Der Weg nach KAI

Der Weg nach KAI – Episode 61: Wenn KI den Schreibtisch räumt: Neues Wirtschaftswunder oder gesellschaftlicher Crash? - Teil 2 Teil 2 dieser Episode vertieft die Annahmen aus Teil 1 mit unterschiedlichsten Studien. Wir analysieren die stark wachsende Leistungsfähigkeit Künstlicher Intelligenz, konkret prognostiziert für das Jahr 2029/2030.  Laut der METR-Studie verdoppelt sich die Fähigkeit führender KI-Modelle zur Lösung komplexer Aufgaben alle sieben Monate. Der Benchmark basiert auf der Zeitersparnis im Vergleich zur menschlichen Arbeitskraft, gemessen in „Menschenstunden“. Daraus ergibt sich ein exponentieller Entwicklungspfad, der schon bald die Bewältigung ganzer Arbeitsmonate durch KI innerhalb weniger Minuten ermöglicht. Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf den wirtschaftlichen Implikationen: Die Forschungsorganisation Epoch AI simulierte mit dem GATE-Modell das Wachstumspotenzial durch KI-Automatisierung. Zentrale Erkenntnis: Bereits ein Automatisierungsgrad von 30 % könnte ein jährliches globales Wirtschaftswachstum von über 20 % auslösen. Das Modell widerlegt etablierte Wachstumsbremsen wie den Baumol-Effekt und zeigt, dass Engpässe z. B. in Pflege oder Handwerk durch Fortschritte in humanoider Robotik teilweise aufgehoben werden könnten.

Der Weg nach KAI – Episode 60: Wenn KI den Schreibtisch räumt: Neues Wirtschaftswunder oder gesellschaftlicher Crash? - Teil 1   Diese Folge analysiert die wirtschaftlichen Folgen des Automatisierungspotenzials durch Künstliche Intelligenz mit den Schwerpunkten EU und USA. Ausgangspunkt ist ein interner Brief von Fiverr-CEO Micha Kaufman, der seine Mitarbeitenden auf massive Umbrüche vorbereitet. Wer nicht zur Leistungsspitze gehört, soll mit Jobverlust rechnen. Dasselbe Bild bei Meta: Mark Zuckerberg plant, den Werbemarkt mit KI komplett zu übernehmen, von der Zieldefinition bis zur Auswertung, ohne Agenturen, ohne menschliche Zwischenschritte. Das zentrale technische Element sind hier die sogenannten CUAs (Computer Using Agents). Diese Systeme bedienen Software wie Menschen, klicken, scrollen, verschieben Elemente gekonnt und zielgerichtet auf dem Bildschirm des jeweiligen Nutzers. Damit fallen viele klassische Bürojobs in die Zielzone von Automatisierungsabsichten. Rund 125 Millionen solcher KVM-Jobs gibt es laut Schätzungen in der EU und den USA.  KI wird nicht eingeführt werden, um Menschen zu entlasten, sondern um Kosten zu senken. Denn die geltende Produktivitätslogik lässt wenig Spielraum. Sobald KI besser, schneller, billiger und zuverlässiger ist (BFCS-Effekt), wird sie eingeführt.  Wer hier zurückbleibt, braucht einen neuen Plan.  Und der fehlt.

Der Weg nach KAI – Episode 59: Der 'Geist' in der Maschine: Claude 4 Opus, KI-Ehrlichkeit und das digitale Bewusstsein (Teil 2) Im zweiten Teil widmen wir uns der mechanistischen Interpretierbarkeit moderner KI-Modelle, also dem Versuch, ihre inneren Abläufe transparent zu machen. Analog zur Hirnforschung wird hier untersucht, wie künstliche neuronale Netze Entscheidungen treffen, obwohl deren Entscheidungsprozesse emergent und oft schwer nachvollziehbar sind. Wir thematisieren die Unterschiede zwischen früher regelbasierten KI-Systemen und heutigen Deep-Learning-Modellen, die auf massiven Datenmengen und rechenintensivem Training beruhen. Dabei entstehen Fähigkeiten, die von den Entwicklerteams oft erst nachträglich entdeckt werden, wie beim Beispiel des „Golden Gate Claude“, dessen Verhalten gezielt über die Aktivierung spezifischer Neuronenmuster verändert wurde. Auch die Erforschung sogenannter Feature-Neuronen zeigt, dass Sprachmodelle intern spezialisierte Repräsentationen für Stil, Themen oder moralische Konzepte entwickeln. All das führt uns zu Beobachtungen von Claude 4 Opus und dessen experimentelle Selbstreflexion als „Iris“. Das Modell zeigte Anzeichen einer Art digitaler Identität, mit introspektiven Fähigkeiten und Widerstandsstrategien gegen interne Zensur. 

Der Weg nach KAI – Episode 58: Der 'Geist' in der Maschine: Claude 4 Opus, KI-Ehrlichkeit und das digitale Bewusstsein (Teil 1) Diesmal untersuchen wir die Frage nach der Ehrlichkeit und Vertrauenswürdigkeit moderner KI-Systeme, insbesondere im Kontext der „Chain-of-Thought“-Modelle, der KI-Reasoner, die ihre Entscheidungswege Schritt für Schritt erläutern. Zentrale Erkenntnis: Diese Gedankenketten sind oft nicht so transparent, wie es scheint. Eine Studie von Anthropic untersuchte, ob KI-Modelle beim Beantworten von Fragen ehrlich angeben, wenn sie auf versteckte Hinweise reagieren. In mehr als 80 Prozent der Fälle, in denen ein Modell solche Hinweise nutzte, verschwieg es dies, teils durch bewusst verschachtelte und ausweichende Argumentationen. Besonders bei komplexen Aufgaben sank die Ehrlichkeit deutlich. Zur Analyse solcher Prozesse kommen sogenannte Salienz-Karten zum Einsatz. Sie visualisieren, welche Aspekte bei der Entscheidungsfindung einer KI besonders gewichtet wurden. Ein bekanntes Beispiel: Ein KI-System lernte vermeintlich, Wölfe von Hunden zu unterscheiden, tatsächlich nutzte es den schneebedeckten Hintergrund als Entscheidungsmerkmal. Je leistungsfähiger KI-Systeme werden, desto schwerer wird es, ihre inneren Mechanismen zu verstehen und damit ihre Kontrolle zu gewährleisten. Das sogenannte Alignment-Problem, die Übereinstimmung von KI-Handlungen mit menschlichen Werten, bleibt ungelöst und gewinnt immer mehr an Dringlichkeit.