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.”