Der globale Markt für synthetische KI wächst nach Schätzungen von Bloomberg Intelligence jährlich um 42 Prozent und dürfte bis 2032 ein Volumen von 1,3 Billionen US-Dollar erreichen. Das ist etwa das 32-fache des Marktes von 40 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022.
Vorreiter sind US-Technologieunternehmen wie OpenAI, Google und Amazon – Technologiegiganten mit viel Geld und Talent.
Trotz intensiver Konkurrenz habe sich VinGroup für die Entwicklung einer eigenen Version entschieden und dabei vietnamesische Daten verwendet, um eine KI mit höherer Genauigkeit als die ausländischer Konkurrenz zu schaffen, sagte Vu Ha Van, Mathematikprofessor an der Yale University und wissenschaftlicher Leiter von VBD.
Bisher wurden generative KI-Programme hauptsächlich anhand englischer Daten trainiert. Das bedeutet, dass es relativ wenige Daten aus Vietnam gibt, was die Genauigkeit dieser Programme in Bezug auf die lokale Kultur, Geschichte und Gesetze einschränkt.
Das große Sprachmodell (LLM) von ViGPT soll aus 1,6 Milliarden Parametern bestehen, einige Prozent der Größe von GPT-4 von OpenAI.
Mehr Parameter bedeuten in der Regel eine höhere Intelligenz. Doch laut der allgemeinen KI-Bewertung, die speziell auf den vietnamesischen Markt zugeschnitten ist, übertraf ViGPT viele ausländische Konkurrenten und erreichte eine Punktzahl, die nur von ChatGPT übertroffen wurde.
Die VinFast Group wird KI-Technologie bei der Produktion von Elektrofahrzeugen einsetzen. Der Fahrer kann das Fahrzeug durch vietnamesische Sprachbefehle steuern. Die Gruppe plant außerdem, KI in den Bereichen Finanzen, Versicherungen und Logistik zu integrieren.
Das KI-Entwicklungsrennen in Asien
Schätzungsweise ist Englisch für nur etwa 5 % der Weltbevölkerung die Muttersprache. Es besteht also ein enormer potenzieller Bedarf an KI für Nicht-Muttersprachler.
In Japan entwickeln Unternehmen KI, die Japanisch generiert. Im August startete der Elektronikkonzern NEC einen Dienst mit LLM cotomi. Das Telekommunikationsunternehmen NTT wird im März seinen Dienst auf Basis von Tsuzumi aufnehmen, einem weiteren LLM. Der japanische Mobilfunkanbieter SoftBank entwickelt ebenfalls sein eigenes LLM.
„Das Verständnis japanischer Geschäftspraktiken verschafft uns Vorteile in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit, beispielsweise beim Beantworten von E-Mails und beim Erledigen von Callcenter-Arbeiten auf natürlichere Weise“, sagte Junichi Miyakawa, Präsident von SoftBank.
Der Wettlauf um die Entwicklung eigener künstlicher Intelligenz wird durch die Risiken einer übermäßigen Abhängigkeit von den USA befeuert, insbesondere im Hinblick auf die internationale Wettbewerbsfähigkeit und die nationale Sicherheit. Es gibt auch Bedenken, dass der Einsatz von in anderen Ländern entwickelten KI-Programmen zu Datenschutzverletzungen führen könnte, bei denen vertrauliche Informationen betroffen wären.
Professor Van sagte, dass die Entwicklung neuer Technologien nicht ausländischen Unternehmen überlassen werden sollte, da immer mehr Studierende KI für ihr Studium nutzen, was bedeutet, dass Innovationen einen enormen Einfluss auf die jüngere Generation haben.
In China, das im Technologiewettbewerb mit den USA steht, entwickeln Baidu, Tencent Holdings und Alibaba Group Holding innovative KI. Baidus Ernie Bot hatte Ende letzten Jahres über 100 Millionen Benutzer.
„Das generative Großsprachenmodell, das wir jetzt entwickeln, wird besser für die chinesische Sprache und den chinesischen Markt geeignet sein“, sagte Robin Li, Vorsitzender und CEO von Baidu.
Im vergangenen August stellte das südkoreanische Webservice-Unternehmen Naver HyperClova X vor, eine synthetische KI, die speziell auf die koreanische Sprache zugeschnitten ist. Das Programm wird in die Suchmaschine und die Online-Shopping-Plattform des Unternehmens integriert, damit Benutzer die gewünschten Ergebnisse effizienter finden können.
Laut Naver ist die koreanische Datenbank 6.500 Mal größer als die koreanische Datenbank von ChatGPT, was zu einem natürlicher lesbaren Text und einer reibungsloseren Spracherkennung führt.
Im vergangenen Monat kündigte Singapur Pläne zur Entwicklung von LLMs an, die auf die indonesische, malaysische und thailändische Sprache zugeschnitten sind. Allerdings stehen solche Initiativen vor Herausforderungen, etwa dem Mangel an trainierbaren Daten in weniger gebräuchlichen Sprachen und der Rentabilität der Entwicklung solcher Modelle.
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