better than a human. 🚀 Your first agent should work. Not just “demo well.” Book appointments. Answer emails. Summarize tasks. Solve real problems. Once that’s done, the next agent becomes 10x easier to build. 🔁 Save this if you’re starting your AI agent journey. PDF by OpenAI | 56 comments on LinkedIn

Webinar vom 17.10.! Darum ging’s: Im August trat das weltweit erste Gesetz zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz in Kraft. Unternehmen befürchten eine Einschränkung ihrer Innovationsmöglichkeiten, während Fachjuristen teils sogar vom „schlechtesten Gesetz, das es je gegeben hat“ sprechen. Doch fest steht: Die KI-Verordnung verändert die Spielregeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen grundlegend. In unserem Webinar am 17. Oktober 2024 um 10 Uhr geben Marlene Schreiber und Vitorio Dimov einen Überblick über den AI Act. Dabei erhalten die Teilnehmenden einen ersten praxisnahen Einblick in die Regelungen – von der Genese der Verordnung über ihren Anwendungsbereich bis hin zu den relevanten Pflichten, die bei der Entwicklung und Verwendung von KI-Systemen zu beachten sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Rollenverteilung der beteiligten Akteure sowie der Risikoklassifizierung von KI-Systemen. Das Webinar bietet u. a. Antworten auf folgende Fragen: Wer muss das neue Gesetz beachten? Welche Pflichten und Bußgelder sieht es vor? Und benötigt Ihr Unternehmen jetzt einen KI-Berater? Die Teilnehmenden erhalten praxisnahe und verständliche Einblicke in die wesentlichen Anforderungen und die nächsten Schritte zur Compliance mit dem AI Act. Sie haben Beratungsbedarf? Melden Sie sich gerne unter mail@haerting.de.

EU-Kommission • 2024 • Verordnung über Künstliche Intelligenz (AI Act) Der AI Act (KI-Verordnung, KIVO) verpflichtet Anbieter von KI-Systemen zu umfangreichen Transparenzmaßnahmen – abhängig von der Risikokategorie der jeweiligen Anwendung. Mit dem AI Act (Artificial Intelligence Act) will die EU erstmals umfassende Regeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz schaffen. Ziel ist es, Risiken zu minimieren und gleichzeitig Innovation zu ermöglichen. Die Verordnung unterscheidet vier Risikoklassen: unannehmbares Risiko (= verbotene KI) hohes (= Hoch-Risiko-KI) begrenztes Risiko und minimales Risiko. Je nach Einstufung sind unterschiedlich weitgehende Anforderungen zu erfüllen. Ein zentrales Element sind Transparenzpflichten: Nutzer*innen sollen nachvollziehen können, wenn sie mit einem KI-System interagieren – insbesondere bei generativer KI oder biometrischer Erkennung. Die Transparenzpflichten finden sich im Kapitel 3 des AI Acts und betreffen vor allem Anbieter und Betreiber von: Generativer KI (z. B. Chatbots, Bildgeneratoren) Es muss klar erkennbar sein, dass Inhalte KI-generiert sind, außer es ist dies aus dem Zusammenhang klar. Zudem sollen technische Schutzmaßnahmen gegen Täuschung eingebaut sein. Zusätzlich verlangt der Gesetzgeber, Trainingsdaten offen zu legen, insbesondere bei urheberrechtlich geschützten Inhalten (Art. 52 AI Act). Emotionserkennung und biometrische Kategorisierung Auch hier besteht Informationspflicht gegenüber betroffenen Personen – vor dem Einsatz solcher Technologien muss über die Datenverarbeitung informiert werden. Deepfakes und synthetische Inhalte Diese müssen als solche gekennzeichnet sein – etwa durch Wasserzeichen oder andere Hinweise. Besondere Transparenzanforderungen gelten für sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme, etwa im Gesundheitswesen, bei Kreditwürdigkeitsprüfungen oder im Personalbereich. Hier müssen umfangreiche technische Dokumentationen, Aufzeichnungen, Erklärbarkeit der Entscheidungen und Risikomanagementsysteme vorliegen. Fazit und Empfehlung Der AI Act bringt nicht nur technische Anforderungen, sondern verlangt auch ein hohes Maß an Kommunikation und Transparenz. Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen oder entwickeln, sollten frühzeitig prüfen, ob ihre Anwendungen unter die Verordnung fallen und entsprechende Transparenzmaßnahmen planen. Insbesondere Anbieter generativer KI sollten sich auf neue Pflichten einstellen, die über die DSGVO hinausgehen – etwa die Offenlegung von Trainingsdaten und die deutliche Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten. Wer KI nutzt, ohne die Transparenzpflichten zu beachten, riskiert erhebliche Bußgelder und Reputationsschäden. Daher ist es ratsam, jetzt Compliance-Strukturen aufzubauen und die eigene Kommunikation anzupassen.