20.04.2023

KI-Charme-Helfer: Stanford-Forscher entwickeln „Rendezvous-Brille“

RizzGPT, das auf GPT-4 zurückgreift, hilft User:innen dabei, die richtigen Worte bei Dates zu finden. Und liefert den Wissenschaftlern nach "Charisma as a Service".
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(c) Twitter/Chiang - Das AR-Monokel für Brillen stammt von Brilliant Labs.

Der Hype um AI geht weiter. Momentan scheint sich die Welt in einer Versuchsphase zu befinden, um auszuloten, welche Möglichkeiten Künstliche Intelligenz bietet. Es wurde schon davon berichtet, dass Personen innerhalb einer Woche mithilfe von ChatGPT ein Buch geschrieben haben, AI hat bereits Songs komponiert, Studierende wurden bei Prüfungen dabei erwischt, wie sie KI (verbotenerweise) nutzten. Und nun hat ein Team von Studenten an der Stanford University eine intelligente Brille entwickelt, die die Ergebnisse des Sprachmodells GPT-4 von OpenAI in Echtzeit anzeigen kann. Sie soll Träger:innen beim nächsten Vorstellungsgespräch oder sogar bei romantischen Verabredungen unterstützten.

RizzGPZ mit CaaS für Dates und Vorstellungsgesprächen

Das Gerät mit dem Namen rizzGPT biete seinen Träger:innen „Charisma as a Service“ (CaaS) in Echtzeit, höre dem Gespräch zu und sage genau, was man als Nächstes sagen sollten. Dies erklärte der Stanford-Student Bryan Hau-Ping Chiang kürzlich in einem Tweet. „Sag goodbye zu peinlichen Verabredungen und Vorstellungsgesprächen“, schrieb er.

Demonstration der rizzGPT-Brille bei einem Vorstellungsgespräch

Die Brille wurde von Brilliant Labs gebaut und mit einem „Monocle AR device“ hergestellt, das, nach Angaben der Studierenden, auf jede Brille aufgesetzt werden kann. Sie verfügt über eine Kamera, ein Mikrofon und ein Display, das von GPT-4 generierten Text einblendet. Dabei ermöglicht die Spracherkennungssoftware Whisper von OpenAI der Brille, Sprache direkt an den Chatbot zu übermitteln, der wiederum Träger:innen in Sekundenschnelle Antworten gibt.

Deus ex Machina?

RizzGPT nutzt dabei die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Gespräche in Echtzeit zu überwachen und den Nutzern Feedback und Anweisungen zu geben. Das KI-System greift hierfür auf ein Deep-Learning-Modell zurück, das bei der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz kommt. Das GPT-Modell wurde auf einem großen Datensatz von Interaktionen trainiert, um Trends im Sprachgebrauch zu erkennen. Und genaues Feedback und Anweisungen während Gesprächen zu geben.

Oder wie es Chiang überschwänglich beschreibt: „Es ist, als würde Gott dein Leben beobachten und dir genau sagen, was du als Nächstes tun sollst.“

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Das Whitepaper zu "No Hype KI" | Montage: brutkasten

Eine Download-Möglichkeit des Whitepapers findet sich am Ende dieses Artikels.

Hier geht’s zu allen Folgen von „No Hype KI“.


Die Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz schreiten weiterhin in hohem Tempo voran – und geht man nach dem investierten Kapital, ist der Höhepunkt des Hypes wohl noch gar nicht erreicht. Gerade wegen dieser rasanten Geschwindigkeit bleibt die Umsetzung in etablierten Unternehmen eine Herausforderung. Sie passiert abseits des Hypes und betrifft bei Weitem nicht nur technologische Fragen.

Das war die Ausgangslage für die zweite Staffel unserer Serie No Hype KI, die mit Unterstützung von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und Universität Graz umgesetzt wurde.

In sieben hochkarätig besetzten Roundtable-Diskussionen spannten wir den Bogen von den kulturellen Fundamenten einer strukturierten Verankerung im Betrieb über die operativen Voraussetzungen wie Datenqualität und Kostenkontrolle bis hin zum strategischen Risikomanagement im Rahmen digitaler Souveränität. Wir diskutierten den tiefgreifenden Wandel der Softwareentwicklung, beleuchteten die notwendigen Leitplanken moderner IT-Sicherheits- und Governance-Modelle und analysierten den anspruchsvollen Schritt vom Prototyp zur echten Skalierung. Und wir wagten einen Ausblick auf das kommende Zeitalter der autonom agierenden Assistenten.

Die Erkenntnisse aus diesen Diskussionen haben wir im aktuellen Whitepaper zu Staffel 2 übersichtlich aufbereitet. Wir zeigen direkt aus der Praxis, wie die Umsetzung von KI-Projekten im Unternehmen gelingen kann, geben einen strategischen Überblick, zeigen konkrete Handlungsmöglichkeiten auf und untermauern diese mit handfesten Beispielen.

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