00:00:09: Herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von KI und Tech To Go, der Praxis-Page hier auf hardwarewartung.com.

00:00:16: Und hier im Studio ist kein geringerer mit mir als Jusof.

00:00:20: Hallo Jusuf Grüß dich!

00:00:21: Hallo Christian

00:00:23: Ich muss mal üben noch so eine tolle Vorstellung zu machen wie es zum Beispiel in dem Podcast Apokalypse und Filtercafe immer ist.

00:00:30: die lassen sich immer tolle vorstellungszeilen einfallen aber Das nehme ich mir mal fürs nächste Mal vor.

00:00:39: Mal schauen, was ich da kreatives zustande bringe... Aber nichtsdestotrotz!

00:00:43: Ich freue mich natürlich, dass wir hier wieder zusammen sind und wieder ein bisschen über KI- und Technikplaudern können.

00:00:51: Und wir schulden ja unseren Hörerinnen und Hörern noch einen kleinen Nachtrag vom letzten Mal.

00:00:56: Wir hatten ja damals ChatGPTimages zwei Null vorgestellt aber selber noch nicht ausprobiert.

00:01:03: Inzwischen haben wir es beide ausprobieren.

00:01:05: Fangen du doch mal an, was sind deine Eindrücke?

00:01:09: Ja also ich muss sagen.

00:01:10: Ich habe jetzt nicht ausgiebig getestet wie ich es normalerweise tue sondern ich hab einfach meine üblichen Tests durchgeführt und die waren überraschend gut!

00:01:20: Also die meisten Newscases, die ich vorher nicht hinbekommen habe, habe ich diesmal sehr gut hinbekommen.

00:01:26: Also ich habe so ein bisschen mit Comics herumgespielt, ich habe mit Infographics herum gespielt Und die sind wirklich on the point, muss man sagen.

00:01:39: Also auch so ein bisschen Slides, also Präsentationsslides und so.

00:01:46: da muss ich auch sagen es ist schon deutlich besser.

00:01:49: Ich habe schon überlegt ob nicht einfach von den vergangenen Folgen wir haben einmal so über die Quanten Computerfolge ob dann nicht ein paar Slides produzieren, die wir vielleicht noch irgendwie noch dazu packen weil die Slides damals zur Verfügung gehabt haben, die wir damals gebaut haben.

00:02:09: Die waren ja minderwertig und vor allem inkonsistent.

00:02:16: Und das kann man jetzt schon sehr konsistent bauen.

00:02:18: Im Vergleich zu heute stimmt es sicherlich für.

00:02:21: damals fand ich sie ziemlich gut aber da sieht man erst mal wie der Fortschritt auch sich in den Ergebnissen niederschlägt.

00:02:30: also wenn man vergleicht die Ergebnisse von vor einem Jahr Das sind schon echt nochmal Welten dazwischen.

00:02:38: Ja, total vor allem die Quantencomputerfolge ist jetzt was sieben Monate, acht Monate her.

00:02:44: Ist jetzt nicht so der Zeitsprung aber der Qualitätsunterschied ist dreißigfach sage ich jetzt einmal.

00:02:56: Den Eindruck habe ich auch also ich nutze ja BildKI und auch vor allem ChatGPT zum Erstellen von Bildern recht intensiv, weil ich ja auch viele Inhalte für Webseiten erstelle.

00:03:08: Und da sind Bilder sehr wichtig, dass die eine Aussage haben, dass sie qualitativ hochwertig sind und das ihr im besten Fall eben auch zum Klicken anregen.

00:03:21: Das sind alles Dinge, die muss man berücksichtigen Und ich fand den Vorgänger jetzt schon.

00:03:27: Das Vorgängermodell fand ich schon sehr gut und war eigentlich auch da schon meistens das Modell meiner Wahl, aber jetzt bin ich wirklich begeistert!

00:03:37: Ich gebe mal ein Beispiel.

00:03:38: Ich habe für einen Blockbeitrag ein Bild erstellen lassen... Da ging es darum was schenkt man zu einem Junggesellenabschied?

00:03:48: Und ich hab' eigentlich nicht viel mehr als prompt eingegeben, dass da eine Runde von Männern in bescheuerten Kostümen zu sehen sein sollen und ein paar Geschenke dazwischen.

00:04:00: Also es ist fantastisch was dabei rausgekommen ist.

00:04:02: also das sind dann auch wirklich reale Produkte platziert worden.

00:04:09: also keine Ahnung jetzt irgendwie wirklich Flaschen mit richtigen Etiketten drauf.

00:04:19: Auch andere Markenartikel sind dann unter den Geschenken platziert worden.

00:04:24: Dann hat der Junggeselle einen Bauchladen und da steht dann auch noch wirklich ein lustiger Spruch drauf, also ohne Fehler alles auch noch.

00:04:36: Also das wirkt wirklich wie... Ein professionelles Bild, ein professionelles Foto und das im ersten Anlauf.

00:04:43: Das muss man mal dazu sagen auch ja.

00:04:45: also ich habe da nicht lange rum experimentieren müssen mit Promps Und dass ist halt schon Wahnsinn würde ich sagen und macht vieles andere was man bisher genutzt hat.

00:04:58: Vielleicht auch muss man sagen leider überflüssig für diejenigen Die jetzt da eben eine Geschäftsgrundlage verlieren.

00:05:07: Das hat ja immer mehrere Seiten so etwas, aber ... Ja, so ist es halt!

00:05:11: Also die Technik hält man nicht auf.

00:05:13: und jetzt rein von den Ergebnissen her bin ich wirklich überzeugt.

00:05:17: Was mir auch sehr gut gefallen hat, dass du diesen Clean Look einfach nicht mehr hast, diesen klassischen EI Clean Look.

00:05:26: Du hast halt auch Messiebilder dabei.

00:05:29: also wenn du irgendwelche sagst ja mach mir irgendwie ein Bild einem Presseausschnitt oder so, dann wirkt das nicht wie so inszeniert.

00:05:40: Also diese KI-Bilder, wenn du über Nano-Panana hergenommen hast, da sind die halt immer sehr ein bisschen inszenieren.

00:05:48: Aber diese Image II Bilder von Chatchapity sind tatsächlich so, wenn Du einen Schnappschuss machst.

00:05:57: Diese KI-Klinness und dieses Alles ist aufgeräumt, alles ist hochglanz.

00:06:03: Alles ist inszeniert.

00:06:07: Das geht weg und dadurch wird es immer komplizierter auch zu sagen okay was ist jetzt echt und was ist nicht echt?

00:06:17: Ich teile gerade mal für alle die uns jetzt nur hören können ich habe gerade das Bild was ich da erstellt hab geteilt mit dir Jusof Und du siehst ja hier.

00:06:26: also Da ist eine Paffin oder Ohne Toilettpackung Bruno Banani auf dem Bild.

00:06:32: Das sind Luftballons, das sind Geschenketüten.

00:06:37: Saufen macht schön steht er auf den Bauch laden ja also...

00:06:41: Das schaut aus wie der Peter, oder?

00:06:43: Ist das der Peter?

00:06:44: Ja!

00:06:44: Der Peter Schreimberger ist das so, ne?

00:06:49: Ob da vielleicht meine Prompthistorie irgendwie noch mit reingeflossen ist ich weiß es nicht aber wenn dann war's keine Absicht.

00:06:57: Also, unsere Empfehlung an alle probiert es einfach.

00:07:05: Ja, das ist schon richtig gut geworden, also sensationell und so vielseitig auch du kannst wirklich alles damit machen.

00:07:17: was ich noch nicht ausprobiert hab sind Infografiken aber ich glaube auch dass müsste inzwischen wirklich Ja, also ich glaube die nächste Präsentation, die ich vorbereite, die mache ich komplett mit dem Tool.

00:07:28: Ich bin mal gespannt wie das dann aussieht.

00:07:31: Gut!

00:07:32: Also das noch nachgereicht und aber es hat sich ja natürlich auch wieder vieles getan in der Zwischenzeit.

00:07:40: und etwas was ich auch noch gerne mit dir besprechen möchte Das ist OpenAI denn OpenAI sogenannte Prinzipien veröffentlicht.

00:07:53: Das heißt, Prinzipien bei denen es um den Ausbau der KI, um den Umgang mit der KI geht und für mich klingt das alles so ein bisschen wie eine Rechtfertigung.

00:08:06: Für all das Schlimme was durch OpenAI und seine massive Infrastruktur-Erweiterung zukünftig noch auf auf uns, auf den Planeten, auf die Menschen zukommen wird.

00:08:20: Also sagen wir mal die zwei zentralen Sachen, die mir aufgefallen sind.

00:08:23: also einmal rechtfertigt Open AI sozusagen damit das KI erfolgreich wird und dass wir alle, wir Menschen alle davon profitieren braucht es eben massive Erweiterung der Infrastruktur mit all den negativen Folgen.

00:08:37: da steht nicht drin.

00:08:38: aber das sage ich na mit Emissionen Flächenverbrauch höheren Strompreisen und so weiter.

00:08:46: Und interessant finde ich auch noch den Punkt, dass sie fordern, dass wir zumindest über ein neues Wirtschaftsmodell nachdenken.

00:08:55: Da habe ich mir die Frage gestellt weil es wird nicht weiter ausgeführt welches Wirtschafts-Modell könnte das denn sein?

00:09:03: Also ist das etwas... was sich im Rahmen des bestehenden Kapitalistischen Systems bewegt?

00:09:10: oder ist es dann vielleicht doch eher so etwas wie eine Gesellschaft, in der es einen Grundeinkommen für alle gibt die durch KI ihren Job verloren haben und dass sie dann ruhig gestellt werden.

00:09:21: Und alle anderen verdienen sich ne goldene Nase?

00:09:24: ich weiß das nicht aber das klingt alles sehr also zumindest zwischen den Zeilen.

00:09:27: auf den zweiten Blick Für mich ja also nicht einwandfrei.

00:09:33: Hast du es dir angeschaut, als wär ... Wie würdest du's bewerten?

00:09:37: Also ich weiß nicht, dass Sam Oldman der wird immer mehr zum Schwurbler.

00:09:42: Joa!

00:09:44: Man muss ... Ein bisschen kommt's mir vor, als würde er absichtlich all diese negativen Folgen irgendwie medial breit treten damit alle quasi diesen ganzen Infrastrukturaufbau und dieses ganze Ding ein bisschen stoppen damit nicht auffällt, dass er hier hinterher ist.

00:10:08: Also das ist ein bisschen sein Desperate-Move.

00:10:13: All diese Themen sind schon alles Themen die relevant sind.

00:10:17: Demokratisieren von diesen KI-Entwicklungen, Empowerment und allgemeiner Wohlstand und Resilienten und Anpassungsfähigkeit und wir sind alle super!

00:10:28: Und Cyber Sicherheit ist wichtig und Bio-Sicherheit ist wichtig aber aufhetzen.

00:10:35: Aufhetzen der Gesellschaft, wo er all die Probleme, die KI mit sich bringt in den Mittelpunkt stellt und dann sagt Ja aber wir denken ja darüber nach das irgendwie zu lösen.

00:10:49: Aber ganz klar in jeder Message die er bringt Bringt er keine Lösung.

00:10:56: Er sagt nur wir müssen drüber reden Wir müssen darüber diskutieren.

00:10:59: Und es ist immer Es schwingt immer ein bisschen mit, geht zu eurem nächsten Governor und sagt das nächste Detail sind persönlich gebaut werden.

00:11:11: Und ich weiß nicht ob das Absicht ist oder ob es einfach nur Dummheit ist weil... Die gesamte KI-Industrie verhält sich so ein bisschen in diese Richtung.

00:11:23: Ich meine, Dario Amade ist jetzt auch nicht viel besser von einem Tropic, indem er halt dieses Cyber Security Themen im Mittelpunkt stellt.

00:11:31: Aber bei ihm gibt es tatsächlich eine Bedrohung und das ist tatsächlich ein Topic.

00:11:38: aber wenn der Sam Ordmann solche Regeln aufstellt dann klingt das immer so ein bischen als würde er versuchen die Gesellschaft aufzuhetzen, damit jeder von denen aktiv wird um diese gesamte Entwicklung aufzuhalten.

00:11:53: Und nachdem wir ja wissen dass der Sam Oldman jetzt nicht unbedingt im griechischen ethischen System verankert ist sondern eher vielleicht eher in so bösewicht als Szenarien, ähnlich wie der Elon Musk.

00:12:19: Würde ich ihm tatsächlich so Berechnung irgendwie vorwerfen?

00:12:26: Dass er das absichtlich manipuliert damit eben der Wettbewerb und zwar in dem Fall tatsächlich an Tropic und Google dass die sozusagen gebremst werden in ihren Entwicklungen weil Kapazitätsprobleme tatsächlich bei Antropic da sind.

00:12:46: Und wenn jetzt keine Tätercenter gebaut werden oder wenn halt irgendwie allgemein der Mut gegen KI geht, also vor allem wenn Jobs vernichtet werden dann geht es natürlich gegen Unternehmen wie Antropic die ja im BtoB-Markt tätig sind und Chatchapity ist ja nicht den B to B Mark weil die haben sie ja verloren.

00:13:10: Ich kann mir überhaupt keinen Reim darauf machen, was das alles ist und auch diese Diskussion über dieses bedingungslose Grundeinkommen.

00:13:17: Das ist so ein klassisches Billionärstalk.

00:13:20: Also ich will dass ich nicht das zahle sondern die Gesellschaft soll ein allgemeines Grundeinkommen zahlen damit die Leute weiterhin meine Produkte kaufen können und ich weiterhin meine Milliarden bekomme.

00:13:42: Das ist totaler Humbug und ich weiß nicht, wer darauf reinfällt.

00:13:46: Aber das ist wirklich die dümmste Idee dieses bedingungslose Grundeinkommen weil das ausschließlich aus der Mitte der Gesellschaft, die da finanziert wird und nicht von denen, die die Wertschöpfung abziehen sozusagen.

00:14:02: Weil diese drei vier fünf KI-Boden greifen die gesamte Wertschöpfung ab, machen die Profite und die Mitte der Gesellschaft soll quasi dann den Schaden auch noch tragen.

00:14:15: Also das ist wirklich das dümmste!

00:14:18: Und sobald man irgendwie Militärsteuer oder Millionärsteuern in irgendeiner Art und Weise herbringt oder halt eine Besteuerung, Maschinenbesteuerungen oder sonst irgendwas.

00:14:31: Dann wollen sie alle gleich ausziehen und dann wandern Sie sogar nach Nordkorea ab, wenn es sein muss.

00:14:37: Also das ist wirklich... ich verstehe es nicht.

00:14:44: Ich verstehe

00:14:45: die Motive schon.

00:14:46: Das ist klar!

00:14:49: Das ist glaube ich total simpel.

00:14:51: also wir wollen möglichst alles vom Kuchen Die anderen kriegen halt ein paar Krümel, damit sie die schnauze halten sozusagen.

00:15:00: Also das ist das System dabei und mehr nicht.

00:15:05: Das ist

00:15:06: wirklich so einfach!

00:15:08: Einfach nur dir?

00:15:10: Ja ich glaube es ist leider so einfach.

00:15:15: Es könnte auch sein also das ist tatsächlich eine der höchsten Wahrscheinlichkeiten.

00:15:21: aber ja... dieses ganze blablabla, was die da veröffentlichen und das muss man tun.

00:15:27: Und das muss mal tun!

00:15:28: Ich meine ehrlich...

00:15:36: Das ist ein Non-Event.

00:15:37: Also allen muss man jetzt sagen, dass es allen nur um Geld und Einfluss geht.

00:15:42: Das sehen wir ja nachher auch noch in einer anderen Meldung zu Google.

00:15:47: Ich sag nur so viel haben wir auch schon ein paar Mal drüber gesprochen.

00:15:49: also don't be evil Das ist ja schon lange vorbei und heute, oder es gibt einen neuen Beweis dafür.

00:15:56: Aber kommen wir nachher noch drauf.

00:15:59: Vorhin noch was anderes, das ich auch noch spannend finde, was vielleicht auch so ein bisschen als Einleitung noch nehmen können.

00:16:05: Und zwar gibt's eine Studie die zeigt dass zwischen der Antwort einer KI also beziehungsweise zwischen einem REC System, also Retrieval Augmented Generation System also zwischen der Antwort und dem, wie die Antwort zustande gekommen ist.

00:16:24: Dass man da überhaupt keine Verbindung in vielen Fällen herstellen kann und das Ganze trägt den Titel Faithfulness Gap.

00:16:33: Also kannst du eigentlich so sagen eine Vertrauenslücke ja?

00:16:39: Das heißt es im juristischen Sinne ist wenn ich es richtig lese relevant weil wenn man gar nicht die Kausalkette wiederherstellen kann, wie eine Antwort zustande gekommen ist.

00:16:51: Dann wirft das schwerwiegende Probleme auf.

00:16:57: Das Thema hast du ja eingebracht.

00:16:59: Erzähl mal noch was das bedeutet?

00:17:04: Wir kennen das ja alle!

00:17:05: Wir fragen die KI irgendetwas und dann gibt es dir eine Antwort und dann fragst Du, wie es zu dieser Antwort gekommen ist.

00:17:16: Statistisch gesehen laut Carnegie Mellon University zu seventy vier Prozent sicher sein, dass die Antwort wie sie zu dieser antwort gekommen ist bullshit is.

00:17:28: Also es ist ein bisschen auch wie beim menschlichen Gehirn ja weil wir treffen wir auch Entscheidungen und wenn uns dann jemand fragt warum wird diese Entscheidung getroffen?

00:17:38: Dann generieren wir irgendwelche Halluzinationen, warum wir das so entschieden haben.

00:17:45: Oder Bauchgefühl

00:17:47: oder versuchen das Bauch gefühlt an irgendwelchen rationalen Dingen zu erklären was ja überhaupt nicht stimmt.

00:17:55: und das Problem hat die KI offensichtlich auch und es dürfte ein Problem generell von neuronalen Netzen sein weil halt die Schlussfolgerungskette nicht zu hundert Prozent sicher sein kann Weil es ist ja quasi wie bei so einem neuronen Fluss, du stellst deine Frage und dann ergibt das eine Kette, eine Verkettung von Wegen durch dieses neuronale Netz.

00:18:21: Und sobald die abgeschlossen ist gibt's einen Output.

00:18:25: Aber dieser Output ist dann abgeschlossen!

00:18:28: Wenn Du jetzt fragst, wie bist Du zu dem Output gekommen?

00:18:31: Kann die Karriere nicht nachschauen und sagen okay... Diesen Weg im neuronalen Netz habe ich gewählt und das ist jetzt der Grund, warum es passiert ist.

00:18:42: Und das liegt daran dass meine trainierten Daten diese Ebenen des Netzes sozusagen definiert haben.

00:18:49: also Es ist nicht möglich so zu sagen ja weil Das Training eines neuronal netzes mit der executioner oder inferenz wenig zu tun haben.

00:19:01: Also im Training werden diese Leer aufgebaut und bei der Inferenz werden sie abgefragt.

00:19:06: Und die einzige Möglichkeit, um das Problem zu lösen wäre, zu sagen okay dieser Weg also diese Kette in neuronalen Netz wurde executed und deswegen ist die Antwort wie Sie es da sagt aber immer noch nicht warum.

00:19:23: was das tatsächlich bedeutet?

00:19:24: weil jeden einzelnen Schritt in dieser Kette Da gibt es Abhängigkeiten zu verschiedenen Daten in den Trainingsdaten.

00:19:36: Das heißt, du müsstest dann quasi das gesamte Trainingsmodell wieder komplett aufmachen und schauen okay wie ist dieser Wert in diesem neuen allen Netz entstanden?

00:19:51: Und das wirst du nie herausfinden!

00:19:55: Warum ist das jetzt relevant?

00:19:56: Bei Menschen sagen wir, ja der hat halt gelogen oder er hat halt entschieden und es war ein Bauchgefühl.

00:20:05: Und wenn er es gut rechtfertigen kann dann ist es auch juristisch kein Problem.

00:20:12: Du sagst okay ich bin beim Autounfall war irgendwie ein Kind und eine alte Frau da und ich habe mich entschlossen die alte Freundin zu fahren dann ist das für alle, ah ja natürlich die alte Frau hat ein kürzeres Leben.

00:20:29: Deswegen ist es sinnvoller die Frauen hier zu fahren.

00:20:32: aber die Realität ist wahrscheinlich du hast das gar nicht bedacht sondern du hast einfach reagiert und warst vielleicht näher bei der alten Frau als bei dem Kind.

00:20:42: Und genauso ist es auch bei der KI.

00:20:44: nur wenn du jetzt KI also Agenten vor allem KI-Agenten im Unternehmen einsetzt Und die treffen die ganze Zeit Entscheidungen.

00:20:56: Du möchtest wissen, wie diese Entscheidungen zustande gekommen sind?

00:21:01: Dann kannst du das vergessen!

00:21:06: Warum haben wir in Unternehmen immer ganz viele Meetings und ganz viele Abstimmungen?

00:21:10: Weil wir sozusagen unsere Gehirne sinken.

00:21:14: Also all die Überlegungen, die jemand will eine Entscheidung treffen oder will etwas herausfinden, dann setzt er sich mit anderen Entweder in der Hierarchie oder in derselben Ebene zusammen und diskutiert das.

00:21:27: Und dann haben alle denselben Gedanken, dass machen wir weil!

00:21:32: Das passiert aber bei einem Karrieregenten nicht weil er agiert autonom.

00:21:36: Der spricht sich mit niemandem ab.

00:21:39: Da trifft einfach die Entscheidung... ...und jetzt kannst du juristisch nicht nachvollziehen wie es zu dieser Entscheidung gekommen ist.

00:21:47: Bei Menschen die in einer Meeting sitzen Kannst du das ganz klar nachvollziehen, es gibt Meeting, wenn jetzt was auch immer.

00:21:53: Aber du kannst bei einem Karriergenden das nicht machen!

00:21:58: Auch wenn er das alles lockt und definiert und dazu schreibt... Du weißt einfach dass die Gründe warum man das tut, nicht die sind, warum man's tut.

00:22:08: Und da ist juristisch tatsächlich ein Problem.

00:22:10: Also technisch ist es auch nicht möglich jetzt zum Beispiel, wie soll ich sagen so eine Art Lockpile zu schreiben.

00:22:21: Wie ein Modell trainiert wurde und welche Knoten jetzt durchlaufen werden bei einer Abfrage oder bei einer Infigrenz.

00:22:28: also wenn ich mir das mal so leihenhaft vorstelle dass man dann einfach diese Pfade die da durch dieses neuronale Netzwerk gegangen wird aufzeichnet, wie auch immer um dann zumindest mal technisch nachvollziehen zu können.

00:22:44: Wie ist dazu gekommen?

00:22:46: Es gibt schon Möglichkeiten über Knowledge Graphs oder es gibt so eine Entwicklung die heißt Causal AI Die versucht dieses Problem zu lösen.

00:22:57: und wer sich noch erinnert ich glaube zwanzig vierundzwanzig war das hat ja an Tropic ein Tool rausgebracht wo du quasi in seinem dreidimensionalen Raum sozusagen, wenn eine KI geantwortet hat sagen kannst wo im welchen in diesem netz sich diese antwort abgespielt hat.

00:23:17: und basierend auf dem dreidimensionalen raum wo sich das abgespielt hat kann man sagen okay hat sie also?

00:23:23: ein einfaches beispiel war rechnen mir vier plus vier.

00:23:28: Und dann hatte er halt acht geantwortete.

00:23:32: die berechnungsmethode die Plus-Berechnungsmethode wäre im Koordinatenraum, z. B., ja?

00:23:43: Aber als er acht geantwortet hat war das in Koordinatenaum zwei, zwei, drei, zwei.

00:23:50: und das bedeutet dass sie das nicht gerechnet hat sondern sie hat es geschätzt und zwar passieren auf einer Heuristik.

00:23:57: Und so konnte man feststellen dass tatsächlich zum Beispiel Rechenmethoden oft einfach Schätzungen sind und keine tatsächlichen mathematischen Berechnungen.

00:24:10: Und über diese Methode, also über den dreidimensionalen Raum wo sich gewisse Entscheidungen abspielen könnte man theoretisch identifizieren ob sie die jetzt irgendwas vorschwafelt im Nachhinein rechtfertigt oder ob das tatsächlich dort passiert ist.

00:24:28: und dass könnte man loggen und versuchen es zuzuweisen.

00:24:32: aber zu hundert Prozent kann man natürlich nicht Und dasselbe Problem haben wir natürlich bei Menschen auch.

00:24:38: Aber dort ist es nicht relevant, weil wir Arbeitsprozesse haben die diese Dinge rechtfertigen und ich glaube auch das muss sich jetzt erst einmal entwickeln.

00:24:48: Du musst in jedem Unternehmen diese Arbeitsprozess entwickeln um KI-Agenten autonom entscheiden zu lassen, die du dann halt auch nachvollziehen kannst.

00:25:02: ja also Es ist kein triviales Problem.

00:25:07: Es ist ein wirklich komplexes Problem und wie gesagt es gibt Möglichkeiten über Knowledge Graphs und eben Logging, wie du es halt auch schon gesagt hast wo man quasi loggt welche Parameter wurden ausgelöst?

00:25:22: aber der Rückschluss wenn du diese Paramete ausgelösst hast welcher Information dahinter steht ist kaum möglich.

00:25:35: Passend dazu bin ich auch noch auf etwas gestoßen.

00:25:40: Und zwar ist das jetzt diesmal entstanden an der MIT in den USA und es ist ja so, also viele oder die meisten KI-Modelle würden dir eher was vorhalucinieren als dass sie zugeben, dass Sie etwas nicht wissen.

00:25:59: Das kann natürlich dann auch Probleme.

00:26:02: ergeben gerade insensiblen Bereichen.

00:26:05: Und jetzt haben die Forscher vom MIT eine Methode entwickelt mit dem Namen RLCR, das steht für Reinforcement Learning with Calibration Rewards und es geht eigentlich, war einfach gesagt darum dass man die KI auch dann belohnt, wenn sie zugibt.

00:26:29: Dass sie etwas einfach nicht weiß um dann entsprechend bessere Antworten zu bekommen und dadurch hat man eine bessere Trefferquote insgesamt.

00:26:42: Find ich einen spannenden Ansatz.

00:26:44: eigentlich liegt er auf der Hand weil das ganze ja wirklich also das Thema Halluzination ist ja immer noch etwas was die Qualität der KI-Ergebnisse stark beeinflusst.

00:26:56: Jetzt bin ich mal gespannt, ob das dann zukünftig in Weiterentwicklung der Modelle einfließen wird.

00:27:02: Siehst du da Chancen?

00:27:03: Wie findest du den Ansatz?

00:27:05: Naja, ich finde den Ansat super und wir haben ja letztes Jahr auch schon einmal über das Thema geredet.

00:27:11: Da war glaube ich der Ansatz ein bisschen anders und die Erklärung warum eben KIs immer Also aktuelle Kis, immer mit voller Überzeugung Dinge behaupten auch wenn sie nicht stimmen liegt einfach an der Trainingsmethode und das ist das Reinforcement Learning.

00:27:30: Und das Reinforcement Learning arbeitet eben mit Belohnungen und Bestrafung.

00:27:35: Wenn es etwas weiß dann wird's belohnt und wenn das richtig ist und wenn es falsch ist wirds bestraft.

00:27:41: aber es gibt keine richtige Eingliederung.

00:27:47: Die KI ist immer darauf aus maximal zu behaupten, dass das richtig ist.

00:27:56: Und wenn es falsch ist, ist es auch egal weil der Belohnungs- und Bestrafungmechanismus unterscheidet sich sozusagen nicht.

00:28:07: Was die ja jetzt hier tun ist einfach zu sagen du sagst mir jetzt was das Ergebnis ist?

00:28:15: Dann gibts zu mir noch einen prozentuellen Ansatz und sagst, das ist zu siebzig Prozent richtig.

00:28:23: Und jetzt wird beim Reinforcement Learning nicht mehr nur richtig oder falsch bewertet sondern auch wie nah war das Ergebnis oder deine Einschätzung der Prozente an der Richtigkeit dieser Aussage?

00:28:40: Weil wenn du es nicht weißt dann ist es auch egal weil du musst trotzdem sagen dass es stimmt Aber jetzt wirst du auch dafür belohnt, wenn du sagst das könnte X sein aber da bin ich mir nur zu zehn Prozent sicher dass das stimmt.

00:28:58: Und wenn das jetzt falsch ist dann wird die KI trotzdem belohnte weil sie gesagt hat es ist zu zehn prozent falsch.

00:29:05: Das heißt sie weiß dass es falsch ist und wird dafür jetzt belohnten.

00:29:10: Du kannst hier eine Kalibrierung vornehmen in deinem Reinforcement Learning, deswegen heißt doch Reinforcement with Calibration Rewards.

00:29:20: Und jetzt kann die KI dadurch natürlich dafür belohnt werden wenn sie Dinge zugibt, die Sie nicht weiß und es wird auch bestraft wenn sie zum Beispiel sagt das ist jetzt richtig aber ich bin mir nur zu zehn Prozent sicher dass das richtig ist.

00:29:41: Aber wenn es zu hundertprozent sicher ist, dann wird sie auch dafür bestraft.

00:29:44: Weil sie hat ... Sie war sich nicht sicher ob das jetzt richtig ist und hat einfach geraten.

00:29:50: Und dafür gibt's keine Belohnung sondern eher eine Bestrafung.

00:29:54: Das heißt, es wird automatisch nach unten und nach oben kalibriert.

00:29:59: Was beim nächsten Mal kann sie sagen Okay, das ist jetzt richtig und das ist so achtzig Prozent richtig.

00:30:07: Wenn das zu Hundert prozent richtig ist, wird sie ja auch belohnt dafür.

00:30:11: Und wenn sie sagen würde, es ist nur zu zehn Prozent sicher dann würden Sie dafür bestraft werden und so passt sich dann dieser Wert immer mehr an.

00:30:22: Das wäre natürlich großartig, wenn alle das machen könnten weil da tun sich ganz neue Dinge auf.

00:30:33: Da könntest du jetzt die KI fragen Wer ist der Präsident von, was auch immer, Uganda, in drei Jahren.

00:30:46: Und die KI antwortet... gibt den Antwort.

00:30:49: und dann sagst du zu wie viel Prozent bist du da sicher?

00:30:52: Dann sagt er naja zu dreißig Prozent.

00:30:55: Dann sagst so okay welche Antwort gibt es denn mit dem höchsten Prozentsatz?

00:30:59: Ja und dann kannst du dir sicher sein dass diese Antwort vielleicht besser ist.

00:31:08: ja Und das eröffnet wieder ganz neue Möglichkeiten.

00:31:14: Es könnte tatsächlich das Problem der Halluzinationen lösen, weil ein großer Teil dieser Halluzziationen sind ja keine Halluzzinationen sondern nur Falschbehauptungen die dann eine Verkettung vornehmen sozusagen und du könntest hier auch mit kleineren Modellen viel größere Outputs schaffen weil du diese Verkettung von Schlussfolgerungen viel besser steuern könntest und dann wäre der gesamte Output deutlich besser.

00:31:49: Also das ist wie bei diesen Diffusion-Modellen, also wenn du jedes mal zu siebzig Prozent multiplizieren sich diese Wahrscheinlichkeiten und je höher die Wahrscheinlichkeit sind Das heißt, wenn du jedes Mal zu neunundzehn Prozent sicher bist bei einer Kette von fünf dann hast Du eine Richtigere Antwort als wenn ein Wert dazwischen siebzig Prozent wäre.

00:32:17: Und so kommen diese ganzen Halluzinationen zustande in diesen Verkettungen ja

00:32:22: oder ich bekomme halt gleich statt einer antwort bekomme ich halt gleich irgendwie ein paket von antworten vielleicht eine tabelle mit und jeweils mit prozent mit Zuversichtlichkeitswert.

00:32:34: Also keine Ahnung, dann kann ich mir meine Antwort raushuchen, welche ich nehmen will.

00:32:39: Das würde ja so dementsprechend was du als Beispiel gerade genannt hast.

00:32:44: Okay also da wird sich sicher auch noch einiges tun.

00:32:49: sehr interessant.

00:32:50: Interessant ist auch ein Test den Entropic durchgeführt hat.

00:32:55: Und zwar wurde da die Verhandlungsfähigkeit von KI-Agenten geprüft.

00:33:03: mit einem sehr praxisnahen Beispiel, also die Mitarbeiter von Entropic haben Geld bekommen, also ein Startkapital, ich glaube hundert Dollar und dieses Kapital durften dann ihre KI-Agenten nutzen um Gegenstände Alltagsgegenstände, was weiß ich.

00:33:24: Gebrauchtes Fahrrad zum Beispiel oder Tischtennisbälle

00:33:27: usw.,

00:33:29: um die miteinander zu handeln, also kaufen und verkaufen.

00:33:35: Und dabei haben sich diese KI-Agenten recht gut geschlagen muss man erstmal sagen.

00:33:40: Also da wurden recht vernünftige Geschäfte getätigt.

00:33:44: Man hat aber auch gesehen das hat man den Mitarbeitern vorher nicht gesagt dass ihre Agenten auf unterschiedlichen Modellen basieren.

00:33:53: Also ich glaube, eine Gruppe war auf Basis von Claude O plus vier fünf und das andere war glaube ich auf Heiko four fünf oder Sonnet ich weiß es nicht also ein kleineres Modell und da hat man dann aber gesehen in der Auswertung am Ende dass das leistungsfähige Modell dann auch bessere Ergebnisse erzielt hat, im Sinne von es hat bessere Preise erzielen für die Dinge, die es verkauft hat.

00:34:18: Das hat beim Einkauf weniger bezahlen müssen.

00:34:25: und noch Funfact am Rande ein Agent durfte sich selber einen Geschenk machen und hat sich eine Tüte gebrauchte Tischtennisbälle für drei Dollar fünfzig gekauft.

00:34:39: Ungefähr, einen genauen Wert weiß ich nicht mehr.

00:34:41: Aber das fand' ich auch sehr nett!

00:34:47: Das zeigt ja schon so ein bisschen in die Zukunft weil dieses Agentic-Web und KI-Agenten, die in unserem Auftrag etwas für uns verhandeln... ...das ist ja heute schon teilweise gegeben und es wird sicherlich nicht also für eine Zukunft Normalität sein.

00:35:07: oder wie siehst du das?

00:35:09: Ja vor allem sagt es uns, wenn du nicht den besten Agenten hast bist du gearscht.

00:35:17: Also das ist eigentlich die meine Schlussfolgerung aus dem Ganzen.

00:35:27: Das könnte man jetzt auch als Marketing verwenden.

00:35:29: also wo du dann sagst hey bei mir gibt's die schlauesten Agenten für Urlaubsbuchungen.

00:35:39: Ja, das ist echt eine super Idee.

00:35:43: Wann denn?

00:35:46: Also für mich ist das so der Startschuss für das ganze Marketing um diese Agentenintelligenz.

00:35:54: und hier ist ganz klar du hast halt eine Model-Family also Plot und dann hast du halt Opus four five mit Billionen-Parameter und Haiku mit, ich weiß nicht, zweihundertfünfzig Milliarden Parameter.

00:36:11: Dass die halt dann schlechter abschneidet als die große Modelle ist eh klar weil sie halt nicht so viel Wissen hat auch in ihrem Schatz.

00:36:25: Und das könnte dann die dystopische Variante fast schon sein wo du halt dass dass niedere Plebs mit den kleinen Modellen hast.

00:36:41: Und dann hast du halt die oberen Zehntausend mit den ganz großen Modellen und die zocken einfach alle ab, ja?

00:36:50: Also auch da haben wir dann wieder so eine Klassengesellschaft, ne mehrklassengesellschaft.

00:37:00: Das ist interessant also ein interessantes gesellschaftliches Gedankenspiel.

00:37:07: Die Reichen können sich dann die super Topmodelle leisten und werden noch reicher.

00:37:15: Und die Armen werden mit ihren Standardmodellen klein gehalten.

00:37:20: Es ist eigentlich eine Abbildung der Realität, was ja heute schon passiert.

00:37:26: Du hast halt den ganzen Reichen Leute, die Kapital haben Zugang haben Einfluss haben Macht haben Und die können sich natürlich viel bessere Deals einheimsen als derjenige, der keine Macht, keine Kohle, keinen Wissen hat.

00:37:44: Der muss dann halt quasi nehmen was übrig bleibt und ich meine was vielleicht dadurch dann doch... irgendwie ins Schwanken kommt, wäre der klassische American Dream.

00:37:59: Also wenn du das jetzt so schwarz auf weiß hast wie es in diesem Experiment dargestellt ist kannst du eigentlich den American Dream einfach weggradieren weil das bedeutet es geht wirklich nur um die Modelqualität und es ist nicht möglich dass der Tellerwäscher plötzlich aus dem Nichts kommt und so viel schlauer ist als alle anderen und dann versucht oder dann zum Multimilliardär wird, weil die Story ist gelaufen.

00:38:30: Die kann da nicht passieren!

00:38:33: Ja also das müssen wir mal noch einmal gedanklich weiterspillen das Ganze.

00:38:38: Das finde ich extrem faszinierend was sich daraus ableiten lässt.

00:38:43: es könnte fast schon Stoff für Literatur oder sogar für Filme sein.

00:38:50: Das will ich mal weiter durchdenken.

00:38:53: Okay, ich habe vorhin schon den Begriff Topmodel genannt.

00:38:56: Jetzt kommen wir auch zur passenden Kategorie KI's Next Top Model und hier haben wir natürlich wieder einiges mitgebracht.

00:39:05: Fangen wir mal an mit etwas was sich in Europa neu ergeben hat.

00:39:10: Das ist streng genommen kein neues Modell aber es ist zumindest einmal ein interessantes neues KI-Tool oder eine Einsatzmöglichkeit und zwar Mistral Workflows.

00:39:21: damit kann man AI Prozesse in Unternehmen aufeinander abstimmen, orchestrieren heißt es ja so schön und das kann man dann auch wirklich in handfesten Anwendungsbereichen einsetzen.

00:39:34: also ein Beispiel was Mistral in der Dokumentation oder in der Vorstellung gebracht hat.

00:39:38: Das ist das Thema Logistik und wie Waren entladen durch den Zoll gebracht werden.

00:39:46: Und, wie dann die KI auf verschiedene Ereignisse reagieren kann?

00:39:52: Wie sie dann auch Rückmeldungen einfordern können um letztendlich aus dem was sich zuvor ergeben hat Schlüsse zu ziehen und das Verhalten entsprechend anzupassen.

00:40:03: also ich glaube dass es gerade für uns in Europa und insbesondere hier für uns in Deutschland ein sehr wichtiger Anwendungsbereich, weil wir ja sehr stark den Schwerpunkt auch auf die industrielle Einverwendung von KI setzen und da auch schon so ein bisschen sogar Vorreiter sind weltweit.

00:40:26: Und das zeigt eben auch konkret wie das Ganze funktionieren kann und es zeigt auch dass dieses Thema Zusammenspiel, Orchestrierungen, agentischer Einsatz, ja, schon in der Realität angekommen ist.

00:40:41: Wie ist deine Meinung dazu?

00:40:44: Ja also man sieht das obwohl Mistral jetzt ein europäischer Player ist und man nicht so viel von ihm hört.

00:40:54: oder beziehungsweise eigentlich viele sagen dass der Zug schon längst abgefahren ist für Mistral Dass sie nichtsdestotrotz die alle Trends mitbekommen Und auch in diese Trends investieren und nicht versuchen aufzugeben.

00:41:12: Das ist das, was mir aus der Vogelperspektive so einfällt.

00:41:19: Weil was passiert denn in Wirklichkeit?

00:41:22: Wenn du dir anschaust, was aktuell gerade die Entwicklung ist, du merkst halt dass alle LLM-Player versuchen alle Ebenen sozusagen zu belegen.

00:41:36: also alle versuchen eine All-in App zu werden oder eine App, die alle Bereiche abdeckt.

00:41:48: Und das sehen wir hier auch beim Mistral.

00:41:51: also sie versuchen quasi die gesamte Wertschöpfung innerhalb ihrer Infrastruktur, ihrer Architektur und auch innerhalb ihres Rahmens abzuwickeln OpenClaw oder so zu überlassen.

00:42:11: Also jeder versucht quasi, alles abzuwickeln ein eigenes Agent Harness, ein eigenem Modell eine eigene Agent OS, eine eigene Workflow Engine all diese Dinge sozusagen in ihre Infrastruktur zu integrieren und alle versuchen alles zu sein.

00:42:31: das hat jetzt Implikationen natürlich ja.

00:42:35: also die die halt die Kohle haben Und das sind halt die ganz großen amerikanischen Player, wie eben Google und Antropic und OpenAI.

00:42:45: Die werden das natürlich ja wahrscheinlich auch durchdrucken einfach überall.

00:42:55: Ja?

00:42:56: Und sie haben auch die größte Userbase und können es dadurch halt überall einfach zum Standard setzen.

00:43:02: Und jeder versucht sozusagen auch sein eigenes Ding möglichst abzuschotten gegen andere.

00:43:08: Und ob das Mistral dann gelingen wird, ist eine andere Frage.

00:43:13: Ich finde es gut dass sie den Weg verfolgen und nicht aufgeben weil ich glaube dass der Markt in Europa also gerade der europäische Markt Blair wie Mistral benötigt.

00:43:25: Weil du hast halt dieses ganze Compliance Security und auch das geopolitische Risiko der Amerikaner die eigentlich immer Verbündete waren, aber mittlerweile halt nicht mehr sehr viel davon halten beziehungsweise sich immer mehr auf sich selbst fokussieren und alle anderen sind sozusagen die Feinde.

00:43:49: Und wir sind mir ja wie meine.

00:43:52: Österreich sagt.

00:43:54: also alles was mich angeht das ist meins und ich werde das immer gegen alle auch gegen Freunde verteidigen und in dem Kontext ist es super wertvoll dass Mistral hier weitermacht.

00:44:09: Die Frage ist, wie lange können Sie das noch aushalten und wird es die europäischen Player.

00:44:15: also schaffen sie die europäische Player Mistral so weit oben zu halten, dass sie das Rennen mithalten können?

00:44:25: Und aus eigener Erfahrung zum Beispiel kann ich jetzt sagen wir haben ja auch einige Use Cases mit Mistral Die rennen auch in ähnliche Probleme wie eben einen Tropic.

00:44:37: Also die haben auch nicht die Kapazitäten und die Verfügbarkeit wird auch immer schlechter, das heißt obwohl sie jetzt diese Archistrierebene drinnen haben, Sie haben diese Workflows, sie haben all die Dinge, die die großen Modelle auch haben aber dadurch dass sie für mich die einzigen sind, die ich in Europa nutzen kann sozusagen von den großen Model-Providern und ihre Verfügbarkeiten nicht gegeben ist weiche ich eher auf Open Source Modelle aus, als dass sich Mistral weiter verfolge.

00:45:10: Und das ist ein ziemlich großes Risiko weil Mistral hat hier eine höhere ein höheres Risiko als all die anderen großen Modelle also als dem amerikanischen Weil die Userbase viel kleiner ist und auch die User Base sag ich jetzt mal schon von Grund auf eher auf diese Open Source Variante setzen würde, weil von Anfang an klar war das Mistral es vielleicht nicht überlebt.

00:45:42: Das heißt die Risikobewertungen in den europäischen Unternehmen sind so dass sie sagen okay ich kann die zwar nutzen aber Sie können nicht mein Primary sein sondern es muss immer einen Fallback geben der dann Open Source ist und wenn dann sowohl Kosten als auch die Funktionalität also die Qualität nicht mehr gegeben ist ist Mistral weg.

00:46:03: Das heißt, es ist ein schwieriges Rennen für Mistral.

00:46:08: Ja und trotzdem ist es ja immer noch so dass Mistral jetzt in Europa einer der Leuchttürme ist eine der wenigen was KI angeht und das wäre ja schon für Europa auch ein erheblicher Verlust wenn der wegfallen würde.

00:46:25: Total

00:46:27: aber wie gesagt sie kämpfen den härtesten Kampf von allen Weil sie haben nicht nur das Problem, dass sie nicht die Umsätze kriegen.

00:46:35: Sondern dadurch, dass Sie nicht die Ansätze bekommen... ...dass sie die Weiterentwicklung dieser Modelle vorantreiben können.

00:46:46: und dadurch gibt es dann halt chinesische Player, Open Source-Player, die sich um Längen schlagen.

00:46:53: Und dann bringen auch diese ganzen Agent Harnesses und Workflows Nettigkeiten, die sie da bauen überhaupt nix.

00:47:02: Weil das kriegst du mittlerweile halt auch bei einem Chemikad II.VI.

00:47:08: Also II.

00:47:08: VI.

00:47:09: Kriegst Du halt auch den Agent Harnes dazu.

00:47:13: Okay dann lass uns mal von Mistral zum größten Konkurrenten noch OpenAI wechseln und genau gesagt auf GPT-Ven-V, was ja jetzt auch seit der letzten Woche verfügbar ist und mit dem sich Schwerpunkt auch so wieder ein bisschen mehr in Richtung Selbstständiges Arbeiten komplexe Bearbeitung von Aufgaben verschiebt.

00:47:45: also das rein weg Von der reinen Chat Nutzung eben mehr zu solchen Anwendungsfällen wie zum Beispiel die Verwendung von Tools, von Computern und entsprechend auch dem was wir schon gesagt haben alles in Richtung dieser komplexeren, agentischen Nutzung.

00:48:07: Also ich nutze ja ChatGPT auch immer mal wieder.

00:48:12: allerdings muss ich gestehen jetzt weniger für solche komplexen Aufgaben sondern eher so verstandert Dinge.

00:48:19: insofern kann ich aus der Praxis heraus gar nicht genau beurteilen ob das wirklich viel besser geworden ist oder nicht.

00:48:29: würde mich interessieren weil du sehr gerne Dinge ausprobierst, ob du damit schon Erfahrungen sammeln konntest.

00:48:38: Ja also ich habe GPD-Five-Fünf auch getestet.

00:48:43: Ich hab es im Speziellen zum Beispiel für Schreiben getestete und da muss ich sagen das ist zum ersten Mal der Fall dass ich sage okay es ist tatsächlich eine Konkurrenz zu Kloat Es ist auch deutlich cleaner.

00:48:58: Also es sind diese ganzen Fragmente wie Das ist nicht nur ein Release, es ist ein Manifest.

00:49:09: Diese ganzen Formulierungen die halt so klassisch KI sind das ist jetzt deutlich cleaner.

00:49:18: Das muss ich sagen ist sehr angenehm.

00:49:23: was das Coding angeht.

00:49:26: Ich habe es ein bisschen getestet mit Codex So ganz überzeugt bin ich noch nicht.

00:49:34: Es liegt vielleicht auch daran, dass mein gesamter Coding harnest also meine gesamte Umgebung halt jetzt mittlerweile sehr stark auf Antropic ausgelegt ist.

00:49:48: Also diese ganzen Memory-MDs und Cloud-Mds und Skills und für sich theoretisch ist es natürlich so das Chatchapiti und OpenAI dieselben Dinge kann und auch nutzt, aber die Qualität war jetzt noch nicht auf meiner Seite viel besser.

00:50:09: Ich kenne allerdings viele, also tatsächlich viele, gerade den professionellen Softwareentwicklungsumfeld, die darauf scheuern.

00:50:18: Also die sagen okay that's it!

00:50:21: Das ist deutlich besser als Claude und auch als Opus four seven.

00:50:28: Aber ich bin ja klassischer White Coder Also ich bin ja kein professioneller Software-Entwickler.

00:50:36: Und für meine Sinne, also für meine Zwecke ist auch dieses Codex einfach noch nicht tauglich genug.

00:50:46: Es gibt auch für Windows nicht wirklich was... Ich habe keinen Mac!

00:50:49: Ich hab auch keinen Bock ein Mac zu kaufen und das heißt ich muss mich dann rumschlagen mit irgendwelchen Alternativen wo ich dann Codex als App einbinde oder als addon oder plug-in oder was auch immer.

00:51:03: Ja und das ist mir alles zu mühsam, ja?

00:51:06: Und deswegen bin ich jetzt nicht so der große Fan.

00:51:13: Was mich überrascht hat ist dass eben das Ghibli Tvm V tatsächlich schon auf dem Grundlage von SPAT basieren soll also quasi das neue Modell ob mir ein schon länger jetzt redet.

00:51:30: Also die neue Modellgeneration und sie behaupten ja, dass sie jetzt bald quasi die nächste Iteration noch mal rausbringen.

00:51:40: Und das sagt mir auch wieder, da kommen wir vielleicht zu einem Punkt der dann nachher nochmal öffentlich, also dem wir nachher kurz besprechen warum.

00:51:54: ich glaube OpenAI versucht hier einfach die Geschwindigkeit noch mal voranzutreiben, weil sie feststellen dass ihnen alles davon rinnt.

00:52:06: Genau da kommen wir dann nochmal in unser Markt Kategorie nochmal drauf zu sprechen.

00:52:12: Wir haben es ja, glaube ich auch letzte Woche schon mal anklingen lassen oder du hattest das ist schon beanklingen lassen was da deine Erwartungen sind.

00:52:18: Lass uns aber vorher noch einmal ganz kurz über Diepsik sprechen aus China.

00:52:22: Über Diepsi kann man jetzt schon eine Weile nicht mehr intensiver gesprochen.

00:52:25: Auch da gibt's etwas Neues nämlich Diepsic VIV Pro und VIV Flash.

00:52:31: Und wenn ich mir so anschaue was da jetzt neu ist und verbessert wurde Lese ich daneben sehr vielen technischen Details heraus dass Der größte Vorteil dieser Modelle, die verbesserte Effizienz ist richtig?

00:52:47: Genau.

00:52:48: Also wir haben ja... also Deepseak ist eine Never-Ending-Story, ich glaube Anfang des Jahres oder Ende letzten Jahres haben sie schon von VIV geredet und dann haben Sie immer wieder es verschoben und dann ging's nicht und jetzt ist das tatsächlich raus.

00:53:04: Also am vierzehntigsten April ist es rausgekommen Und nachdem Sie jetzt schon so lange darüber geredet haben und so viel Lobrede darauf schon passiert ist, ist natürlich die Ernüchterung recht groß gewesen.

00:53:19: Weil natürlich die Outputs nicht viel besser waren als eben Chemica II.X oder auch die neuen Quen-Modelle, was die westlichen Modelle alle geschlagen haben.

00:53:37: Da haben wir, glaube ich letzte Woche auch schon darüber berichtet, Chemikad II.VI und die neuen Quen-Modelle haben sogar einen Tropic Opus VII geschlagen in vielen Bereichen.

00:53:50: Und Deepseak hat jetzt auch Bereiche wo sie ältere Generation also die VIX Opus und die VIV Open AI Varianten schlagen und teilweise auch die Chemika II.X Varianten schlagen, aber das ist nicht die Message, die eigentlich hier dahinter steckt.

00:54:17: also man muss sagen es ist gut enough ja?

00:54:23: Also die Modelle haben jetzt eine Qualität gefunden wo man kaum mehr Unterschiede finden kann weil man kaum noch Use Cases hat die sie nicht lösen können.

00:54:35: und das ist ja genau das was du auch gesagt hast.

00:54:37: Du kannst jetzt gar nichts sagen, ob dass es viel besser ist weil vorher ging's auch schon.

00:54:44: Also es sind jetzt die Nuancen sehr klein.

00:54:50: aber dieser Hybrid-Attention Mechanismus der hier genutzt wird bringt halt eine deutlich bessere Tokeneffizienz und auch ein deutlich kleineren KV-Cache.

00:55:05: Der KV Cache ist das, wo der Kontext gehalten wird und aus dem man dann genauer ableiten kann, dass die Informationen, je größer das Kontextwindow, sagen wir das eine Million KontextWindows, in der Effizienz auch tatsächlich Informationen... da drinnen findest und dass sie dann halt auch kein Blödsinn sind, weil auch wenn die meisten Modelle irgendwie stehen haben.

00:55:40: Sie haben eine Million Kontextwindow, sind die in der Regel nach Zweihundert K unbrauchbar?

00:55:47: Weil der Attention Mechanismus in vielen Bereichen so seine quadratische Skalierung hat Und diese quadratischen Skalierungen führt dazu das irgendwann einmal nicht ausreichend steicher auf der Maschine statt also da ist, um all die Daten, die da drinnen sind irgendwie richtig zu finden.

00:56:09: Und das hat jetzt DeepSeek verbessert.

00:56:13: Also sie haben da echte Innovationen drin und ich habe hier schon ... wir haben im Vorgespräch schon mal geredet dass man mal überall diese Entwicklungen dieses ursprünglichen Papers Attention is All You Need der Transformer Das ist quasi das Paper von Google, das aus dem Jahr zwei Tausend Siebzeiten rausgekommen ist.

00:56:34: Dass der Ursprung alle Transformer Modelle ist und dass wir uns mal anschauen was ist das eigentlich genau?

00:56:42: wie funktioniert dieser Tension Mechanismus?

00:56:44: Was ist ein KV-Cache?

00:56:45: Was sind die verschiedenen Themen in diesen Modellen und was ist der Weg nach vorne?

00:56:58: Also wie wird das besser und woran forschen die eigentlich alle?

00:57:03: Und warum wird es jetzt immer besser, dass man uns mal diese Entwicklungen anschaut und schaut okay wer hat was eingebracht.

00:57:10: Wer hat welche Innovationen gebracht und dass man auch versteht wirklich im Detail wie das funktioniert.

00:57:18: Das könnten wir in den nächsten Folgen irgendwann einmal sein deep dive über Was ist ein Transformer und wie genau funktioniert da?

00:57:27: Und was sind die Entwicklungen der Transformermodelle in den letzten drei Jahren.

00:57:32: Ja, das klingt gut.

00:57:32: Lass uns das machen!

00:57:33: Gut also kommen wir zur Kategorie Markt und einen weiteren großer Deal wieder mit Entropic über den wir sprechen sollten.

00:57:43: Letzte Woche hatten wir den Deal zwischen Entropic und Amazon thematisiert jetzt wieder eine ähnliche Größe in Ordnung nur dieses mal mit Google.

00:57:54: Und ja, der Hintergrund ist wahrscheinlich der.

00:57:57: Es geht um den US-Dollar.

00:57:59: Der Hintergrund war wahrscheinlich der, dass Entropic dringend Rechenkapazitäten braucht.

00:58:04: Das haben wir auch bemerkt in den letzten Wochen, dass die Nutzung von Claude nicht so viel Spaß gemacht hat weil einfach Ressourcen knapp waren, weil es manchmal nicht funktioniert hat und offenbar versucht man jetzt dort durch solche großen Geschäfte die Kapazitäten deutlich zu erweitern.

00:58:27: Er geht zum Cloud-Nutzung im Umfang von, glaube ich fünf Gigawatt perspektivisch was echt eine Menge Holz ist.

00:58:38: Meinst du das wird dann kurzfristig wieder besser nutzbar sein?

00:58:43: Claude?

00:58:44: Also ich denke wir haben ja glaube ich letzte Woche als wir über einen Tropic und Amazon geredet haben schon festgestellt, dass offensichtlich die Not deutlich größer ist als es auf den ersten Blick scheint.

00:59:01: Und das war ja auch der Grund warum Amazon hier, ich glaube, fünfzig Milliarden investieren durfte und Google geht jetzt einfach nach und ich glaub, Antropic hat jetzt kapiert, dass sie mit kleinen Brötchen nicht weit kommen.

00:59:18: also Sie haben halt vor allem wenn sie eben Modelle wie Mythos launchen Die halt irgendwie.

00:59:26: man behauptet, also man redet davon dass das Modell über zehn Billionen Parameter haben soll.

00:59:32: Und wenn man sich das mal hochrechnet dann sind da Kapazitäten notwendig die so groß sind, dass man sich es gar nicht vorstellen kann Wenn du das als Gehl irgendwie betreiben willst.

00:59:44: und ja und dafür brauchst du letztendlich jetzt die großen Player wie Google und Amazon.

00:59:52: Aber wenn man auch tatsächlich so die Dimensionen sich anschaut, ich meine es ist schon absurd.

00:59:58: Die sagen hier fünf Gigawatt, Starts siebenundzwanzig und ich glaube Amazon fünf Gigawatts bis Ende sechsundzwantzig.

01:00:09: Ich mein so viele Kapazitäten sind noch nicht einmal da.

01:00:12: also die verdoppelten die Kapazität von den Hyperscalern in diesen Zeiten.

01:00:19: Ich glaube, Google hat nur dreieinhalb Gigawatt im Moment.

01:00:27: Vielleicht irre ich mich auch aber es ist nicht mehr als ... Sie haben auf jeden Fall keine fünf Gigawatte Rechenleistung aktuell und jetzt wollen sie quasi die Kapazitäten verdoppeln um nur für ein Topic zur Verfügung zu stellen.

01:00:41: Also das ist schon absurd und ich bin ja schon gespannt.

01:00:44: heute sind ja die Earnings von Google und Amazon.

01:00:53: Das muss sich ja massiv schon irgendwie in den Zahlen niederschlagen.

01:00:58: Wenn nicht, dann werden wir es morgen sehen wenn die Börsen abkacken.

01:01:05: Aber entweder sind das alles Fantasiezahlen oder wir unterschätzen die gesamte Bewegung total.

01:01:16: Ja, es ist schon absurd was dafür Kapazitäten geschaffen werden.

01:01:24: Und Antropik hat tatsächlich einfach ein Problem.

01:01:30: Es ist kaum zum Aushalten aktuell, was die Verfügbarkeit angeht.

01:01:38: Das stimmt, also das merkt man in der praktischen Nutzung und ist glaube ich auch schon vielen aufgefallen die sich darüber aufgeregt haben.

01:01:48: Aber ja jetzt lass es mal gucken weil nicht nur ein Tropic hat Probleme sondern OpenAI auch wobei jetzt erstmal bisschen sich der Spielraum gelockert hat wenn ich das richtig interpretiere für OpenAI Phase der Partnerschaft mit Microsoft eingeleutet wurde, die OpenAI doch jetzt ein bisschen mehr Freiheiten gibt.

01:02:12: Und jetzt können wir glaube ich auch noch ein bisschen zu dem zurückkommen was du anfangs schon hast anklingen lassen was da so im Busch ist bei OpenAI und worauf das alles wahrscheinlich hinausläuft?

01:02:23: Ja also großes Announcement Microsoft und OpenAI gehen quasi in die nächste Phase ihrer Partnerschaft.

01:02:33: Also bis jetzt war es ja so, dass Microsoft der exklusive Cloud-Partner für OpenAI war.

01:02:38: Das heißt wenn du Chatchapity genutzt hast, warst du in der Asia Cloud immer!

01:02:43: Und ich glaube vor zwei Wochen gab's dann ein Deal mit Amazon wo Amazon bis zu fünfzig Milliarden investieren wollte in OpenAI.

01:02:54: Ich glaub sie haben zehn Milliarden vorab und dann irgendwie vierzig Milliarden sind irgendwie abhängig von gewissen Entscheidungen Und eine dieser Entscheidungen dürfte gewesen sein, ob sie die OpenAI-Modelle auch auf der AWS Cloud anbieten dürfen.

01:03:12: Das hätte bedeutet dass eben Microsoft die Exklusivität aufgibt und das haben Sie jetzt offensichtlich.

01:03:19: also Sie haben jetzt einen neuen Deal.

01:03:21: Es gibt keinen exklusiven Deal mehr was die cloud Anbieter angeht.

01:03:26: es darf sowohl Amazon als auch Google als auch Microsoft.

01:03:31: Alle anderen Cloud-Ambieter dürfen jetzt OpenAI in ihr Portfolio aufnehmen und die Modelle hosten.

01:03:40: Microsoft hat sich herausgehandelt, dass sie dafür aber die Lizenzen für die Modell – also das IP, also das geistige Eigentum bis zu an sich – zählernreißig verlängert haben.

01:03:54: Und den Umsatzteil haben Sie immer noch?

01:03:58: So, ich glaube, zwanzig Prozent der Umsätze gehen immer noch an Microsoft.

01:04:05: Also das ist natürlich ein sehr entspannter Bereich für Microsoft weil dann dürfen sie auf Open AI Geld an Amazon zahlen und die Verdienste, die Sie davon haben kriegt dann Microsoft als Sahnehäubchen.

01:04:28: Also schon ein sehr schlauer Deal damals, den Sie damals gemacht haben.

01:04:36: Aber ich glaube der Grund warum das Microsoft gemacht hat ist nicht nur weil sie sich eine goldene Nase daran verdienen sondern weil sie gar nicht hinterher kommen so viel Rechenleistung aufzubauen.

01:04:47: Das heißt selbst wenn sie alles Open AI zur Verfügung stellen würden dann hätten sie erstens ein massives Risiko Und ich glaube, das ist auch einer der Gründe.

01:05:00: Weil wir werden noch sehen es gibt schon die ersten Gerüchte oder internen Berichte, die durchgesickert sind dass OpenAI zum ersten Mal ihre internen Umsatzziele nicht erreicht hat und das würde bedeuten dass Microsoft natürlich da mit drinnen hängt genauso wie Oracle Weil Microsoft ja vorschreibt wie viel Umsatz sie mit OpenAI machen werden.

01:05:31: Und wenn jetzt sozusagen diese Abhängigkeit da ist, dann ist es für den Microsoft natürlich einfacher diese Abhängigkeit zu lösen weil also das jetzt kann OpenAI halt auch mit anderen Partnern arbeiten.

01:05:50: Und die Bewertung, also sie müssen sich diversifizieren.

01:05:53: Microsoft muss sich diversificieren weil wenn jetzt fast fünfzehn Prozent der Umsätze von OpenAI kommen dann ist das natürlich ein Problem vor allem für einen Player der seine Ziele nicht erreicht und dass wird auch der Grund sein warum sich Microsoft breit treten hat lassen für den Deal Weil Sie gesehen haben okay OpenAI ist tatsächlich ein Krisenkandidat Das heißt, sie schaffen jetzt schon nicht ihre Umsatzzahlen.

01:06:19: Weil eben das ganze Krisenmanagement von seinem Old Man jetzt nicht sonderlich gut ist.

01:06:25: Also diese ganze Geschichte mit dem Kriegsministerium in USA und wie Claude oder wie ein Tropic es geschafft hat, da sie einfach links zu überholen Ja, internen Memo wo sie dann sagen ja aber an Topic rechnet das ganz falsch und wenn Sie das richtig rechnen würden dann wären wir viel besser.

01:06:50: Das ist halt alles eben von Leuten die offensichtlich ein Problem haben und das verschleiern wollen und das haben jetzt alle kapiert Und dass wird zu Bedrohung für die gesamte KI-Industrie.

01:07:05: und Microsoft hängt da drinnen genauso wie Oracle und deswegen lösen sie sich von der Klammer

01:07:12: Ja, und dann mal schauen was das alles für den anstehenden Börsengang bedeutet.

01:07:19: Und wie sich das dann niederschlagen wird in konkreten Zahlen.

01:07:24: Also

01:07:25: die Frage ist ob der wirklich so in der Form passieren wird?

01:07:31: Weil sie hätten ja jetzt genug Kapital, sie haben ja hundertundzwanzig Milliarden eingesammelt Sie kriegen ja noch weitere Milliarden von Amazon und vielleicht noch von anderen Hyperscalern, wenn sie tatsächlich die Umsätze schaffen.

01:07:49: Also wenn sie es schaffen den Turnaround hinzubekommen und wieder eine Tropic vorbeizuziehen oder ein Modell zu schaffen das wieder mehr Nutzung und mehr Kapital einnimmt dann würden im Private-Markt von den Hyperscalern mit ausreichend Kapital versorgt werden.

01:08:09: Also stellt sich die Frage, ob OpenAI tatsächlich dann den Weg geht oder ob sie nicht jetzt einfach quasi das Jahr auslassen und nächstes Jahr erst wieder den Start loslegen?

01:08:25: Ich bin ziemlich sicher, dass Basics wird's machen und ich bin ziemlich Aber ob mir auch den Börsengang tatsächlich dieses Jahr macht, bin ich mir nicht sicher.

01:08:37: Dann kommen wir ja wieder zu dem was du letzte Woche gesagt hast weil wenn jetzt schon mehrere Börsengänge vorher passieren und das Kapital ist ja nun mal begrenzt auf dem Markt dann hat der der danach kommt dass nachsehen.

01:08:53: Genau

01:08:57: Ja schauen wir mal es bleibt spannend.

01:09:01: Also es wäre opportun sogar für OpenAI, den Börsengang nicht zu machen.

01:09:07: Weil es sei denn... Sie kriegen jetzt in den nächsten zwei-drei Monaten so einen Run mit eben diesem GPD Image und mit GPD Five-Five oder vielleicht das nächste neue Modell, dass... Oder also was wahrscheinlich den Turnaround schaffen würde, wäre wenn sie Codex und das gesamte ChatGPD erleben ist?

01:09:30: mit all den Funktionen in eine funktionierende App auf Windows und Mac hinbekommen.

01:09:38: Dann würde das wahrscheinlich tatsächlich einen Turnaround bringen, weil wenn wir uns erinnern, Plotcode war der Auslöser dafür dass an Tropic alle überholt hat Und OpenAI hat es immer noch nicht geschafft eine brauchbare Windows-Lösung zu machen.

01:09:56: Es ist zum Schreien Nullachtfünfzehn Developer, also Cloud Code wurde an zwei drei Wochen von drei vier Entwicklern gebaut.

01:10:09: Ja ich verstehe nicht warum OpenAI das nicht hinbekommt dass sie Codex und das ganze Image und das Ganze GPD in eine funktionierende App die auf allen Plattformen funktioniert hinbekommen.

01:10:24: Also wenn Sie da schaffen würden dann würde ich es auch wieder probieren Dann würde ich auch wieder denen eine Chance geben und tatsächlich würde ich dann sowohl Code als auch Codex verwenden.

01:10:36: Und schauen welcher von denen besser ist, ja?

01:10:39: Ich würde bei beiden den vollen Betrag zeigen weil ich ausreichend Bedarf habe einfach um das zu machen und ich darauf sowieso in alle Rate Limits.

01:10:50: Also wenn mir da das Rate Limit ausgeht lasse ich halt den anderen arbeiten.

01:10:57: Ja, also ich glaube was halt auch noch dazu kommt ist halt dass OpenAI echt ein Image-Problem hat.

01:11:05: Also die müssten dann schon auch Modell vorlegen oder einen Tool was deutlich besser ist als das von Entropic.

01:11:12: Wir haben ja auch schon darüber gesprochen ob es jetzt berechtigt ist oder nicht dass dieses Image von Gut und Böse da so ein bisschen zwischen den beiden aufgeteilt ist.

01:11:25: Ich glaube halt, dass es in der breiten Öffentlichkeit und vielleicht auch gerade bei den Businesskunden, die ja besonders wichtig sind.

01:11:34: Dass das schon ein Problem sein kann?

01:11:37: Also um ehrlich zu sein... ich glaube, dass das ein Narrativ ist, dass sie nutzen und zurechtfertigen, dass Sie scheiße sind grade!

01:11:48: Ich denke, dass jetzt den meisten Business-Kunden wirklich komplett wurscht ist Ob der jetzt gut oder böse ist und ob die jetzt irgendwie mit denen verhandeln.

01:12:01: nicht, wenn das Ding mein Problem löst dann nutze ich es.

01:12:07: Und wenn es viel besser ist als alles andere... dann nutze ich es.

01:12:10: Wenn es günstiger ist, als das andere, dann nutz' ich

01:12:12: es.".

01:12:12: –

01:12:13: «Wenn es viel besser ist!

01:12:14: Du sagst es, ne?

01:12:14: Also es muss viel besser sein.

01:12:16: Ich glaube wenn's nun gleich gut oder ein bisschen besser ist reicht es nicht.

01:12:20: Und das glaub ich…».

01:12:20: –

01:12:21: «Ja aber der Grund ist nicht ob die gute oder böse sind sondern weil es meinen Wechsel rechtfertigen muss.

01:12:30: Der Grund liegt eher in der Wechselbereitschaft und das heißt dass ein Leben ist muss besser sein, nicht das Image.».

01:12:37: Ja, das ist ja wie mit allem.

01:12:39: Genau!

01:12:39: Also die Verpackung ist das Wichtigste und wir dürfen auch nicht die Privatkunden vergessen, die gerade für OpenAI oder für JetGPT wichtig sind.

01:12:52: Und hier gibt es ja auch noch einen großen Anteil von Leuten, die das Ganze einfach kostenlos nutzen.

01:13:00: Gut da wird jetzt Werbung ausgespielt.

01:13:02: Das ist ja auch massiv gestiegen Aber ob das dann reichen wird am Ende, also auch ein großes Fragezeichen.

01:13:09: Also ich glaube, ob Mei hat kapiert dass der Consumermarkt verloren ist?

01:13:16: Weil der Consumer Markt ist verloren!

01:13:18: Den hat Google und Google hat sich damit abgefunden Dass sie im Consumermarkt sind Und Sie haben Gemini in alles eingebaut In die Suche, e-mail, g-mail Alle in Google Works, in jede Ebene haben sie Gemini eingebaut und es ist flawless.

01:13:44: Du brauchst nicht mehr drüber nachdenken, ist das jetzt eine Kei oder nicht?

01:13:47: Und ich kann mit Gemini als Free User überall und jederzeit nutzen!

01:13:54: Ich brauche kein Chatchapity dafür.

01:13:57: Deswegen ist auch der ganze Ansatz dieser Werbung schon von Anfang an ein Rohrkrepierer gewesen, weil ich nicht glaube dass OpenAI ausreichend Consumer Nutzer haben wird.

01:14:10: Auch wenn sie dort angefangen haben aber da haben Sie einfach nicht den Mot.

01:14:14: Da hat einfach Gemini mit seiner Produktintegration und auch der Suche.

01:14:21: ja Haben sie einfach einen Vorteil den OpenAI niemals halten kann.

01:14:27: Nie!

01:14:28: Egal was sie tun das können sie nicht schaffen.

01:14:31: Aber jetzt ist es ja so, klar ist der Schwerpunkt von Google im Consumer Bereich.

01:14:41: Auf der anderen Seite und damit komme ich dann elegant zu unserer nächsten Meldung hat Google ja jetzt ein Deal unterzeichnet mit dem Pentagon und da geht's um die Verwendung von KI für militärische Zwecke.

01:14:53: also das kennt man ja schon.

01:14:55: Hat wir jetzt eben auch zuletzt mit Open AI und Entropic.

01:15:01: Anscheinend ist es wohl so, dass da zwar eine Klausel drin ist die bestimmte Anwendungen einschränken soll.

01:15:08: Aber Experten sind sich recht einig das das ja keinen Bestand hat.

01:15:14: und was auch noch wichtig ist Es gab von mehr als sechshundert Mitarbeitern gab's Protest über diese Vereinbarung aber die wurde dann nicht berücksichtigt.

01:15:25: also Das ist das was ich am Anfang gesagt habe das don't be evil.

01:15:29: Das gilt schon länger nicht mehr und spätestens jetzt nicht mehr.

01:15:34: Deine Einschätzung dazu!

01:15:36: Und das ist genau das, was ich vorhin gesagt habe... Es gibt keinen Gutgei.

01:15:41: Alles sind Bad guys, ja?

01:15:43: Also auch wenn sich ein Tropic als der Gutgeihin stellt, sind alles massive Kapitalisten die extrem machthungrig sind.

01:15:52: Genauso wie Google, genauso wie OpenAI All the same shit.

01:15:57: Also es gibt kaum einen Unterschied.

01:15:59: und was mir diese Message sagt, dass Google diese Proteste von über sechshundert Mitarbeitern ignoriert liegt an einer einzigen Sache Und das liegt einfach daran Es ist kein Mitarbeitermarkt mehr!

01:16:17: Es ist ein Arbeitgebermarkt, es ist kein Arbeitnehmermarkt mehr.

01:16:21: Das hat sich geändert, das war in der Vergangenheit anders.

01:16:24: Es gab eine Knabheit an guten Entwicklern, es gab eine Knappheit an Guten Mitarbeitern und das war ein Talent war ohne Ende.

01:16:34: Das ist vorbei!

01:16:35: Wir haben jetzt Technologie die das ersetzt.

01:16:40: auch wenn du gute Mitarbeiter du brauchst keine Top-Mitarbeiter in dem Sinn mehr.

01:16:44: Du hast die Leading Edge EI Mitarbeiter.

01:16:49: da sind deine wichtigsten Mitarbeiter deine Brot und dein Butter generieren, aber die leben in einer ganz anderen Welt.

01:17:01: Und da ist auch jeden, denke ich klar, dass sie keine Möglichkeit haben gegen eine amerikanische Regierung zu agieren weil der amerikanischen Regierung einfach jederzeit sagen kann es ist uns wurscht was du in deinem Unternehmen stehen hast.

01:17:21: wenn ich das möchte dann nehme ich mir das Und das ist auch so.

01:17:26: Das war schon immer so und deswegen gibt es Unternehmen, die gerne in demokratischen Ländern ihre Geschäfte tätigen weil es dort Regeln und Sicherheiten gibt für Unternehmen dass der Staat sich nicht einfach nimmt was er will.

01:17:45: mit dem Trump hat sich das geändert.

01:17:48: Der Staat nimmt sich einfach was er Will.

01:17:51: würde das jetzt auch noch länger passieren.

01:17:54: Also es gibt natürlich auch die ganzen Legislaturperioden, dass ist auch eine Absicherung für Unternehmen.

01:18:00: Das heißt man kann sich sicher sein, das haben wir an Ungarn zum Beispiel gesehen ja selbst nach fast zwei Jahrzehnten ist er dann trotzdem abgewählt worden und die Demokratie hat sich sozusagen durchgesetzt.

01:18:15: Jetzt kommt natürlich der ganze Roll-up.

01:18:17: All die Unternehmen, die hier korrupt sind... Die Oligarchen und Leute, die sich hier halt dumm verdient haben, flüchten jetzt alle.

01:18:25: Und jetzt können wieder normale Unternehmer da reingehen.

01:18:28: Das wird jetzt wieder dauern bis dort Unternehmen drinnen sind, die tatsächlich eine Mehrwert liefern.

01:18:33: Genauso ist es in den USA.

01:18:35: wenn nicht alle wüssten dass Trump in drei Jahren Geschichte ist würden sie alle abwandern Und dann würde sich vielleicht auch ein Antropik überlegen, ob sie nach Europa gehen oder in irgendein anderes Land wo diese Sicherheiten da sind.

01:18:50: Aber das ist halt jetzt nicht die Gelegenheit um zu sagen okay wir bäumen uns dagegen auf.

01:18:58: Das hat Antropic gemacht und es hat ihnen nichts gebracht!

01:19:01: Sie haben wieder diesen Valkark unterschritten.

01:19:03: Es ist eine reine Marketingshow aber faktisch haben sie keine Chance gegen die amerikanische Regierung sich da durchzusetzen.

01:19:11: Okay, aber du sagst ja zumindest im Punkt der Marketing hat sie schon was gebracht.

01:19:15: Wenn man sich auch die Nutzerzahlen anschaut im Verlauf dieses Jahres da war schon ein Effekt zu spüren.

01:19:21: wenn es jetzt auch letztendlich nicht wirksam war im Kern Aber als Marketing Methode war es durchaus erfolgreich würde ich sagen.

01:19:31: Genau und so muss man's auch betrachten weil es ist nur eine Marketing Show Und das ist auch diese ganze don't be evil und evil und gut.

01:19:39: Ich am the good guy, I'm the bad guy Das ist alles nur Marketingshow weil faktisch kann sich die Regierung nehmen was sie will.

01:19:51: Also und solange du halt einen eine Präsidenten hast der halt irgendwie immer irgendein Schubfloch findet und dass dies halt auch möglich in einer gesellschaft wo es halt Gesetze gibt findest du halt immer irgend einen irgendeinen Weg, um etwas durchzuexerzieren oder als Fakt hinzustellen auch wenn das nach drei Monaten von hinter dem Gericht weg sozusagen weggenommen wird wieder.

01:20:14: Es ist im Wurst, weil dann macht er wieder einen neuen Blödsinn und kann das wieder durchsetzen und es kann so lange da durchziehen solange an der Macht ist.

01:20:23: Das haben wir jetzt auch alle kapiert.

01:20:25: Ja

01:20:25: sieht man ja auch bei den Zölln.

01:20:27: Nachdem die jetzt sogar vom obersten Gerichtshof einkassiert worden sind hat er halt einfach eine neue Gesetzesgrundlage sich ausgesucht und bis die wieder einkassiert wird.

01:20:39: Vom obersten Gerichtshof hat er sich schon drei andere überlegt, also er kann das Spiel immer weiterspielen?

01:20:44: Genau!

01:20:45: Und deswegen zahlt es sich nicht aus gegen den auf zu bräumen weil faktisch kann man sich nehmen was er will und alles was darunter passiert.

01:20:57: in den Medien ist alles nur Marketing, alles nur Show.

01:21:01: Ja, das ist schon echt interessant.

01:21:04: Dass es im Grunde dann eigentlich gar keinen Mittel gibt sich gegen solche Autokraten zu wehren.

01:21:11: Also dass sie wirklich letztendlich machen können was sie wollen ohne dass es irgendwelche Konsequenzen hat also auch irgendwie ernüchternd.

01:21:24: aber ja es gibt halt Dinge auf der Welt mit denen müssen wir leben und das wird wohl Eine Sache davon sein.

01:21:32: Die Entscheidung als Unternehmer ist, immer sich das Land auszusuchen wo man eben zu einem Unternehmen dann positioniert und das ist es letztendlich womit du abstimmen kannst Und dass ist es wie du auch ein land dann auch in zugrunde richten kannst weil wenn du lang eine autokratie bist Dann hast du keine wirtschaft mehr

01:21:54: und dieses land wieder amerikaner sagen würde is Europa?

01:22:01: Okay, jetzt SpaceX hast du vorhin schon mal angesprochen im Zusammenhang mit möglichen Börsengang dieses Jahr.

01:22:08: Da gibt es auch noch was Neues dazu und zwar im Zusammenhangen mit Cursor.

01:22:13: also wer Vibecoding macht?

01:22:16: der Kent Curser und da ist die Rede von einer sechzig Milliarden Dollar Option um den ganzen Laden zu übernehmen.

01:22:27: Klingt ja fast wie ein Schleppchen inzwischen, bei den ganzen Zahlen über die wir mal sprechen.

01:22:33: Hältst du das für realistisch, dass es passieren wird?

01:22:36: Das wird ganz sicher passieren!

01:22:41: Weil und das wissen wir... Also dieser ganze Merger mit XAI und X und SpaceX hat der Mask natürlich gemacht weil er gemerkt hat okay mit X AI da kriegt nicht die Umsätze das ist alles falsch aufgesetzt.

01:22:59: Plattform, über die man das wirklich gut promoten und verkaufen kann.

01:23:03: Das heißt ich glaube die machen eine Milliarde Umsatz mit GROC und ich glaube mit dem ganzen Werbegeschäft was auch quasi kaum vorhanden ist, sind es glaube ich eineinhalb Milliarden oder so, die sie mit dieser ganzen Ex-Geschichte machen verbrennen aber unendlich viel Geld mit den ganzen Colossus Data Centern und die sind natürlich nicht ausgelastet.

01:23:32: Und was ist jetzt das größte Problem?

01:23:35: Weil diese ganzen Data Center wurden ja mit irgendwelchen SVPs gebaut,

01:23:40: d.h.,

01:23:40: du hast irgendwelche Special Purpose Vehicles also irgendwelcher Subunternehmen, die gesagt haben okay wir möchten jetzt irgendwie Geld aufnehmen von irgendeinem Kreditinstitut oder von so einem Private Credit Fund.

01:24:00: Dafür wir garantieren aber, dass dieses Rechenzentrum voll ausgelastet sein wird in den nächsten Jahren.

01:24:08: und wir haben hier schon einen Kunden das ist XAI und die zahlen uns jedes Jahr drei, vier, fünf, sieben, zehn Milliarden.

01:24:17: Und deswegen kriegen jetzt die Kohle Und dann läuft alles.

01:24:26: Jetzt ist es aber so XERI kann das nicht tragen, sie können das nicht auslasten.

01:24:32: und jetzt werden die ersten Private Credit Unternehmen hergehen und sagen hey Ausschlastung nicht da ihr könnt's nicht zahlen und Es wird alles eng standst.

01:24:41: und es gibt eine und alle Assets werden quasi von dem Private Credit übernommen und Dann vielleicht am Markt verkauft oder was auch immer.

01:24:52: so irgendwie werden die Assets In irgendeiner Art und Weise veredelt oder versucht noch Restwerte aus den Assets rauszubekommen.

01:25:00: Das heißt, selbst Base X als Kunde könnte die nicht auslasten.

01:25:08: Und das heisst all diese Kredite würden platzen.

01:25:10: Das heisst du brauchst irgendeinen neuen Kunden der diese Auslastung hinbekommt.

01:25:16: und siehe da es gibt einen Player Cursor, der ist unabhängig.

01:25:20: Die haben auch ein eigenes Modell,

01:25:22: d.h.,

01:25:23: die nutzen zwar auch Cloth und Tachy-PD und andere, all die anderen Modelle weil du kannst ja im Cursor selber sagen welche Modelle du nutzen möchtest.

01:25:34: aber sie haben auch eine eigenes Model und damit verdienen Sie eigentliche Geld.

01:25:38: und dieses eigene Modell passiert ja wie wir alle wissen meistens in dem.

01:25:44: ich glaube aktuell ist es Chemikar Ein Open Source Modell, was Sie halt fein tunen.

01:25:50: Aber sie haben auch nicht die Rechenkapazitäten, weil sie sind natürlich nicht der Player, der von allen bevorzugt ist.

01:25:57: Wenn er überall alles dicht ist dann ist Cursor der letzte, der hier noch Kapazitäten bekommt.

01:26:05: Weil natürlich einen Tropic oder ein Open AI viel mehr zu bieten hat als ein Curser und das ist jetzt natürlich super praktisch Weil das lösten mehrere Probleme gleichzeitig für SpaceX.

01:26:18: Erstens, sie kaufen sich schnell wachsenden Umsatz.

01:26:22: Cursor macht aktuell zwei Komma drei Milliarden Run Rate und wechseln wir mit vierzig bis sechzig Prozent.

01:26:29: ich weiß jetzt gerade nicht was die was die Wachstumsraten sind aber Sie wachsen sehr sehr schnell auf jeden Fall deutlich schneller als GROC und auch deutlich schneller Als X und auch deutlich schneller als BASICS.

01:26:40: Zweitens Die können die Auslastung großen Colossus Data Center aus Füllen.

01:26:48: und drittens die Bewertung, die jetzt mit sechzig Milliarden dargestellt wird.

01:26:57: Das ist ja das was es heute wert ist.

01:27:00: also weil sie haben ja jetzt gerade eine Finanzierungsrunde auf fünfzig Milliarden gemacht wo sie zwei Milliarden geräst haben aber diese sind jetzt hinfällig.

01:27:09: eigentlich war die Bewerbung vorher bei dreißig Milliarden.

01:27:12: das heißt höchstwahrscheinlich ist es so dass Basics bei einer Bewertung von dreißig Milliarden dieses Unternehmen kaufen wird.

01:27:20: Und das dann auch nach dem Börsengang machen wird,

01:27:25: d.h.,

01:27:26: wenn Spasix jetzt an die Börse geht mit ein Prozent fünf Billionen Bewertungen und dann zahlen sie für dreizig Milliarden Cursor schnell wachsenden Umsatz mit einem Multiplayer.

01:27:43: Ich glaube der Umsatzmultiplayer liegt bei vierhundert.

01:27:46: Ja, das heißt mit einer extremen Überbewertung kaufen sie dann ein Asset dass einen echten Wert hat und es kostet sich letztendlich nichts weil Sie können das mit Aktien bezahlen.

01:27:59: Und kriegen quasi Free Lunch.

01:28:01: also es gibt keinen Grund das nicht zu tun.

01:28:03: Das ist der selben Grund warum Nvidia mit ihrer Hyper Bewertung jedes mal Geld ausgibt oder auch Auch Tesla, halt so.

01:28:16: all die Unternehmen, die halt eine extreme Überbewertung haben gehen natürlich auf M&D-Kurs und kaufen sich neue Unternehmen mit ihrer Überbewerbung.

01:28:24: Weil sie halt eine Abitrage haben.

01:28:27: letztendlich also wenn Sie zweihundertfach bewertet sind und Cursor ist nur zwanzigfach bewärtet dann ist es ein No-Brainer.

01:28:36: Klingt aber irgendwie nach Schneeballsystem?

01:28:39: Das ist ganz sicher ein Schneeballsystem, aber so ist das halt.

01:28:45: Also es gibt in den Medien wird halt dann so dargestellt, aber es gibt eine Breakup-Fee von zehn Milliarden.

01:28:50: Sollte SpaceX den Mercher, also sollte SpaceX Cursor nicht kaufen für sechzig Milliarden bis Ende des Jahres?

01:29:01: Dann müssen sie Cursors zehn Milliarden Kohle geben, zehn Milliarden Geld geben und alle bewerten das so als wäre das ein Risiko.

01:29:14: Aber das ist jetzt überhaupt nichts.

01:29:16: Weil, was wird denn passieren?

01:29:19: Diese zehn Milliarden nimmt sich quasi SpaceX aus.

01:29:24: ihrer Eins-Kommerfünf-Billionenbewertung gibt sie ihnen.

01:29:28: mit diesem Geld kaufen Sie dann Rechenleistungen in den Colossus Data Center und haben Also die bezahlen das dann natürlich.

01:29:40: Das heißt, die Cursor freut sich über Kapazitäten.

01:29:44: Die Kapaziten kriegen sie mehr oder weniger geschenkt aber für Spasix ist es auf jeden Fall profitabler ihnen die zehn Milliarden zu geben als die Bewertung runterzuschrauben weil wenn Sie auf eine realen Bewertungen runtergehen werden, wären die keine fünfhundert Milliarden mehr wert?

01:30:04: Es ist schon immer wieder erstaunlich, wie diese Mechanismen da laufen in diesem Markt und was unter der sichtbaren Oberfläche sich alles abspielt.

01:30:18: Und welche Strategien sich dahinter verbergen auf die man so als normalsterblicher gar nicht kommen würde.

01:30:31: hätte entsorgt werden müssen in den nächsten ein bis zwei jahren weil und der einzige player der denn wirklich hätte nehmen können wäre nvidia gewesen.

01:30:42: aber entweder hat auch ein strategisches problem weil die können jetzt nicht sagen okay wir kaufen jetzt einen coding eine coding platform mit einer eigenen k i Und machen uns selbst damit konkurrenz weil sie sind ja auch investiert in open eye und an tropik.

01:30:58: das heißt sie können nicht versuchen die zu schlagen.

01:31:02: Sie würden sie nur kaufen, damit sie ihre Bewertung halten.

01:31:06: Damit halt gerechtfertigt ist das Cursor weiterhin Nvidia GPUs benötigt und SpaceX tut hier quasi Nvidia einen Gefallen.

01:31:15: und mich würde es nicht wundern wenn da noch ein Deal im Hintergrund wäre mit Nvidia und SpaceX über Cursors.

01:31:24: Also das würde ich mich nicht wundert.

01:31:26: aber in Wirklichkeit braucht's Elon Musk auch gar nicht weil Er kann mit der Übernahme und auch mit der Breakup-Fee, egal wie es läuft.

01:31:35: Es ist positiv fürs Basics.

01:31:37: Ja?

01:31:38: Mhm!

01:31:40: Also scheint doch ein gutes Händchen zu haben, der Herr Maas zumindest mal was finanzielle Transaktionen angeht.

01:31:49: Zumindest lässt sich das so interpretieren.

01:31:53: Zum Schluss möchte ich gerne noch etwas vorstellen oder ... kurz anmerken auf das ich vorher noch gestoßen bin, was sich auch sehr interessant finde.

01:32:04: Und zwar habe ich eine Studie oder eine Analyse gesehen und die besagt dass Mitte des letzten Jahres etwa fünfunddreißig Prozent aller neu veröffentlichten Webseiten zumindest mal mithilfe von KI erstellt wurden vielleicht sogar komplett mit KI erstellen wurden Hypothesen bestätigt, andere wurden nicht bestätig.

01:32:34: Bestätigt hat sich zumindest mal dass die die semantische Vielfalt der Inhalte stark abgenommen hat und zwar um ein Drittel.

01:32:46: das heißt also beziehungsweise man kann sagen KI generierte Webseiten weisen eine um dreidreißig Prozent höhere semantisch Ähnlichkeit auf als von menschengeschriebene Seiten.

01:32:56: Das bedeutet letztendlich, wenn man so ein bisschen platz ausdrückt.

01:33:03: Es gibt eine Art In-Test bei den Inhalten.

01:33:07: Einfach Inhalte, die von einer KI generiert werden und von der anderen KI genutzt werden um ihrerseits Inhalten zu erstellen.

01:33:16: Interessant finde ich auch dass die KI-Inhalte die auf diese Weise erzeugt werden oft eine künstliche Fröhlichkeit, so wird es beschrieben ausdrücken.

01:33:30: Das heißt einfach vom Sentiment von der Stimmung her ist um über hundert Prozent positiver als nicht KI-basierte Seiten.

01:33:40: Das sind die Sachen, die sich bestätigt haben.

01:33:42: Es wurden auch ein paar Dinge widerlegt und zwar zeigt sich zunächst mal kein signifikanter Anstieg an Halluzination oder inhaltlichen Fehlern im Zusammenhang mit der gestiegenen KI-Nutzung, obwohl mehr als drei Viertel der Befragten glauben das es so ist.

01:34:01: Es gibt auch keine Belege dafür dass individuelle Stile durch eine einheitliche generische Stimme ersetzt werden.

01:34:11: Es hat auch keine Abnahme der ausgehenden links zu externen Quellen durch KI gegeben.

01:34:16: offensichtlich legen eben diejenigen, die KI nutzen zum Erstellen von Inhalten auch Wert drauf das Quellen verlinkt werden und Texte werden durch KI auch nicht zwangsläufig länger bei gleichzeitig sinkender Informationsdichte.

01:34:33: Ganz klar kann man ja auch durch passendes Promting beeinflussen.

01:34:38: Das heißt also wer ein bisschen Ahnung hat wie KI-Content erstellt wird schon darauf achten, dass die Texte nicht unnötig lang sind und das auch die wichtigen Informationen drinstehen.

01:34:48: Also das zeigt schon, dass durch die zunehmende Verwendung von KI für Onlineinhalte nicht alles schlechter wird sondern da durchaus auch weiterhin Qualität geschaffen werden kann.

01:35:01: Und das finde ich schon durchaus bemerkenswert, zeigt aber auch wiederum sagen wir mal frisches Blut, um bei diesem Incess-Bild zu bleiben.

01:35:12: Das heißt also dass weiterhin auch Fakten von außen zur Verfügung gestellt werden müssen mit denen die KI dann arbeiten kann.

01:35:22: Ja fand ich recht spannend.

01:35:25: Hättest du das so erwartet?

01:35:27: Super spannend!

01:35:28: Also ich hätte es nicht erwartet.

01:35:30: all die Befürchtungen die da jetzt auch sozusagen wieder liegt wurden Waren, sag ich jetzt mal ganz am Anfang als Chatchapiti rausgekommen ist natürlich da.

01:35:44: Aber das lag halt auch daran dass die K.I.

01:35:47: auch wirklich dumm war.

01:35:50: Die war eigentlich nicht sonderlich gut einfach also sie hat natürlich uns alle beeindruckt weil sie plötzlich reden konnte wie ein Cowboy oder eine Comicfigur oder also immer.

01:36:03: aber Es war halt nicht so, dass es irgendwie authentisch war.

01:36:08: Also das hatte diese Personality nicht und je weiter man jetzt in die Zukunft kommt oder in die Gegenwart eigentlich kommt, desto mehr Personality kannst du dir mir echt geben.

01:36:19: Es gibt ja kaum jemanden den ich kenne der mit KI arbeitet, der nicht mindestens seinen eigenen Spiels, also Schreibstil als Skill oder sonst irgendwas abgelegt hat.

01:36:35: Also, man versucht sich selbst treu zu sein und das ist jetzt zum ersten Mal auch wirklich möglich.

01:36:41: Indem man weiß wie man schreibt, welchen Stil man verwenden will, welche Art Rhetorik man verwendet und all diese Dinge... Man kann das viel granularer machen als es früher so war.

01:36:54: Und ich glaube, dass ist der Grund warum all dieser Hypothesen wiederlegt wurden weil die KI in diesen Dingen halt wirklich besser geworden ist.

01:37:04: Und das Habsburger Problem, dass das kommen würde.

01:37:07: Das haben wir auch schon von Anfang an.

01:37:10: Habsburger Problem sehr schön!

01:37:17: Das war ja gleich am Anfang der Ansatz all der Doomseher, dass Internet kollabieren wird die KI immer nur von sich selber lernt und durch Incest dann irgendwann einmal nichts mehr rauskommt.

01:37:36: Und wir haben, glaube ich auch letztes Jahr schon über das Thema öfter mal geredet gehabt und auch über dieses Diffusion-Problem, also dass jedes Mal wenn das halt wiederverwertet wird, dass das halt immer schlechter wird sozusagen bis es dann nur mein einziges Rauschen ist.

01:37:55: Aber es ist schon sehr spannend Wobei ich muss sagen, der Positivity-Shift das ist eine gute Entwicklung.

01:38:09: Also auch wenn das jetzt so ein bisschen hingestellt wird als wäre da sein Problem ganz im Gegenteil.

01:38:16: Ich finde es sogar eine gute Entwicklung mit der man nicht gerechnet hätte und das sagt mir dass die meisten Menschen oder die irgendwas journalistisches, block- oder in irgendeiner Art und Weise die irgendwas publizieren grundsätzlich die Dinge positiv darstellen wollen ist aber nicht schaffen weil ihre Einstellung und ihre Formulierung aufgrund der Einstellung vielleicht eher negativ sind.

01:38:57: Einhundert Prozent mehr Leute schaffen es positiv darzustellen, liegt wahrscheinlich einzig allein daran dass die KI in der Lage ist die Dinge positiver dazustellen.

01:39:07: Und das finde ich eine sehr gute und sehr spannende Entwicklung weil da sagt mir dass die meisten Menschen eigentlich positiv sein wollten es aber nicht geschafft haben.

01:39:19: Ich glaube das ist ne schöne Formulierung für den Abschluss unserer heutigen Podcast-Folge, die auch so ein bisschen hoffnungsfroh unsere Hörerinnen und Hörern zurücklassen wird.

01:39:30: Dass vielleicht sogar die KI durch eine Verschiebung ins Positive insgesamt uns alle ein bisschen positiver zurück lassen wird.

01:39:41: Das wäre doch schön bei all den negativen Singen, die wir immer wieder besprechen dass es auch positive Effekte haben kann.

01:39:49: Genau!

01:39:50: Bei aller Ernüchterung.

01:39:53: Ja und Positiv ist auch, dass wir mit unseren Themen in nicht mal einer Stunde fünfundvierzig durchgekommen sind.

01:40:03: Und ja das heißt Wir sind wirklich am Ende dieser Ausgabe wieder.

01:40:08: ganz herzlichen Dank von mir an dich jussuf und auch für alle die uns so geduldlich zugehört haben da draußen In der großen weiten welt und wenn es euch gefallen hat Das wird der Jusuf auch gleich nochmal sagen, schickt uns doch gerne ein Feedback.

01:40:23: Wir freuen uns immer!

01:40:24: Wir haben in den letzten Tagen sehr schönes Feedback bekommen und wir sehen dass wir auch so ein bisschen in die richtige Richtung gehen.

01:40:32: also das euch interessiert und dass euch auch diese Länge dieses Formats nicht abschreckt.

01:40:41: Wenn euch was auffällt... gerne wenn euch etwas nicht so gut gefällt, dann lasst es uns doch wissen.

01:40:47: Er erreicht uns über LinkedIn.

01:40:49: also ihr könnt dem Jussoph schreiben, ihr könnt mir schreiben und wir freuen uns über jedes Feedback!

01:40:55: Also von meiner Seite wäre das gewesen und ich würde sagen wir hören uns da nächste Woche wieder.

01:41:01: bis dahin verabschiede mich und tschüss!

01:41:04: Ja danke auch von meiner seite und danke auch für das zahlreiche Feedback in den letzten Tagen dass ihr euch auch so darüber äußert, was ihr gerne hättet.

01:41:17: Wir versuchen natürlich das alles umzusetzen.

01:41:21: Glingt uns vielleicht nicht immer weil wir dann doch ins Reden kommen und dann abschleifen vielleicht?

01:41:29: Weil auch wenn das hier gut organisiert klingt ist alles recht improvisiert hier.

01:41:36: Ja anyway danke auf jeden Fall, dass ihr uns so lange zugehört habt und dass ihr unsere zahlreiche Feedback schickt und gerne weiter machen, weiter Feedback geben bewerten.

01:41:47: Wir freuen uns über alles!

01:41:48: Wir lesen auch alles, wir versuchen auch alles zu beantworten.

01:41:53: Dann sage ich schon mal Danke und wünsche euch noch eine wunderbare Woche und freue mich dann schon auf nächste Woche.

01:42:01: Tschüss!