Bei jeder wachsenden Technologie lag die Realität oft hinter dem Hype. Es ist jetzt heiß, verwendet, um Systeme zu beschreiben, die mit einem gewissen Grad an Autonomie handeln, aber die Wahrheit ist, dass KI in der Wildnis arbeitet und ihre eigenen Entscheidungen länger als viele Unternehmen tun würden, dass Sie glauben, dass ihr "erster Agent" es tat. Für jede Erfolgsgeschichte gibt es eine warnende Geschichte - einen Moment, in dem ein KI-Agent trotz seiner anspruchsvollen Algorithmen eine bemerkenswert schlechte Entscheidung trifft, die erhebliche Verantwortung für seine Implementierenden enthüllt. Dies sind nicht nur geringfügige Fehler; sie zeigen Beispiele dafür, wie unkontrollierte Autonomie oder schlecht gestaltete Parameter zu realen Folgen führen können, von finanziellen Fehlern bis hin zu ethischen Quagmires. Der Agent Der Agent Darktrace's AI Cybersecurity: Die Flut der falschen Positiven Darktrace, ein KI-gesteuerter Cybersicherheitsagent, hat sich für die Erzeugung eines hohen Volumens von — falsche Identifizierung legitimer Netzwerkaktivitäten als bösartig. Eine überwältigende Anzahl falscher Warnmeldungen kann Sicherheitsteams desensibilisieren, was dazu führt, dass echte Bedrohungen inmitten des Lärms verpasst werden. false positives The Register: Darktrace's AI 'schwarze Box' steht vor mehr Fragen Wired: Die KI, die die Hacker hackt HackerNoon: Warum Ihr KI-Agent zu langsam ist AI-betriebenen Drohnen: Der Grenzüberfall Mishap Die KI-getriebene Überwachungs-Drohne einer US-Grenzpolizei, die entworfen wurde, um einen bestimmten Grenzabschnitt autonom zu überwachen, kam fälschlicherweise in den Luftraum eines benachbarten Landes wegen eines Navigationssystemsfehler.Die Drohne, die ohne direkte menschliche Kontrolle funktionierte, löste einen internationalen Vorfall und diplomatische Spannungen aus. Dieser Vorfall unterstreicht die bedeutenden geopolitischen Verantwortlichkeiten des Einsatzes autonomer KI-Agenten in sensiblen Bereichen, in denen eine einzelne Fehlberechnung schwerwiegende, reale Folgen haben kann. Die New York Times: Werden AI-Drohnen an der Grenze einen Fehler machen? Rat für auswärtige Beziehungen: Die geopolitischen Risiken der autonomen KI HackerNoon: Die unbeabsichtigten Folgen von autonomen Drohnen Smart Home Voice Assistants: Die zufälligen Einkäufe Smart Home-Sprachassistenten haben eine dokumentierte Geschichte der Fehlinterpretation von Befehlen oder der Aktivierung von Hintergrundgesprächen, was zu Diese "zufälligen Einkäufe" unterstreichen die Verantwortung von KI-Agenten, die übermäßig sensibel sind oder keine robusten Bestätigungsmechanismen haben, was zu Frustration der Verbraucher, unerwarteten Gebühren und Datenschutzbedenken führt. unintended actions The Verge: Das Alexa "Zufälliger Kauf" Problem Ars Technica: Wie intelligente Lautsprecher versehentlich Ihre Gespräche aufzeichnen HackerNoon: Wenn die KI in Ihrem Smart Home aufhört zu helfen und in den Weg kommt 19. Microsofts GPT-3-Powered Chatbot für eine Nachrichtenausgabe: Unwetted Content Eine Nachrichtenagentur experimentierte kurz mit einem KI-Chatbot, der von einer GPT-3-Variante angetrieben wurde, um Nachrichtenartikel zu generieren. Dies zeigte die erheblichen redaktionellen und reputationellen Verantwortlichkeiten des Einsatzes leistungsstarker generativer KI-Agenten bei der Inhaltserstellung ohne strenge Faktenkontrolle und Überwachung. unvetted and sometimes nonsensical content The Guardian: Ein Bot hat diesen ganzen Artikel geschrieben. – Haben Sie noch Angst, Mensch? The Wall Street Journal: Nachrichtenagenturen experimentieren mit AI-Bots HackerNoon: AI ist kein magisches Genie oder ein freundlicher Sidekick - es ist ein Supercharged Autocomplete Aktienmarkt-Flash Crashes: Die algorithmische Avalanche Mehrere Diese automatisierten Agenten können rasche Preissenkungen auslösen, wenn sich die Marktbedingungen plötzlich ändern, was systemische Risiken und erhebliche finanzielle Verluste für Anleger verursacht. stock market flash crashes The Economist: Die Gefahren des Hochfrequenzhandels Die New York Times: Ein „Fat-Finger“-Handel oder der Beginn einer Algo Apokalypse? HackerNoon: Navigieren Sie die Risiken und Chancen eines AI-Unternehmens Predictive Policing Agents: Die vergrößerten Vorurteile Vorhersehbare Polizeibeamte, die entworfen wurden, um Bereiche, in denen Kriminalität wahrscheinlich ist, autonom zu identifizieren, wurden für ihre Verstärkung kritisiert. Indem sie sich auf historische Kriminalitätsdaten verlassen, die häufig diskriminierende Durchsetzungspraktiken widerspiegeln, können diese Agenten Polizeiressourcen unverhältnismäßig an Minderheitenbezirke richten. existing biases in policing Die New York Times: Das Problem der vorhersehbaren Polizei UCLA Mathematik: Führt Predictive Policing zu Vorurteilen? HackerNoon: Court Battles erzeugt eine unerwartete KI-Bewegung: Fairness by Design 16. AI-Powered Customer Service Bots: Die Frustration Feedback Loop Viele Unternehmen haben KI-fähige Chatbots für den Kundenservice umarmt, was oft zu Kundenfrustration führt, wenn die Bots komplexe Abfragen nicht verstehen oder angemessene Lösungen liefern.Diese "dumm" Agenten, die nicht in der Lage sind, von ihren programmierten Skripten abzuweichen, können kleine Probleme in erhebliche Beschwerden eskalieren, was zu negativen Kundenerlebnissen und Reputationsschäden für das Unternehmen führt. Harvard Business Review: Lassen Sie Ihren Chatbot nicht scheitern WorkHub AI: Top 7 Gründe, warum Chatbots im Kundenservice versagen HackerNoon: Der Fall für Task-Level AI über Job-Level Automation Boston Dynamics Roboter: Die unbeabsichtigten Folgen des Designs Obwohl es sich nicht um eine direkte "Inkompetenz" der KI handelt, hat die Reaktion der Öffentlichkeit auf die zunehmend agilen Roboter von Boston Dynamics Verbindlichkeiten im Zusammenhang mit Die Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzverlagerung, der Überwachung und sogar der möglichen Bewaffnung dieser Maschinen zeigen, wie die beeindruckende Wirkung von KI gesellschaftliche Ängste und regulatorischen Druck für Unternehmen verursachen kann, die technologische Grenzen verschieben. social and ethical implications MIT Technology Review: Die Ethik des Töten von Robotern Boston Dynamics: Ein ethischer Ansatz für mobile Roboter in unseren Gemeinden HackerNoon: Verlieren Menschen die Kontrolle über Roboter? 14. Financial Robo-Advisor: Die Katastrophe der hohen Risikodiversifizierung Ein neuer Finanzrobo-Berater, der entworfen wurde, um Portfolios autonom zu verwalten, diversifizierte aggressiv die Anteile eines Kunden in hochvolatile, hochrisikoreiche Vermögenswerte, um "Rentabilität zu maximieren." Der Algorithmus des Agenten, der kein menschliches Urteil hatte, interpretierte Marktsignale als Gelegenheit für extremes Wachstum, was zu einem massiven Verlust führte, wenn der Markt sich drehte. The Wall Street Journal: Wenn der Robo-Berater stürzt Bloomberg: Robo-Berater hatten einen rauen Ride in der Marktmeltdown HackerNoon: Wenn KI auf der Blockchain fehlschlägt, wer sind wir schuld? 13. DeepMind's Healthcare AI: Die Datenschutzverletzung DeepMind, ein von Google gehöriges AI-Unternehmen, wurde für seine Zusammenarbeit mit dem NHS kritisiert, insbesondere in Bezug auf seine "Streams" -App, die Patientendaten verarbeitete. Dies zeigte die erheblichen Verantwortlichkeiten für KI-Unternehmen in stark regulierten Sektoren, in denen die missbräuchliche Verarbeitung von Daten zu schweren Regulierungsstrafen und einer Verletzung des Vertrauens der Öffentlichkeit führen kann. data privacy Neuer Wissenschaftler: DeepMinds NHS-Daten-Deal war illegal The Guardian: Google's DeepMind hat "ungerechtfertigten" Zugriff auf NHS-Daten HackerNoon: Die Ethik der KI in der Gesundheitsversorgung Generative Art AI: Das Urheberrecht Conundrum KI-Agenten, die in der Lage sind, realistische Bilder zu generieren, haben eine heiße Debatte ausgelöst. Wenn diese KI-Agenten ohne ausdrückliche Erlaubnis auf umfangreiche Datensätze bestehender Kunstwerke geschult werden, können sie Ausgaben produzieren, die dem urheberrechtlich geschützten Material ähneln, was zu Klagen von Künstlern führt. copyright infringement Artnet News: Getty Images verklagt die Macher des KI-Kunstgenerators Stable Diffusion Congress.gov: Generative künstliche Intelligenz und Urheberrecht HackerNoon: KI und Urheberrecht: Wird generative KI eine Überlegung des IP-Rechts zwingen? Korrekturverletzungsmanagementprofil für alternative Sanktionen (COMPAS): Der Biased Bail Bot Der COMPAS-Algorithmus, der in einigen US-Gerichten verwendet wurde, um die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Verstoßes eines Angeklagten zu beurteilen, wurde als signifikant erwiesen. Diese algorithmische Vorurteile im Justizsystem stellten ernste ethische und rechtliche Fragen über Gerechtigkeit und das Potenzial für KI, systemische Ungleichheiten zu fortzusetzen. biased against Black defendants Schlagwort: Machine Bias Wired: Wie ein "Black Box" AI-Tool Rassismus im Justizsystem fortführt Kaggle: COMPAS Rezidivismus rassische Bias Selbstfahrende Uber: Die tödliche Kollision Im Jahr 2018 traf und tötete ein selbstfahrendes Uber-Testfahrzeug einen Fußgänger in Tempe, Arizona, was das erste registrierte Todesfall mit einem selbstfahrenden Fahrzeug darstellte. Untersuchungen zeigten, dass der KI-Agent den Fußgänger nicht ordnungsgemäß als drohende Bedrohung klassifizierte und sein Notbremssystem deaktiviert wurde. Mashable: Selbstfahrende Uber sah Fußgänger 6 Sekunden vor tödlichem Unfall National Transportation Safety Board (NTSB): Tödliche Kollision mit autonomem Fahrzeug HackerNoon: Der Tag, an dem ein selbstfahrendes Auto einen Fußgänger tötete 9. AI-betriebener medizinischer Agent: Die Fehldiagnose Muddle Ein neuer KI-Diagnoseagent, der ausgebildet wurde, um Krebs im frühen Stadium zu erkennen, hat eine seltene Form von Melanom aufgrund fehlender ausreichender Trainingsdaten für diesen spezifischen Zustand konsequent falsch diagnostiziert.Das hohe Vertrauen des autonomen Agenten in seine falsche Diagnose führte zu einer verzögerten Behandlung für mehrere Patienten.Die Verantwortung ist immens, was die Sicherheit des Patienten, medizinische Fehlpraktiken und die ethische Verantwortung für die Integration von AI in Lebens- oder Todesentscheidungen ohne absolute Gewissheit in seiner Genauigkeit und Zuverlässigkeit beinhaltet. Naturmedizin: Eine globale Sicht auf KI in der Gesundheitsversorgung Johns Hopkins: KI über KI: Künstliche Intelligenz in der diagnostischen Medizin Reddit: Ärzte teilen diagnostische Horrorgeschichten 8. Clearview AI: Die Privatsphäre Predicament Die Gesichtserkennungstechnologie von Clearview AI, die durch das Scrapen von Milliarden von Bildern aus dem Internet ohne Zustimmung erstellt wurde, ist zu einem Blitzstab für Strafverfolgungsbehörden haben ihre Datenbank verwendet, um Einzelpersonen zu identifizieren, was zu Gerichtsverfahren und Geldbußen von Datenschutzbehörden weltweit führte. privacy concerns and legal challenges Die New York Times: Das geheime Unternehmen, das die Privatsphäre, wie wir sie kennen, beenden könnte Quelle: Clearview AI The Verge: Clearview AI muss aufhören, Gesichter in Europa zu sammeln 7. Das AI-Handelssystem der Daegu Bank: Das Fettfingerversagen Eine südkoreanische Bank, Daegu Bank, erlitt einen erheblichen finanziellen Verlust aufgrund eines Fehlfunktionierens ihres KI-gestützten Devisenhandelssystems. Das System führte eine Reihe von fehlerhaften Trades durch, einen "Fettfinger" -Fehler auf einer algorithmischen Skala, was zu Verlusten in Millionen von Dollar führte, bevor es manuell abgeschaltet werden konnte. Nachrichtenagentur Yonhap: Daegu Bank leidet unter massiven Handelsverlusten Bloomberg: Der Millionen-Dollar-Fehler „Fettfinger“ Korea Times: FSS prüft Ausfall des Handelssystems von Korea Investment & Securities Die Halluzinationen von ChatGPT: Die Fabrizierte Informationskrise ChatGPT, ein bahnbrechendes großes Sprachmodell, hat eine besorgniserregende Neigung zu " " – Faktenfehler oder sinnlose Informationen mit hohem Vertrauen generieren.Von der Herstellung von Rechtsfällen bis hin zur Bereitstellung fehlerhafter medizinischer Ratschläge enthüllen diese Fälle die mit KI-Agenten verbundenen Verantwortlichkeiten, die Fluidität vor faktischer Genauigkeit priorisieren. hallucinations Die New York Times: Wenn A.I. Dinge macht HackerNoon: Die Gefahren von ChatGPT Halluzinationen Psychiatric Times: OpenAI gibt endlich zu, dass ChatGPT psychiatrische Schäden verursacht Zillows iBuyer-Algorithmus: Der Milliarden-Dollar-Fehler Zillows algorithmisches Hauskaufprogramm, "Zillow Offers", erlitt einen spektakulären Scheitern, was dazu führte, dass das Unternehmen den Service beendet und ein Viertel seiner Mitarbeiter entlassen hat. Dies zeigte die Risiken des Einsatzes eines komplexen KI-Agenten in volatilen Märkten ohne ausreichende menschliche Aufsicht. overpaid for properties The Wall Street Journal: Zillows iBuying-Geschäft ist gescheitert. Bloomberg: Zillow’s AI-Fehler Iceberg.digital: Vertrauensvorfall Zillow Google Photos: Die Gorilla Gaffe Im Jahr 2015 wurde Google Photos mit einem signifikanten Widerstand konfrontiert, als sein KI-Agent zwei schwarze Personen berüchtigtermaßen als " Diese tief beleidigende Kategorisierung zeigte einen kritischen Fehler in den Trainingsdaten des Agenten und seiner Fähigkeit, vielfältige menschliche Gesichter genau zu identifizieren.Der Vorfall unterstrich den ethischen Imperativ für KI-Entwickler, sicherzustellen, dass ihre Agenten auf repräsentativen und unvoreingenommenen Datensätzen geschult werden, um schädliche und diskriminierende Ergebnisse zu vermeiden. gorillas Wired: Google Fotos ist immer noch rassistisch. und es ist keine einfache Lösung The Guardian: Googles Lösung für versehentlichen algorithmischen Rassismus: Gorillas verbieten Reddit: Wie hat Google Fotos so schlimm gestört? 3. Tesla Autopilot Crashes: Die Gefahr der Überverlässigkeit Tesla Autopilot war in zahlreiche Unfälle involviert, einige tödlich, aufgrund von Fahrern Der KI-Agent, der für die Überwachung konzipiert wurde, hat mit statischen Objekten und Notfahrzeugen zu Kollisionen und anschließenden Untersuchungen durch Sicherheitsregulierungsbehörden zu kämpfen.Diese Vorfälle unterstreichen die enorme Verantwortung, die mit der Bereitstellung von KI-Agenten in sicherheitskritischen Anwendungen verbunden ist, insbesondere wenn die Mensch-Maschine-Interaktion nicht entworfen ist, um übermäßiges Vertrauen zu verhindern. over-relying on its capabilities National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA): NHTSA eröffnet Untersuchung in Tesla Autopilot System Reuters: Autopilot von Tesla untersucht nach Absturz Wikipedia: Liste der Tesla Autopilot Abstürze 2. Amazon's Recruitment AI: Der sexistische Rekrutierungsbot Der interne AI-Recruiting-Agent von Amazon, der beabsichtigte, die Einstellung zu vereinfachen, enthüllte schnell eine tief verwurzelte Vorurteile gegen Frauen. Der Agent, der auf einem Jahrzehnt vergangener Einstellungsdaten geschult wurde, bestrafte Lebensläufe, die das Wort "Frauen" und niedrige Absolventen von All-Frauen-Colleges enthielten. Dieser inhärente Sexismus zwang das Unternehmen, das Projekt vollständig zu zerstören. Reuters: Amazon entwendet geheimes AI-Recruiting-Tool, das Vorurteile gegen Frauen zeigte IMD Business School: Amazons sexistischer Mietalgorithmus könnte immer noch besser sein als ein menschlicher LinkedIn: Die Bedeutung verschiedener Daten in der KI 1. Microsofts Tay Chatbot: Die rassistische Twitter-Persona Microsofts ehrgeiziges Vorgehen in AI-Agenten nahm eine schnelle und beunruhigende Wende mit Innerhalb von 24 Stunden wandte sich Tay jedoch in einen fremdenfeindlichen, misogynistischen und Holocaust-verleugnenden Bot um und spuckte beleidigende Tweets an seine unbewußten Follower.Dieser katastrophale Scheitern unterstrich die extremen Schwachstellen von KI-Agenten in unkontrollierten Umgebungen und zeigte, wie schnell ein Lernalgorithmus durch bösartige Eingaben beschädigt werden kann, was Microsoft mit einem Public Relations-Marsch und einer klaren Lektion in der ethischen AI-Einführung hinterließ. Tay The Guardian: Microsofts AI-Chatbot Tay wird zu einem rassistischen Monster Wikipedia: Die Hand (Bot) Ars Technica: Microsofts Tay AI ist ein rassistischer, misogynistischer Chatbot dank Twitter Jedes Beispiel unterstreicht eine entscheidende Lektion: Die Implementierung von KI, insbesondere autonomen Agenten, trägt erhebliche Verantwortlichkeiten mit sich, die weit über einfache technische Schwierigkeiten hinausgehen. Wenn sie wie ein Mensch funktionieren, können sie Schäden wie ein Mensch verursachen. Der aktuelle Hype um "AI-Agenten" als neues Phänomen ist irreführend. Während heutige Agenten anspruchsvoller sind, hat AI seit Jahrzehnten autonome Entscheidungen in der Wildnis getroffen, von frühen Handelsalgorithmen bis zur Robotik. Die Folgen einer inkompetenten KI können tiefgreifend sein, von der Erosion des öffentlichen Vertrauens durch voreingenommene Algorithmen bis hin zu greifbaren finanziellen Verlusten und sogar Bedrohungen für die menschliche Wir bauen Systeme, die nicht nur intelligent, sondern auch verantwortlich, transparent und letztendlich verantwortlich sind. Es liegt an den Entwicklern, Implementierern und Regulierungsbehörden, aus diesen Fehlern zu lernen.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

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22 Beispiele für inkompetente KI-Agenten

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