Wie intelligent ist generative Künstliche Intelligenz?

Ergebnisse generativer künstlicher Intelligenz können enorm beeindrucken und bieten bereits jetzt bei alltäglichen Fragestellungen großen Nutzen. Gleichzeitig wird oft betont, dass diese Systeme auf rein statistischer Generierung von Wörtern basieren. Bedeutet das, eine KI kann lediglich bestehende Texte neu kombinieren, ohne sie wirklich zu 'verstehen'? In diesem Vortrag werden wir, nach einer Einführung in die Grundlagen, uns etwas genauer damit beschäftigen, wie intelligent eine KI aktuell wirklich ist. Auch stellen wir uns die Frage, ob und wie man das messen oder testen kann. Ein gutes Verständnis in diesem Bereich kann helfen, besser einschätzen zu können, für welche Anwendungsfälle eine generative KI geeignet ist.

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Gezieltes Kompromittieren von Sprachmodellen - Wie man Generative KI ganz einfach hacken kann

Große Sprachmodelle (LLMs) werden aktuell vielfältig und intensiv genutzt, aber sind anfällig für Angriffe. Bisher wird diese Möglichkeit sehr wenig, bzw. rein aus der Perspektive des Datenschutzes betrachtet. Das reicht aber bei weitem nicht aus; die wirklich relevanten Bedrohungen sind ganz woanders, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis sie real werden. 
Indirect Prompt Injection ermöglicht eine ferngesteuerte Übernahme von LLM-Anwendungen im großen Stil. Dabei schmuggelt ein Angreifer über externe Quellen (Webseiten, Dokumente, etc.) versteckte Anweisungen in den Dialogkontext eines Sprachmodells, und bringt den Dialog unter seine Kontrolle. Der Nutzer bekommt davon nichts mit.
Diese Schwachstelle wurde von sequire technology im Februar 2023 veröffentlicht und demonstriert. Dazu gab es ausführliche Gespräche mit betroffenen Anbietern, wie beispielsweise Microsoft, OpenAI und Google. Im Ranking der gefährlichsten  Schwachstellen von Sprachmodellen (OWASP Top 10) wurde Prompt Injection als Top 1 Bedrohung gelistet; das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik veröffentlichet ein Warnung basierend auf der Arbeit von sequire. 
Im Vortrag diskutiert Dr. Christoph Endres die Bedrohungen von Großen Sprachmodellen, erläutert Indirekt Prompt Injection im Detail, gibt Beispiele für aktuelle und zukünftige Angriffe und erklärt, warum die bisherigen Abwehrmaßnahmen nicht funktionieren bzw. ausreichen werden. 

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Wie verändert sich die Landschaft der Prozesstechnologien durch KI?

Die verschiedenen Technologien, die im Zusammenhang mit dem Management und der Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden können, sind zahlreich. Das Spektrum reicht von Prozessmodellierungswerkzeugen über Workflow- oder BPM-Systeme bis hin zu Process-Mining, Robotic-Process-Automation und Decision-Management. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die geeigneten Technologien auszuwählen und sie so aufeinander abzustimmen, dass der größtmögliche Nutzen entsteht. 
 
Dabei kann Künstliche Intelligenz an ganz vielen Stellen und auf sehr unterschiedliche Weise genutzt werden. In manchen Bereichen sind schon seit längerer Zeit KI-Verfahren im Einsatz, so z. B. bei der Analyse von Prozessdaten oder bei der Durchführung von Prozessen mit automatischer Dokumentenverarbeitung. Doch auch dort, wo KI bisher keine große Rolle gespielt hat, bietet insbesondere die generative KI völlig neue Möglichkeiten – beispielsweise beim Entwurf und der Dokumentation von Prozessen. Praktisch alle Hersteller von BPM-Software arbeiten daran, ihre Systeme um KI-basierte Funktionalitäten zu erweitern.
 
Der Vortrag gibt einen Überblick über die verschiedenen Prozesstechnologien und wie sie im Zusammenspiel eingesetzt werden können. Dabei wird herausgearbeitet, wo sich welche Einsatzmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz bieten und wie dadurch das Management und die Ausführung von Geschäftsprozessen verbessert werden können.

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Bilder, die sprechen: Einsatz von Convolutional Neural Networks zur Bilderkennung

In der heutigen, zunehmend datengesteuerten Geschäftswelt spielt künstliche Intelligenz (KI) eine transformative Rolle in der Automatisierung und Optimierung von Prozessen. Insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) haben die Art und Weise, wie Unternehmen visuelle Daten interpretieren und nutzen, revolutioniert.

Im ersten Kapitel wird der Zuschauer in die Definition und Funktionsweise von Convolutional Neural Networks eingeführt. Es wird dargelegt, wie CNNs trainiert werden, um Muster und Strukturen in visuellen Daten zu erkennen und zu interpretieren.

Das zweite Kapitel widmet sich einem Python-Beispiel, in dem die Anwendung von YOLO  in Kombination mit Roboflow dargestellt wird. Es ist eine Live-Demonstration geplant in welcher entweder Personenerkennung mit Alter und Geschlecht oder Objekterkennung gezeigt wird, um die Konzepte greifbar zu machen.

Das dritte und letzte Kapitel präsentiert verschiedene industrielle Anwendungen von CNNs. Von Document Extraction, über die Krebserkennung in der Medizin bis hin zur Gesichtserkennung in der Sicherheitstechnologie, wird aufgezeigt, wie CNNs Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und neue Möglichkeiten für Unternehmen erschließen.

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Computational Thinking neu definiert: Der Beitrag von LLMs zur Informatik

In diesem Vortrag untersuchen wir die transformative Rolle von Large Language Models (LLMs) in der Weiterentwicklung des Computational Thinking und der Berechnungsmethoden in der Informatik. LLMs, als Spitze der gegenwärtigen KI-Revolution, eröffnen durch ihre ganz neuen Fähigkeiten in der Sprachverarbeitung und Mustererkennung neue Perspektiven für die Berechenbarkeit und Problemlösung.
Der Vortrag eröffnet mit einem Überblick über die Grundlagen der Large Language Models, einschließlich ihrer fortschrittlichen Architektur und innovativen Funktionsweise. Anhand konkreter Beispiele illustrieren wir, wie LLMs traditionelle Berechnungsgrenzen überschreiten und komplexe Probleme in der Informatik neu angehen.
Ein zentraler Fokus liegt auf dem effektiven Design von Prompts, welches entscheidend für die Ausnutzung des vollen Potenzials von LLMs ist. Wir erörtern fortgeschrittene Techniken und Best Practices, die zu präzisen Antworten und tiefgehenden Analysen führen und die Qualität der Ergebnisse signifikant verbessern.
Abschließend diskutieren wir die langfristigen Implikationen von LLMs für die Informatik und deren Anwendungen in Geschäftsprozessen, insbesondere wie sie zur Automatisierung und Effizienzsteigerung beitragen können.

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Effizienter Support durch KI: Einsatzmöglichkeiten in der Applikationsbetreuung

Der Support für Applikationen stellt oft eine Herausforderung dar. Er beruht auf einem kognitiven Wissensschatz, der insbesondere bei älteren Anwendungen durch den Verlust von Mitarbeitern oder fehlendes Fachpersonal gefährdet ist. Die Kritikalität von Anwendungen erfordert zudem immer schnellere Lösungen für auftretende Probleme. Eine KI-basierte Lösung schafft Abhilfe und kann dieses kognitive Wissen ergänzen, die Effizienz steigern, die Problemlösungszeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit verbessern. In diesem Vortrag zeige ich anhand von Beispielen, wie KI als Werkzeug im Support genutzt werden kann.

Die AI Adoption Journey: Wie Unternehmen ganzheitlich KI-Lösungen angehen können.

Die Einführung von KI-Lösungen in Unternehmen ist ein vielschichtiger Prozess, der strategisch und methodisch angegangen werden muss. Dieser Vortrag beleuchtet die "AI Adoption Journey" und zeigt, wie Unternehmen diese Reise in fünf Phasen erfolgreich durchlaufen können.

Von der Vision über die Planung, die Datenbeschaffung und -analyse bis hin zur Implementierung und dem Betrieb bietet jede Phase spezifische Herausforderungen und Chancen. Der Vortrag vermittelt praxisnah, wie Unternehmen diese Phasen strukturieren, um eine ganzheitliche Integration von KI-Lösungen zu erreichen.

Anwendung von KI in der Analyse und Automatisierung von Geschäftsprozess

Auch bei der Automatisierung von Prozessen spielt die KI eine immer wichtigere Rolle. Sogenannte Software-Roboter können so programmiert werden, dass sie manuelle, sich wiederholende und regelbasierte Arbeitsabläufe in einer bestimmten Reihenfolge automatisch abwickeln. Digitale Roboter übernehmen selbstständig Aufgaben, die sonst von einem Mitarbeiter ausgeführt werden, und tragen dazu bei, dass einzelne Prozesse wesentlich schneller, kostengünstiger und weniger fehleranfällig sind. Gleichzeitig können sich die Mitarbeiter auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren und ihre personellen Ressourcen effizienter einsetzen.

Das Versenden von Urlaubsanträgen, die Bearbeitung von Eingangsrechnungen, die Erstellung von Mitarbeiterakten, die Überprüfung von Kaufanträgen - all diese Arbeitsabläufe können automatisiert werden. Fortschritte und Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens können nicht nur einfache, eindimensionale Prozesse automatisieren, sondern auch komplexe, ganzheitliche Prozesse, an denen mehrere Beteiligte, mehrere Abteilungen und mehrere Systeme beteiligt sind und die früher menschliche Intelligenz erforderten.

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Generative KI revolutioniert Risikomanagement und Compliance in der Finanzbranche!

Mit Automatisierung, proaktiver Risikoerkennung und Compliance-Optimierung durch KI-gestützte Lösungen

In meiner Präsentation demonstriere ich, wie das Risiko- und Compliance-Management in der Finanzbranche durch die geniale Welt der generativen KI (gen KI) umgestaltet wird. Gen KI ist nicht nur ein nettes Hilfsmittel zur Erleichterung des täglichen Arbeitsablaufs, sondern eröffnet auch ganz neue Möglichkeiten für Banken, Risiken zu managen und die Einhaltung von Regeln zu gewährleisten.

Zuerst werde ich aufzeigen, wie KI bereits heute praktisch angewendet wird, angefangen bei der Automatisierung manueller Tätigkeiten bis hin zur Verarbeitung großer Datenmengen. Die „Shift Left“-Methode, die von den Experten als „Shift Left“ bezeichnet wird, ermöglicht es den Banken, von alten Arbeitsweisen zu innovativen, proaktiven Methoden zu übergehen.

Danach tauchen wir tiefer in die Welt von Eigen Technologies ein. Diese Firma nutzt generative KI, um das Compliance-Management auf ein neues Level zu heben. Sie setzen modernste NLP-Techniken und maschinelles Lernen ein, um Dokumente zu sortieren, zu aktualisieren und sicherzustellen, dass alles den neuesten Vorschriften entspricht.

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Ich werde es erklären, wie Eigen Technologies maschinelles Lernen nutzt, um aus vergangenen Daten zu lernen und Vorhersagemodelle zu erstellen, die nicht nur Risiken erkennen, sondern auch künftige Compliance-Herausforderungen prognostizieren können. Diese Modelle sind super clever und können Muster entdecken, die wir Menschen leicht übersehen würden.

Natürlich sprechen wir auch über die Herausforderungen, die solche Systeme mit sich bringen – von der Integration in bestehende IT-Systeme über Datenschutz bis hin zur Skalierung. Wir diskutieren auch, wie wichtig es ist, ethische Richtlinien und eine starke Governance zu haben, damit alles mit rechten Dingen zugeht.

Zum Schluss schaue ich in die Zukunft und zeige auf, wie gen KI nicht nur das Risiko- und Compliance-Management revolutionieren, sondern auch die Art und Weise verändern könnte, wie Banken arbeiten und Innovationen vorantreiben. Wir werfen einen Blick darauf, was diese Technologien langfristig bedeuten könnten, nicht nur technisch, sondern auch für die Strategie der Finanzwelt.