AI

Seit über einem Jahr beschäftigt ChatGPT neben der Informatik-Community auch die breite Öffentlichkeit. Sowohl die Stärken als auch die Risiken dieser KI-Technologie bringen uns zum Staunen und ebenso zum kritischen Nachdenken.

Algorithmen beherrschen die digitale Welt – zumindest, wenn sich Generative AI in den nächsten Jahren als massentauglich zeigt. Bisher stehen alle Vorzeichen darauf, denn Generative Artificial Intelligence ist nicht nur für viele unterschiedliche Datentypen einsetzbar, sondern auch je nach Anwendungsfall ohne großes technisches Know-how.

Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) rüttelt an den Grundfesten der Java-Welt. Als eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen spielt sie zwar auch in der Entwicklung von KI-Anwendungen eine große Rolle, doch das größte Wachstum verzeichnet in der KI- und ML-Community Python. Bietet Java genug, um für die Entwicklung Generativer KI eine attraktive Wahl zu..

GitHub Copilot, das KI-gestützte Code-Vervollständigungs-Tool, hat die Aufmerksamkeit von Entwicklern weltweit auf sich gezogen. Auch ChatGPT wird zunehmend in der Softwareentwicklung genutzt. Doch lassen sich solche Tools auch produktiv im Projektalltag integrieren? Wir berichten über unsere Erfahrungen und zeigen anhand praktischer Beispiele, wie sich mit Git-Hub Copilot schnell Code-Snippets un..

JavaSPEKTRUM sprach mit Professor Roberto V. Zicari über die Bewertung der Auswirkungen und Risiken von Künstlicher Intelligenz und generativer KI. Sein Fazit: KI lässt sich nicht mit den bewährten Kriterien bewerten und regulieren, die für traditionelle Industrieprodukte gelten.