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Es riecht nach KI-Blase
Redakteur
picker für: Volk und Wirtschaft Medien und Gesellschaft Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Leitet das Digital-Team im Wirtschaftsressort der Süddeutschen Zeitung, was nicht heißt, dass er nur Nerd-Kram piqt. Studierte in Erlangen und Portland Politikwissenschaft und Amerikanistik, schrieb in Nürnberg, Berlin, New York und München. Interessiert an allem Politischen. Am Absurden sowieso. Süchtig nach Longreads.
Nach dem Irrsinn des Krypto- und des Metaverse-Hypes bestand natürlich von Anfang an der Verdacht, dass sich auch die Aufregung um KI in einer Blase münden könnte. Doch die Stimmen der Zweifler waren kaum zu vernehmen. Zu dramatisch waren die Screenshots von ChatGPT-Antworten in sozialen Medien. Zu faszinierend die Chat-Selbstversuche am eigenen PC oder Handy. Zu entschlossen Google, Meta und Microsoft sowie viele andere etablierte Unternehmen, die sich auf das Thema stürzten und Abermilliarden investierten. Zum einen erlahmt mittlerweile natürlich die mediale Aufmerksamkeit für das Thema etwas. Zum anderen muss sich nun aber klären, was beziehungsweise ob die gigantischen Investitionen überhaupt irgendwelche Früchte tragen werden. Die Washington Post hat in einem knappen Überblick zusammengestellt, warum Skepsis angebracht ist. Der sollte zumindest für die Eiligen Pflichtlektüre vor allen weiteren Diskussionen sein (mehr in die Tiefe geht zum Beispiel der Substack AI Snakoil von Arvind Narayanan und Sayash Kapoor – den ich hier interviewt habe).
Zunächst: Die mittlerweile legendäre Zahl der 100 Millionen Nutzer, die ChatGPT binnen drei Monaten nach dem Start gewinnen konnte, sind nicht wirklich korrekt – es handelt sich um eine schräge Interpretation ganz im Sinne von Open AI. Die Zahl gilt als Beleg dafür, dass wir einen außergewöhnlichen Moment der Technologiegeschichte erleben.
Was dafür fehlt, sind handfeste Zahlen: Wie viel haben Microsoft und Google tatsächlich mit ihrer generativen KI-Offensive verdient? Ist KI nicht vielleicht ein Milliardengrab? Die Konzerne sind in dieser Frage ebenso intransparent wie bei Details zur genauen Funktionsweise und Trainingsdaten ihrer Sprachmodelle.
Post-Reporter Gerrit de Vynck erinnert daran, dass die Tech-Branche mit Flops gepflastert ist: Dot-Com, Social Media-Seiten, die keiner wollte, Krypto, Metaverse, und als Dauerbrenner: selbstfahrende Autos
But it’s still unclear how and when this technology will actually become profitable — or if it ever will...“generative AI” is incredibly expensive to build and run — from specialized chips to data server computing power to expensive engineers.
Die entscheidende Frage dürfte wohl sein: Kann generative KI wirklich ein Quantensprung oder nur eine graduelle Verbesserung bestehender Technologie – denn dann wäre sie schlicht zu teuer:
“At the end of the day, AI is just software, it’s expensive software,” Andrew Harrison, CEO of venture capital firm Section 32, said. “It’s low-margin software unless it does something that’s 10 times better.”
Quelle: Gerrit de Vynck EN www.washingtonpost.com
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Als begeisterter Nutzer von ChatGPT teile ich die Skepsis, die in diesem Artikel zum Ausdruck kommt. Die anfängliche Euphorie über die beeindruckende Anzahl von 100 Millionen Nutzern in drei Monaten sollte kritisch betrachtet werden, da es sich um eine wohlwollende Interpretation von Open AI handelt. Es ist in der Tat an der Zeit, die Echtheit solcher Erfolgsmeldungen zu hinterfragen und konkrete Zahlen zu fordern.
Die Unsicherheit darüber, wie profitabel die generative KI-Offensive von Microsoft, Google und anderen wirklich ist, wirft legitime Bedenken auf. Ohne klare finanzielle Einblicke und transparente Informationen zur Funktionsweise der Sprachmodelle bleiben Zweifel bestehen. Die Parallele zu früheren Tech-Flops wie Dot-Com, Social Media-Seiten und selbstfahrenden Autos ist beunruhigend.
Ich stimme zu, dass die entscheidende Frage ist, ob generative KI wirklich einen Quantensprung darstellt oder nur eine graduelle Verbesserung bestehender Technologien ist. Die Kosten, von spezialisierten Chips bis hin zu Rechenleistung für Daten-Server und teuren Ingenieuren, sind erheblich. Eine Lösung könnte darin bestehen, die Technologie so zu gestalten, dass sie einen echten Mehrwert bietet und nicht nur teure Software bleibt. Ein Umdenken in Richtung nachhaltiger Innovation ist dringend erforderlich, um die KI-Blase zu vermeiden, von der dieser Artikel spricht. Jannis Brühl sollte sich bewusst sein, dass echter Fortschritt mehr ist als nur beeindruckende Nutzerzahlen.
KI ist (aktuell) wunderbar geeignet, um Marketing-Bullshit-Texte zu produzieren, die tautologisch sind - also irgendwie immer stimmen.
Wenn es um Fakten geht, versagt KI aktuell in gefühlt 50% der Fälle. Die KI weiß wenig Fakten, kann so gut wie gar nicht fehlerfrei programmieren und, was noch schlimmer ist, produziert plausible Fehler (halluzinieren). Man muss also nacharbeiten, kontrollieren, korrigieren. Damit ist der Nutzen von KI für das reale Business sehr beschränkt.
Aber, klar, KI ist prima, um fette Power-Point-Präsentationen zu generieren, die sowieso niemand liest.