#1: Das Boot, Kandinsky 7.0 und ChatGPT 42.0 oder Werte- und Sinn-Reisen

Die in eine Form gebrachte Wahrheit (z. B. geschrieben, gesprochen …) hört auf, Wahrheit zu sein – einschließlich dessen, was ich hier schreibe … Ausnahmen bilden in der Regel Metaphern, Gleichnisse, Märchen, Sprichwörter … Musik.

Liest der Leser dieses Trainings-Artikels, dann:

• macht er Denkgymnastik, was möglicherweise die Achtsamkeit erhöht und damit mehr Freiheit ins Denken – und folglich ins Leben – bringt
• vermutlich ist es sinnvoll, den Trainings-Artikel gelegentlich erneut zu lesen, Notizen zu machen und zu versuchen, die dargelegten Bedeutungen und ihre Verknüpfungen zu verstehen

… außerdem bekommt er einen Überblick:

• über ein einfaches Gesellschafts-Modell
• über mentale Modelle
• über grundlegende „Gesetze“ des Soziums
• über KI und ihren Einfluss auf die Zukunft
• darüber, ob sich starke KI mit neuronalen Netzen bauen lässt
• über die entscheidendste Frage, ohne deren Lösung unsere Perspektiven leider recht neblig bleiben

Vom Autor

Der Trainings-Artikel ist bewusst „rhapsodisch“ geschrieben – mit vielen offenen Fragen, mit zahlreichen expliziten und verborgenen Bedeutungen und Zusammenhängen, mit harten Übergängen. Mir ist klar, dass man sich in der Bedeutungsfülle „verlieren“ kann. Nach Überlastung und Pause kann man neu ansetzen. Wer mit Koans gearbeitet hat, mag diesen Text wie einen Koan lesen – das Lesen als Arbeit am Koan. Fragen? Meine Kontakte stehen unten.

Vortrag — Präsentation:

Wie alle bist du von Geburt an in Ketten. Von Geburt an in einem Gefängnis, das du nicht riechst und nicht berührst. In einem Kerker für den Verstand.

Kontext dieses Artikels

Offenkundig ist die KI „angekommen“ – zumindest KI-Modelle. Der Beginn des KI-Zeitalters, behauptete Bill Gates in seinem Beitrag vom 03/2023, in dem er seine Sicht und Hoffnungen schildert, alte und neue Menschheitsprobleme mit „neuen Werkzeugen“ anzugehen. Es gibt zahlreiche Artikel und Materialien dazu. Da ich selbst in dem Feld arbeite und eine eigene Sicht habe, schrieb ich Teile dieses Artikels 03–05/2023. Aus persönlichen Gründen veröffentliche ich ihn erst jetzt. Neben KI greift der Text die – meines Erachtens – zentrale Frage auf, die ich in Folgeveröffentlichungen vertiefen werde. Ich spreche auch über „Zukunftsszenarien“ – 10–12 Monate nach dem Schreiben wird man klarer sehen, wo ich falsch lag.

Die Irrtümer der geistig Starken sind darum so schlimm, weil ihnen die Gedanken vieler anderer Menschen folgen.

N. G. Tschernyschewski

Geschrieben: 30.05.2023; bearbeitet: 26.05.2024.

Einführung

Alle meine Artikel sind nummeriert; der Index hat Bedeutung. Sie stellen philosophisch-praktische Fragen und sind für langsames, aufmerksames Lesen gedacht. Ziel: Achtsamkeit erhöhen, zum Nachdenken anregen – ich stelle eher Fragen als dass ich antworte. Der Artikel "#0: Metaphorische Autobiografie oder Bunker-Geschichten des Professors" dient als Einführung über den Autor.

Warum ich diesen Artikel schreibe – und warum jetzt

Ich wollte meine Gedanken so ausdrücken – in der Hoffnung, dass es jemandem interessant und/oder nützlich ist.

Millionen von „Otto Normalverbrauchern“ und Profis sind seit Jahren von KI-Modellen beeindruckt, mit wachsendem Staunen und (bisweilen mit Skepsis) in Erwartung der nächsten Versionen bekannter KI-Produkte. Nicht wenige kompetente und/oder berühmte Menschen forderten eine sofortige 6-monatige Pause in der KI-Entwicklung.

Manche Kolleg:innen aus der „Zunft“ schildern ihre Sicht auf die gesellschaftlichen Auswirkungen der Ergebnisse ihrer und unserer kollektiven Arbeit (z. B. OpenAI-Artikel). Meine Aufmerksamkeit fesselte ein FB-Post eines erfahrenen Data Engineers, der seine Eindrücke dazu teilte.

Er war extrem überrascht, wie sich die Dinge entwickeln, und erinnerte an ein Gespräch 2015 mit einem Taxifahrer in Tiflis, den er fragte, was er tun werde, wenn Autos bald selbst fahren. Überraschend war für ihn, dass KI-Technologien zunächst die gut bezahlten Jobs treffen würden.

Ironisch – und bedenkenswert: Viele kluge, gut bezahlte Leute weltweit arbeiten an etwas, dessen Konsequenzen sie selbst nicht verstehen. In diesen Kontext fügt sich der bekannte OpenAI-Skandal um die Entlassung und Rückkehr von CEO Sam Altman: Ironisch, dass Menschen, die die Folgen eigener Entscheidungen in einer Firma nicht durchdringen, sich vornehmen, „die Welt mit starker KI besser zu machen“. Dazu passt Musks „Lossagung“ von seinem „Baby“ und die ironische Entwicklung von OpenAI zu weniger „Open“. Starker Kontrast zur Vergangenheit: Der Schuster wusste, wie viel Zeit/Energie er investiert und dass am Ende Schuhe stehen. Man könnte unsere Tätigkeit mit experimenteller Wissenschaft vergleichen – nur sind die eingesetzten Ressourcen heute (Geld, Menschen usw.) im Vergleich zu Einzelnen/Teams der Vergangenheit riesig, während wir die Folgen des Endprodukts nicht überblicken. Darauf will ich den Fokus legen. Außerdem möchte ich die wichtigste Frage aufwerfen.

Die genaue Untersuchung einzelner Organe verlernt das Verständnis des Lebens des ganzen Organismus.

W. O. Klju­tschewski

Was ich teilen möchte

Ich stelle mittels Metaphern ein einfaches mentales Modell vor, mit dem sich sozioökonomische Dynamik modellieren lässt.

Für wen

Interessant wohl für „Architekt:innen“, die mit Meta-Mental- (und komplexeren) Modellen operieren; und für Menschen, die ungewohnt sind, verschiedene mentale Modelle zur Deutung von Prozessen zu nutzen.

Möglicher Nutzen

Vielleicht zeigt sich dem Leser eine andere Denkweise über „Realität“. Damit wird es möglich, andere Ursache-Wirkungs-Ketten zu erkennen.

Über den Autor

Einige Fakten, die meine mentalen Modelle geprägt haben.

Basis: Vereinfacht – alle „3–6 Monate zog ich um und passte mich an eine andere Gesellschaft/ein anderes Land an“ (erst unbewusst, später bewusst). Für mich sind Gesundheit, saubere Luft, Wasser, Essen, Strom, ein Schlafplatz (Stille ist schon „extra“), ein ruhiger Ort der Einkehr, Frieden, Nähe von Menschen – nicht selbstverständlich; Kleidung usw. – bereits „extra“. Viele soziale Rollen gewechselt. Verschiedene spirituelle Praktiken. Umgang mit Menschen aus diversen sozialen Schichten. Außerdem bin ich Mathematiker und mochte Zahlen seit Kindheit.

Wohnorte (über 2 Monate): Ukrainische SSR: Mykolajiw, Komso­molsk-am-Dnjepr, Ber­yslaw; Ukraine: Mykolajiw, Kramatorsk, Komso­molsk-am-Dnjepr, Ber­yslaw; Israel: Kibbutz Jagur, Nescher, Haifa; Schweiz: Lugano; Frankreich: Rennes; Griechenland: Athen; Deutschland: Berlin. Viel unterwegs gewesen.

PhD, Thema: Spectral Multi-Modal Data Analysis; Betreuer: Prof. Michaеl M. Bronstein.

Gute Fahrt, Kapitän!

Mir liegt die Metapher des Schiffsführens – ich hatte etwas Erfahrung auf einem Fischerboot im Mittelmeer. Ich führe sie im Kontext von Steuerung/Modellierung von Sozium/sozioökonomischen Systemen fort. Stellen wir uns vor, die Menschheit fährt auf einem Schiff. Es gibt zwei Steuermänner: kollektives Bewusstes und kollektives Unbewusstes. Spannender: Du, Leser:in, bist ebenfalls Kapitän – deines Schiffs (Abb. 2), das auf die Fahrt des großen Schiffs in Abb. 1 einwirkt.

Beschreiben wir erst Regeln und „Gesetze“ der Fahrt. Zur Merk- und Aufnahme-Erleichterung sind sie in einfacher Sprache formuliert. Alle habe ich mir im Laufe des Lebens selbst gesetzt – sie entsprechen meiner persönlichen Erfahrung, meinem Wissen und meinen Beobachtungen. Bitte nutzt alles hier „Gelehrte“ vernünftig und zum Guten.

Ich hoffe, es war interessant, ein Stück deiner kostbaren Lebenszeit „mit mir“ beim Lesen dieses Artikels zu verbringen.

1. Gesetz der „Vereinfachung“ bzw. „Parametrisierung“

Jedes Phänomen lässt sich auf seine Bestandteile vereinfachen und anschließend „mit ihnen arbeiten“. Mathematisch: Man kann es parametrisieren, indem man eine „Projektion“ auf ein für die Aufgabe geeignetes „Koordinatensystem“ findet. Danach arbeitet man mit einer begrenzten Zahl an Parametern.

- Belebt: Der Mensch ist „ein Kosmos“ und sehr komplex; einfacher ist es, Menschen in „Klassen“ zu bündeln – nach für die Aufgabe relevanten Merkmalen (5PFQ_ ,_ XYZα, Archetypen, Temperament, Tierkreiszeichen, Sozionik, Human Design, IQ, 9 Typen (Enneagramm), Marketing-Personas, Kasten 1, Kasten 2, Metaphysische Klassen usw.).

- Unbelebt: Ein Phänomen lässt sich als Riemannsche Mannigfaltigkeit modellieren – in jedem Punkt gibt es eine „Tangentialebene mit Koordinaten“; projiziere darauf und nutze dort Standard-Werkzeuge der Mathematik zur Analyse/Manipulation („Fläche“ eines Bilds, Raum aller Bilder, 3D-Objekt, Raum aller 3D-Objekte, Graph, Raum aller Kommentare, Raum aller Texte, Raum aller „Künstlerstile“, Raum aller „Musikstile“, Raum aller Songs, Raum aller Audiosignale eines Künstlers/ Instruments, Raum glatter Funktionen, Raum der Operatoren usw.).

Begründung: Riemannsche Geometrie und Differentialgeometrie, orthogonale Funktionen: Fourier-Reihen, Spektralzerlegung usw.; etwa die Existenz der Psychologie, die Regelmäßigkeiten findet und Persönlichkeiten „katalogisiert“; die Existenz und „Erfolgs“-Anwendung von „Skripten“ durch Betrüger; Pick-Up-Techniken usw.

Wir können also „vereinfachen/parametrisieren“ – aber warum erlaubt uns das Aussagen über Menschen? Ist der Mensch denn vorhersagbar?

Der Mensch ist also in gewissem Maß „vorhersagbar/automatisiert“ – wird er achtsam, bricht dieses Matrix-Gesetz. Achtsamkeit ist „im Trend“: Viele meditieren, Yoga, diverse Trainings, Bücher, Psychologen in Hülle und Fülle etc. Heißt das, das „Gesetz“ gilt kaum?

Verstanden: Was viele „trainieren“ und wohin sie „gehen“, ist oft irrtümlich – es erlaubt ihnen, „mit ruhigem Gewissen“ zu tun, was sie sowieso täten. Sollten Praktiken nicht helfen, genau das (und anderes) zu sehen?

Also: Eine Methode zur Wahrung des Status quo – vor allem im Denken – ist, „nützliche“ Praktiken, Meditation, Achtsamkeit, Yoga … zu fördern? Welche weiteren Mittel?

5. Gesetz des „Mädchens im roten Kleid“

Wer Kinder hat, weiß: Man lenkt ihre Aufmerksamkeit um, damit sie „umschalten“. Ähnlich mit uns: Man schafft eine „Agenda“, damit wir unsere Aufmerksamkeit nicht dorthin richten, wo sie nicht „sein soll“ – damit uns „ungeeignete Fragen/Handlungen“ erst gar nicht einfallen.

Warum ist Aufmerksamkeitskontrolle wichtig?

16. Gesetz der „Glocke“

Betrachten wir die Verteilung (der meisten) Dinge/Ereignisse, so ähnelt sie einer „Glocke“, mit eigenem Mittelwert und Varianz (z. B. Körpergröße, Augenabstand, zivile Verluste beim Sturmangriff, Anzahl 200/300er in einem Sturm bei unterschiedlicher Artillerie, IQ, Pferdegewicht usw.).

Begründung: gemeint ist das Normal-/t-Verteilung und die zentralen Grenzwertsätze.

25. Gesetz „Wie – das geht?!“

Eine neue, bessere Art, alte/ bessere Resultate zu erreichen, wird rasch von anderen „Spielern“ übernommen. Eng verknüpft mit Gesetz 24 – sonst bist du im Nachteil, wenn du „altmodisch“ agierst.

Beispiele: erstmals Abo-Geschäftsmodell (heute Standard); Drohnen im Krieg usw.

26….41. Gesetz: …

Nicht erwähnte Gesetze. Gern Rückmeldung in beliebiger Form, welche – aus Ihrer Sicht – fehlen.

42. Gesetz ॐ

Das schwierigste Gesetz; es wurde mir gesagt. Ich verstand es nicht, bis ich eine extreme spirituelle Praxis machte.

Ich glaube nicht, dass es den meisten verständlich ist – daher nur so viel:

1. Lebendiges ist Quelle von „Wellen“: Unser Gehirn findet in der Regel plausible Erklärungen für das, was „auf Wellenebene“ bereits „entschieden“ wurde.
2. Der Mensch ist eine „Membran“: empfängt und sendet elektromagnetische Wellen; alles Lebendige ist verbunden und wirkt aufeinander; über bestimmte Wellensignale kann man auf Menschen einwirken, „synchronisieren“ und „dirigieren“.

Begründung: Das Nächstliegende (praktisch) fand ich in diesem Video

Gesetze lassen sich – und sollen – kombinieren.

Beginn der Reise

Sehen wir uns unser Schiff in Abb. 1 an.

Wir haben ein sehr großes, mehrstöckiges Gemeinschaftsschiff. Manche arbeiten „im Maschinenraum“ oder in der Kombüse, andere sorgen für die Elektronik, wieder andere feiern sorglos an Deck usw.; sehr viele Räume.

Wir kennen einige frühere Routen (wichtig: unvollständig – Kurs/Modell bei neuen Infos korrigieren). Beispiele: Geschichten über diverse Situationen/Zivilisationen, Kriege, Entdeckungen, Beziehungen, Statistik verschiedener Schichten in verschiedenen Kontexten (z. B. Erwartungswert an Ausfällen/Verlusten bei Angriff/Verteidigung in Situation X mit Munitionsmenge Y usw.).

Gemäß 1. Vereinfachung und 17. 80/20 gibt es eine begrenzte Zahl „Parameter“, die unsere Route erklären. Aus 14. „Menschen ändern sich nicht“ folgt: Je „zentraler“ diese Parameter, desto langsamer ändern sie sich als das „Äußere“. Und aus 12. „Titanic“: Die „Routenfahrt“ ist stark träge. Welche „zentralen Parameter“ bestimmen unser „kollektives Reisen“?

Ich halte Werte und Sinne dafür. Also sind Werte und Sinne, sowohl deklarierte als auch reale, Indikatoren und Leuchtfeuer unseres „Kurses zu Inseln“. „Inseln“ sind die Orte, an denen wir infolge „unserer Fahrt“ „landen“; manche halten uns auf, andere meiden wir – wenn wir „rechtzeitig abdrehen“ (siehe 12. Titanic).

Beispiele für Werte bzw. Sinne (Trennung oft fließend):

• Kostenoptimierung, Profit, ROI …
• Geld: Dollar, Euro, Rubel; Krypto …
• Luxury: Yachten, Uhren, Marken, Gold, Diamanten …
• Erfolg:
• soziale Anerkennung: Titel, Urkunden, Follower, Autorenschaft/Co-Autor mit Berühmten … sichtbare Zeichen: Automarke, Wohnlage, schöne Frau, Geliebte …
• Gesundheit
• Vermeidung: Schmerz, Scham, Ängste, Demütigung …
• Streben: Genuss …
• Ressourcen: Strom, Gas, Öl …; Essen, Wasser …
• „im Trend“ sein, Erster sein
• beliebt sein
• sich als Teil von Größerem fühlen
• „Exklusives“ besitzen: Geist, Talent, Kleidung, Aussehen, Diamanten, Kunst …
• …

Auf unserer heutigen Reise treffen wir nur zwei Inseltypen: „1+1=2“ und „1+1>2“.

W-S-Bewegung: Werte-Sinn-Bewegung

Definition 1. Betrachtete Parameter, die die Entwicklungsdynamik der Gesellschaft bestimmen – „die Fahrt unseres Schiffs aus Abb. 1“.

„1+1=2“-Inseln: Orte, an denen Ereignisse/Dinge liegen, die auf den „Bordkarten“ entlang des W-S-Kurses mit hoher Wahrscheinlichkeit vermerkt sind.

Beispiele, die ich auf „1+1=2“-Inseln fand: Drohnen, Tesla, Starlink, Deep Learning, Geometric Deep Learning, Transformers, Large Language Models, ChatGPT 1–4, Google usw.

„1+1>2“-Inseln: unverhoffte Inseln – nicht offensichtliche Ereignisse/Prozesse, die unser Sein an Bord grundlegend verändern.

Mir begegneten dort Elektrizität, Dampfmaschine, Atomenergie, Internet, Blockchain, vielleicht das Smartphone usw.

Mini-W-S-Kreuzfahrt Richtung „Macht & Einfluss“

Macht und Einfluss sind weithin geteilte Werte. In der Praxis – wenn auch nicht in Worten – dominieren sie oft gegenüber dem Wert anderer Menschenleben etc. Solange das so ist, gibt es Krieg und Gewalt, Ressourceneroberung und Werteaneignung – vom psychologischen Lustgewinn des Prozesses/Ergebnisses ganz zu schweigen (lies: Ich/Wir sind allen überlegen – stärker, klüger, reicher, demokratischer usw.). Verbreitet ist auch der Wert, Ziele mit minimalen Ressourcen zu erreichen – folglich wird man darin weiter besser werden.

Das gilt lange – es ist logisch anzunehmen, dass wir weiter „1+1=2“-Inseln mit den genannten Attributen anlaufen. Auf diesem W-S-Pfad finden wir Dinge/Werkzeuge zur schnellen Neutralisierung von Menschen/Hindernissen mit Minimalressourcen, neue Flug-/Schwimm-/Spring-/Loitering-/Unterwasser- etc. Geräte für diese Zwecke, in neuen Medien (Weltraum, Mars, unter Wasser, Bewusstsein, Seele usw.). Wir stoßen auf neue Werkzeuge zur Beeinflussung des Bewusstseins (leichter ist es, Menschen in der Keimzelle mental zu beeinflussen, damit sie kontrollierbar/freundlich sind), Biologie/DNA, vielleicht Wellen-/Laser-/Bakterien-/DNA-Modifikatoren nach Ethnie usw. Wir kennen noch nicht alle Namen – Kampfdrohnen, Atomwaffen, EW, Starlink usw. schon. Die Wahrscheinlichkeit, solche Werkzeuge zu finden, ist auf dieser W-S-Reise hoch.

Analog lassen sich W-S-Reisen in andere Richtungen machen: KI, Gesundheitssystem, Finanzsystem, Erziehung usw.

Beispielreise zu „1+1=2“-Inseln namens Kandinsky 7.0 und ChatGPT 42.0

Wie bei jeder Reise gilt: gut vorbereiten, Erfahrungen/ Routen bereits besuchter Inseln studieren, Werkzeug und Proviant bereitstellen.

Wie neue ML-Modelle funktionieren – und wo ihre Grenze liegt (einfach erklärt)

Nahezu jede Aufgabe (Übersetzen, Gesichtserkennung, Textgenerierung usw.) lässt sich als Funktion/Funktional darstellen (Eingang → Zahl; jede Funktion „schießt“ auf eine Zahl) – sprich: mathematische Modellierung der Aufgabe.

Elementarfunktionen, die den Basisbaustein im Deep Learning bilden, und ihre Kopplung zur Gesamtstruktur erlauben es, Schablonenstrukturen der Aufgabe zu kodieren (gut sichtbar im Computer Vision).

Approximationstheoreme sind eine theoretische Basis für Deep-Learning-Modelle für nahezu jede Aufgabe. Schablonen und Transformationsfunktionen sind in den Modellparametern ausgedrückt:

Training moderner Modelle im Allgemeinen: Muster und Parameter der Mapping-Funktionen (Transformationen von Mustern/Zwischen­daten) finden, die den Fehler auf Trainingsdaten innerhalb des gewählten Modells minimieren. Für Sequenzen (Text, Zeitreihen usw.) fügen wir „Kontext“ hinzu (ein Lexikon; für jeden Punkt bekommen wir über Gewichte relevante Lexikon/Muster-Daten: hohes Gewicht bei einem Wort → relevanter). Man nennt das Transformatoren/Aufmerksamkeit, mir gefällt „Kontextinformation“ besser; unser Gehirn tut ähnliches: Es sieht auf „Kontext“ neben dem direkten Sinn. Dann lernen wir das Mapping von Mustern+Kontext in/aus Originaldaten. Manche Mapping-Funktionen können wir weglassen – in dieser Konstruktion sind sie Konstanten. Kurz: Das ist, was wir aktuell tun.

Beachte: Da Werte/Sinne viel weniger sind als ihre Erscheinungsformen – und relativ stabil (d. h. in der Regel nicht schnell veränderlich) –, reduziert sich die Zahl der Parameter, die unser mentales Weltmodell braucht; Prozesse differenzieren sich in wichtige und weniger wichtige; und alles „verlangsamt“ sich in etwa im Tempo der Werte/Sinn-Änderungen.

Grenze der Modelle

Wir sind durch gelernte Muster + Transformationsfunktionen begrenzt. Wird ein Phänomen durch ein anderes „Muster“ erzeugt, erhalten wir eine Projektion dieses Phänomens auf die Vielfalt der vom Modell ausdrückbaren Varianten. Ist unsere Mapping-Funktion von „Mustern“ zum Phänomen-Mannigfaltigkeitsraum „schlecht“ gelernt, entsteht eine „Halluzination“ – das Ergebnis gehört nicht zur modellierten/ beschriebenen Mannigfaltigkeit. Da es unendlich viele Kontext/Sinn-Kopplungen gibt (und Muster-Variationen), werden wir auf diesem Modellierungsweg nie „Intelligenz“ erzeugen – es bleibt immer ein „ungedecktes 1 %“. Es erinnert an die Darstellung eines Signals in einem „abklingenden“ Basis, etwa Fourier: Wieviele Basis-Elemente braucht man, um jede Funktion auszudrücken? Alle!

Für künstliche Intelligenz braucht es einen grundsätzlich anderen Modellierungsansatz … letztlich unseres Gehirns. Und wozu überhaupt starke KI? Für mich nicht eindeutig.

Interessant dazu: Alexey Redozubov (@AlexeyR @habr) forscht an alternativen Wegen zur KI.

Kollektives Bewusstsein

Die Realität ist „größer“ als jede Sprache; mehr noch: Sprache bedingt in hohem Maß unsere Realität. Kollektives Bewusstsein ist das Maximum an Modellen, basierend auf unserem Gehirn. Starke KI mit gesteigerter Rechenleistung könnte uns eventuell neue Erfahrung des Realitäts-Erlebens geben.

Welches W-S-Bewegungsmuster: Wie wirken Kandinsky 7.0 und ChatGPT 42.0 („1+1=2“-Inseln) auf unsere Gesellschaft?

Auf diesem Kurs wird die „schablonenhafte Natur“ unseres kollektiven Bewusstseins zunehmend „abgebissen“ und entlang des Prinzips der kleinsten Wirkung materialisiert (mentales ersetzt sich leichter als physisches). Modelle werden immer mehr Muster fassen. Gemäß 2. Matrix/„Oblomow-light“ denkt der Mensch meist schablonenhaft – daher greift wohl 17. 80/20, rekursiv auf Restbereiche – der erwähnte „ungedeckte 1 %“.

Mit der W-S-Bewegung im KI-Wind beschleunigen wir: Schablonenaufgaben gehen schneller, neue Muster öffnen sich. Bremsend ist oft nicht Technologie, sondern Unklarheit: „Wohin mit den freiwerdenden Menschen?“ – bis man Antworten hat.

Bemerkenswert: Anders als frühere technologische Umbrüche ersetzt dieser fundamental unser kollektives Bewusstsein durch Modelle (später – der W-S-Logik folgend – durch Roboter) und erst danach andere soziale Phänomene (Interaktion im Job, Texte schreiben usw.) – wir automatisieren das Fundament des Fundaments. Folglich lässt sich jede Tätigkeit mit Schablonisierung/Algorithmisierung automatisieren. Wir werden also kaum genügend Arbeit „erfinden“, wenn sie nicht kreativ (nicht schablonenhaft) oder „grob“ physisch ist (bis Bio-/Roboter real sind).

Ob die gefundenen Phänomene ChatGPT 42.0 oder Kandinsky 7.0 heißen, ist egal. Klar ist: Es sind „1+1=2“-Inseln, deren „Versionsreihen“ die genannten Eigenschaften tragen.

Bemerkenswert der Fall eines Unternehmensberaters, der Geschäftsprozesse und Entscheidungen in einem Großunternehmen programmierte – Ergebnis: 90 % des Top-Managements waren überflüssig und wurden entlassen (90 % der Situationen sind Standard, lösbar ohne Top-Eingriff).

Auf der Reise werden wir mit hoher Wahrscheinlichkeit eine „1+1>2“-Insel anlaufen – einen grundsätzlich anderen Weg der … Gehirn-Modellierung.

Anschauliche Alltags-Schablonen, die unsere Fahrt beschleunigen: Standardisierung der Arbeit von Data Scientists/Engineers, Vorlagen in Miro, Notion, Evernote, Präsentationen, Business: 55 Muster von Geschäftsmodellen usw. Im Grunde handeln alle „Erfolgs-“/Beziehungs-/Präsentations-Bücher von Mustern (die sich meist auf dieselben inneren Muster/Erlebnisse zurückführen lassen – ein eigenes Thema).

Wir identifizieren uns zumeist mit unserem mentalen Modell – wir „kleben daran“ –, daher sind Werbung, Propaganda, TV, Diversion usw. so wirksam – sie stützen sich vor allem auf Meta-mentale Modelle. Versetzt man Menschen aus Ruhe in Emotion (z. B. Angst, Traumata, Komplexe, Demütigung, Abneigung, Stolz usw.), sinkt Achtsamkeit; das mentale Modell wird aktiviert, kritisches Denken begrenzt.

Kritik und Grenzen dieses mentalen Modells

1. sehr einfach; ignoriert vieles: Bewusstsein, kollektives Bewusstes/Unbewusstes, Spirituelles usw.
2. strikt „positivistisch-wissenschaftlich“ – je mehr Wissen, desto präziser; ideal wäre „verschlossene“ Information – viele Krisen/Kriege würden dann der Insel „1+1=2“ angehören (lange vor „Ankunft“ wüssten wir mit höherer Wahrscheinlichkeit, welcher Insel wir uns nähern).
3. verschiedene mentale Modelle je nach Aufgabe/Kontext nutzen; Berufe, die komplexe Modelle begünstigen: Psychologie/Psychiatrie, Soziologie, Dienste/psychologische Kriegsführung, Marketing/Brand, Betrug/Social Engineering, Philosophie/spirituelle Praxis, Investoren (Soros, Munger, Buffett), Strategiepolitiker (Surkow, Arestowytsch, Brzeziński usw.) u. a. (“Professor Moriarty”). In Klammern Beispiele von Menschen, die – nach meinen Beobachtungen – mit hoher Wahrscheinlichkeit fortgeschrittene Meta-mentale Modelle nutzen. Es gibt viele davon (Beispiel von Felix Schmidel). Innerhalb solcher Modelle operiert man mit weiteren mentalen Modellen. Idealerweise – wer die gesellschaftliche „Realität“ via kollektives Bewusstsein beeinflussen kann – bleibt im Schatten; viele mit extrem komplexen Meta-Modellen kennen wir nicht – nur ein sehr enger Kreis tut es. Bemerkenswert: Zu diesen komplexen Modellen + Closed-Info + neuem Wissen über das Gehirn + Möglichkeiten, kollektiv zu beeinflussen, kommen heute KI-Capabilities (Palantir & Co usw.).
4. schwierigste Modelle: spirituelle Meta-mentale. Danach kommt Spirituelles. Beobachtet – dazu zählen Arestowytsch, vermutlich Surkow, Putin; Rasputin, Gurdjieff, Osho, Stalin, Jeanne d’Arc (historisch) usw. Schwierigkeit: Ihre wichtigsten Werte/Sinne liegen außerhalb des Materiellen, oft einzigartig. Während die Mehrheit Häuser, Yachten, Geld etc. hoch bewertet, haben diese für sie mit hoher Wahrscheinlichkeit ganz andere Bedeutung – sie legen andere Symbole hinein. Wir bewerten „nach uns“, durch unser Weltbild – daher das Verständnisproblem.
5. Nichtdeterminismus: Jedes mentale Modell ist probabilistisch (auch wenn p≈100 % sein kann)

Warum wir jetzt neu bedenken sollten, wozu und wie wir miteinander umgehen

Der Drang zur hohen Marge führt dazu, dass selbst der Weg zur Geliebten zur Militäroperation wird.

F. Schmidel

Im Feld des „Tuns“, besonders des schablonierten Tuns, wird Hardware Dinge besser leisten als wir; Gesetz 19 „Terminator“. Schablonen können nichttrivial und sehr komplex sein – früher oder später lernen neue Modelle auch sie (viele werden die meisten überraschen). Im bestehenden Miteinander sind wir so weit, dass wir Maschinen komplexe Schablonen und komplexe Mapping-Funktionen lehren können – inklusive Kontext.

Wir sollten entscheiden, ob wir unsere W-S-Fahrt unter denselben Winden fortsetzen – oder …?

Sehen wir in den „anderen“, die in etwas schwächer/dümmer/kurzsichtiger sind, das nicht können oder deren Zeit, mit Meta-Modellen zu operieren, nicht gekommen ist – lediglich eine Quelle für Nutzen/Ziele, eine „Batterie“ für Ressourcen, einen „Bio-Roboter“? Oder sehen wir im anderen den Wert als lebendiges Wesen?

Einfach weil in dieser riesigen Galaxie ein Wunder geschah – und vor uns ein lebendiges Wesen steht, das – wie du, lieber Leser! – aus irgendeinem Grund hier ist.

Beachte bitte: Ich habe geopolitische Konflikte nicht berücksichtigt und angenommen, dass wir verhandlungsfähig sind.

Kurz:

• Unsere sozioökonomische Ordnung ist unausgewogen und führt zwangsläufig zu Spaltung (in Ländern und global) – letztlich zu Segregation (mutmaßliche Klassen: „Eliten“, „Dienstleistung“ [physisch, „spirituell“, intellektuell], „Schutz“, „Biomasse“).
• Sie knirscht bereits – unklar, welche Form sie in 2–10 Jahren annimmt.
• KI und Automatisierung beschleunigen die Verteilungsdynamik stark.
• KI und Automatisierung sind eine Revolution der Produktionsmittel – das führt zwangsläufig zu sozialer Spannung/Klassenkonflikten.
• Eliten sind meist ebenso Menschen wie wir; wir alle sorgen uns um Erspartes, Lebensstandard, Zukunft der Kinder – und handeln aus unseren mentalen Weltbildern/Erfahrungen. Mehr Geld für Musk, Gates, Buffett, Abramowitsch, Bezos & Co. macht jenseits dessen, was sie haben, wenig Sinn in Zahlen. Ob Buffett z. B. 10 Mrd mehr/weniger hat, ändert wenig am realen Lebensstandard – und „mitnehmen“ kann man nichts. Über eine „vernünftige“ Grenze hinaus Geld zu machen erinnert an:

Ich kämpfe … nur weil ich kämpfe!

Porthos

Lösung scheint mir: Bewegung hin zu einer Gesellschaft, in der alle weiterhin tun können, was sie lieben (z. B. Buffett investieren usw.) und einen „normalen“ Lebensstandard halten – aber die Produktionsmittel als Folge wirtschaftlicher Aktivität sich schrittweise gleichmäßiger verteilen – über Konsens. Das führt zu einer Dynamik stetiger Verbesserung der Verteilung.

Zur Fähigkeit, sich zu einigen:

Wir können uns auf _nichts_ einigen – jedes Werkzeug/jede Ressource ist eine Waffe.

A. Kubyschkin

Bei uns wird jede Technologie, Philosophie, jeder Begriff … zur Waffe: Demokratie, Gerüchte, Kfz/Schiffs-Versicherung, Buchführungs-Protokolle, Geld, Lebensressourcen, Talente, Internet, Geschichte, gute Absichten – und in allen Medien: Erde, Luft, Wasser, unter Wasser, Weltraum, Bewusstsein, Seele …

Wie weiter

Die Hauptfrage: Wozu und wie interagieren wir miteinander? in Beziehungen, Unternehmen, Städten, Ländern, auf der Erde … Wie sonst könnten wir interagieren? Die Antwort liegt – so scheint mir – in der Entscheidung, was primär/sekundär ist:

(a)

1. gegenseitige Hilfe (Mitgefühl und Barmherzigkeit)
2. Konkurrenz

oder

(b)

1. Konkurrenz
2. gegenseitige Hilfe (Mitgefühl und Barmherzigkeit)

Ist es (b), nehmen wir uns die Natur/Tiere als Vorbild. Ein Löwenrudel, das einen Pride/Territorien erobert und die alten Anführer besiegt, tötet zuerst die Jungtiere – die Nachkommen der alten Anführer –

es ist leichter, Konkurrenten zu beseitigen, solange sie schwach sind – idealerweise im Keim oder ungeboren.

Dementsprechend lohnt Konkurrenz am meisten, wenn man die Kinder der Konkurrenten entfernt – tötet, ihnen schlechte Entwicklungsbedingungen bereitet, sie mit schädlichen Produkten „füttert“ usw. Statt ukrainische Produkte von Straßen zu blocken, neutralisiert man am besten alle ukrainischen, afrikanischen Kinder. Und man behandelt fremde Kinder ebenso – man lehrt sie Fertigkeiten, die Anpassung/Entwicklung erschweren. Noch besser: DNA-Waffen entwickeln, um Frauen bestimmter Nation/Gruppe unfruchtbar zu machen – dann muss man später nicht gegen erwachsene Krieger kämpfen. Es lebe der Vorteil – denn das ist das Wichtigste, oder?

Ist es (a), sehe ich den Vektor in der Verbesserung der Lebensqualität (viele Dimensionen) aller – der Steigerung des Guten. Kriterium für richtiges Vorankommen: „Es ist nicht schlechter geworden als früher.“

Man mag mir sagen, was man will,

ich bleibe bei dem meinen:

Was kommt – Gott weiß,

doch was mein ist – ist mein!

I. A. Krylow

Klingt vielleicht unspektakulär und wenig ambitioniert – doch die Formel enthält den Vergleich mit dem Früheren: das Beste von früher nehmen, aus Fehlern/Erfahrungen lernen – und vorsichtig, schrittweise in die Zukunft gehen.

„Gerecht/gleich“ usw. zu machen – ist Utopie.

Ebenso utopisch, wenn jemand sagt: Ich weiß, was für alle besser ist – unser Schiff ist zu komplex geworden. Orientierung am Vektor und an kontinuierlichem Feedback der Passagiere scheint sinnvoll.

Beachte: Bei so einem Kurs müssen Passagiere notgedrungen die Aufmerksamkeit nach innen richten – um zu verstehen, was sie brauchen und ob es nicht schlechter wurde; das führt zwangsläufig zur Neubewertung der Konsumkultur und anderer Werte. Mit so einem Kurs brauchen wir keine starke KI – entgegen mancher Denker (z. B. zur Ressourcenverteilung); ein Widerspruch besteht aber auch nicht.

In den nächsten Artikeln skizziere ich Optionen und warum Denken in „Kapitalismus und/oder Sozialismus und/oder … -ismus“ am Kern der Frage vorbeigeht.

Es lebe der Vorteil – denn das ist das Wichtigste, oder?

Ich habe Angst, so zu werden wie die Erwachsenen, die sich für nichts interessieren außer für Zahlen …

Der kleine Prinz, A. de Saint-Exupéry

Beispiele, wie ich Informationen verarbeite – Materialien mit Thesen und meinen Kommentaren

3. Sam Altman | Lex Fridman #367 (ENG) – Kernaussagen:

• openAI – große Durchbrüche in KI
• aber Risiken wichtig (Lex) – wir stehen vor Wandel (vermutlich zu unseren Lebzeiten)
• inspirierend: viele Anwendungen bekannt, viele unbekannt; es hilft Armut zu besiegen, Glück zu nähren !!! Worauf gründet diese Annahme? !!! Gefahr, dass wir zerstört werden – Orwell/Huxley 1984 … Denken verlernt usw.
• Balance zwischen AGI-Chancen und Risiken
• 2015 → Ziel „starke KI“ – viele belächelten es; schlechtes Branding
• Lex: DeepMind & OpenAI – kleine Gruppen, die das Ziel AGI ausriefen
• Sam: heute lacht kaum noch jemand …
• es geht um Macht, Psychologie der KI-Macher etc.
• GPT-4 – wozu? was ist es?
• Sam: System, auf das wir zurückblicken und sagen: der erste KI-Computer – langsam, buggy … wichtig für die Zukunft – wie PCs heute
• Sam: Fortschritt exponentiell, keine definierbare „Punktlandung“ (KI)
• Lex: zu viel! Problem eher Datenfilterung
• Sam: viele Bausteine in eine Pipeline bringen (neue Ideen oder gute Implementierung bekannter)
• Lex: zitiert „… ChatGPT lernt etwas …“
• Sam: wichtigste Frage: „Wie nützlich ist es für Menschen?“
• Lex: evtl. verstehen wir Modelle nie, da sie das Internet/Texte in wenige Parameter komprimieren
• Sam: für bestimmte Intelligenz/Reasoning-Definitionen – kann ChatGPT das auf einem Level – irgendwie unglaublich
• Lex: viele stimmen zu – besonders mit ChatGPT-Erfahrung
• Sam: einverstanden bzgl. Ideen
• Lex: Peterson fragte, ob J. Peterson Faschist sei:
• Sam: „Die Fragen der Leute sagen viel über sie selbst“; Peterson fragte nach Länge von Nachrichten; schloss, ChatGPT lüge bewusst – kann seine Nachrichtlänge nicht zählen
• Sam: ich hoffe, dass Modelle die Nuancen zurückbringen !!! Worauf gründet diese Hoffnung? Objektiv ausgewogene Antworten auf schwierige Fragen? !!!
• Sam: Fortschritt exponentiell … keine „Sprung“-Marke
• Sam: wir feintunen LLMs via RLHF; sonst weniger nützlich
• Sam: Triviales für uns ist für Modelle nicht trivial (Zeichen zählen etc.)
• Sam: wir veröffentlichen früh – glauben an kollektives Feedback zur Verbesserung
• ohne die Öffentlichkeit hätten wir vieles nicht entdeckt – iterativ verbessern
• GPT-4 deutlich besser, weniger Bias als 3.5 … auf 3.5 war ich nicht stolz !!! Rolle von Ego vs. „Welt verbessern“? Wer definiert „besser“? !!!
• Sam: zwei Menschen werden nie vollständig über „Qualität“ einig – Personalisierung als Weg
• Sam: ich wollte immer KI bauen – unerwartet viel Zeit für Beschwerden über „Zeichen zählen“ etc. „Du gibst Menschen AGI – und das ist es, womit sie sich beschäftigen?!“ !!! Du gibst ein mächtiges Tool – ohne zu wissen, was danach geschieht … Vielleicht erst Zweck klären? !!!
• Lex: Aufwand für Sicherheit?
• Sam: viel für Alignment … stolz auf GPT-4; viel getestet (!!! ohne Zahlen !!!)
• Lex: Erfahrung Alignment?
• Sam: kein Weg gefunden für Alignment bei sehr starken Systemen
• Alignment-Arbeit ähnelt übriger Arbeit; man muss sich auf Grenzen einigen (gut/schlecht)
• Nutzerkontrolle je nach Prompt („antworte wie …“) – Prompt-Engineering als UX
• Lex: da es auf „unseren“ Daten basiert, können wir über uns lernen
• System antwortet über Zeit „klüger“ – fühlt sich wie Menschengespräch an
• Lex: LLM/ChatGPT verändert das Programmieren
• Sam: passiert bereits; kurzfristig größte Veränderung (macht kreative Arbeit „besser“) !!! besser oder schneller? tötet es Kreativität langfristig? !!!
• Lex/Sam: Code generieren + iterativ verbessern – neuer Debugging-Stil?
• Sam: kreativer Dialogpartner … sehr groß! !!! Warum immer schneller/effizienter? !!!
• „Hate speech“ definieren; was sollen Modelle damit tun?
• Beispiel Verfassung als Gesellschaftsvertrag … demokratisch !!! Ist Demokratie hier immer geeignet? !!!
• Lex: wie „schlecht“ ist das Basismodell – Sam weicht aus !!! Offenheit zeigt sich zuerst im Unangenehmen !!!
• Sam: offen für Kritik … unklar, wie sie wirkt …
• Sam: ich mag nicht, wenn mich der Computer „belehrt“ … wichtig: ich kontrolliere, kann ihn „wegwerfen“ !!! Beruhigung – „Kontroll“-Knopf drücken
• „wie mit Erwachsenen umgehen“ !!! sind genügend Menschen psychologisch „erwachsen“? !!!
• Sam: Gap 3.5 → 4 sehr groß; viele kleine technische Verbesserungen kumulierten

Kosten Training und Parameterzahl (Synapsen im Gehirn)

• Lex/Sam: Vergleich Gehirn vs. NN – sehr beeindruckend
• Diskussion reißt aus dem Kontext
• Sam: das Schwierigste, was Menschen taten; in Zukunft trivial/replizierbar
• Lex: Modell auf allen Menschheitsdaten trainiert; Kompression der Menschheit
• Lex: wie viele Parameter?
• Sam: Parameter-Rennen ist Falle; wir fokussieren auf Ergebnis statt „Schönheit“ !!! Frage: wie viele? Antwort: Wir liefern Ergebnis. !!!
• Lex: Chomsky – Hauptkritiker, dass LLM AGI erreicht
• Pfad zu AGI? Sam: Teil der „Gleichung“, aber andere sehr wichtige Dinge nötig; Erweiterung der ChatGPT-Parade in Richtungen, die wir noch nicht kennen; wenn „Orakel“ sagt, ChatGPT-10 ist AGI – ich wäre nicht sehr überrascht, auch ohne „große Idee“; vielleicht bauen wir nie AGI, aber machen Menschen „super great“ !!! worin genau? !!!
• Sam: System ohne fundamental neue wissenschaftliche Erkenntnisse ist kein „Superintellekt“ !!! „Ich weiß nicht, was Superintelligenz ist – will sie aber bauen … und baue mir einen Bunker.“ !!!
• Sam: mich inspiriert eine Welt, in der ChatGPT ein Tool ist, das den Menschen erweitert, „seinen Willen“ !!! warum dann Bunker? !!!

• Lex: ich programmiere gern mit KI
• Sorge: KI nimmt Programmierjobs; wenn sie dir den Job nimmt, warst du nicht gut genug – nur teilweise; es gibt Kreativität !!! logisch falsch: Ist 80 % Standard, ist KI billiger – unabhängig vom Level !!! Sam: viele sind begeistert – ×10 produktiver; wenige schalten es ab !!! Gesetz 24 „Kino-Leitern“ – irgendwann MUSST du es nutzen
• Sam: Kasparow nach der PC-Niederlage – Schach sei „am Ende“; nie war es populärer
• wir schauen nicht zu, wie KIs gegeneinander spielen !!! ist es spannender geworden? !!!
• Lex: KI wird besser und bla bla – aber wir brauchen Emotion/Unvollkommenheit …
• Sam: potenzielle Lebensstandard-Hebung ist enorm – wir werden Unglaubliches tun !!! worauf basiert das? Sind reiche Länder glücklicher? !!!
• Lex: Eliezer Yudkowsky warnt: starke KI löscht uns aus
• Kern: Superintelligenz unmöglich zu kontrollieren Sam: es könnte sein, dass er recht hat – fokussiert lösen: iteratives Verbessern, frühes Feedback, One-Shot-Szenarien vermeiden; Eliezer hat die Schwierigkeit von Alignment gut dargelegt
• Lex: starke KI – schnell oder graduell? Alltag?
• Sam: (Lex zustimmt) der Welt ist graduelle Entwicklung lieber
• ich fürchte schnelles AGI
• ist GPT-4 AGI? – nein (weicht zu „versteckten Fähigkeiten“ aus)
• Bewusstsein? – nein; Lex: „es kann so tun“
• Indikator (Sutskever): Wenn „Bewusstsein“ nicht in Trainingsdaten ist, Modell aber „Erleben“ erklärt …
• Gründe, dass unterwegs etwas schief geht? – Sam: ich habe jetzt Sorgen:
• Lügen/Desinformation; ökonomische Schocks/Krisen; anderes, das alles übertrifft, wofür wir bereit sind – hierfür braucht es kein AGI – zu wenig Aufmerksamkeit !!!
• Lex: skaliert – Geopolitik-Shift?
• Sam: woher wissen wir, dass nicht LLMs z. B. Twitter-Diskurse steuern? – wir können es nicht wissen! – Gefahr … Regulierung? stärkere KIs? !!! mächtige Desinfo-Maschine geschaffen – aber Folgen nicht kontrollierbar
• Marktdruck (Google, Open-Source …)? – Sam: ich folge Mission/Glauben !!! Quelle der Mission? !!!
• Es wird viele starke KIs geben – Diversität gut; früher lachte man, wir waren mutig, AGI zu deklarieren … !!! Ego vs. Welt verbessern? !!!
• Struktur OpenAI … Non-Profit kontrolliert; reines Non-Profit funktionierte nicht … wir brauchen „Kapitalismus-Goodies“
• niemand will die Welt zerstören → Kapitalismus etc. → „gute Engel“/Firmen siegen !!! Fehlschluss !!!
• Lex: vielleicht sagen ein paar Jungs in einem Zimmer „WTF!“
• Sam: passiert heute öfter als du denkst
• Machtfrage – korrumpiert? – Sam: natürlich; Entscheidungen über KI-Einsatz sollten immer demokratischer werden – aber wie? – langsame Anpassung, Recht nachziehen
• Sam: es ist schlecht, wenn eine Person exklusiven Zugriff hat; ich will keine Privilegien im Board !!! was passierte im Board? !!!
• Lex: starke KI verleiht große Macht
• Sam: (fragt zurück) machen wir es gut? was verbessern? – Lex vertraut vielen bei OpenAI
• Sam: Google hätte API wohl nicht geöffnet – wir taten es; vielleicht nicht so offen, wie viele wollen – aber viel
• Sam: Leute im Unternehmen fühlen Verantwortung !!! gegenüber wem? !!!
• Lex: Worin Übereinstimmung/Unterschied mit Musk bzgl. KI?
• Sam: Risiken teilen wir; am Ende soll es den Menschen besser gehen als ohne AGI … Musk greift uns auf Twitter an; ich habe Empathie – er sorgt sich wirklich … (vielleicht weitere Motive) …
• Sam: Diversität der Meinungen; er mag Musks Beitrag (E-Mobilität, Raumfahrt) – „er ist ein Arsch auf Twitter“, aber „warmherzig und witzig“
• Lex: mir gefällt Meinungsvielfalt/Kampf im Twitter …
• Sam: vielleicht sollte ich antworten … nicht mein Stil …
• Lex: Ihr beide seid gute Menschen, tief besorgt um AGI – mit großer Hoffnung/Glauben !!! vielleicht sollten wir uns um Menschen sorgen, nicht um Technologie? !!!
• „WOKE“-Bias? – Sam: weiß nicht, was WOKE heißt; frühe GPTs zu biased; Version mit Null Bias wird es nie geben !!! praktischer Ausweg
• Basismodell-Bias vs. Mitarbeiter-Bias? – Sam: am meisten sorge ich mich um den Bias nach dem Training! den verstehen wir am wenigsten.
• ->Dies ist zentral: Wir können nicht gut zuhören/verstehen; ohne das hilft kein (starker) KI-„Hammer“ – wir werden weiter kämpfen – dann mit KI.

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Hier stoppe ich, weil:

a. ohne Fokus auf den Basis sehe ich wenig Sinn, weiter auszuführen

b. es energieintensiv ist und unklar, ob es irgendwem interessant/ nützlich ist

Allgemeine Kommentare/Fragen:

• Du gibst Menschen ein mächtiges Werkzeug auf dem aktuellen Entwicklungsniveau (Werte/Sinne) – sie werden dieselben Bedürfnisse/Sinne wie vorher umsetzen, nur mit neuem Tool … alles beschleunigt sich: Bist du sicher, dass wir nicht auf der „Titanic“ sind – um den Kurs zu beschleunigen?
• Du kannst Folgen im eigenen Unternehmen nicht durchrechnen – warum willst du für andere denken/entscheiden?
• Welche Rolle spielen dein Ego/deine Ambitionen?
• Baust du dir (wie Zuckerberg & Co.) einen Bunker? Falls ja – warum? Wenn wir nicht auf der „Titanic“ sind – wozu Bunker? Wenn doch – warum beschleunigst du?
• Warum passt der Name „Open“ nicht zum Inhalt: Warum kein offener Code? Wie trainiert? Welche Daten? War das Anfangsziel nicht „OPEN AI für alle Menschen“? – vielleicht dann Open Source?
• Diese Modelle sind auf der Arbeit der ganzen Menschheit trainiert (Texte, Übersetzungen, Designs, Bilder, Videos [neu], Spiele, Code …): Warum darf sich jemand die Ergebnisse (= Modelle) aneignen? Ohne kollektive Arbeit wären sie unmöglich; sollten sie nicht Open Source sein?
• Universelles Grundeinkommen: großer Fehler – berücksichtigt die menschliche Natur nicht – viel Degeneration

https://www.youtube.com/watch?v=L_Guz73e6fw

Der Mensch ist so eingerichtet, dass er sogar dem Glück misstrauisch und ungern entgegenblickt – man muss es ihm gleichsam aufzwingen.

M. E. Saltykow-Tschtschedrin

Ω

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