Künstliche Intelligenz
Vollständig gefälschte CPUs jetzt auch als „Ryzen 9800X3D“
Vor neun Monaten gab es Komplett-Fakes von AMDs Ryzen 7800X3D, nun hat es auch den 9800X3D erwischt. Wie schon damals ist die neue Prozessorfälschung keine umgelabelte alte CPU, sondern ein eigens hergestelltes Produkt, das auf den ersten Blick nicht auffällt. Ebenso Teil der aktuellen Masche: Unter dem Heatspreader steckt keinerlei Silizium.
Der Gründer des YouTube-Kanals Gamers Nexus, Steve Burke, hat den Fake einem Zuschauer abgekauft. Dieser hatte ihn nach eigenen Angaben bei Reddit vor vier Monaten bei Amazon in den USA erworben, und zwar von dem Unternehmen selbst, nicht über einen Marketplace-Händler. Burke bot dann an, dem Zuschauer die Fälschung abzukaufen, um sie zu untersuchen. Der Nutzer hatte den vermeintlichen Prozessor noch nicht ausprobiert, weil ihm das passende Mainboard fehlte.
Bei Gamers Nexus wurde das nachgeholt – wie zu erwarten war, sprang der Testaufbau nicht einmal an. Kein Wunder, denn nach dem Entfernen des Heatspreaders – was viel leichter als gedacht ging – zeigte sich das bekannte Bild: Unter dem Metalldeckel befanden sich nicht die beiden Chips (IO-Die und CCX), welche einen 9800X3D eigentlich ausmachen. Daher war auch kein Lot aus Indium vorhanden, sondern simpler Klebstoff. Der Nachweis eines Komplett-Fakes war erbracht.
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Fake eines Ryzen 9800X3D zerlegt und Unterschiede zum Original.
Platine und Heatspreader aus eigener Herstellung
Wie schon beim vermeintlichen 7800X3D hatten die Fälscher nicht eine bestehende CPU umgearbeitet – das war beim 9800X3D auch schon passiert –, sondern den Fake offenbar vollständig selbst produziert. Er besteht nur aus der Platine, einem Heatspreader, der vom Original abweicht, und den Kontaktpads auf der Unterseite. Diese stehen im Übrigen gegenüber einem echten 9800X3D etwas hervor, sodass sich der Fake schlecht aus dem Sockel lösen ließ, berichtet Gamers Nexus in seinem Video.
Auch sonst gibt es äußerliche Merkmale, die denen beim 7800X3D-Fake stark ähneln. Die SMD-Bausteine auf der Oberseite sind in Anzahl und Orientierung unterschiedlich, und die Seriennummer auf dem Heatspreader entspricht nicht der auf der Verpackung. Das sind die beiden deutlichsten, auch leicht selbst verifizierbaren Warnzeichen bei dieser Art von Fälschung. Nicht so einfach zu prüfen sind kleine Beschriftungen und Punktmarkierungen auf der Platine, die dem Original nicht entsprechen oder fehlen.
Links Original, rechts Fälschung: Die SMD-Bausteine am Rand der Platine sind am auffälligsten.
(Bild: Gamers Nexus / YouTube)
Und auch der Datamatrixcode auf dem Fake liefert, wenn man ihn etwa mit einer Smartphone-App scannt, kein Ergebnis. Herauskommen sollte die Seriennummer und die Modellnummer des Prozessors. Sieht man den echten Prozessor und die Fälschung im direkten Vergleich nebeneinander, fällt zudem auf, dass die Schriftart des Fakes sich unterscheidet und die Laser-Gravur teilweise unscharf ist. Der Heatspreader ist nicht, wie bei AMD, mit Gold beschichtet, und weist an der Unterseite Vorsprünge auf, wo sonst die Dies sitzen. Auch beim Blick von der Seite fällt der Fake so nicht sofort auf. Letztes Detail: Die Fälschung wiegt 30 Gramm, ein echter 9800X3D dagegen 39 Gramm.
Quelle der Fakes weiterhin unbekannt
Es gibt einen Anhaltspunkt, wie die Fälschung bei Amazon landen konnte: mutmaßlich über einen Rückgabebetrug. Der Zuschauer, der den Fake gekauft hatte, berichtet bei Reddit von einem Rückgabeaufkleber auf der Schachtel, die anscheinend auch schon geöffnet worden war. Hier scheint also die Eingangskontrolle der Rücksendung versagt zu haben. Das ist jedoch Spekulation, und völlig unklar bleibt nach wie vor, woher diese vollständig gefälschten Teile stammen. Sie scheinen bisher sehr rar zu sein, Gamers Nexus gibt eine einstellige Zahl ihnen bekannter Fakes dieser Art an. Dass nun anscheinend einer bei Amazon in den USA landen konnte, deutet jedoch darauf hin, dass diese auch mit Betrugsabsicht in den Handel gelangen können.
Im Falle dieses Fakes ging die Sache glimpflich aus, der Kunde erhielt sein Geld von Gamers Nexus zurück. Er hätte auch ohne Zerlegen der Fälschung aufgrund der äußerlichen Merkmale wohl bei Amazon Kulanz erfahren. Vor allem beim privaten Weiterverkauf sollte man nun aber verstärkt darauf achten, vor der Abwicklung auch detaillierte Fotos eines Prozessors zu erhalten – und auch keine Symbolbilder etwa von der Herstellerseite. Bei dieser Art von Fakes müssen dabei nicht alle der genannten Abweichungen vorhanden sein.
Sollte ein vermeintlicher Prozessor auf irgendeine Weise komisch aussehen, so empfiehlt es sich zudem, ihn nicht in ein Mainboard einzubauen. Es ist nicht auszuschließen, dass es auch Fakes gibt, bei denen die Kontaktflächen so beschaltet sind, dass sie das Mainboard kurzschließen, was dann Schäden an zahlreichen Komponenten inklusive Brandgefahr bedeuten kann.
(nie)
Künstliche Intelligenz
Softwareentwicklung mit KI: Noch Ticket für Online-Konferenz im Juni sichern
Nach dem großen Erfolg der ersten betterCode() GenAI findet die Online-Konferenz zur KI-gestützten Softwareentwicklung am 26. Juni erneut statt.
KI-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, Codex oder Firebase Studio haben sich inzwischen etabliert. Viele Developer schöpfen aber noch nicht das volle Potenzial aus oder zweifeln, dass die KI Code ohne Schwachstellen erzeugt.
GenAI kann mehr als Tipparbeit übernehmen
Die betterCode() GenAI zeigt, wie KI beim Testing hilft und Legacy-Code migriert. Außerdem wirft die Konferenz einen Blick auf die rechtlichen Aspekte und die Security.
Die Veranstalter iX und dpunkt.verlag haben das Programm der Konferenz aktualisiert und anhand des Feedbacks weiter verbessert. Es bietet folgende Vorträge:
- Softwareentwicklung mit Copilot, ChatGPT und Co
- Was gibt es Neues bei KI-Coding-Tools?
- Software mit KI-Unterstützung testen
- Mit ChatGPT Dinosaurier besiegen – LLMs für die Analyse alter Systeme
- Stärken und Schwächen KI-unterstützter, sicherer Softwareentwicklung
- Rechtliche Aspekte KI-gestützter Softwareentwicklung
Tickets für die Online-Konferenz kosten 329 Euro (zzgl. MwSt.). Teams ab drei Personen erhalten im Ticketshop automatisch einen Gruppenrabatt. Für den ausverkauften Workshop „Coding mit Co-Piloten: KI-Tools in der Softwareentwicklung“ gibt es jetzt einen zusätzlichen Termin am 7. Juli, für den noch Tickets verfügbar sind.
Wer über die betterCode()-Konferenzen auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich für den Newsletter eintragen. Die Konferenz ist auch auf LinkedIn vertreten.
(rme)
Künstliche Intelligenz
Laion: KI soll die Angst in der Stimme erkennen können
EmoNet ist eine Open-Source-Suite, die KI-Systemen helfen soll, emotionale Signale in Stimme und Mimik der Menschen zu erkennen. Sie wurde von Laion und Intel gemeinsam entwickelt und steht frei zur Verfügung. Zur Suite gehören Modelle, Datensätze sowie Benchmarks.
Laion ist dafür bekannt, den Datensatz bereitzustellen, auf dessen Basis auch der Bildgenerator Stable Diffusion trainiert wurde. Es ist eine Open-Source-Initiative aus Hamburg. In einem Blogbeitrag schreibt Laion: „Ein spannendes Gebiet der heutigen Technologie ist das Streben nach künstlicher Intelligenz, die den Menschen wirklich versteht und auf einer tieferen Ebene mit ihm interagiert.“ Zwar habe es enorme Fortschritte bei etwa der Sprachverarbeitung gegeben, eine „entscheidende Dimension“ sei jedoch noch nicht verwirklicht: „echte emotionale Intelligenz“.
KI erkennt Angst
Dafür solle KI künftig offenbar „das leise Zittern der Angst in einer Stimme“ erkennen können. Bei Laion glaubt man, dass dies nicht nur ein „faszinierendes akademisches Unterfangen“ sei, „sondern eine grundlegende Notwendigkeit für die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI“. Man hat es dabei sowohl auf die Stimme als auch den Gesichtsausdruck abgesehen.
Mit EmoNet-Face bietet Laion einen Benchmark samt Datenbank mit mehr als 200.000 synthetischen Bildern von Gesichtern – unterschiedlicher Herkunft und Demografie. EmoNet-Voice ist ein Benchmark für die Erkennung von Sprachemotionen. Dazu gehören 4692 Audiobeispiele synthetischer Stimmen. 40 Kategorien für Emotionen gibt es. Zu den Emotionen gehören kognitive Zustände wie Konzentration, Verwirrung, Zweifel, physische Zustände wie Schmerzen, Müdigkeit und Intoxikation sowie soziale Emotionen wie Scham und Stolz.
Die Taxonomie der Emotionen.
(Bild: Screenshot Laion)
Ein Video mit einem Standbild zeigt, wie Satz für Satz von einer Stimme gesprochen wird, und darunter festgehalten steht, um welche Emotion es sich dabei handelt. Beispielsweise sagt die Stimme, sie gehe zu einem Filmfestival. Darunter steht etwa, es sei enthusiastisch, interessiert und optimistisch.
Aufbauend auf den eigenen Datensets hat Laion auch ein eigenes KI-Modell entwickelt, das Emotionen aus Gesichtern sowie eines, das Emotionen aus Stimmen erkennen kann: Empathic Insight-Face Model und Empathic Insight-Voice Model.
Emotionen für bessere KI-Anwendungen
Modelle, die Emotionen erkennen können, sind nicht per se verboten. Der AI Act reguliert allerdings gewisse Anwendungen dieser Technologie. Bedarf es der Fähigkeit, ein Lachen zu verstehen, um beispielsweise einen fröhlichen Menschen in einem generierten Bild darzustellen, ist hingegen Emotionserkennung am Arbeitsplatz etwa tabu. Auch hier gibt es Ausnahmen, der Pilot eines Flugzeugs etwa darf daraufhin überwacht werden, ob er müde ist.
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Laion hat im Sinne, mittels Emotionserkennung bessere KI-Assistenten zu erschaffen. „Die Erfassung der Ausdrücke ermöglicht es KI-Assistenten, einfühlsamer, engagierter und unterstützender zu werden; Eigenschaften, die für transformative Anwendungen in den Bereichen Bildung, psychische Gesundheit, Begleitung und darüber hinaus entscheidend sind.“ Außerdem freue sich der Verein auf eine Zukunft, in der jedes Foundation-Model in der Lage ist, so gut im Voice-Acting zu sein wie Robert De Niro und Scarlett Johansson.
Mit Bud-E Whisper legt Laion zudem eine Erweiterung von OpenAIs Transkriptions-KI Whisper vor. Damit wird nicht mehr bloß der reine sprachliche Inhalt transkribiert, sondern auch der emotionale Tonfall niedergeschrieben sowie gegebenenfalls Lachen oder nach Luft schnappen und Informationen zum Sprecher wie Alter, Geschlecht. Um Bud-E Whisper zu entwickeln wurden unter anderem 5000 Stunden aus öffentlichen Vlogs und Online-Tagebüchern sowie Filmdialoge genutzt. Gemini Flash war für die Annotation der Emotionen zuständig.
(emw)
Künstliche Intelligenz
Social-Media-Verbot für Heranwachsende: Uneinigkeit im Unionslager
Bundesbildungsministerin Karin Prien (CDU) spricht sich für eine stärkere Regulierung von Social-Media-Angeboten für Kinder und Jugendliche aus. Sie will durch verpflichtende Altersverifikationen die Nutzung von Social Media durch Heranwachsende einschränken, legt sich in Bezug auf eine konkrete Altersgrenze aber noch nicht fest. Das erklärte sie zuletzt in einem Interview mit dem Deutschlandfunk. Auf Bundesländer-Ebene zeigen sich Parteikolleginnen und -kollegen zumeist eher auf Priens Linie, unter anderem Schleswig-Holsteins Ministerpräsident Daniel Günther (CDU), der eine feste Altersgrenze von 16 Jahren befürwortet. Außerdem setzen sich auch einige europäische Länder für eine EU-weite Regelung ein. CSU-Chef und Bayerns Ministerpräsident Markus Söder wandte sich nun aber klar gegen die Pläne der Bundesministerin und kündigte Ablehnung auf Abstimmungsebenen an. Er nannte Priens Ansinnen nicht nur „realitätsfern“, sondern auch „totalen Quatsch“.
Experten-Kommission zur Abstimmung mit den Bundesländern
Prien hatte diese Woche angekündigt, noch vor der Sommerpause eine Experten-Kommission unter Beteiligung der Länder einzurichten, um eine Strategie für die Umsetzung eines Verbots zu erarbeiten. Dafür müsse sie auch mit den Bundesländern zusammenarbeiten. Söder stufte die Forderung nach einer Altersgrenze mit entsprechender Altersprüfung für Social Media gegenüber dem ARD-Hauptstadtstudio allerdings als „ein bisschen altbacken, altmodisch und aus der Zeit [gefallen]“ ein, wie die dpa berichtet. Und er kündigte schon an, wie Bayern sich in Abstimmungen dazu verhalten würde: „Die Meinung von Bayern und mir ist da sehr klar – wir würden dem auch nicht zustimmen“, sagte er.
Seine Ablehnung begründete Söder damit, dass ein Verbot Angebote wie Tiktok, Instagram oder Snapchat für Kinder und Jugendliche noch interessanter machen würde. Er halte Medienkompetenz und elterliche Verantwortung für den richtigen Weg für den Umgang mit den Plattformen. Ähnlich äußerte sich in dieser Woche auch der Deutsche Lehrerverband. Verbandspräsident Stefan Düll nannte die Idee einer gesetzlichen Altersbegrenzung ebenfalls „realitätsfern“, zudem „nicht sinnvoll“. Zwar sei der Wunsch, Kinder zu schützen, verständlich, „aber Facebook, Instagram und Tiktok sind Teil einer Realität, in der junge Menschen lernen müssen, sich zurechtzufinden. Verbote helfen da nicht weiter“.
Bundes- und Europaebene klarer dafür
Prien kann sich derzeit auf die Unterstützung durch den Koalitionspartner SPD auf Bundesebene verlassen. Unter anderem hält auch Bundesjustizministerin Stefanie Hubig (SPD) eine klare Altersgrenze für Social-Media-Angebote für nötig. Sowohl Prien als auch Hubig heben den Schutz der Kinder und Jugendlichen hervor. Auch im Koalitionsvertrag haben Union und SPD vereinbart, den Kinder- und Jugendschutz im Internet zu stärken. Auf EU-Ebene haben sich Spanien, Frankreich und Griechenland auf der EU-Digitalministerkonferenz in Luxemburg für ein EU-weites Verbot von Social Media für Kinder unter 16 bzw. 15 Jahren starkgemacht. In allen 27 EU-Ländern müsste es demnach künftig strenge Alterskontrollen geben, um ein Verbot durchzusetzen. Kommt es auf EU-Ebene zu keiner Einigung, will Frankreich nationale Verbote und Alterskontrollen durchsetzen. Der Digital Services Act könnte hierfür allerdings ein Hindernis sein.
(kbe)
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