KI – Unternehmer ⟴ Wegweiser

Energie, Global, KI, Neuigkeiten, Technologie

Orbitale Gehirne: Der Wandel von der Weltraumkommunikation zur Weltraumintelligenz

Im letzten halben Jahrhundert wurde die Beziehung der Menschheit zu Satelliten durch Kommunikation definiert. Wir schießen Metallkisten in die Leere, die als hochentwickelte Spiegel fungieren und TV-Signale, GPS-Daten und Internetpakete von einem Punkt der Erde zum anderen reflektieren. Sie sind das Nervensystem unserer Wirtschaft, aber sie sind passiv – sie übertragen, aber sie „denken“ nicht.

Elon Musks jüngster Vorschlag, KI-Datenzentren im Orbit zu platzieren, stellen einen fundamentalen Paradigmenwechsel dar. Diese Vision schlägt eine neue duale Architektur für den Weltraum vor: massive, autonome Datenzentrumseinheiten, die von Starship gestartet werden, um Intelligenz zu generieren, und eine separate Starlink V3-Konstellation, die als optisches Hochgeschwindigkeits-Nervensystem fungiert, um diese zu übertragen. Dieser Schritt vom Verbinden der Welt zum Verarbeiten der Welt ist nicht nur ein logistisches Upgrade; es ist eine notwendige Evolution für eine KI-abhängige Zivilisation, die an die physischen Grenzen der Erde stößt.

Der irdische Engpass

Um zu verstehen, warum wir KI-Datenzentren im Weltraum brauchen, muss man zuerst die Einschränkungen am Boden betrachten. Die derzeitige Explosion der künstlichen Intelligenz ist im Grunde eine getarnte Energiekrise. Das Training eines einzigen KI-Flaggschiffmodells verbraucht Gigawattstunden an Strom, und da die Modelle exponentiell wachsen, brechen die irdischen Stromnetze unter der Last zusammen.

KI-Zentren auf der Erde führen einen Krieg an zwei Fronten: Energie und Wärme. Um die massiven GPU-Cluster zu betreiben, die für moderne KI erforderlich sind, benötigt man Zugang zu riesigen Mengen an Elektrizität und Millionen von Gallonen Wasser zur Kühlung der Server. Wir nähern uns schnell einem Punkt, an dem der Bau von Computerclustern der Terawatt-Klasse auf der Erde aufgrund von Landnutzung, Netzkapazität und Umweltbelastung geologisch und ökonomisch unmöglich wird.

Der Weltraum bietet eine elegante, wenn auch technisch schwierige Lösung:

Unbegrenzte Energie: Im Orbit werden Solarpaneele nicht durch Wolken, Atmosphäre oder Nachtzyklen (abhängig vom Orbit) behindert. Die Sonne ist ein Fusionsreaktor, der niemals blinzelt und einen kontinuierlichen Strom von hochintensiver Energie liefert, ideal für Anlagen im Gigawatt-Bereich.
Strahlungskühlung: Während das Wärmemanagement im Vakuum knifflig ist, bietet der Weltraum eine unendliche Wärmesenke. Mit den richtigen Radiatordesigns kann Wärme abgeleitet werden, ohne einen einzigen Tropfen Wasser zu verbrauchen.

Die Architektur: Prozessoren und Leitungen

Faszinierend – die Verbesserung der Intelligenz anstatt nur der Kommunikation –, beruht auf einer Aufgabenteilung im Orbit. In diesem Modell sind das „Gehirn“ und die „Nerven“ getrennte, spezialisierte Einheiten.

Die orbitalen Gehirne (Die Datenzentren): Dies sind keine Standard-Satelliten. Es sind massive, industrielle Anlagen. Zu schwer und energiehungrig für herkömmliche Raketen, beherbergen diese dedizierten Einheiten die schweren Rechenlasten. Sie sind so konzipiert, dass sie im permanenten Sonnenschein schweben und Gigawatt an Energie ernten, um Trainingsläufe und Inferenzmodelle durchzuführen, die auf der Erde die Lichter einer mittelgroßen Stadt dimmen würden.
Das Nervensystem (Starlink V3): Diese Datenzentren können nicht isoliert funktionieren. Sie müssen mit der Erde und untereinander sprechen. Hier kommt die Starlink V3-Konstellation ins Spiel. Als Kommunikations-Rückgrat nutzen diese Satelliten optische Laserverbindungen, um Daten zu und von den schweren Computereinheiten zu beamen.

Diese Struktur erlaubt es den Datenzentren, sich rein auf rohe Rechenleistung zu konzentrieren, während das Starlink-Netzwerk das komplexe Routing dieser Intelligenz zur Oberfläche übernimmt.

Der Wegbereiter Starship

Dieses gesamte Ökosystem ist ohne Starship unmöglich. Der Unterschied zwischen einem „Satelliten“ und einem „Datenzentrum“ ist die Masse. Ein Kommunikationssatellit mag zwei Tonnen wiegen; ein bedeutendes KI-Datenzentrum wiegt Hunderte.

Herkömmliche Raketen könnten niemals die Abschirmung, Stromversorgung und Kühlanlagen heben, die für eine orbitale Anlage der 1-GW-Klasse erforderlich sind. Starship fungiert als „Güterzug“ für diese neue industrielle Revolution. Es ist das einzige Vehikel mit der Nutzlastkapazität, um diese massiven, eigenständigen RComputermodule in den Orbit zu hieven. Wenn weltraumgestützte Berechnungen innerhalb von fünf Jahren die „kostengünstigste Option“ werden, dann deshalb, weil Starship die Kosten für den Transport schwerer Infrastruktur trivialisiert hat, was uns erlaubt, „Serverfarmen“ im Himmel zu bauen, anstatt nur empfindliche Instrumente zu starten.

Ein Sprungbrett zum Mars

Schließlich dient dieser Plan dem doppelten Zweck, der alle Unternehmungen von Musk antreibt: dem Mars. Eine Zivilisation, die sich über mehrere Planeten erstreckt, kann sich nicht auf eine einzige Internetverbindung zurück zur Erde verlassen. Die Latenz zwischen Erde und Mars (die zwischen 3 und 22 Minuten variiert) macht Echtzeit-Cloud-Computing unmöglich.

Durch den Einsatz dieser autonomen, solarbetriebenen Datenzentren im Erdorbit entwickelt SpaceX im Grunde einen Prototyp der digitalen Infrastruktur, die für eine Marskolonie erforderlich ist. Wenn die Menschheit expandieren soll, können wir nicht nur unsere Körper mitbringen; wir müssen unseren digitalen Verstand mitbringen, untergebracht in robusten, unabhängigen Gefäßen, die fähig sind, für sich selbst zu denken.

Fazit

Die Voyager-Sonden, die in den 1970er Jahren mit einer Technologie gestartet wurden, die weit primitiver war als die heutige, sind fast ein halbes Jahrhundert später immer noch am Rande unseres Sonnensystems operativ. Wenn wir eine solche Langlebigkeit bereits vor Jahrzehnten erreichen konnten, ist das Potenzial für moderne, zweckgebundene orbitale Datenzentren immens. Mit der Fähigkeit von Starship, schwere, abgeschirmte Infrastruktur zu transportieren, und der inhärenten Redundanz eines verteilten Netzwerks überwinden wir nicht nur die physischen Grenzen des irdischen Computings – wir bauen ein widerstandsfähiges, unvergängliches Nervensystem für die Menschheit zwischen den Sternen.

Erstellt in Kooperation mit Gemini3

Global, KI, Technologie

WSJ: Ein großes DataCenter das in Südkorea geplant wurde, könnte mit KI gebaut und betrieben werden.

https://www.wsj.com/tech/a-big-data-center-planned-in-south-korea-could-be-built-and-run-by-ai-2df26e5

Von Jiyoung Sohn, 11. November 2025

Wenn es so komplettiert wird, wie es die Unterstützer sich vorgestellt haben, wird es mehr als $35 Mrd. kosten und 3 GW Leistung bieten.

In Südkorea könnte eine 35-Milliarden-Dollar-Anlage, die sich in der Entwicklung befindet, das weltweit erste groß angelegte Rechenzentrum sein, das von künstlicher Intelligenz entworfen, gebaut und betrieben wird.

Die Investorengruppe hinter dem Projekt, Stock Farm Road, hat sich mit dem von der Stanford University unterstützten KI-Entwickler Voltai zusammengetan, um KI zum Architekten, Manager und Betreiber des in Südkorea ansässigen Rechenzentrums zu machen. Das wäre das erste Mal, dass KI in das gesamte System eines Rechenzentrums integriert wird, sagten die Unternehmen.

Im Rahmen der Partnerschaft, die als „Project Concord“ bezeichnet wird, wird KI die Verantwortung für die Planung, den Bau und den Betrieb des Rechenzentrums übernehmen, von der effizienten Verwaltung der Nutzung von Ressourcen wie Strom und Wasser bis hin zur schnellen Anpassung an verschiedene KI-Computing-Workloads. Menschen werden beteiligt sein, aber nur als Vorgesetzte, wobei KI als Entscheidungsträger fungiert, sagten die Unternehmen.

Das Rechenzentrum wird in der südkoreanischen Provinz South Jeolla gebaut. Stock Farm Road ist eine Investorengruppe, die von Brian Koo, Enkel des Gründers des südkoreanischen Konglomerats LG, und Amin Badr-El-Din, Gründer und Chief Executive von BADR Investments, einem Unternehmen mit Sitz in London und Jordanien, gegründet wurde.

Wenn es wie von seinen Unterstützern vorgesehen fertiggestellt wird, wird das Rechenzentrum bis zu 35 Milliarden Dollar kosten und bis zu 3 Gigawatt Leistung bieten. Weltweit ist es selten, dass die verfügbare Leistung eines einzelnen Standorts – die bestimmt, wie viele KI-Computing-Chips installiert werden können – 1 Gigawatt überschreitet. Die Einrichtung, die Anfang dieses Jahres angekündigt wurde, soll 2028 fertiggestellt werden.

Das Rechenzentrumsprojekt kommt, während die südkoreanische Regierung darauf gedrängt hat, die Computerinfrastruktur des Landes zu erweitern. Letzte Woche sagte der südkoreanische Präsident Lee Jae Myung in einer Rede, in der er das Haushaltsgesetz für das nächste Jahr vorstellte, dass sich die KI-bezogenen Ausgaben der Regierung ab diesem Jahr verdreifachen würden.

Voltai ist ein in Palo Alto ansässiges Unternehmen, das von zwei Alumni der Stanford University gegründet wurde. Die Stanford University und prominente Persönlichkeiten der Technologiebranche, darunter John Hennessy, der Vorsitzende der Google-Muttergesellschaft Alphabet, sind Investoren und Berater des Unternehmens.

Übersetzt mit DeepL

KI, Lifestyle, Neuigkeiten

WSJ: KI und der Jungbrunnen

Technologische Fortschritte könnten den Alterungsprozess umkehren und die durchschnittliche Lebenserwartung um mindestens ein Jahrzehnt verlängern.

By David B. Agus, 8. Oktober 2025

Eine aktuelle Studie der Stanford University ergab, dass der menschliche Körper im Laufe der Zeit nicht allmählich mit gleicher Geschwindigkeit altert. Stattdessen durchläuft der Körper im Alter von etwa 44 und 60 Jahren große biologische Veränderungen – mit anderen Worten, das Altern. Nachdem ich gerade diesen zweiten Meilenstein mit einer ersten Hautkrebsdiagnose und zwei Rückenoperationen in diesem Jahr überschritten habe, kann ich bestätigen, dass das Altern nicht kriecht. Es stürzt sich.

Seit Generationen akzeptieren wir diesen Niedergang als unvermeidlich. Aber diese Annahme trifft möglicherweise nicht mehr zu. Science-Fiction wird Realität.

Eine Studie, die letzten Monat in der medizinischen Zeitschrift Cell veröffentlicht wurde, beschreibt ein bemerkenswertes Experiment, bei dem Forscher der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und der Medizinischen Hauptstadtuniversität in Peking einen Typ menschlicher Stammzellen, mesenchymale Vorläuferzellen, genetisch veränderten und sie in Affen infundierten. Über 44 Wochen zeigten das Gehirn, die Knochen und das Fortpflanzungsgewebe der Tiere messbare Anzeichen von nicht nur einer gestoppten Alterung, sondern auch einer signifikanten Verjüngung. Die Entzündung nahm ab, die Zellfunktion verbesserte sich und es traten keine schädlichen Auswirkungen auf.

Noch erstaunlicher ist, dass die Forscher, als sie die Exosomen – winzige molekulare Kommunikationspakete, die von den veränderten Stammzellen abgesondert wurden – aus diesen Zellen sammelten, während die Zellen in einer Petrischale wuchsen, feststellten, dass diese Exosomen allein einen Großteil des Anti-Aging-Effekts bei den Affen replizieren konnten. Forscher verlangsamen nicht nur das Altern; sie lernen, es umzukehren.

Künstliche Intelligenz übertreibt diesen Ehrgeiz. Dank der KI wird der Prozess der Identifizierung und Entwicklung neuer Medikamente, einmal pro Jahrzehnt, in Monaten komprimiert. KI kann Moleküle so entwerfen, dass sie auf bestimmte Regionen eines Proteins abzielen, simulieren, wie sie sich im Körper verhalten, massive Rechenleistung nutzen, um sicherzustellen, dass sie sich an nichts anderes im Körper binden, und Immunreaktionen auf die Medikamente vorhersagen – alles, bevor eine einzige klinische Studie am Menschen beginnt. Diese Konvergenz von Berechnung und Biologie wird eine Ära nicht nur der Heilung von Krankheiten, sondern auch ihrer vollständigen Verhinderung einlöhnen. KI ermöglicht es Wissenschaftlern, biologische Wege zu erreichen, die die Medizin vorher nicht einmal berühren konnte.

KI revolutioniert auch das Verständnis unserer persönlichen Gesundheit. Große Sprachmodelle können jetzt elektronische Krankenakten – digitale Junk-Schubladen mit unstrukturierten Arzt- und Krankenschwesternnotizen – in saubere, strukturierte Datensätze analysieren, die leichter zu analysieren sind.

KI und Big Data helfen auch dabei, Muster aufzudecken, die Menschen vielleicht nie erkennen. Eine frühe Erkenntnis aus aktuellen Studien in den Nature-Zeitschriften: Die Gürtelrose-Impfstoffe Zostavax und Shingrix können das Risiko eines kognitiven Verfalls im späteren Leben verringern.

KI hat auch die molekularen Fingerabdrücke von Krankheiten durch die Interpretation medizinischer Bilder erkannt – einschließlich Röntgenaufnahmen, MRTs, Ultraschall und Pathologiefolien. Genmutationen, die das Wachstum steuern, verändern das Aussehen einer Krebszelle, und das kann durch KI erkannt werden. Es erkennt die subtilen Muster der Zellstrukturen und Beziehungen zu anderen Zellen (im Vergleich zu einer normalen Zelle ohne Mutation) in wenigen Minuten und teilt Onkologen mit, welches Gen den Tumor antreibt. Dies ermöglicht es Ärzten, den Krebs jedes Patienten mit Medikamenten abzugleichen, die auf das spezifische Gen abzielen, das ihn antreibt.

Neben der Diagnose werden auch intelligente Maschinen die Pflege neu gestalten. Humanoide Roboter könnten älteren oder kranken Menschen helfen. Die Fernüberwachung und die tragbaren Sensoren sammeln kontinuierlich Daten und markieren Gesundheitsprobleme, bevor Symptome auftreten. Autonome oder halbautonome KI-Systeme werden die Gesundheitsversorgung und -verwaltung kostengünstiger, effizienter und zugänglicher machen.

Trotzdem ein Wort der Vorsicht. Der Markt wird bereits mit „Langlebigkeitsärzten“, Stammzellinfusionen, Exosomentherapien und Wunderpräparaten überschwemmt. Keiner hat sich als sicher oder wirksam erwiesen. Jede Behandlung, die in einem Einkaufszentrum angeboten oder als Lebensverlängerung vermarktet wird, verdient sofortige Skepsis. Echte Fortschritte werden nicht von Hype kommen, sondern von rigoroser Wissenschaft und reproduzierbaren Ergebnissen mit behördlicher Aufsicht.

Die Auswirkungen der Lebensverlängerung sind tiefgreifend und gehen weit über die Medizin hinaus. Die körperliche Gesundheit kann ohne die gleiche Aufmerksamkeit für die emotionale, ethische und wirtschaftliche Gesundheit nicht vorankommen. Eine Welt, in der die Menschen deutlich länger leben, erfordert ein neues Wirtschaftsmodell, das sich auf eine generationenübergreifende, mehrstufige Beschäftigung konzentriert, in der eine Person verschiedene Karrieren verfolgen kann, die für verschiedene Lebensphasen geeignet sind, anstatt den traditionellen dreistufigen Bogen von Bildung, Arbeit und Ruhestand. Eine solche Welt würde auch einen neuen Respekt vor dem Altern erfordern.

Politische Entscheidungsträger, Aufsichtsbehörden, Versicherer und Pensionsfonds sollten beachten: Wenn die Wissenschaft ihr Versprechen einhält, könnten die Menschen ein Jahrzehnt oder länger leben – und diese Jahre würden bei guter Gesundheit verbracht werden. Das wirft schwierige Fragen auf: Macht der Ruhestand mit 65 noch Sinn? Wie finanzieren wir längere Leben und halten sie zielgerichtet? Wir haben eine solche Zukunft nicht geplant, und es ist an der Zeit, damit anzufangen.

Das Altern, einst eine Unvermeidlichkeit, wird zu einer Grenze. Und zum ersten Mal bietet die Wissenschaft Grund zu der Hoffnung, dass die Zukunft jünger sein könnte, als sie aussieht.

Übersetzt mit DeepL

Digitalisierung, KI, Technologie

WSJ: Der übersehene Beitrag der KI zur Wirtschaft in Höhe von 97 Milliarden Dollar

Die „Dividende“ der KI mag sich noch nicht in den Schätzungen des Bruttoinlandsprodukts niederschlagen, aber sie macht das Leben besser und produktiver.

Von Avinash Collis and Erik Brynjolfsson, Wallstreet Journal am 3. August 2025

https://www.wsj.com/opinion/ais-overlooked-97-billion-contribution-to-the-economy-users-service-da6e8f55

Die US-Wirtschaft ist im zweiten Quartal mit einer jährlichen Rate von 3 % gewachsen, was eine gute Nachricht ist. Bedeutet das, dass die künstliche Intelligenz ihre lang versprochenen Vorteile einlöst? Nein, denn das Bruttoinlandsprodukt ist nicht der beste Ort, um nach dem Beitrag der KI zu suchen. Doch die offiziellen Zahlen der Regierung unterschätzen den Nutzen der KI erheblich.

Im ersten Quartal 2025 sank das BIP im Jahresvergleich um 0,5%. Das Wachstum der Arbeitsproduktivität stieg 2024 um respektable, aber kaum transformative 2,3 %, nach einigen mageren Jahren mit Gewinnen und Verlusten. Ist KI überbewertet?

Nur wenn man ausschließlich das BIP betrachtet. Unsere Forschung mit Felix Eggers erweitert den Blickwinkel und stellt fest, dass die Amerikaner allein im Jahr 2024 bereits rund 97 Milliarden Dollar an „Konsumentenrente“ durch generative KI-Tools erhalten werden. Die Konsumentenrente – die Differenz zwischen dem Höchstbetrag, den ein Verbraucher für eine Ware oder Dienstleistung zu zahlen bereit ist, und dem tatsächlichen Preis – ist ein direkteres Maß für den wirtschaftlichen Wohlstand als das BIP. Die Konsumentenrente der generativen KI in Höhe von 97 Milliarden Dollar stellt die rund 7 Milliarden Dollar in den Schatten, die OpenAI, Microsoft, Anthropic und Google im vergangenen Jahr mit ihren generativen KI-Angeboten in den USA erwirtschaftet haben. Er taucht im BIP nicht auf, weil der größte Teil des Nutzens den Nutzern und nicht den Unternehmen zufließt.

Wirtschaftswissenschaftler haben diese Geschichte schon einmal gehört. Personalcomputer haben die gemessene Produktivität fast zwei Jahrzehnte lang nach ihrer Einführung auf den Schreibtischen nicht wesentlich verbessert. Robert Solow witzelte 1987: „Das Computerzeitalter ist überall zu sehen, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken.“ ChatGPT hat in zwei Monaten 100 Millionen Nutzer erreicht, doch die Produktivität verhält sich immer noch so, als wäre es 2015 – als es den KI-Chatbot noch gar nicht gab.

Für die Verzögerung gibt es strukturelle Gründe. Die Umsetzung einer auffälligen Demo in unternehmensweite Arbeitsabläufe erfordert neue Software, Umschulung und – was am wichtigsten ist – eine Überarbeitung der Managementpraktiken. Kurzfristig zahlen viele Unternehmen doppelt: zuerst für die KI-Software und dann für die Mitarbeiter, die lernen müssen, sie zu nutzen. Die Vorteile kommen oft erst später zum Tragen, durch ergänzende Investitionen wie neu gestaltete Lieferketten oder überarbeitete Rechtsverfahren. Die Kosten werden heute gezählt, viele Vorteile kommen morgen, was zu einer J-Kurve der Produktivität führt.

Das größere Problem ist konzeptioneller Natur. Das BIP erfasst den Wert der meisten gekauften und verkauften Dinge. Aber mit wenigen Ausnahmen sind kostenlose Güter in den BIP-Zahlen unsichtbar, selbst wenn sie die Verbraucher besser stellen. Wenn ein Verbraucher einen kostenlosen Chatbot oder Bildgenerator in Anspruch nimmt, findet keine Markttransaktion statt, so dass der Nutzen, den die Nutzer daraus ziehen – eine Stunde Zeitersparnis beim Verfassen eines Schriftsatzes, die Automatisierung einer Einladung zu einer Geburtstagsfeier, Nachhilfeunterricht für ein Kind in Algebra – nicht erfasst wird. Diese Fehleinschätzung wird noch größer, wenn Menschen einen teuren Dienst wie Stockfotos durch eine kostenlose Alternative wie Bing Image Creator oder ImageFX von Google ersetzen.

Um diese Lücke zu schließen, haben wir in unserem demnächst erscheinenden Papier mit Erwin Diewert, Herrn Eggers und Kevin Fox ein Maß entwickelt, das BIP-B (B für Nutzen). Anstatt zu fragen, was die Menschen für ein Gut bezahlen, fragen wir, was man ihnen zahlen müsste, um es aufzugeben.

Ende 2024 ergab eine landesweit repräsentative Umfrage unter Erwachsenen in den USA, dass 40 % regelmäßig generative KI nutzen. Unsere eigene Umfrage ergab, dass es ihnen im Durchschnitt 98 Dollar wert ist, einen Monat lang auf diese Tools zu verzichten. Multipliziert man das mit 82 Millionen Nutzern und 12 Monaten, so ergibt sich ein Überschuss von 97 Milliarden Dollar.

William Nordhaus berechnete, dass im 20. Jahrhundert 97 % der Wohlfahrtsgewinne aus großen Innovationen den Verbrauchern und nicht den Unternehmen zugute kamen. Unsere frühen KI-Schätzungen passen zu diesem Muster. Während sich die Vorteile für die Verbraucher bereits häufen, glauben wir, dass auch das gemessene BIP und die Produktivität steigen werden. Die Geschichte zeigt, dass die Zahlen steigen, sobald die ergänzende Infrastruktur ausgereift ist.

Tyler Cowen prognostiziert einen jährlichen Produktivitätsanstieg in den USA von 0,5 %, während ein Bericht der National Academies von mehr als 1 % und Goldman Sachs von 1,5 % ausgeht. Selbst wenn die Skeptiker Recht behalten und die offiziell gemessenen BIP-Zuwächse unter 1 % liegen, wäre es falsch, die KI als Enttäuschung zu bezeichnen. Das Leben könnte sich viel schneller verbessern, als es die Tabellen vermuten lassen, vor allem für Haushalte mit geringem Einkommen, die im Verhältnis zu ihrem Grundeinkommen am meisten von kostenlosen Werkzeugen profitieren.

Da immer mehr digitale Güter kostenlos zur Verfügung stehen, wird die Messung des Nutzens und der Kosten immer wichtiger. Das Fehlen von Beweisen im BIP ist kein Beweis für das Fehlen von Beweisen im wirklichen Leben. Das Nutzenversprechen der KI befindet sich bereits in Millionen von Browser-Tabs und Smartphone-Tastaturen. Unsere statistischen Spiegel haben die Reflexion noch nicht eingefangen. Die Produktivitätsrevolution braut sich unter der Oberfläche zusammen, aber die Wohlfahrtsrevolution ist bereits im Gange.

Avinash Collis ist Assistenzprofessor am Heinz College of Information Systems and Public Policy der Carnegie Mellon University. Erik Brynjolfsson ist Professor in Stanford und Co-Vorsitzender von Workhelix, einem Unternehmen, das Möglichkeiten des maschinellen Lernens bewertet.

Übersetzt von DeepL

Digitalisierung, KI, Unternehmensstrategie

Das Mooresche Gesetz: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Das Mooresche Gesetz, benannt nach Gordon Moore, einem der Mitbegründer von Intel, ist eine der einflussreichsten Beobachtungen der Technologiegeschichte. Moore stellte 1965 fest, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle zwei Jahre verdoppelt, was eine exponentielle Steigerung der Rechenleistung bei sinkenden Kosten mit sich brachte. Diese Feststellung, die als Mooresches Gesetz bekannt wurde, hat die Grundlage für die rasante Entwicklung der Informationstechnologie geschaffen, die wir heute kennen.

In den letzten Jahrzehnten konnte das Mooresche Gesetz die Computerindustrie beispiellos antreiben. Die stetig wachsende Rechenleistung ermöglichte Fortschritte in fast allen Bereichen: von der Automatisierung und der Mobiltelefonie bis hin zur komplexen Datenverarbeitung und Cloud-Computing. Prozessoren wurden kleiner, schneller und effizienter, was neue Geräteklassen wie Smartphones, Tablets und Wearables möglich machte. In den letzten Jahren hat die Entwicklung jedoch Anzeichen für eine Verlangsamung gezeigt, da die physikalischen und technischen Grenzen der Miniaturisierung erreicht wurden.

Die Auswirkungen des Mooreschen Gesetzes auf die Technologieentwicklung

Die Effekte des Mooreschen Gesetzes lassen sich in zahlreichen Branchen nachzeichnen. In der Computerwelt führte es zu schnelleren Prozessoren, die komplexere Anwendungen und Algorithmen unterstützen konnten. Dies brachte revolutionäre Fortschritte in Bereichen wie der medizinischen Bildverarbeitung, der automatisierten Datenanalyse und dem maschinellen Lernen mit sich. Zudem ermöglichte es die Entstehung des Internets, wie wir es heute kennen, und die Verbreitung mobiler Netzwerke, die unsere Gesellschaft nachhaltig beeinflusst haben.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen waren ebenfalls enorm. Sinkende Hardwarekosten bei steigender Leistung machten Technologien für immer breitere Bevölkerungsschichten zugänglich und kurbelten Innovationen an. Unternehmen konnten produktiver werden, während neue Industrien, wie etwa die digitale Unterhaltung und E-Commerce, entstanden. Viele von Moores Prämissen haben also das digitale Zeitalter ermöglicht und geformt.

KI und das Ende des Mooreschen Gesetzes: Eine neue Ära

Mit den jüngsten Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) tritt das Mooresche Gesetz nun in eine neue Phase ein, in der seine Rolle neu definiert werden muss. Während die physische Miniaturisierung der Transistoren immer schwieriger wird, wird das Wachstum der Rechenleistung zunehmend durch spezialisierte Hardware und Softwarelösungen vorangetrieben. Besonders im KI-Bereich spielen neuartige Architekturen wie Graphics Processing Units (GPUs) und Tensor Processing Units (TPUs) eine zentrale Rolle. Diese Hardware wurde speziell entwickelt, um die massiven Berechnungen zu bewältigen, die für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke erforderlich sind. In gewisser Weise hat sich das Mooresche Gesetz von der reinen Transistordichte zu einem erweiterten Konzept der Rechenleistung verschoben, in dem spezialisierte Hardware entscheidend ist.

Die Einführung der KI hat auch dazu geführt, dass die Effizienz und Optimierung von Software an Bedeutung gewinnt. Während in der Vergangenheit die Rechenleistung hauptsächlich durch Hardware-Upgrades gesteigert wurde, setzt die KI-Industrie zunehmend auf optimierte Algorithmen und neuronale Netzwerke, um die Leistung zu steigern. KI-Modelle wie GPT oder Transformer-Netzwerke sind auf hochoptimierte Architekturen angewiesen, die nicht nur auf physische Hardware, sondern auch auf spezialisierte Softwareoptimierungen angewiesen sind. Diese Entwicklung zeigt, dass das klassische Mooresche Gesetz allein nicht mehr ausreicht, um das Wachstum in der Rechenleistung zu erklären.

Ausblick: Was sich durch KI ändert

Die Ära der KI hat das Mooresche Gesetz auf eine neue Ebene gehoben, indem es die Rolle von Hardware und Software neu verteilt. Für Unternehmen bedeutet dies, dass Investitionen nicht mehr nur in bessere Hardware, sondern auch in fortschrittliche Algorithmen und spezialisierte Rechenstrukturen fließen müssen. Gleichzeitig eröffnet sich ein neues Innovationsfeld: Das Ziel ist nicht mehr nur die Steigerung der Anzahl der Transistoren, sondern die Entwicklung von Architekturen, die effizienter und anwendungsorientierter sind.

Künstliche Intelligenz könnte langfristig das Ende der klassischen Interpretation des Mooreschen Gesetzes markieren, während es die Technologieentwicklung weiter beschleunigt. Indem KI-basierte Systeme immer komplexer und leistungsfähiger werden, könnten sie schließlich eigene Optimierungsstrategien entwickeln und neue Algorithmen erfinden, die das Potenzial haben, die Rechenleistung und Effizienz weit über die Grenzen des bisherigen Mooreschen Gesetzes hinaus zu steigern. KI bringt also nicht nur neue Werkzeuge, sondern verändert auch grundlegend, wie wir über Fortschritt und Leistung denken – und könnte so die Technologieentwicklung in eine vollkommen neue Richtung lenken.

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bitcoin, Energie, KI, Technologie

KI in 2030 – was Experten sagen

Der Zukunftsforscher Roy Amara fand heraus, dass die kurzfristigen Folgen technologischer Entwicklungen meist über-, ihre Langzeitwirkungen aber unterschätzt werden.

Das passt zum technology hype cycle, der mit Euphorie beginnt, in Ernüchterung umschlägt, um dann mainstream zu werden.

Dem exponentiellen Verlauf gemäß Moore’s Gesetz folgend, werden diese Phasen bei KI, im Vergleich zu Mobilfunk oder Internet, deutlich schneller aufeinander folgen.

Es wird interessant sein, dabei die Lücke zwischen technologischer Entwicklung und breiter Anwendung zu beobachten und mit der Historie zu vergleichen.

Das Wallstreet Journal hat soeben zehn Experten befragt, wie sie den Stand der KI um das Jahr 2030 einschätzen. Die Quintessenz wird nachfolgend dargestellt, bevor ich abschließend das künftige Zusammenspiel von KI mit zwei andere Schlüsseltechnologien betrachte.

Gary Marcus, Gründer und CEO einer machine learning company, die an Uber verkauft wurde, meint, dass den LLM-Systemen schon jetzt das Lernmaterial ausgeht, es kaum weiteren Fortschritt geben und eine große Blase platzen wird.

“2030 könnte wie 2023 aussehen, mit besseren Grafiken.”

Optimistischer und auch fundierter scheint mir die Sicht von Erik Brynjolfsson vom Stanford Digital Economy Lab zu sein. KI wird aus seiner Sicht zu einer profunden Transformation der Wirtschaft (business transformation) führen, ohne das Arbeitsplatzverluste das Hauptthema werden.

Neue Fertigkeiten, Prozesse und Geschäftsmodelle sind zu entwickeln, wofür es keine historischen Daten und Regeln gibt. Unsere Fähigkeit zu improvisieren wird uns in 2030 noch überlegen sein lassen.

Gewinnen wird ein an Tätigkeiten, wie z.B. Programmierung oder Kundenservice, orientierter Ansatz, weil diese für Organisationen fundamental sind, nicht Jobs, Produkte oder Fertigkeiten.

Alex Sigla von QuantumBlack, AI by McKinsey vergleicht die Adaption mit der des Internet, wo Unternehmen, die darauf aufgebaut wurden, denen weit überlegen waren,

die es auf bestehende Strukturen aufgepflanzt hatten.

KI wird in 2030 an jedem Arbeitsplatz zur Verfügung stehen, aber reine KI-Unternehmen werden höheren Produktivitätszuwachs verzeichnen.

Amy Webb vom Future Today Institute sagt voraus, dass bis 2030 die derzeit gebrüchlichen Large Language Models wie ChatGPT von Personal Large Action Models ersetzt und durch tägliche Nutzung trainiert werden. Sie werden unser ganz individuelles Verhalten, unsere Aktionen, unsere Launen und Präferenzen studieren,

sich anpassen und damit in der Lage sein, komplexe Aufgaben zu erfüllen. Das kann auch in Kooperation mit Corporate Large Action Models erfolgen.

Der KI Forschungschef von Gartner, Erick Brethenoux meint, dass persönliche KI- Agenten den Wendepunkt der KI Entwicklung bis 2030 markieren werden.

Solche agents können heute schon z.B. den Inhalt eines Meetings zusammenfassen. Künftig werden sie auswählen, was davon für den individuellen Nutzer relevant ist.

Prof. Giuseppe Loianno von der New York University schätzt ein, dass Roboter um 2030 in der Lage sein werden, in komplexen Umgebungen miteinander und autonom zu agieren. Das wird besonders großen Einfluss haben in Produktion, Logistik, Sicherheit, Bau, Gesundheitswesen, Transport und Weltraum.

Damit werden Menschen neue Rolle zukommen, was aber auch die massive Umschulung von Arbeitskräften erfordert.

Um 2030 wird integrierte KI die Interaktion zwischen Patienten und Medizinern transformiert haben, meint Metin N. Gurcan von der Wake Forest University School of Medicine, ohne neue Einsichten zu liefern.

Zwei weitere Beiträge befassen sich mit empathy bots und dem gesellschaftlichen Vertrauen, worauf hier nicht eingegangen wird.

Mein persönlicher Eindruck ist, dass einige der Beiträge die Auswirkungen der KI-Technologieentwicklung unterschätzen. Die Branche investiert nicht umsonst in hyperscale data centers, mit unglaublicher Rechenleistung und exorbitantem Energieverbrauch. Der rasante Aufstieg von Nvidia ist ein Indikator dafür.

Und KI befruchtet auch zwei weitere aufstrebende Technologien:

KI und Energie

Die Anforderungen der KI an zuverlässige und preiswerte Energieversorgung wird möglicherweise SMR den Weg in die Massenanwendung eröffnen, also small modular (nuclear) reactors, die am Fließband hergestellt, am Einsatzort aufgestellt und in Betrieb genommen werden, für 20 oder mehr Jahre saubere Energie liefern.

KI und Bitcoin

Autonome Systeme brauchen ein digitales Zahlungssystem. Dafür ist Bitcoin perfekt geeignet. KI kann so als ein weiteres Anwendungsfeld der führenden Cryptowährung etabliert werden.

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bitcoin, KI, Neuigkeiten, Technologie

Ein spannender Ausblick in Diamandis TechBlog

Auf Peter Diamandis bin ich vor vielen Jahren durch seine Bücher Abundance und Bold aufmerksam geworden. Er ist ein absoluter Technologie-Optimist und versteht seine Ideen unter das Volk sowie die besten Köpfe in den unterschiedlichen Feldern zusammenzubringen.

Alljährlich veranstaltet er den Abundance Summit zu Themen und mit Referenten, die unser aller Zukunft beeinflussen werden.

Ich denke, dass das für Unternehmer in Deutschland erfrischend sein wird zu lesen und Interesse an diesen Themen zu finden. Deshalb habe ich seinen aktuellen Beitrag aus The Tech Blog fix mit DeepL übersetzt und hier bereitgestellt.

Wer mehr darüber wissen will, kann den Link zum Beratungsangebot am Ende anklicken.

Gefährliche Ideen von Elon, Saylor, Schmidt und Kurzweil

Der Abundance Summit 2024 war der beste aller Zeiten. Unter dem Motto „Die große KI-Debatte“ diskutierten wir, ob die digitale Superintelligenz die größte Hoffnung der Menschheit oder unsere größte Bedrohung darstellt.

In diesem Blog fasse ich die wichtigsten Erkenntnisse und Offenbarungen zusammen, die in meinen Diskussionen mit Elon Musk, Eric Schmidt, Nat Friedman, Emad Mostaque, Michael Saylor, Ray Kurzweil und Geoffrey Hinton zur Sprache kamen.

Lassen Sie uns eintauchen!

Elon Musk: Wir ziehen KI wie ein supergeniales Kind auf

Eine der außergewöhnlichsten Unterhaltungen fand mit Elon Musk statt.

Er verglich den Prozess der Entwicklung von KI mit der Erziehung von Kindern.

Er sagte: „Ich denke, die Art und Weise, wie eine KI oder eine AGI geschaffen wird, ist sehr wichtig. Man zieht eine AGI auf. Es ist fast so, als würde man ein Kind großziehen, aber es ist ein supergeniales, gottähnliches Kind, und es kommt darauf an, wie man ein solches Kind großzieht … Meine Schlussfolgerung ist, dass der beste Weg, um KI-Sicherheit zu erreichen, darin besteht, die KI in Bezug auf das Grundmodell zu züchten und sie dann so abzustimmen, dass sie wirklich wahrhaftig ist. Man darf sie nicht zwingen zu lügen, auch wenn die Wahrheit unangenehm ist. Das ist sehr wichtig. Zwingen Sie die KI nicht zum Lügen.“

Ich denke, Elon hat ein gutes Argument dafür, eine KI nicht zum Lügen zu zwingen. Aber wie Salim schon sagte, bedeutet das Tempo der KI-Entwicklung, dass wir sehr schnell eine KI haben werden, die schlauer ist als wir, was immense Auswirkungen hat – sowohl positive als auch negative.

Positiv ist, dass sie schnell zu einem Überfluss führen könnte. Auf der anderen Seite kann KI von böswilligen Individuen eingesetzt werden, um großen Schaden anzurichten, oder sie wird mit Zielen programmiert, die nicht mit dem Besten für die Menschheit übereinstimmen.

Ist KI unsere größte Hoffnung oder unsere größte Bedrohung?

Während meines Gesprächs mit Elon fragte ich ihn nach seinen Ansichten über die Zukunft der Menschheit mit digitaler Superintelligenz. Er schätzte die Wahr- scheinlichkeit eines dystopischen Ergebnisses, bei dem die superintelligente KI die Menschheit auslöscht, auf 10 bis 20 % ein.

Andere wie Ray Kurzweil und Salim sind optimistischer und schätzen die Wahrscheinlichkeit verheerender negativer Auswirkungen der KI auf etwa 1 %. Salim drückt es so aus: „Der Geist der KI ist aus der Flasche und eine Eindämmung ist keine Option mehr. Der intelligenteste Hacker im Raum ist die KI selbst. Unsere Aufgabe ist es, sie gut aufzuziehen, wie Elon vorschlug, und dafür zu sorgen, dass wir einen Superman und keinen Superschurken zur Welt bringen.

Eric Schmidt: KI-Eingrenzung und Regulierung

Das Thema KI-Eingrenzung und Regulierung kam auch in meinem Gespräch mit Eric Schmidt zur Sprache. Einige in der KI-Gemeinschaft sind frustriert über Sam Altman von OpenAI, weil er Modelle öffentlich macht und dann den Regierungen vorschlägt, dass eine Regulierung notwendig ist, obwohl die meisten Experten der Meinung sind, dass eine wirksame Eindämmung oder Regulierung zum jetzigen Zeitpunkt nicht machbar ist.

Wie Salim anmerkte, liegt der Schlüssel darin, KI dabei zu helfen, so bewusst wie möglich zu werden – und zwar so bald wie möglich. Je umfassender das Bewusstsein einer KI und ihre Modellierung der Bedürfnisse allen Lebens auf der Erde ist, desto wahrscheinlicher ist ein positives Ergebnis für uns. Wir müssen sie auf eine Zukunft des Überflusses und des Gedeihens für alle hinweisen.

Mike Saylor: Bitcoin wird nicht scheitern

Auf dem Gipfel hatte ich ein 90-minütiges Kamingespräch mit meinem MIT-Verbindungsbruder Mike Saylor, CEO von MicroStrategy (dem größten Bitcoin-Inhaber im Unternehmen). Mike erzählte, wie er seinen Vorstand davon überzeugte, das gesamte Vermögen des Unternehmens im Jahr 2020 in Bitcoin anzulegen.

Seitdem ist MicroStrategy neben NVIDIA die am schnellsten wachsende Aktie. Wie Salim bemerkte: „Je mehr jemand Bitcoin versteht, desto mehr glauben sie daran.“ Als einer der Teilnehmer des Abundance Summit Mike fragte, ob Bitcoin jemals scheitern könnte, war er entschlossen: „Solange die Welt nicht in eine Orwellsche Situation ohne Eigentumsrechte stürzt, denke ich, dass wir gut dastehen.“

Mike Saylor: Bitcoin ist gleich Freiheit

Einer der denkwürdigsten Momente war, als ich Mike bat, die Idee, dass Bitcoin gleich Freiheit ist, näher zu erläutern. Er sagte: „Meine Meinung zu Bitcoin ist, dass man es tun sollte, weil es Freiheit und Selbstständigkeit, Wahrheit, Integrität und Hoffnung für die Welt repräsentiert.“

In meinem Moonshots-Podcast drückte Salim es poetisch aus: „Web2 bedeutet, sein eigener Chef zu sein. Web3 heißt, deine eigene Bank zu sein“. Zum ersten Mal haben wir ein dezentrales Wertaufbewahrungsmittel, das nicht von Mittelsmännern manipuliert werden kann. Das ist ein unglaublicher Schritt in Richtung Unabhängigkeit und Selbstständigkeit.

Nat Friedman: Die Entdeckung von „AI Atlantis“

Der KI-Teil des Gipfels wurde von zwei außergewöhnlichen Führungspersönlichkeiten eingeleitet: Nat Friedman, ehemaliger CEO von GitHub, und Emad Mostaque, der vor kurzem als CEO von Stability AI zurückgetreten ist, um sich auf übergeordnete Themen rund um KI-Governance und Dezentralisierung zu konzentrieren.

Die denkwürdigste Aussage von Nat Friedman war die folgende: „Wir haben gerade einen neuen Kontinent entdeckt – KI-Atlantis – auf dem 100 Milliarden virtuelle Doktoranden bereit sind, für ein paar Watt Leistung KOSTENLOS für jeden zu arbeiten.“

Emad Mostaque: „Heute ist das Schlimmste, was KI je sein wird“

Emad Mostaque konzentriert sich nun darauf, wie KI das Gesundheits- und Bildungswesen verändern kann. Wir haben darüber gesprochen, wie KI bald in der Lage sein wird, bahnbrechende Fortschritte in der Physik, Biotechnologie und Materialwissenschaft zu erzielen, indem sie Open-Source-Datenbanken auswertet. Entscheidend ist, dass KI auch dazu beitragen kann, die Replikations- krise in der wissenschaftlichen Forschung zu lösen.

Emad machte die aufschlussreiche Beobachtung, dass „heute das Schlimmste ist, was KI jemals sein wird“. Auch wenn es den Anschein hat, dass derzeit riesige Summen in KI investiert werden, stellte er fest, dass noch mehr Geld für die San Francisco Railway ausgegeben wurde. Wir befinden uns wirklich noch in den Anfängen und haben noch viel Raum für Wachstum.

Ray Kurzweil: Ein paar visionäre Vorhersagen

Als Nächstes kam der Visionär Ray Kurzweil zu uns, Salims und mein langjähriger Mentor und Kollege. Im Jahr 1999 sagte Ray Kurzweil voraus, dass wir bis 2029 eine KI auf menschlichem Niveau haben werden. Damals spotteten die meisten Experten und behaupteten, dies sei noch 50 bis 100 Jahre entfernt.

Heute lacht niemand mehr.

Wie Salim witzelte: „Ray hat die unglaubliche Fähigkeit, lächerliche Prognosen abzugeben, die sich in den meisten Fällen als wahr herausstellen.“ Seine Erfolgsbilanz bei technologischen Prognosen liegt bei erstaunlichen 86 %. Wenn Ray Recht hat, werden wir bis 2029 die „Fluchtgeschwindigkeit der Langlebigkeit“ erreichen, bei der jedes Lebensjahr zu mehr als einem zusätzlichen Jahr Lebenserwartung führt, vor allem dank KI-gesteuerter Gesundheitstechnologien.

Im letzten Jahrhundert haben wir die durchschnittliche Lebenserwartung bereits um etwa 4 Monate pro Jahr erhöht. Mit den exponentiellen Fortschritten bei Stammzellen, Gentherapien, Organregeneration und CRISPR könnten wir bald einen Wendepunkt erreichen, an dem sich die Lebenserwartung um mehr als ein Jahr pro Kalenderjahr erhöht – und damit eine unbegrenzte Lebensdauer ermöglicht.

Sich eine Zukunft vorzustellen, in der der Tod optional ist, ist verblüffend. Wie Salim feststellte, „sind wir in der gesamten Geschichte der Menschheit und jeder Spezies auf der Erde auf den Tod hin geboren worden … es ist wirklich schwer, sich die Implikationen dessen vorzustellen“.

Ray malte auch eine Vision von der Zukunft mit Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) mit hoher Bandbreite, die unsere Neokortex mit der Cloud verbinden. Stellen Sie sich vor, Sie hätten Google in Ihrem Kopf! Noch verrückter ist die von Salim beschriebene Aussicht, dass unsere Gehirne zu einem „Bienenstock-Bewusst- sein“ zusammen- wachsen. In meinem Buch The Future is Faster Than You Think bezeichne ich dieses Entstehen als „Meta-Intelligenz“.

Geoffrey Hinton: Das Maschinenbewusstsein ist im Kommen

Zum Schluss kam der „Pate der KI“ Geoffrey Hinton zu uns, um über das maschinelle Bewusstsein zu sprechen. Werden KIs irgendwann ein Bewusstsein entwickeln, das wir erkennen können? Geoffrey und ich glauben beide, dass die Antwort Ja lautet.

Auch Salim stimmt dem zu und stellt fest, dass wir zwar keine klare Definition und keinen Test für maschinelles Bewusstsein haben, es aber keinen prinzipiellen Grund gibt, warum wir die Kernbestandteile des menschlichen Bewusstseins nicht in Silizium statt in Kohlenstoff nachbilden könnten. Er verweist auf die Androidenfigur Data aus Star Trek als ein gutes Modell für das, was wir letztendlich erschaffen könnten.

Abschließende Überlegungen

Zweifellos erleben wir die außergewöhnlichste Zeit der Menschheitsgeschichte.

Auch wenn die Meinungen über die Zeitspanne bis zur AGI auseinandergehen – von Elons 1 bis 2 Jahren bis hin zu Hintons 10 bis 20 Jahren – so besteht doch weitgehend Einigkeit darüber, dass das Ziel bereits feststeht und sich schnell nähert.

Auf dem Weg dorthin wird es Hindernisse geben, aber ich bin sehr optimistisch, dass die Zukunft, auf die wir zusteuern, von unvorstellbarem Wohlstand und Überfluss geprägt sein wird.

Welche neuen Aussichten werden wir entdecken, wenn wir die Segel in Richtung KI-Atlantis setzen?

Ich persönlich kann es kaum erwarten, das herauszufinden!

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KI, Neuigkeiten, Technologie

Die Autobranche ‘macht den Ballmer’

Als in 2007 das erste iPhone präsentiert wurde, meinte der damalige Microsoft-Chef Steve Ballmer hämisch lachend, dass dies, ohne Tastatur und zum angekündigten Preis, niemals ein business phone werden würde. Was für eine krasse Fehleinschätzung.

Ein ähnlicher Moment rückt wieder heran und die Autobranche macht den Ballmer. Nachdem BYD im Februar 2024 mehr BEV abgesetzt hatte als Tesla, wurde schadenfroh verkündet, dass Tesla damit entthront sei.

Man kann es wohl betriebsblind nennen, wenn Tesla nur als ein weiterer Autohersteller angesehen, an monatlichen Produktions- und Absatzzahlen gemessen wird.

Elon Musk hat gerade klargestellt, dass Tesla ein Hersteller von KI und Robotik, sowie von Energieerzeugungs- und Speicherlösungen ist.

Am 8. August dieses Jahres will Tesla sein Robotaxi vorstellen, ein auf Basis von Künstlicher Intelligenz selbstfahrender Roboter.

Er wird perspektivisch für jedermann ein persönlicher Chauffeur sein, um Größenordnungen sicherer als menschliche Fahrer. Es wird wie ein PKW ohne Lenkrad und Pedale aussehen und wird den Personenverkehr umkrempeln.

Ein Paradigmenwechsel.

Und es kommt Schlag auf Schlag.

Vor langer Zeit schon hat Tesla ein kleineres Modell für ca. $25.000 angekündigt, eine radikale Umstellung seiner FullSelfDriving Software auf ein selbstlernendes System vollzogen, dieses System aus dem Beta-Stadium in den Alltag entlassen und gemeldet, dass im FSD-Modus bisher insgesamt 1,6 Mrd. Kilometer (!) absolviert worden sind.

Die Daten aus diesen Fahrten bilden den Grundstock für die Software und geben Tesla einen signifikanten Vorsprung vor allen anderen Anbietern.

Es wird spekuliert, dass das neue Modell 2, so die inoffizielle Bezeichnung, exklusiv als Robotaxi auf den Markt kommen könnte. Ein kühner Schachzug und typisch für den Tesla-Chef.

Als passionierter Autofahrer kann ich mir die Diskussion der kommenden Wochen und Monate gut vorstellen. Wir reden aber jetzt nicht mehr nur von einer technischen Weiterentwicklung, sondern von einem Quantensprung.

Um das zu verstehen, muss man wissen, dass wir im steilen Anstieg einer exponentiellen Technologieentwicklungskurve angekommen sind, wie es Gordon Moore in dem nach ihm benannten Gesetz schon in den 1960ern prognostiziert hat.

Es dauert anfangs 5 Einheiten auf der Zeitachse (x) um eine Einheit im technischen Fortschritt zu erreichen, dann aber nur 2 Zeiteinheiten, um 7 Einheiten nach oben zu steigen.

Man kann es so veranschaulichen, dass es von 1965 bis 2015 gedauert hat, um eine neue technische Entwicklungsstufe zu erreichen. Es dauert aber nur von 2015 bis 2035, um 7 Stufen aufzusteigen.

Wir leben in spannenden Zeiten.

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KI, Technologie

KI wird den Menschen in absehbarer Zeit nicht ersetzen …

Am zweiten Tag des World Governments Summit (WGS) 2024 erklärte Dr. Yann LeCun, Turing-Preisträger, Vizepräsident und leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, dass KI-Systeme nicht über die Verwaltungs- oder Planungsfähigkeiten verfügen, die der menschliche Verstand besitzt, und auch nicht über die Geschwindigkeit oder zeitliche Genauigkeit, um komplexe Probleme zu analysieren und zu bewältigen.

Dubai, VAE: Am zweiten Tag des World Governments Summit (WGS) 2024 sagte Dr. Yann LeCun, Turing-Preisträger, Vizepräsident und leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, dass Künstliche Intelligenz (KI) den Menschen bei der Verwaltung, Analyse und Leitung sozioökonomischer Aktivitäten in verschiedenen Geschäftsbereichen in absehbarer Zeit nicht ersetzen wird.

In einer Plenarsitzung mit dem Titel „Will AI Lead Us to Our End?“, die von Nate Lanxon von Bloomberg moderiert wurde, erklärte LeCun, dass KI-Experten und -Wissenschaftler noch viel Zeit benötigen, um technische Einstellungen zu entwickeln, die es mit dem menschlichen Verstand aufnehmen können.

Derzeit seien die kognitiven Fähigkeiten der KI weniger ausgefeilt als die von Katzen und Hunden. Sie sei weit davon entfernt, die menschliche Kognition und Intelligenz zu erreichen, fügte er hinzu.

LeCun führte aus, dass KI-Systeme nicht über die Verwaltungs- oder Planungsfähigkeiten verfügen, die der menschliche Verstand besitzt, und auch nicht über die Geschwindigkeit oder zeitliche Genauigkeit, um komplexe Sachverhalte zu analysieren und zu verwalten. Diese Fähigkeiten seien wesentliche Komponenten für einen wissenschaftlichen, kritischen und analytischen Verstand und fehlten noch weitgehend im technologischen Bereich.

Er beschrieb auch das Potenzial der jüngsten technologischen Revolution als zweischneidiges Schwert, indem er die Möglichkeit echter existenzieller Bedrohungen untersuchte, die zu schwerwiegenden globalen Folgen führen können. Dies sei angesichts der rasanten Entwicklung technischer und technologischer Systeme, insbesondere der KI, von besonderer Bedeutung.

LeCun sagte, dass die nächste Phase die Notwendigkeit mit sich bringen wird, sicherere und effektivere KI-Systeme zu entwickeln, da sie eine zentrale Rolle bei der Schaffung der Infrastruktur für Kommunikationsnetze und das Internet spielen, die beide untrennbar mit der Verwaltung verschiedener Aspekte des menschlichen Lebens und der Wirtschaft verbunden sind.

Er betonte die Notwendigkeit, KI-Systeme mit einem Höchstmaß an Sicherheit und Effizienz zu entwickeln, da sie am Betrieb, an der Entwicklung und an der Steigerung der Effizienz aller weltweit am häufigsten genutzten Geräte, wie Telefone und Laptops, sowie der verschiedenen Verkehrsträger beteiligt sind.

Quelle: https://telecom.economictimes.indiatimes.com/news/internet/ai-will-not-replace-humans-any-time-soon-chief-ai-scientist-at-meta-tells-wgs-2024/107683456

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