Stability AI's CEO, Emad Mostaque, ist zurückgetreten, um sich der dezentralen künstlichen Intelligenz (KI) zu widmen. Die Ankündigung wurde am Freitag (22. März) über einen Blogbeitrag auf der Website des Unternehmens veröffentlicht. Mostaque äußerte seinen Stolz, Stability dabei unterstützt zu haben, Hunderte Millionen Downloads zu erreichen und die besten KI-Modelle in verschiedenen Bereichen zu entwickeln. Er glaubt fest an die Mission des Unternehmens, möchte jedoch sicherstellen, dass KI offen und dezentral bleibt. Um die entstandene Lücke durch Mostaques Abgang zu füllen, hat Stability Shan Shan Wong, den Chief Operating Officer, und Christian Laforte, den Chief Technology Officer, als vorläufige Co-CEOs ernannt.

In einem separaten Beitrag auf X betonte Mostaque die Notwendigkeit einer transparenten und verteilten Governance in der KI und wies auf das Problem der konzentrierten Macht in zentralisierten KI-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic hin. Er trat freiwillig zurück, da er den Großteil der Kontrollanteile an Stability hielt und damit dieses Problem sowohl innerhalb des Unternehmens als auch in der gesamten Branche angehen möchte. Diese Woche gab es mehrere bedeutende Veränderungen im Bereich der KI, da Microsoft kürzlich Mustafa Suleyman, Mitbegründer von DeepMind, eingestellt hat, um die Abteilung für KI für Verbraucher zu leiten. Zusätzlich wurde eine neue Forschungstechnik namens "Quiet-STaR" vorgestellt, die darauf abzielt, die Denkfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern, indem sie vor der Reaktion auf Gespräche mehrere interne Begründungen generiert, ähnlich wie menschliche Denkprozesse. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit von KI zu verbessern, indem sie sie dazu befähigt, mehr wie Menschen zu denken, Kontexte, Nuancen und implizite Bedeutungen zu verstehen. Der CEO von 4CRisk, Venky Yerrapotu, betonte die Bedeutung, dass KI in der Lage sein sollte, menschliche Absichten zu verstehen, um komplexe Anfragen auszuführen. Er hob hervor, dass menschenähnliches Denken Kommunikation mit Kontext und subtilen Untertönen beinhaltet und dass sich große Sprachmodelle diesem Verständnisgrad immer mehr annähern.