Episode Transcript
[00:00:00] Speaker A: Wusstet ihr eigentlich, dass ich zwei Jahre lang in China gelebt und gearbeitet habe?
[00:00:05] Speaker B: Nope.
[00:00:08] Speaker A: Tatsächlich war ich zwei Jahre lang in China und ich bilde mir ein, dass ich eine etwas differenziertere Meinung von diesem Land habe, als vielleicht so die Allgemeinheit, weil ich finde, dass die Allgemeinheit vielleicht ein bisschen einseitig auf China blickt. Und das würde ich heute mit euch gerne diskutieren, weil ich habe dieses ganze Thema China aufgegriffen, weil ich über dieses AI Race gehört habe.
Und da geht es ja darum, dass die Amerikaner ausgerufen haben, sie wollen da irgendwas gewinnen und sie haben die Chinesen zum Feind erklärt so ein bisschen. Und da würde ich gerne mit euch heute drüber reden, wenn ihr einverstanden seid.
[00:00:40] Speaker B: Absolut spannendes Thema. Unbedingt.
[00:00:43] Speaker A: Ja, sehr gut, dann fangen wir an. Mein Name ist Hannes Dollinger und ich.
[00:00:47] Speaker B: Bin heute hier mit Stefanie Kröll zum Beispiel und ich gebe ab an Christian.
[00:00:53] Speaker C: Hello, ich bin auch dabei.
[00:00:54] Speaker B: Christian Bonhann, Künstliche Intelligenz verändert unsere Welt. Was macht das mit uns?
Finden wir es heraus. Gemeinsam mit KI, der Podcast des GMKI e. V.
[00:01:12] Speaker A: Herzlich willkommen alle zusammen zum GMKI Podcast, gemeinsam mit KI und heute gemeinsam mit den Chinesen und den Amerikanern in diesem ominösen AI Race. Was ist denn das überhaupt?
[00:01:23] Speaker C: Ja, AI Race, ich würde sagen, Wettrennen um die Kontrolle.
Also wer entwickelt am schnellsten die besten Modelle und wer kriegt die am weitesten verbreitet, um sich das Geschäftsfeld der Zukunft zu sichern, würde ich sagen, würde ich auch so unterschreiben.
[00:01:41] Speaker B: Ganz genau.
[00:01:42] Speaker A: Wisst ihr, was ich denke, was das ist? Ich habe letztens nämlich zufällig den Film Oppenheimer geguckt. Da geht es ja darum, dass nach dem Zweiten Weltkrieg in diesem Kalten Krieg gegen die Rußen da irgendwie die Atombombe im Spiel ist und die Amerikaner müssen dieses Rennen um die Atombombe gewinnen. Mehrfach erst im Krieg, dann nach dem Krieg.
Und als ich den Film gesehen habe, der ist ja relativ aktuell und sehr erfolgreich, ist mir aufgefallen, das ist genau das gleiche Narrativ, was ich aus den KI Kreisen höre.
Und da habe ich mir gedacht, die Amerikaner sind halt, also gerade mit diesem normalen neuen Präsidenten, so eine Entertainment Nation, die brauchen so Narrative, kann das sein?
[00:02:23] Speaker C: Sport an. Also ich habe bis heute nicht verstanden, wie American Football funktioniert, aber irgendwann habe ich gelernt, dass es eigentlich auch so eine Art Kampf um Fläche ist oder sowas. Und ich habe jahrelang immer gedacht, die spielen so eine Art Fußball.
[00:02:33] Speaker B: Also ich stimmt ja, sich die Butter nicht vom Brot nehmen zu lassen, ist glaube ich ganz, ganz hohes Gut in diesem Zusammenhang, insbesondere den amerikanischen amtierenden Präsidenten. Und ja, krass. Ich bin gespannt, was es für Auswirkungen hat auf jeden Fall.
[00:02:53] Speaker C: Also ich finde, das ist aus europäischer Sicht ist das manchmal so ein bisschen weird. Aber was das ja schafft, ist, die schaffen es auf jeden Fall krass, Energie freizusetzen. Also sowohl jetzt hier das Manhattan Projekt als dann später auch hier. Wir wollen aber bis Ende des Jahrzehnts auf dem Mond sein und so weiter.
Also es gibt nicht viele Europäer, die auch so groß und weit denken, uns dann auch durchziehen und hinkriegen halt. Also da muss ich schon sagen, Respekt am Ende des Tages.
[00:03:21] Speaker A: Also du meinst, dieser Größenwahn ist quasi in der Nation vorprogrammiert.
[00:03:25] Speaker C: Ich würde es eher Ambitionen nennen. Optimismus, Glaube, Selbstbewusstsein.
[00:03:33] Speaker B: Ich habe auch am Größenwahn gedacht. Danke.
[00:03:36] Speaker A: Wisst ihr, wie der Präsident das nennt?
[00:03:38] Speaker C: Guck mal, whether we like it or.
[00:03:41] Speaker A: Not, we're suddenly engaged in a fast-paced competition to build.
[00:03:45] Speaker C: And define this groundbreaking technology that will.
[00:03:48] Speaker A: Determine so much the future of civilization itself.
[00:03:54] Speaker C: America is the country that started the.
[00:03:57] Speaker A: AI race and as president. Of the United States, I'm here today to declare that America is going to win it. We're going to work hard.
[00:04:06] Speaker C: We're going to win it.
[00:04:08] Speaker A: Also lasst uns mal bei dieser amerikanischen Perspektive bleiben, bis zum Oberhaupt des Landes höchstpersönlich verkündet, wir müssen dieses AI Rennen gewinnen.
Ich verstehe immer noch nicht so genau, warum.
Was erwarten die Amerikaner da?
[00:04:25] Speaker C: Ja, also wenn man jetzt mal diese Folklore da mal rausnimmt, dass das jetzt so eine Art Football Match ist oder der Flug zum Mond, finde ich generell inhaltlich muss ich sagen, stimme ich dem zu. Also was hier gerade passiert im Prinzip ist ja, wir stehen vor einer großen gesellschaftlichen Transformation und ich finde es total legitim, dass die Staatsführungen möglichst möglichst und ich finde es total legitim, dass die Staatsführung diesen Prozess möglichst weit kontrollieren wollen. Also welche Regeln sollen gelten?
Wofür wird das Zeug eingesetzt? Was passiert mit den Gewinnen, die sich daraus ergeben und so weiter. Ich würde es jetzt nicht formulieren wie er, aber dass jetzt der Präsident der führenden KI Nation sagt, wir haben hier eine starke Position und die müssen wir ausbauen, finde ich ehrlich gesagt legitim.
[00:05:19] Speaker A: Ja. Und es geht noch um was ganz anderes. Ich habe hier noch einen Kommentar, den spiele ich euch jetzt gleich auch noch mal ab.
Also kurz gesagt, er möchte nicht, dass amerikanische Kinder groß werden mit den Algorithmen, die die Werte einer anderen Nation außer den USA verbreiten.
[00:05:57] Speaker C: Aber auch da jetzt inhaltlich kann ich da jetzt nichts. Also seine Perspektive wird der chinesische Präsident wahrscheinlich genauso formulieren, aber andersrum meinen.
Ja, die Frage ist nur, was bedeutet das jetzt halt?
[00:06:09] Speaker A: Also ja, lass uns zurück auf die europäische Perspektive gehen. Wollen wir, wir sind natürlich den Amerikanern näher, wollen wir uns lieber von einer amerikanischen KI sagen lassen, was wir dürfen und was wir nicht dürfen. Also jetzt rein Im Sinne von ChatGPT sagt uns, das kann ich so leider nicht umsetzen, als eben die KI, die aus China kommt und die chinesischen Werte vertritt.
[00:06:31] Speaker B: Diese europäische Sicht oder da letztendlich, wo wir nur gerade stehen. Ich frage mich immer, also ich gehe mal Stichwort DSGVO und so weiter, das ist ja für viele hier die Bremse erstmal.
Auf der anderen Seite habe ich gerade so ein bisschen das Gefühl, viele Leute haben ja auch Angst um diese ganzen Entwicklungen und wo ist denn da Europa? Sind wir irgendwie das Gallische Dorf? Ich finde irgendwie sind wir das gallische Dorf, das vielleicht so als Schiedsrichter diese beiden irgendwie Nationen bisschen mitbeäugt beobachtet und ich weiß nicht, an der einen oder anderen Stelle Einheit gebietet und am Ende bleiben unsere Werte. Ich weiß auch nicht genau. Ich finde es irgendwie schwierig, ehrlicherweise alles. Also ich bin manchmal komplett lost in diesen ganzen Entwicklungen, ehrlicherweise.
[00:07:22] Speaker C: Also ich würde sagen, wollen wir das eine oder das andere? Hannes, ich würde sagen, wir wollen weder noch. Wir brauchen unseren eigenen Weg da drin. Vielleicht ist das auch mit deinem Bauchschmerz dabei. Gallisches Dorf ist keine Option, würde ich sagen.
Und ich glaube, bevor wir über die europäische Situation oder Perspektive vielleicht nachdenken, wäre es eigentlich auch fair, wenn wir jetzt noch versuchen würden, mal die chinesische Perspektive sich anzuschauen. Also das, was jetzt der amerikanische Präsident da eben gesagt hat, aus seiner Perspektive, die ja nun mal die führende Position ist. Also die haben die perfekte Infrastruktur mit ihren Clouds, mit ihren Compute Powers, mit den Märkten, mit den, da ist irgendwie achtmal so viel Investition in 24 in die Branche im Vergleich zu China zum Beispiel habe ich jetzt irgendwo gelesen also die führen das Feld halt und die Amerikaner erstmal, die benehmen sich auch so. Das heißt, die Strategie der Amerikaner ist darauf ausgerichtet, diesen Vorsprung zu halten, indem sie versuchen zu verhindern, dass die Konkurrenz nachwächst. Stichwort zum Beispiel, dass sie Nvidia verboten haben, bestimmte Chips, KI Chips nach China zu exportieren, um die auf ABS Abstand zu halten.
Sie versuchen die Standards global, alle reden von globalen Standards, aber sie wollen jetzt globale Standards da installieren, die aber streng genommen dann ihren Marktzugang absichern, sprich eigentlich ihren Erfolg noch festigen. Das ist für die Amerikaner aus meiner Sicht eine total nachvollziehbare Perspektive und würden wahrscheinlich alle so machen. Und lustigerweise finde ich das, wie die chinesische Regierung darauf reagiert, auch total typisch ist dafür, wie China sich global benimmt, weil so wie ich das wahrnehme und Hannes, mir fehlt da deine Insider Perspektive, ich habe da keinerlei reale Erfahrung, aber wenn ich mir einfach nur durchlese, was die Chinesen machen, da wird sehr viel gesprochen über Open Source, über Partnerschaft, über globale Standards und so weiter. Und wenn man sich dann aber genau anguckt, was China praktisch macht, das klingt jetzt vielleicht wie Semantik, aber die machen kaum Open Source. Also ich habe mir das tatsächlich noch mal ein bisschen genauer angeguckt und was China macht, ist so eine Unterform, also nicht ausschließlich, aber ist eine Unterform von Open Source. Also wenn Open Source, ich veröffentliche ein KI Modell inklusive der Trainingsdaten mit der Erlaubnis, das das alles so zu benutzen, um es in eigene Modelle zu verarbeiten, mit einer Information darüber, wie der Algorithmus funktioniert und so weiter. Das wäre echtes Open Source, wo jeder sich nehmen kann, was er will.
Was China macht im Wesentlichen ist, ich glaube, das heißt Open Weight, das bedeutet, China hat Modelle, die zum Teil auch sehr, sehr effizient sind, also mit viel weniger Hardware funktionieren, also billiger sind im Unterhalt als jetzt die großen amerikanischen Modelle und das geben sie quasi open frei. Das kann also jeder kann sich das halt runterladen, bei sich installieren. Das ist vielleicht für den globalen Süden auch sehr interessant, weil es einfach viel weniger anspruchsvoll ist und nicht erforderlich macht, auf irgendwelche US Clouds zuzugreifen.
Aber de facto ist das ein bisschen ein vergiftetes Geschenk im Sinne, du kannst es zwar benutzen, du kannst es auch ein Stück weit konfigurieren, sage ich mal vorsichtig, aber du kannst es nicht wirklich nachbauen und vor allem hast du keine echte Transparenz, was da drin ist. Sind die Daten, die da genutzt wurden zum Trainieren, waren die eigentlich geklaut?
Haben die das Urheberrecht geschützt? Bin ich als Firma, die das Modell vielleicht benutzt, ein Quen oder sowas, Bin ich eigentlich safe oder werde ich, nachdem ich meine IT darauf umgestellt habe, in einem halben Jahr verklagt, weil das Modell eigentlich Daten gestohlen hat oder was? Das heißt?
Ich sehe das nicht und es ist nicht wirklich offen. Und das erinnert sehr an die Seidenstraße, an die neue Seidenstraße. Also wenn China jetzt hingeht und vor allem im Süden Kredite und Infrastrukturprojekte sponsort, um da den Zugang in die Region sozusagen, aus meiner Sicht, sorry, zu kaufen und die quasi an sich zu binden, dann ist das, was hier passiert mit KI genau dasselbe. Also die verschenken quasi Modelle, ohne wirklich preiszugeben, was da drin passiert.
Das ist sicherlich attraktiver, als jetzt ein OpenAI mieten zu müssen für teuer Geld zum Beispiel, wo du die Daten dann reinschickst oder sowas. Also nicht uninteressant, aber es ist nicht wirklich offen. Und es ist so ein bisschen vergleichbar, wie gesagt, zu der Industriepolitik, die China betreibt.
[00:12:18] Speaker A: Mega spannend, weil so wusste ich das nicht. Ich dachte tatsächlich wirklich, dass es mehr Open Source ist.
Also du meinst, es ist tatsächlich auch genauso Investitionen in Infrastruktur auf der ganzen Welt. Die Seidenstraße ist da, glaube ich, ein gutes Beispiel.
Aber warum führen die dann sowas wie dieses International World AI Conference aus in Shanghai. Und verkünden groß und laut, sie wollen offen sein und sie wollen Kooperation mit aller Welt? Also ich würde behaupten, dieses AI Race kommt von amerikanischer Seite, aber ich sehe nicht, dass die Chinesen das so annehmen, zumindest in die Öffentlichkeit rein. Vielleicht auch noch ein bisschen hinterlistiger, meinst du?
[00:12:58] Speaker C: Cleverer, würde ich sagen. Also es ist halt, wenn du aus der, aus der, also ich finde beide Strategien total angemessen, also aus der jeweiligen Position heraus, Aber wenn du quasi der Underdog bist, der teilweise nicht den Zugriff auf die neuesten Technologien hat, Sprich Stichwort hier GPUs und KI Chips, was willst du machen? Halt?
Du baust super effiziente Modelle. Da gab es jetzt ja, wann war das, Ende des letzten Jahres, Anfang dieses Jahres, wie heißt das Ding?
Deep Seek, großer Schock, kurzer Einbruch an der US Börse, weil man es geschafft hat mit sehr wenigen Mitteln oder viel weniger Ressource ein sehr gutes Modell zu bauen.
Also das ist sehr sehr bemerkenswert.
[00:13:45] Speaker A: Aus.
[00:13:45] Speaker C: Der Position heraus, wo China halt startet. Die können halt jetzt nicht einfach entscheiden, dass sie die besten Chips bauen und sie haben auch noch nicht die größte Compute Power, sie haben nicht die größten Clouds, das heißt, sie sind einfach noch nicht an Platz 1 und ich glaube, das Ziel, was ausgegeben wurde, War Führerschaft, also KI Leadership bis 2030 habe ich irgendwo gelesen.
[00:14:06] Speaker B: Aber jetzt nochmal zu dem Deep Seek, da habe ich nämlich mal ein paar Zahlen recherchiert. Also die haben ein Token Context Window von 128 685 Millionen Parameter und haben aber das ja gefühlt auf Chips, die ja wie sagt man, vormodell waren, weil die Sanktionen irgendwie auferlegt wurden. Also ich meine die Power, die da die dahinter oder die, die da reinbuttern, die ist ja ziemlich markant und offensichtlich möchte ich mal sagen, oder überhaupt habe ich so das Gefühl, die Entwicklung, also ja krass, ich weiß auch nicht.
[00:14:48] Speaker A: Ja, da kennst du dich am besten aus, Christian, die Modelle, also dieser Deep Seek Moment, dieser Crash an der Börse und so, das war halt, da ist den Amerikanern einfach Mann Zacken aus der Krone gebrochen, Mehr war das ja nicht.
Und ob dann der Hype sagt, die sind auf einmal genauso gut und besser und günstiger so die Modelle, das weiß ich halt nun wirklich nicht. Ich habe die Natür mal irgendwie den Chatbot getestet.
Hast du da irgendwie mehr Insider Infos, Christian Also wie konkurrent sind die jetzt?
[00:15:22] Speaker C: Also aus meiner Sicht ist die Frage immer der Kontext, in dem du das anwenden willst, also in dem du quasi die Modelle benutzen willst. Also aus meiner Sicht endet gerade die erste Generation von der generativen KI, die geprägt war. Ich glaube, rückblickend werden Historiker Das war der Gruß aus der KI Küche, der uns alle wachgeküsst hat im Prinzip, also wo auch jedermann verstanden hat, welche Möglichkeiten KI hat und wie fähig das Zeug schon ist. Aber ich glaube, dass die Zeit der immer größer werdenden Modelle, wo es nur darum geht, wie viel Trillionen Parameter sind es denn und wie viele Layer hat denn das Modell. Ich glaube die Phase kommt an ein Ende. Ich weiß nicht, wie euch das geht, aber Wenn ich mir zum Beispiel jetzt überlege, als man von ChatGPT 3.5 auf migrierte quasi, als das rauskam, da war große Begeisterung Land auf, Land ab, so wie ich das wahrgenommen habe. Das war ein Riesensprung. Wenn du das vergleichst mit jetzt dem Sprung von GPT-4 auf GPT-5 jetzt vor ein paar Wochen, viel, viel weniger Begeisterung und man verliert sich jetzt aus meiner Sicht fast in Details und der Nutzen von diesen Modellen, der nimmt nicht mehr so stark zu, wie jetzt in den ersten Generationen. Und um jetzt zu der Frage zurückzufinden, die ich gerade versuche zu beantworten, ich glaube, dass das, was wir als nächstes sehen werden, Modelle sind, die viel, viel kleiner sind, Also nicht mehr Shakespeare zitieren können, 20 Sprachen sprechen und nebenbei auch noch Kochrezepte aus Fotos ableiten, sondern die auf spezifische Problemstellungen fokussiert sind.
[00:17:22] Speaker B: Aber das ist doch dann für Europa der Nischenmoment, oder?
[00:17:25] Speaker C: Du greifst vor, liebe Steffi, du greifst vor. Ich wollte gerade noch so ein bisschen Spannung aufbauen, aber lass uns doch kurz hier das Thema China und wie schaffen die das mit so wenig Hardware Ressource vergleichsweise so tolle Modelle zu bauen und ist das jetzt relevant oder nicht? Und Hannes, was heißt das technisch eigentlich?
Ich glaube, da werden die Voraussetzungen gerade geschaffen und deshalb waren auch alle so aufgeregt, weil man verstanden hat an der Börse, warte mal immer mehr, immer größer ist gar nicht unbedingt immer besser.
Und ich versuche mal, ich suche mal nach einem plastischen Beispiel.
Natürlich lieben wir es alle jetzt hier irgendwie ein Jedermann möchte gerne eine Geburtstagsgrusskarte oder eine Dankesrede oder irgendein E Mail mal schnell mit ChatGPT generieren, oder das ist angenehm, das machen wir alle, hat auch keiner ein Problem mit.
Aber würdest du jetzt anstatt zu einem Rechtsanwalt gehen zu gehen in einem Sorgerechtsstreit ChatGPT benutzen wollen oder Claude? Oder wenn du einen komischen Leberfleck hast, würde es dir ausreichen, ein Foto an ChatGPT zu schicken, um rauszufinden, ob du vielleicht Hautkrebs hast und dann daraus die Therapie abzuleiten.
Was ich sagen will, echte Anwendungsfälle, die wirklich dann auch kommerziell Riesenauswirkungen haben, Disruption des Gesundheitswesen, Steuerberater Anwälte, irgendwas, die brauchen viel, viel bessere Modelle, die wahrscheinlich kleiner sein werden. Und zu deinem Punkt, Steffi, ich glaube, das ist die Chance für die Mittelmächte wie jetzt Europa, die eigentlich erstmal abgehangen aussehen, weil sie kein eierlegendes Wollmilchsau Modell jetzt mehr so schnell aus dem Ärmel schütteln. Und da, glaube ich, könnte man von der Strategie der Chinesen tatsächlich sich einiges abgucken.
[00:19:15] Speaker A: Deutschland, das Land der Ingenieure, die einfach Anwendungen schaffen, das waren wir schon immer unbedingt.
[00:19:21] Speaker B: Und das macht mir dann auch Mut. Also wenn ich dann solche Use Cases habe, die in einem kleineren Umfang sich abspielen, wo aber viel wirklich gutes Wissen, die Maschinen damit trainiert werden, eben nischenhafter zu sehen. Das ist das, was ich auch noch dann in dem Sinne, dann ist es eben gallisches Dorf, vielleicht ein anderer Begriff, aber das ist das, was mich dann eher wieder beruhigt, weil wie gesagt, die Daten, die wir ja jetzt, und ich meine, es ist ja nicht nur KI, es ist ja gerade dieses Buch so gehypt von Martin André hier, Krieg der Mächte, glaube ich, also wo es ja generell um diese wenigen großen Tech Konzerne geht, wo wir alles reinladen und hochladen und irgendwie auch in diese tierische Abhängigkeit, also schon die ganze Zeit eigentlich sind, aber ich finde durch KI und auch so ein AI Race, habe ich das Gefühl, ist es noch mal wie so ein Brennglas gerade. Und das lässt mich manchmal echt, machen wir schon ziemlich viele Gedanken. Und ich bin auch, sagen wir mal jetzt aufgrund meiner AI Bildgenerierung, ich bin ja auch ein bisschen irgendwie auch im Thema drin, weniger jetzt so tief technisch komme ich aus dem Programmieren, aber letztendlich bin Teil des Systems, ich benutze diese Sachen mit und denke auch manchmal, wow, was ist denn das da eigentlich alles da draußen? Wie geht es euch denn damit? Also mal unabhängig jetzt irgendwie von Race, mal Butter bei der Fische, gefühlsmäßig, wie fühlt sich das an für euch Frauen und Gefühle?
[00:20:51] Speaker A: Ich fühle mich, ach, ich fühle mich sehr, sehr wohl in all diese Richtungen, muss ich ehrlicherweise sagen.
Ich kam gerade nicht drumrum noch zu denken, wo wir über spezialisierte KIs gesprochen haben. Ich bin ja viel im Videobereich unterwegs und sehe mir die Video KIs an, da ist Google tatsächlich ganz weit vorne und ansonsten kommt da sehr viel China und mir ist es einmal aufgefallen, dass ich eine junge Frau gepromptet habe und das war dann eine Chinesin. Und da fiel mir dann Ah ja, richtig, ich arbeite ja gerade mit einem chinesischen Modell, hat mich aber jetzt auch nicht vom Hocker gehauen, also weder positiv wie negativ.
[00:21:26] Speaker B: Hannes, ganz kurz, ich würde noch mal eben erzählen, du hattest ja eingeleitet, du hast zwei Jahre in China gelebt. Ganz kurz, gibt uns doch mal ein Wrap up. Wo hast du gelebt und wie ist das, wenn man da lebt? Das würde mich jetzt auch mal vielleicht auch die Zuhörenden kurz mal interessieren. Erzähl doch mal.
[00:21:41] Speaker A: Stimmt, ja, vielen Dank. Genau, ich habe zwei Jahre in China, also in Shanghai gelebt und von dort aus Videoproduktionen gemacht für größere europäische Firmen, die eben den chinesischen Markt erobern wollten und mit ihren teuren Produkten da irgendwie Marge machen wollten. Und für die haben wir Videos produziert. Und ja, ich habe in Shanghai zu leben heißt, man ist sehr sehr in einer Blase, in einer großen, reichen Expert Blase, wo sehr viel sehr schnell passiert, aber man kriegt auch ein bisschen was von dem Leben mit. Und eine Sache, die mir aufgefallen ist und die ich die ganze Zeit überlegt habe, ob die hier bei diesem KI-Rennen als Argument gelten. Darf oder nicht, ist eben, dass in China Copyright Urheberschaft eigentlich nicht existiert. Das kennen wir daher, dass die Chinesen immer schon alles gerne kopiert haben. Auch so die ersten chinesischen Autos sahen genauso aus wie so ein so ein billiger Land Rover ohne Qualität, aber Hauptsache gleiches Aussehen.
Und da fragte ich mich, ist es tatsächlich was, was hier irgendwie auch durchkommt, dass wir gar nicht so sehr auf individuellen Besitz, ich bin die Firma, mir gehört das Modell, damit möchte ich ganz viel Geld verdienen, bestehen, sondern eher so einen, jetzt könnte man sagen kommunistischen Ansatz verfolgen.
Alle haben alles, keiner hat eigene, auch geistige Rechte.
[00:23:00] Speaker C: Ich versuche jetzt ein gutes Gegenbeispiel zu finden und überlege jetzt gerade, irgendwie regt sich bei mir im Kopf irgendwas in der Gesundheitswesen Ecke. Also zu sagen, es gibt kein Urheberrecht, wenn man es weiterdenkt, heißt ja auch, du hast eigentlich kein Recht an deinen Daten, sprich, was weiß ich, die Daten, die jetzt hier über mich irgendwo erfasst werden, die sind dann auch Gemeingut und da regt sich in mir großer Widerstand.
Vielleicht ist es nur meine europäische Nostalgie diesbezüglich. Ich glaube tatsächlich, dass einfach nur Daten irgendwo zu klauen und jetzt zum Training von Modellen zu benutzen, ist nicht die Antwort.
Es geht nicht nur um Daten irgendwo reinzuladen, sondern die Qualität der Modelle wird ganz maßgeblich davon abhängen. Und das sehe ich auch auf der Arbeit jeden Tag. Und das sind die Diskussionen, die da geführt werden in der Auswahl der Daten, in der Kuratierung der Daten.
Denn streng genommen wollen wir ja Wissen in das Ding reintun. Und ich behaupte, ein System, was davon lebt, einfach nur Daten zu klauen, wo auch immer die finden können, ohne sie wirklich zu besitzen, sprich das Wissen dahinter zu haben, die Modelle werden nicht so gut sein wie das Modell, was wirklich mit Wissen und nicht mit geklauten Daten befüllt wird.
Insofern hoffe ich, dass das nicht aufgeht, weil Daten sind wertvoll und Wissen ist wertvoll. Es wäre schade, wenn es einfach geklaut werden könnte. Den Rest, alles gehört allen. Und finden wir nicht ein Modell, wo alle davon profitieren. Da bin ich höchst interessiert an allen Ideen, weil ich glaube, das ist eine gute Richtung.
[00:24:44] Speaker A: Ja, müssen wir ja, wenn das versprechen, was vielleicht auch dieses ominöse Ziel von dem AI Race ist, nämlich irgendwie die Ober Superintelligenz, die alles kontrolliert und alles macht und so mächtig wird, dass sie niemandem gehören sollte, wenn das wahr wird, dann ist das vielleicht einfach auch das, was wir brauchen.
Ich komme noch einmal kurz zurück zu den Amerikanern, weil denen fällt jetzt ihr eigenes Copyright so ein bisschen auf die Füße, finde ich, hört man aus den Medien. Also in Europa wird das alles sehr hoch gehalten, Wir sind ein bisschen langsamer, wir sind sehr gut reguliert, aber die Amerikaner, gerade ein bisschen auf Druck von den großen Tech Konzernen bis hin hoch zum Präsidenten, die wollen da lockern, die wollen da ein bisschen schneller vorangehen und sagen, wir können das ja nicht gewinnen, wenn wir uns an Datenschutz halten müssen und unsere Daten nicht genug kriegen.
[00:25:35] Speaker C: Ja, sehe ich auch, sehe ich aber auch komplett anders.
Erinnert mich ganz stark an das, was Jeffrey gesagt hat, über den wir letztens sprachen.
Wir dürfen jetzt nicht Qualität und Sicherheit über Bord werfen, nur um auf Teufel komm rauszugewinnen.
Und ich glaube, das ist zu kurz gedacht, weil wenn wir jetzt mal einen Schritt zurücktreten und drauf gucken, was hier passiert, dann glaube ich wirklich, dass es ultimativ wichtig ist, dass jeder Staat Jede Gesellschaft, jede Region muss die Möglichkeit haben, die KI so einzuführen, wie es für die Region wichtig ist. Also wenn wir der Meinung sind, dass Privatsphäre einen Wert hat, dann müssen unsere Modelle das auch respektieren.
Unsere Vorstellung, was jetzt Verwaltungsabläufe angeht, was Umweltschutz angeht und so weiter, die müssen bei uns, die können nicht von der globalen KI irgendwie gesetzt und gelöst werden. Das ist ein regionales Thema. Und ich finde, es ist auch das Recht der Menschen, die hier leben und auch die, die in Asien leben und in Südamerika oder wo, darüber entscheiden zu dürfen. Das heißt, dieses AI Race, ich glaube oder ich hoffe nicht, dass das AI Race wirklich ist, wer wird das eine Modell liefern, was dann weltweit eingesetzt wird, sondern das AI Race für mich ist, welches Konstrukt kann die Menschheit finden, um genau das zu ermöglichen, um eine friedliche Transformation zu erlauben, wo die Gewinne da bleiben, wo sie durch Produktivitätssteigerung entstehen, damit die Leute nicht verhungern auf der Straße, nachdem sie alle ihren Job verloren haben. Und vor allem, wir müssen unabhängig bleiben. Wir können uns nicht abhängig machen von Google, Meta oder Open.
Das können wir nicht bringen.
[00:27:25] Speaker B: Aber sind wir doch.
[00:27:28] Speaker C: Sind wir im Moment. Aber wie gesagt, ich glaube, da ist ja im Moment auch viel, da ist ja auch viel Investorenpropaganda unterwegs, die nichts von dem ist profitabel im Moment. Also deshalb habe ich das ja eben auch so halbspöttisch Gruß aus der Küche genannt. Das ist ein Appetizer, den wir da gerade sehen.
Aber wenn du jetzt plötzlich ein Modell hast, was es dir erlaubt, das Gesundheitswesen so zu transformieren, dass du den zigfachen Output hinkriegst mit einem Bruchteil der Kosten, dann hast du auf einmal da stehen Dollars oder Euros daneben. Und das heißt, was ich sagen will, ist, die großen Schlachten, wo wirklich jetzt auch Geld verdient wird, die stehen ja überhaupt noch aus. Und da ist aus meiner Sicht noch nicht gesagt, dass jetzt Openatisch da jetzt das Rennen macht oder Meta. Wenn sich die Europäer jetzt hinsetzen und ihre Stärken, nämlich Rechtssicherheit, hohe Datenqualität und ein anderes Maß an Regulation, wenn wir die nutzen konstruktiv, dann glaube ich, haben wir hier in der nächsten Phase von der KI Transformation, haben wir noch sehr gute Chancen.
[00:28:34] Speaker A: Absolut. Und ich finde, wir als Europäer sind gar nicht in der allerschlechtesten Position. Und was auch immer nach dem Appetizer an Hauptgang auf uns zukommt, so schlecht ist die Position nicht, aber keiner weiß es.
[00:28:48] Speaker C: Und lass uns ihn selber kochen, würde ich sagen, oder zumindest mit in der Küche rumhängen und von mir aus ein paar Drinks nehmen, während gekocht wird oder irgendwie sowas, damit uns der Hauptgang auch schmeckt. Ich glaube, es ist auch generell eine gute Idee, Siegen von Siegern zu lernen. Also wenn Europa jetzt vielleicht so auf Platz 3 leicht abgeschlagen hinter Amerika und China hinterher rennt, dann glaube ich, ist es eine gute Idee, sich abzugucken, was funktioniert und läuft. Und ich finde zum Beispiel, wie gesagt, die Strategie, die China da fährt mit hier Open Weights, sprich verteilen dessen, was schon da ist, um sich ein Ökosystem aufzubauen, ohne jetzt das geistige Eigentum komplett aufzugeben. Ich finde, das ist eine ziemlich starke Strategie jetzt aus chinesischer Sicht. Und ich wüsste nicht, warum wir aus Europasicht das nicht ähnlich aufziehen könnten mit Modellen, die gar nicht so ohne weiteres mal eben sonst gebaut werden können, mit unserem Wissen, mit hier den ganzen Hidden Champions da aus Badewürdeberg oder wo die alle sitzen, die halt hier das riesen Fachwissen haben. Lass uns doch das alles hier in Modelle reinpacken, die dann aus Europa heraus genutzt werden.
[00:29:54] Speaker B: Ja, also da bin ich auch bei dir, wie gesagt, wenn wir das so machen und so hinbekommen, das finde ich ist ein guter Weg auf jeden Fall.
Macht auch für mich die Perspektive irgendwie deutlich angenehmer.
[00:30:08] Speaker C: Let's do it und let's talk about the Grundeinkommen, was nämlich dann eine Folgediskussion ist ein andermal richtig.
[00:30:16] Speaker A: Ja, und noch was, nämlich eine Hausaufgabe, da haben wir schon mal drüber geredet, aber vielleicht nehmen wir uns das jetzt mal lose vor für eine Folge hier, dass wir eine Woche lang alle mal den europäischen KI Mistral testen und uns dann hier wieder treffen. Und ich würde das nämlich total gerne empfehlen, wenn wir immer sagen, wir müssen aus europäischer Sicht denken, dann müssen wir auch europäische Tools empfehlen, dann müssen wir sie aber auch kennen.
Ich mache das mal so lose als Hausaufgabe, das muss ja nicht direkt nächste Woche sein, aber lass uns das mal festhalten.
[00:30:45] Speaker C: Ja, aber schnell. Ich habe jetzt gestern gelesen, dass Apple überlegt, Mistral zu kaufen, von daher, wer weiß, wer weiß.
[00:30:53] Speaker B: Ah, guck, verrückt.
[00:30:55] Speaker A: Na gut, es bleibt auf jeden Fall spannend.
In diesem Sinne würde ich sagen, haben wir heute eine, also wirklich lebhafte Diskussion gehabt. Ich fand es sehr spannend. Ich danke euch beiden. Und als Schlusswort bleibt mir eigentlich nur zu sagen, dass wir hier beim GMKI sehr gerne und sehr viel diskutieren. Nicht nur im Podcast, sondern auch Veranstaltungen, die wir machen.
Kommt gerne mal vorbei, informiert euch auf GMKI Org oder schreibt uns eine E Mail. Ich würde behaupten, wir lesen aktuell noch jede E Mail, die reinkommt und beantworten und diskutieren darüber. Podcastmki Org. Wir würden uns sehr freuen, auch euch nächstes Mal wieder zu hören. Bis dahin sage ich danke Steffi, danke.
[00:31:40] Speaker C: Christian, Vielen Dank, lieber Hannes, vielen Dank.
[00:31:43] Speaker B: Ihr zwei Zuhören, alle Zuhörenden, liebe Grüße.
