KI und Tech to go: Olympiaden-Meister, KI-Agenten und die Krise des Journalismus

Shownotes

Shownotes: KI und Tech to go – Episode 31 In dieser Woche begrüßt Christian endlich wieder Jusuf im Podcast! Nach einer gefühlten Ewigkeit sind sie wieder vereint, um gemeinsam die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Technologie zu beleuchten. Der Austausch zwischen den beiden verspricht kreative Ideen und spannende Diskussionen, die über einen reinen Nachrichtenüberblick hinausgehen. Die wichtigsten Themen dieser Episode im Überblick:

KI erreicht menschliches Expertenniveau in Mathematik:

• KI-Systeme wie OpenAI und Google Gemini haben bei der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) Goldniveau erreicht.
• Das Besondere: Sie lösten fünf von sechs Aufgaben ohne jegliche Tools, Rechner oder Internetzugang, rein durch ihr Reasoning Model.
• Dies wirft Fragen auf bezüglich der Grenzen von Transformer-Modellen und der Debatte zwischen Large Language Models (LLMs) und World Models.
• Die Errungenschaft könnte Implikationen für AGI haben und zukünftige Anwendungen in Materialentwicklung, Recht, Medizin und theoretischer Physik ermöglichen.

Die geopolitischen Implikationen von AGI:

• Es wird diskutiert, ob AGI bereits existieren könnte, ohne dass die Öffentlichkeit davon weiß.
• Die Hypothese: Wenn eine feindliche Partei AGI erreicht und andere nicht, würde dies zwangsweise zu einem sofortigen totalen Krieg führen ("Winner takes it all").
• Waffengleichheit durch Open Source (z.B. Metas Llama-Modelle) wird als einzige Möglichkeit gesehen, den Frieden und den wirtschaftlichen Frieden auf der Welt zu erhalten.

Das Zeitalter der KI-Agenten ist da:

• OpenAI hat den ChatGPT Agent angekündigt, der komplexe Aufgaben wie Web-Suche, E-Mail-Zusammenfassungen und Softwareentwicklung in Kombination erledigen kann.
• Der Agent ist bereits für ausgewählte zahlende Abonnenten verfügbar.
• Der Chat GPT Agent wird mit dem bereits etablierten, aber nischigen Tool Manus verglichen, wobei die Massentauglichkeit des OpenAI-Angebots hervorgehoben wird.
• Es gibt Bedenken bezüglich Datenschutz und Datensicherheit, da der Agent Zugang zu persönlichen Accounts und E-Mails erhält und diese Daten für Trainingszwecke nutzen könnte.
• OpenAI muss den "Application Layer" besetzen, um als General Purpose AI Anbieter zu überleben und gegen Konkurrenten zu bestehen.

Neue Open Source KI-Modelle fordern den Markt heraus:

• Kimi K2 von Moonshot AI (China): Ein Open Source "Mixture of Experts" Modell mit 1 Milliarde Parametern, das auf demselben Leistungsniveau wie GPT-4 oder Gemini 2.5 Pro arbeitet und native Toolnutzung unterstützt. Es gilt als "Showstopper" für Open AI.
• Voxal von Mistral AI (Europa): Ein weiteres starkes Open Source Sprachmodell mit 32k Token-Länge, automatischer Spracherkennung und "state of the art Native Semantic Understanding". Mistral AI wird als wichtiger europäischer Akteur im Wettbewerb gesehen.

Der globale Wettlauf um KI-Talente und Infrastruktur:

• Der Kampf um die besten KI-Wissenschaftler führt zu absurden Gehältern (bis zu 300 Millionen Dollar für Top-Wissenschaftler).
  • Meta plant ein gigantisches Rechenzentrum namens Hyperion mit einer Leistung von 5 Gigawatt, um die besten Talente anzuziehen und ihren Ambitionen gerecht zu werden.
• OpenAIs "Stargate"-Projekt zur Schaffung riesiger Rechenzentrumskapazitäten stößt auf Schwierigkeiten und Verzögerungen, wie das Wall Street Journal berichtet. Sam Altman dementiert dies umgehend, doch OpenAI ist auf den Aufbau eigener Infrastruktur existenziell angewiesen.
• Elon Musk plant den Aufbau von 50 Millionen H100 GPU-Äquivalenten in seinen Rechenzentren.
• All diese ambitionierten Pläne stoßen jedoch an Lieferkettenprobleme bei High Bandwidth Memories (HBMs) und Produktionskapazitäten von Chipherstellern (TSMC, ASML) sowie einem Fachkräftemangel und Problemen bei der Stromversorgung.

KI und die Krise des Journalismus und von Content-Anbietern:

• KI fasst Inhalte direkt zusammen, was zu einem drastischen Rückgang des Traffics für originäre Content-Anbieter führt und deren Geschäftsmodelle (Werbung, Abos) bedroht.
• Die klassische Logik von Google (Referenzen = Belohnung) dreht sich um: Content-Ersteller müssen nun bekämpfen, dass ihr Inhalt referenziert oder kopiert wird, was zu einer "verkehrt herum"-Welt führt.
• Die Rolle von Urheberrecht und Fair Use im Kontext von KI-Nutzung ist unklar, da KI-Anbieter das Fair Use Prinzip brechen könnten.
• Es wird diskutiert, ob KI-Anbieter selbst zu "Publishern" werden, indem sie Inhalte lizenzieren und somit die Verlage kontrollieren.
  • Die Monetarisierung von hochwertigem Journalismus wird extrem schwierig, da Kerninformationen leicht verbreitet werden können, ohne dass die Originalquelle dafür kompensiert wird.
• Dies könnte dazu führen, dass Online-Journalismus als "sterbendes Genre" endet und zu reiner "Auftragsarbeit" für KI-Modellanbieter wird.
• Die Unabhängigkeit des Journalismus wäre damit stark gefährdet, es sei denn, es gäbe einen starken Wettbewerb unter den KI-Anbietern oder eine starke öffentlich-rechtliche Berichterstattung.

Vielen Dank fürs Zuhören! Die Hosts bedanken sich bei allen Zuhörern für ihre Ausdauer und den inspirierenden Austausch. Lasst gerne Feedback da und bewertet den Podcast!