Wussten Sie, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ bereits 1956 auf der berühmten Dartmouth Conference ins Leben gerufen wurde? Dies markiert den offiziellen Start der Forschung und Entwicklung von KI, obwohl die Konzepte schon Jahrzehnte zuvor begannen. Seitdem sind bemerkenswerte Meilensteine erreicht worden, wie etwa der Erfolg von IBMs Deep Blue im Schach gegen Weltmeister Garri Kasparow im Jahr 1997 und Watsons Sieg in der Jeopardy!-Quizshow 2011. Diese Entwicklungen zeigen eindrucksvoll, wie rasant die Technologie fortgeschritten ist.
Wichtige Erkenntnisse
- Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf der Dartmouth Conference eingeführt.
- IBMs Deep Blue besiegte 1997 Schachweltmeister Garri Kasparow.
- Watson gewann 2011 gegen Jeopardy!-Champions.
- Frühe KI-Konzepte reichen bis in die 1930er Jahre zurück, wie Alan Turings Turingmaschine zeigt.
- Technologische Fortschritte haben KI-Anwendungen in vielen Bereichen ermöglicht.
Frühe Konzepte und Theorien
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist reich an bemerkenswerten frühen Entwicklungen und Theorien zur KI, die den Grundstein für moderne Technologien legten. Bereits in den 1950er- und 1960er-Jahren entstanden viele der ersten Computerprogramme, die in der Lage waren, Spiele zu spielen und mathematische Theoreme zu prüfen. So entwickelte Alan Turing zum Beispiel das Konzept des Turing-Tests, eine Methode zur Bestimmung, ob eine Maschine intelligent ist. Auch Claude Shannon spielte eine zentrale Rolle mit der Entwicklung des ersten Computerprogramms, das Schach spielen konnte.
Einige KI-Technologien existieren bereits seit über 50 Jahren. Bedeutende frühe Forschungen, wie das Logic Theorist Programm von Allen Newell, Herbert Simon und Cliff Shaw, das 1956 mathematische Theoreme beweisen konnte, haben die Basis für heutige Algorithmen geschaffen. John McCarthy, der 1956 den Begriff „künstliche Intelligenz“ prägte, organisierte die Dartmouth Conference, die als Geburtsstunde der KI gilt. Dort trafen sich bedeutende Wissenschaftler, um die Zukunft dieser revolutionären Technologie zu diskutieren.
Frühe KI-Konzepte beinhalteten auch die Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken. In den späten 1950er-Jahren wurde der Perzeptron-Algorithmus von Frank Rosenblatt entwickelt, der als eines der ersten Modelle für maschinelles Lernen gilt. Zudem führte Arthur Samuel mit seinem Dame-Programm in den 1950er-Jahren das Konzept des „Reinforcement Learning“ ein.
Theorien zur KI und ihre Rezeption in der Gesellschaft haben sich über die Jahre verändert. Eine Eurobarometer-Umfrage von 2017 ergab, dass 88 % der Europäer der Meinung sind, dass KI und Robotik mit Vorsicht eingesetzt werden sollten, während 61 % ihnen positiv gegenüberstehen. Diese Umfrage spiegelt die ambivalente Haltung wider, die häufig in Debatten über KI und deren potenzielle Auswirkungen zu beobachten ist. Infolgedessen verabschiedete das Europäische Parlament 2019 eine Entschließung zur umfassenden europäischen Industriepolitik in Bezug auf KI und Robotik.
Ein Prozess der ständigen Evolution, geprägt von Rückschlägen wie dem KI-Winter in den 1970er- bis 1990er-Jahren, hat dennoch die Grundlage für heutige und zukünftige Fortschritte gelegt, indem es die frühe Phase der künstlichen Intelligenz vorangetrieben und gestaltet hat.
Die Anfänge der Künstlichen Intelligenz
Die Anfänge der KI reichen zurück bis zur Mitte des 20. Jahrhunderts, als bedeutende theoretische und technologische Entwicklungen den Boden für die moderne künstliche Intelligenz bereiteten. Ein entscheidendes Ereignis in dieser Zeit war die Dartmouth Conference im Jahr 1956. Auf dieser Konferenz prägten John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon den Begriff „künstliche Intelligenz“ und legten damit den Grundstein für das neue Forschungsfeld.
Schon 1936 entwickelte Alan Turing die Turingmaschine, ein theoretisches Modell, das wesentlich zur Definition kognitiver Prozesse in Maschinen beitrug. 1950 führte Turing dann den Turing-Test ein, der als Maßstab zur Bestimmung von Maschinenintelligenz dient. Ein weiteres wichtiger Meilenstein war die Entwicklung des Perzeptrons durch Frank Rosenblatt im Jahr 1958, welches das erste lernfähige künstliche Neuron darstellte.
Immer wieder wurden bedeutende Fortschritte erzielt. So stellte Joseph Weizenbaum 1966 den ersten Chatbot „ELIZA“ vor, der einfache Gespräche simulieren konnte. 1972 folgte die Entwicklung des Expertensystems „MYCIN“, das Ärzte bei Diagnosen unterstützte. Diese ersten Ansätze markierten die Anfänge der KI und bildeten die Grundlage für spätere, komplexere Systeme.
Die weiteren Fortschritte der KI bis zu den 1980er Jahren lassen sich in bedeutenden Entwicklungen und Anwendungen erkennen, von denen einige bis heute Einfluss haben.
| Jahr | Ereignis |
|---|---|
| 1936 | Entwicklung der Turingmaschine durch Alan Turing |
| 1950 | Einführung des Turing-Tests |
| 1956 | Dartmouth Conference und Begründung des Begriffs „künstliche Intelligenz“ |
| 1958 | Entwicklung des Perzeptrons durch Frank Rosenblatt |
| 1966 | Einführung des ersten Chatbots „ELIZA“ |
| 1972 | Entwicklung des Expertensystems „MYCIN“ |
Seit wann gibt es KI
Die Entstehung von KI lässt sich auf mehrere bedeutende Momente in der Geschichte der KI zurückverfolgen. Ein Schlüsselelement war die Entwicklung der Turingmaschine durch Alan Turing im Jahr 1936, die Zahlenfolgen in Bewegungen übersetzte. Dieses revolutionäre Konzept legte den Grundstein für spätere Entwicklungen.
1950 schlug Alan Turing den bekannten Turing-Test vor, um die Denkfähigkeit von Maschinen zu prüfen. Dies kennzeichnete einen weiteren Meilenstein in der Geschichte der KI. Doch der bedeutendste Moment kam 1956 auf der Dartmouth-Konferenz, wo der Begriff „künstliche Intelligenz“ erstmals verwendet wurde. Hier entstand auch der „Logic Theorist“, die erste Maschine, die rechnen konnte.
In den folgenden Jahren folgten weitere entscheidende Entwicklungen. 1958 schuf Frank Rosenblatt das Perzeptron, das die Grundlage für künstliche Neuronennetze bildete. Joseph Weizenbaum entwickelte 1966 den ersten Chatbot „ELIZA“. In den 1970er Jahren wurden KI-Systeme zur Diagnostik in der Medizin eingesetzt, insbesondere in der Krebsmedizin.
Ein bemerkenswerter Fortschritt kam 1997, als der KI-Computer „Deep Blue“ den Schachweltmeister Garry Kasparow besiegte. Schließlich veröffentlichte Apple 2011 das KI-Programm „Siri“, das durch technologische Fortschritte im Alltag nutzbar wurde. Eine weitere beeindruckende Entwicklung war 2018 der „Project Debater“, der erfolgreich mit Experten debattieren konnte und selbstständig Aufgaben am Telefon erledigte.
Mit dem Aufkommen von ChatGPT im Jahr 2022 und der Vorstellung von ChatGPT4 im Jahr 2023 erreicht die Entstehung von KI eine neue Dimension. Seit den frühen Erwähnungen in Jonathan Swifts „Gullivers Reisen“ im Jahr 1726 bis hin zur Veröffentlichung der „Principia Mathematica“ von Bertrand Russell und Alfred N. Whitehead im Jahr 1913, hat die Geschichte der KI eine bemerkenswerte Entwicklung durchlaufen.
Zusammengefasst zeigt sich, dass die Entstehung von KI durch zahlreiche innovative Schritte geprägt war, die zur heutigen technologischen Landschaft führten. Der Weg von den frühen Theorien zu den modernen Anwendungen ist voller bedeutender Meilensteine, die die Geschichte der KI nachhaltig beeinflusst haben.
| Jahr | Meilenstein |
|---|---|
| 1936 | Entwicklung der Turingmaschine durch Alan Turing |
| 1950 | Vorschlag des Turing-Tests |
| 1956 | Erstmalige Verwendung des Begriffs „künstliche Intelligenz“ |
| 1958 | Entwicklung des Perzeptrons durch Frank Rosenblatt |
| 1966 | Entwicklung des ersten Chatbots „ELIZA“ |
| 1997 | Künstliche Intelligenz besiegt Garry Kasparow |
| 2011 | Veröffentlichung von Apples Siri |
| 2018 | „Project Debater“ debattiert mit Experten |
| 2022 | Veröffentlichung von ChatGPT |
| 2023 | Vorstellung von ChatGPT4 |
Entwicklung der KI von 1956 bis in die 1980er Jahre
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nahm 1956 einen entscheidenden Startpunkt, als John McCarthy auf der Dartmouth Conference den Begriff „Künstliche Intelligenz“ offiziell einführte. Dieser historische Moment markiert den Beginn der modernen Evolution der KI.
Ein bedeutender Fortschritt war die Entwicklung der Turingmaschine durch Alan Turing im Jahr 1936, welche die Grundlage für die Umsetzung kognitiver Prozesse durch Algorithmen zeigte. Diese frühe theoretische Arbeit war entscheidend für die spätere praktische Umsetzung verschiedener KI-Technologien.
Eine wichtige Errungenschaft war 1966 die Einführung des ersten Chatbots namens ELIZA durch Joseph Weizenbaum. Dieses Programm simulierte menschliche Konversationen und legte damit den Grundstein für spätere Kommunikationssysteme in der KI.
Ein weiteres Highlight in der Entwicklung der KI war die Entstehung von MYCIN im Jahr 1972. Dieses Expertensystem für medizinische Diagnostik und Behandlung an der Stanford University demonstrierte die Fähigkeit von KI, komplexe Problemstellungen im Gesundheitswesen zu lösen.
Die 1980er Jahre waren geprägt von der fortschreitenden Entwicklung der künstlichen neuronalen Netze. 1986 wurde NETtalk entwickelt, ein frühes neuronales Netz, das das Sprechen lernte und somit die Evolution der KI weiter vorantrieb.
Der Einsatz von PROLOG, einer Programmiersprache, die logische Operationen effizient verarbeiten konnte, war ebenfalls ein Meilenstein in dieser Zeit. Diese Technologien haben den Weg für die Implementierung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen wissenschaftlichen und industriellen Bereichen geebnet.
| Jahr | Meilenstein |
|---|---|
| 1956 | Einführung des Begriffs „Künstliche Intelligenz“ |
| 1966 | Einführung des ersten Chatbots ELIZA |
| 1972 | Entwicklung von MYCIN an der Stanford University |
| 1986 | Entwicklung von NETtalk |
| 1988 | Gründung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) |
Meilensteine in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz (KI) umfasst viele Schlüsselereignisse der KI und zahlreiche bedeutsame KI-Meilensteine. 1943 wurde das McCulloch-Pitts-Neuron eingeführt, ein Modell, das neuronale Strukturen simuliert. Dieses Konzept legte einen Grundstein für spätere Entwicklungen in der KI.
Ein herausragendes Ereignis war 1950, als Alan Turing den Turing-Test entwickelte, der die Fähigkeit von Maschinen zur Nachahmung menschlichen Denkens bewertete. Nur sechs Jahre später, 1956, prägte die Dartmouth Conference den Begriff „artificial intelligence“ und gilt als offizieller Startpunkt der KI-Forschung.
In den darauffolgenden Jahren wurden weitere Schlüsselereignisse der KI verzeichnet. 1957 entwickelte der General Problem Solver (GPS) einen allgemeinen Problemlösungsansatz, und 1958 wurde Lisp, eine als KI-Programmiersprache spezifizierte Sprache, vorgestellt. 1960 folgte die Einführung des Perzeptrons, das als Grundstein für neuronale Netzwerke gilt.
Zu den bemerkenswerten KI-Meilensteinen der 1960er Jahre gehört die Entwicklung des ersten Chatbots ELIZA durch Joseph Weizenbaum im Jahr 1966 sowie 1969 Shakey, der erste mobile Roboter, der langsame Bewegungen und Entscheidungsfindung demonstrierte. Die 1970er Jahre waren geprägt vom ersten „KI-Winter“, einer Phase der Ernüchterung und Budgetkürzungen in der KI-Forschung.
In den 1980er Jahren verzeichnete die KI wieder Fortschritte. 1986 wurde NETtalk, ein System zur Sprachsynthese auf Basis künstlicher neuronaler Netzwerke, entwickelt. Der nächste bedeutsame Meilenstein war 1997, als IBMs „Deep Blue“ den Schachweltmeister Garri Kasparow besiegte.
Die 2000er Jahre brachten den kommerziellen Erfolg des autonomen Staubsaugers Roomba (2002) und den Sieg von IBM Watson bei Jeopardy! (2010). 2011 führte Apple Siri, einen persönlichen Sprachassistenten, ein und 2014 sorgten Generative Adversarial Networks (GANs) von Ian Goodfellow für Aufsehen.
| Jahr | Meilenstein |
|---|---|
| 1943 | Einführung des McCulloch-Pitts-Neurons |
| 1950 | Entwicklung des Turing Tests durch Alan Turing |
| 1956 | Dartmouth Conference |
| 1957 | Entwicklung des General Problem Solver (GPS) |
| 1958 | Spezifikation von Lisp als KI-Programmiersprache |
| 1960 | Einführung des Perzeptrons |
| 1966 | Entwicklung des ersten Chatbots ELIZA |
| 1969 | Einführung von Shakey |
| 1986 | Entwicklung von NETtalk |
| 1997 | Sieg von „Deep Blue“ gegen Garri Kasparow |
| 2002 | Markteinführung des Roomba |
| 2010 | Sieg von IBM Watson bei Jeopardy! |
| 2011 | Einführung von Siri |
| 2014 | Entwicklung der GANs durch Ian Goodfellow |
Technologische Fortschritte und moderne Anwendungen
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1955 von John McCarthy geprägt und prägt seitdem die technologische Entwicklung maßgeblich. Besonders signifikante Fortschritte in der KI wurden durch die Einführung großer Sprachmodelle wie ChatGPT im Jahr 2023 erzielt. Diese Modelle haben das Potenzial, die Effizienz und Produktivität vieler Unternehmen zu steigern.
Ein markantes Beispiel für Fortschritte in der KI ist der Einsatz von IBM Watson. IBM’s Deep Blue schlug 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov und setzte damit eine neue Benchmark für KI-Leistungen. Im Jahr 2011 gewann IBM Watson gegen die Champions Ken Jennings und Brad Rutter bei Jeopardy!. Diese Erfolge zeigen die stetige Verbesserung der Algorithmen und Lernfähigkeit von KI-Systemen.
Unter den modernen KI-Anwendungen sticht Baidu’s Minwa hervor, welches 2015 ein Convolutional Neural Network zur Bildidentifikation mit höherer Genauigkeit als der durchschnittliche Mensch verwendete. Dies demonstriert, wie fortgeschritten die Mustererkennung durch neuronale Netze geworden ist. Ein anderes Beispiel ist AlphaGo von DeepMind, das 2016 den Go-Weltmeister Lee Sodol besiegte. Hierbei analysierte das System 14,5 Billionen mögliche Züge, was die enorme Leistungsfähigkeit unterstreicht.
In der Praxis optimieren KI-Systeme bereits heute eine Vielzahl von Prozessen. Die EU-KI-Verordnung definiert ein „KI-System“ als maschinengestütztes System für unterschiedlich autonome Operationen, deren Ergebnisse auf Verarbeitungsmustern beruhen, die durch Lernen aus großen Datenmengen generiert wurden. Ein praktisches Beispiel ist ein Navigationssystem, das die schnellste Route auf Basis historischer Fahrdaten berechnet.
Des Weiteren zeigt die KI-Forschung, wie vielfältig die Anwendungsgebiete sind, von der Psychologie und Neurologie bis hin zu Mathematik und Linguistik. Moderne KI-Anwendungen eröffnen neue Möglichkeiten in der Robotik, bei Expertensystemen und in der Computer Vision. Die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet, ist eine zentrale Plattform für den Austausch dieser Fortschritte.
Die Fähigkeit zu lernen ist eine zentrale Voraussetzung für KI-Systeme, was besonders im risikobasierten Ansatz berücksichtigt wird. Hier werden KI-Komponenten oft als Black Box betrachtet, deren innere Funktionsweise nicht transparent ist, was eine besondere Herausforderung darstellt.
Mit der raschen Weiterentwicklung der Technologien bleibt die Künstliche Intelligenz ein spannendes Feld, dessen Möglichkeiten weiterhin erforscht werden. Fortschritte in der KI und ihre modernen Anwendungen versprechen, die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, nachhaltig zu verändern.
Zukunftsperspektiven der Künstlichen Intelligenz
Die Zukunft von KI wird massiv von den aktuellen und kommenden KI-Trends geprägt sein. KI-Systeme werden bereits jetzt in der Radiologie zur Analyse von diagnostischen Bildern eingesetzt und technologischen Automatisierungen ermöglichen die Auswertung großer Datenmengen mit beispielloser Präzision.
Ein bedeutender Trend ist der Einsatz von Maschinellem Lernen, der zunehmend in der Diskussion über KI-Technologie auftaucht. KI-Systeme unterstützen oder ersetzen Menschen in alltäglichen Aufgaben und tragen so zur Effizienzsteigerung bei. Es gibt jedoch wachsende Bedenken hinsichtlich der Rechenschaftspflicht und des Vertrauens in KI-Entscheidungen, was eine fortlaufende ethische Debatte notwendig macht.
Der offene Datenaustausch über gemeinwohlorientierte KI-Systeme wird durch Plattformen wie www.publicinterest.ai gefördert. Unterschiedliche Denktraditionen in europäischen und asiatischen Ländern beeinflussen die Wahrnehmung von KI als Risiko oder Lösung, was sich auf globale KI-Trends auswirkt. Die Forschung untersucht auch die komplexe Beziehung zwischen KI-Systemen und gesellschaftlichen Prozessen, um die Akzeptanz und Integration von KI in verschiedenen kulturellen Kontexten zu verbessern.
Prognosen für die Zukunft von KI am Arbeitsplatz deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI zur Einsparung von Arbeitsplätzen führen wird, wobei aber auch neue Jobs geschaffen werden. Die unzureichende Nutzung von KI könnte die Wettbewerbsfähigkeit der EU gefährden und zu wirtschaftlicher Stagnation führen. Dennoch bietet der Einsatz von KI im öffentlichen Dienst erhebliche Chancen zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung, sei es im öffentlichen Verkehr, in der Bildung oder in der Energie- und Abfallwirtschaft.
Der EU-Grüne Deal wird durch den strategischen Einsatz von KI auf nachhaltige Weise unterstützt, um eine umweltfreundlichere Zukunft zu fördern. Das Gesetz über künstliche Intelligenz der EU reguliert den Einsatz von KI-Anwendungen, insbesondere im Hinblick auf biometrische Identifikationssysteme durch Strafverfolgungsbehörden, um die Rechte der Bürger zu schützen.
Eine zentrale Herausforderung bleibt, Datensätze für das Training von KI-Systemen möglichst vollständig und fehlerfrei zu halten. Die Kennzeichnungspflicht für künstlich erstellte oder manipulierte Inhalte, wie Deepfakes, ist ein weiteres zentrales Element dieses Gesetzes.
| Aspekt | Daten |
|---|---|
| Geschätztes Datenvolumen 2025 | 181 Zettabyte |
| EU-Internetnutzer, die Online-Lernmaterial genutzt haben 2024 | 33 Prozent |
Forschung und ethische Herausforderungen
Die KI-Forschung hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und bietet vielversprechende Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel können KI-Systeme im Gesundheitswesen helfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Im Bildungsbereich ermöglichen adaptive Lernplattformen eine individuell angepasste Förderung der Schüler. Auch Unternehmen profitieren von KI durch die Optimierung von Prozessen und vollständige Automatisierung bestimmter Arbeitsschritte.
Dennoch stehen diese Fortschritte vor ernsten ethischen Herausforderungen. Ein zentrales Problem ist die Verantwortung für Fehler von KI-Systemen, besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie dem autonomen Fahren oder der Medizin. Diskriminierung durch KI-gestützte Personalentscheidungen kann bestehende Vorurteile verstärken. Ferner ist die Sammlung und Analyse großer Datenmengen durch KI-Systeme oftmals intransparent und findet ohne das Wissen oder die Zustimmung der Betroffenen statt. Darüber hinaus stellt der hohe Energieverbrauch zur Speicherung und Ausführung von KI-Algorithmen eine ethisch-ökologische Herausforderung dar.
Der AI-Act der EU bietet einen einheitlichen Rechtsrahmen für den vertrauenswürdigen Einsatz von KI in Europa. Nationale und internationale Deklarationen und Kodizes setzen ethische Standards, um die Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. Insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Medizin und dem autonomen Fahren sind umfassende ethische Leitlinien und strikte Regulierung notwendig, um Manipulierbarkeit und Fehleranfälligkeit zu minimieren. Die Forschung zur KI-Ethik betont die Bedeutung der Bildung und des Bewusstseins für alle, die mit KI-Systemen interagieren, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll und moralisch vertretbar entwickelt und eingesetzt werden.
| Forschungsbereich | Ethnische Herausforderung |
|---|---|
| Medizin | Verantwortung für Fehler und Datenmissbrauch |
| Autonomes Fahren | Sicherheitskritische Fehler, Transparenz und Verantwortlichkeit |
| Personalauswahl | Diskriminierung und Verstärkung von Vorurteilen |
| Bildung | Homogene und gerechte Lernchancen |
| Umweltmanagement | Energieverbrauch und ökologische Nachhaltigkeit |
KI im Jahr 2025 und darüber hinaus
Im Jahr 2025 wird die Künstliche Intelligenz 2025 in nahezu allen Lebensbereichen eine zentrale Rolle spielen. Vieles deutet darauf hin, dass KI-Agenten zunehmend komplexe Workflows steuern und Routineaufgaben effektiver als Menschen erledigen werden. Schon heute zeigen Studien, dass 49 Prozent der Arbeitnehmer in Deutschland trotz Verbot durch ihre Vorgesetzten KI-Lösungen wie ChatGPT nutzen. Dies unterstreicht die zunehmende Integration und Akzeptanz von KI im Alltag.
Die technologische Landschaft wird von Langzeitwirkung von KI geprägt sein. So könnten KI-generierte Videos von realen Inhalten nicht mehr zu unterscheiden sein und Voice-KI wird sich so etabliert haben, dass sie menschliche Stimmen am Telefon exakt nachahmt. Auch Plattformen wie OpenAI leisten beeindruckende Fortschritte: OpenAIs KI-Modell o1 zählte zu den Top 500 der US-Mathematik-Olympiade (AIME). Das führt Unternehmen dazu, mehr in diese Technologien zu investieren, um ihre Effizienz und Innovationskraft zu steigern.
Eine weitere Entwicklung liegt in der Kombination von Technologien. Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) in Verbindung mit KI-Tools könnten neue Anwendungsfelder eröffnen und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine revolutionieren. Der Trend zu großen Sprachmodellen (LLMs) wird sich fortsetzen, wobei die Anpassung der Modelle an spezifische Datenquellen eine entscheidende Rolle spielen wird. Unternehmen werden neue Strategien entwickeln, um mehrere Basismodelle zu integrieren und spezialisierte Anwendungsfälle zu bedienen.