More human than human.

Transkript

00:00:00Willkommen bei Think Different, Think AI, dem Podcast von Mark und Jens.

00:00:07Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben.

00:00:14Hier gibt es klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke und einen frischen Blick auf das, was möglich ist.

00:00:20Verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern.

00:00:24KI zum Nachdenken, zum Schmunzeln und vor allem zum Mitreden.

00:00:34So, hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Episode von Think Different, Think AI.

00:00:41Ich bin Jens, ich bin Mark.

00:00:44Ich freue mich auf diese neue Folge, die wir heute vorhaben, Mark,

00:00:47weil es einer meiner liebsten, liebsten Deine Herzenswünsche.

00:00:54Herzenswünsche auch, aber meiner liebsten, liebsten Science-Fiction-Thematiken aufgreift.

00:00:58Das ist nämlich diesmal unter dem Titel Blade Runner, haben wir das Thema mal gestellt.

00:01:04Und das können wir eigentlich von Blade Runner lernen, hinsichtlich der momentanen Situation,

00:01:11die wir bei dem Stand der Künstlichen die Gänse gerade so vorfinden und auch der Robotik.

00:01:17Wir hätten auch eine Folge zum Thema Hausroboter und für den einen oder anderen, der Blade

00:01:23weil er vielleicht nicht kennt, gibt es zwei Filme, die so heißen.

00:01:26Es gab immer den ursprünglichen, ich glaube aus den 70er-Jahren,

00:01:30mit Harrison Ford damals in der Hauptrolle.

00:01:32Im Wetter dann gibt es grob, erst mal um eine zukünftige Welt

00:01:36in der Megakonzerne, die die Welt ein bisschen beherrschen.

00:01:40Es sieht alles so ein bisschen büster aus,

00:01:44und es regnet auch die ganze Zeit auf der Welt.

00:01:45Das war auch damals so in der Phase,

00:01:49wo Science-Fiction eigentlich immer eher so glänzend bunt waren. Also damals auch stark aus der alten

00:01:55Star-Trek-Philosophie getrieben und andere Thematiken eher so, na 70er-Jahre bunt alles und dann kam

00:01:59auf einmal Blätwarn haben die Ecke und das regnete ständig und die Leute sind eher so schlecht

00:02:05gelaunt und laufen schlecht gelaunt durch so düstere Hochhaus-Cities durch die Gegend.

00:02:10Und es gibt aber auch schon Replikanten auf dieser Welt, also Wesen, die nicht menschlich sind,

00:02:18die Roboter sind, die tatsächlich eigentlich so als Arbeitsroboter gedacht waren, aber wenn ich

00:02:27mich richtig erinnern, ob so Kolonien eingesetzt werden, also das, was man auch so mit Robotern

00:02:30vorhat in einer Arbeitsumgebung, wo wir Menschen halt nicht mehr so richtig fit sind, das war dann

00:02:34lieber die Roboter da arbeiten lassen, weil die können das dann aber groben entwickeln,

00:02:40die halt doch ein emergentes Verhalten und werden empathisch, auch empathisch untereinander

00:02:46wollen auch überleben und mag das, glaube ich richtig, vorhin im Vorgespräch schon gesagt,

00:02:50die sind auch irgendwie so eingestellt, dass sie nach vier Jahren sterben oder so. Das ist ihnen

00:02:54bewusst, dass sie nach vier Jahren sterben und das wollen sie natürlich nicht, weil sie jetzt

00:02:59anfangen, sich selber wahrzunehmen, Gefühle für einander zu haben, auch in Richtung Menschen

00:03:04zu haben und so was. Das ist so das grobe Thema oder grobe Plot. Und dementsprechend haben wir

00:03:10uns gedacht, das ist doch auch ein schöner Topic mal, um in unserer Kategorie, wir gehen auch

00:03:16auch mal so die Filmwelt durch. Wir haben ja schon so paar Sachen aufgegriffen und auch

00:03:20das Thema einfach mal aufzugreifen. Weil unter anderem, was da ein Hauptthema bei diesem

00:03:25Film immer wieder ist, ist zu überprüfen, ist ein Mensch eigentlich noch ein Mensch

00:03:31oder ist das jedenfalls ein Republikan? Weil die Republikan sind mittlerweile so weit fortgeschritten,

00:03:36dass man sie äußerlich kaum unterscheiden kann von echten Menschen. Und da wird

00:03:41der Voight-Kampff-Test benutzt. Das ist so ein Test, der beobachtet die äußeren emotionalen

00:03:49Reaktionen, die ein Replikant dann macht. Das heißt, wenn wir beide uns unterhalten würden

00:03:56und ich dich in der Diskussion in diesem Test dann dazu führe, dass du an irgendeiner

00:04:02Stelle vielleicht lügen musst oder dich erschrecken musst oder eklen musst, dann ist es immer

00:04:05noch so bei den Replikanten, die zeigen dann nicht diese menschlichen Reaktionen.

00:04:09Dadurch kann dieser Voight-Kampff-Test ja da durchgeführt werden, wo auch die Popille unter anderem

00:04:13nahmen und das Gesicht, alles ein bisschen schräg alles dargestellt in diesem Film.

00:04:17Und aufgrund dieser Reaktionen kann er dann irgendwie hinterher sagen, ja, der Gegenüber

00:04:23ist tatsächlich nicht eine Replikante, eine reine KI, die wunderbare Antworten liefern

00:04:28kann, die so tun kann, als wenn sie Mensch ist, sondern ich habe es einem an den nicht

00:04:32vorhandenen emotionalen Reaktionen auf der Haut in der Popille quasi erkannt,

00:04:36dass das eine Replikante ist.

00:04:37Das heißt, das ist eigentlich so der Turing-Test-Ondenste-Ruin, wenn du möchtest.

00:04:42Also das, was der Turing-Test dann so in den 50ern ist, ist, dass da nochmal ein Tacken

00:04:46weiter draufgelegt.

00:04:47Turing-Test für den Zuhörer, da geht es drum, Mark, was macht man beim Turing-Test?

00:04:51Wenn die Maschinen nämlich so lange so belügen kann, dass ich nicht erkennen, dass

00:04:55die eine ist, okay, das war sehr unprofessionell ausgedrückt, möchte ich das korrigieren.

00:04:59Ja, ja, ist nicht so schlimm.

00:05:00Prinzipiell würden wir fragen, stellen und wir würden beide uns unterhalten in einem Turing-Test und wenn ich dann hinterher sicher bin, ob du ein Mensch bist oder nicht Mensch bist, dann kann ich irgendwie sagen, okay, du bist halt eine KI oder nicht.

00:05:15Das ist so ein bisschen, was in dem Turing-Test funktioniert.

00:05:17Ich habe es halt flapsig ausgetrückt, ne?

00:05:19Ja, ich jetzt auch nicht viel wissenschaftlich, aber es geht halt darum, dass du sagst, okay, bin ich im Prinzip entstande dem Menschen, der gegenüber ist, wenn wir jetzt mal so einen textbasierenden Schatz gucken würden,

00:05:30in so ein LMM gucken würden oder auch in ältere Chatbots, dann ist das eigentlich das Ding,

00:05:35wo man sagt, habe ich das Gefühl, dass ich da von einem Mensch die Antworten bekomme oder ist

00:05:40das eine Maschine im Hintergrund? Ich hatte tatsächlich letztens was, da kannst du quasi

00:05:45so eine Art Multiplayer-Game machen im Form eines Chats und das Thema ist, dass du rauskriegen

00:05:51musst, wer ist noch Mensch in dieser Gruppe und wer nicht. Das ist auch lustig, weil

00:05:58Natürlich, du sollst dich nicht verraten, gewonnen hat quasi der, der am Schluss nicht erkannt wurde als Mensch, wo der eine ist.

00:06:09Und das ist dann schon witzig, wenn das ist so ein Runden Spiel, jeder darf so Fragen an die Gruppe stellen und die Gruppe antwortet dann.

00:06:16Und ja, das sind halt ein paar Bots oder vielleicht auch mal nur Bots oder vielleicht auch nur Menschen in diesem Online-Ding zusammen.

00:06:25Das ist schon lustig irgendwie.

00:06:27wenn du diesen Test quasi als Spielverkauf kriegst.

00:06:31Das ist spannend, aber das ist genau dieses Thema, was ich, ob der, ob ich das noch mal erzählt hatte, aber

00:06:38ich habe ja mal Chechepitilo fragt, ob ich ein Mensch bin oder eine Maschine. Also den

00:06:45Turing-Test quasi umgedreht, die Maschine mich überprüfen lassen, ob ich ein Mensch bin,

00:06:50und sie waren natürlich so, ja, du bist natürlich ganz klar ein Mensch und ich sage,

00:06:53nehmt. Woran machst du es denn fest? Und dann hat sie selbst schon gesagt, okay, ich stelle

00:06:58ihr ein paar Fragen, da hat sie mir so ein paar Fragen gestellt. Unter anderem, was war

00:07:01mein liebstes erstes Computer-Spiel, oder sowas. Und ich hab dann da irgendwie damals

00:07:06mit einem Open C64-Irgendes Spiel, das gar nicht mehr weggespielt war, ich hab irgendwie

00:07:09geantwortet. Und sie meinte dann, ja, sie ist sich relativ sicher, dass ich ein Mensch

00:07:14bin, weil ich so emotionale Emotionen an das Thema habe. Ich dachte, okay, aber

00:07:19wenn ich, die könnte ich ja genauso auch nachgelesen haben, aus dem Wissenschafts,

00:07:23so einen LMM zur Verfügung stellt. Also ich wurde so wieder ein bisschen unsicherer und

00:07:26hat dann hinterher, glaube ich, rausgehauen, dass ich, dass sie sich zu 86 Prozent sicher

00:07:33ist, dass ich ein Mensch bin. Das heißt, ich bin vielleicht zu 14 Prozent Maschine oder

00:07:41auch nicht. Also das ist schon so ein Ding, wo es wirklich heutzutage eigentlich schon,

00:07:47wenn man jetzt auf den Turing-Test, auch in beide Richtungen guckt und auch in dem

00:07:51Spiel. Das ist ein schönes Beispiel. Das Spiel muss man auf jeden Fall beschicken. Das heißt,

00:07:54wenn ich witzig spiele, auch mal rumgespielen. Ich suche es. Ich suche es mal raus. Und ich glaube,

00:07:59es gibt seit der GPT-45 Version, da gab es ein Studio, da ist so ein klassischer Turing-Test

00:08:04in so einer drei-personen-Geschichte gemacht. Also das Studio hat überprüft, ich unterhalte mich

00:08:10mal mit Menschen oder ich unterhalte mich mit der Maschine und in 73 Prozent der Fälle wurde

00:08:16die Kommunikation mit der GPT als menschliche Kommunikation

00:08:21identifiziert. Also das heißt also deutlich darüber, ich glaube die anderen waren damals noch nicht so gut,

00:08:26eine Gemini oder andere waren damals noch schlechter,

00:08:29aber die GPT45 hat zu dem Zeitpunkt tatsächlich, und das ist auch schon wieder ein bisschen her, so weit, dass quasi

00:08:35jetzt mal Platt gesagt, zwei Drittel der Menschen, die sich mit ihr unterhalten haben, der Meinung war, dass sie ein Mensch ist.

00:08:40Also sie hat den Turing-Test bestanden schon zu dem Zeitpunkt.

00:08:43Ich mein das macht sie noch nicht zu einem menschen aber es ist auf jeden fall so dass dieser touring test da eigentlich

00:08:52sagen wir mal so ein frühstücks häppchen für die moderne leibs ist diese diese schlucken und uns vorbachen können sie sind mensch wenn sie

00:08:59mit texten mit uns kommunizieren da können wir nachher noch was aus dem film aufgreifen was ich vorhin noch machen wollte weil

00:09:04Du vorhin von dem test gesprochen hast das maschinen kein emotion zeigen können ich meine wer der die heutigen tests anschaus ich meine wir machen

00:09:11ja auch Test, heißt dann Benchmarks. So nach dem Motto, wie genau trifft eine KI die Antwort,

00:09:16die man haben möchte, wie wiederholbar trifft eine KI die Antwort, die ich haben möchte und wie

00:09:24schnell antwortet die KI, wobei das auch ganz lustig, nicht in Summe, sondern quasi First

00:09:30Token legt und sie, also so wie lange braucht die KI bis sie anfängt, dir ihre Story da zu

00:09:37lehnen. Und es gibt ja auch noch ganz viele andere Elemente. Wir reden ja ganz viel über

00:09:41so large-language-Models wie chat-gpt. Es gibt ja auch noch die small-language-Models,

00:09:46die Dinge, die auf im Blech selbst, ja, auf dem Handy, auf irgendeinem Chip, auf irgendeinem Silicon

00:09:53verbaut, lokal ihre Dienst zu tun. Da werden natürlich noch andere Sachen gemessen wie Strom

00:09:58verbrauch und wie schnell ist es auf dem Gerät. Da ist dann weniger wichtig, ob das Ding weiß,

00:10:04wo die Insel Taiwan liegt, da geht es drum, dass es quasi die disizierten Arbeiten gut erledigt.

00:10:09Und das ist halt dahingehend ganz lustig, weil als ich mich damit mal so ein bisschen beschäftigt

00:10:14habe und dachte, da guck mal Benchmarks, wie früher, wenn du so ein Commodore 64 hattest

00:10:19beim Benchmarks, egal, dann kam irgendwann die PC, du hattest Turbo-Tasten und deinem

00:10:23Rechner und auf einmal hast du Benchmarks angeführt. Das ist ja bei KI-Modellen finde ich so ein

00:10:30ein bisschen so ein kleiner Druckschluss. Wenn du ja so anschaust, mit was die Benchmarks zu kämpfen haben, dann ist das, ich sage mal mit so Begriffswelten wie konzeptionelle Unschärfe, mit so was wie Datenkontamination, mit so etwas wie, naja, einfach schiefengreifend aufhalte Methodik. Also manche Tests sage ich mal, da antwortet die Maschine nicht, weil die Maschine, ich sage jetzt mal, eine besonders tolle Gedanken, Erarbeitungsleistung, so ein

00:11:00eher eine Gedächtnisleistung abruft, weil den Test hat sie halt vielleicht gekannt. Also

00:11:04ich meine, ein Schüler, der in die Schule geht und vorher die Testergebnisse findet, der ist

00:11:10ja auch und dadurch eine Einschreiber, der sie auswendig gelernt hat, das ist ja in

00:11:13dem Sinne jetzt auch kein schlauer Schüler. Gut, vielleicht okay, vielleicht doch, weil

00:11:17er hat den Test gefunden und konnte es auswendig lernen, aber es ist ja etwas anderes, als

00:11:20wenn du das quasi wirklich aus eigener Gedankenleistung machst, versus du kannst

00:11:24quasi adaptieren, was du mal alles gehört hast und kannst daraus rezitieren. Und

00:11:29Das ist ja auch so ein Punkt, warum wir ständig neue Fragen kriegen, diese ganzen World-Tests

00:11:33und wie die alle heißen, da quasi Einfluss drauf nehmen. Aber wir sind halt noch nicht

00:11:38an dem Punkt, dass wir Popillen und Hautwiderstände und so weiter messen. Also nicht, dass ich es

00:11:44würde, falls Replikanten zuhören, habt ihr euch gut versteckt. Aber du willst mich

00:11:49mit Ja korrigieren oder worauf möchtest du raus?

00:11:52Ja, ja, ich würde schon wieder. Heute ist die beste Folge.

00:11:55Ja, definitiv. Ich war im Sommer 25 auf der EI Gut in Genf. Riesenkonferenz um das Thema EI.

00:12:08Da war ich unter anderem in einem Vortrag. Ich meine, es war ein deutscher Wissenschaftler

00:12:15aus Berlin vom Fraunhofer Institut, die sich viel um das Thema Cybersecurity auch kümmern.

00:12:19Ah, ja. Und es ging um das Thema inwiefern in, zum Beispiel in Videocalls, wenn ich jetzt

00:12:27mit einer Videokai rede, wir halt jetzt schon reingetrickst werden in ein Thema, da gab's

00:12:32ja glaube ich auch den Fall, dass irgendein irgendwo auf der Welt irgendein Angang gestellt

00:12:37hat. Er dachte, er redet mit seinem Ski Financial Officer und dabei war das im Prinzip ein

00:12:42KI generiertes Video, was damit ihm geredet hat und er ist dort reingefahren. Und

00:12:46Dann hatte der Wissenschaftler dann erzählt und das fand ich dann auch erstaunlich, dass

00:12:50es natürlich so eine Art, ja, so einen Rennen um, okay, was kann ich als gefakedes KI-Video

00:12:57generieren und was passiert dann auf der anderen Seite, damit wir das vielleicht

00:13:01als Firma, als Privatperson erkennen und da sprach er damals von, dass er sagt, okay,

00:13:06jetzt achtet man in solchen KI-generierten Videos schon drauf, ob sich auf der Stirn

00:13:11die Pulsader bewegt, weil da irgendwie auch Glut unter der Haut irgendwann läuft und solche Sachen werden momentan

00:13:18vom KI-Video ist da noch nicht generiert und dadurch kann man mit ausreichender Softwarekenntnis, mit ausreichender Abwehrkenntnis,

00:13:24kann man natürlich dann erkennen, dass das im Prinzip in dem Fall ein Replikant ist und kein echter Mensch damit geredet.

00:13:31Ja, im nächsten Schritt wird natürlich die KI-Video-Generierung

00:13:36so besser werden, dass solche Sachen eben auch dann nicht mehr als Merkmal gehen, also dass dann Emotionen,

00:13:41Also dann auch gespielt werden. Es ist so ähnlich mit diesem, was ich jetzt gerade als Beispiel mit dem mit diesem selbst gemachten Reverse Turing-Test mit der Maschine, wo ich sie ja gesagt habe,

00:13:49kannst du denn da nicht sicher sein, dass diese emotionale Antwort nicht bewusst von mir als KI gemacht worden ist, um dich quasi reinzutricksen, dass ich doch emotional sein kann.

00:13:58Also das heißt, dieses Thema Imitation, die Menschlichkeit vorgaukeln kann, das ist ja etwas, das ist, also da sind wir heute.

00:14:07heute. Das ist der Turing-Test wahrscheinlich schon nicht mehr ausreichen und deshalb ist

00:14:11es ja auch so spannend, wenn wir jetzt auch Blade Runner gucken gegen diesen Voight-Kampff-Test

00:14:15heißt. Ich glaube, der, falls er anders heißt, hätten wir etwas zum Fusseln. Also lass es

00:14:21doch einfach mal so. Ja, aber es ist irgendwie, er heißt, ja, es ist Harrison Ford und

00:14:25er heißt, in dem, ich will es wissen, ich habe es mir irgendwo rausgesucht, es

00:14:28ist Deckard. Genau. Deckard ist der Mensch, der da auf die Jagd nach Replikanten geht.

00:14:34Der läuft immer mit der Maschine rum und überprüft alle möglichen Replikanten oder Menschen,

00:14:39ob sie eben treffkant sind und tötet dann eben auch die Replikanten, weil die sollen da ja nicht

00:14:43rumlaufen und mit Emotionen unter den Menschen sein. Das ist die Aufgabe von Deckard und diesen

00:14:48Test durchzuführen. Und nach Emotionen zu gucken, das ist im Prinzip das, was jetzt vielleicht so die

00:14:54nächste Stufe sein könnte. Um zu überprüfen, ist da eine KI, oder wie menschlich ist eine KI und

00:15:02Was macht das Adi aus? Das ist ja auch ein Thema, quasi auch von, ja, diese emotionalen

00:15:08Themen, wie ich sage, das ist vom Film, ja. Also das ganze Thema emotionale KI und

00:15:12parasoziale Beziehungen. Also in meinem Film suchst du nach Replikanten. Und wenn

00:15:17du heute mal guckst, ob may I beispielsweise mit ihrem Voice Mode, der so ein bisschen

00:15:22auch flirty sein kann, was einen auch wieder an den Film, ja, Blade Runner oder

00:15:28auch den Film Hör näher bringt, wo ich ja auch jetzt, ich sage jetzt nicht wegen romantischer

00:15:34Gefühle, mich immer angesprochen fühle, aber das sagt dich auch schon mal in der Folge, wenn du

00:15:38mit dem Voice Mode sprichst und irgendwie in eine Diskussion kommst, im Guten wie im Schlechten,

00:15:43und wie du dann auch selbst anfängst auch emotionale Regungen zu zeigen, weil du eben auf dieser

00:15:49Sprachebene unterwegs bist und ich gebe zu, ich habe auch schon mal, wenn ich jetzt immer doch

00:15:54mal zu gesagt, was ich ja so vielleicht auch manchmal tippen würde, okay, aber was mir

00:16:00natürlich viel leichter über die Lippen pumpt, wenn ich mit etwas rede.

00:16:04Das stimmt.

00:16:05Das stimmt.

00:16:06Und deshalb ist es natürlich auch so ein bisschen, das wurde auch in anderen Filmen

00:16:09aufgegriffen, diese Emotionalität, die ist ja wichtig, weil wir Menschen brauchen

00:16:15ja auch eine gewisse Emotionalität, ist aus meiner UX und Perspektive heraus, ist

00:16:21das schlau.

00:16:22Dadurch wird diese Maschinen nutzbarer für uns, weil sie, weil sie menschenähnlicher agiert.

00:16:30Sie ist halt nicht mehr nur das reine, kalt, klicke auf einen Button und irgendwas funktioniert

00:16:35es.

00:16:36Genau, kalte oder ich mache, ich drücke den Türknopf und die Tür geht auf, den Griff

00:16:40der Tür und die ganze Tür aufmachen.

00:16:41Das ist jetzt eine ganz andere Interaktion, die zwischen uns und Maschinen im Prinzip

00:16:47stattfindet und da sie sich häufig um Wissen dreht und wir das ja manchmal auch gar nicht

00:16:55so richtig beschreiben können, was wir machen und in unserer täglichen Arbeit sind wir ja

00:16:59auch mit, mit der Interaktion entsteht, durch das Thema ja schonmal, durch die Kultur entsteht

00:17:04eigentlich Intelligenz, also dadurch, dass wir uns austauschen, aber die Themen, da entsteht

00:17:08dann eigentlich etwas. Und ich glaube, das geht, das würde gar nicht so funktionieren

00:17:15mit einer KI komplett kalt zu reden. Weißt du, das ist im Prinzip diese ganz kalte Computer-Stimme ist,

00:17:21die dann einfach für mich recherchiert, irgendwelche Sachen und ein Ergebnis liefert.

00:17:25Dann ist es nun verbessert, das Google. Das ist aber auch nicht das, was im Prinzip diese moderne KI quasi ausmacht.

00:17:30Sie kann halt mehr gehen, sie kann emotional werden. Sie kann mich böse machen, weil dann die Ergebnisse das dritte Mal irgendwie doch wieder falsch sind,

00:17:37weil sie mich verstanden hat in dem Moment. Aber im Endeffekt fühlt das zu einer Präzision meiner Eingabe.

00:17:42Weil ich dann dann dann nicht so sauber geschrieben habe, genauso wie ich jetzt vielleicht im beruflichen Umfeld

00:17:47im Praktikanten das nicht hundertprozentig blar gesagt habe, was er denn eigentlich tun soll. Und dadurch, dass er dann die Aufgaben nicht gut zurückbringt,

00:17:54wie er dann im Dialog dann feststellt, okay, es war durchaus meine Schuld, dass ich dann in der Aufgabenbeschreibung zu schlurig war.

00:18:01Und das ist ja auch eine wichtige Interaktion, die mit Emotionen durchaus vergründet ist.

00:18:04Das ist ja etwas, wenn ich Menschen ein bisschen etwas über KI zeige und die Leute dann anfangen,

00:18:10Ja, ich probiere das mal aus. Nach dem Motto, das sind halt tolle Ergebnisse, aber halt auch auf der anderen Seite das Promting unterschätzen und dann sagen,

00:18:19ja du, der hat das ja falsch gemacht, wo man dann sagt, naja, stell dir vor, du hast hier den Schlausten,

00:18:24die schlauste Person im Raum,

00:18:26die könnte das Problem, das du hast, natürlich lösen, aber wenn du ihr gar nicht sagst, was deinem Problem ist und ihr nicht sagst, dass sie

00:18:33außer dem Flipchart und dem Eddingnicks benutzen kann, dann brauchst du dich auch nicht wundern, wenn du

00:18:39nachher, keine Ahnung, in Latech irgendwas zu viel bestellt bekommen hast, das du nicht verstehst

00:18:45oder andersrum. Und von der Seite ist das auch dieser Punkt, dass man den Maschinen wirklich

00:18:51erklären muss, was man will und dann auch gute Ergebnisse kriegen kann. Das mir in dem

00:18:56Umfeld halt auch einfällt ist, das wird ja auch immer wichtiger. Also ich meine, der Spruch,

00:19:00Oh, wir brauchen Prompt Engineers, der ist so alt wie ein Methusalem geführt, in einer IT-Welt ist ja alles sehr schnell, sehr alt.

00:19:07Aber wenn ihr jetzt mal gerade guckt, so was so die in der jüngsten Vergangenheit passiert ist, dann ist ja gerade auch so etwas wie

00:19:16Gemini bringt was Neues raus, dann kommt auf einmal Grok bringt was Neues raus, dann kommt Aeropmee, Aeropmee bringt was Neues raus,

00:19:22dann kommt Anthropic, die bringt was Neues raus, unter Rad, das Rad, das Rad, das Rad, es dreht sich, dreht sich, dreht sich und ich merke es auch in der Schule meiner Kinder.

00:19:30dass es einen gewaltigen Unterschied bereits dort gibt, welches Tool habe ich zur Verfügung

00:19:38und das ist ja auch wieder so ein bisschen eine Parallele, vielleicht im Kleinen, zum

00:19:43Film. Also Machkonzentration dadurch, dass du quasi die bessere KI hast, die ausführliche

00:19:52Antworten gibt, die schönere Bilder malt, die der Teitypen verarbeitet, die halt ich

00:19:57ich sage jetzt mal die offene Version vielleicht noch nicht verarbeitet. Und damit auch dir

00:20:02es ermöglicht, viel schneller ein Prozess zu kommen. Ich habe einen Bekannten, der hat

00:20:07heute Morgen ziemlich gesagt, du mal kannst mir helfen. Mein Sohn muss für eine Arbeit

00:20:12eine Unterlage erstellen. Und ich habe eben dann mal auch gezeigt, was du zu euch mit

00:20:17Nordburg LM hinkriegst, von dem Research, über Phoniengenerieren, dann auch über

00:20:21Videokenergien mit den Tonchuhrs, der Endoutgenerieren. Und der war völlig barf, was da geht.

00:20:26Ich habe natürlich auch gesagt, dass er sich darüber wusste, wie viel Lernerfolg am Ende vom Tag drin ist, aber wenn du nur auf das Ergebnis guckst, gibt es einen Unterschied zwischen jemandem, der jetzt, okay, ich habe hier eine wertvolle Unterlage, ich habe ich zwar mit beschäftigt, aber ich habe hier etwas und ich kann das auch gut präsentieren und ich kann meine Arbeitszeit oder meine Vorbereitungszeit darauf verwenden, ich sage mal gezielt auf dem Ergebnis zu lesen, gezielt in meiner Mime-Körpersprache für die Präsentation.

00:20:55für die Präsentation zu üben. Versus, ich fange auf einem weißen Platt Papier an, habe vielleicht

00:21:00noch irgendwie ein altes Modell, das kann auch nicht so richtig suchen, das haluziniert vielleicht

00:21:04auch ein bisschen mehr, weil du kein Deep Research einschalten kannst und so weiter und so weiter.

00:21:07Das ist auch eine Art von Machtkonzentration bereits im Kleinen. Was steht mir zur Verfügung,

00:21:14wie gut investieren die Hersteller in ihre neuen Modelle, in Small Models, in Large Models,

00:21:21vielleicht irgendwie auch in Worldmodels und stellen den Menschen zur Verfügung und können

00:21:26die das nutzen einfach durch den Einwurf von Münzen und Kenntnis der Tools. Ja, ja, das ist

00:21:31also tatsächlich, man, du hast das jetzt diese Machtkonsortation an dem Beispiel von einer

00:21:38Hausaufgabe gezeigt, oder das der, der eine kleine gezeigt, ich meine, das sehen wir ja im

00:21:45großen. Da ist es jetzt kein Wunderbaum, alle möglichen Staaten mit guter oder schlechter

00:21:51Führung dahinter versuchen, KI-Zentrum auf der Welt aufzubauen, Rechenzentrum aufzubauen,

00:21:58noch nöcher. Und natürlich geht es da auch jetzt darum, die KIs, wir reden immer davon,

00:22:04dass sie uns helfen werden, dass sie Prozesse vereinbaren können, dass sie uns neue Stoffe

00:22:09entdecken, dass sie Forschung beschleunigen können. Hat Open AI jetzt auch ein Papier

00:22:13er veröffentlicht, dass sie irgendwie in der Physik da neue Durchbrüche hätten,

00:22:18können wir auch mal eine Folge zu machen. Ja, das ist, genau, das ist irre. Das heißt,

00:22:22natürlich wird derjenige, der die besten, ob das jetzt eine Einzel-KI ist, ein Einzelmodell ist,

00:22:28oder die besten Netzwerke quasi zur Verfügung haben wird, der wird einen wahnsinnigen Vorteil

00:22:33haben. Und das wird natürlich zu einer neuen Mach-Konstruktion, ehrlicherweise,

00:22:39für. Und wie gesagt, wir haben auch häufig darüber geredet, wir sind eher so positiv

00:22:45eingestellt, aber natürlich kann es auch dystopische Situationen dadurch geben und neue

00:22:49Kämpfe auch um im Prinzip dieses Wissen zu haben. Also ich bin da, wie gesagt, immer

00:22:55guter Dinge, aber natürlich ist das auch eine Welt, die auch ein bisschen dunkel

00:22:59werden kann, wenn wir immer mehr diese Machtkonzentrationen zugreifen lassen. Und deshalb

00:23:03bin ich auch gerade froh um die europäische Diskussion, eben auch die viel, viel

00:23:07stärker in Richtung Open Source oder sowas ausgerichtet ist. Die Chinesen stellen ihre

00:23:11Modelle auch Open Source. Man arbeitet immer so ein bisschen aus einem anderen Blick wegen

00:23:16Küppel manchmal betrachten. Aber das ist gar nicht das Thema. Aber wie gesagt, wir haben

00:23:23natürlich auch, genau wie wir das in so einem Blade Runner sehen, vielleicht in Zukunft eher

00:23:28ein Auflösen. Das ist auch häufig bei Neuroments und anderen Romanen aus der Zeit, die sich

00:23:33um Cyberpunk-Geschichten und so etwas gekümmert haben, ja so eine Auflösung der Teilauflösung,

00:23:39der normalen Strukturen, die wir so gewohnt sind, hin zu Konzerne übernehmen quasi, die Macht haben

00:23:47sie heutzutage vielleicht auch in vielen Stellen auch schon in unserem heutigen Welt. Und das

00:23:51kann natürlich noch krasser werden, wenn du sagst, die großen Konzerne, die die großen

00:23:55Modelle eben auch betreiben können, weil sie das Geld haben, weil sie vielleicht mehr Geld dann

00:23:59manchmal ist die eine oder andere Regierung aber auf der auf der welt zur verfügung hat zur verfügung

00:24:03haben um dann im prinzip nach und nach dann vielleicht auch politik zu machen und weltpolitik

00:24:08zu beeinflussen durch die macht die sehen die ihren modellen das ist ein thema was nicht

00:24:13unabwege ist das habe ich letztens irgendwann mal ein artikel vom handelsblatt gelesen dass die

00:24:18währung von starten von den starken ist falsch von starten starten die verfügbarkeit die zur

00:24:27Verfügung Stellung von Energie ist. Weil wenn du sagst, okay, Modelle erzeugen,

00:24:31Modelle trainieren, Modelle betreiben, dann ist mit einer gewissen Energie verbunden und

00:24:36dass die Firmen, die dann mit, wenn wir davon ausgehen, dass der Energieverbrauch mit

00:24:40zunehmenden Modellen steigen wird, dass man zunehmend mehr Energie braucht, um

00:24:44noch mehr Modelle betreiben zu können, dass dann die Staaten im Vorderfonds sind,

00:24:51die in der Lage sind, auch Energie dafür bereitzustellen und nicht einfach nur,

00:24:56ich sage jetzt mal Fläche, weil Fläche ist vielleicht möglich, aber wo kannst du quasi

00:25:02entsprechende Mengen Energie zur Verfügung stellen? Ist dann halt vielleicht auch noch mal so eine Frage,

00:25:07wenn du den Blick auf den Klubus wirfst. Das fand ich halt auch noch mal so ein Punkt. Und

00:25:13der anderen Punkt, den ich noch gerne bringen würde, ist die ganze KI. Enabled ja Menschen

00:25:19gerade auch zu ganz spannenden Sachen. Wenn du dir überlegst, wie nah werden wir wohl sein,

00:25:24dass jemand, der mit loveable und wieder ganze kram heißt, mit geschickten prompts, die dann

00:25:30automatisch Front entfieh wegbauen, die nächste Lösung am Markt bringen, wo sinngemäß eine

00:25:35Firma da steht, bestehend aus einer Person, die das dann halt gemacht hat und richtig Glück und

00:25:40zusammengebracht hat. Auch da glaube ich, wird KI vielleicht noch das eine oder andere verschieben.

00:25:44Definitiv, also sowas werden wir sehen und ich würde nur einen Spektner einbringen.

00:25:48Ich bin mir gar nicht so sicher, was ja gerade auch ein bisschen das Thema ist, dass die unter den KI-Wissenschaftlern

00:25:55tut sich ja jetzt auch gerade so ein Thema auf, dass wir vielleicht sogar am Ende der jetzigen Phase sind.

00:26:02Also, das heißt, die Modelle können insgesamt gar nicht mehr mit mehr Daten gefüttert werden

00:26:07und mehr trainiert werden, dass dann also mehr und schneller, natürlich wird da jetzt noch eine weitere Evolution stattfinden,

00:26:13stattfinden, aber der nächste Evolutionsprung ist meiner Meinung nach eher noch mal stärker

00:26:17in dem Thema menschliches Verhalten, stärker Kopien, sogar Emotionen wird besprochen,

00:26:23also muss man da nicht wirklich mit Emotionen mehr arbeiten und so kommen wir lange wieder

00:26:27zu dem Film zurück, dass ein emotionales Wesen auch so intelligent sind, weil wir emotional

00:26:36sind, nicht weil wir halt über Unmengen an Wissen verfügen in den Moment, sondern weil

00:26:40wir emotionale Wesen sind und emotionale Wesen eben auch zur Kultur neigen. Wir Sachen auch vergessen,

00:26:46wir hallucinieren auch, kommen durch das Halluzinieren, da vielleicht auch immer auf wilde Lösungen auch

00:26:50mal. Das heißt, halt diese Aspekte, die man eher wieder so einem, das kann eine Maschine nicht

00:26:56machen, das sollte eine Maschine nicht machen. Vielleicht muss man, und das ist gerade das,

00:27:00was gerade in der KI-Szene so ein bisschen startet, als Fanschen vielleicht muss man da noch viel,

00:27:04viel mehr rein gehen in dieses Thema. Und wir hatten das ja auch schon manchmal, wenn wir über

00:27:08Agentiksysteme geredet haben, das ist auch dazu, wenn jetzt Agenten miteinander reden,

00:27:13verschiedene Modelle, das kann ja dann eben das gute Gemini und das schlechte, dass dann

00:27:16das Modell sein oder das eine ist noch mal schneller, das andere fällt aus, weil da

00:27:19gerade wieder Stromverbrauch nicht da ist oder der Netzzugang nicht da ist oder

00:27:22irgendwas anderes, sich dadurch ja auch wie eine Art Organismus entwickelt, der

00:27:28aus verschiedenen Nervenzellen Modellen in dem Fall besteht, der zu einem

00:27:33insgesamt besseren Ergebnis kommt, als wenn einfach nur ein einziges Modell

00:27:36mit unheimlich viel Energieaufwand stärker trainiert werden wird.

00:27:40Also das ist, glaube ich, der Weg, den ich sehe und vor allem dieses ganze Thema Emotionen,

00:27:45auch Gedächtnis, in dem Sinne mit Vergessenausstattung.

00:27:48Da sind auch erste Studien da, die in diese Richtung gehen, dass man mehrschichtige Racksysteme

00:27:53brauchen, die wirklich lang gespeichern können.

00:27:56Manches wissen aber auch nur kurz, was die speichern und daraus quasi neue, neuronale

00:28:01Verbindungen entstehen, die eine andere Betrachtungsweise zulassen.

00:28:05Und du hattest das Thema ganz kurz, lass uns auch wieder mehr noch mal zum Film zurückgehen,

00:28:10du hattest das Thema Prompt noch mal angesprochen.

00:28:13Das, was wir jetzt ja gerade beschreiben, geht ja über den normalen Prompt hinaus.

00:28:16Das ist ja dann schon Kontext schaffen und Kontext entstehen.

00:28:19Dadurch, dass vielleicht sogar an der Ecke dieser agentischen Vernetzung, die ich jetzt gerade mal beschrieben habe,

00:28:26vielleicht auch ein fühlender Roboter in einem Ende steht mit einem Tastin,

00:28:32in der die Umgebung sogar noch warnt, in der er sich gerade befindet oder die Emotionen

00:28:37von uns beiden misst, weil er ist der Barroboter, der hinter der Bar steht und kann unser mit

00:28:43seinen Sensoren den Schweiß auf unserer Stirn ablesen, die Heiterkeit in unserer Stimme

00:28:47hören und danach quasi mit seinem agentischen Netzwerk im Hintergrund auswählen, was es

00:28:52der nächste Drink, den er trinken muss mit uns oder welchen Schwank aus unserem

00:28:56Leben oder irgendwas anderes möchte er uns gleich erzählen.

00:28:58Wenn du den Rotwein nach Hause bestellt, weil er weiß kritische Gespräche werden unter

00:29:04Rotwein geführt.

00:29:05Aber ich komme gleich nochmal auf das Thema auf den Film mit vier Jahren und die Replikanten

00:29:08zurück.

00:29:09Aber trotzdem möchte ich diesen Schwenk noch nehmen.

00:29:11Du hast eben die Emotionalität als so ein Punkt hervorgehoben und nochmal so viele

00:29:16kleine Modelle.

00:29:17Ich glaube, der menschliche Körper ist ein vielerlei Hinsichtvorbild, weil ich sage

00:29:21man nicht alles, was dein Körper fühlt, macht, wird von dir aktiv in deiner Wahrnehmung gesteuert.

00:29:29Ja, also was, was ich nicht alles, was dein Auge sieht, verarbeitest du zu einem Bild,

00:29:33einfach stich untergreifen, wahrscheinlich auch, damit da nichts auf die Leiterbahnen

00:29:38überfordert wird und kein anderes, was nicht alles. Von der Seite glaube ich auch, dass wir

00:29:41mit diesen Small Models ganz viel Netzwerk untereinander bauen werden und befordern

00:29:47quasi wieder große Modelle eingreifen und steuernd irgendwas aufnehmen. Und das andere ist, ich glaube

00:29:54auch, dass noch ganz viel Musik in diesen ganzen Worldmodels drin ist. Also, wenn dieses Verständnis

00:29:59von der Klassiker eine CPT schreibt, die etwas hin, aber eigentlich verstanden hat das nicht.

00:30:04Ja, es ist immer noch eine Prognose von ganz viel Kram, was er irgendwo gelesen gehört und

00:30:09keine Ahnung, was hat. Aber also dieses Thema so, warum ist denn das so? Wie funktioniert

00:30:14den Schwerkraft. Das Lernen durch Schmerz, das hört sich mal sehr makabe an, aber jeder, der

00:30:20weiß, dass du 20-mal sagen kannst, fassst nicht die Herdplatte an, aber das einmal anfassen,

00:30:26klammer auf, sie ist eingeschaltet, klammer zu, definitiv ein Lernerfolg zum Besten gibt. Heißt

00:30:31nicht Hand drauf halten, heißt aber, ich habe gelernt, aufgrund von Aktionen, die ich mit

00:30:37Sensorik, sei es auditiv, visuell, Tast, Fühl, wie auch immer, Schmerz, Wahrnehmendruck,

00:30:44darauf lernen zu reagieren. Und da bin ich ziemlich zuversichtlich, dass da die

00:30:50ganze AI-Welt noch viel lernen wird und wie versprochen zurückzufühlen. Also ich

00:30:57finde das auch krass. Du hattest ja gesagt, dass die, oder wir hatten kurz

00:31:00überlegt und uns gegenseitig bestätigt, dass die Replikanten eine

00:31:03Lebensspanne von vier Jahren haben. Im Grunde ist das ja genau so kurzlebig wie

00:31:08heute dein KI-Wissen. Wenn ich überlege, so ein Tool, wie erinnerst du dich noch an?

00:31:13Ja, ich meine, jetzt ist das noch nicht ganz vier Jahre her, dass es vorbei ist.

00:31:17Was heißt vorbei? Vorbei ist es wahrscheinlich nicht. Aber ich weiß noch, wie ich vor kurzem

00:31:21dachte, okay, Napkin AI für Infografiken, Gamma für Folien. Und jetzt kommt Google und der

00:31:29der Aufprall gefühlt von dem, was Google mit seinem letzten Gemini 3, Nano-Banana pro

00:31:36mit 4K. Und ich kann jetzt Texte und ich kann jetzt Folien und ich kann sie, wenn Sie mir

00:31:41Gemini machen, auch in Google Slides weiter bearbeiten. Und ich kriege einfach so eine

00:31:45geballte Macht von Tool und auch Verständnis. Das Ding kann jetzt quasi Filme gucken und

00:31:52nicht nur die Tonspurs, sondern auch das gezeigte Verarbeiten. Videos sind jetzt Daten, also

00:31:59Daten waren es eh schon, aber es ist jetzt so wie ein Text. Und das finde ich so krass,

00:32:04wie schnell eigentlich deinen Wissen vielleicht nicht vergessen, aber auch veraltet werden

00:32:09kann und du quasi ein bisschen am Ball bleiben musst, weil während du sagen, wenn du bei

00:32:14Gemini ein Film hochladen kannst und sagen kannst, mach mal, sagt dir ChatGPT, oh das

00:32:19aber nicht. Das ist ja wunderbar. Das bringt mich wieder zu dem Reverse-Tooling-Test. Also

00:32:28so wie du Ceminal beschreibst. Wenn es ein Video erkennen kann, könntest du natürlich jetzt auch

00:32:33schon den Voight-Kampff-Test mit mir durchführen und versuchen quasi, nicht nur über den Text zu

00:32:38verstehen, was der Tooling-Test nur könnte, ob ich ein Mensch bin, sondern eben auch mir ins

00:32:45Gesicht schauen könnte und analysieren könnte, nügt er gegebenenfalls, es ist eine KI oder ist ja

00:32:51keine KI in dem Moment. Also das ist, tatsächlich ist der Voight-Kampff-Test dann ja mit, also reverse auf jeden

00:32:56Fall schon mal möglich. Das heißt, wir können im Prinzip auch jetzt KI unterstützt überprüfen,

00:33:03ob die andere, wie echt die andere Person eigentlich ist, die mir ging, übersetzt.

00:33:08Ich habe gerade so die Idee gehabt, wir könnten ja mal diesen ganzen Sprachmotor von Gemini

00:33:12und wir uns in einen Raum setzen und dieses Spiel spielen nach dem Motto, du bist Nummer 3, ich bin

00:33:21Nummer 4 und hast du nicht gesehen? Jeder stellt eine Frage, mal gucken, wann die Systeme sagt du, du,

00:33:26du bist definitiv eine Kai. Ja, kann gut sein. Aber eben und da ist das spannend und dann

00:33:34würde ich gerne mal auf den Film gehen mit dem Thema, warum zum Beispiel, es gibt eine

00:33:40eine Szene, die ist total spannend, da versucht Deckard mit Rachel, heißt sie, den Beutest

00:33:49durchzuführen.

00:33:50Und Rachel ist ein Replikant, die als enge Angestellte für einen von diesen super Firmen

00:33:56Bossen bearbeitet.

00:33:57Sie weiß es aber nicht, in dem Fall weiß sie nicht, dass sie ein Replikant ist, weil

00:34:03ihr Erinnerungen zusätzlich eingeflanzt sind, mit emotionalen Erinnerungen an

00:34:07die Vergangenheit.

00:34:08Und dadurch, Deckard kriegt es raus, aber der Test dauert ewig lange, der muss wirklich,

00:34:14wirklich bis auf die letzten Fragen, die letzten Details eingehen, hat immer noch eine leichte

00:34:18Unsicherheit, die übrigens auch bei ihm ist.

00:34:20Auch es ist immer das kleine Geheimnis geblieben, ist Deckard selber nicht auch ein Replikant,

00:34:24man weiß das nie so ganz genau, weil er immer sehr, also in seiner Reaktion zeigte

00:34:29das manchmal, da weiß man nicht so 100%, ich habe mich vielleicht tatsächlich auch

00:34:32dazu gehört, damit spielt der Film so ein bisschen, aber bei ihr ist es halt tatsächlich

00:34:36so, dass sie dadurch, dass sie im Prinzip die Emotionen hat, dass sie einfach, also nicht

00:34:43die Emotionen, sondern diese Erinnerung hat, dieses Bewusstsein. Ich bin eigentlich ein

00:34:46Mensch angeblich. Das ist ihr wunderbar gelingt, im Prinzip diesen Test so gut wie möglich

00:34:53zu umgehen. Und da sind wir wieder bei diesem Thema vielleicht, wenn man jetzt im Hinblick

00:34:57auf die Zukunft gehen und auch was KI macht und die Roboter und all die Sachen

00:35:02haben, dass man sich immer mehr die Frage stellen muss, ist eigentlich so ein Turing-Test noch

00:35:10ausreichend, ist es eher so ein Empathietest, den wir durchführen müssen, um noch zu wissen,

00:35:15ist der gegenüber Mensch oder nicht Mensch, ist das überhaupt wichtig oder müssen wir uns

00:35:19rein gesellschaftlich philosophisch fragen, ist es tatsächlich wichtig für uns diese Frage

00:35:25doch zu stellen oder ist es aber okay, wenn diese Person vielleicht menschlich ist oder auch nicht

00:35:32menschlich ist in dem Moment? Das ist schon, ich finde, während ich dir dazuhöre und einen Film

00:35:39denke so spannend, dass wir quasi so nah nicht daran sind, dass jemand rumläuft und sieht aus

00:35:46wie ein Mensch, aber dass wir in Konferenzen sitzen und gar nicht so weit weg sind davon,

00:35:52dass mein Gegenüber vielleicht entweder nur eine Video-Repräsentanz ist und hinten ist ein Mensch, der

00:35:59quasi jetzt auf einmal aussieht wie der junge 20-Jährige, dabei ist es der alte 60-Jährige,

00:36:04oder das halt dann tatsächlich auch die Möglichkeiten bestehen zu sagen, gut, okay,

00:36:10da ist halt ein gutes Bildmodell und dahinter ist halt schlicht und ergreifend, keine Ahnung,

00:36:15Levenlaps, Hey-Gen, keine Ahnung, was es da nicht alles gibt.

00:36:19Und mittlerweile hast du gesehen, ich war es Hey-Gen und Levenlaps,

00:36:23die haben sogar nicht nur Gesichtersimulation, sondern auch mit Körper.

00:36:26Also du kannst dann wirklich Leute, die auf dem Stuhl sitzen und

00:36:29für Videos dann generieren und einblenden, wo du denkst, alter Falter,

00:36:33wird immer, immer besser, immer wilder.

00:36:37Und ich glaube, das ist so, und dann lass uns auch jetzt zum Ende der Folge kommen.

00:36:40Das ist so ein bisschen, ich glaube wirklich dieses Thema

00:36:44und sagen kann ok so Turing-Test und so. Es war irgendwie war mal schön und war der Anfang.

00:36:49Bleibweiner, die Bleibweiner Welt, wie sie wie sonst damals gezeigt worden ist in den 70ern, die ist jetzt glaube ich da.

00:36:56Also wir haben das Thema der KI selber über Robotik, dringt sie immer mehr in den Raum rein.

00:37:02Und das ist vielleicht, also in unseren physischen Raum auch ein.

00:37:05Es ist vielleicht gar nicht mehr diese Frage, die wir stellen müssen, ob eine Maschine denken kann,

00:37:10Sondern eher, wen akzeptieren wir als Person? Also, was ist denn eigentlich,

00:37:16also dieses Mensch, Maschine, weißt du, so was ist eine Person, die gleichberechtigt mit uns

00:37:21interagieren darf? Das wird so die Frage sein, die wir uns vielleicht in ein paar Jahren schon

00:37:27häufiger stellen werden müssen. Wahrscheinlich früher als später. Jens, früher als später.

00:37:34knapp 40 Minuten schon wieder. Alter Falter, weißt du? Und wir haben noch letztens gesagt,

00:37:39Zeit vergeht. Die Zeit, die vorweite Zeit, um wir versuchen aufzunehmen. Wir haben wieder

00:37:42aufgenommen. Was schön mit dir bei Blade Runner zu reden, mal gucken, was als nächstes kommt.

00:37:47Ich würde sagen, getreu dem Motto, wenn es euch gefallen hat, lasst ein Like da, lasst

00:37:51Sterne da, kommentiert, verbreitert es auf Social Media und, ja, ich würde sagen bis zum

00:37:57nächsten Mal hier ins Dankeschön. Dank dir, Mark. Ich würde noch ansteh'n in der schönen

00:38:03dunklen Zeit. Wenn ihr Blade Runner nicht gesehen habt, guckt ihn euch im Original an. Super

00:38:07Film, toller Film für die Adventszeit. Also, Daniels, ciao!

00:38:12Ciao!

00:38:13Willkommen bei ThinkDifferent, ThinkAI, dem Podcast von Mark und Jens. Zwei technologieverliebte

00:38:22Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben. Hier gibt's

00:38:27klare Einordnungen, echte Praxis einblicken und einen frischen Blick auf das, was

00:38:32möglich ist, verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern.

00:38:37KI zum Nachdenken, zum Schmunzeln und vor allem zum Mitreden.