von Sebastian Borchers | Mittwoch, 11. September 2024

Anlass zu diesem Blogbeitrag gab mir eine grosse Analyse des Handelsblatts von August 2024 mit dem Titel „Die Angst vor dem Platzen der KI-Blase“. Diese Analyse befasst sich mit dem aktuellen Stand der KI-Entwicklung im Fachbereich der Sprachmodelle.

Im Alltag kennen wir diese Sprachmodelle als ChatGPT, Gemini, Bert, LaMDA und so weiter. Wo steht die Entwicklung der Sprachmodelle aktuell und wie wird es weitergehen? Darum dreht es sich im folgenden Blogbeitrag.  

It's all about the "Money, Money, Money"... 

Investoren-Zweifel und Marktunsicherheiten: Trotz des großen Hypes um Künstliche Intelligenz (KI) gibt es erhebliche Zweifel an der langfristigen Rentabilität der Technologie. 

Technologische Versprechen vs. wirtschaftlicher Nutzen: Generative KI kann beeindruckende Inhalte wie Texte, Bilder und Musik erzeugen. Dennoch steht der wirtschaftliche Nutzen dieser Anwendungen bisher in keinem Verhältnis zu den hohen Investitionskosten. Die Visionäre der Branche hoffen, dass KI bald große globale Probleme lösen wird, doch dies bleibt abzuwarten. 

Warum sind Investitionen in das Thema KI so wichtig? Große Technologiekonzerne investieren massiv in KI-Infrastruktur, insbesondere in KI-Chips, um die nächste industrielle Revolution anzutreiben. Diese Investitionen sind jedoch riskant, da viele Unternehmen noch keine klaren Geschäftsmodelle entwickelt haben. Sie befinden sich noch in fortgeschrittenen Anfangsstadien der Entwicklung.

Die großen Player, wie zum Beispiel Nvidia, Meta, Microsoft und Google befinden sich in einem Investitionswettrüsten. Wenn eines dieser Unternehmen 1 Milliarde Dollar investiert, überlegt sich die Konkurrenz, ob sie es sich leisten kann, nicht mitzuziehen, auch wenn das möglicherweise eine Wette ist, die nicht aufgehen wird.

Das bedeutet im Umkehrschluss, dass große Versprechen zum Thema KI gemacht werden. Die Erwartungen werden also ins Unermessliche gesteigert, um mehr Investorengelder anzuziehen.  

Gras wächst auch nicht schneller, wenn man daran zieht.

Hype Cycle und Realität: Die Entwicklung der KI-Technologie, wie auch die meisten anderen Technologien, folgt dem sogenannten „Hype Cycle“, einem Modell, das die Phasen der öffentlichen Aufmerksamkeit für neue Technologien beschreibt. Der Begriff des Hype-Zyklus wurde von der Gartner-Beraterin Jackie Fenn geprägt und dient heute Technologieberatern zur Bewertung in der Einführung neuer Technologien.

Der anfängliche Hype um KI, ausgelöst durch den Erfolg von ChatGPT, hat hohe Erwartungen geweckt, die jedoch häufig nicht der Realität entsprechen. Wir kennen das aus dem Alltag, wenn wir Tools benutzen, die oft über ein „nicht schlecht“ nicht hinausgehen. Bei der tatsächlichen Nutzung gelangt der erfahrenere Benutzer zügig an die Grenzen der aktuellen KI-Sprachmodell-Technologie. Dafür funktionieren einige Anwendungsfälle bereits erstaunlich gut. Ich denke da an die Unterstützung beim Thema Programmierung. Dieses Thema beherrschen die Sprachmodelle mittlerweile ziemlich gut.

Die aktuelle Entwicklung erinnert mich an die Anfänge der Smartphone-Ära. Am 9. Januar 2007 stellte Steve Jobs das erste iPhone vor. Es sollte noch bis 2015 dauern, bis sich das iPhone in der breiten Masse durchsetzte. In den Jahren von 2007 bis 2015 wurde häufig nach Sinn und Unsinn von Smartphones im Allgemeinen gefragt. Am Ende haben sie sich weltweit und herstellerübergreifend durchgesetzt.     

Wie geht es mit der Entwicklung der KI-Technologien weiter? 

Insgesamt sollte man sich weiterhin mit KI befassen, insbesondere wenn man an den langfristigen Chancen und Entwicklungen interessiert ist. Trotz der Unsicherheiten und Zweifel an der Rentabilität von KI gibt es großes Potenzial für technologische Fortschritte. Aber es braucht noch Zeit. Die ersten „neuen“ KI-basierten Sprachmodelle entstanden 2017. Seitdem sind keine 10 Jahre vergangenen. Eine relativ überschaubare Zeit. Ich bin gespannt, wo wir 2027 und 2037 stehen werden.

Wahrscheinlich ist, dass die Modelle werden noch leistungsfähiger werden und komplexere Aufgaben bewältigen können werden. Gleichzeitig wird an der Effizienz gearbeitet, um die Modelle ressourcenschonender zu machen. Wirklich nachhaltig ist das KI-Business bisher nicht. Es wird eine Menge Strom verbraucht.

Es wird erwartet, dass die jährliche Wachstumsrate der KI von 2024 bis 2030 bei ca. 37 % liegt. (Statista)  

Exkurs: Angst vor KI zu haben ist nicht gerechtfertigt und sich dem Thema zu verweigern keine lösungsorientierte Haltung.

Ich kenne eine Menge Menschen, die sich skeptisch bis ängstlich zu KI-Technologien äußern. Das zieht sich durch alle Altersgruppen hindurch. Die aktuelle Entwicklung zeigt jedoch, was ich 2015 bereits feststellen konnte: Alle kochen nur mit Wasser. Mit Millionen und Milliarden Dollar kann man zwar mehr Wasser, Töpfe und Herdplatten kaufen, jedoch keine Zeit und Fortschritt benötigt neben „Money, Money, Money“ vordergründig auch Zeit.

Es ist wichtig, sich dem Thema zu öffnen und die Chancen und Risiken gleichermaßen zu bewerten. Schaut man in Richtung Automobilindustrie, kann man festhalten, dass das autonome Fahren vermutlich erst in 10 Jahren marktreif ist. Bislang gibt es nur eine Automarke weltweit, die das autonome Fahren Level 3 anbieten darf. Und es ist nicht Tesla. Zudem fehlen noch zwei Level zu Level 5. Bei Level 5 ist die Autonomie des Fahrzeugs nicht mehr an Bedingungen geknüpft. Das Fahrzeug kann überall im Straßenverkehr und unter allen Verhältnissen ohne den Menschen fahren. Diese Fahrzeuge benötigen folgerichtig weder ein Lenkrad noch ein Gas- oder Bremspedal. Einen menschlichen Fahrer gibt es in dieser Stufe nicht mehr. Er wird zum Passagier.

Meine These lautet: Solange Autos nicht auf Level 5 vollautonom fahren können / dürfen, so lange wird auch die KI in den meisten Bereichen benötigen, um sich für die Menschheit überwiegend produktivitätssteigernd bemerkbar zu machen.

Für weitere Fragen zu diesem Thema melden Sie sich gern unter sebastian.borchers@mum.de

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