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Commit 2505ee30 authored by Peter Gerwinski's avatar Peter Gerwinski
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Notizen 2.6.2025

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\item
2023: EU-Einheitspatent\\
\textarrow\ \url{https://www.heise.de/-9069532}
\pause
\medskip
\item
Europäische Patentübereinkunft (EPÜ), Artikel 52:\\
Es gibt keine Software-Patente.
\item
Europäisches Patentamt (EPA)\\
und Europäisches Patentgericht (Einheitspatent):\\
Es gibt mindestens ca.\ 100\,000 Software-Patente.
\end{itemize}
\end{frame}
......
Aktuelles Zeitgeschehen, 02.06.2025, 17:39:10
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https://www.heise.de/news/KI-New-York-Times-verklagt-OpenAI-und-Microsoft-wegen-Urheberrechtsverletzungen-9583271.html
= https://heise.de/-9583271.html
Urheberrechtsverletzung durch KI-Training
- Die Nutzung aller online erreichbaren Medien für das KI-Training
ohne Kompensation für diejenigen, die die Werke geschaffen haben,
ist unfair.
- Was kann man sinnvollerweise tun, um die Situation fairer zu gestalten?
https://www.bigdata-insider.de/data-scraping-und-urheberrecht-beim-training-von-ki-modellen-a-0fe652287e3bdb2a2f796012b3de52b3/
- schmaler Grat zwischen (erlaubter) wissenschaftlicher Nutzung
und (nicht erlaubter) kommerzieller Nutzung
- Realistischerweise erfolgt das Trainieren großer KI-Modelle
aktuell immer mit kommerziellen Interessen.
Idee: Verteiltes System, um ein nichtkommerzielles großes KI-Modell
zu trainieren (vergleichbar mit SETI@home, folding@home, ...)?
- Da die kommerziellen KI-Modelle gut verfügbar sind
(einschließlich lokal nutzbarer vortrainierter Modelle),
besteht keine große private Motivation,
zu einem solchen Projekt beizutragen.
- Realistischerweise würden Unternehmen versuchen,
das Projekt zu vereinnahmen.
--> Das Problem ist vergleichbar mit der Ausgangssituation
von freier Software: Proprietäre Software war gut verfügbar
(einschließlich "Raubkopien") --> keine Motivation.
Geklappt hat es trotzdem.
Möglicherweise ein wesentlicher Grund dafür: Copyleft.
Vielleicht kann man mit einem ähnlichen "Lizenz"modell
eine ähnliche "freie KI" voranbringen?
- Voraussetzung dafür: genügend Rechenleistung.
Für KI-Training wird diese möglicherweise in x Jahren
privat oder für Hochschulen verfügbar sein.
Abschätzung für x:
Cray-2 (1985-1990, bereinigt ca. 44e6 USD): 4 GB RAM
PC (1985): 1 MB RAM
Wann hatten PCs 4 GB RAM? Etwa ab 2000.
--> In ca. 15 Jahren wuchs das RAM um den Faktor 4000.
Wieviel RAM haben aktuelle PCs? --> 16 GB
Wieviel RAM haben aktuelle KI-Trainingszentren?
2023: ChatGPT auf 30000 A100-Grafikkarten à 80 GB RAM trainiert.
--> KI-Training ist um den Faktor 30000 * 80 / 16 = 150000 RAM-aufwendiger
als normale PC-Nutzung.
Von 1985 bis 2000
15 * 1.5 = 22.5 Jahre: 4000 * sqrt (4000) = 252982
15 * 1.25 = 19 Jahre: 4000 * sqrt (sqrt (4000)) = 31810
--> x ~ 20 Jahre
- Ein gut motiviertes Projekt wird die Rechenleistung
von 150000 PCs zusammenbringen.
Aktuelle Probleme:
- Motivation
- enge Zusammenarbeit der Rechner
--> Interessantes Forschungsprojekt: Kann man das ändern?
Verteiltes KI-Training
Laufendes Projekt: https://arxiv.org/pdf/2407.07852
--> Verteiltes Rechnen zusammen mit höherer Rechenleistung
könnte evtl. bereits in 5 Jahren ein nichtkommerzielles
großes KI-Modell hervorbringen.
Dafür notwendig: Copyleft für KI-Trainingsdaten.
Weitere Themen, 02.06.2025, 17:20:46
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Termine: 16.6., 23.6. und 30.6.2025
* Software-Lieferkette (Software Supply Chain):
Wie sichert man dauerhaft die Qualität von Software,
insbesondere in Hinblick auf Sicherheit?
* Effiziente Ausnutzung von Hardware:
Vor- und Nachteile der gemeinsamen
Nutzung von Ressourcen (Cloud)
* Nachhaltige Benutzerschnittstellen:
Kommandozeile vs. Menüs vs. Icons,
Tastatur vs. Maus. vs Touch-Screen
* Kryptowährungen
Wie funktionieren Kryptowährungen?
Welche Vor- und Nachteile haben sie?
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