Generative KI-Modelle wie ChatGPT werden angeblich eines Tages die meisten Menschen beim Schreiben von Texten ersetzen. In der Zwischenzeit verbringen Menschen jedoch sehr viel Zeit damit, über generative KI zu schreiben. Jeden Tag kommen Ankündigungen, in denen damit geprahlt wird, wie Start-ups a, b und c die Technologie auf die Industrien x, y und z anwenden. Globale Risikoinvestitionen mag im vergangenen Jahr um 35 Prozent auf 415 Milliarden US-Dollar gefallen sein, aber das Geld fließt immer noch in heiße, generative KI-Start-ups.
Seit Jahren schreiben Forscher für maschinelles Lernen immer beeindruckendere Algorithmen, verschlingen riesige Datenmengen und massive Rechenleistung, um immer beeindruckendere Dinge zu tun: Schach- und Go-Matches gegen die stärksten menschlichen Spieler zu gewinnen, zwischen Sprachen in Echtzeit zu übersetzen und Modellieren von Proteinstrukturen, zum Beispiel. Aber 2022 war ein Jahr des Durchbruchs für die generative KI, als das in San Francisco ansässige Forschungsunternehmen OpenAI und andere die Technologie für normale Benutzer öffneten.
Jeder mit einer Internetverbindung kann nun die scheinbare Magie erleben, indem er Dall-E dazu auffordert, ein Bild eines Astronauten zu erstellen ein Pferd reiten on the moon oder ChatGPT, um eine Geschichte über die Mondeskapaden eines reitenden Astronauten zu schreiben.
All das ist (meistens) guter und harmloser Spaß. Generative KI stimuliert bereits Millionen von Textern, Illustratoren, Videospielentwicklern – und Zeitverschwendern. Aber die größere Frage ist: Kann es die Produktivität in der Wirtschaft insgesamt steigern? Seit Jahren vergleichen Technologen die transformative Wirkung von KI mit der von Mikrochips, Elektrizität und Feuer. Ökonomen tun sich jedoch immer noch schwer, Veränderungen in den Produktivitätsdaten zu erkennen.
Der Einsatz von generativer KI, so behaupten seine Evangelisten, wird nun einen Minderheitensport in ein Spiel mit Massenbeteiligung verwandeln. Mira Murati, Chief Technology Officer bei OpenAI, hat die Verbreitung von KI sogar mit einer Form der digitalen Globalisierung verglichen: Sie verschafft jedem Zugang zu neuen wirtschaftlichen Möglichkeiten, erhöht die Chancenvielfalt und steigert den Wohlstand. Andere haben argumentiert, dass die exponentielle Zunahme der Rechenleistung in den letzten Jahrzehnten, wie sie durch das Mooresche Gesetz beschrieben wird, von der Hardware in die Software übergeht. Die Softwareerstellung bewegt sich vom handwerklichen ins industrielle Zeitalter.
KI kann auch darauf trainiert werden, die nächsten Zeilen des Computercodes vorherzusagen. Microsoft, das 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert, sagt, dass es generative KI in seine Software, sein Cloud-Computing und seine Suchdienste integrieren wird, um seine Geschäftskunden zu stärken. Copilot, das 2021 von Microsofts Open-Source-Softwareplattform GitHub und OpenAI veröffentlicht wurde, ermöglicht Entwicklern bereits die automatische Vervollständigung von Code in mehreren Programmiersprachen.
Angesichts der Bewertungen einiger Benutzer könnte dies ein Zeichen für die Zukunft sein. Beispielsweise der Informatiker Andrej Karpathy, der zuvor bei Tesla und OpenAI gearbeitet hat, hat dieser Copilot getwittert hatte seinen Arbeitsablauf „dramatisch beschleunigt“, indem er 80 Prozent seines Codes mit 80-prozentiger Genauigkeit geschrieben hatte. Seine Rolle, sagte er, bestehe jetzt darin, computergenerierten Code zu veranlassen und zu bearbeiten, anstatt ihn selbst zu schreiben.
Diese beginnende Softwarerevolution untermauert die Investitionsthese von Radical Ventures, einem in Toronto ansässigen Risikokapitalfonds. Software entwickelt sich von einem hartcodierten, statischen Produkt, das regelmäßig ausgeliefert wird, zu einem Produkt, das von KI-Lernalgorithmen angetrieben wird und sich nahezu in Echtzeit ständig weiterentwickelt, sagt mir Jordan Jacobs, Mitbegründer von Radical. „In den nächsten zehn Jahren wird jede Software durch KI-Software ersetzt werden. Das wird enorme wirtschaftliche Auswirkungen haben.“
Über diesem Optimismus schweben zwei Fragezeichen. Erstens ist noch unklar, ob die sich ständig weiterentwickelnde Software die technologische Veralterung beschleunigen und Unternehmen dazu zwingen wird, neue Hardware zu installieren und Mitarbeiter umzuschulen – was einige Forscher für die schlechte Produktivität nach einem technologischen Durchbruch verantwortlich machen – oder sie erheblich reduzieren wird. Mit anderen Worten, wird die generative KI die Übernahme von Technologie durch den Menschen verbessern oder glätten? Zweitens: Wird die generative KI eine schädliche neue Form der „technischen Schuld“ schaffen, die menschliche Programmierer dazu zwingt, Software zu überarbeiten, um maschinengeschriebene Fehler zu beseitigen?
Wie ein FT-Leser geschrieben hat, besteht die Gefahr, dass die höchst unvollkommene Natur der generativen KI die Informationswelt auf den Kopf stellt. Heute gehen wir davon aus, dass die meisten digitalen Inhalte korrekt sind, und verwenden Faktenprüfer, um gefälschtes Material zu identifizieren und zu beheben. In der postgenerativen KI-Welt müssen wir davon ausgehen, dass alle Inhalte potenziell fehlerhaft sind, und Wahrheitsfinder einsetzen, um hygienische Quellen zu überprüfen. Ich warte auf die erste E-Mail von einem Start-up, das argumentiert, dass Wahrheitsfindung ein fantastischer neuer Anwendungsfall für generative KI ist.