28. Juni 2024

Metas Vision: Fortschritte in der KI durch Open-Source und Zusammenarbeit

„Meta trägt KI schon in der DNA.“

Naila Murray, Forschungsleiterin bei FAIR (Fundamental AI Research), präsentierte auf der Roundup-Veranstaltung zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) in Berlin Metas umfassende KI-Strategie.

Meta hat konsequent an der Weiterentwicklung der automatisierten Bild- und Objekterkennung gearbeitet, was sich in innovativen Anwendungen wie automatisierten Stickern widerspiegelt. Hierbei erkennt die KI Umrandungen von Objekten und macht sie zu Stickern. Diese Technologie ist ein Beweis für Metas langjährige Investitionen und Forschung im Bereich KI.

Neben diesen technischen Fortschritten stand auch das sogenannte Red Teaming im Fokus. Diese Methode dient der Prüfung von KI-Modellen auf Fehlerquellen und Risiken und wurde in Panels und Workshops intensiv behandelt.

Ein weiterer Höhepunkt der Veranstaltung war die Ankündigung des neuen AI Accelerator Programms für Start-ups, das in Zusammenarbeit mit Hugging Face und Scaleway entwickelt wurde. Dieses Programm bietet nicht nur Zugang zu den neuesten offenen Modellen und Ressourcen, sondern auch Mentoring und Zugang zum Start-up-Campus Station F in Paris. Interessierte Start-ups können sich bis Mitte August 2024 bewerben. Meta setzt hierbei stark auf den Open-Source-Gedanken, da dieser laut Murray zur Sicherheit und zum Fortschritt der KI-Systeme beiträgt.

Auch die deutsche KI-Forschung wurde thematisiert. Experten wie Jonas Geiping vom Ellis Institut in Tübingen und Prof. Georg Rehm vom Deutschen Forschungszentrum für KI (DFKI) betonten die Bedeutung und die Herausforderungen der langfristigen Finanzierung von KI-Projekten in Deutschland. Während in den USA Projekte oft über Jahrzehnte finanziert werden, sind die Mittel in Deutschland meist nur kurz- und mittelfristig verfügbar. In Bezug auf die Entwicklung einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) waren sich die Experten einig, dass noch viel Forschung nötig ist. Dabei fokussiert sich Meta derzeit auf Multi-Agent-Systems, die voneinander lernen können, anstatt auf die Entwicklung einer AGI.


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