Ich rede gern und viel über KI, aber mein Fokus ist: Wie schaffen wir es möglichst sicher und schnell die Menschheit zu einer egalitären, gesunden und glücklichen interplanetaren Zivilisation upzugraden, die das Universum erforscht und mit anderen intelligenten Lebensformen Kontakt aufnimmt?!

Im Sinne von z.B. Star Trek oder einer Kardashew Zivilisation.

Darum poste ich heute nicht lustige KI-Weihnachtsbildchen, sondern versuche kurz, einfach, klar und unmissverständlich aufzuzeigen, wo die Menschheit steht und was uns in den nächsten Jahren bevorsteht.

Am Ende dieses Newsletters versteht hoffentlich jeder – besonders alle, die mein obiges Ziel als “verrückt” abstempeln – das die Menschheit kurz davor ist, was Jahrzehnte lang als Science-Fiction galt, Realität werden zu lassen.

Das gelingt aber nur, wenn wir richtiges, gutes und funktionales KI-Knowhow in allen Teilen unserer Bevölkerung verankern, weil wenn nicht, dann führen uns die wenigen Tech-Oligarchen mit diesem KI-Wissen. #FroheFeiertage

Wir leben in einer Aufmerksamkeitsökonomie, wo leider zu viele zu jedem Thema ihren Senf dazu geben müssen – auch ohne einen Funken Ahnung.

Ich sehe das in immer mehr falschen KI-Artikeln, sogar von Tech-Magazinen, wo deren deutsche “Tech-Experten” offensichtlich nur 1:1 einen US-Artikel übersetzt (und verlinkt) haben, der auch schon falsch war. Als ich einem Author freundlich schrieb und seinen Fehler mit technischer Erklärung aufzeigte, kam nur ein “das ist deine Meinung” zurück, ohne überhaupt meinen sachlichen Hinweis zu beachten. Viele Menschen scheitern heute schon daran Meinungen von Fakten zu unterscheiden.

Ich habe es sogar am eigenen Leib erfahren, z.B. “KI-Redakteurin” vom Deutschlandradio 1,5 Stunden Interview gegeben, die nur 2-Min. Soundbyte rausschnnitt und von promoviertem Psychologen falsch kommentieren lies, der absolut keine Ahnung von KI hatte (aber laut seiner eigenen Webseite plötzlich KI-Experte ist), und meine Aussage (“LLMs sind gut in Mustererkennung und Analyse von vielfältigen Zusammenhängen, usw.”) als falsch und Unsinn abstempelte. Kurz darauf sah ich ihn auf der OMR (Online Marketing Rockstars) Vortrag halten, der von Fehlern strotzte. Aber alle Anwesenden klatschten – ohne auch nur einer kritischen Nachfrage! Ich möchte nicht wissen, wie oft sein Unsinn z.B. per YouTube Video geteilt wurde.

Das führt leider zu einem immer größeren BS-Tsunami, weil KI immer schneller immer besser – aber auch mannigfaltiger und komplexer – wird.

Wir Menschen möchten unsere Welt verstehen. Wenn wir das nicht tun, kann man versuchen diesem neuen, unerklärlichen Etwas auf den Grund zu gehen, indem man es genau untersucht – bis man es versteht. Aber das ist aufwendig, zeitintensiv und viele sind IMHO nicht dazu bereit, d.h. gehen den bequemen Weg und stützen sich auf Vorurteile. Und laut Wikipedia gibt es mindestens 188!

Klicken, um Wikipedia-Liste der 188 menschlichen Vorurteile zu öffnen.

Ethan Mollick ist einer der smartesten US-Professoren, der nicht KI oder Technik unterrichtet, sondern Business bzw. Economics. Darum hat er einen interessanten und praxisnahen Zugang zu KI, weil er es in seiner Forschung und im Unterricht für Bearbeitung echter Probleme nutzt.

Ich empfehle seinem Blog zu folgen und Buch “Co-Intelligence” zu lesen.

Er erfand Begriff “Jagged Frontier of AI” (deutsch: “zackige Grenze der KI”).

Dieser besagt, dass KI und Menschen nicht deckungsgleiche Befähigung haben, d.h. es gibt Aufgaben, die Menschen super leicht fallen, aber Maschinen immer noch Probleme haben – und umgekehrt.

Ein KI kann zwar ein grammatikalisch richtiges Gedicht schreiben, aber tut sich schwer, dass es auch wirklich emotional tiefgründig und bewegend/berührend ist. Das fällt jedem (halbwegs) eloquenten Mensch hingegen leicht.

Ein Mensch kann schnell Texte erfassen und aufschreiben, sollte er/sie bilingual sein, evtl. sogar relativ schnell übersetzen. Aber kaum ein Mensch kann einen Text lesen und dann auf Anhieb und schnell rückwärts aufschreiben. KI easy.

Dieses Bild zeigt einen Vorschlag, der Ethan Mollick’s Metapher “heraus gezoomt” visualisiert – und viele Profis gut, smart und zutreffend finden.

Siehe Dave Shapiro’s halbstündige hochintellektuelle Abhandlung!

Der kleine Kreis symbolisiert, was wir Menschen können. Das unterscheidet sich natürlich auch von Mensch zu Mensch, aber vereinfacht betrachtet sollte das stimmen. Wobei es z.B. auch bei Männern und Frauen schon leichte Unterschiede im Skillset gibt, d.h. manches können tendenziell Männer besser, anderes sind Frauen überlegen.

Die Grafik zeigt von links nach rechts 5 Phasen, die einen Zeitverlauf darstellen, d.h. links die ersten KI-Modelle und rechts wie die Zukunft aussieht.

Die Lachs-Farbe symbolisiert den Umfang von KI’s Befähigung – von früher, über heute und in 2-3 Jahren. Dies zeigt auch gut, warum viele Menschen KI immer noch für “dumm” oder “unfähig” halten: diese Menschen fokussieren sich nur auf die Bereiche, wo KI versagt, und ignorieren, was KI alles schon kann – und viel besser!

Würden Sie Ihrem Steuerberater, Arzt oder Elektroinstallateur falsche, zusammengeknüllte, verschmierte und unsinnige Informationen geben – und dann erwarten, dass er richtig und gut arbeiten kann?

NEIN! Aber die meisten Erwarten das bei KI. Warum?!

Obige Grafik ist von Eduardo Ordax und visualisiert das Problem sehr schön.

Selbst wenn man sich bei 1. für ein führendes Modell entscheidet, scheitern viele am 2. Punkt (Prompten) und fast alle am 3. – der Datenbasis.

Wer gute Prompts sehen will, findet hier Inspiration.

Ich maße mir nicht an, dass ich besser in KI bin, als die genannten Chefs der KI-Firmen – aber ich habe dank meiner Werbeagentur-Laufbahn eine interessante Beobachtung gemacht. Diese ermöglicht mir eine wichtige Einordnung bzgl. der POV von Technik-Profis.

Ich habe seit 7. Lebensjahr (1984) mit Computern zu tun, d.h. seit IBM PC mit MS-DOS 3.0, CGA-Grafik, 5,25” Floppy – bzw. grauem 128K Apple Kasten-Mac.

Mein 1. Job war in Software-Firma, wo ich IT-Kaufmann (IHK) lernte, aber mich schnell langweilte, weil Kunden immer wieder dieselben basic Probleme hatten. Ich brauchte mehr Abwechslung und größere Herausforderungen. Darum wechselte ich die Branche und begann meine Werbeagentur-Laufbahn.

Dort freundete ich mich immer als 1. mit der IT-Abteilung an, weil ich deren Sprache verstand und die Nerds nicht so eingebildet bzw. abgehoben wie viele der Werber waren. Zudem fand ich’s erschreckend, wie undankbar und herablassend besonders die “Kreativen” ihren IT-Kollegen gegenüber waren. Die meisten wüssten ohne IT nichtmal wie sie ein E-Mail-Programm konfigurieren müssten. Während die IT in meinen Augen immer das Rückgrat jeder Firma ist/war – ohne die/das nix ginge.

Was mich noch mehr faszinierte: selbst die schlauesten IT-Profis in den besten Agenturen, verstanden nicht die Basics vom Marketing-Job und besonders nicht was Werbe-Kreativen den ganzen Tag machen! Ich sprach mit smarten Programmierern und Systemadministratoren, die teilweise 15 Jahre oder länger in Werbeagenturen arbeiteten, aber null Ahnung vom Tagesgeschäft hatten!

Was Technik-Profis bei der KI-Vollautomatisierung vergessen: wie wichtig und bedeutsam u.a. Kreativität und Emotionen sind. Oder wie unglaublich irrational viele Menschen denken und agieren!

Darum empfehle ich in meinen KI-Workshops, dass man mindestens einen und besser mehrerer der obigen 6 menschlichen Kompetenzbereiche für sich entdeckt und als Fähigkeit übt, bzw. verbessert.

Ich bin fest davon überzeugt, dass diese 6 Bereiche noch Jahrzehnte von geübten Menschen besser beherrscht werden, als von den besten KIs der Welt.

Oben Link zu einem halbstündigen Podcast, der das auf Englisch detailliert erklärt. Wer nicht gut Englisch kann: einfach Untertitel aktivieren, weil YouTube diese automatisch für dutzende Sprachen übersetzt.

Ich hätte hier easy 100-200 Charts mit KI-Diagrammen einfügen können, aber “ain’t no bogy got time for that” und zudem langweilig, weil die alle nur eine Richtung zeigen: exponentiell nach oben! AUSNAHMSLOS!

Es folgen ein paar Charts, die nicht exponentiell hoch gehen. Diese haben alle eine logarithmische Y-Achse!

Das obige Diagramm zeigt, wie schnell die Rechenleistung von 3 der bekanntesten Tech-Firmen zunimmt.

Rechenpower wird u.a. in FLOPS gemessen, d.h.: Wie viele Gleitkomma-Zahlen kann ein System pro Sekunde berechnen?

Eine Gleitkomma-Zahl mit einfacher Genauigkeit ist eine Zahl mit 31 Nachkommastellen, z.B. 1,123456789012345678901234567890.

Da NVIDIA Weltmarkt-Führer bei GPU-KI-Chips ist, hat sich als “defacto” Standard die halbe Genauigkeit (Zahl mit 16 Stellen) durchgesetzt, weil deren Chip H100 als Rechenmaßstab genommen wird.

2.400 × 10.000.000.000.000.000.000 x 16-stellige Zahlen multiplizieren!

Das ist nur eine von immer mehr Firmen weltweit, die das können.

Wenn man bedenkt, dass jede der “Magnificent 7” US-Firmen (= Google, Meta, Amazon, etc) für KI in 2026 mehr Budget investiert (z.B. allein Meta 600 Milliarden) als ganz Deutschland für Bundeshaushalt hat (und sich dafür noch verschulden, bzw. Kredite aufnehmen muss), dann wird einem klar, wie weit wir hinten liegen.

Effizienzsteigerung ist nichts neues, weil das auch bei früheren Techniken und deren Infrastrukturen passierte, aber das Tempo ist unerreicht.

Die Software-Industrie erleidet gerade das Schicksal der Musikindustrie, als Napster, Pirate Bay, Peer2Peer-Sharing, Streaming-Dienste, usw. aufkamen.

Das Tempo der KI-Branche spiegelt sich auch im Umsatzwachstum wieder, das exponentiell ist – und schneller als alles zuvor dagewesene. Sogar schneller als die Hyperscaler Amazon, MS Azure und Google Cloud.

Ganz einfach, weil KI mehr als Software ist: KI ist probabalistische Intelligenz.

KI-Firmen verdienen ihr Geld damit, dass sie Arbeitsplätze ersetzen, die früher Praktikanten und Junioren ausgeführt hätten. Darum kollabiert gerade der Jobmarkt für Berufseinsteiger – selbst jene von Elite-Unis wie z.B. Harvard.

Großes Problem ist auch, dass die meisten CEOs nur kurzfristig denken, d.h. wie erhöhe ich ROI fürs nächste Quartal? Mit KI! Weil ich damit effizienter bin!

Links: vereinfacht, wie einzelne Technik-Bestandteile zunehmen und aggregiert das Gesamttempo des Fortschritts erhöhen.

Rechts: wie KI-Firmen die Zukunft planen, d.h. Rechenpowerzuwachs pro Jahr.

Beide Diagramme haben logarithmische Y-Achse und fast alle KI-Experten gehen davon aus, sobald LLMs so smart wie menschliche Wissenschaftler sind, übernehmen sie große Teile der Forschung, was das exponentielle Wachstum noch exponentieller macht. (Keine Ahnung, wie man das Superlativ davon bildet.)

Einer der größten KI-Durchbrüche in 2024 war die Entdeckung eines neuen Skalierungsgesetzes. Diese besagen, dass je mehr ein gewisser Parameter zunimmt, desto “schlauer” wird KI. seit ca. 2017 wusste man:

IMHO gibt es ein 4. Gesetz, das aktuell übersehen wird, aber das würde in diesem Newsletter zu weit führen. Zudem glaube ich, dass weitere Skalierungsgesetze aufkommen, sobald es die ersten funktionierenden Welt-Modelle gibt.

Man sieht das u.a. an “Emerging Properties” aka “Aufkommenden Eigenschaften” mit denen nichtmal Wissenschaftler gerechnet haben, z.B. das man ein Bild nehmen kann, darin rein malt wie man ein Video gern hätte und dann eine Video-KI daraus einen Film erstellt. Oder was inzwischen mit Nano Banana’s Bild-KI machbar ist.

KIs werden nicht nur smarter, sondern auch immer selbstständiger, d.h. können immer längere und komplexere Aufgaben ausführen – ohne menschliche Hilfe!

Aktuelle Programmier-Tools können 1-2 Stunden allein arbeiten. Anthropic schaffte es sogar, dass Ihre Claude-KI in 30 Stunden über 11.000 Zeilen schrieb, um einen Slack-Clone zu erstellen, der sogar im Test hinterher funktionierte!

Zudem werden KI auch immer effizienter, d.h. können mit kleineren Modellen größere Rechenpower bieten. KI-Labore bauen erst ein neues Modell und schrumpfen es hinterher iterativ, indem sie Algorithmen, Architektur, uvm. optimieren.

Da maschinelle Intelligenz menschliche kognitive Horizonte sehr bald weit überschreitet, wird ihre Logik und Argumentation für uns unerklärbar werden.

Trotz des "Tauben-Paradoxons" bleiben wir Menschen die ultimativen Bewerter, da sowohl Mensch als auch Maschine in der physikalischen Realität existieren.

Ich hoffe, dass hilft zur Einordnung, wo wir stehen und unsere Reise hingeht?

Sicher super Gesprächsstoff für die ganze Familie unterm Weihnachtsbaum 😉

Danke. Freut mich, wenn du Freude daran hast.