neues unicorn: perplexity erreicht milliardenbewertung pro

Heute u. A. mit diesen Themen:

  • Das KI-Suchmaschinen-Startup Perplexity AI hat 63 Millionen US-Dollar eingesammelt und erreicht nun eine Bewertung von ├╝ber 1 Milliarde US-Dollar.
  • Das M├╝nchner Startup Neoshare hat 19 Millionen Euro f├╝r die Entwicklung seiner SaaS-L├Âsungen im Bereich Projekt- und Immobilienfinanzierung erhalten.
  • Octomind, ein Startup aus Karlsruhe, hat 4,5 Millionen Euro f├╝r die Entwicklung seiner KI-basierten Web-Testing Software gesammelt.
  • Der Heidelberger Digitalversicherer Getsafe erlebt R├╝ckschl├Ąge in Frankreich und Gro├čbritannien und musste neue Policen aussetzen sowie interne Umstrukturierungen vornehmen.
  • Marcel Katenhusen und L├ęonie Rivi├Ęre gr├╝nden Zeitgeist Finance in London, das Software-Tools f├╝r globalen Marktzugang entwickeln wird.
  • Die EU hat ein Verfahren gegen TikTok wegen seines Belohnungssystems in der App TikTok Lite eingeleitet, das m├Âglicherweise s├╝chtig machen k├Ânnte.
  • Tesla plant, durch ein Freiwilligenprogramm 400 Stellen in seinem deutschen Werk in Gr├╝nheide abzubauen, um betriebsbedingte K├╝ndigungen zu vermeiden.
  • Europ├Ąische Startups haben Schwierigkeiten, von der steigenden Besorgnis ├╝ber Cyberangriffe zu profitieren, und ziehen nur einen Bruchteil der weltweiten Investitionen an.

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Ecosia und Kanop: Innovative Aufforstung mit Baum-Monitoring

Nachhaltige Suchmaschine mit globaler Wirkung

Ecosia ist eine Berliner Suchmaschine, die nicht nur Suchergebnisse liefert, sondern auch ├Âkologische Ziele verfolgt, geht eine Partnerschaft mit Kanop ein. Als Proxy-Suchmaschine bezieht sie Suchergebnisse und Werbeanzeigen von Google oder Microsoft Bing. Mit einem Marktanteil von 0,15 % belegte Ecosia 2023 den achten Platz unter den meistgenutzten Suchmaschinen weltweit. Seit der Gr├╝ndung im Jahr 2009 hat das Unternehmen mehr als 200 Millionen B├Ąume in ├╝ber 35 L├Ąndern gepflanzt. Die Betreiberfirma versteht sich als Social Business. Im Jahr 2022 erwirtschaftete sie einen Umsatz von 34,5 Millionen Euro und besch├Ąftigt rund 100 Mitarbeitende.┬á

Ecosias Funktionsweise ├Ąhnelt einer herk├Âmmlichen Suchmaschine. Die ersten angezeigten Webseiten sind Affiliate-Links, die Werbung darstellen. Die Einnahmen decken die Betriebskosten, w├Ąhrend ├ťbersch├╝sse in Umweltprojekte wie Baumpflanzungen flie├čen. Jede Suchanfrage wird von einem pers├Ânlichen Z├Ąhler begleitet, der anzeigt, wie viele B├Ąume durch die Nutzung finanziert wurden. Durchschnittlich f├╝hren 30 Suchanfragen zu einer Baumpflanzung.

Ecosia zeigt hinter den Suchergebnissen Symbole wie ein Blatt f├╝r nachhaltige Unternehmen und ein Kohlekraftwerk f├╝r Umwelts├╝nder an. Die Bewertung erfolgt auf Basis von Umweltlabeln oder der Global Coal Exit List. Zus├Ątzlich bewertet der Climate Action Tracker die Bem├╝hungen von L├Ąndern zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen.

 

Satellitengest├╝tzte ├ťberwachung: Ecosias neue Strategie mit Kanop

Nun hat Ecosia eine Partnerschaft mit dem franz├Âsischen Startup Kanop geschlossen. Das Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, die ├ťberwachung der Aufforstungsprojekte mithilfe von Satellitentechnologie zu optimieren. Durch die Kooperation strebt Ecosia an, die Genauigkeit seiner Baumpflanzungen weiter zu verbessern. Kanop nutzt optische, Radar- und LiDAR-Satellitenbilder verschiedener Raumfahrtbeh├Ârden, um KI-gest├╝tzte digitale Zwillinge der W├Ąlder zu erstellen. Diese Modelle liefern detaillierte Daten ├╝ber die Biomasse und unterst├╝tzen bei der genauen Bestimmung des Kohlendioxidgehalts, den die B├Ąume der Atmosph├Ąre entziehen.

OpenAI und Google trainieren KI mit YouTube-Transkripten

Verwendung von YouTube-Transkripten f├╝hrt zur Kontroverse um OpenAI und Google


Die Nutzung von YouTube-Videos zum Training von KI-Modellen durch Unternehmen wie OpenAI und Google hat in j├╝ngster Zeit eine Debatte ├╝ber Datenschutz, Urheberrechte und ethische Standards entfacht. Berichte zeigen, dass sowohl OpenAI als auch Google von Youtube-Transkripten gebrauch gemacht haben, um ihre KI-Algorithmen zu verbessern. Diese Vorgehensweise wirft jedoch zahlreiche Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Rechtm├Ą├čigkeit und die potenziellen Auswirkungen auf die Creator dieser Videos sowie auf die User der Plattform.

Ein zentraler Aspekt dieser Debatte ist der m├Âgliche Versto├č gegen Urheberrechte. YouTube-Videos sind urheberrechtlich gesch├╝tztes Material, das von den Erstellenden hochgeladen wird. Die Transkripte dieser Videos k├Ânnten sensible Informationen enthalten. Die Verwendung ohne entsprechende Genehmigung k├Ânnte daher als Verletzung der Rechte der Urhebenden angesehen werden. Google behauptet, nur Videos von autorisierten Creatorn verwendet zu haben. Diese Behauptung steht im Kontrast zu Berichten ├╝ber OpenAI, denen zufolge das Unternehmen Transkripte von YouTube-Videos genutzt hat, ohne sicherzustellen, dass die Erstellenden diesem Vorgehen zugestimmt haben. In jedem Fall untersagen die Nutzungsbedingungen von Youtube die Verarbeitung von Videos auf der Plattform durch davon unabh├Ąngige Quellen. Google k├Ânnte dort allerdings auf der sichereren Seite stehen, indem sie dies in einem Update der Nutzungsbedingungen bereits eingeschr├Ąnkt und Einverst├Ąndniserkl├Ąrungen von gro├čen Influencern eingeholt haben. So ist es dem Unternehmen nun m├Âglich, Daten aus Google Docs, Restaurant-Rezensionen, Google Maps und anderen Google-Diensten f├╝r KI-Trainings zu nutzen. Expertinnen und Experten sehen hierin aber weiterhin eine zum Teil vorhandene ├ťberschreitung der Urheberrechte.

Sam Altman / OpenAI
Sam Altman / OpenAI

Die Grenzen des KI-Trainings

OpenAI hat mithilfe des Spracherkennungstools Whisper bereits auf viele neue Quellen f├╝r das Training von seinen Sprachmodellen zugegriffen. Alleine auf YouTube wurden so bereits ├╝ber eine Million Stunden an Inhalten f├╝r das Training f├╝r das aktuellste Modell GPT-4 verwendet.

KI-Unternehmen wie OpenAI und Google stehen vor der Herausforderung, st├Ąndig neue Daten f├╝r ihre Sprachmodelle zu finden. Dies wird durch ein Forschungsinstitut namens Epoch unterst├╝tzt, das darauf hinweist, dass Unternehmen bis 2026 m├Âglicherweise an Grenzen sto├čen k├Ânnten, wenn es keine neuen Daten mehr gibt. Laut der New York Times werden Daten schneller verwendet, als sie produziert werden, was bedeuten k├Ânnte, dass ein Mangel an neuen Datenquellen zu einer Engpasssituation f├╝hren w├╝rde. Diese Bedenken wurden bereits im Mai 2023 von OpenAI-CEO Sam Altman w├Ąhrend einer Rede ge├Ąu├čert. Auch Meta von Mark Zuckerberg ist mit ├Ąhnlichen Problemen konfrontiert. Laut Berichten erw├Ągt das KI-Team von Meta den Kauf eines gro├čen Verlags, um an frische Trainingsdaten zu gelangen.