In den letzten Tagen habe ich einige Dinge bezüglich KI, ihrem Nutzen und der Zukunft des Feldes realisiert und ich muss das einmal loswerden, weil die Implikationen sind schon ziemlich krass.
Erstmal: Ich nutze für meine Arbeit nur Open-Weight-Modelle (konkret Deepseek V4.1 Falsh 1017). Die Tatsache, dass ich mir das Referenz-Modell, mit dem ich diese Aussagen tätige, herunterladen und auf meinem Computer ausführen kann, hat mir nochmal sehr klar gemacht, wohin die Entwicklung gehen wird: LLMs werden zu einer Commodity, ein Stück Software/Hardware/Strom, das man als Werkzeug besitzen und nutzen kann. Die Sorge um Big Tech, die die Industrie dominieren und eine kognitive Abhängigkeit schaffen wollen, ist an sich real, aber die Zeichen stehen gut, dass es - wie bei Betriebssystemen - sich auch hier offene Modelle durchsetzen werden. Gib dem ganzen mal noch 10 Jahre, und dann ist die Ressourcenfrage ganz anders zu beantworten. Und wenn diese Blase platzt und Hardware-Preise wieder ein erschwingliches Level erreichen, ich meine, DS4.1 dann mit 10 - 20, vielleicht sogar 50 tok/s auf consumer hardware in 10 Jahren? Nicht unmöglich, sogar heute schon vereinzelt machbar.
SO! Das heißt aber: Es darf angenommen werden, dass das Werkzeug erhalten bleibt und ideologische Zweifel werden langfristig nicht haltbar sein. Es wird Unternehmen brauchen, um diese Modelle zu trainieren, aktuell zu halten und für die Masse verfügbar zu machen (denn das ist deutlich billiger) und das auch zu einem guten Preis und mit Auswahl. Ja, so sieht es aktuell aus. Aber selbst dann: die gesamte folgende Analyse stützt sich auf den aktuellen Preis und die aktuellen Fähigkeiten Status Quo.
Und, oh girl. Es ist krass. Und zwar in dem Sinne, dass es Tätigkeitsbereiche gibt, die das Werkzeug zuverlässig erledigen kann (so zuverlässig, dass man die Arbeit damit vorausplanen kann), die es besser macht als Menschen und es Tätigkeiten sind, auf die ich grundsätzlich kein Interesse habe, sie zu erlernen, weil sie z.B. meine Lebenszufriedenheit senkt.
Eine solche Tätigkeit ist … das Programmieren, konkreter die rein technische Umsetzung von Spezifikationen. Aber noch viel mehr: die Suche nach Bugs, die Analyse, das intime Wissen über die Hardware/Software/Tools, die Geschwindigkeit. Alles, was am Programmieren nerdy ist, kann KI sehr gut. So gut, dass ich auch wirklich mit gutem Gewissen die Arbeit delegiere. Wenn mich ein Bereich interessiert, kann ich ihn erlernen, ja. Aber ich bin freier in meiner Wahl, WAS ich lernen möchte. Die interessanten Dinge, die Dinge, die meine Lebenszufriedenheit steigern. Und nicht nur das, was ich gerade lernen muss, um irgendwas technisches zu lösen. Und es gibt immer noch genügend Dinge, die es zu lernen gibt! Ich merke nur, wie ich Prozesse teilweise schon in der neuen Zeitrechnung plane, im Sinne, dass ich mache komplizierten Sache skippe.
Nerd-Wissen wird zugänglicher. In gewisser Weise nehmen wir den “Nerds” ihre besondere Marktstellung weg. Nerd-Wissen hat keinen GATE-Keeping-Wert mehr. Das ist eine wichtige Entscheidung für die Investition in die Zukunft. Eigentlich ist es die uralte Frage, ob das, was man macht, eigentlich einen tieferen Sinn hat. Oder ob man es nur in Konkurrenz mit anderen Menschen tut. Während die Konkurrenz mit Menschen einem das Selbstwertgefühl steigert, ist die Konkurrenz mit der KI ein komplett leerer Vergleich. Du wirst KI nicht überlegen sein im Programmieren. Punkt. Es ist so, ich habs erlebt, ich erlebe es gerade jetzt. Gib Agents ein definiertes Ziel, und sie werden sich durch die ganze Technik durcharbeiten, ihr geballtes Wissen anwenden und in den meisten Fälle wirklich auch handfeste Ergebnisse liefern. Ich bin kinda überzeugt jetzt, und es macht auch Spaß. ABER!!! Du kannst nicht mehr aus dem Vergleich eine menschliche Macht entwickeln. Ich kann gut programmieren, deshalb kann ich damit angeben: diese Zeiten sind vorbei, ziemlich endgültig. Für einige Menschen kann das wirklich eine harte Nachricht sein. Mir hat das nie Spaß gemacht, deshalb hab ich mich immer davon fernhalten versucht, aber es hat schon einen ziemlichen Appeal.
Ein anderer Bereich, der gerade am Sterben ist, finde ich, ist Forschung, konkreter das Publizieren. Oder noch konkreter: das Formulieren überzeugender Argumente. Natürlich, die Forschung hinter den Argumenten muss Substanz haben und mein letzter Blogpost bezüglich Ehrlichkeit zeigt auch, dass man diese Substanz für sich aufbauen muss. Aber das Schreiben selber, das funktionale Schreiben, mit dem Ziel eines möglichst starken und überzeugenden Arguments. Da sind LLMs auch sehr gut darin. Und das ist eine Fähigkeit, dessen erlernen mich unglücklich macht, weil das nicht ist, wie ich gerne mit Menschen kommuniziere. Sie ist nicht sehr vertrauensvoll, sie muss stark sein - und es fehlt ihr an Verletztlichkeit. Deshalb hab ich mittlerweile GAR KEIN SCHLECHTES GEWISSEN mehr, funktionale Texte auch aggressiv mit LLMs zu optimieren. Auch hier ist es dieses Prinzip: du kannst LLMs nicht wirklich an Überzeugungskraft übertreffen, weil sie einfach so unermüdlich ganz viele Formulierungen durchkaut und nach einer Weile schon etwas überzeugendes zu finden ist. Hier bin ich selber noch am Anfang, das Potenzial auszuloten, ich hatte ja selbst vormals mehr bedenken, auch bezüglich dem Punkt, dass hier ja eigentlich Kommunikation stattfindet zwischen Menschen. Der Unterschied ist, dass meine Alternative nicht ist, keine KI zu verwenden - sondern KI gezielt einzusetzen beim Schreiben, v.a. dort, wo sie mich unterstützt und ergänzt. (so einen Text hier schreibe ich imemr noch gerne so, wie mir die Gedanken kommen, da braucht es auch nicht den Polish einer LLM, da wird mir auch niemand aus einem flachen Argument einen Strick drehen, es ist mein Blog, deal with it)
Ein Gegenargument könnte ja sein: hey, aber wo ist der productivity gain. Und hier sage ich: joah, ist das Leben eh nicht meist so, dass man auf Gelegenheiten wartet und man die Dinge weniger im Griff hat, als man denkt? Kontakt mit Menschen zum Beispiel, super unberechenbar, viel Potenzial. Rausgehen, mit Menschen interagieren. Und gemeinsam reden über die Erfahrungen, die man im Spiegel dieser neuen Technologie erlebt hat.