🟥🟦🟩Das ist der heimliche KI-Gamechanger
AI eats industries, Daten bleiben der 🔑, KI-Possibilismus uvm.
Pünktlich zu Beginn der zweiten Jahreshälfte sehen wir endlich wieder substantielle Durchbrüche in Tools, Fallstudien / praktischer Anwendung und Philosophie / Einordnung von alledem. Let’s go:
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Highlight / in eigener Sache:
Ich höre und spreche nahezu täglich mit Menschen, die verängstigt, unsicher oder in nahezu blinder Vorfreude sind, wenn es um die wahrscheinlichen KI-Sprünge der nächsten Jahre geht. Allen voran rund um die Frage “Ja und was passiert, wenn wir eine KI haben, die in allem besser ist als jeder Mensch? Was dann?”. Ich habe darüber etwa ein Jahr nachgedacht, bevor ich mir eine persönliche und unternehmerische Philosophie als Antwort darauf geformt habe. Wäre es für dich hilfreich, dir meine Logik zu teilen?
Und nun ab ins Gewusel:
Legende für die folgende Beschriftung:
🟥Schlüsselwissen,
🟦Anleitungen / Strategien und
🟩Werkzeugen
Allgemein
🟥🟦Die ersten komplett KI-generierten Kurzfilme werden auf einem Filmfestival vorgestellt (Anderes Zeichen, dass die Filmindustrie mitten in einer kompletten Disruption steht: Die Studios selbst fokussieren KI immer mehr - Spätestens Sora 2-3 wird wahrscheinlich die Unterhaltungsbranche abseits von Live-Events automatisieren)
🟦… Und auch die Medienbranche wird gerade vor unseren Augen in Echtzeit zerlegt und neu zusammengesetzt
🟦… Und auch das Web selbst, also Information im Internet, wird gerade mehr geschüttelt als gerührt
🟥🟦Wir kommen an den Punkt, ab dem für effektive Rechtsprechung zu viele Schichten von KI-Fragefeldern aufeinanderliegen - Heute: Musik
🟥🟦🟩Von synthetischen Daten als KI-Bottleneck zu synthetischen Daten als möglicher Robotik-Gamechanger in ~ 6 Monaten - eine der für mich heimlichen, tatsächlichen Tipping Point Stories in KI aktuell (Hier am Beispiel Küchenroboter) - Das Paper zeigt es noch deutlicher und in mehr Details:
🟥Führen Skalengesetze bei KI zu einer “platonischen Repräsentation” - einem emergierenden Abbild der Realität entlang der Modalitäten der jeweiligen KI? Es gibt das grundlegende Argument bereits seit mindestens 2 Jahren, jetzt kann man es aber praktisch immer besser prüfen:
In einfachem Deutsch: Größere Netze (Mehr Daten, Parameter etc.) mit mehr Modalitäten (Sprachmodelle, Bildmodelle, Video etc. - wahrscheinlich auch bald Physik selbst(?)) nähern sich in Ihren Ergebnissen ab einer gewissen Größe an und bestätigen sich gegenseitig / löschen blinde Flecke aus. Wahrscheinlich einer der zentralen Knackpunkte für AGI. (Ein anderes Indiz dafür, dass dieser Ansatz wahrscheinlich exakt der richtige ist)
🟥Der Ansatz, KI in der echten Welt auszutesten, trägt Früchte: Fehler und Angriffswinkel werden aufgedeckt, die zB ein OpenAI niemals selbst so schnell hätte finden können mMn
🟥🟦🟩Das Internet hat ja schon einen substanziellen Schock durch Kultur und Leben geschickt - Doch KI setzt dem ganzen den Hut auf - diesmal: Mädchen & Frauen ersetzen Männer durch KI
🟥Auch OpenAI arbeitet mehr an der Interpretierbarkeit von GPT-Ergebnissen (hier kannst du dir mehr technische Hintergründe anschauen)
🟦Ähnlich wie bei Digitaltechnologie gilt auch bei KI: Nur weil Jüngere Menschen tendenziell mehr Berührungspunkte mit einer Tech haben, heißt es nicht, dass sie diese sinnvoll verstehen (Wer versteht die Algorithmen, Datenverarbeitung etc. hinter WhatsApp vs. kann mit WhatsApp erfolgreich Nachrichten versenden? Selbes gilt für KI)
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Für Endanwender
🟥🟩Wann kommt GPT-4.5 und GPT-5 zum testen und spielen? 50/50 noch dieses Jahr
🟩Elevenlabs Tools ermöglichen jetzt auch Text zu Soundeffekt (Stable Audio Open ist ein ähnliches, neues Tool)
🟦Spannender Einwand zum Thema riesige Kontextfenster
🟩Das Sound to Sound-Feature von Udio hört sich im Wortsinne grandios an, ich freue mich aufs Austesten!
🟩Mögliche Sora-Alternative: KLING (Ich finde die Videos ehrlich gesagt deutlich schwächer als die von Sora aber es zeigt, dass die Marschrichtung KI-Video nicht mehr aufzuhalten ist, egal was wir dazu denken)
🟩Neues OpenSource LLM Qwen2 (Ich halte Mixtral & LLama3 für besser aus vielen Gründen aber das sind keine starken Argumente in den meisten Fällen, lohnt sich also wahrscheinlich zumindest auszutesten)
🟥🟦Warum es wichtig ist, sich nicht den Sand in den Kopf zu stecken, nur weil wir ggf. in den nächsten Jahren tatsächlich eine AGI bauen (KI-Possibilismus statt Panik oder Ekstase)
🟦Immer wieder wichtig nicht zu vergessen: KI macht auch Fehler, aber oftmals andere als Menschen
Für Entscheider
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🟥Die Medien- und Unterhaltungsindustrie ist bereits größtenteils von KI durchdrungen
🟥KI ist geopolitisch, nächster Akt: Staatliche Akteure #2
🟦Warum NVIDIA eine der Top 3 wichtigsten Firmen der KI-Revolution und der Welt insgesamt ist, #4: Sie sind schneller als alle anderen
🟦Ein weiteres Beispiel von “Im Goldrausch verkaufe Schaufeln”: Shutterstock hat $100m+ mit Datenlizensierung eingenommen
🟥Gute Argumente für den schwierigen Case “Sollte man Technologie oder deren Anwendungen fokussiert regulieren?” - Ich bin nach wie vor unentschieden, tendiere aber eher ebenfalls in Richtung Anwendungen - Es ist eine komplexe Diskussion, aber diese Grafik hilft sie vielleicht etwas einfacher zu verstehen:
🟥Was uns in Deutschland im KI-Ökosystem fehlt #7: Startups wie Cohere
🟦Daten sind und bleiben der Schlüssel für KI-Ergebnisse - der Hauptgrund, warum synthetische Daten mMn einen solch profunden Gamechanger darstellen (mehr dazu siehe oben)
Das war’s für heute, bis nächste Woche 🤖
Ben