Episode 10 - The Turing effect and the simplicity trap
Warum Episode 10?
Ja, ich weiß, normalerweise sollte nach #0 -> #1 kommen. Aber ich bin ein George Lucas Fan. Reicht es als Erklärung? Falls nicht, kann man mir eine PN schicken, dann sag ich mehr dazu, das muss man ja nicht unbedingt in einem KI-Newsletter breit treten. Ich geh jetzt mal direkt weiter ans Eingemachte.
Warum dieser KI-Hype und ist er gerechtfertigt?
Dazu muss ich ein bisschen ausholen: Einer der intelligentesten Denker unsere Zeit, Alan Turing, hat vor 75 Jahren (unter anderem) den Turing Test definiert. Die, die schon länger dabei sind, kennen schon einige Bestrebungen zum Thema KI, manche von ihnen vermutlich auch, u.A. in Form von "Chatbots", die mal Hi und Da auf den Webseiten einiger größerer Unternehmen aufgetaucht sind. Keiner konnte diesen Turing-Test bestehen. Bis 2020, da hat OpenAI GPT-3 herausgebracht, der zwar diesen Test bestanden hat, allerdings noch so viel Mist erzählt hat, dass es niemand, auch ich nicht, ernst genommen hat. Nur haben die Jungs von OpenAI nicht aufgegeben und haben dann im Dezember 2022 die Version 3.5 in einer vereinfachten Chatversion rausgebracht, und siehe da, diese war in der Lage, sehr plausible Antworten auf viele Fragen zu geben. Und plötzlich gelang damit der Sprung dieser Technologie vom Techie-Underground zum Mainstream, weil es einfach zu einfach wurde, mit einer sehr komplexen Technologie so umzugehen, wie mit einem jungen Schüler. OpenAI hatte sich auch den wichtigen Ansatz "Keep it simple" zu Herzen genommen, der bereits Google zur Größe verholfen hatte. Sie haben die ganze Komplexität einer solchen Anwendung aus dem Interface herausgenommen: nur ein Eingabefeld, mehr nicht. Muss man nicht erklären, kapiert jeder. Und schwuppdiwupp: 100 Millionen Menschen erkannten in kürzester Zeit das Potenzial dieser Technologie.
Das bringt uns nun zu diesem Potenzial. Und das ist wirklich riesig. In meiner Karriere als Berater in Sachen Digitaler Transformation habe ich selten solch eine mächtige Technologie gesehen. Es ist ein Quantensprung, noch vor den bevorstehenden Quantencomputern. Nicht nur, weil diese Technologie mächtig ist, sondern weil sie, wie bereits erwähnt, so einfach zu bedienen ist. All das, was frühere Transformationsprojekte schwierig und langwierig gemacht hat, fällt größtenteils weg. Das notwendige Change Management, um den Anwendern klarzumachen, warum und wie sie ein Tool nutzen sollen und wie sie damit Prozesse verbessern können, ist immens vereinfacht. KI braucht man nicht großartig erklären, sie kann sich selbst erklären. Und sie kann auch alles Mögliche erklären, formulieren, kalkulieren oder zeichnen. Es kann mittlerweile auch bestimmte Aufgaben selbstständig erfüllen, und das in vielen Bereichen schneller und besser als ein Mensch. Dieser Hype ist auf jeden Fall gerechtfertigt, man muss ihn ernst nehmen. Allerdings muss man hier auch das Change Management komplett anders angehen.
Wo liegen die Schwierigkeiten?
Erstens: es trifft uns unvorbereitet. KI ist ein sog. "Game Changer", nur wissen bisher nur wenige, wenn überhaupt, wie das "Game" gespielt werden soll. Es gibt auch noch keine Spielregeln. Selbst diejenigen, die es entwickelt haben, warnen uns davor. Es krempelt einfach so viel um, dass es einem schwerfällt überhaupt zu erkennen, wo man anfangen muss.
Zweitens: es ist eine noch unreife Technologie. Sie frisst noch zu viel Energie und vor allem: Sie ist nicht wirklich zuverlässig. Das kennt man normalerweise nicht von einer Maschine, eher von Menschen. Wir wissen (vermutlich) wie man mit unzuverlässigen Menschen umgehen soll, aber das ist was Neues. Wie geht man mit einer Technik um, die nicht mal der Hersteller reparieren kann, wenn sie defekte Ergebnisse liefert? Wer haftet nun dafür?
Drittens: Es ist ein Alptraum in Sachen Datenschutz und Cybersicherheit! Wenn man nicht aufpasst, saugen die LLMs alles auf, womit sie gefüttert werden. Persönliche Daten, Betriebsgeheimnisse, urheberrechtlich geschützte Inhalte, alles kann direkt von den Anbietern assimiliert und später woanders weitergegeben werden (Witzig: Sogar Microsoft ist drauf reingefallen 😀 ). Das ist mit Sicherheit eines der größten persönlichen und unternehmerischen Risiken, die man abwägen muss, bevor man zu leichtfertig herumpromptet.
Und viertens: Ich habe selten solch einen harten Konkurrenzkampf gesehen. Und auch noch weltweit. Mit so schnellen Produktzyklen. Da prahlt ein US Anbieter mit Dingens 1.3, am nächsten Tag erscheint eine chinesische Firma und präsentiert Deepdingens 3.0. Und die Preise purzeln täglich. Stellen Sie sich vor, Sie müssen das für den Einkauf ausschreiben, der kauft es ein und die Woche drauf purzeln die Preise oder der ausgewählte Anbieter wird fachlich abgehängt? Wie schreibt man überhaupt sowas aus?
Was nun?
Keine Angst, in den nächsten Ausgaben werden wir uns mit diesen Fragen auseinandersetzen (aka -> Newsletter abonnieren, falls noch nicht geschehen 😉)
So stay tuned 🙂
🚀 QuickWin der Woche
Definieren Sie einen genauen Kontext, der nah an ihrem Fachwissen ist, sprich : versetzen Sie das KI-Tool in ihre Lage, bevor Sie eine Anweisung geben, die einer ihrer üblichen Aufgaben entspricht. Z.b: "Du bist ein erfahrener ... mit Schwerpunkt ...., mach mir .... "
Geben Sie diesen prompt mehrmals hintereinander ein, und machen sie dies auch in verschiedene KI's und benoten Sie die Antworten. So können Sie bewerten, welche KI in ihrem Bereich am "richtigsten" arbeitet (Achtung: aufgrund des starken Wettbewerbs, müssen Sie diesen Test regelmäßig machen)
⭐️ Favorit der Woche
https://www.napkin.ai/ ich liebe es damit rum zu spielen, ist zwar noch beta und free (vermutlich nicht mehr lange) aber dafür würde ich auch bezahlen.
🗞️ News der Woche
Meta (formerly know as Facebook) hat (wieder mal) geschummelt: Ihre KI ist doch nicht so gut wie mit großem Tamtam angekündigt. Wenn man weiß, wie viel persönliche und berufliche Informationen man dieser Firma preisgibt (Facebook, Whatsapp, Instagram & Threads) ist diese ethische Defizienz ziemlich bedenklich. Als VW etwas Ähnliches gemacht hat, gab es einen weltweiten Aufschrei. Das gilt wohl nicht unbedingt bei US Firmen.
👀 Lesenswert
Wie antworten KIs auf Rorschachtests? (deepl.com zum Übersetzen)
Comments welcome 🙂
