Kategorie: Artikel

Einordnung zum Projektstand vom August 2024. Die beschriebenen Funktionen und rund 15 US-Dollar je Paper sind damalige Entwicklerangaben aus einem begrenzten Forschungssetting. Sie belegen weder unabhängige wissenschaftliche Qualität noch vollständige Betriebskosten. Mein „AI Journalist“ ist ein Gedankenexperiment; für Veröffentlichung und Quellenprüfung bleibt redaktionelle Verantwortung nötig. Im August 2024 hat ein Projekt namens „The AI Scientist“…

Dieser Beitrag diskutiert die damals verlinkten Forschungsansätze und meine offenen Fragen zur Evaluation. Vorschläge wie ausschließlich korrekte Trainingsdaten oder evolutionäres Training sind hier Überlegungen, keine von mir nachgewiesenen Lösungen. Technische Richtigkeit lässt sich bei manchen Aufgaben automatisch testen; Nützlichkeit und ethische Angemessenheit enthalten weiterhin menschliche Wertentscheidungen. Andrej Karpathy, ehemaliger OpenAI-Forscher und KI-Pionier, hat in einem…

In einem kürzlich veröffentlichten Artikel präsentiert Bernard Huang, Mitbegründer von Clearscope, ein faszinierendes Konzept namens „Ranch-Style SEO“. Huangs Beitrag ist zweifellos eine tiefgründige Analyse der aktuellen SEO-Landschaft und bietet wertvolle Einblicke in die Zukunft der Content-Erstellung. Doch wirft seine Darstellung auch die Frage auf: Brauchen wir wirklich einen neuen Begriff? Was unterscheidet Ranch-Style SEO denn…

Kommentar zur Ankündigung vom Juli 2024. Der folgende Text hält meine damaligen Erwartungen an das Perplexity Publishers’ Program fest. Er ist keine Bilanz der Umsetzung. Dafür wären belastbare Angaben zu Teilnahmebedingungen, Nutzung und Erlösen der Publisher nötig. Als langjähriger Beobachter und Kommentator der digitalen Suchlandschaft habe ich seit Jahren auf diesen Moment gewartet: Am 29.…

Einordnung: Stand 30. September 2026. Die amtliche Meldung zum AI Omnibus beschreibt die Vereinfachung der KI-Kompetenzregeln im Juli 2026. Für die Anwendung sind die geltende Fassung und Ihre konkrete Rolle maßgeblich. KI-Kompetenz: Vom damaligen Countdown zur konkreten Umsetzung Dieser Beitrag entstand im Juli 2024. Die damals angekündigten Termine liegen inzwischen in der Vergangenheit. Für Unternehmen…

Einordnung vom Juli 2024. Die Beispiele erklären mögliche Funktionen eines Knowledge Graphs. Aus einer sichtbaren Suchergebnisdarstellung lässt sich nicht vollständig rekonstruieren, welche internen Systeme Google verwendet. Trotz der Herausforderungen und potenziellen Fallstricke, die mit der Erstellung und Nutzung von Knowledge Graphen verbunden sind und die ich in meinem letzten Beitrag beschrieben habe, setzen große Technologieunternehmen…

Generative künstliche Intelligenz gewinnt immer mehr Einfluss auf unser tägliches Leben und zieht ebenso Stück für Stück auch in Suchmaschinen und andere Information Retrieval Systeme ein. Dabei stehen wir jedoch vor einer grundlegenden Herausforderung: Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme zuverlässige und faktisch korrekte Informationen liefern? Eine Möglichkeit das sogenannte Grounding über das Einbeziehen von…

Dieser Beitrag ordnet eine Vorstellung auf der Google Cloud Next 2024 ein. Die damaligen Produktbeispiele und Screenshots dokumentieren diesen Stand. Grounding verbindet Generierung mit externen Informationen; es ist kein allgemeiner Wahrheits- oder Aktualitätsnachweis. Mich interessiert an der Verbindung von KI und Suche vor allem, wie Antworten nachvollziehbarer werden können. Googles Vorstellung von Grounding auf der…

Historischer Entwicklungsbericht. Ich beschreibe hier meine damalige Idee, Cloud-Suchfunktionen für die Analyse von Inhalten zu nutzen. Vertex AI Search ist ein Enterprise-Suchprodukt; gemeinsame Technologien oder Googles Qualitätsversprechen belegen weder identische Rankingmodelle noch dieselben Daten wie in der öffentlichen Websuche. Ein Cloud-Relevanzwert ist deshalb kein nachgewiesener Rankingfaktor für Google oder AI Overviews. Für meinen damaligen Onlinekurs…

Ian P. McCarthy, Timothy R. Hannigan und André Spicer haben sich in einem sehr guten Artikel im Harvard Business Review dem Thema Halluzinationen von Chatbots und großen Sprachmodellen angenommen und das Ganze mal aus Sicht des Risikomanagements von Unternehmen bewertet. Sie verwenden für ungenaue und unwahre Inhalte von Chatbots, die von Menschen unkritisch für Aufgaben…

In der sich rasant entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz stehen Unternehmen vor der Herausforderung, generative KI-Technologien effektiv in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Als KI-Experte möchte ich einen Einblick in die Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Integration geben, mögliche Fallstricke aufzeigen und die Rolle der Mitarbeiter in diesem Transformationsprozess beleuchten. Erfolgreiche Integration von generativer KI Die Integration…

Forschungseinordnung vom Juni 2024 zum Paper von Mai 2024. Die Befunde betreffen die darin untersuchten Modelle und Aufgaben; sie belegen keine allgemeine Zuverlässigkeit oder Sicherheit kommerzieller Sprachmodelle. In meinem Beitrag „Messen wir künstliche Intelligenz falsch? Und verstehen wir überhaupt was große Sprachmodelle tun?“ habe ich mich schon einmal mit dem Phänomen des Grokkings beschäftigt. Zu…

Historischer Fall vom Mai 2024 zur Einführung von AI Overviews in den USA. Die Sammlung zeigt damals verbreitete Beispiele, keinen repräsentativen Fehlertest und keinen aktuellen Produktstand. Wie im Text erläutert, waren einzelne im Netz verbreitete Screenshots laut Google gefälscht; die Galerie ist nicht vollständig unabhängig verifiziert. Passend zu den vielen unglaublichen AI Summary Fails, die…

Dieser Kommentar entstand im Mai 2024. Meine Kritik richtet sich gegen die Gleichsetzung von KI-Sichtbarkeit mit dem gezielten Verändern der Trainingsdaten und gegen die Verallgemeinerung enger Experimente. Sie bedeutet nicht, dass die Auswahl und Darstellung von Quellen in KI-Suche irrelevant wären. Diese Fragen betrachte ich heute im Rahmen von SEO/GEO-Beratung; der Lernprozess und die damalige…

Aktualisierte Einordnung der Anleitung von 2024. Zugriff, Training und KI-Suche brauchen unterschiedliche Entscheidungen. Die folgenden Regeln gelten für kooperierende Anbieter; bereits verwendete Daten lassen sich damit nicht rückwirkend aus Modellen entfernen. Dokumentationsstand: September 2026. Sprachmodelle wie GPT-4 und Google Gemini müssen mit großen Mengen an Text gefüttert werden, um daraus Muster zu lernen, die dann…