WEBVTT NOTE Podcast: Logbuch:Netzpolitik Episode: LNP527 Es wird auch ohne AI alles ganz schlimm werden Publishing Date: 2025-06-25T14:20:44+02:00 Podcast URL: https://logbuch-netzpolitik.de Episode URL: https://logbuch-netzpolitik.de/lnp527-es-wird-auch-ohne-ai-alles-ganz-schlimm-werden 00:00:00.005 --> 00:00:02.025 Buenos Dias, Linus. 00:00:02.625 --> 00:00:03.865 Buenos Dias, Tim. 00:00:04.465 --> 00:00:10.285 Heute haben wir historien divertidas und educativer über die Artificial Intelligence, 00:00:10.605 --> 00:00:13.845 ohne den raten und ohne den Elefanten. 00:00:14.965 --> 00:00:16.485 Das war Spanisch. 00:00:38.305 --> 00:00:44.165 Logbuch Netzpolitik Nummer 527 vom 24. 00:00:45.065 --> 00:00:46.865 Juni 2025. 00:00:48.885 --> 00:00:53.345 Und keiner von uns ist jetzt der Elefant und keiner ist die Maus. 00:00:53.605 --> 00:00:54.585 Keiner ist die Maus. 00:00:54.645 --> 00:00:58.865 Das hätten wir schon mal unter uns ein bisschen auslosen können, oder? 00:01:00.345 --> 00:01:09.345 Du hattest ja den Ralf Kaspers schon mal in Forschergeist und den Armin Maywald in CRE. 00:01:09.705 --> 00:01:12.785 Das ist ja quasi dann die Mausrede fanden. 00:01:12.845 --> 00:01:19.765 Genau, die beiden. Die Mausrede fanden, genau. Da ist auch klar, wer wer ist. 00:01:23.665 --> 00:01:24.185 Ja. 00:01:24.685 --> 00:01:28.485 Ein interessantes Universum, muss man sagen. Also es ist auf jeden Fall, 00:01:30.725 --> 00:01:37.825 wahrhaft ein wahrhaftes deutsches Kulturgut, das kann man echt nicht anders darstellen und das, 00:01:39.105 --> 00:01:44.825 kann man auch mit den Lobpreisungen und Kulturreferenzen nicht gar nicht zu 00:01:44.825 --> 00:01:46.365 wenig irgendwie leisten. 00:01:47.025 --> 00:01:50.205 Ja, sollen wir jetzt schon verraten, warum wir ein Maus-Intro haben? 00:01:51.325 --> 00:01:56.225 Ja, weil du rumgeprollt hast auf den Kanälen. 00:01:56.225 --> 00:02:06.185 Ich habe die höchste Auszeichnung, die für einen Erklärer, die einen Erklärer 00:02:06.185 --> 00:02:08.405 bekommen kann, habe ich erlangt. 00:02:08.965 --> 00:02:11.965 Ich habe da durchgescrollt, ich habe keinen Dinos gesehen. 00:02:15.265 --> 00:02:20.165 Also das gibt es ja wohl nicht. Also in der aktuellen Maus vom 22. 00:02:21.085 --> 00:02:25.125 Du hast wahrscheinlich unten geguckt. Ich stehe aber unter Ralf Kaspers. 00:02:26.399 --> 00:02:32.299 Ralf Kaspers, Linus Neumann, Jannis Quer. Im Abspann der aktuellen Maul. 00:02:32.319 --> 00:02:36.959 Ja, da steht dein Name. Ich dachte ja, du tauchst ja jetzt auch auf und sagst 00:02:36.959 --> 00:02:38.939 ein Sprüchlein auf oder erklärst irgendwas. 00:02:39.579 --> 00:02:40.499 Ich war die Maus! 00:02:40.599 --> 00:02:42.159 Im Mauskostüm. 00:02:42.419 --> 00:02:47.119 Hast du mich nicht erkannt? Es war außerdem... 00:02:47.119 --> 00:02:50.399 Ich hatte kurz bei Sean das Schaf, hatte ich so ein bisschen meine Frage. 00:02:50.759 --> 00:02:54.319 Es war außerdem die, 00:02:56.119 --> 00:02:59.939 Sendung mit einem coolsten Mauselefanten, 00:03:00.579 --> 00:03:04.239 Zwischenspieler, das war nach dem Beitrag, an dem Jannis und ich mitgewirkt 00:03:04.239 --> 00:03:08.519 hatten, wo die Zahlen durchlaufen, diese Cybermaus und Cyberelefanten, 00:03:08.619 --> 00:03:13.179 die flippen immer so Bits und dann verändern sie sich. Also herausragend. 00:03:16.619 --> 00:03:23.619 Jannis und ich haben an dem Skript ein bisschen mitgewirkt, was in der Sendung 00:03:23.619 --> 00:03:26.119 Künstliche Intelligenz vermittelt. 00:03:26.199 --> 00:03:31.919 Janis ist ein Arbeitskollege von mir und Freund von mir, der dieses mit dem 00:03:31.919 --> 00:03:33.279 Machine Learning studiert hat. 00:03:33.419 --> 00:03:39.359 Und wir haben beide ein bisschen an dem sehr wenig zu dem Skript beigetragen. 00:03:39.439 --> 00:03:42.939 Ich hatte auch eigentlich nicht gedacht, dass wir am Ende dafür einen Credit 00:03:42.939 --> 00:03:45.939 bekommen würden, aber der Ralf hat ja extra geschrieben, hier, 00:03:46.119 --> 00:03:47.739 jetzt kommt die Sendung und guck die. 00:03:48.059 --> 00:03:53.399 Und dann haben wir natürlich geguckt und erst später wurde ich darauf aufmerksam 00:03:53.399 --> 00:03:55.139 gemacht, dass wir in den Credits sind. 00:03:55.719 --> 00:04:00.019 Das ist irre. Also es ist wirklich, da kannst dir gar nicht vorstellen, 00:04:00.099 --> 00:04:02.379 wie wir uns ein Loch im Bauch gefreut haben. 00:04:02.939 --> 00:04:08.019 Das ist echt lustig. Den ganzen Tag quillst du aus allen Tagesschau-Sendungen 00:04:08.019 --> 00:04:14.539 raus, aber wenn du mal bei meiner Maus im Abspann stehst, das ist dann sozusagen der Peak. 00:04:15.199 --> 00:04:16.679 Okay, ich kann das auch nachvollziehen. 00:04:17.399 --> 00:04:21.619 Also das ist einfach, das ist dann doch, ja, Ja, das ist schon, 00:04:22.779 --> 00:04:25.019 das ist schon, ja, muss ich echt sagen, freue mich. 00:04:25.179 --> 00:04:28.239 Also es ist auf jeden Fall große, große Freude für uns alle. 00:04:29.459 --> 00:04:33.759 Jannis hat Familie, was meinst du, wie der jetzt dasteht? Also der ist ja jetzt einfach der King. 00:04:35.919 --> 00:04:41.739 Schon ganz gut. Und übrigens auch so Freunde, von denen du lange nichts gehört 00:04:41.739 --> 00:04:43.879 hast. Ich hab dich im Mausabspann gesehen. 00:04:45.499 --> 00:04:47.059 Du lest im Mausabspann. 00:04:47.079 --> 00:04:52.259 Das ist bemerkenswert. Es ist doch schön, dass da überhaupt noch Fernsehen geguckt 00:04:52.259 --> 00:04:55.499 wird, dass das Programm sozusagen noch verfolgt wird. 00:04:56.479 --> 00:05:00.219 Ich weiß nicht, so richtig sicher kann man sich da ja nicht unbedingt immer sein. 00:05:01.259 --> 00:05:04.859 Bei der Maus schon. Das ist ein angestammtes Ding. 00:05:07.177 --> 00:05:09.117 Ja, da habe ich sehr gefreut. 00:05:09.297 --> 00:05:14.557 Und mit wem hast du dann zusammengearbeitet? Hast du direkt mit dem Ralf Kaspers zusammengearbeitet? 00:05:14.657 --> 00:05:23.177 Genau, ja, also der Ralf macht ja auch andere Szenen, Quarks und Kaspers zum Beispiel, wo THS und ich, 00:05:24.237 --> 00:05:29.517 schon vor war es auch bald das ist auch schon wieder 16 ne, 6, 00:05:29.617 --> 00:05:38.137 7 Jahre her ne, 9 Jahre her und er war ja auch zum Beispiel auf dem CCC Camp und dadurch haben wir, 00:05:39.157 --> 00:05:42.417 einen losen Austausch immer mal wieder zu Themenunternehmen auch mal irgendwie, 00:05:42.537 --> 00:05:46.357 dass er sagte, wir wollen KI erklären und gib doch mal Feedback und dann haben 00:05:46.357 --> 00:05:47.897 wir da ein bisschen was zu gesagt und, 00:05:49.097 --> 00:05:52.177 das ist auch schon länger her und wie gesagt, der Beitrag war jetzt auch nicht, 00:05:53.217 --> 00:05:54.697 fundamental, aber offenbar, 00:05:56.197 --> 00:06:03.097 ausreichend groß, dass wir da gewürdigt wurden und das hat Janis und ich sehr mit Stolz gefüllt. 00:06:04.657 --> 00:06:08.357 Ja, er hat auch einen Vortrag gehalten, auf dem Camp damals und das kann er 00:06:08.357 --> 00:06:10.137 auch gerne mal auf dem Kongress machen. 00:06:10.957 --> 00:06:15.597 Ja, ich glaube Kongress, das ist das übliche Problem. 00:06:16.097 --> 00:06:22.137 Das klassische Problem, ungünstiger Zeitpunkt zwischen den Jahren und Camp habe 00:06:22.137 --> 00:06:25.577 ich natürlich auch die letzten beiden Male angeklopft, da hat er dann auch wieder 00:06:25.577 --> 00:06:29.557 irgendeine fadenscheinige Ausrede präsentiert. 00:06:31.597 --> 00:06:32.277 Fadenscheinig. 00:06:32.957 --> 00:06:39.077 Na gut. Gut. Aber weil wir so jetzt, oder weil du jetzt vor allem so im Schwung 00:06:39.077 --> 00:06:46.037 bist, werden wir dann auch nochmal ein bisschen erklären, wie das ist eigentlich so. 00:06:46.237 --> 00:06:50.977 Mit dem KI, weil das bewegt ja die Leute, das bewegt auch unsere Kommentare 00:06:50.977 --> 00:06:55.157 und das bewegt die Öffentlichkeit und das aus gutem Grund. 00:06:56.357 --> 00:06:59.897 Genau. Aber wir machen trotzdem unser Housekeeping, wenn wir jetzt eh schon 00:06:59.897 --> 00:07:00.977 die Maus vorgenommen haben. 00:07:01.057 --> 00:07:07.057 Ich war außerdem letzte Woche in der Sendung Apokalypse und Filterkaffee, 00:07:07.137 --> 00:07:09.357 obwohl ich ja wirklich keinen Filterkaffee trinke, 00:07:09.857 --> 00:07:19.657 habe ich auch in der Sendung Eisenhardt Espresso getrunken mit Jagoda Marinitsch, 00:07:20.837 --> 00:07:26.257 die ja auch den Podcast Freiheit Deluxe macht, in dem ich vor einiger Zeit auch 00:07:26.257 --> 00:07:30.217 mal zu Gast war und wir haben da auch eine schöne Unterhaltung gehabt. 00:07:32.017 --> 00:07:33.417 Mich ebenfalls gefreut. 00:07:34.017 --> 00:07:35.417 Warst du auch mal gespannt sozusagen. 00:07:35.477 --> 00:07:39.737 Also ich muss sagen, die Maus scheint dann doch nochmal mehr Reichweite zu haben 00:07:39.737 --> 00:07:41.877 von dem Feedback, was bei mir ankam. 00:07:43.077 --> 00:07:48.217 Und vor allem, also ein Maus-Abspannserwähnung kriegt mehr Feedback, 00:07:48.297 --> 00:07:54.897 das bei mir ankommt, als eine Apokalypse und Filterkaffee, wo auch schon Feedback kommt, aber ja. 00:07:55.477 --> 00:07:58.377 Warten wir mal ab, was passiert, wenn die Maus erst bei Logbuch-Netzpolitik 00:07:58.377 --> 00:08:00.337 ist. dann ist richtig Alarm. 00:08:03.259 --> 00:08:09.659 Wenn wir uns ja hier auf das Board legen. Ach ne, du hast mir da andere Sachen drauf gemacht. Okay. 00:08:10.679 --> 00:08:15.899 Wir sollten aber auch noch kurz das Feedback der letzten Sendung huldigen. 00:08:16.419 --> 00:08:20.419 Es gab ein paar interessante Informationen, zum Beispiel von Kipfal, 00:08:21.019 --> 00:08:27.519 der unsere Postleitzahl Konfusion mit österreichischen Postleitzahlen, 00:08:28.499 --> 00:08:33.239 korrigiert und schreibt, man kann schon anhand der Postleitzahlen die Wiener 00:08:33.239 --> 00:08:36.519 Gemeindebezirke identifizieren. Sie sind durchnummeriert vom 1. 00:08:36.679 --> 00:08:38.979 Bezirk Innere Stadt bis zum 23. 00:08:39.239 --> 00:08:43.779 Bezirk Leasing. Und in den entsprechenden Postleitzahlen findet sich das in 00:08:43.779 --> 00:08:45.459 der 2. und 3. Ziffer wieder. 00:08:46.039 --> 00:08:53.799 1 0 1 0 entspricht also dem 1. Bezirk und 1 2 3 0 dem 23. Bezirk. 00:08:54.799 --> 00:08:58.699 In Wien beginnen die Postleitzahlen immer mit 1 als 1. Ziffer. 00:08:58.699 --> 00:09:02.599 Die vierte Ziffer stünde für das Bestimmungspostamt innerhalb des jeweiligen Bezirks. 00:09:02.799 --> 00:09:06.579 Im Alltag lautet die letzte Ziffer innerhalb Wiens aber fast immer 0. 00:09:06.799 --> 00:09:09.419 Warum das so ist, hinterfrage ich gerade zum ersten Mal. 00:09:09.859 --> 00:09:13.419 Vermutlich ist das der Einfachheit beim Adressieren geschuldet. 00:09:14.339 --> 00:09:18.879 Ja, liebe Grüße aus 1170. Das ist welcher Bezirk? 00:09:19.139 --> 00:09:21.639 17. Ach, Messerschaft. 00:09:21.879 --> 00:09:26.279 Du bist einfach klar und in der Birne und einfach dabei. Linus, 00:09:26.299 --> 00:09:28.599 das muss ich jetzt mal anerkennend feststellen. 00:09:29.299 --> 00:09:34.459 Ja, also beknackte Zähler, also ich meine 1170 ist das in meiner Wahrnehmung, 00:09:34.519 --> 00:09:37.619 aber offenbar ist es 1170 gesprochen. 00:09:37.799 --> 00:09:41.099 Ja, 1170 und wenn man richtig was ist im 17. 00:09:41.279 --> 00:09:44.919 Bezirk und eine richtig große Nummer ist, dann kann man vielleicht auch nochmal 00:09:44.919 --> 00:09:47.239 eine eigene Postleitzahl beantragen. 00:09:49.892 --> 00:09:53.852 Das ist sozusagen nochmal ein neues Live-Go, jetzt wo das mit der Sendung mit der Maus durch ist. 00:09:54.132 --> 00:09:54.432 Ach so. 00:09:54.552 --> 00:09:56.172 Eine eigene Postleitzahl in Wien. 00:09:57.652 --> 00:10:01.072 1, 3, 3, 7 wäre meine Postleitzahl. 00:10:01.172 --> 00:10:04.972 Also ich hätte, ja, ich weiß nicht, 23. Bezirk finde ich ja ganz geil. 00:10:05.252 --> 00:10:09.392 Also für 1, 2, 3, 5 würde ich mich durchaus bewerben. 00:10:09.732 --> 00:10:11.472 Keine Ahnung, wie das in Leasing so ist. 00:10:11.892 --> 00:10:15.692 Aber Leasing machen ja heutzutage viele Leute, habe ich gehört. 00:10:15.892 --> 00:10:17.752 Das ist durchaus populär. 00:10:20.752 --> 00:10:21.792 Ja, verstehe. 00:10:22.172 --> 00:10:26.552 Stefan hat noch einen Kommentar zu unseren Ausführungen zur National Guard. 00:10:26.772 --> 00:10:29.772 Mir war schon in der Sendung so ein bisschen alles durcheinander. 00:10:30.132 --> 00:10:35.152 Du hast mich ja auch da die ganze Zeit korrigiert, weil ich hatte immer so das 00:10:35.152 --> 00:10:38.872 Gefühl, so National Guard, das ist doch eher so eine lokale Geschichte in den USA. 00:10:39.812 --> 00:10:45.632 Ja, ist auch so. Stefan sagt, die National Guards sind die Milizen der Bundesstaaten. 00:10:45.632 --> 00:10:49.592 Die haben in der Tat auch Luftwaffen und so weiter, aber sie sind separat von 00:10:49.592 --> 00:10:55.072 der United States Army, also dem Heer und United States Air Force des Bundes. 00:10:56.352 --> 00:11:01.212 Sie unterstehen den jeweiligen Gouverneuren, die sind auch im Irak und so weiter dabei. 00:11:01.372 --> 00:11:05.112 Der Präsident kann beim jeweiligen Gouverneurtruppen anfragen. 00:11:06.032 --> 00:11:10.232 Donald Trump hat aber wieder ein Notfallgesetz ausgenutzt, um sie gegen den 00:11:10.232 --> 00:11:13.892 Willen des Gouverneurs loszuschicken. Das ist sozusagen hier die eigentliche Information. 00:11:15.113 --> 00:11:19.473 Die ich auch nicht so richtig mitbekommen habe. Aber dann klärt sich zumindest 00:11:19.473 --> 00:11:22.573 mein komisches Gefühl, was ich in dem Moment hatte. 00:11:23.173 --> 00:11:31.153 Okay, also kommandiert von der staatlichen Exekutive, nicht von der Bundesexekutive. 00:11:31.793 --> 00:11:34.253 Genau, die werden halt gerufen, wenn große Katastrophen sind. 00:11:34.473 --> 00:11:38.733 Gewaltbrand und so weiter oder Unruhen gerne, aber das ist halt eigentlich der 00:11:38.733 --> 00:11:41.053 Call vom jeweiligen Gouverneur, 00:11:41.493 --> 00:11:45.693 was in dem Fall halt ein demokratischer Gouverneur gewesen wäre, 00:11:46.013 --> 00:11:50.833 in dem Fall Kalifornien, aber Trump hat wieder irgendein Notfallgesetz aktiviert 00:11:50.833 --> 00:11:52.233 und gesagt, ja hier Notfall, 00:11:53.493 --> 00:11:56.453 und selber das Kommando übernommen, 00:11:57.433 --> 00:12:01.653 wie es ja jetzt schon mehrfach passiert ist, auch mit den Zöllen und jetzt eben auch mit dem, 00:12:03.733 --> 00:12:06.433 mit dem Einsatz im Iran. 00:12:07.513 --> 00:12:09.073 Ja, doppelt geschmacklos. 00:12:11.633 --> 00:12:14.833 Ja, aber ist auch schon wieder vorbei, gab ja dann direkt das nächste Thema. 00:12:15.653 --> 00:12:22.813 Aber wir sollen nicht so viel über Iran, Israel und Trump sprechen. 00:12:23.093 --> 00:12:24.593 Deswegen machen wir das jetzt nicht. 00:12:24.693 --> 00:12:31.173 Genau. So, historias divertidas y educativas haben wir jetzt noch. 00:12:32.313 --> 00:12:33.453 Ja. Über, 00:12:35.573 --> 00:12:41.573 Intelligencia artificial. Wir wollten ein bisschen die Gelegenheit nutzen, 00:12:43.493 --> 00:12:48.033 der Themenarmut, es ist ja nichts los in der Welt, über das wir reden dürfen in dieser Sendung. 00:12:48.333 --> 00:12:50.533 Das ist richtig. Wir müssen echt schlau sein. 00:12:52.213 --> 00:12:59.733 Deswegen nutzen wir die Gelegenheit, weil ein bisschen auf diese KI- 00:13:01.059 --> 00:13:08.039 Sache zu blicken, zurückzublicken, vorauszublicken, weil wir zwar immer wieder 00:13:08.039 --> 00:13:11.199 hier Entwicklungen in der Netzpolitik und in der KI behandeln, 00:13:11.319 --> 00:13:15.399 aber noch nicht so die gelegenen oder ich glaube, Zeit ist, 00:13:16.759 --> 00:13:22.299 jetzt mal ein bisschen zu schauen, was ist das eigentlich für eine Technologie, die es da gibt? 00:13:23.099 --> 00:13:31.039 Was macht sie aus und wie wird sie eventuell das Netz und die Gesellschaften beeinträchtigen? 00:13:31.059 --> 00:13:34.559 Oder beeinflussen, formen oder herausfordern. 00:13:35.599 --> 00:13:38.559 Ja, und wie soll man dazu stehen auch? Und das sind ja, glaube ich, 00:13:38.639 --> 00:13:42.439 auch Fragen, die sich wirklich viele stellen derzeit. 00:13:42.859 --> 00:13:47.879 Also nahezu alle. Also selten so ein Technologiethema erlebt, 00:13:48.839 --> 00:13:51.659 vielleicht mit der Ausnahme von Internet, 00:13:53.459 --> 00:14:00.459 wo es auf einmal unmittelbar alle betraf, aber vor allem unmittelbar alle so beschäftigt hat. 00:14:00.459 --> 00:14:03.739 Und vielleicht ist es sogar hier noch mehr als bei anderen Sachen. 00:14:04.139 --> 00:14:07.519 Ich würde sagen, es ist mehr, weil beim Internet gibt es ja schon Leute, 00:14:07.559 --> 00:14:10.659 das hatten wir auch vor einigen Wochen oder Monaten in der Sendung, 00:14:11.559 --> 00:14:16.499 die Eisenharte Offliner sind und die das jetzt einfach noch aussitzen. 00:14:21.139 --> 00:14:22.999 Bis es ausfällt oder so. 00:14:24.259 --> 00:14:27.839 Es gibt sicherlich auch bei Eisenharten Nicht-Intelligenzler, 00:14:27.899 --> 00:14:29.319 die das jetzt auch aussetzen. 00:14:31.459 --> 00:14:34.959 Okay, also wir haben eine Technologie. Du hast das hier in der Sendung ja auch 00:14:34.959 --> 00:14:41.979 schon mehrmals dargestellt, was das Besondere jetzt eigentlich am Computer ist. 00:14:42.059 --> 00:14:44.159 Wir hatten vorher eine Welt, in der wir, 00:14:45.400 --> 00:14:50.780 Unsere Regeln formuliert haben in Programmen und den Computer diese Regeln haben anwenden lassen. 00:14:51.240 --> 00:14:56.520 Dann haben wir immer komplexere Strukturen geschaffen, Programme, 00:14:57.260 --> 00:15:03.180 Umgebungen, Datenumgebungen, dass das Thema Fehler in unseren Logiken ein großes wurde. 00:15:03.180 --> 00:15:10.340 Dass wir also so komplexe Programme geschaffen haben, dass wir mitunter Jahrzehnte 00:15:10.340 --> 00:15:13.260 damit beschäftigt sind, darin alle Fehler zu finden. 00:15:14.220 --> 00:15:20.560 Aber das waren immer ein endlicher Satz an Regeln, der da zur Anwendung kam, 00:15:21.080 --> 00:15:27.160 den Menschen geschrieben haben, der in seiner Komplexität vielleicht schnell 00:15:27.160 --> 00:15:32.520 das Verständnis eines einzelnen Menschen in seiner Gänze schon übertraf. 00:15:32.520 --> 00:15:37.140 Aber wir können in einem jeden Programm sagen, hier ist die Regel und die muss 00:15:37.140 --> 00:15:40.840 anders oder die führt hier zu einem Fehler. 00:15:43.700 --> 00:15:48.520 Wir haben mit der KI nun eine Technologie, 00:15:48.720 --> 00:15:57.440 die aus potenziell chaotischen Daten großer Menge Regeln deduzieren kann, 00:15:57.600 --> 00:16:00.000 also ableiten kann, indem sie versucht, 00:16:00.720 --> 00:16:07.660 sich den in diesen Daten verborgenen Regeln am besten anzupassen und möglichst das zu reproduzieren, 00:16:07.840 --> 00:16:15.800 was da drin ist, ohne dabei notwendigerweise die Regeln explizit zu machen. 00:16:16.220 --> 00:16:21.740 Wir brauchen also für ein Problem, das wir mit KI gut lösen können, drei Dinge. 00:16:25.000 --> 00:16:30.760 Daten in großer Menge, die möglichst gut gelabelt sind. 00:16:31.740 --> 00:16:36.920 Wir brauchen darin nicht triviale Zusammenhänge, Weil die trivialen Zusammenhänge, 00:16:37.040 --> 00:16:39.360 die können wir mit einfachen Regeln ergründen. 00:16:41.060 --> 00:16:45.780 Und wir brauchen irgendein Gütekriterium, mit dem wir entscheiden können, 00:16:45.920 --> 00:16:52.440 ob eine Lösung richtig oder falsch oder noch besser, eine Lösung besser als die andere ist. 00:16:54.373 --> 00:16:58.293 Und wenn wir diese drei Dinge haben, große Menge Daten, 00:16:59.093 --> 00:17:04.513 nicht triviale Zusammenhänge und eine Möglichkeit, die Güte einer Lösung zu 00:17:04.513 --> 00:17:11.173 evaluieren, dann haben wir ein Problem, was für KI generell geeignet ist. 00:17:12.333 --> 00:17:16.653 Hätten wir die Daten nicht in großer Menge, haben wir nicht genug Lernmaterial, 00:17:17.213 --> 00:17:20.773 ist der Zusammenhang trivial, machen wir es mit einfacher Mathematik. 00:17:22.013 --> 00:17:26.253 Und wenn wir kein Evaluationskriterium haben, kein Gütekriterium, 00:17:27.013 --> 00:17:31.933 bei dem wir der KI zurückmelden können, das war jetzt gut oder besser oder schlechter 00:17:31.933 --> 00:17:33.873 als das andere, dann kann sie nicht lernen. 00:17:34.113 --> 00:17:40.853 Diese drei Dinge brauchen wir also und dann können wir eine Technologie mit 00:17:40.853 --> 00:17:46.173 massenhaft Daten füttern und ihr das Feedback geben und sie passt sich automatisch an. 00:17:46.273 --> 00:17:53.113 Das heißt, die Intelligenz ist nicht wirklich in dem Ergebnis, 00:17:53.373 --> 00:17:57.113 also in der Antwort, die wir auf unsere Frage bekommen, sondern Intelligenz 00:17:57.113 --> 00:17:58.193 ist eigentlich das Lernen. 00:17:59.373 --> 00:18:02.553 Auch beim Menschen ja so. 00:18:03.473 --> 00:18:06.813 Nichts, was sich nicht weiter entwickelt, adaptieren und lernen kann, 00:18:07.033 --> 00:18:12.773 würden wir als intelligent bezeichnen. Entsprechend sagen wir auch, das ist Smart Home. 00:18:13.513 --> 00:18:17.673 Da bin ich ja schlauer. Ja, stimmt. Weil du das Smart Home programmiert hast, 00:18:17.753 --> 00:18:23.413 dass es irgendwie die den Rollladen runter macht, wenn der Vorhang aufgeht. 00:18:23.613 --> 00:18:26.053 Und deswegen ist das Smart Home jetzt dumm. 00:18:26.513 --> 00:18:28.453 Aber es kann halt nicht automatisch lernen. 00:18:30.293 --> 00:18:32.533 Und diese Technologie haben wir jetzt. Was machen wir damit? 00:18:32.813 --> 00:18:37.093 Wir geben dem Ding Datensätze, lassen Regeln deduzieren, von denen wir selber 00:18:37.093 --> 00:18:40.593 nicht mehr wissen, was sie sind, dass dieses Ding auch nicht mehr explizit machen kann. 00:18:41.253 --> 00:18:45.733 Und dann lassen wir es dieses deduzierte Wissen anwenden. 00:18:46.533 --> 00:18:50.313 Und meistens tun wir uns dann freuen, weil es sogar jetzt mit uns spricht. 00:18:52.373 --> 00:18:57.993 Und diese Technologie wenden wir jetzt möglichst auf alles Mögliche an, gerade, 00:18:59.353 --> 00:19:04.073 primär auf viele Daten und stellen fest, keine Ahnung, das kann jetzt sprechen, 00:19:04.273 --> 00:19:06.133 das hat so eine Wikipedia, 00:19:06.373 --> 00:19:10.153 die snackt so ein Modell dann irgendwie an einem Vormittag durch und weiß einfach 00:19:10.153 --> 00:19:15.173 alles, was da drin steht, kann nicht nur einzelnes Wissen darin, 00:19:16.953 --> 00:19:22.053 zitieren, sondern kann auch Bezüge zwischen diesem Wissen darstellen und da 00:19:22.053 --> 00:19:24.713 ist schon was wirklich Irres entstanden. 00:19:24.793 --> 00:19:30.233 Kann man sich übrigens, ach hier, von Jannis auch CCC-Vorträge anschauen, 00:19:30.373 --> 00:19:32.193 von Jannis Quer und auch von anderen. 00:19:32.473 --> 00:19:35.793 Wir haben das auf dem Kongress und auf dem Camp von den unterschiedlichsten, 00:19:36.653 --> 00:19:40.993 Expertinnen und Experten dieses Phänomen beleuchten lassen. 00:19:41.373 --> 00:19:43.433 Und damit gehen wir jetzt auf die Mainscheid los. 00:19:45.173 --> 00:19:47.473 Mhm. 00:19:52.450 --> 00:19:57.450 Ja, also es ist wirklich bemerkenswert und es ist vor allem auch bemerkenswert, 00:19:57.450 --> 00:20:02.970 wie schnell die Entwicklung nach wie vor ist. 00:20:03.190 --> 00:20:09.130 Also ich meine, wir haben jetzt ungefähr so zwei Jahre der akuten öffentlichen 00:20:09.130 --> 00:20:11.690 Wahrnehmung, glaube ich, durch. Zähle ich richtig? 00:20:13.190 --> 00:20:17.690 Und Leute, die, sagen wir mal, ein bisschen mehr schon die Nase im Wind hatten, 00:20:18.150 --> 00:20:21.750 verfolgen das vielleicht so seit fünf Jahren, dass so diese ersten Durchbrüche 00:20:21.750 --> 00:20:24.310 sich wirklich angedeutet haben. 00:20:24.310 --> 00:20:28.230 Also man hat ja einige Fortschritte erzielt. 00:20:28.390 --> 00:20:31.370 Machine Learning, was ja hier die technische Basis ist, 00:20:31.890 --> 00:20:39.190 hat schon vor längerer Zeit einfachere Dinge ermöglicht, sodass, was weiß ich, 00:20:39.610 --> 00:20:47.270 in deinem Fotoalbum konntest du auf einmal nach Motorrad suchen und ohne dass du es eingegeben hast. 00:20:48.210 --> 00:20:51.810 Tauchen auf einmal Fotos auf, wo auch ein Motorrad drin ist. 00:20:51.810 --> 00:20:56.550 Weil diese ganzen einfachen Bilderkennungsalgorithmen schon sehr früh, 00:20:56.910 --> 00:20:59.230 also Algorithmus, vielleicht das falsche Wort, 00:20:59.670 --> 00:21:04.830 also diese Machine Learning Technologien, die halt auf so etwas angewendet wurden, 00:21:05.170 --> 00:21:08.750 das hat schon relativ früh gute Ergebnisse erzielt. 00:21:08.750 --> 00:21:16.090 Aber das eigentliche, der heilige Gral bei der ganzen Forschung der künstlichen 00:21:16.090 --> 00:21:19.950 Intelligenz, die jetzt so 75 Jahre alt ist ungefähr, 00:21:20.510 --> 00:21:26.750 war ja eigentlich dieses Sprache, menschliche Sprache verstehen und so der Benchmark 00:21:26.750 --> 00:21:30.290 war so ein bisschen, man merkt nicht mehr, dass man mit dem Computer redet, 00:21:30.490 --> 00:21:34.450 weil der ganze Dialog so flüssig abläuft. 00:21:34.450 --> 00:21:39.150 Es gab ja so frühe Werke, wie dieses Elisa-Programm, was das so eher durch ein 00:21:39.150 --> 00:21:40.950 paar Tricks schon mal versucht hat. 00:21:41.130 --> 00:21:44.230 Und Leute sind auch schon damals ein bisschen drauf reingefallen, 00:21:44.410 --> 00:21:47.170 auf dieses so, ja, einfach mal mit einer Gegenfrage antworten, 00:21:47.170 --> 00:21:48.850 wenn man nicht mehr weiter weiß und so weiter. 00:21:51.690 --> 00:21:55.750 Das war natürlich noch kein echtes Verstehen, hat aber auch schon mal gezeigt, 00:21:55.990 --> 00:21:59.810 wie wenig ich es manchmal brauche, um einen auch schon glauben zu lassen, 00:21:59.850 --> 00:22:01.570 man hätte es mit Intelligenz zu tun. 00:22:01.570 --> 00:22:08.490 Nur durch dieses intensive Machine Learning und vor allem durch das Steigern 00:22:08.490 --> 00:22:12.310 dieser Datenmenge immer mehr Daten heranziehen. 00:22:12.390 --> 00:22:17.970 Das Internet kam dazu, das Internet ist extrem gewachsen, unheimlich Wikipedia, andere Datenquellen. 00:22:18.050 --> 00:22:22.310 Auf einmal war so viel Zeug da, dass sich gezeigt hat, dass diese Algorithmen, 00:22:23.210 --> 00:22:25.330 das habe ich schon wieder Algorithmus gesagt, dass diese Methodik. 00:22:26.783 --> 00:22:33.143 Dazu führt, dass es auf einmal exponentiell alles viel besser funktioniert, 00:22:33.403 --> 00:22:36.063 umso mehr Daten man heranzieht. 00:22:36.423 --> 00:22:40.103 Also während sich am Anfang so ein Funktionieren abgezeichnet hat, 00:22:40.243 --> 00:22:45.063 aber es noch große Schwankungen hatte, wurde es auf einmal super flexibel und 00:22:45.063 --> 00:22:49.543 super powerful, wenn man erstmal so eine gewisse Datenmenge überschritten hat. 00:22:49.663 --> 00:22:53.483 Und das hat natürlich dann dieses Rennen ausgelöst. Auf einmal war Sprache gelöst. 00:22:53.723 --> 00:22:58.323 Auf einmal war so Übersetzen von der einen Sprache in die andere Sprache, 00:22:58.483 --> 00:23:04.983 da redet heute schon fast keiner mehr drüber, dass so Computer auf einmal alles übersetzen können. 00:23:04.983 --> 00:23:12.703 Ja, das sprengt immer noch meinen Kopf, weil das halt schon sehr klar zeigt, dass, 00:23:14.083 --> 00:23:20.423 hier die Systeme, die technischen Systeme einen Prozess auf einmal automatisch 00:23:20.423 --> 00:23:25.023 nachgebildet haben, der eben sonst nur in unseren Gehirnen entsteht und das 00:23:25.023 --> 00:23:26.923 ist schon mal, sagen wir mal, 00:23:27.103 --> 00:23:29.663 die erste irre Geschichte eigentlich in dieser ganzen, 00:23:31.443 --> 00:23:33.483 Technologie. Ja, und jetzt sehen wir halt. 00:23:33.563 --> 00:23:39.003 Dass immer noch mehr kommt. Eso solo puede hacerlo la inteligencia artificial. 00:23:39.403 --> 00:23:40.523 So einfach ist das. 00:23:40.903 --> 00:23:43.523 Das kann nur künstliche Intelligenz. 00:23:46.583 --> 00:23:51.783 Ja, aber das ist, denke ich, muss man immer wieder auch sagen, 00:23:51.883 --> 00:23:55.123 so was hat KI jemals für uns getan. 00:23:55.663 --> 00:24:00.683 Und auf einmal haben wir den Babelfisch erfunden. 00:24:00.683 --> 00:24:07.823 Der auch damals schon in der Vorhersage nicht als besonders gute Idee in die 00:24:07.823 --> 00:24:10.483 Geschichte der Menschheit eingegangen ist. 00:24:10.923 --> 00:24:17.303 Aber natürlich eine Billion-Dollar-Idea war. 00:24:18.443 --> 00:24:20.723 Und so entsteht jetzt der Hype-Cycle. Alle wollen mitmachen, 00:24:20.823 --> 00:24:21.823 alle wollen investieren. 00:24:23.823 --> 00:24:28.443 Und es wird jetzt natürlich gesucht nach dem. 00:24:29.512 --> 00:24:35.452 Und ja, nach der Möglichkeit, damit große Dinge zu lösen. 00:24:36.092 --> 00:24:41.792 Und interessanterweise, da gibt es dann viele Naysayer und Kritiker und so, 00:24:41.852 --> 00:24:45.012 die dann so am Rande sitzen und sagen, ja, das kann ja alles viel besser, 00:24:45.132 --> 00:24:47.392 das ist alles ein Papagei hier und so. 00:24:47.392 --> 00:24:53.152 Aber mit dieser Technologie wollt ihr hier meinen Job ersetzen als Customer 00:24:53.152 --> 00:24:55.832 Support Mitarbeiter für ein mittelständisches Unternehmen. 00:24:56.732 --> 00:25:01.712 Das hat ja gar kein Spezialwissen von der Technologie, über die ich hier spreche. 00:25:01.952 --> 00:25:06.912 Und dann lässt das Ding mal irgendwie ein Ei kochen und danach kann es halt 00:25:06.912 --> 00:25:13.292 dieses Wissen aus einem Manual sehr, sehr gut wiedergeben. 00:25:14.232 --> 00:25:20.752 Gleichzeitig sehen wir den Aktienkurs von Nvidia, der natürlich irgendwie skyrocketed, 00:25:20.892 --> 00:25:22.912 wie man so schön sagt, seit vielen Jahren. 00:25:23.952 --> 00:25:30.232 Weil man einen unglaublichen Bedarf an der Lern- und Anwendungshardware prognostiziert. 00:25:30.232 --> 00:25:34.092 Dann bricht alles zusammen, weil die Chinesen sagen, guck mal hier, 00:25:34.212 --> 00:25:42.252 wir haben das auf sanktionierte Althardware mit sehr viel weniger Aufwand hinbekommen, was Gutes zu bauen. 00:25:42.592 --> 00:25:45.352 Dann steigt der Kurs wieder, weil man sagt, ja meine Güte, jetzt können wir 00:25:45.352 --> 00:25:50.812 noch viel mehr machen, weil wir exponentielle Verbesserungen von KI wahrnehmen. 00:25:50.812 --> 00:25:56.432 Und irgendwo auf diesem Hype-Cycle bewegen wir uns jetzt mit einem im weitesten 00:25:56.432 --> 00:25:57.992 Teilen der Gesellschaft so 00:25:57.992 --> 00:26:01.672 verbreiteten Gedanken, ja cool, dann mache ich das halt demnächst mit KI. 00:26:02.012 --> 00:26:07.492 Dann lasse ich mir meine E-Mails freundlicher machen oder übersetzen. 00:26:07.832 --> 00:26:11.992 Vielleicht schreibe ich bessere Schriftstücke schneller oder vielleicht programmiere 00:26:11.992 --> 00:26:17.732 ich mit dieser Sache, was ja glaube ich das ist, was du am meisten anwendest, Tim. 00:26:18.032 --> 00:26:21.692 Dass du KI als Supporter in der Programmierung. 00:26:22.012 --> 00:26:26.392 Ja, das ist einfach, also da machen sich glaube ich auch viele Leute noch gar 00:26:26.392 --> 00:26:28.712 keine Vorstellung, was das für ein Game Changer ist. 00:26:29.092 --> 00:26:32.012 Also das ist wirklich krass. 00:26:32.472 --> 00:26:34.472 Also da finde ich überhaupt gar keine Worte für. 00:26:34.952 --> 00:26:40.172 Das ist einfach so irre. Also viele veräppeln das ja auch schnell und tun es 00:26:40.172 --> 00:26:46.072 ab so mit ja, wenn die, immer so dieses Bild mit jemand, der keine Ahnung hat, 00:26:46.252 --> 00:26:48.632 kann jetzt programmieren. 00:26:48.852 --> 00:26:51.972 Das geht natürlich schief, weil man. 00:26:53.573 --> 00:26:58.033 Schon in diesem Namen Assistent steckt ja drin, dass du eben auch noch eine 00:26:58.033 --> 00:27:00.833 eigene Kompetenz mitführen musst. 00:27:01.253 --> 00:27:05.633 Von daher sind diese Systeme tatsächlich am nützlichsten für Leute, 00:27:05.793 --> 00:27:07.833 die ohnehin schon ein bisschen was drauf haben. 00:27:07.833 --> 00:27:13.993 Und man wird nicht unmittelbar abgelöst, aber es ist natürlich so, 00:27:14.193 --> 00:27:16.713 dass wir mehr Player sehen werden, 00:27:16.973 --> 00:27:23.333 die mit AI-Assistenten auf einmal so totalen Turbo anschmeißen können. 00:27:23.553 --> 00:27:27.653 Das merkt man gerade bei der Programmierung schnell. 00:27:27.933 --> 00:27:33.313 Also wenn man mal so rumfragt, unter anderem Programmierern, 00:27:33.533 --> 00:27:35.393 die so das ernsthaft betreiben. 00:27:36.693 --> 00:27:43.993 Alle machen da ihre Schritte, weil es einfach Prozesse vereinfacht, 00:27:44.133 --> 00:27:45.613 die vorher zeitintensiv waren, 00:27:45.733 --> 00:27:50.533 aber die nicht die eigentliche Programmierarbeit so sehr geprägt haben. 00:27:50.793 --> 00:27:54.973 Also dieses Kreative, dieses ich muss mir jetzt wirklich, ich muss jetzt das 00:27:54.973 --> 00:28:00.653 Big Picture liefern und ich muss irgendwie ein Systemdesign finden, 00:28:00.873 --> 00:28:04.353 in dem eine Lösung für ein bestimmtes Problem sich abbildet, 00:28:05.033 --> 00:28:14.153 das da musste man 90% der Zeit noch mit Gerüstbau verbringen, 00:28:14.393 --> 00:28:17.613 um überhaupt erstmal die Voraussetzungen zu schaffen, 00:28:17.873 --> 00:28:22.253 diese Ideen dann wirklich auch einzuleiten. 00:28:22.253 --> 00:28:29.333 Aber mit diesen AI Coding Assistance fällt sehr viel von diesem Gerüstbau einfach weg. 00:28:29.533 --> 00:28:33.013 Und man kann schnell Ergebnisse erzielen, schaut drüber, sagt, 00:28:33.133 --> 00:28:42.773 okay, passt, läuft so. Man kann das Eigentliche vornehmen und das wird wirklich eine Menge ändern. 00:28:44.533 --> 00:28:48.193 Also das, wofür man vorher Mitarbeiter brauchte. 00:28:48.653 --> 00:28:53.753 Ich weiß nicht, ob Mitarbeiter da immer so geholfen haben, weil das ist… Nee. 00:28:54.033 --> 00:28:54.413 Eben nicht. 00:28:57.573 --> 00:29:02.993 Und ja, ich meine, schlechte Software haben wir ja nun auch schon genug gehabt. 00:29:02.993 --> 00:29:08.973 Ich meine, das führt ja hier, sagen wir mal, die Hälfte unserer Sendungen sind. 00:29:08.973 --> 00:29:15.213 Irgendwie fehlerhafte Systeme, die nicht ordentlich ihre Security überdacht 00:29:15.213 --> 00:29:17.193 haben, wo das ganze Systemdesign nicht ist, 00:29:17.453 --> 00:29:23.333 wo einfach nur fahrlässig gehandelt wurde oder wo einfach der ganze Prozess völlig verkackt ist. 00:29:23.333 --> 00:29:27.293 Gerade wenn es so staatliche Dienstleistungen und so weiter betrifft, 00:29:27.453 --> 00:29:29.773 wo man einfach immer wieder auf Software stößt, die einfach, 00:29:30.853 --> 00:29:36.213 unnötig kompliziert und clumsy ist und sowas kann man sich jetzt vielleicht 00:29:36.213 --> 00:29:39.093 mal ein bisschen abschütteln hoffe ich. 00:29:40.079 --> 00:29:46.479 Vielleicht in dem Kontext nur nochmal kurz, warum wird ausgerechnet das Programmieren 00:29:46.479 --> 00:29:51.739 so schnell von einer KI verarbeitet und abgenommen? 00:29:51.899 --> 00:29:58.919 Naja, Programmierer haben seit jeher mit Computern gearbeitet und haben dort 00:29:58.919 --> 00:30:02.619 ihren Code gespeichert, 00:30:02.979 --> 00:30:08.419 kommentiert und üblicherweise auch in Versionierungssystemen nachgehalten. 00:30:09.099 --> 00:30:15.659 Das heißt, wenn du jetzt so etwas wie GitHub oder so als Datenbasis hast oder 00:30:15.659 --> 00:30:20.959 andere Softwareprojekte, dann haben die nicht nur die Dimension, 00:30:21.079 --> 00:30:23.579 dass du sie von oben nach unten lesen kannst und die Kommentare. 00:30:24.339 --> 00:30:31.539 Sondern dass du in den, die Älteren von uns erinnern sich vielleicht an Subversion 00:30:31.539 --> 00:30:35.899 oder sowas, aber eigentlich heutzutage alles mit Git, dass du in einem Repository 00:30:35.899 --> 00:30:38.239 auch die zeitliche Dimension hast. 00:30:38.419 --> 00:30:44.659 Wo dann nicht nur der Code kommentiert ist, sondern auch, welches Feature ein 00:30:44.659 --> 00:30:47.659 spezifischer Commit jetzt gerade, welches Problem der gelöst hat, 00:30:47.739 --> 00:30:49.979 welche Verbesserung herbeigeführt hat. 00:30:50.059 --> 00:30:56.139 Das heißt, das ordentliche Arbeiten der Programmiererinnen hat auch eine perfekte 00:30:56.139 --> 00:31:02.579 Datenbasis zum Anlernen einer künstlichen Intelligenz geschaffen. 00:31:02.579 --> 00:31:06.299 Und deswegen kannst du, du hast halt hier viel Daten, 00:31:06.499 --> 00:31:11.439 weil das Ergebnis Daten sind und du hast außerdem noch iterative Verbesserungen 00:31:11.439 --> 00:31:22.759 und damit natürlich einen komplexen Datensatz mit Evaluationskriterien und einer klaren Bewertung, 00:31:22.879 --> 00:31:24.279 ist was besser geworden oder nicht. 00:31:24.619 --> 00:31:28.679 Und damit natürlich eine sehr gute Datenbasis für so ein neuronales Modell. 00:31:28.679 --> 00:31:32.319 Und nicht nur aus der Datenbasis heraus, sondern du hast es ja beim Poemieren 00:31:32.319 --> 00:31:36.839 auch mit formalen Sprachen zu tun, die dann auch überprüft und übersetzt werden. 00:31:37.059 --> 00:31:41.839 Das heißt, wenn irgendeine Änderung von einem Compiler, der das dann in laufendem 00:31:41.839 --> 00:31:45.239 Code übersetzen soll, einfach Fehler festgestellt werden, gibt es dann eben 00:31:45.239 --> 00:31:48.639 für die AIs ja auch diese Rückmeldung, dieses nee, so geht es nicht. 00:31:48.639 --> 00:31:51.599 Das heißt, die Dinger können sich selber verbessern. 00:31:51.679 --> 00:31:54.099 Wir hatten ja auch schon mal darüber gesprochen, über die ersten Systeme, 00:31:54.199 --> 00:31:59.319