Die Welt von Gestern, Heute und Morgen

"Most of the girls in my class completly missed the moment when the world began to end" - Maddie Kim (Pantheon)

Nun, ich glaube nicht, dass die Welt endet, zumindest nicht im wörtlichen Sinne. Aber die Welt, wie wir sie bisher kannten, endete am 30. November 2022, dem Moment als ChatGPT das breite Licht der Welt der Öffentlichkeit erblickte.

ChatGPT 3.5 war eines der ersten öffentlichen Large Language Modellen welches der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde. Mit der Erreichung von 1 Millionen Nutzern nach nur 5 Tagen, war dies der damalige Weltrekord. Aber was sind eigentlich Large Language Modelle? Vereinfacht gesagt, handelt es sich hierbei um Chatbots, die erstmalig in der Lage waren auf sämtliche Fragen, Antworten zu generieren, die von menschlichen Antworten so gut wie gar nicht mehr zu unterscheiden sind. Darüber hinaus können Sie mittlerweile fotorealistische Bilder erzeugen, Videos generieren, komplexe Probleme analysieren und lösen, besser als die meisten durchschnittlichen Programmierer (inklusive mir) programmieren und mithilfe von Software Agenten, sogar völlig autonom und selbstständig handeln, was bis zum Kauf eines Autos führen kann. Aber mehr zu den Grundlagen von Large Language Models, Software Agenten und Grundlagen folgt in zukünftigen eigenen Artikeln.

In diesem Beitrag möchte ich die Frage beleuchten, inwieweit sich die Welt aufgrund von generativer künstlicher Intelligenz bereits verändert hat, was sich noch ändern wird und warum jetzt der wichtigste Zeitpunkt ist sich mit den Folgen zu beschäftigen.

Die Welt von Gestern

Angelehnt, an den Titel des sehr empfehlenswerten Buches von Stefan Zweig, lasst uns zunächst einen Blick zurück werfen und zwar nicht nur 6 Jahre zurück, sondern ungefähr 26 Jahre zurück. Zurück in eine Zeit, als das Internet noch im entstehen war, Jugendliche ohne Smartphones lebten und wir unser Wissen tatsächlich aus so komischen Gegenständen wie Büchern, Zeitungen und Zeitschriften beziehen mussten. Wissenserwerb war damals eine aktive Aufgabe eines jeden einzelnen und wurde durch Institutionen wie Schulen und Universitäten gefördert. Das Interessante zu diesem Zeitpunkt, zumindest gefühlt, hatten beide Institutionen einen deutlich besseren Ruf als heute.

Der Mensch war zwar im Schach geschlagen (Deep Blue besiegte  Garri Kasparow 1996), aber dank Go fühlte sich der Mensch der Maschine weiterhin überlegen. Die Welt begann sich zu vernetzen, aber der Zugang zum Internet erforderte noch ein Modem und eine AOL CD ;-)

Aber was war der große Unterschied zur heutigen Welt? Nun, meines Erachtens nach ist der größte Unterschied, dass wir damals Skills und Fähigkeiten aktiv erlernen mussten. Hochstapler & Betrüger gab es schon immer, aber selbst diese mussten zumindest ihre Fähigkeiten erst ausbilden. Es reichte nicht, einfach ChatGPT zu öffnen, etwas über ein Thema zu lesen und anschließend so zu tun als sei man nun ein Experte. Des Weiteren musste die Fähigkeit der vernünftigen Recherche und der Quellenkritik gelernt werden. Welche Hand in Hand mit kritischen Denken geht, sowie mit dem Nachdenken allgemein. Letzteres geht mindestens seit Social Media bereits zurück (Infleuncer XYZ hat aber das gesagt), wird aber mit generativer KI nochmals verstärkt. Anstelle selbst nachzudenken, kann man ja einfach die KI fragen...

Mit dem Aufkommen des Internets ging außerdem die Fähigkeit der Frusttoleranz verloren, sowie die Neugier Dinge selbst zu erkunden und auszuprobieren. Ein wunderbares Beispiel hierfür sind Videospiele. Einerseits werden moderne Videospiele immer einfacher und weniger Anspruchsvoll, andererseits wird die Hilfe bereits im Spiel direkt eingeblendet. Tutorials werden immer ausführlicher und Hilfestellungen gibt es an allen Ecken und Kanten. Und falls man doch nicht weiterkommt, nun ja es gibt ja noch Google. Frühere Urban Legends wie angebliche Möglichkeiten Mew in Pokemon Blau/Rot zu fangen hätten heute keine Chance mehr zu entstehen und zu überleben. Eines meiner ersten Videospiele war Super Mario 64 und ich habe einfach über Wochen nicht gecheckt, dass man König Bomb Omb einfach nur drei mal hintereinander auf den Boden werfen muss. Ich hatte damals alles ausprobiert, inklusive ihn über die halbe Map zu tragen und zu versuchen an den Kettenhund zu verfüttern. Nun, heute würde ich nach 10 Minuten Googlen und müsste weniger selbst herausfinden. Das spart zwar Zeit, aber schränkt auch das eigene Denken und Experimentieren ein.

Die Welt von Heute

Nun, wir sind jetzt im Jahr 4 post GenAI und während die Modelle am Anfang noch ziemlich belächelt wurden, können heutige Modelle neben den vielen praktischen Anwendungen (Texte Zusammenfassen, Übersetzungen, Programmieren, Bilder & Videos generieren...) auch noch größere Wow Effekte erzeugen. Claude Opus 4.6 löste beispielsweise innerhalb von einer Stunde ein Problem aus der Graphentheorie. Der Autor des verlinkten Papers ist Donald Knuth, ein Pioneer im Bereich der Software Entwicklung (u.a. Autor von The Art of Computer Programming und Turing Award Träger [1974]). By the way - der Turing Award ist der quasi Nobelpreis der Informatik. Zur Ehrenrettung der Menschheit sei aber angemerkt, dass Don Knuth nicht einfach nur das Problem hereingab, sondern durch gezieltes (komplexes(!)) Prompting, Claude durchaus zunächst in die richtige Richtung führen musste. Trotzdem zeigt sich, dass es bei generativen KI Systemen, um emergente Systeme handelt, die weit mehr als die Summe ihrer Teile (oder Trainingsdaten) sind. Mithilfe von Alphafold wurde übrigens bereits 2018 die Proteinfaltung mithilfe von KI, nun gelöst ist das falsche Wort, aber beherrschbar gemacht. Hierbei handelt es sich um ein sogenanntes NP vollständiges Problem, welches eigentlich nicht in endlicher Zeit zu berechnen ist. Aber wir schweifen ab und dazu kommt in eigenen Artikeln in der Zukunft mehr.

AI Changes Everything - Ja, das wurde in den letzten 20 Jahren bereits mehrfach gesagt, aber ich erlebe gerade täglich, dass es diesmal anders ist. Gemeinsam mit den erwähnten Software Agenten können viele AI Modelle mittlerweile komplexe Aufgaben selbstständig erledigen, seien es Finanzanalysen, Software Programmieren und ganze Work Flows durchführen. Das führt langfristig dazu, dass ein Großteil unser aktuellen Jobs obsolet werden und zwar nicht nur in Tech, sondern alles was White Collar (Bürojobs) angeht. Seit 2023 sind alleine in den USA fast eine halbe Millionen Jobs durch AI ersetzt wurden. Tendenz: 📈

Die Autoren von Citrini Research gehen in einem Szenario (ein Szenario, keine Vorhersage) sogar soweit, dass es 2028 zur globalen Intelligenzkrise kommen könnte und die Arbeitslosenquote in den USA 10% übersteigt. Die wegfallenden Jobs - gut bezahlte Bürojobs - die klassische Mittelschicht (und untere Oberschicht) bricht weg. Tendenzen, die übrigens in Deutschland bereits stattfinden (und hier ist AI definitiv nicht der Treiber, sondern die dümmste Wirtschafts- und Energiepolitik der Welt). Na ja, wir schweifen ab - vielleicht ist der heimliche Jobbabbau aber mal einen eigenen Artikel wert...

Aber wozu führt den nun eigentlich das Citrini Szenario? Nun dazu, dass AI nicht an mangelnder Leistungsfähigkeit scheitert, sondern gerade wegen ihrer Leistungsfähigkeit einen ökonomischen Schock auslöst. Nicht weil sie nichts kann, sondern weil sie zu viel kann - und dies zu schnell passiert: Viele Software as a Service (SaaS) werden von einem auf den anderen Tag wertlos, Plattformen verlieren ihre Margen, Differenzierung zwischen Software Produkten verschwindet und wir erleben vermutlich erstmals eine extrem starke und anhaltende Deflation. Dazu kommt durch den Massiven Job Verlust, dass ein Überangebot von Arbeitnehmern auf wenige freie Stellen trifft --> die Folge: Löhne sinken massiv und tada - der perfekte Sturm.

Eigentlich müssten wir genau jetzt die Debatte führen, welche die Gewerkschaften in der Automotive Industrie nach dem zweiten Weltkrieg geführt haben. Der Fokus lag damals auf komplementären Technologien, also Technologien, die Arbeit nicht einfach automatisieren, sondern neue (im besten Fall sinnstiftendere) Aufgaben schaffen. Dies führte dazu, dass die Produktivitätsgewinne geteilt wurden und die Mittelschicht signifikant anstieg (für mehr Details sei auf das extrem gute Buch Macht und Fortschritt verwiesen). Genau, diese Debatte findet aber nicht statt, einerseits vermutlich aufgrund der fehlenden Weitsicht und falschen Prioritäten, andererseits ist es in unserer deutlich stärker vernetzen und globalisierten Welt aber auch schwieriger diese überhaupt zu führen.

Was bleibt? Nun, wie bereits erwähnt handelt es sich bei dem zuvor genannten Szenario, nur um ein mögliches Szenario von Vielen und mit unserer aktuellen Innovationsgeschwindigkeit in Europa brauchen wir uns sowieso erst 2042 darüber Sorgen machen😉 . Aber, der Arbeitsmarkt wird härter - Jobs werden sich ändern und diejenige welche sich AI Technologien komplett verweigern werden langfristig abgehängt, weil sie in ihren Tätigkeiten zu langsam sind. Auf der anderen Seite müssen gewisse Basisfähigkeiten erstmal erworben werden, ohne sie direkt einfach nur an die AI auszulagern. Einfach mehr digitale Fähigkeiten zu vermitteln ist eben nicht die Antwort, wie man an der GenZ bereits ablesen kann, welche erstmalig in (fast) allen kognitiven Fähigkeiten hinter ihrer Vorgängergeneration liegt. Einer der Hauptgründe: Zu viel Bildschirmzeit einerseits, andererseits zu viele digitale Bildungstechnologien in Schulen. Jonathan Haidt kam in seinem Buch Generation Angst übrigens zu ähnlichen Schlüssen, wobei der Fokus dort mehr auf Depressionen lag. Entsprechend bewegen wir uns auf einem extrem schmallen Grad zwischen der sinnvollen Nutzung von AI auf der einen Seite, und des Trainings und der Nutzung unseres Gehirns auf der anderen Seite. Use it or loose it! - in doppelter Hinsicht: AI, aber auch weiterhin das eigene Hirn 🧠.

Die Welt von Morgen

Well, natürlich habe ich keine Glaskugel und mir einfach eine Zukunftsprognose mit Chatty, Gemini oder Kumpel Claude zu erstellen, wäre mir dann doch zu langweilig. Aber, die uns bevorstehenden Probleme habe ich im letzten Abschnitt ja bereits erläutert und vielleicht ist genau das die bitterste Ironie unserer Zeit: Wir erschaffen Maschinen, die immer intelligenter wirken, während wir gleichzeitig riskieren, selbst dümmer, abhängiger und geistig bequemer zu werden. Um das ganze mit Humor zu nehmen verweise ich für dieses Szenario einfach mal Idiocracy 😅

Werfen wir zum Abschluss noch einen Blick auf ein etwas positiveres Szenario für die Industrie und die Softwareentwicklung, denn bleiben wir realistisch: Kreative Zerstörung findet nicht von heute auf morgen statt und insbesondere in größeren Unternehmen mahlen die Mühlen langsamer als man denken sollte. Die Verschiebung wird stattfinden - es werden immer weniger Programmierer und Softwareentwickler benötigt, dafür aber vielleicht mehr Architekten, Tester, Projektmanager etc. und die Aufgaben werden erfüllenden und die Arbeit wird weniger stressig. Industrielle reine Softwareentwicklung wird aber vermutlich langfristig trotzdem verschwinden und Programmierer werden quasi zum Handwerker. Es wird Bereiche geben, wie die Spieleindustrie wo genau das geschätzt wird, Spiele die komplett ohne AI Unterstützung entwickelt werden und vielleicht auch andere Tools. Aber der Markt hier wird deutlich kleiner.

Die Zukunft scheitert nicht an KI, sondern an uns
Wir sind die Generationen die es jetzt in der Hand haben, insbesondere die Generation Y. Vielleicht ist dies die Antwort auf das Warum - Genau darum! Wir haben die Welt von Gestern noch erlebt, zeitgleich ist uns die Welt von Heute nicht Fremd. Wir sollten unsere Erfahrungen und Chancen nutzen, um die Welt von Morgen zu gestalten. Künstliche Intelligenz, digitale Bildung, Automatisierung, soziale Medien und die Frage, wie wir künftig arbeiten, lernen und denken wollen, sind keine Entwicklungen, die einfach über uns hereinbrechen wie ein Sturm aus heiterem Himmel. & to be Honest: Wir leben in den spannendsten Zeiten der Welt, wir sind dabei einen der größten Technologischen Umbrüche überhaupt zu erleben, lasst ihn uns nutzen und gestalten!