Schlagwort: Künstliche Intelligenz

KI in Geschichtswissenschaften

Mareike König: ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften – Grundlagen, Prompts und Praxisbeispiele. Digital Humanities am DHIP 21.08.2024
„Dies ist ein pragmatischer und praxisorientierter Beitrag zum Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften. Als begleitende Assistenten können sie für Historiker:innen bei einer Vielzahl von Aufgaben produktiv von Nutzen sein. Doch für welche konkret? Was muss man beachten? Und wie formuliert man gute Prompts? Der Beitrag behandelt technische Grundlagen, Möglichkeiten und Grenzen der Technologie, rechtlich-ethische Aspekte, KI-Tools für die Wissenschaft und potenzielle Einsatzbereiche in der Geschichtswissenschaft (inklusive Prompt-Beispiele). Weder soll damit der KI-Hype noch die KI-Skepsis befeuert, sondern ein Beitrag zur Vermittlung von KI-Kompetenz und damit zu einer verantwortungsvollen Nutzung von KI-Chatbots geleistet werden, über alle Karrierestufen hinweg.“

Vergleich der KI-Sprachmodelle

Katharina: Sprachmodell Marketing Olympiade 2024: ChatGPT-4o vs. Claude 3.5 vs. Gemini 1.5 vs. LLama 3 vs. Deutschland GPT vs. Microsoft Copilot, KI Marketing Bootcamp 12.07.2024
1. Welches ist das beste Sprachmodell 2024?
2. Leistungsvergleich der besten KI-Sprachmodelle im Marketing 2024
3. 1. Sprintdisziplin: Beste KI-Sprachmodelle für Social-Media-Posts 2024
4. 2. Marathondisziplin: Beste KI-Sprachmodelle für lange Blogartikel
5. 3. SEO-Hürdenlauf: Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen 2024
6. 4. Hochsprung: Kreative Marketingkampagnen mit KI-Sprachmodellen
7. 5. Staffellauf: Beste KI-Sprachmodelle für E-Mail-Marketing
8. 6. Wellenreiten: KI im visuellen Storytelling 2024
9. Gesamtanalyse: Vergleich der besten KI-Sprachmodelle 2024
10. Fazit der Marketing Olympiade: KI-Sprachmodelle im Überblick
11. Test-Settings: So wurden die KI-Sprachmodelle bewertet
12. KI im Marketing: Entscheidungsbaum für Sprachmodelle
13. Die Zukunft des KI-Marketings gestalten – mit dir!

Vergleich KI-Bildgeneratoren

Georg Neumann: Großer Bild-KI Vergleich 2024: Midjourney vs. Flux.1, DALL-E, Firefly und Stable Diffusion, KI Marketing Bootcamp 04.08.2024
Inhaltsverzeichnis:
1. Die Kontrahenten im Überblick
1.1. Der Herausforderer: Flux.1 [dev]
1.2. Die etablierten Player (in neuen Versionen)
2. Was hat sich seit unserem letzten Test verändert?
2.1. Technologische Fortschritte
2.2. Marktdynamik
3. Unsere Testmethodik für den großen Bild-KI Test
4. Midjourney vs. Flux vs. Adobe Firefly vs. Dall-E 3 vs. Stable Diffusion
4.1. Illustration
4.2. Fotografie
4.3. Grafik
4.4. So kannst du die getesteten Bild-KI-Tools ausprobieren:
5. Gesamtfazit
6. Fasziniert von den Möglichkeiten der Bild-KI, aber unsicher, wie du sie für dein Marketing nutzen kannst?

KI-gestützte Literaturrecherche

BBF DHELab 6/24: KI-gestützte Literaturrecherche 18.07.2024 (Youtube-Video)
„Am 28.06.2024 hat Michael Freiberg (Fachreferat Germanistik & Informationsmanagement, Universitätsbibliothek Gießen) in der Reihe „Last Friday’s Lab Talk“ des Digital History of Education DHELab der BBF | Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung des DIPF KI-gestützte Angebote zur Literaturrecherche vorgestellt.
Die Suchportale von Anbietern wie Semantic Scholar oder Elicit wurden kurz präsentiert und ihre wichtigsten Features getestet. Anschließend wurden die Rechercheergebnisse im Vergleich zur klassischen Literaturrecherche kritisch bewertet.“

KI-Podcast Recherche

Der KI-Podcast von BR24 und SWR. Darin die Folge „Wie recherchiere ich mit KI?“. (abzurufen in der ARD Audiothek) „KI-Sprachmodelle sind sehr nützlich, um sich neues Wissen anzueignen – doch es gibt auch Tücken. Fritz und Gregor zeigen anhand praktischer Beispiele und hilfreicher Tricks, worauf es beim Recherchieren mit KI ankommt und auf was man achten sollte.“

KI besser als Google?

Svenja Bergt: Besser als Google. Google war mal ein Geheimtipp, heute ist die Suchmaschine mit Anzeigen und kommerziellen Inhalten überladen. Wie KI die Informationssuche verändert. taz 12. 7. 2024 „Und wer heute mit Google sucht, hat eher wieder das Gefühl, in einen Wald einzutauchen: einen Wald aus Anzeigen, Nonsens-Treffern, Bildern, mäßig transparent gekennzeichneten Werbeanzeigen, Buttons für mehr oder minder verwandte Suchanfragen und von der Suchmaschine selbst dazwischengemixten Fragen und Antworten.“ Zwar versuche Google durch Modifikation der Suchalgorithmen die Ergebnisse zu verbessern. Dies gelinge jedoch nicht immer in ausreichendem Maße, verkehre manchmal selbst die Ergebnisse ins Gegenteil. Bei komplexen Suchanfragen, z.B. Empfehlungen, die einen bestimmten Kontext voraussetzen, sei KI schon jetzt besser als die traditionelle Suchmaschine.

Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche

Friedrich Quaasdorf (Deutsche Nationalbibliothek): Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche, Studentisches Magazin der HAW Hamburg Bd. 5 Nr. 2 (2024): „Lassen sich ChatGPT von OpenAI, der Copilot von Microsofts Suchmaschine Bing und Googles Gemini für die Literaturrecherche verwenden? Ausgehend von der Frage, inwieweit sich über Große Sprachmodelle Fakten ermitteln lassen, zeigt der Beitrag, dass eine direkte Recherche von Literatur über Künstliche Intelligenz (KI) (noch) nicht zuverlässig möglich ist. Die Stärken von KI lassen sich jedoch nutzen, indem Listen von Suchbegriffen erstellt werden, die zur weiteren Recherche genutzt werden können.“

Bibliotheken und KI

Bach, Nicolas: KI in Bibliotheken vor und nach dem Aufkommen von ChatGPT: Eine kritische Diskursanalyse, zenodo 08.05.2024 „Anhand einer Gegenüberstellung von damaligem und dem aktuell in der Bibliothekscommunity geführten KI-Diskurs zeigt diese Arbeit, dass LLMs eine Veränderung in der Wahrnehmung von KI bewirkt haben und durch ihre niedrigschwellige Nutzbarkeit und universelle Einsetzbarkeit aktuell bereichsspezifische KI-Lösungen, an oder mit denen einzelne Bibliotheken arbeiten, in den Hintergrund drängen. Jedoch sind außer generischen Erleichterungen des Alltagsgeschäfts durch LLMs aktuell noch keine Durchbrüche bei den Kernaufgaben der bibliothekarischen Profession gelungen. Andererseits verhärtet sich die Diskussion darum, ob die bibliothekarische Aufbereitung von Informationsressourcen mittels Metadaten nicht bald obsolet sein könnte, sollten sich LLMs im Bereich der Suchsysteme durchsetzen“

Grenzen der KI bei Profi-Suche

Heike Baller: Warum ich KI bei der Recherche nicht empfehlen kann. Profi-Wissen beschreibt die Grenzen der KI-Suche. „Doch die Sache hat bei den Tools rund um Recherche in der Regel einen Haken. Sie zeigen zwar, wie das Vorgehen und auch das Ergebnis aussehen, doch eine inhaltliche Auseinandersetzung mit den Ergebnissen findet in der knappen Zeit nicht statt. Mit anderen Worten, sie schauen nicht, ob die Treffer, die solche KI-gestützten Recherche-Tools auswerfen, auch tatsächlich den Anforderungen der Anfrage entsprechen. Das ist jedoch für mich ein ganz wichtiger Aspekt, der darüber entscheidet, ob ich ein Tool nutze oder nicht. Bei meinen eigenen Versuchen sehe ich häufig Ergebnisse, die mit der Anfrage nur sehr wenig zu tun haben.“

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