Ressourcen der KI: Talente, Daten und Rechenleistung

Das, was es auch braucht, um eine KI richtig funktionsfähig zu machen und zudem erwachsen zu lassen, wie wir sie kennen, jetzt aktuell, sind Daten. Alle sechs Monate verzehnfachen sich die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz. Und wir als Menschen, ja, wir haben ein Bewusstsein, das entwickelt sich gerade nur linear. Das heißt, diese Lücke zwischen der Entwicklung der künstlichen Intelligenz mit ihrer exponentiellen Entwicklungssituation gerade und dem, wo wir stehen, mit dem, oh, was mache ich denn jetzt damit? Also, wie kann ich das denn für meine Zwecke nutzen? Diese Entwicklung, die geht nur stetig, nur Stück für Stück voran. Das heißt, diese Lücke mit der KI-Entwicklung auf der einen Seite, ja, wir schauen morgens in die Nachrichten, die in der KI-Bubble sind, wir schauen in die Nachrichten, wir wachen morgens auf und denken uns, mein Gott, was habe ich denn da schon wieder verpasst? In Amerika sind schon wieder neue Sachen entstanden. Und diese Entwicklung, und das haben mehrere dieser Fachexperten gesagt, verzehnfacht sich mittlerweile alle sechs Monate. Übrigens, die, die so aus der IT-Welt kommen, aus so den 80er-, 70er-, 80er-Jahren, da bin ich groß geworden, 1971 bin ich geboren und dann in den 80er-Jahren saß ich in der VHS und habe vier Jahre lang neben meinem Informatiklehrer, damals von meinem 12. Lebensjahr bis zum 16. Lebensjahr, habe ich so eine Informatikausbildung in der VHS gemacht. Das hieß damals noch EDV, oder? Das hieß damals noch EDV, genau, elektronische Datenverarbeitung. Irgendwann hat einer gesagt, das ist Information Technology. Das fühlt sich dann, hört sich dann irgendwie besser an, haben die gedacht. Und in dieser EDV-Zeit gab es damals dieses Mursche Gesetz. Das Mursche Gesetz hat gesagt, dass sich alle anderthalb Jahre die Rechenpower, die Rechenleistung von Prozessoren sich alle anderthalb Jahre verdoppelt. Das heißt, wenn ihr damals einen Prozessor gekauft habt, das war so ein IBM 8086, für die, die sich da noch erinnern können, das waren so diese großen Computer, war klar, anderthalb Jahre später war dann Prozessor in diesen Dingern verbaut, die halt doppelt so schnell waren. Das heißt, ich war auch immer einer dabei, der sich spätestens alle Jahr, alle anderthalb Jahre so einen neuen Rechner gekauft hat, weil dann die mehr Möglichkeiten da waren. Das ist mittlerweile nicht mehr so, denn die Rechenpower, die verdoppelt sich nicht mehr alle anderthalb Jahre, sondern alle drei Monate. Und durch diese Rechenkapazitäten, die wir zur Verfügung haben, explodiert aktuell die Möglichkeiten, die wir mit der KI haben. Denn der KI braucht drei Elemente. Ich weiß gar nicht, wieso ich das heute nicht am iPad male, sondern hier an dem Board kann man das eigentlich gut erkennen, Birgit. Nö. Nö. Gut, braucht drei Säulen. Jetzt funktioniert's. Ja, braucht drei Säulen. Nämlich wir brauchen zum einen, brauchen wir Talente. Ja, das heißt, wir brauchen Skill, wir brauchen Fähigkeiten. Wir brauchen Menschen, die wissen, wie man so eine künstliche Intelligenz programmiert, wie man sie entwickelt, wie man sie dahin bringt, dass wir, wie beispielsweise Chachipiti, nutzen können. Diese Talente gab's schon eh und je. Also schon seit vielen Jahrzehnten gibt's die Talente, die sowas machen. Auch die KI ist schon seit den 40er-Jahren, wird die entwickelt. Ist auch schon 10, 20 Jahre unter uns mit Tesla, mit Alexa, mit vielen anderen Sachen mehr. Ist KI eh schon eingebaut in vielen Bereichen, wo wir sie bisher noch nicht wahrgenommen haben. Das heißt, die Talente waren da. Das, was es auch braucht, um eine KI richtig funktionsfähig zu machen und zudem erwachsen zu lassen, wie wir sie kennen jetzt aktuell, sind Daten. Das heißt, ich muss diese KI trainieren. Ich muss in der Lage sein, sie auf meine Bedürfnisse ein Stück weit anzupassen und mit den Informationen zu füttern, die dafür sorgen, dass wir mit diesen Daten arbeiten können, dass die Daten anfangen, sich zu vernetzen und dass wir in der Lage sind, sie dann auch für unsere Zwecke zu nutzen. Daten waren auch immer da in der Vergangenheit. Es ist jedoch eins, was uns jetzt diese Möglichkeiten in dieses exponentielle Wachstum bringen, wo wir nicht mehr hinterherkommen, gefühlt, das glaube ich, können alle bestätigen, also zumindest ich kann das bestätigen, haben wir Talente, Daten, die sind da. Das, was es aber auch braucht, ist die Rechenpower. Und durch die Chip-Technologie und durch das, was ich gesagt habe, mit dem Murschen-Gesetz, was nicht mehr alle anderthalb Jahre das Ganze verdoppelt, sondern alle drei Monate, entstehen Möglichkeiten, die dazu führen, dass wir Rechenpower, Daten, Talente zu etwas bewegen können, was veritable Geschäftsmodelle sind. Das heißt, Geschäftsmodelle, die tragfähig sind, Geschäftsmodelle, die nicht nur was kosten, sondern wo wir was einnehmen, was mehr ist als das, was es kostet, und wir dadurch Gewinn machen können. Dadurch sind viele Unternehmen aktuell in der Lage, sich in diesem Feld der künstlichen Intelligenz auszutoben, neue Möglichkeiten zu schaffen, die wir dann morgens wieder in den Nachrichten lesen, wenn Sam Altman oder wie sie alle heißen, wieder irgendwas ankündigen oder Google sagt, pass mal auf, wir haben hier ein neues Modell, Gemini 1.5 Pro. Das hat einen Kontextspeicher von über einer Million oder von circa einer Million Tokens. Für die Nicht-Experten, wie stimmen wir denn? Also es ist einfach der Sprachraum, die Möglichkeiten an Inhalten, die wir dort mit hineinbringen können, ist ungefähr zehnmal so groß, zehnmal so groß wie das, was wir in der bezahlten Version von ChatGPT zur Verfügung haben. So, ganz kurze Unterbrechung. Wenn dir dieser Podcast gefällt und du mehr erleben möchtest, tiefere Einblicke in die künstliche Intelligenz erlangen möchtest und lernen möchtest, wie sie dich als auch deine Kunden noch erfolgreicher macht, im Marketing, im Vertrieb und in der Produktion, dann komm doch einfach mal in das KI-Café jede Woche, Mittwoch, 8.30 Uhr bis um 10 Uhr, gerne auch 15 Minuten vorher. Du kannst dich anmelden unter www.d-kirtings.com slash KI minus Kaffee und dann noch der Abschluss-Slash. Und da kannst du dich anmelden und dann wöchentlich beim KI-Café mit über 100 anderen Teilnehmern dabei sein, mitschwingen, ein Käffchen trinken und Neues über die künstliche Intelligenz lernen und wie sie dir und deinen Kunden hilft. Bis dahin. Und jetzt geht es weiter mit der Folge. Da bist du in der Lage, wie wir mit ungefähr zehn Handwerkern versucht haben, längere Dokumente zusammenzufassen beziehungsweise mit ihnen zu arbeiten. Und die künstliche Intelligenz hat ein paar Unzulänglichkeiten. Die muss nämlich Ressourcen achtsam umgehen. Ein Aufruf bei GCPT kostet 3,8 Watt Energie. Wenn ihr bei Google was sucht, sind das 0,3 Watt. Also das heißt ungefähr ein Zehntel. Und diese Rechenpower, die kostet Geld. Diese Rechenpower kostet Kapazitäten, die anderen nicht zur Verfügung stehen. Das heißt, eine KI ist darauf getrimmt, möglichst ressourcenschonend mit ihren Inhalten umzugehen. Und dadurch stellt sie uns immer nur begrenzte Möglichkeiten zur Verfügung. Und diese Möglichkeiten müssen wir umgehen. Das werden wir heute im Anwendungsfall auch noch sehen. Diese Möglichkeiten, diese Begrenztheit, diese Unzulänglichkeiten müssen wir umgehen. Und dadurch, dass wir sie umgehen müssen, brauchen wir Workarounds, die wiederum so mindestens halbwegs ein Ergebnis schaffen. Gerade bei langen Texten, wenn ihr mit denen arbeiten wollt, dann macht die KI folgendes. Das hatten wir gestern Abend. Ich hoffe, ich finde meinen Look, den ich schließen darf. Ja, das hatten wir gestern Abend. Stellt euch vor, das ist ein langer Text. Der lange Text hat irgendwie, sagen wir mal, 50 Seiten. Und mit diesen 50 Seiten wollt ihr arbeiten. Dann passiert Folgendes, wenn ihr sagt, fass mich diesen langen Text mal zusammen. Dann macht die KI so und sagt, Alter, kann ich dir super zusammenfassen. Pass mal auf, schau mal, gefällt dir das? Wir alle so, oh, ist das geil, ist ja krass. Das kann ja gar nicht sein. Und freuen uns über das Ergebnis. Was die KI aber macht, ist, dass sie eben nicht den gesamten Text liest, weil sie muss ja ressourcenschonend agieren, weil sie braucht ja Kapazitäten für alle anderen Anfragen, die gerade laufen. Und der Strom und so weiter ist auch nicht ganz billig. Das heißt, was eine KI macht, die guckt sich hier oben so ein Stück an, hier oben im Einstieg, Anfang des Dokuments, die guckt sich was in der Mitte an, die guckt sich was am Ende an, packt dir das in eine Zusammenfassung. Und in dieser Zusammenfassung hast du halt trotzdem nur ein Zehntel der Miete. Also noch nicht mal die halbe Miete, sondern nur ein Zehntel, weil die KI dir zwar Glauben macht, dass sie irgendwie das gesamte Dokument gelesen hat, aber das nicht dosiert, sondern nur hier in diesen Teilen sich was rauspickt. Und dann mit sicherem Auftreten, die Bürger, wie wir immer sagen, mit sicherem Auftreten und partieller Ahnungslosigkeit uns vorgaukelt, sie hätte das hier durchdrungen. Und da gibt es jetzt schon wieder neue Modelle. Sind vor einer Woche oder zwei rausgekommen, hat Google gesagt, pass mal auf, hier gibt es Gemini Pro, das kann eine Million Tokens, also rund 700.000, 800.000 Wörter, mit denen kannst du arbeiten. Und das funktioniert großartig. Das funktioniert Wahnsinn, sodass diese Unzulänglichkeiten, die wir in den Möglichkeiten, die uns zur Verfügung stehen, damit schon wieder Ad absurdum führen. Und diese exponentielle Entwicklung, ach so, noch übrigens eins, ihr seid in der Lage, bei Gemini Pro das gesamte Transkript der Mondlandung, also von Apollo 11 vom Start in Cape Canaveral bis zum Wiedereintritt in die Atmosphäre und dann den Eintritt in den Atlantischen Ozean, dieses Transkript, vollständig mit diesem Transkript zu arbeiten. Also alles, was die da so gesagt haben in dieser Zeit, damit kannst du lückenlos interagieren. Du kannst fragen, gib mir mal so drei coole Sprüche, die die Astronauten, irgendwie witzige Sprüche, die die Astronauten hatten. Und dann dauert das 20 Sekunden, dann gibt er dir drei coole Sprüche und sagt, hier ist übrigens die Referenz da am Tag drei, Stunde zwölf, Sekunde, Minute 20, Sekunde 13, da hat der, wie heisst er, First Man on the Moon, der ist ja schon Armstrong, hat folgenden Satz geprägt. Und das sind, dieses gesamte Transkript, das kannst du heute mit den Technologien bei JGPT, kannst du das nicht so verarbeiten. Das hat nur 400.000 Tokens, also es sind nur 200.000, 300.000 Wörter und damit kannst du lückenlos interagieren. Und das ist eine exponentielle Entwicklung. Jetzt kriege ich meinen Look wieder zu. Eine exponentielle Entwicklung, weil ständig Neues entsteht. Übrigens zwei Tage später hat dann Open AI gesagt, scheiße, wir laufen uns hier gerade den Rang ab, so was die Sichtbarkeit in den sozialen Medien angeht. Wir stellen mal ganz kurz Sora vor, du kannst einen Prompt machen und erstellst ein einminütiges Video, das haben vielleicht einige von euch auch schon wahrgenommen oder gesehen. Also wir sind hier voll auf diesem Pfad, aber unser Bewusstsein über Anwendungsfälle, das steigt nur linear, das kommt damit gar nicht hinterher. Und wir wollen hier im KI Café, und jetzt kriege ich den Look zum Glück zu, habe euch hoffentlich auch ein bisschen mitgeben können. Wir im KI Café, wir wollen durch Anwendungsfälle, die wir hier lösen beziehungsweise besprechen, diese Anwendungsfälle, durch diese Anwendungsfälle wollen wir diese Lücke schließen, weil ihr jedes Mal mit jedem Anwendungsfall besser einordnen könnt, welche Möglichkeiten wir mit der künstlichen Intelligenz haben und wie wir in der Lage sind, damit zu agieren.