07.07.2023

Künstliche Intelligenz: ChatGPT ist gut, aber hast du diese KI-Tools schon ausprobiert?

Im aktuellen Kampf um den Titel der beliebtesten KI-Lösung hat der brutkasten eine Liste von KI-Tools erstellt, die dir bei deiner Arbeit helfen können.

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✨ AI Kontextualisierung

Vor mehr als sieben Monaten launchte OpenAI ChatGPT. Seitdem sind die Menschen überwältigt von den schier unendlichen Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz bietet. Jeden Tag scheint eine neue Technologie oder ein neues Tool auf den Markt zu kommen, das noch schneller, besser und innovativer ist. Dem Wettlauf rund um die KI-Entwicklung haben sich bereits viele Großunternehmen angeschlossen. Jene, die noch nicht auf den KI-Zug aufgesprungen sind, haben mit sehr großer Wahrscheinlichkeit bereits ihre Chance verpasst.

Google Bard und Microsoft Bing haben sich bereits als KI-gesteuerte Suchmaschinen etabliert – auch wenn erstere in Europa noch nicht verfügbar ist. Dennoch dominiert OpenAI’s ChatGPT den Markt für generative KI-Lösungen. Aber die Eigenschaften vieler anderer KI-Tools gehen über die Funktionen des bekanntesten Chatbots hinaus. Anlässlich des aktuellen KI-Hypes rund um ChatGPT und Co. hat der brutkasten eine Liste mit weiteren KI-Tools zusammengestellt, die bei der Umsetzung verschiedener Aufgaben helfen können.

Fireflies.ai

Wer kennt ihn nicht, den Stress des ewigen Notizenmachens während einer wichtigen Besprechung. Während man sich auf den Inhalt und das Gespräch konzentrieren möchte, verpasst man ungewollt wichtige Informationen, weil man noch dabei ist, die letzten wichtigen Sätze zu tippen. Dazu kommt noch der Aufwand von Meeting-Zusammenfassungen, die man seinen Gesprächspartner:innen zukommen lassen möchte. Um dieses Problem ein für alle Mal aus der Welt zu schaffen, hat das Startup Fireflies.ai aus San Francisco ein KI-Tool entwickelt, das eigenständig Notizen von virtuellen Gesprächen anfertigt. Der Meeting-Assistent namens “Fred” läuft dabei im Hintergrund mit und zeichnet Meetings auf.

Innerhalb kurzer Zeit nach Ende des Austauschs erhalten die Meetingteilnehmer:innen so die mit künstlicher Intelligenz generierten Besprechungsnotizen. Zudem macht Fireflies.ai die Notizen durchsuchbar und transkribiert auf Wunsch auch das Gespräch. Kompatibel mit den gängigsten Webkonferenz-Anbietern wie beispielsweise Google Meet, Zoom oder Microsoft Team, sendet das Tool knapp eine Stunde vor dem Termin Teilnehmer:innen eine E-Mail, um sie darüber zu informieren, dass das Gespräch für Notizzwecke aufgezeichnet wird. Gegründet im Jahr 2016 von Krish Ramineni, Co-Founder und CEO von Fireflies.ai, verfolgt die als kostenlose Version verfügbare Plattform das Ziel, Angestellte dabei zu unterstützen, sowohl Zeit zu sparen, als auch den Workflow unter Teams zu stärken.

DeepL Write

Viele Menschen können sich den DeepL Translator aus der Arbeitswelt nicht mehr wegdenken. Das im Jahr 2017 gegründete Kölner Startup hat erst Anfang des Jahres nach einer Finanzierungsrunde den Unicorn-Status erreicht. Kaum eine Woche später verkündete DeepL die Neuigkeiten über ein neues Feature. DeepL Write heißt der neue Helfer, der Nutzer:innen Unterstützung beim Schreiben anbietet. Neben Grammatik-, Zeichensetzungs- und Stilprüfung bietet DeepL Write auch alternative Formulierungsvorschläge an.

Vorbei sind damit die Zeiten, in denen wichtige E-Mails mit Rechtschreib- oder Grammatikfehlern verschickt wurden. Das neue KI-gesteuerte Feature scannt Texte, E-Mails und Reports auf Fehler. Mit dem neuen Launch möchte das deutsche Startup nicht nur sein Portfolio erweitern, sondern auch User:innen bei der Textgenerierung unterstützen.

Pi, der freundliche Chatbot

Kaum sind die Nachrichten über die Schwierigkeiten von ChatGPT mit den Mental-Health-Empfehlungen bekannt, kündigt nun ein ehemaliger DeepMind-Gründer, Mustafa Suleyman, den Launch von Pi an. Entwickelt von Inflection AI mit Sitz in Palo Alto im Silicon Valley, ist Pi ein freundlicher Chatbot, der aktiv zuhört und gesprächiger ist als andere Chatbots. Obwohl Pi Ähnlichkeiten mit ChatGPT aufweist, ist das Modell laut Suleyman, CEO und Co-Founder von Inflection AI, persönlicher und ein “echter KI-basierter persönlicher Assistent”. Der Name Pi stehe dabei für “persönliche Intelligenz”, erklärt der CEO in einem Interview mit Forbes. “Ich denke, das ist genau das, was eine KI ist. Es ist eine neue Klasse von verschiedenen Funktionen, die Coach, Vertrauter und Berater ist, ein digitaler persönlicher Assistent, alles in einem“, sagt Suleyman.

Anders als andere Chatbots sei Pi in der Lage, sich 100 Gespräche mit registrierten Nutzer:innen zu merken und sei über verschiedene Plattformen wie die eigene Website, die iOS-App sowie über SMS-, WhatsApp- und Instagram-Nachrichten kontaktierbar. So sei Pi auch in der Lage, in einem weiteren Gespräch nachzufragen, wie die Party vor ein paar Tagen gelaufen sei. Die vorerst kostenlose Plattform bietet Funktionen wie die Vorbereitung auf ein wichtiges Gespräch, Planunghilfe und virtuelle Spielpartner an. Es gibt aber auch Funktionen, die sich mit dem Thema Mental Health beschäftigen, indem Pi mit einfühlsamen Fragen behutsam nach den Gefühlen der Nutzer.innen fragt. Suleyman versichert, dass als gefährdet eingestufte Gesprächspartner:innen, die sich offensichtlich in einer psychischen Krise befinden, an eine psychologische Fachkraft verwiesen werden.

Auto-GPT

Wie die Entwickler:innen von Auto-GPT auf ihrer Website verkünden, “ist Auto-GPT eine experimentelle Open-Source-Anwendung, die die Fähigkeiten des GPT-4-Sprachmodells demonstriert. Nach der Eingabe eines Prompts verarbeitet das Tool die Ergebnisse wiederholt und verwendet seinen eigenen Output als Input, um die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. Auto-GPT entscheidet selbstständig, was als nächstes mit dem gelieferten Output geschehen soll. Diese KI-Lösung gilt als eine der ersten vollständig autonomen künstlichen Intelligenzen, die in der Lage ist, zunehmend komplexere Aufgaben ganz alleine zu lösen.

Auto-GPT ist zudem ein Open-Source-Programm und somit ein Tool, das von einer Gemeinschaft von Developer:innen entwickelt wird. Jede Person mit Programmierkenntnissen kann die KI-Lösung verbessern und um weitere Funktionen ergänzen. Erst im März dieses Jahres gestartet, hat Auto-GPT bereits 306 Mitwirkende. Da es sich bei AutoGPT um einen Code-Skript und nicht um eine mobile Anwendung handelt, sind grundlegende Programmierkenntnisse erforderlich, um das Tool auf dem eigenen Computer zu nutzen.

Github Copilot

Github Copilot ist eine KI-Lösung, die User:innen auf ihrer Reise der Code-Erstellung begleitet und hauptsächlich auf Programmierer:innen und Entwickler:innen abzielt. Copilot wurde von Github, einem der führenden Unternehmen auf dem Markt für Open-Source-Code-Repository-Software, entwickelt und kürzlich von Microsoft übernommen. Man hört oft, dass Programmierer:innen und Entwickler:innen einen Großteil ihrer Zeit mit der Behebung von Problemen und Bugs verbringen, anstatt tatsächlich Code zu schreiben. Während das Generieren von neuem Code nicht unbedingt die spannendste Aufgabe sein kann, stellt das Erstellen von sauberem Code, der keine Probleme für Benutzer:innen verursacht, eine ziemlich große Herausforderung dar. Normalerweise kann es Stunden oder sogar Tage dauern, bis bestimmte Probleme gelöst sind.

Aus diesem Grund dient Github Copilot als Unterstützung für Entwickler:innen, die im Code-Editor ihre Probleme und Wünsche, wie ihr Code laufen sollte, schildern. Das Programm generiert daraufhin ein neues Code-Snippet oder geht über einen bestehenden Code-Abschnitt und modifiziert ihn so, dass das Problem gelöst wird. Dank seiner großen Zeichenkapazität kann es in Sekunden den Entwicklungsprozess von Tagen auf Stunden reduzieren. Copilot scannt auch vorhandenen Code auf gängige Schwachstellen und macht den Developer:innen Vorschläge, wie diese auf sichere Weise behoben werden können.

Runway

Das in New York ansässige Startup Runway war bereits an der Entwicklung des bekannten Text-to-Image-Generators von Stable Diffusion AI beteiligt. Kürzlich hat Runway ein weiteres KI-Modell auf den Markt gebracht, das innerhalb von Sekunden ein Video auf Basis von Text-to-Video generiert. Von Text-to-Video, über Text- and-Image-to-Video bis hin zu Image-to-Video verfügt das Startup über ein breites Portfolio an KI-Modellen.

Runway hat eines der ersten Text-to-Video-Modelle auf den Markt gebracht und gezeigt, was mit einer einfachen Textaufforderung möglich ist. Über seine App bietet Runway auch die Möglichkeit, mit der Smartphone-Kamera aus selbst aufgenommenen Videos KI-modifizierte Clips zu erstellen.

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.