Als KI-Engineer habe ich das vergangene Jahr intensiv verfolgt und möchte die wichtigsten Entwicklungen im Bereich der generativen KI zusammenfassen. 2023 war geprägt von bahnbrechenden technologischen Fortschritten, aber auch von Kontroversen und wichtigen gesellschaftlichen Diskussionen.
Das Jahr begann mit einer wegweisenden 10-Milliarden-Dollar-Investition von Microsoft in OpenAI. Diese Partnerschaft sollte sich als richtungsweisend erweisen: Microsoft integrierte OpenAIs Technologien in seine Produktpalette und wurde zum exklusiven Cloud-Provider für OpenAIs APIs.
Ein technologischer Höhepunkt war die Veröffentlichung von GPT-4 im März. Das Modell übertraf seinen Vorgänger in fast allen Bereichen und erreichte bei standardisierten Tests wie dem Graduate Record Examination und der US-Anwaltsprüfung bemerkenswerte Ergebnisse.
Ein unerwartetes Ereignis prägte die erste Jahreshälfte: Meta veröffentlichte versehentlich sein KI-Modell LLaMA. Was zunächst als Desaster erschien, entwickelte sich zu einem Katalysator für die Open-Source-Community. Wissenschaftler und Entwickler weltweit nutzten das Modell als Basis für eigene Innovationen.
Dieser "Leak" führte zu einer Demokratisierung der KI-Entwicklung. Stable Vicuna und andere Open-Source-Alternativen zu ChatGPT entstanden. Ende des Jahres präsentierte das französische Unternehmen Mistral AI sein gleichnamiges Modell, das mit einer völlig neuen Architektur und beeindruckender Effizienz überzeugte.
2023 war auch das Jahr der multimodalen KI-Systeme. ElevenLabs revolutionierte die Sprachsynthese mit Technologie, die nahezu jede Stimme überzeugend nachahmen kann. Im Bereich der Bildgenerierung machte Midjourney enorme Fortschritte - die Qualität der generierten Bilder erreichte ein Niveau, das sogar Fotowettbewerbe gewann.
Die wirtschaftlichen Auswirkungen waren immens. Goldman Sachs prognostizierte, dass KI-Systeme wie GPT-4 potenziell 300 Millionen Arbeitsplätze beeinflussen könnten. Diese Prognose löste intensive Diskussionen über die Zukunft der Arbeit aus.
Gleichzeitig entstanden rechtliche Herausforderungen. Die New York Times verklagte OpenAI wegen der Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte zum Training ihrer Modelle. Diese Klagen könnten weitreichende Folgen für die Entwicklung künftiger KI-Systeme haben.
Die Schweiz positionierte sich 2023 strategisch im KI-Bereich. Die ETH und EPFL lancierten die Swiss AI Initiative, die vertikale Initiativen für spezifische Anwendungsbereiche wie Gesundheit und Bildung mit horizontalen Projekten zur Grundlagenforschung verbindet.
Ein besonderer Coup war die frühzeitige Beschaffung von NVIDIA-GPUs für den neuen Supercomputer in Lugano - zu einem Zeitpunkt, als die Preise noch moderat waren. Dies verschafft der Schweiz einen wichtigen Vorsprung in der europäischen KI-Forschung.
Für das kommende Jahr erwarte ich eine Konsolidierung der Entwicklungen. Der extreme Fortschritt wird sich wahrscheinlich verlangsamen, da wir an Datenlimits stossen - GPT-4 hat bereits praktisch alle verfügbaren Trainingsdaten verarbeitet.
Stattdessen werden wir vermutlich Fortschritte in drei Bereichen sehen:
Der Abstand zwischen proprietären Systemen wie GPT-4 und Open-Source-Alternativen wird sich voraussichtlich verringern. Gleichzeitig werden wir kreativere Anwendungen sehen, die über simple Automatisierung hinausgehen.
2023 war das Jahr, in dem generative KI im Mainstream ankam. 2024 wird das Jahr sein, in dem wir lernen, diese Technologie wirklich produktiv einzusetzen.
Die wichtigsten Entwicklungen waren die Veröffentlichung von GPT-4, die Microsoft-OpenAI Partnerschaft, der LLaMA-Leak und dessen Auswirkungen auf die Open-Source-Community, sowie Durchbrüche in multimodaler KI wie ElevenLabs und Midjourney.
Der versehentliche LLaMA-Leak von Meta führte zu einer Demokratisierung der KI-Entwicklung. Dies ermöglichte die Entstehung von Open-Source-Alternativen wie Stable Vicuna und später Mistral AI, die neue Standards in Effizienz und Architektur setzten.
Die Schweiz positionierte sich 2023 strategisch durch die Swiss AI Initiative von ETH und EPFL sowie die frühzeitige Beschaffung von NVIDIA-GPUs für den Supercomputer in Lugano, was ihr einen Vorsprung in der europäischen KI-Forschung verschafft.
Für 2024 werden Fortschritte in drei Bereichen erwartet: verbesserte Multimodalität (Integration von Text, Bild, Audio und Video), effizientere Modelle mit gleicher Leistung bei weniger Ressourcen, und spezialisierte Anwendungen für spezifische Branchen.
Goldman Sachs prognostizierte, dass KI-Systeme wie GPT-4 potenziell 300 Millionen Arbeitsplätze beeinflussen könnten. Zudem gab es bedeutende rechtliche Entwicklungen, wie die Klage der New York Times gegen OpenAI wegen Urheberrechtsverletzungen.
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