@Holt
heisst es eigentlich ess zeh ess ihh oder schkasi ?
Das kannst Du halten wie ein Dachdecker!
Wer sagt, dass die Blase platzt? Ist eher die Zukunf
Für einige Bereiche wie Bild und Videoerzeugung mag dies stimmen, aber sicher nicht für alle Bereiche in denen es angepriesen wird. Aktuell ist das was als KI beworben wird, einfach nur eine extrem komplexe Wahrscheinlichkeitsrechnung und nicht intelligent in dem Sinn, dass es etwas verstehen kann. Modell scheint daran eine analoge Uhr mit der korrekten Uhrzeit anzuzeigen, wenn sie nicht mit einer Uhr die genau diese Zeit anzeigt, trainiert wurden. Dies zeigt doch, dass selbst das Verständnis für so etwas einfaches wie eine analoge Uhr nicht vorhanden ist, außer es wird ggf. dann nachträglich von Hand hinzugefügt. Dazu kommt das Halluzinieren, was sich auch daran zeigt, dass sie zwar ein Bild einer analogen Uhr erzeugen, aber die zeigt halt die falsche Zeit an, da sie eben nicht wissen was sie nicht wissen, sondern einfach etwas erfinden was sie für wahrscheinlich halten um die Lücken zu füllen.
Ein gutes Beispiel dafür wie weit KI ist, ist das Autonome Fahren und da sieht es ganz düster aus. Von Tesla will ich gar nicht reden, die hängen weit hinter Waymo zurück, aber auch Waymo trainiert die Modelle monatelang bevor sie eine neue Region freigeben und dazu werden die Auto remote überwacht und eingegriffen, wenn es Probleme gibt, wie Waymo kürzlich vor Gericht eingestehen musste. Trotzdem gibt es jedes mal Probleme, wenn etwas unerwartetes passiert, wie eine Straßensperrung, ein Feuerwehr- oder Polizeieinsatz oder kürzlich ein Ampelausfall. Dabei ist das Autofahren relativ einfach und die allermeisten Menschen können es lernen und die allermeiste Zeit fehlerfrei fahren, da es ja auch nur recht wenige Regeln gibt im Vergleich zu dem was LLMs vorgeben zu wissen. Verglichen mit allem was man im Leben gelernt hat, war das was man in der Fahrschule gelernt hat, doch nur ein winziger Bruchteil. Aber selbst daran scheitert KI noch kläglich, obwohl viele Unternehmen seit Jahrzehnten an dem Thema arbeiten.
KI gibt es ja schon viel länger als die LLMs, da wird sie auch bleiben und für manche Anwendungen werden auch LLMs bleiben, die Frage ist nur für welche und wie viel sich dann damit verdienen lässt, wenn die Kunden die wahren Kosten tragen müssen. Bisher ist es entweder umsonst oder meist als sehr billiges Abo zu haben, wo der Preis bei weiten nicht die Kosten nur der Inferenz deckt. Würde die wirklichen Kosten verlangt, wären viele KI Tools teurer als das Gehalt der Mitarbeiter die sie nutzen, aber ihre Produktivität steigt ja deshalb nicht in dem Maße an, die müsste sich ja mehr als verdoppeln. Dabei ist es in vielen Fällen kaum einen oder gar keinen Produktivitätsgewinn, weil die Ergebnisse eben kontrolliert werden müssen. Das ist wie bei den Tesla Robotaxis wo ein "Sicherheitsfahrer" auf dem Beifahrersitz sitzt oder gar in einem zweiten Tesla hinterher fährt, um Unfälle zu vermeiden. Wo ist da der Produktivitätsgewinn gegenüber einem normalen Taxi wo der Fahrer dies fährt?
Dazu kommt für die KI Firmen eben das Problem, dass KI nicht skaliert wie es bei klassischen Software- und Internetunternehmen der Fall ist, wo der Löwenanteil der Kosten von der Entwicklung der Software kam und die Kosten dann pro User im Vergleich zu den dadurch generierten Einnahmen nur marginal gestiegen sind. Denn die hohen Kosten für Inferenz die nicht voll an die Kunden weitergeben werden, bewirken bisher genau das Gegenteil: Je mehr User man hat, umso mehr Geld verlieren Anbieter wie OpenAI. Aber genau Daten sind bisher eben nicht öffentlich zugänglich, was sich aber mit den Börsengängen ändern wird und dann könnten Investoren kalte Füße bekommen, spätestens wenn sie auch mit der Zeit keinen Weg zur Profitabilität sehen. Ohne ständig neues Geld von Investoren kann aber ein Unternehmen wie OpenAI, welches anderes als Meta, Microsoft oder Google keine anderen Einnahmequellen hat, nicht lange überleben.
