Speed vs. Safety

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 Augenzwinker.

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

00:00:33Herzlich willkommen bei Think Different, Think AI.

00:00:37Jens und ich haben uns mal wieder persönlich getroffen.

00:00:40Leider nicht in so einer schönen Hotel-Lobby wie beim letzten Mal.

00:00:43Aber nichtsdestotrotz mit einem kühlen Getränk nach den heißen Tagen in der Hand.

00:00:47Und wir haben für uns festgestellt,

00:00:49dass die letzte Folge, die wir aufgenommen haben,

00:00:52die ihr letzte Woche hören konntet,

00:00:54so aktuell ist, dass wir da noch mal drauf aufsatteln mussten. Jens, wir haben das letzte Mal über solche

00:01:02Dinge gesprochen, wie Prompting, Skills, Loops und in der Folge davor hatten wir irgendwann

00:01:08auch mal über Favel 5 gesprochen und jetzt haben wir uns gesagt, das hängt alles irgendwie

00:01:12zusammen. Was ist denn seitdem nicht passiert, oder passiert? Ja, natürlich haben wir diese,

00:01:21Wir haben die Loopfolge aufgenommen und ich glaube, das passt ganz gut, dass wir jetzt

00:01:24nochmal diese aktuellen Ergänzung zu dieser Loopfolge machen, weil der Hörer unter euch

00:01:29und der KI-Begeisterte, so wie wir das sind, hat es beschämt, der mitbekommen.

00:01:34Fabel hatte, oder Atrophic wurde ja mit Fabel ganz bekannt vor ein paar Tagen, dann ist

00:01:40es abgeschaltet worden, haben wir eine ganze Folge drüber gemacht, das kennt ihr bestimmt

00:01:43das Thema.

00:01:44Jetzt ist dieses Wochenende auch wieder, solche Sachen passieren anscheinend immer

00:01:48am Wochenende.

00:01:49Und es hat nichts mit VW oder BSF zu tun.

00:01:52Nein, es sind aber vorhandene Geschichten.

00:01:54Anscheinend, wo dann Sachen aus Amerika hier rüber schwappen und entschieden werden.

00:01:57Es ist nämlich ein weiteres Modell,

00:02:00einmal wieder freigeschaltet worden,

00:02:03und ein anderes Modell hat aber angekündigt, dass Sie Ihr Modell,

00:02:06das Sie geplant haben, so wie die sind, wenn ich es richtig bin,

00:02:08das von OpenAI, das ist dann die 5.5 gewesen, die eigentlich geauscht hat.

00:02:13Nee, 5.6, 5.6 gibt es.

00:02:15Ist total lustig, ne, weil der eine kriegt einen Anruf,

00:02:18dass er doch bitte sein Modell noch ein bisschen zurückhalten soll und nicht erst

00:02:21releasen soll nach dem Motto, du willst doch nicht, das heißt bei dir, was passiert.

00:02:25Und der andere hat Fable 5 veröffentlicht.

00:02:28Anders als wir das wir bis jetzt kennengenannt haben, die ganze Situation mit

00:02:32rund um KI, dass die Sachen eigentlich mal fröhlich in die Welt gepostet worden sind,

00:02:36scheinen wir jetzt in eine neue Phase zu kommen.

00:02:40Was für die Qualität der Modelle natürlich einmal spricht.

00:02:42Diese Modelle sind, sie stetig dran weiterzuentwickeln.

00:02:46Das heißt, sie werden immer besser, dementsprechend natürlich auch immer gefährlicher, da entgegen,

00:02:53dass sie uns in vielen Fähigkeiten übertreffen und vor allem anstand jetzt bei Fähigkeiten,

00:02:58die wir früher gezeigt haben, wir dachten, wir haben was gut programmiert, wir haben

00:03:00was sicher programmiert früher.

00:03:02Jetzt kommen die Dinger um die Ecke und entdecken relativ zügig, dass dem nicht so ist, ja,

00:03:06dass wir gottgleichen Programmierer, die wir früher waren, doch nicht so fehlerfrei

00:03:10Fehler frei. Genau, Fehler frei, bis jetzt doch nicht so Fehler frei waren und dementsprechend, da irgendwo relativ viele Sicherheitslücken sind, die durch diese neuen Modelle in einer Windeseile geknackt werden.

00:03:22Ich glaube, irgendwie auch die Regierung hat auch gesagt, die amerikanische Regierung, dass auch ihre Systeme von Mythos in wenigen Stunden geknackt worden sind.

00:03:29Das ist also wirklich eine Bandbreite, die durchaus eine Regulatorik erfordert.

00:03:34Aber auf der anderen Seite natürlich auch ein bisschen Zeit, wie abhängig wir mittlerweile auch da sind.

00:03:40Ich meine, treue, hörende unseres Podcasts haben wir sicherlich auch mitbekommen.

00:03:45Es gibt nicht nur die amerikanischen Modelle, es gibt auch beispielsweise kinesische Modelle.

00:03:51Ja, jetzt wollen wir mal hier die französische Modell mit Ralf jetzt mal aus dem Vorlassen bei der Erklärung

00:03:58und das jetzt, dass wir eine Unterstellung oder sowas sein sollen.

00:04:02Aber auch die chinesische Modelle werden wahrscheinlich merken, was jetzt hier los ist, weil das ein

00:04:07oder andere Modell hat man zumindest mal so gelesen oder gehört, ist durch Distillation

00:04:13der großen Modelle entstanden.

00:04:15Also man muss sich das quasi so vorstellen, dass Anbieter, sagen wir mal so, viele Anfragen

00:04:21und Gespräche mit den US-amerikanischen Modellen geführt haben automatisiert, um

00:04:26diese Modelle quasi nachzubauen und nachzubilden.

00:04:29Sondern Art-Ree-Ingenierungen.

00:04:31Sie haben tatsächlich geprozbt, geguckt, dass du sagst, ich stelle 100.000 Anfragen

00:04:35zu dem Thema, wie geht man am besten angeln, dann antworten diese Modelle ja auch in 100.000

00:04:43Varianten, die aber sehr ähnlich sind.

00:04:45Damit im Prinzip die richtige Anleitung rauskommt, dass ich eine Angel mitnehme oder irgendwas

00:04:47anderes und den Köder und was auch immer.

00:04:51Und eine Dynamit steigen, da hat man so viele Filme gesehen.

00:04:53Und aus dieser, also diese, mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit, denn wir

00:04:56Ich kenne ja alle das Thema, dass da Wahrscheinlichkeitsrechnung im Mittehrund passiert, die Token Prediction.

00:05:01Und um die wieder rauszukriegen, wurden ganz, ganz viele Anfragen an diese amerikanischen Modelle gestellt.

00:05:06Und so hat man im Prinzip dann verstanden, wie dieses Modell funktioniert und das danach gebaut.

00:05:11Da gab es in Geschichten, dass einige von den chinesischen Modellen so aufgesetzt sind.

00:05:15Und was ich halt auch ganz lustig fand, ist das andere, dass es Augenscheimi sogar schon Firmen gibt, die vor Gericht ziehen,

00:05:23Weil die unmittelbar nach Erscheinen von Fabel das Potenzial erkannt hatten und ihre Geschäftsprozesse

00:05:32schon darauf optimiert haben und gesagt haben, das ist quasi ein Modell, dass so gut es in

00:05:37der Textanalyse, ich glaube das war ein Zuckeranwält, so gut war in der Textanalyse, dass sie da

00:05:43keinen nicht mehr darauf verzichten wollte, haben alles darauf umgestellt und dann ist

00:05:46natürlich doppelt ärgerlich, wenn dann mal auf einmal es heißt, so, wir stellen

00:05:51das Modell ein, wobei fairerweise muss man sagen, das Modell wurde ja offiziell nicht eingestellt

00:05:56von der US-Regierung. Die haben ja nur gesagt, ihr müsst dich erstellen, dass das nur US-amerikanische

00:06:00Bürger benutzen. Das ist halt natürlich ein bisschen schwer in Zeiten von Amazon-Badrock-Zugängen,

00:06:05APKs und hast nicht gesehen. Also haben sie es generell abgeschaltet. Aber dann

00:06:09steht es da, als Firma. Und da steht sich auch so ein bisschen der Kreis zu dieser

00:06:13Loopfolge. Wenn du versuchst immer bleeding edge vorne mit dabei zu sein, dann

00:06:18kannst du nicht nur auf die Nase fallen, weil, naja, du gehst halt in Neuland und verursacht

00:06:23entweder Kosten oder musst lernen, damit umzugehen.

00:06:26Nie!

00:06:27Es kann sogar noch sein, dass dein Geschäftsprozess danach steht, weil das Modell abgeschallt.

00:06:32Hier nochmal ein guter Punkt, weil das war mir gar nicht so bewusst, dass es mir jetzt

00:06:35klar, erst ein Tag geworden, als du geredet hast.

00:06:37Auch andere Modellambiter, ob durch Destination oder durch eigene Modellentwicklung, werden

00:06:41höchstwahrscheinlich auf den Status kommen, den wir jetzt bei den großen Modellen

00:06:45haben.

00:06:46schön mit wie viel Überlegung du hier reingehst und sagst du es amerikanische

00:06:52Regierung hat wie immer sehr ausführlich über nachgedacht. Was ich

00:06:57daran ganz lustig fand, Mythos als Mythos erschien und es noch hieß, es ist nur

00:07:02ein sehr eingeschränkt Benutzerkreis zur Verfügung, hatten wir auch im Podcast

00:07:06vom Bericht, war es ja auch als Modell gelistet bei Amazon Badrock in der EU-Zone, in

00:07:13Frankfurt, wo ich mir dann auch dachte, hey, wenn es doch dieses ominöse Superduper und

00:07:18ich breche aus allem Ausmodell ist, ob jetzt die Eurozone Frankfurt bei Bad Rock so der

00:07:23beste Platz ist. Dafür weiß ich nicht. Müssen wir gleich gucken, ob das noch da ist. Ja,

00:07:29tschuldigung. Aber weißt du noch, wie dieses Modell heißt, dass jetzt rausgekommen ist,

00:07:33dass so ein bisschen heißt, es hätte Fable 5 möglichkeiten, weil es ist kein Modell,

00:07:40ist es mehr so ein Orchestrator. Ja, ja, das ist japanische, aber komme ich jetzt auf die Namen,

00:07:44ich glaube irgendwas mit Fuku, ich muss es leider nachrufen vielleicht. Ja, ja, also ich weiß ganz

00:07:50ehrlicherweise, ich habe auch keine Ahnung, wie es heißt, vielleicht fällt es uns ja auch gleich,

00:07:54wir werden reden einem bestimmt. Das fand ich halt auch ganz lustig, wie auf einmal Modelle

00:07:58aus dem Boden sprießen bzw. Verfahren aus dem Boden sprießen, die von sich behaupten,

00:08:04die Benchmarks zu schlagen, die diese Großmodelle für ein paar Tage dargeboten haben und von

00:08:14der Seite, es geht mir gerne, wie heißt es? Schalkana, AI, Fuku. Ja, darum weiß ich ja,

00:08:21dass ich den Podcast immer sehr gerne mit dir mache, weil du bist halt so der Gebildete. Ja,

00:08:27aber das ist gerne nochmal einmal zu dem Thema, das ich gerade kurz angestätten hatte mit dem

00:08:31Looping, weil wir ja auch ein bisschen Loops gerätet haben.

00:08:35Looping, ja, das machen wir Loops, dann haben wir Looping.

00:08:38Looping.

00:08:39Er merkt es euch schon mal.

00:08:40Genau.

00:08:41Ja, das hat natürlich, das ist gerade schon deutlich, das Konsequenzen, über die man sich

00:08:45jetzt gebacken machen muss, wenn wir, wie wir das Polen eingeführt haben, in einer

00:08:49Welt sind, wo ich nicht mehr sicher sein kann, dass ein großes Modell, das draußen

00:08:56veröffentlicht wird, noch am Markt ist, wenn ich morgens wieder aufwache.

00:09:00Also diese schöne Storyline, ich setze hier mal ein Loop auf und vielleicht davon hunderte,

00:09:05also das hören wir ja auch immer, wenn wir sich dagegen gucken, kaum eine der großen Modelle

00:09:10wird überhaupt noch von Programmierern programmiert, das wird auch nur noch gelubt, also viele

00:09:14von den großen AI-Programmierern und Größen, die in den Modellfirmen sitzen, sagen, wir

00:09:20machen das gar nicht mehr selber, ich bin nur noch quasi dafür da, um Loops zu bauen.

00:09:25So, wenn aber der wesentliche Teil eines Loupes dann verschwindet, sprich das KI-Modell im Hintergrund,

00:09:32ja dann sind deine Loups auch einfach nur noch für ein Arsch, ehrlicherweise,

00:09:35aber da kommen sie nicht mehr weiter.

00:09:36Also dementsprechend müssen wir, muss jeder sich, glaube ich, da Gedanken drüber machen.

00:09:40Und wir haben da ja häufig schon mal darüber geredet, also das Thema Harnes Engineering,

00:09:44wie baue ich dann im Prinzip mein ganzes KI-Setup auf, wie ist meine KI-Architektur eigentlich?

00:09:49Da muss man diesen zwei, drei Millisekunden vielleicht länger drüber nachdenken und nicht

00:09:54nur prompten, was man da machen könnte, damit man im Prinzip ein System aufbaut, was dann

00:09:58eben auch robust ist und auch solche Ausfälle im Notfall dann verhindern oder vermeiden

00:10:04kann oder wenigstens dahingehend abfangen kann, dass es nicht so kritischen Situationen

00:10:08irgendwo führt.

00:10:09Da wäre ich mir ein anderes Ding auch noch reingefallen, was bei Loops auf die Bretter

00:10:14gehen kann.

00:10:15Wenn man mir so folgt, wird man gesehen haben, dass ich letztens wieder zwangsgesperrt wurde, weil ich die ganzen Tokens, die mir enttropik im großen Max-Plans befürchtet.

00:10:27Na ja, nee, aber ich wurde irgendwie für mehrere Tage gebannt, weil ich meinen Wochenlimit verbraucht habe.

00:10:34Man sollte halt diese fees-workflow-slashcode.

00:10:39Das ist das eine okay fairer Punkt, wenn die Modelle an token limits kommen, sofern man

00:10:47nicht pay per use hat, ist das eine oder das andere, was mir beaufgefallen war, was bei

00:10:52meinen Versuchen mit Loops zu arbeiten mir aufgefallen ist.

00:10:57Du gibst dem System große Mengen an Daten und sagst, mach deine Loops da drüber.

00:11:02Wenn du da nicht von vornherein darauf achtest, dass beispielsweise Textblöcke ausreichend

00:11:11groß oder klein sind, wobei ausreichend groß oder klein ist, ist extra schwammig gewählt,

00:11:15weil ich nicht weiß, was groß oder klein ist, aber ihr werdet gleich merken, worauf

00:11:18ihr raus will.

00:11:19Ich habe dem Ding nämlich gesagt, du pass mal auf, hier große Bücher, lefräst dich

00:11:23mal durch und werte mir folgende Sachen aus, mach das bitte mit einem Goal Loop,

00:11:28also mache so lange, bis folgende Fragen beantwortet sind und auf einmal ist alles

00:11:32abgebrochen. Alles ins Nirwana geschossen. Es stand in gelber Schrift auf dem Bildschirm.

00:11:37AP Limit Reached, klammer auf. Es handelt sich nicht um das Modell Limit, sondern du hast

00:11:44schlicht und ergreifend die API bombardiert. Wir machen nicht weiter. So, dann sagst du zu ihm,

00:11:49mach weiter. Und dann sagt er, oh ja, total toll. Du, ich setze es fort, blablabla. Er hat dann

00:11:55wieder gearbeitet, wieder fehler. Irgendwann hat er gemerkt, oh du, ich sollte vielleicht meine

00:11:58Abfragen reduzieren, damit das nicht gegen das Limit läuft und ganz, ganz, ganz am Schluss sagt er,

00:12:04du bist mit allem fertig. Auch übrigens, wir hatten acht Abstürze. Soll ich das reparieren,

00:12:08was dabei kaputt gegangen ist und du denkst ja so, okay, der Go-Loop ist gebrochen,

00:12:14dann musst du ständig sagen weiter und das Ergebnis war so wie, als wenn ich einen normalen

00:12:19Prompt geschrieben hätte, alles, was ich so an überprüft dich und stell sicher und das sind

00:12:25die KPIs. Das hat er alles über den Äther geschoben für diese Abbruchmomente.

00:12:30Ja. Also da habe ich auch gedacht, da brauche ich nicht mal eine amerikanische Regierung,

00:12:34die mehr modern abschaltet. Da reicht auch mal eine eigene Unfähigkeit und ich rufe damit auf,

00:12:38nicht mehr zum Prompt-Engineering, sondern zum Loop-Engineer. Ja, aber der Loop-Engineer,

00:12:45das ist glaube ich ein Sonderpunkt, wir müssen glaube ich bei diesem ganzen KI-Hab-Thema und

00:12:50wir beide sind ja auch immer durchaus ganz vorne dabei, wenn wir mit Begrifflichkeit

00:12:53um uns herumwerfen, dann werden wir mit neuen Themen um die Ecke kommen. Ich glaube, die

00:12:58Erfahrung der letzten zwei, drei Jahre jetzt mit den Themen zeigt einfach, wir sind alle

00:13:04noch früh dabei. Alle Sachen entstehen gerade relativ neu. Das heißt, es gibt noch nicht

00:13:12die optimale Loop Engineering-Schule, die ihr sagt, wenn du das so machst, dann läuft

00:13:18das auch noch.

00:13:19Es gibt bestimmt einen Influencer, der dir das für einen Kurs vergrößt.

00:13:21Genau, auf jeden Fall. Damit kannst du auch in die Millionen sofort verdienen, wenn du das machst.

00:13:26Jeder, der schon mal versucht hat, ein Workflow mit, lasst es nur zwei KI-Mutellen hintereinander aufzubauen.

00:13:33Der wird merken, dass er immer wieder nacharbeiten muss.

00:13:36Es gibt immer diese Stellen, wo wir momentan nacharbeiten, wo wir der berühmte Mensch immer den Belup sein müssen,

00:13:42der eben noch nicht einfach nur On-Belup sein kann und irgendwie auf seiner Ascienda sitzen kann

00:13:47und den Sonnenschein genießen kann und die Kojoten zählen möchte.

00:13:50Ne, wir müssen halt immer noch nach unbestimmter Zeit, das wissen wir nicht ganz genau, wie

00:13:56da vorbei ist auch unsere Temporary-Exfolge auch, die wir mal gemacht haben.

00:13:59Wir wissen auch nicht hundertprozentig genau, wann wir eigentlich wieder eingreifen müssen,

00:14:02vielleicht eben eine Notification, die angenehm ist, die sagt der Loop ist fertig oder eben

00:14:07so wie du es gerade beschrieben hast, die sagt, hm, hier ist ein Grupp eben.

00:14:10Hier brennt alle.

00:14:11Alle brennt alle.

00:14:12Einmal kurz, kurz, kurz.

00:14:13Könntest du mal kurz kommen, ja?

00:14:14Also das heißt, ja, also wenn man Sachen gerade machen will, dann muss man auch

00:14:18fast gefühlt in so einer 24-7 Bereitschaft sein, wenn man das jetzt auch auf kritisches Systemen

00:14:24loslassen würde. Wenn ich jetzt da irgendwie so ein Buchprojekt habe, ja, was anderes, dann

00:14:28ist es nicht so schlimm, wenn man da mal am Wochenende vielleicht das Ding nochmal nachstartet

00:14:31oder sowas. Aber bei allen anderen Themen sind wir, glaube ich, so weit, dass man sagen muss,

00:14:38bisschen Dinge drüber nachdenken, bisschen aus einer ITG-Perspektive die Sachen betrachten,

00:14:43Was wir vorhin gesagt haben, versuchen robust aufzubauen, vielleicht nicht direkt den Loop

00:14:49einfach großlaufen Sachen, sondern ist auch da, wie dann nochmal den kleinen Teil kleiner

00:14:53schneiden, überwachbar machen, überprüfbar machen lassen, dass man schaut, was kann

00:14:59da gehen.

00:15:00Und ich glaube, das ist so ein bisschen das, was ich zurzeit mitnehme aus dieser KI-Phase,

00:15:04die wir sind, jetzt ohne irgendwie so ein Gartner-Halbzeig, da nämlich Erfolg zu

00:15:09kramen.

00:15:10Aber ich glaube, wir sind jetzt so ein bisschen...

00:15:11Im Teil der Tränen?

00:15:12Ja, Teil der Tränen weiß ich gar nicht.

00:15:13Also so fühlt es sich nicht an.

00:15:14Das bin ich schon ein paar Mal durchlaufen.

00:15:15Sowohl liebster als auch privat.

00:15:18Ich glaube, das bin ich schon beim Promt-Engineering und beim Look-Engineering und bei allen anderen

00:15:22Sachen immer wieder durchlaufen und auch wieder in den Halb-Cycle hochgegangen und so was.

00:15:25Ich glaube, es ist tatsächlich eher so, dass wir schon auf diesem Weg in die Richtung des Plattforms

00:15:30der Produktivität sind.

00:15:31Da fehlen aber einfach Sachen.

00:15:33Wir hatten jetzt vor kurzem ja drüber geredet.

00:15:35Wir sind so wie 97 oder sowas.

00:15:36Weißt du, das Internet ist da, Sachen funktionieren, Webseiten sind generell da.

00:15:40Google hat sich aber noch nicht ausgeprägt, große Usability, Geschichten sind noch nicht

00:15:46ausbrücht und wissen noch nicht, wo am besten eine Navigation untergebracht wird oder so

00:15:49was.

00:15:50Wir probieren an vielen Stellen noch aus, das führt zu coolen kreativen Ergebnissen

00:15:55ehrlicherweise.

00:15:56Also es gibt ja so viel heißen Scheiß, der draußen gemacht wird mit KI auch, wo Sachen

00:16:00gerennert werden, Animationen gemacht werden, Info-Webseiten gebaut werden, die bei uns

00:16:05hinter früher hätten nicht so vorstellen können in einer Geschwindigkeit, wie das

00:16:08gemacht wird.

00:16:09viele kreative Themen gerade gemacht. Es werden Loop aufgesetzt, es werden Marketing-Systeme

00:16:14automatisiert, es werden Programmschmieden gebaut. Alle anderen vielen Stellen gehen Sachen

00:16:19schon, aber es ist nicht so, dass man es 1 zu 1 kopieren kann. Also wir haben noch nicht

00:16:24dieses, es gibt eine Amazon und ich kann ein Zahlander daraus bauen. Also dieser Moment

00:16:28ist noch nicht da, weil du kannst es noch nicht so 1 zu 1 rüber kopieren. Ich glaube

00:16:31wir sind in seiner frühen Phase, das Internet ist tatsächlich gerade.

00:16:34Das merkt man auch an einem anderen Thema, nämlich wir hatten ja jetzt heute ein bisschen

00:16:39so den Abbinder über Modelle, die auf einmal wegbrechen können.

00:16:43Dann haben wir von Skills und Loops als Fortlet zum Gesprachen und ihr habt ja auch bestimmt

00:16:47den anderen Folgen von so mal das Thema Agent Harness gehört und am Ende vom Tag läuft

00:16:52es ja gefühlt immer wieder darauf hinaus, dass du heute viel Comedy Harnesses findest,

00:16:58Du hast einen Chat-TBT, du hast einen Gemini, du hast den nächsten Siri AI, du hast von

00:17:05Antropi Cross Co-Work, aber so dieses ganze Thema, wie bespiele ich den Dienstecheneinsatz,

00:17:10wie bespiele ich den Wissenschaftler, wie bespiele ich den professionellen Menschen,

00:17:15der mit diesen Werkzeugen versucht, Mehrwert zu schaffen, ohne, ja, installe ich mir heute

00:17:21Open AI, mache ich morgen das nächste Abo, das nächste Abo, das nächste Abo oder installe

00:17:26mir hier Open Code von GitHub oder keine Ahnung, oder setze ich mich vielleicht sogar hin und

00:17:32baue den eigenen Harnis und dann wird es richtig lustig, wenn sich diese Umgebungen ständig

00:17:38ändern. Du aber auf der anderen Seite etwas baust, dass diese ständige Veränderung der

00:17:42Umgebung ja abfangen will, dafür sorgen will, dass du produktiv arbeiten kannst, Ruhe ins System

00:17:48bringst, Modelle austauschbar, trotzdem Skills, funktionsfähig, standardisierte Loops,

00:17:54ohne dass der Anwender es extra sagen muss.

00:17:56Wie präsentiere ich es meinem Anwender?

00:17:58Ich hatte letztens jemanden dazu mir gesagt, du mag toller Agent Harness, den du da gebaut hast.

00:18:03Aber der sagt mir immer, ich hätte so eine JSON-App.

00:18:08Ja, da fehlen mir dann auch, was will denn die Person?

00:18:11Na ja gut, der stand halt da, JSON generiert.

00:18:13Dabei hätte, also wie spreche ich mit meinem Anwender?

00:18:16Dass du auch da so ein breites Fell, wo ich dann noch mit der Frage,

00:18:20Wie machst du da Betrieb in einer Welt, wo quasi alle drei Tage neue Modelle, neue Techniken, neue Kanäle, keine Ahnung, was rauskommen und verboten werden?

00:18:27Rauskommen und verboten werden?

00:18:29Oh ja, wenn mein Harnis mal verboten wird, dann wär's da berühmt.

00:18:32Also an der Stelle, ja, fürs Marketing wär's gut.

00:18:36Aber ich glaub Agent Harnis wär auch nochmal ne Folge, wir haben ja schon lange nicht mehr Folgen angekündigt.

00:18:41Ach ja, wer weiß, also ihr könnt gerne...

00:18:43Ja, aber auf jeden Fall eine Harnis Engineering-Folge.

00:18:45Eine Harnis Engineering-Folge, ja, freu ich mich drauf.

00:18:48Ja, aber ansonsten, wie gesagt, ich mit Blick auf die Uhr und der Bahn in deinem Nacken ist die,

00:18:55also ich habe es ja gerade so gesagt, dass wir uns auf das Plateau der Produktivität bewegen,

00:19:00dass es in diesem Gardner-Hype-Seikel, das ist dann diese Phase, wo alles dann eben

00:19:04gut funktioniert, dass man aus dieser Superhype-Phase raus ist, aus dem Tal der Tränen

00:19:08raus ist und dass man jetzt weitergeht.

00:19:10Ich glaube, dieser Weg ist momentan bei KI so schnell, dass man da dieses Produktivitäts-Platot schon sieht.

00:19:19Der Weg wird aber noch ein bisschen steinig werden.

00:19:21Ich glaube, der wird noch einige Bands auf dem Weg haben, einige Harnisse werden brechen, einige Loops werden unentdeckend hoffen, in die falsche Loopings machen.

00:19:32Und da ist, glaube ich, da wird noch viel passieren, bevor wir vielleicht so etwas haben, wie wir das früher hatten,

00:19:39dass dann so ein stabiles Internet, das alle Leute benutzen können,

00:19:43dass der Gemeinheit dann auch zur Verfügung steht.

00:19:47Das wird noch ein bisschen dauern, glaube ich, tatsächlich, dass wir das überall durchgängig haben werden.

00:19:52Aber nicht so trotz will ich, wie immer, positiv enden wollen.

00:19:55Ich freue mich drauf, weil auch da werden sich ja ganz neue Sachen noch ausbringen, die dem auch gar nicht kennen.

00:20:01Also wenn ihr jetzt an den iPhone-Moment denkt, welchen Software danach entstandet, welcher

00:20:07Interaktionsmöglichkeiten danach entstanden, sowas wie WhatsApp und Co. dieses Verabreden

00:20:11und solche Sachen.

00:20:12All das ist erst entstanden, als diese Technologie da war.

00:20:14Und wir sind jetzt, glaube ich, noch in so einer Situation, wo noch ganz viele neue

00:20:18Technologie, ganz viele neue Use-Cases für uns eigentlich erst kommen werden, an

00:20:23die wir heute noch gar nicht denken, die einfach dann, weißt du so, Software,

00:20:27die ich on-the-fly generiere, weil ich jedenfalls kein Grafikprogramm mehr von der

00:20:31Stangen kaufen muss, sondern mit der Grafik bekommen, dass ich in dem Moment brauche, einfach

00:20:35generiere. Man sieht man heute immer mehr, dass Leute sagen, oh, ich habe mir den PDF-Smallmacher

00:20:41irgendwie gebaut oder irgendwas anderes mit den PDFs gemacht und einen Splucking gebaut

00:20:46und sowas liest man da ab und so. Ich glaube, da werden noch viele, viele coole Sachen passieren.

00:20:49Aber das wird bestimmt alles geil und ich habe während du gesprochen hast eine

00:20:54Geschäftsidee. Oh, jetzt bin ich gespannt. Sollen wir stoppen oder wollen wir zu den

00:20:57Nein, nein, die möchte ich natürlich mit meinen Hörern teilen, das ist auch ein bisschen, ich weiß nicht.

00:21:02Stell dir mal vor, das Thema würde jetzt doch Fahrt aufnehmen, dass Modelle immer erst mal in Amerika verfügbar sind oder in China,

00:21:09weil, ich meine, da gibt es ja auch sowas wie Exportkontroll, ne?

00:21:12Vielleicht auch in Europa, ja, wir drücken uns allen die Daumen.

00:21:15So, jetzt stell dir einfach mal vor, wo das würde kommen.

00:21:17Ich habe so Erinnerungen, an ganz alte Zeiten, also immer nur von Hörern sagen, ne?

00:21:21Pirate Bay und wie die Alice Napster. Ich habe irgendwie so das komische Gefühl, irgendwann

00:21:26sehen wir Menschen, die wohnen dann irgendwie in den besagten Ländern, sind Landesbürger

00:21:30und stellen sich irgendwelche Rex-Systeme in Schrank und ruten quasi ihren persönlichen,

00:21:36also nicht quasi als persönlichen, aber denen durch ihren staatsmännischen Zugang, ob

00:21:41das dann legal ist, wahrscheinlich nicht, weil du ja damit Exportkontrollen und Gehsabt,

00:21:44ich könnte mir vorstellen, dass so etwas auch mal gebaut wird, dann müssen wir

00:21:47Thomas fragt mit seinem Ford-GPT und so.

00:21:49Vielleicht gibt es da schon was.

00:21:51Thomas, falls du etwas hörst, wir müssen reden.

00:21:53Da hat man schmuggelt das Modell quasi lokal auf seiner Feste.

00:21:56Ich trug es auf Papier.

00:21:57So wie KGB.

00:21:58Ausgedrucktes Modell, wird bestimmt lustig.

00:22:01Von der Seite, heute war ein buntes Potpourri an den verschiedensten Dingen der Jens eilt

00:22:07jetzt zu seiner Bahn, die aufgrund ihrer klassischen Verspätung rechtzeitig ist,

00:22:12wenn er so lang kommt.

00:22:13Wir wünschen euch eine gute Zeit und freut euch drauf.

00:22:16Bald wieder Gäste und schalte wieder ein, wenn es heißt Think Different.

00:22:19Think AI. Ciao.

00:22:23Willkommen bei Think Different, Think AI, dem Podcast von Mark und Jens.

00:22:28Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden,

00:22:33sondern sie leben.

00:22:35Hier gibt es klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke

00:22:39und einen frischen Blick auf das, was möglich ist.

00:22:41Verständlich, kritisch und immer mit einem Auge zwingt.

00:22:46zum Nachdenken, zum Schmunzeln und vor allem zum Mitreden.