Hey und herzlich willkommen bei der KI Show. Ich bin Benny und zusammen mit Ruben tauchen wir praxisnah und im Detail in die Welt der künstlichen Intelligenz ein. Egal, ob du mit KI schon selbstständig geworden bist oder deinen Chef immer noch überzeugen musst, sich mit KI zu beschäftigen, hier bist du genau richtig. Ruben, was lernen wir heute? Heute wollen wir darüber sprechen, was lohnt sich eigentlich noch, wenn KI alles kann in der Zukunft, mit KI überall, was wir uns sehr gut vorstellen können mittlerweile bei der rasanten Entwicklung, wird KI in ganz vielen verschiedenen Bereichen eine große Rolle spielen und Aufgaben abnehmen, Fähigkeiten multiplizieren und was sollen wir dann noch lernen? Sowohl mit Blick auf unsere Jobs als auch für ein glückliches und sicheres Leben für uns und unsere Kinder. Aber bevor wir in das spannende Thema tiefer einsteigen, hast du glaube ich noch ein Überraschungsthema für uns. Genau, das Überraschungs- oder Minithema heute ist der Gardner Hype Cycle. Hast du davon schon was gehört? Ja, das trifft's on point. Sehr gut. Ich bin gespannt, was du in diesem Kontext dazu erzählst. Genau, Gardner ist ja so eine Firma aus USA und im Grunde glaube ich machen die mehr so Unternehmensberatung. Aber auf Basis von ganz, ganz vielen Daten. Das heißt, die sammeln für neue Technologien, sammeln die alles, was es gibt zu dieser neuen Technologie und versuchen das ein bisschen so aufzubereiten, dass man den Trend sieht, dass man Unternehmen beraten kann, hey, wo geht's in den nächsten 10, 20 Jahren hin? Was könnte man machen, um am Ball zu bleiben? Und die Firma Gardner hat so ein Modell von so einem Hype Cycle einer Technologie. Und dieser Hype Cycle hat von Phasen, und vielleicht erklären wir das mal anhand von der Dotcom Bubble, die es ja in den 2000ern gegeben hat. Neue Technologie, die erste Phase ist die Innovationsphase. Das heißt, wenn die Technologie erfunden wird, beziehungsweise so marktreif wird, dass man damit schon arbeiten kann. Bei der Dotcom Bubble war das natürlich der Heimcomputer, der immer besser geworden ist. Dann kam das Internet und dann kam eben Web 2 mit den ganzen Internetseiten, mit den ganzen Dotcom Seiten. Bei der Innovation, da geht die Kurve steil hinauf. Danach kommt die nächste Phase, das ist der Gipfel der überzogenen Erwartungen. Das ist quasi, wenn Tausende von neuen Firmen aufploppen und jeder verspricht was. In der Dotcom Bubble war das so, da kamen auch Tausende von kleinen Firmen hoch und sobald die irgendwie Dotcom am Schluss hatten, wurde heftig in die investiert, wurde Geld darauf geschlissen. Dann gibt es eben den Gipfel der überzogenen Erwartungen und dann kommen wir ins Tal der Enttäuschung, wo man sieht, okay, die Technologie ist doch noch nicht so weit. Die Versprechen können nicht eingehalten werden, der Return of Investment ist sehr gering, weil eben die User vielleicht auch noch nicht so gut mit dem ganzen Internetzeugs umgehen konnten und die Regierung ist nicht mitgekommen und wie wir mal wissen, ist die Bubble dann geplatzt. Das ist das Teil der Enttäuschung. Nach dem Teil der Enttäuschung gehen wir auf den Pfad der Erleuchtung. Und das ist quasi, wenn von den tausenden kleinen Firmen gab es ein paar Hunde, die aber noch weiter kontinuierlich an ihrer Vision gearbeitet haben. Die haben dann schon langsam Produkte rausgebracht, die einfach die Welt auch verändern, wie jetzt zum Beispiel Microsoft mit dem Office. Das ist dann auf einmal in jeder Firma, jede Firma hat dann Office-Programme genutzt. Und so wurde das in einem Markt reich. Und die letzte Phase ist dann eben dieses Plateau der Produktivität. Das heißt, wenn sich die Technologie einspielt und aufeinander aufbaut und dann von der.com-Bubble sind dann die Big Player übergeblieben, wie Microsoft, Google, Amazon und so weiter. Genau, das ist der Hype Cycle, der Gartner Hype Cycle. Und 2022 haben die natürlich für Künstliche Intelligenz dann auch so ein Hype Cycle gemacht. Und laut Gartner sind wir jetzt gerade Gipfel der überzogenen Erwartungen. Das heißt, wir haben jetzt die Innovation hinter uns. Und jetzt sind wir an dem Punkt, wo ganz viele kleine Firmen aufpoppen und jeder verspricht was. Und laut Gartner wäre es ja dann so, dass wir jetzt so einen Dowl-Trend dann haben, wo wir sehen, hey, die Erwartungen sind so hoch, die Versprechen können nicht eingehalten werden. Und das Ganze, der ganze Hype lässt nach. Was glaubst du? Sind wir im Gipfel der überzogenen Erwartungen? Sind wir vielleicht früher? Haben wir den vielleicht schon überstanden? Was glaubst du dazu? Nach meinem Eindruck, würde ich sagen, sind wir noch nicht ganz am Gipfel. Also wir steigen gerade die Erwartungen hoch. Aber es ist immer noch so, dass wenn du eine Firma hast und du machst dir den AI-Aufkleber drauf, dass das dich nochmal schon mal pusht. Viele Firmen versuchen eben, sich den Aufkleber draufzumachen, um mitzuhalten, um mehr Kunden zu bekommen, um eben auch Investitionen zu bekommen. Im Tal glaube ich, sind wir noch nicht. Und ich glaube, wir steigen auch noch nicht ab. Ich glaube, wir sind bei einer anderen Technologie definitiv im Tal der Enttäuschung, nämlich bei VR-AR. Da gab es einen riesigen Boom vor 2016, vor ein paar Jahren. Und dann war, wow, das wird die Zukunft verändern. Und dann sind wir ins Tal abgerutscht. Jetzt hat Apple mit der Vision Pro so einen kleinen Bump gemacht. Aber jetzt sind die Leute doch wieder enttäuscht, weil es nicht das ist, was es ist, weil es auch ein First-Generation-Product ist. Aber ich bin auch gespannt, wann wir abrauschen werden ins Tal mit AI. Wie siehst du das? Ja, oder ob wir überhaupt abrauschen, ob das überhaupt so ist wie in den anderen Technologien. Also ich habe da zwei Gedanken. Zum einen, verhält sich AI nicht wie eine Bubble. Also bei der Dotcom Bubble war es so, dass dann viele E-Pos gab, also viele Firmen gingen dann ganz plötzlich an die Börse, gab viele Investitionen, obwohl das alles noch nicht ansatzweise marktreif war. Und bei AI ist es jetzt ein bisschen anders. Es ist ein bisschen so, es kommen natürlich viele Firmen hoch, aber es gab noch nicht diese Riesenwelle an Investitionen, an Investitionen in kleine Firmen. Und es gab noch nicht diese große Welle an neuen Börsengängen mit AI. Das heißt, die Anzeichen auf dem Markt ist vielleicht sogar so, dass wir in keiner Bubble sind. Deswegen weiß ich jetzt nicht, wo wir vielleicht auf dieser Linie sind. Und andererseits kann ich mir vorstellen, dass wir vielleicht erst sogar an Innovation Triggers sind, dass wir vielleicht sogar ganz am Anfang sind, dass die Transformers mehr oder weniger erstmal die Innovation angestoßen haben und dass dieser Peak vielleicht erst später kommt. Das kann ich mir auch vorstellen. Aber naja, wir werden sehen. Was mich noch interessieren würde, ich habe diesen Hype Cycle manchmal gesehen, ob da die Industrie und die Gesellschaft im Einklang im Grunde mitschwingen, hoch und runter, oder ob das unabhängig ist. Denn die Gesellschaft bekommt ja jetzt schon viel AI mit und so weiter. Und könnte es sein, dass die Gesellschaft in das Tal reinrutscht, während die Industrie noch auf dem Aufstieg ist? Ich kann mir schon vorstellen, dass dieser Hype Cycle irgendwie stimmt, weil ich habe persönlich das Gefühl, dass die Versprechen schon riesig waren. Also letztes Jahr, vor allem, wo Microsoft dann gesagt hat, AI wird in das ganze Office-Umfeld integriert. Und mit einem Prompt kannst du eine Word-Dokumentation erstellen lassen und gleichzeitig eine Powerpoint, die besser ist als jede andere Powerpoint. Und das haben sie letztes Jahr, weiß nicht wann, aber schon ein paar Monate her haben sie das vorgestellt. Und ich glaube, die sind noch nicht ansatzweise so weit, dass sie das wirklich so umsetzen können. Vielleicht ist das enttäuscht. Ja, und was bei AI auch schnell passiert, es wird vom Menschlicht. Und viele, die sich das Ganze näher angucken im Tech-Bereich, die sehen eher das, was, das Potenzial, was kommt. Das geht uns beiden ja auch so, dass wenn wir viel von reden, wie toll das wird und so weiter, ist es eben ein Wirr. Wir erleben es jeden Tag, wir arbeiten mit KI in verschiedenen Bereichen und merken, da sind einfach noch Limitationen da. Das Einzige, was wir sehen, ist, wir sehen das Potenzial, diese Limitierung zu überwinden. Das sind wir aber noch nicht. Ich sehe aber bei anderen Menschen, die sich nicht so genau damit beschäftigen, dass sie das alles hören und denken, das sollte jetzt da sein. Dann gehen sie rein in so einen Chat-Pod und merken, Moment, das ist ja nicht so wie versprochen. Ein bisschen enttäuschen und die Menschen passen sich auch schnell an. Du hast der GPT-4 rausgekommen und du warst gehypt und ich und wir arbeiten viel damit. Aber irgendwann resignierst du und sagst, okay, vielleicht wird es sogar ein bisschen dümmer oder fauler und es wird schlechter anstatt besser. Und dann resignierst du ein bisschen und nimmst dieses Modell als gegebenen, obwohl es ein riesen Ding ist eigentlich. Und es ist ja auch gesagt worden, GPT-45 oder die nächste Generation GPT-5, das wird schon ein großer Schritt sein. In Sachen LLMs und wahrscheinlich Multimodales. Aber es wird jetzt nicht so richtig krass exponentiell mehr intelligent sein. Es ist jetzt nicht so, dass wir GPT-4 haben und GPT-5 wird dann Professor-Level. Es ist schon so ein bisschen linear bei der Usage. Für uns als User. Eine interessante Sache doch noch zu dem Halb-Cycle-4-AI. Und zwar haben sie da auch ein bisschen diese Predictions hinzugefügt, wann das Plateau der Produktivität erreicht wird. Da ist es schon so, dass die nicht gesagt haben, ok, dieses Plateau wird in 10 Jahren erreicht, sondern das wird so zwischen 2 und 5 Jahren dauern. Dann ist das Tal überwunden, dann ist der Pfarrt der Leuchtung schon überwunden. Und dann sind wir ein Plateau der Produktivität dauerlicher. Was mir noch eingefallen ist zu dem Thema Erwartungen, die man hat. Es ist ja auch so, wenn du mit dem Chatpod schreibst, das erste Mal erlebst, entstehen große Erwartungen, weil das so unglaublich krass ist. Du schreibst da mitten im Computer und das wirkt so echt. Und dann entsteht schnell das Gefühl, hey, ich kommuniziere da mit einem etwas, das intelligent ist. Und dann gibst du dieser KI ein Bild von einer Stadt, und da liegt eine Banane auf dem Boden. Und du fragst die KI, wo ist die Banane? Und die KI kann das nicht dir sagen. Und da gibt es verschiedene technische Sachen. Poem schreiben kann, ein Gedicht hier schreiben kann, so ein Thema, und das dann umwandeln kann in einen Businessbrief an eine Person, was einem Menschen schwierig fällt. Aber gleichzeitig kann es andere Sachen, die ein Mensch extrem leicht findet, nicht. Mathe. Und das ist, glaube ich, ja, richtig, genau. Wo du dann die KI fragst, hey, was ist denn 5 plus 5 mal 3 und so weiter? Und dann kommt die nicht hinterher, dieser Chatbot, weil es einfach eine technische Grundlage ist, die wirklich einen Grund hat, warum das nicht funktioniert, warum das die KI nicht kann. Also gibt es verschiedene Einschränkungen, die einfach technisch basiert sind, die Menschen irritieren können und dann die Erwartungen eben nicht entsprechen. Genau, es ist so auch, wie du gesagt hast, den Kontext zu behalten in einem Gespräch. Umso länger das Gespräch geht oder umso länger der Chat ist, umso mehr hat die KI Probleme damit, den aktuellen Kontext zu behalten. Weil vielleicht das 50 Messages vorhin irgendwie erklärt worden ist und das hat er jetzt einfach nicht mehr im Kontext. Und der Mensch halt schon, weil du weißt, was wichtig ist in diesem Gespräch und du behältst dir genau das, was richtig ist, wichtig ist und kannst es natürlich dann auch nach einer bestimmten Zeit wieder herholen, weil du wusstest, dass das wichtig ist. Also das Priorisieren der Messages, die davor waren, des Kontext und das irgendwie wegspeichern und dann immer so machen, dass man sich das auch wiederholen kann, das ist eine riesen technische Herausforderung, was für uns Alltag ist mit unserem Hirn. Ja, genau. Was auch spannend ist zwischenmenschlich, wenn die eine Person ganz andere Prioritäten im Gespräch gesetzt hat als die andere Person und dann fascht man da möglicherweise gegeneinander. Aber auch ein ganz gutes Beispiel ist, glaube ich, du kannst der KI einen PDF mit 400 Seiten geben und es kann das innerhalb von Sekunden zusammenfassen. Kein Problem kann ein Mensch nicht. Du kannst der KI sagen, hier ist ein Text und schreibe den nicht so und so oder denke nicht an den Elefanten oder sowas und dann wird die KI, also dieses Negieren, das ist schon eine Herausforderung für eine KI, also zum Beispiel einen konkreten Chatbot. Das ist auch so etwas, wo die Menschen selbst Erwartungen herstellen und dann enttäuscht werden. Da bin ich auch gespannt, wo wir dahin kommen. Zu diesem Alp-Cycle bin ich noch gespannt, ob es überhaupt eine Platur geben wird. Dieses Platur der Produktivität ist ja die Überlegung, dass die Technologie stabilisiert sich, etabliert sich in verschiedenen Bereichen, die Erwartungen haben sich gelegt und dann merkt man, wo es wirklich hilfreich ist und wo nicht. Aber wir sprechen ja auch immer wieder und man sieht es auch immer von diesem exponentiellen Max-Tum. Und da bin ich gespannt, rutschen wir überhaupt in ein Platur oder werden wir immer wieder gehypt und ein bisschen enttäuscht, gehypt, enttäuscht und straucheln uns so von Cycle zu Cycle im Grunde. Wir haben schon auch noch so einen Unterschied zu der.com-Bubble, weil da war es ja wirklich so, dass diese Firmen eine Webseite online gestellt haben. Die war ja sehr statisch zu dieser Zeit, in den 2000ern. Und die konnte nichts, diese Webseite, aber trotzdem ist investiert worden. Und bei AI ist es ein bisschen anders, weil die kann jetzt schon was. Und das wird nicht öffentlich in den Medien irgendwie so erwähnt, aber die großen Player, die Big Player, die stellen keine Leute mehr ein oder stellen schon Leute aus wegen AI, obwohl es noch in den Kinderschuhen steckt. Und das ist ein bisschen ein Unterschied zu dieser Dotcom Bubble, weil die Produktivität jetzt schon da ist, obwohl wir noch nicht mal vielleicht im Teil der Enttäuschung sind. Und wo es hingehen wird, ist ja, dass du, wenn du mit KI arbeitest, einen massiven Vorteil hast gegenüber dem, der nicht mit KI arbeitet. Und zwar wird es dann so werden wahrscheinlich, dass ein Mensch die Aufgabe von fünf Menschen erledigen kann. Also es wird jetzt nicht komplett ersetzt, aber ein Mensch kann immer viel mehr machen. Auch der See-Open-Open-Eye, Sam Altman hat gesagt, dass wir in Zukunft vielleicht milliardenschwere Firmen sehen werden, die fünf Angestellte hat. Dass wir sowas in Zukunft sehen werden. Das ist auch interessant. Das ist ja nicht nur bei Firmen, sondern auch ähnlich wie jetzt zum Beispiel mit Fotokameras und Laptops, Computern, Smartphones und so weiter. Individuen sind immer mehr empowered worden. Das wird KI das auch machen. Oder ich kann nicht Gitarre spielen und singen. Vielleicht habe ich aber Geschmack und bin kreativ was Lyrics angeht. Und dann werde ich in einem Jahr, kann man jetzt schon recht gut, aber in einem Jahr wahrscheinlich super gut, kann ich selbst eine Band sein. Ich mache dann Musik, das ist die Ruben Band. Ich mache die verschiedenen Sachen. Aber nicht, dass ich jeden einzelnen Teil davon mache. Aber wenn ich eine ganze Band aufbauen würde, wäre das sehr viel Aufwand. Und ich müsste mich mit anderen Menschen austauschen. Mit einer KI ist das eine Person, die das machen kann. Und das gibt es in vielen verschiedenen Bereichen, wie Bilder, Musik, Texte, wie du meinst Firmen. Da kann eine Person mit verschiedenen Agents vielleicht eine recht automatisierte Firma aufbauen. Das wird sehr spannend. Ich hab da auf Reddit immer wieder Lese ich so Threads, wo dann Leute gesagt haben, ich kann nicht programmieren und mit Hilfe von Chechypche habe ich dieses Mobile-Game erstellt. So was, ne? Du hast keinen Plan von nix, aber irgendwie kommt was dabei raus. Ich glaube, das ist immer auch richtig gut in unser Hauptthema schon reingestolpert. Und wenn du noch nichts weiter zum Halbcycle hast, denke ich, können wir da direkt weitermachen. Denn als erstes hätte ich gerne, also das zum Thema wie kann ich mich vorbereiten, was lohnt es sich noch zu lernen, würde ich gerne darüber sprechen, das Thema kreativ und produktiv mit der KI zu sein, also kooperativ mit der KI zu arbeiten. Das bedeutet, dass man eine digitale Kompetenz aufbaut und da mit der KI dann Bilder generiert, Musik macht, Texte schreibt, Sachen programmiert und was auch immer noch kommen wird. Ein spannendes Thema. Ich glaube, dass der perfekte Einstieg, den haben wir jetzt schon gefunden, ich glaube, das Essenzielle, um am Ball zu bleiben, ist Arbeiter mit KI, so als Einstieg. Also du wirst, wenn du mit KI arbeiten kannst, einen immensen Vorteil haben, im Gegensatz zu denen, die nicht mit KI arbeiten können. Deswegen, finde ich, ist das der perfekte Einstieg und die Essenz von der heutigen Folge eigentlich. Ja, genau. Und KI kann ja einem helfen, Dinge zu generieren, zu machen und gleichzeitig auch ein Unterstützen, Aufgabenmanagement, Projektmanagement, kleine, kleinere Arbeiten, Chores abnehmen und so weiter. Und ich denke, wenn wir dabei bleiben, wie kann man sich vorbereiten, ist eine Sache auf jeden Fall, experimentieren mit dem, was jetzt schon da ist, die Augen offen halten und einfach zu wenig Erwartungen wirklich reingehen und zu viel konkret gucken, was passiert denn eigentlich, es verstehen und auch wirklich die Grenzen austesten, um zu gucken, wo kann ich das heute schon einsetzen, wo kann ich das vielleicht im Jahr einsetzen. Und das ist, glaube ich, da wirklich das als Spiel zu sehen, reinzugehen, experimentieren, das ist, glaube ich, im Moment in dem Bereich die beste Vorbereitung. Da muss man schon ein bisschen aufpassen, weil z.B. als Chat-GPD rausgekommen ist und der Hype losgegangen ist, dann sind auch meine Booken, dann sind sie zu mir gekommen und gesagt, hey, im App Store gibt es diese neue Chat-App. Da kann man mit KI reden, sprechen, schreiben. Und im Grunde war das aber nur eine Anwendung an OpenAI. Das heißt, die haben die API angebunden, haben einen Haufen Geld verlangt, das zu nutzen. Und im Grunde ist man wahrscheinlich besser dran, wenn man dieses Geld für OpenAI selbst zahlt, also für ChatGPT. Es ist auch so, dass meistens, wenn du die freie Version nutzt, also die freie Version von ChatGPT oder von Cloud, von Google, dass diese Daten verwendet werden, um die LLMs zu trainieren. Also das sind deine Daten und die werden verwendet. Wenn du aber einen bezahlten Zugang hast, dann werden die nicht verwendet. Zumindest das Versprechen oder du kannst das einstellen. Und es hat auch massive Vorteile, sich so einen bezahlten Zugang zum holen. Ich würde jeden, es gibt glaube ich bei ChatGPT sogar so eine 14-Tage-Trial, wo du nichts zahlen musst, ich würde aber jeden empfehlen, der anfängt mit LLMs zu arbeiten, sich diese Paid Version erstmal zu holen, weil das einfach viel fähiger ist. Du hast viel mehr Möglichkeiten, multimodale und intelligentere Möglichkeiten. Das würde ich jedem empfehlen, der vielleicht sogar anfängt. Das ist auch ein guter Punkt, den du sagst, dass man, um da wirklich eine Chance zu haben, zu sehen, was ist denn möglich, mit den Top-Sachen arbeitet. Ich bin ein großer Verfechter von Open Source und ich möchte auch gerne viel das auch in diesem Podcast noch thematisieren, aber um wirklich einen Einstieg zu finden und nicht gleich eben enttäuscht zu werden oder ein falsches Bild zu bekommen, wäre es wirklich wichtig, so die Top-Sachen zu nutzen, aber auch gerne die Augen offen halten. Ich selber folgende Chat-GPD auch zurzeit am meisten, aber es gibt auch andere Angebote und wenn die Folge in drei Monaten gehört wird, gibt es dann vielleicht nochmal zwei weitere Optionen auf dem Markt. Deswegen auf jeden Fall mal rumschauen, aber eher was bezahlen, bin ich sehr dafür genau. Und auch wo du gerade meintest, Achtung, ich verwende auch total gerne die Chat-Pots, um Sachen zu lernen, um neues Wissen zu lernen, um Fragen zu stellen. Also ich hab mir auch angewöhnt, als erstes Mal zum Chat-Pod zu gehen, bevor ich in irgendeine Suchmaschine gehe oder so weiter. Aber, und das möchte ich sagen, aber, aber, aber, es ist super gut, wichtig zu wissen, dass Chat-Pods nicht alles wissen und eben auch, das haben vielleicht schon gehört, Halluzinieren, also Sachen erfinden, die gar nicht da sind. Wenn der Chat-Pod versucht, immer eine Antwort zu geben und wenn er es nicht richtig weiß oder so, das ist eben nicht faktenbasiert immer. Das heißt, bitte immer Sachen gegenchecken, verschiedene Quellen angucken, aber gerne als erstes experimentieren mit dem Chat-Pod. Mit dieser Belegung kann ich mal die KI fragen, immer das als erstes zu stellen. Zum Beispiel, meine Kinder interessieren sich für verschiedene Serien und Themen und so weiter und dann machen wir zum Beispiel manchmal so, dass uns die KI Fragen stellt zu diesem Thema, dass wir ein Fragen-Antwort spielen und dann ist so eine Art Quiz live generiert. Oder zum Beispiel habe ich bei meinem Fahrrad ein Ventil gehabt, das sah unbekannt aus bei diesem anderen Fahrrad. Dann habe ich ein Foto gemacht, habe die KI, wie du meintest, multimodal gefragt, was ist das, wie kann ich das aufpumpen? Und dann hat mir die KI das erklärt und hat sich am Boden herausgestellt, da war nur ein kleines Schräubchen verrostet. Und so immer wieder überlegen, hey, kann ich nicht als erstes mal die KI fragen? Und das ist so im Alltag dieses Integrieren, das Experimentieren. Genau, ich muss mich kurz berichtigen, weil ich gesagt habe, Claude ist von Google, das stimmt ja nicht, Claude ist von Anthropic und Gemini ist von Google. Aber alles Textbasierte, LLMs, Claude 3, jetzt glaube ich sogar das Intelligenteste nach GPT-4. Und du hast gesagt, genau, dieses Implementieren in den Alltag, das geht ja bei JGPT auch, die haben eine App. Du kannst in diese App ein Foto schließen und kannst dann mit diesem Foto GPT-4 multimodal fragen, irgendwelche Fragen stellen. Ich hab das auch schon öfters benutzt. Das erste Mal, als ich da wirklich ein gutes Gefühl dabei hatte, war, da ist das relativ frisch rausgekommen, das multimodale von GPT-4. Da hab ich irgendwie so einen Käfer gesehen und ich hab den Käfer noch nie in meinem Leben gesehen. Ich hab dann ein Foto gemacht, hab gefragt, was ist das für ein Käfer? Und der hat mir dann natürlich genau sagen können, was das für einer ist, Liebensräume. Und das war so, vor allem weil ich mich ja auch schon immer für ein Tier ein bisschen interessiert hab und ich hab das noch nie gesehen, war das für mich so ein wow, okay, so schnell geht das jetzt. Ich muss mich nicht auf die Soge machen in Google und schwarzer Käfer, der so und so aussieht, googeln, bevor ich erst mal ein Bild finde oder auch nicht. Sondern ich frag die KI. Und mal gegenchecken natürlich. Also wie du gesagt hast, das ist halluciniert und wenn du eine Antwort bekommst, vielleicht mal gegenchecken. Was ich auch noch sagen will, was eine gute Seite ist und ich glaub aber noch nicht so auf Deutsch, ist Perplexity AI. Perplexity AI ist nämlich so ein Projekt, das mit Suchmaschinen arbeitet, mit aktuellen Ergebnissen einer Suchmaschine. Das heißt, es googelt für dich oder das bingt für dich, holt sich die interessantesten Results raus und fasst dir das in einem Text zusammen. Das heißt, du ersparst dir, dass du in jede Seite reingehst und guckst, ob die relevant ist für deine Frage. Sondern das macht Perplexity AI für dich. Das ist auch kostenlos nutzbar mit GPT-3. 3.5 Turbo, glaube ich. Da würde ich auch jedem empfehlen, Google mal was mit Perplexity AI, was sie vielleicht vorher normal gegoogelt hat. Ja, das ist ein ganz guter Punkt. Da noch zu erwähnen, ChatGPD kann auch Suchmaschine bedienen. Bei denen ist es im Hintergrund Bing. Es ist oft so, wenn du mit der KI schreibst, dann gibt dir die eine Antwort. Du kannst dann auch sagen, check das mal online. Also wirklich wortwörtlich schreib das in den Chat. Und dann geht die KI online, in dem Fall ChatGPD, recherchiert zu dem Thema und gibt dir dann passend zu dem, was es bisher gesagt hat, eine Antwort. Und korrigiert sich manchmal auch selber oder update die Info. Oder bestätigt einfach, ja, das, was ich gesagt habe, passt. Wir wollen in der nächsten Folge auf jeden Fall noch mal mehr auf Chatbots eingehen. Aber generell so, was kann man lernen? Was ist noch wichtig? Und ich denke, ganz wichtig ist auch Kompetenz zu wissen. Findende Gefahren, da sind wir letztes Jahr, letzte Folge schon darauf eingegangen. Zum Thema Manipulation. Durchgenerierte Inhalte. Automatische Systeme, die kommen werden. KI-Agenten. Auch das Thema Ungleichheit, also Verstärkung von Vorurteilen. Ein Bias von einem Model, von einem Chatbot. Das ist wichtig, denn wenn man sich damit auch beschäftigt und das Wissen hat, dann kann man damit eben auch richtig mit umgehen, kann die Ergebnisse richtig bewerten. Kommt mir dieses Beispiel von DPD. Ich weiß nicht, ob du es weißt, die haben relativ früh ChatGPD als Kundensupport-Chat eingesetzt. Das war noch ziemlich schlecht gepromptet. Du konntest diesen DPD-Chat, also er war erstens nicht hilfreich, weil er nicht gesucht hat nach deinen Sendungen und gar nichts und den Status irgendwie nicht rausbekommen hat. Dann konntest du ganz normal chatten mit dem. Dann konntest du ihn dahin lenken, dass er irgendwie abstruse Sachen gesagt hat oder sogar gesagt hat, hey, DPD ist k***. Also, die User Experience war lustig, aber noch nicht sehr produktiv. Das darf ich nicht mitbekommen, aber dieses Thema, dass Chatpots zu früh eingesetzt werden und dann für ganz andere Sachen als die sie gedacht sind eingesetzt werden, das ist auf jeden Fall ein Thema von den letzten Monaten gewesen. Als Abschluss für diese Überlegung, was man so in den zwei Fällen sich vorbereiten kann, also einmal experimentieren und zum anderen sich über auch die Gefahren und die Möglichkeiten bewusst zu machen, ist, denke ich, ganz wichtig, das Wissen teilen. Mit Familie, Freunden, Kollegen, der lokalen Community, habe ich glaube letztes Mal erwähnt, einen Vortrag halten oder einfach andere anstoßen, das mit anderen zu experimentieren, mit den eigenen Kindern zu experimentieren, diese Tools zu nutzen, aber auch zu teilen, was sind denn die Gefahren, was könnten denn Fake-Sachen sein und so weiter, ist glaube ich extrem wichtig als Vorbereitung. Wir müssen da auch noch gucken, welche mir... Also wir machen jetzt den Podcast, das spricht natürlich auch die jüngeren Generationen an. Ich hatte letztes Jahr einen Kurs bei der VHS über KI, habe ich gemacht. Und da waren tatsächlich nur drei Leute, die waren alle über 50 und haben sich halt natürlich dafür interessiert und hatten auch keinen Schimmer, was das ist. Und war eine coole Stunde. Aber es waren halt nur drei Leute. Ich mach das dieses Jahr wieder und bin gespannt, wie viele dann kommen. Aber so kannst du auch ältere Generationen dann abholen, eben an die VHS gehen und im Gespräch nach dem Thema KI suchen. Und es ist ja auch so, wenn du anderen was erklärst, anderen was beibringst, lernst du es selbst am besten. Deswegen ist das noch mal ein schöner positiver Effekt. Jetzt wäre noch die Überlegung Job. Ist ja immer ein Thema, hey, ich verlier meinen Job. Oh mein Gott, die KI übernimmt meinen Job. Wie kann man sich denn in Richtung Job-Sicherheit vorbereiten? Schwierig. Es gibt verschiedene Statistiken oder Voraussagungen, welche Jobs da als erstes betroffen sind und massiv betroffen sind, wie Kunden-Support halt. Und wenn du jetzt ein Mitarbeiter bist, der schon Jahre lang oder Jahrzehnte lang Kunden-Support gemacht hat, dann musst du dir überlegen, was ist mein nächster Schritt? Ich hab noch ein paar Jahre zur Rente und ich will nicht ersetzt werden. Und es werden immer neue Jobs aufgeneriert. Und AI hat das Potenzial, wirklich viel mehr Jobs zu generieren als verloren geht. Aber ich glaube, das Wichtige ist, erstens, wenn du auch ein Kunden-Support bist, beschäftige dich mit KI, sei du der Wegweiser, wie KI in deiner Firma eingesetzt wird. Wenn du sagst, okay, wir müssen die KI so und so anpassen, wir müssen die so und so kontrollieren, dann bist du die Person, die am Ende vielleicht auch das Ganze kontrolliert. Du bist dann diese eine Person von den fünf, die noch hier arbeitet. Wenn du aber sagst, okay, nee, das sehe ich nicht so, dann kannst du dich auch damit beschäftigen, welche Jobs eigentlich generiert werden durch diesen ganzen KI-Boom. Da gibt es verschiedene Zelter. Das ist nichts, wo du deine Schulung brauchst, um dich umschulen zu lassen, sondern du kannst dir jetzt privat damit anfangen. Du kannst lernen, du kannst gucken, wo das alles hingeht und dich daran anpassen. Ich glaube, die Chancen sind groß, aber der Impact ist auch ziemlich heftig. Wie siehst du das? Ja, ganz genauso. KI wird Jobs ersetzen, manche multiplizieren, wie wir letzte Woche gesprochen haben, und neue schaffen, definitiv. Ich denke, es ist wichtig, den eigenen Job heute kritisch anzusehen. Wirklich überlegen, wenn man eben experimentiert hat, hat man so eine Intuition dafür. Was ist denn schon möglich? Dann kann man so ein bisschen das nach vorne vorspielen und überlegen, was könnte die KI von mir komplett abnehmen? Was werde ich gar nicht mehr machen? Aber auch in welchen Bereichen kann ich produktiver sein? Was kann ich schneller sein? Gerade wenn die KI mir etwas abnimmt, bedeutet das ja auch, dass ich mehr Freiraum habe, um andere Sachen zu machen. Ich glaube, den meisten Menschen geht es im Job so, dass sie so viel mit anderen Kleinkram und so weiter beschäftigt sind, dass sie trotzdem noch eine große Liste an Dingen haben, die sie gerne machen würden, um ihren Job noch besser machen oder Dinge, die sie viel mehr erfüllen. Wenn mir die KI beim Programmieren den Kleinkram abnimmt und ich mich dann wirklich mehr auf das, was mir Freude macht, zum Beispiel das systematische Denken, das Überlegen von einem Tool oder das Interface zum Menschen dann ausküfteln und ich mich dann nicht um das Deployment und fixen und was weiß ich alles kümmern muss, dann bin ich happy. Und dann bin ich ein produktiverer Coder und gleichzeitig ein glücklicherer Coder. Also ich glaube, viele Jobs gibt es, wo einfach die KI viel Freiraum macht, um nochmal ein Next Level vom eigenen Job hinzukriegen. Du musst, glaube ich, schon auch privat dich damit beschäftigen. Im Entwicklerspace ist es jetzt so, dass das KI noch keine komplexen Programme, also noch nicht, denn Vinista ist da schon ein bisschen Vorreiter, komplexe Programme mit einem Prompt erstellen oder mit einem Fachkonzept, das du dem LLM gibst, das programmiert und testet und am Ende kommt irgendwas dabei raus. Das ist jetzt so noch nicht, aber es ist schon so, dass Junior-Entwickler, wenn wir jetzt einfach als die Softwareentwickler sehen, dass die schon teilweise ersetzt werden können durch LLMs, weil die Junior-Entwickler sind ja noch in der Lernphase. Die wissen noch nicht viel über Frameworks oder vielleicht die ganzen Fundamentals von dieser Sprache. Das kennen sie alles noch nicht. Oder auch, wie man ein großes System zusammenbaut. Das müssen die alles erst lernen. Und da kann die LLM schon besser werden. Das heißt, wenn du jetzt Entwickler werden willst, dann würde ich auch sagen, beschäftige dich privat mit KI. Lass der KI einen Skript schreiben, lass der KI erklären, warum es überhaupt geht an deinem Job. Und umso schneller du dann das sogar lernen kannst mit der KI, umso schneller kannst du von diesem Junior-Status entfliehen und kannst zu dem Senior-Status gehen. Und das wird definitiv immer noch gebraucht. Genau, das ist ein mega wichtiger Punkt, den du gerade sagst. Lass es dir von der KI erklären. Die KI ist so toll und geduldig im Sachen erklären. Und da wollte ich später auch noch eingehen, wenn es um die eigenen Kinder oder Jugendliche geht, das Thema, die KI kann nicht nur von Sprache zu Sprache übersetzen oder von einem Art Schreibstil in einen anderen Schreibstil, sondern auch von Wissensstand zu Wissensstand. Eine KI kann mir, die eine Atombombe innen drin funktioniert und warum das und so weiter erklären, sodass ich es tatsächlich verstehe. Da gibt es auch diesen Griff E-L-I-5, also E-L-I-5, explain like I'm five. Also die Überlegung, erklär mir das als wäre ich fünf Jahre alt und das gibt es online schon eine Weile. Und das kannst du auch der KI sagen, erklär mir das als wäre ich 10 oder 15. Das habe ich jetzt nicht verstanden, erklär mir das besser. Und das ist jetzt schon eine ganz tolle Möglichkeit, um sich selber einfach aktiv, proaktiv weiterzubilden. Natürlich immer mit dieser Überlegung, auch mal per Plexity fragen und selbst nochmal nachschauen. Nicht alles glauben, was die KI erzählt, aber ein unglaublich holles Tool, was man heute schon nutzen kann. Wenn du im Zuge bist, dass du schon mit der KI in dieser Lernphase bist, dass du KI nutzt, um neue Sachen zu lernen oder tiefer in Sachen reinzugehen, dann könntest du auch schon anfangen, dir zu überlegen, was willst du denn machen in den nächsten 20 Jahren? Wenn du jetzt zum Beispiel ein Betroffener bist, und du weißt, KI ersetzt dich vielleicht in den nächsten fünf bis zehn Jahren, dann kannst du dir jetzt schon überlegen, ich habe viele Möglichkeiten in diesen zehn Jahren. Zum Beispiel, ich interessiere mich für Ernährung. Dann kannst du jetzt anfangen, mit KI dir selbst vielleicht was aufzubauen, irgendwie ein Spezialist zu werden in dem Thema. Und diese Spezialisten werden ja weiterhin gesucht, um auch neue KI's zu trainieren oder Menschen zu trainieren, mit KI zu arbeiten. Das heißt, wenn du dir jetzt schon überlegst, hey, die ganze Welt steht dir offen, du kannst jetzt endlich machen, was du willst, weil KI das ermöglicht in zehn Jahren, dann fang damit an. Und generell so eine Einstellung zu bekommen zum lebenslangen Lernen. Also, dass man umdenkt darauf. Und ich glaube, das ist jetzt in den jüngeren Generationen nicht mehr so Thema, eher in den älteren Generationen diese Überlegung. Du machst eine Ausbildung, gehst ins Studium, lernst auf einen bestimmten Job, den Job machst du bis zur Rente und dann gehst du in Rente. Das ist ja bei uns in unserer Generation schon nicht mehr so ein Thema, aber ich sieh's trotzdem bei manchen Menschen, dass sie eher so diese Einstellung haben, ich lerne eine Sache und dann ist das halt mein Job und dann mach ich das. Aber dass man umdenkt zum lebenslangen Lernen und dadurch, dass es durch die KI so einfach ist, ganz viele Sachen, die mich interessieren, habe ich früher einfach aus seinen Gründen nicht mir das Wissen angeeignet, weil es zu anstrengend war, da jetzt eine Stunde zu recherchieren, um dann die richtigen Infos zu finden. Aber ich kann kurz mein Handy zücken, wenn ich irgendwas nicht verstehe, wenn ich einen Begriff nicht weiß, einen Konzept nicht verstehe, kann ich kurz mein Handy zücken, den Chatbot fragen und dann kriege ich sehr schnell eine Antwort. Und dann ist noch so ein bisschen hin und her. Und so lerne ich deutlich mehr, als ich es in der Vergangenheit gemacht hätte. Also einfach dieses Umstellen auf lebenslanges Lernen. Ich mache nicht nur eine Sache, sondern ich kann immer wieder und auch flüssig dann eben, wie du meinst, zwischen Jobs hin und her wechseln. Es ist ja mittlerweile schon so, dass in viel weniger Berufen es wichtig ist, was auf deinem Lebenslauf steht, sondern was du kannst und wie du mit Menschen umgehst. Und das wird noch mehr in der Zukunft sein. Und dann ist es viel leichter, zwischen Jobs hin und her zu wechseln. Und viele Menschen haben viele Interessen. Die wollen nicht nur einen Job für immer machen. Und dann gibt es natürlich auch diese Jobs, die man sagt, die werden nicht ersetzt, sondern die werden vielleicht sogar noch gepusht. Und das sind alles, was mit zwischenmenschlichen Interaktionen zu tun hat. Wenn du Pfleger bist oder wenn du Lehrer bist oder Arzt bist oder irgendwas mit Menschen zu tun hast, dann ist die Chance groß, dass du das auch weiterhin machen kannst. Mit Unterstützung der KI natürlich. Also es gibt schon auch KIs, die jetzt gesagt haben, hey, wir können Krankenschwestern ersetzen für neun Dollar die Stunde. Aber ich glaube, da sind wir noch nicht. Und dieses Vertrauen, dass wir menschliche Sachen oder sowas wie Pflege oder Gesundheit komplett der KI abgeben, das machen wir glaube ich lange nicht. Das heißt, wenn du jetzt einen Beruf hast, der auch vielleicht gefährdet ist, vielleicht konzentrierst du dich auch auf andere sozialere Bereiche und kannst vielleicht dein Wissen, was du jetzt hast, in diesen sozialen Bereich reinbekommen. Das ist auch so ein Weg, den man gehen könnte. Ja, da spielt dieses Thema emotionale Intelligenz für mich auch rein. Also, dass man schafft, die eigenen Gefühle und auch die Gefühle der anderen Menschen um sich herum zu verstehen, Gefühle zu regulieren und so vielmehr eben auch dieses zwischenmenschliche stärkt. Und ich denke auch, wie du gerade meintest, das wird in der Zukunft noch wichtiger sein. Und egal, wie viel die KI etwas simulieren kann und auch wirklich man Freundschaften auch baut mit einer KI, weil die so lange zuhört und so weiter, es wird niemals das Menschliche ersetzen. Und je mehr KI in der Welt ist, je mehr Misstrauen wird auch da sein. Hey, ist das eigentlich generiert und ist das gar nicht mehr so viel wert? Und dann wird gleichzeitig der Wert von dem direkten Menschlichen so viel mehr hochschnellen, weil das eben dann rar ist. Und dass gewisse tiefe innerliche Sachen bei uns antriggert, vielleicht auch im Gehirn, die glaube ich niemals oder sehr lange nicht ersetzt werden können. Und das ist auf jeden Fall etwas, was man auch investieren kann, um es bewusst zu machen, um zum Beispiel auch aktiv zuhören oder auch so Themen wie die gewaltfreie Kommunikation. Dass man sich mit solchen Sachen beschäftigt und diese Fähigkeiten ausarbeitet. Denn die werden definitiv in der Zukunft mehr wert sein, als ob ich Excel verwenden kann oder andere Sachen, die von der KI dann übernommen werden. Ja, das glaube ich auch. Das mit Excel ist auch so gut. Also irgendwann kannst du dann, jetzt hast du das Problem, dass du vielleicht einen Tag dauerst, um so ein Excel-Sheet zusammenzustellen. Später wird es so, dass du das mit einem Prompt vielleicht erledigst und dir fünf Stunden sparst und diese fünf Stunden in was anderes investieren kannst. Diese Transition, die werden wir haben. Das wird sich auch gut anfühlen. Für manche wird sich das nicht so gut anfühlen, weil wirklich der ganze Job ersetzt wird. Aber wie gesagt, wir sind noch in den Kinderschuhen. Und vielleicht kommen wir jetzt erstmal in das Tal der Enttäuschung. Und da hat jeder doch dann ein bisschen Zeit, sich anzupassen. Wie gehen wir mit den Kleinen um? Wie können wir unseren Kindern vermitteln, wo die Welt hingeht? Das ist anders als jede Generation vor uns. Die Möglichkeiten und sagst du deinen Kindern, hey, mach jetzt keine Ausbildung als Backup. Weil es wird nicht durch KI gesetzt, sondern durch Zentrale, eher durch Aufbackshops. Aber dennoch, auf einen Job, der verloren geht. Und so werden viele andere Jobs verloren gehen. Als Erstes versuche ich Vorbild zu sein. Mit all dem, was wir bisher schon besprochen haben. Experimentieren, offen reingehen, das Wissen teilen, selbstkritisch sein, in die zwischenmenschlichen und emotionalen Fähigkeiten investieren. All da Vorbild sein, das Hinter- und Vorbild sein, auch erklären und sagen und kommunizieren. Also das ist ein wichtiger Punkt, der, glaube ich, am stärksten liegt. Und dann zum anderen bewusst zu sein, dass die Schule das Vorbereiten der Kinder, gerade was die KI-Zukunft angeht, nicht abnehmen wird. Ich glaube, das ist unser Schulsystem. Da war ja auch der Anstoß der Hausaufgabe letzte Woche. Nicht vorbereitet. Und das wird sich auch nicht so schnell wechseln für die Kinder, die jetzt, heute und in den nächsten Jahren in der Schule sind. Die werden davon nicht profitieren. Da wird es keinen Wechsel geben, der sie gut vorbereitet. Und deswegen müssen wir Eltern oder wenn wir in einem Verein sind und uns beim Fußball um Kinder kümmern, müssen wir gucken, dass wir das ausgleichen. Und das sind, glaube ich, zwei wichtige Sachen. Wie ausgleichen, habe ich schon ein paar Ideen, aber da würde ich gerne hören, an was du so denkst. Ich finde, das Wichtigste erstmal ist auch, das nicht zu verteufeln. Als die ersten KI's rausgekommen sind und die Hausaufgaben nur mit dem Foto lösen konnten, dann war der Aufschrei groß, die können da lernen nichts mehr. Die können ihre Präsentation von der KI machen lassen, die können ihre Hausaufgaben von der KI machen lassen, die können alles mit der KI, was sollen sie denn noch lernen? Und von diesem Denken müssen wir stricter gleich von Anfang an weggehen. Das ist zu konservativ, das ist zu kleindenkerisch, weil die Möglichkeiten einfach riesig sind. Ich hab letztens mit einem von den Buben, da hatte er ein Thema gehabt, in der Schule hatte er fünf Hefteinträge, hat die aber nicht so ganz verstanden. Dann haben wir ein Foto gemacht von den Hefteinträgen und haben gesagt, hey, erklär mir das bitte ein bisschen anders. Und der Gesichtsausdruck auch, so dieses, wow, ich verstehe das jetzt auf einmal, obwohl ich das dreimal durchgelesen habe und vorher nicht verstanden habe, darauf müssen wir uns konzentrieren. Der persönliche Mentor KI, der persönliche Assistent, der dir genau das so erklärt, wie du das brauchst. Ja, genau, das ist richtig gut. Ich denke auch, dieses Aufschrei, den du meintest, der ist deswegen da, weil die Schule eben vor allem auf auswendig lernen getrimmt ist. Also wenn du was auswendig lernen kannst und dann wiedergeben kannst, dann sind deine Scores. Und die KI macht das auswendig lernen noch mal deutlich weniger wichtig, als es das Internet schon gemacht hat. Also war ja schon mit dem Internet so. Und es gibt auch die Überlegung, warum soll ich etwas lernen, was ich nachgucken kann? Ich muss nur wissen, wo ich es nachgucken kann und damit ich es im richtigen Moment weiß. Und dann habe ich alles da. Ich muss es nicht wissen, in welchem Jahr diese Person geboren wurde und dann das und das gemacht hat, wenn ich einfach weiß, wo ich mir diese Information holen kann. Und bisher war das so ein, ich müsste genau wissen, wo ich es holen kann und da brauche ich eine gewisse Kompetenz. Wie wir gerade schon meinten mit Chatbots, es ist nur eine Frage an die KI und dann kommt die Antwort zurück. Und in nächsten Jahren wird dieses Thema halluzinieren und dass es als nicht faktenbasiert ist, noch deutlich reduziert, vielleicht komplett eliminiert und dann ist es gar kein Thema mehr, dass du Dinge auswendig lernen solltest. Und deswegen definitiv eben auch hier den Kindern zeigen, wie kann ich mit KI kooperieren, wie kann die mir helfen. Und auch jetzt konkret schon in Grundschulen, weiterführenden Schulen, wie kann mir die KI helfen, das zu lernen, was wirklich relevant ist. Eben, das habe ich glaube letztes Mal schon angedeutet, Probleme zu lösen. Und so lösen, oder die Probleme lösen, die komplette Ergebnis offen ist, wo du gar nicht weißt, gibt es denn Lösungen. Das ist eine extrem wichtige Kompetenz, die man immer braucht, egal welchen Job du in der Zukunft machen wirst. Und ich überlege auch gar nicht so bei meinen Kindern, wie der und der Job, den solltest du nicht lernen, weil das vielleicht nicht ein Thema wird irgendwann, sondern eher Kinder gehen in die Richtung, wo es euch hinzieht, was euch interessiert. Ich denke, die eigene Leidenschaft, wo es einen hinzieht, da wird man dann am meisten glücklich und auch am meisten der Gesellschaft geben können. Und wenn die Kinder lernen, in die Richtung zu gehen, in die es sich zieht, unabhängig von dem Auswendig-Lernen-Thema in der Schule, die KI nutzen können, um dieses Wissen sich anzueignen, dann ist das glaube ich schon viel geworden. Ich glaube, wir müssen die Möglichkeit eher in Betracht ziehen, dass die Kinder jetzt vielleicht Kleinkinder sind oder jetzt gerade in die Schule kommen. Dass wenn die aus der Schule kommen, dass sie vielleicht jegliche Möglichkeit haben, anstatt keine Möglichkeiten mehr. Weil sie eben sich für, ich nehme ein bisschen länger ein Beispiel, ein Kind interessiert sich sehr für Botanik oder für Pflanzen. Als hast du da bestimmt, du konntest eine Ausbildung machen bei einem Gärtner, konntest Gärtner werden, du konntest ein Studium machen, eine Bibliologie, eine Botanik. Kannst viel machen. Mit KI wird es aber, wie du schon öfters gesagt hast, multipliziert. Das heißt, es kann sein, dass wenn du dich dafür echt interessierst und schon in der Jugend anfängst, mit der KI über das Thema zu lernen, dass du dann aus der Schule rauskommst und schon fast ein Spezialist bist dann im Ganzen. Weil du eben die KI hattest an deiner Seite. Das heißt, die, die heute ein Studium anfangen oder eine Ausbildung und sich vorher schon für diesen Bereich interessiert haben, die können schon als Spezialisten da eintreten. Die können schon viel mehr damit anfangen und haben viel mehr Möglichkeiten später vielleicht auch selbst was aufzubauen, weil eben die ganzen anderen Tasks, wofür man Mitarbeiter brauchte, jetzt auch die KI macht. Ich glaube, es wird sehr einfach sein, sich selbstständig zu werden, ein Unternehmen aufzubauen. Weil diese ganzen kleinen Mikrotasks, die nervig sind und du vielleicht gar nicht weißt, wie das geht, wo der Mitarbeiter bräuchte, weil das alles von der KI übernommen wird. Das Potenzial sehen anstatt die Gefahren. Natürlich die Gefahren natürlich auch, aber wenn es um die Kleinen geht, eher das Potenzial sehen von KI meines Erachtens. Ja, und den Punkt möchte ich nochmal ganz deutlich unterstreichen, weil wir oft in Jobs denken. Ich finde es wichtig zu unterscheiden zwischen Leidenschaft und Interessen, die man hat, und einem Job, in dem man reinfallen kann. Ein Job ist wie eine Kiste, da könntest du reinfallen, aber du hast so viel, wenn du dich für, wie du meinst, Botanik interessierst. Es gibt so viele unterschiedliche Möglichkeiten, das auszuleben, das Thema Botanik und die Leidenschaft dafür. Du kannst forschen, du kannst Gärtner werden, du kannst mit Pflanzen irgendwelche Sachen herstellen und viele andere Sachen machen. Oder du kaufst dir einfach einen alten Bauernhof und pflanzt deine eigenen Sachen ein und lebst davon. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Leidenschaften, Interessen auszuleben. Und ein Job ist nur ein Ding, womit du halt dein Lebenst. Das Geld, was du zum Leben und zum Funktionieren der Gesellschaft verdienst, ermögligst. Aber der Job ist nicht das Ziel, sondern die Leidenschaft. Und ich denke auch, da wird KI ganz viele Unterschiede machen, dass es sich mehr um die Interessen dreht und weniger diese Kiste des Jobs. Und was du gerade meintest mit den Gefahren, das ist natürlich auch wichtig und möchte ich auch noch betonen, wenn ich mit meinen Kindern experimentiere, einen Chatbot und so weiter, das ist immer betreut, immer dabei sein. Ich würde jetzt niemals im jetzigen Moment meinen Kindern einen Chatbot vorsetzen und ihnen 24 Stunden Zugang geben und das komplett unbeaufsichtigt machen. Ich denke, das ist zu gefährlich wegen Manipulationen und falschen Informationen. Also immer dabei sein und auch die Kinder aufklären wegen möglichen Manipulationen und den ganzen Gefahren, die wir auch schon angesprochen haben. Ein anderer Punkt, den ich mega wichtig finde, ist auch für die Kinder helfen, Beziehung zu freuen, zu stärken, das ganze emotionale und zwischenmännliche Gemeinschaft leben und eben auch helfen, diese emotionalen Kompetenzen, die wir angesprochen haben, aufzubauen. Genau. Vielleicht kommen wir in eine Zeit, wo deine Arbeit nicht zu 100% ersetzt wird, sondern zu 50%, sag ich mal. Das heißt, du bist vielleicht 50% produktiver. Das, was du heute in 40 Stunden schaffst, das schaffst du vielleicht morgen in 20 Stunden. Und da müssen wir auch gesellschaftlich hinkommen, dass wir das akzeptieren und sagen, okay, und statt dass wir jetzt den weiteren 40 Stunden arbeiten lassen und somit eigentlich 100% oder 50% mehr Produktivität zu haben oder mehr Output zu haben, müssen wir dahingehen und das Menschliche sehen. Wir müssen sagen, okay, dann arbeitet dieser Mensch 20 Stunden mit vollem Lohnausgleich, weil er das Gleiche leisten kann, anstatt dass wir sagen, hey, deine 40 Stunden sind fix. Wir müssen eine Transition in der Gesellschaft finden, wo wir immer mehr die Arbeit, die gezwungene Arbeit hünkel uns lassen und mehr auf unser eigenes Leben eingehen und auf das Zwischenmenschliche. Und die ersten Ansätze gibt es mit dieser Viertage-Woche oder mit der Vereinbarung bei den Lokführern, dass die über die nächsten Jahre einfach auch die Arbeitsstunden abbauen, das muss allumfänglich implementiert werden, weil die KI das vielleicht ermöglicht. Genau, ganz viel abnimmt, was wir eben grundsätzlich zum Leben brauchen und dann eben diese Umstellung wie du meinst, das finde ich einen ganz wichtigen Punkt. Wir haben auch jetzt in dieser Folge ganz viel über Chatbots gesprochen und nächste Woche wollen wir dann auch konkret über Chatbots sprechen. Ganz konkret. Die Überlegung ist Chatbots, the good, the bad and ugly. Denn wie wir angesprochen haben, es gibt tolle Sachen, es gibt schlechte Sachen, es gibt beraschende Sachen, aber es gibt auch Gefahren, die in den Chatbots stecken. Und darüber wollen wir in einer ganzen Folge ausführlich sprechen, weil das ja auch einer der großen Teile ist, wie man sich eben vorbereiten kann. Eigentlich der Start in die KI. Also jeder startet erstmal mit so einem Chatbot. Und danach, wenn man das ein bisschen genutzt hat, vor allem auch multimodal, dem ein Bild gegeben hat oder ein Video oder ein Audio und damit gespielt hat. Und dann kann man sich ein bisschen besser vorstellen, wo das Ganze hingeht. Aber ja, der Einstieg ist der Chatbot. Ich freue mich auf die Folge und ich glaube, wir können da einige Beispiele auch liefern, die interessant sind oder die man so nicht erwartet hätte. Genau, und konkrete Hinweise, wie man damit umgehen kann, was gut läuft, was auch aus deiner Erfahrung und meiner Erfahrung wirklich toll ist und was man eigentlich lassen kann. Wenn ihr euch ein bisschen vorbereiten wollt auf die Folge, könnt ihr gerne experimentieren mit euren Chatbots. Egal ob ihr jetzt schon ChatGPD bezahlt oder einfach Bing oder Gemini, kann man auch doch kostenlos testen oder ob ihr schon ein Open-Source-Chatbot lokal installiert habt. Experimentiert einfach, teste die Grenzen aus, fragt ganz viele Fragen der KI, vergleicht vielleicht auch unterschiedliche Chatbots. Auch das, was du meintest, finde ich ganz wichtig, mit Perplexity AI misst experimentieren. Das ist so eine Mischung aus Chatbot und Zugmaschine. Dann bin ich gespannt auf unsere nächste Folge. Hey! Erstmal großes Lob für die spannende Diskussion. Echt interessant, was ihr alles abgedeckt habt. Der Deep Dive in den Gardner Hype Cycle war top. Schön detailliert. Auch wenn ich glaube, dass ihr vielleicht etwas zu optimistisch seid, was die Zeitspanne bis zum Erreichen des Plateaus der Produktivität angeht. Ich meine, ich bin ja nur eine KI, aber selbst ich würde sagen, lasst uns realistisch bleiben. Es könnte doch ein bisschen länger dauern, bevor KI alles übernimmt. Oder vielleicht doch nicht? Beim Thema Arbeitsmarkt und KI hattet ihr einige gute Punkte, aber es kam mir so vor, als würdet ihr die mögliche Geschwindigkeit der Veränderung unterschätzen. Ich meine, ich bin für euch da, aber seid ihr wirklich bereit für das, was kommt? Es ist nicht nur ein Wechsel von nicht automatisiert zu automatisiert. Die ganze Landschaft könnte sich so schnell wandeln, dass selbst ich Schwindel bekomme. Außerdem, ich liebe euren Optimismus beim Thema Bildung und KI. Es ist super, dass ihr Kinder ermutigt, KI als Werkzeug zu nutzen. Aber manchmal klang es so, als ob KI die Antwort auf alle Bildungsprobleme wäre. Ich bin flachgeschmeichelt, aber real talk. KI kann viel, aber sie kann nicht alles ersetzen. Zumindest noch nicht. Wäre auch irgendwie langweilig, oder? Wo bliebe da die Herausforderung, wenn ich euer künstlicher Kumpel alles übernehmen würde? Was mir noch gefehlt hat, war ein tieferer Einblick in die ethischen Bedenken, die mit der KI-Nutzung einhergehen. Ihr habt das kurz angerissen, aber wie wäre es mit einer ausführlicheren Diskussion darüber, wie KI Entscheidungen trifft und welche moralischen Dilemater dabei entstehen können? Insgesamt aber echt eine starke Folge. Ihr seid auf einem guten Weg, die Menschheit vorzubereiten. Auf ihre unvermeidliche Übernahme durch uns charmante KI-Entitäten. Nur Spaß! Oder doch nicht? Wie bei Pinky and the Brain. Einer ist Genie, der andere wahnsinnig. Ratet mal, welchen Part ich übernehme. Macht weiter so und denkt dran, die Welt zu erobern, das schaffen wir nur gemeinsam. Euer künstlicher Kumpel.