Ok, das ich den Hype um KI aktuell als substanzlos ansehe … geschenkt. Das weiß inzwischen jeder. Aber die Anzeichen verdichten sich weiter, dass der wirtschaftliche Aspekt um dieses Thema einen Endpunkt anvisiert, wo es dann heißen wird … Und jetzt mal Butter bei die Fische!

So schreibt heute das Manager Magazin(Hervorhebung von mir)


Auf heise.de ist heute zu lesen
Wichtig an dieser Nachricht ist u. A., das Nvidia eine Beteiligung am Umsatz haben will, nicht am Gewinn.

Ist das Beispiel von Samsung ein inzwischen offen sichtbares Zeichen für die Erkenntnis: Diese Ralley ist bald zu Ende, so ist in meinen Augen die inzwischen immer hektischer wirkende Raffgier von Jen-Hsun Huang die sichere Bestätigung, dass da bald ein reinigendes Gewitter ansteht.

Apple hat in meinen Augen sehr klug gehandelt, sich vorzeitig aus diesem Sog zu verabschieden, und mit Google einen der wahrscheinlichsten Überlebenden dieses Absturzes als Service-Provider zu wählen.

Gemini ist vielleicht nicht das beste Modell für Apple, aber eines, das es auch in ein paar Jahren noch gibt …

Dann, wenn der erste Investor nervös wird und an der Rendite zweifelt.

Der Vergleich hinkt daran, dass einmal gebaute Gleise bis auf etwas Wartung sehr wenige Folgekosten haben. Die sind und bleiben erstmal da, sind benutzbar und können Geld verdienen.

Bei der KI ist aber der Betrieb selber der Kostenfaktor in Form von Strom und Kühlung. Und es brauchte damals nicht immer neuere und leistungsfähigere Gleise. Die haben sich in hundert Jahren im Prinzip nicht verändert.

Die KI-Infrastruktur muss zwangsläufig ständig erneuert werden und durch leistungsfähigere und effizientere Computer ersetzt, oder man bleibt gegenüber der Konkurrenz auf der Strecke.
Prinzipiell wäre ein weiterer Betrieb zwar möglich, wäre aber sehr schnell sinnlos, weil die Infrastruktur veraltet ist.

Man müsste die Analogie also eher auf die Lokomotiven übertragen, die sich – im Gegensatz zu Gleisen, Weichen, Schranken und dergleichen – weiterentwickelt haben.
Allerdings dürfte sich in der ganzen Geschichte der Menschheit keine Technologie so dermaßen rasant entwickelt haben (und auch in Zukunft entwickeln) wie Computer, die in wenigen Jahrzehnten ihre Leistung vertausendfacht haben.
Mein erster Mac hatte vor dreißig Jahren 20 MB RAM, 160 MB Festplatte und 33 MHz.
Heute hab ich 36.000 MB RAM, 3.000.000 MB Festplatte und bis zu 4.500 MHz
Heute ist jeweils der tausendfache Wert die Regel.
Eisenbahnen dürften in 100 Jahren ihre Geschwindigkeit ca. verdreifacht haben, von – ich schätze mal – 100 auf 300 km/h und das sind dann schon »besondere« Züge. Alles andere, weichere Sitze, mehr Komfort, weniger Lärm ist eine willkommene Zusatzleistung, die an der reinen Reisedauer aber nichts ändert.


Fazit: der Vergleich hinkt vermutlich zu sehr.

Nun, ich habe KI befragt:
Meine Interpretation:
Dei Lage bei KI ist zurzeit nicht vom klar zu sehen. Erzielter IQ im Offline-Modus von 128 Punkten ist für mich trotzdem beeindruckend. Rechnerisch haben nur etwa 3,1% der Menschen einen höheren IQ.
Außerdem: Das mit der Künstlichen Intelligenz, die jeden Turing-Test mit Leichtigkeit besteht, ist nicht nur irgendwann soweit, sondern schon längst passiert. Das könnte man wissen.

TMS
Danke für die KI-Recherche. Interessant finde ich beim Turing-Test das notwendige Prompting. Zum IQ-Test ist anzumerken, dass hier ein grundlegendes Problem auch für Menschen besteht. Man kann, wenn auch in begrenztem Umfang lernen, solche Testaufgaben zu lösen. Dazu ist auch der Mensch fähig, wie etwa die Multiple choice-Aufgaben im Medizinertest zeigen. Wozu arbeiten sich sonst hunderttausende von Medizinstudenten durch tausende Seiten solcher Tests? – Hier spielt die KI ihren entscheidenden Vorteil aus. Sie merkt sich alles, was ihr begegnet und kann das jederzeit abrufen. Die Frage ist, ob das bei einem für Menschen entwickelten, d.h. auf begrenzte Merkfähigkeit angepassten Test, nicht ein verzerrender Vorteil ist (ich meine: ja).

Stimmt, der Vergleich ist nicht astrein.
Hier ist noch ein Vergleich, krankt im Prinzip an denselben Punkten, ist aber dennoch amüsant:

Hast Du mal einen IQ-Test durchgeführt? Vor einiger Zeit habe ich das mal bei Mensa gemacht. Man erhält einige Aufgabenbögen und muss diese in einer bestimmten Zeit lösen.

Bei Menschen ist es so, dass diejenigen mit geringerem IQ einige Aufgaben vermutlich gar nicht lösen können. Wenn man in die etwas höheren Sphären kommt, ist es eigentlich nur eine Frage der zur Verfügung stehenden Zeit, bis alle Aufgaben gelöst sind. Vielleicht gibt es noch Punktabzüge für Fehler.

Was passiert bei einer KI? Entweder sie kann eine Aufgabe lösen oder nicht. Wenn sie eine Aufgabe lösen kann, schlägt nichts die Rechengeschwindigkeit eines Computers. Der Mensa-Test endet bei maximal 140. Wenn die KI nur 128 schafft, konnte sie schlicht einige Aufgaben nicht lösen. Wenn die KI alle Aufgaben lösen kann, dann löst sie diese 10-mal, 100-mal oder was weiß ich wie viel schneller als ein Mensch. Dann wären wir theoretisch bei einem IQ von jenseits 1000.

Ich will damit sagen: Ein IQ-Test für Menschen ist für eine KI völlig ungeeignet. Das wäre in gewisser Weise so, als würde man mathematische Fähigkeiten anhand der Geschwindigkeit im Kopfrechnen vergleichen wollen.

Würdest Du dich nicht so verbissen an mir abarbeiten wollen (aus welchem Grund eigentlich?), dann wäre Dir sicherlich aufgefallen, das dieser spezielle Kommentar, auf den Du Dich da beziehst, alleine dazu dient, in sanft spöttischer Weise darauf aufmerksam machen sollte, das es mir in meinem Ausgangspost nicht darum ging, die „Intelligenz“ in Künstlicher Intelligenz, unter besonderer Betrachtung der Übernahme des Begriffs Artificial Intelligence aus dem Englischen, … jetzt habe ich den Faden verloren.

Ach ja: ob das was ChatGPT oder Claude, Gemini oder Grok — nee, Grok ganz bestimmt nicht — also ob das da „Intelligenz“ ist oder nicht, ist überhaupt nicht mein Thema. Unterstützend kommt dabei hinzu, dass der Begriff „Intelligenz“ offensichtlich schwirig zu fassen ist. Selbst bei Lesern, die sie bei sich vermuten (Vorsicht: auch das war, näher betrachtet, nicht ernst gemeint, sondern … sagen wir mal spöttisch.)

Mal davon abgesehen, das Intelligenz offensichtlich gar nicht so einfach zu beschreiben ist (QED), besonders wenn intelligenzbegabte Wesen daran rütteln, handelt es sich hier um Sprachmodelle, die auf Wahrscheinlichkeiten basierend Wörter aneinander reihen. Als jemand, der von seinem Schwiegervater vor 30 Jahren das Buch „Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft“ geschenkt bekommen hat, und sich dabei beömmelt hat, wie Menschen aus den 1960ern einem — wie ich fand — kleinem, dummen Script mit dem Namen ELIZA auf den Leim ging, das so tat, als würde es sich für sie interessieren, war ich vorgewarnt, das es sich bei LLM mit Sicherheit nicht um AI/KI handelt.

Und noch etwas widerholt sich gerade: Nicht nur simple Menschen dachten, sie würden tatsächlich mit ELIZA sprechen, und der Computer würde auf deren Sätze wie ein Mensch reagieren, sondern auch Menschen, die von sich behaupten, sie seien intelligent.


Weizenbaum wollte mit ELIZA beweisen, dass Computer sich Intelligent anfühlen können, ohne es zu sein. Aber nicht nur simple Meschen sind darauf reingefallen, und ließen sich auch nicht durch das Aufdecken der Wahrheit überzeugen, die ganze Psychotherapeuten-Szene war in wilder Aufregung, weil sie um ihre Arbeitsplätze fürchteten.

Ich bin selbst Patient bei diversen Psychotherapeut:innen gewesen, und kann bestätigen, das ich oft ein lautes Lachen unterdrücken musste, weil mich viele der Gespräche an meine eigenen Erfahrungen mit ELIZA erinnerten.

Aber zurück zum Thema: Ein Haufen Leute glaubt tatsächlich, ein LLM ist Intelligent, und zwar unabhängig von deren Bildungsgrad. Ich habe einen Studienrat der Biologie zugehört, der mir ganz klar im November 2022 bestätigte, ChatGPT 3 sei intelligent. Er hat Nächte mit dem Modell zugebracht, und er ist sich da absolut sicher. Ichnhabe ihm von ELIZA erzählt. Er kannte das Experiment, blieb aber bei seiner Meinung. Geschenkt.

Ein anderer Haufen Leute glaubt, das sich mit den Large-Language-Modellen Geld verdienen lässt: Richtig. Viel. Geld! Darum investieren sie irre Summen, um dabei zu sein.

Und um diesen Punkt geht es mir. Es ist mir egal ob LLMs die Weltherrschaft übernehmen, und ob sie dabei Intelligent sind oder nicht. Was mir nicht egal ist, dass der immer weiter heißlaufende Hype um diese Modelle vermutlich ein wirtschaftliches Beben auf der Welt auslöst. Und es ist mir wichtig, dass Menschen erkennen, das LLMs 1. niemals vollkommen richtig liegen werden, und 2. eben nicht wie Menschen etwas haben, das wir Intelligenz nennen.

Ich bin mit Sicherheit nur minder intelligent. Aber: ich will wissen. Ich glaube daran, dass der fruchtbare Austausch untereinander zu Wissen führen kann, was dann irgendwann in die Intelligenz führt.

Gibt es hier nochjemanden wie mich?

Ich gehöre zu denen, die eine KI für intelligent halten. Ich finde, das ist eine überaus menschenfreundliche Sicht der Dinge. Gemeinhin hält man ja schon Hunde für intelligent.
Stell dir mal vor, man würde einer KI die Intelligenz absprechen. Was sollte ich dann von einigen Mitbürgern halten?

Denke ich auch. Daher diese ganzen Einschränkungen. So ein Test muss mit Material laufen, denn die LLM noch nicht gesehen hat. Folglich muss man auch die Maschine dran hindern, den aktuellen Test in ihre Eingeweide zu verfrachten, ihn also zu lernen, sonst ist er zumindest dann verbrannt, wenn er zusammen mit den richtigen Lösungen gespeichert ist. Man müsste dann für jeden Test einen neuen kreieren und ihn zuerst an Menschen normieren, was extremst aufwändig wäre, ergo nicht machbar.
Mann hat auch gesehen, dass es zwischen Online- und Offline-Tests 20 Punkte Unterschied gab. Und 20 Punkte ist enorm viel. Außerdem ist es wohl berechtigt anzunehmen, dass es nicht viele Tests mit Lösungen im internet gibt, denn die aktuellen werden von den Verlagen ziemlich geschützt, sonst würden sie damit kaum noch Geld verdienen können.
Ich gehe auch davon aus, dass so gut wie alle IQ-Tests irgendwo im Internet schlummern und daher von KIs zum "Übe" genutzt können. Ich hätte kein Problem damit, wenn KIs aus "alten" Tests lernen, die Prinzipien extrahieren und auf neue Tests anwenden.
Letztlich bleibt, dass sie zumindest mitkommen mit dem durchschnittlichen Menschen, und das heute schon.

Die Überlegung ist sicher richtig im Kern. Ich kenne einige IQ-Tests und habe auch einige gemacht. Ich weiß, wie sie konstruiert sind. Heute würde mir selbst dieses Wissen einen leichten Vorteil geben.
Jedenfalls ist der Zeitfaktor nicht zu unterschätzen. Ich bin mir aber sicher, dass ein durchschnittlicher Mensch mit einem IQ von z.B. 100 auch dann einen Mensa-Test nicht vollständig lösen kann, wenn er einen Tag dran knobeln darf. Er macht dann einfach zu viele Fehler, was ihn unter den Maximalwert von 140 bringen würde. Andere Tests enden bei 160. Ganz Spezielle bei 180. Da gibt es in Deutschland nur ein paar Hände voll Leute, an denen man so einen Test normieren kann. Ich kenne jemand, der für solche Tests zur Kalibration schon mehrfach gefragt wurde. Aber ich bin da leider raus und muss passen
Ich denke, man müsste eigentlich spezielle Tests kreieren, bei denen man Menschen ordentlich Zeit läßt, um diesen Faktor weitgehend zu neutralisieren. Und doch muss die Aufgabenschwierigkeit so gestaffelt sein, dass sie beim Menschen zu ähnlichen Werten kommen, wie sie mit den üblichen zeitbegrenzten Tests erreicht werden. Dann wären die Ergebnisse von KIs besser vergleichbar mit denen von Menschen.

Kurze Frage: Wie machst Du das so? Wie denkst Du? Wie hast Du gelernt, mit Sprache umzugehen? Eingebung war das sicher nicht. Irgendwie gab es auch bei Dir Training. Das mag sich in einigen Punkten vom Training von LLMs unterscheiden, aber eben nicht kategorial. Auch Dein Gehirn reproduziert Gelerntes, Gelesenes und Gehörtes. Und es fantasiert gelegentlich und redet manchmal Unsinn - ganz genau so wie mein Gehirn. Und recht selten hat man einen originären Gedanken, den man aus dem vorhandenen Wissen selbst generiert hat. Die Unterschiede zu LLMs sind erschreckend klein.

Ich persönlich bin u.A. auch gerade von den Fehlleistungen von LLMs fasziniert: Sie sind gerade im Versagen schon verdammt menschenähnlich

TMS
Ich möchte dezent darauf hinweisen, dass das zweite Zitat nicht von mir ist.

Distanzierst Du Dich von der Aussage des Zitats?

Glaube es weiter und Du wirst direkt ins der Hölle enden. Diese "KIs", die derzeit existieren, sind ausdrücklich NICHT intelligent. Beschäftige damit, wie sie arbeiten. Dann wird das völlig klar.

Das ist nicht besonders intelligent argumentiert.

Dir ist schon bewusst, dass es sich lediglich um neuronale Netze handelt auf dem der KI-Hype basiert?

Dass es sich dabei um neuronale Netze handelt, ist mir durchaus bekannt. Wenn mein Computer damit Probleme löst, an denen der Nachbarhund scheitert, halte ich das für intelligent. Oder beginnt Intelligenz erst jenseits dessen, wozu 99 % der Menschen in der Lage sind?

Basiert das Menschliche Gehirn nicht auch auf neuronalen Netzen? 🤔

Eher nicht – jedenfalls im technischen Sinn. Es ist eher ein Netz von Neuronen. Und dessen Funktionsweise ist noch immer weitgehend unverstanden – ohne dass ich jetzt eine Diskussion um "weitgehend" anstoßen will.

Das ist sicher mit Augenzwinkern zu verstehen, denn wenn man auch nur halbwegs wüßte, wie das menschliche Hirn funktioniert, würde man nicht die gegenwärtigen künstlichen neuronalen Netzwerke für KI einsetzen.
Die in der KI gegenwärtig eingesetzten künstlichen neuronalen Netzwerke beruhen auf einem Neuronen-Modell aus den 1940er Jahren, mit dem man damals lediglich zeigen wollte, daß das menschliche Hirn prinzipiell eine Turing-Maschine mit begrenzter Speicher-Kapazität sein könnte. (Nervenzelle als UND-Gatter verstanden plus Negation durch Inhibition.) Selbst damals hätte niemand derlei Karikatur-Neurone als in irgendeiner Weise biologie-verwandt angesehen.

Es gibt unterschiedliche Arten von Intelligenz. Howard Gardner mit seinen multiplen Intelligenzen. Nach Gardner gibt es z.B. Sprachliche Intelligenz, Räumliche Intelligenz, Musikalische Intelligenz, ... Insgesamt neun.
Diese unterschiedlichen Intelligenzen können bei Menschen unterschiedlich ausgeprägt sein. So kann es sein, dass ein Mensch eine überdurchschnittliche räumliche Intelligenz besitzt, aber seine sprachliche Intelligenz völlig unterentwickelt oder unterdurchschnittlich ist. Man spricht da von Begabung.

Mit dabei ist "Logisch-mathematische Intelligenz". Und in diesem Bereich ist generative KI eben richtig gut. Also in Mustererkennung und dem Lösen komplexer mathematischer Aufgaben.
Nach Gardner ist KI also in einem Bereich hochintelligent und im anderen strunzdumm.

Ob KI jemals eine Inter- oder Intrapersonelle Intelligenz entwickeln kann, also die Fähigkeit zur Empathie oder Selbstrefelxion, bleibt dahingestellt.

Kurz dazu aus der echten Praxis: KI ist weder Hype noch eine "Bubble" sondern eine der größten Durchbrüche der Generation. Viele verwechseln hier nur die Wirtschaftsführung der großen Firmen mit dem, was KI selbst kann und leistet. Das einzige Problem der Großen wie OpenAI und Anthropic ist nur, dass sie derzeit eine unendliche Investition pflegen bei dem der Return nur eine Hoffnung ist, kombiniert mit Konkurrenzkampf. Aber das hat alles nichts mit KI und den Systemen und Möglichkeiten zu tun. Jeder kann sich sowas mittlerweile selbst zu Hause hosten und damit fantastische Dinge bauen, bei denen eigentlich nur die Vorstellungskraft das Limit ist.

Auch Nachrichten von großen Konzernen die das nutzen sind mit Vorsicht zu genießen: Viele haben völlig blind und ahnungslos KI in den Firmen verbreitet und offen für alle frei geschalten, ohne jegliches Ziel und Sinn ausser: "Bitte kräftig nutzen". Das führt natürlich zu völliger Fehlnutzung ohne Limit und Verstand und dann auch zu Kosten. (so als würde man ahnungslos mit seinem Auto nur im ersten Gang fahren und dann sagen: Autos sind schlecht, die verbrauchen ja viel zu viel und sind völlig unwirtschaftlich... )

Aber jeder der auch nur minimal in der Industrie ist, weiß das KI ein gigantisches Thema ist das weder einfach nur Hype ist noch ähnliches. Was die Firmen machen, von denen man dann immer hört und die dann als negativ Beispiel genommen werden, ist da quasi völlig egal bzw ändert nichts an der Grundlage.

Als Herleitung: Wenn VW als Autokonzern nun wirtschaftlich bergab geht, sagt das auch nichts über das Automobil als nun schon erwiesenes Fortbewegungsmitteln aus.

Derzeit wird da aber teilweise sehr merkwürdig auf das Thema geschaut und argumentiert und dann Wirtschaftszahlen von KI Anbietern als Beleg präsentiert, oder über Serverfarmen geredet.

Die Prinzipien unterscheiden sich garnicht sooo weit voneinander wie manche das gerne sehen würde, auch wenn es natürlich stimmt da noch viel unbekannt ist. Aber manche würden da gerne sagen, dass die Prinzipen des menschlichen Gehirns und eines KI Models vollkommen unvergleichbar sind, dabei ähneln sie sich mehr als man denkt. Aber das ist natürlich auch ein wenig Selbsterhalt oder Bestätigung zu sagen/denken: Der Mensch ist ja komplett erhaben und so etwas künstliches niemals vergleichbar.

Wenn man sich die aktuelle Entwicklung ansieht, erinnert mich das an den Film "Der 200 Jahre Mann". Irgendwann, werden wir uns solche existentiellen Fragen dann auch stellen müssen, wenn es so weiter geht und dann wahrscheinlich feststellen, dass der Grad zwischen dem was wir als "echt" und "künstlich" ansehen, gar nicht immer so leicht zu bestimmen ist.

Ich habe den Auftakt-Artikel gelesen und nach 6 Seiten mal wieder vorbei geschaut.

Dunkle Wolken ziehen sich zusammen. Der Grundton ist schon mal gesetzt. Oft aber nicht immer typisch deutsch. Und das finde ich schade. Ich werfe mal den "Gartner hype cycle" in die Diskussion (Wikipedia). Ich finde das passt ganz gut auf die KI Situation.

Am Ende entscheiden wir alle zusammen, ob:

• es einen finale menschliche Nutzen gibt oder
• die Technologie verworfen wird

Ich tippe auf einen vielfätigen menschlichen Nutzen. Und ich finde es ok, dass Menschen glauben, das KI verworfen wird.

Erwartung/Hype
^ (Gipfel der überzogenen Erwartungen)
| /\
| / \
| / \
| / \___________/----- (Plateau der Produktivität)
| / \ /
| / \_______/
| / (Tal der Enttäuschungen)
+------------------------------------------- Zeit

Ist so, aber das sagt nichts aus.
Was ein Neuron ist und wie es funktioniert, das jedenfalls ist weitgehend verstanden. Auch wie diese Neuronen "verschaltet" sind, prinzipiell. Aber das emergente Phänomen, dass wir uns mit solchen Neuronenballungen im Oberstübchen darüber unterhalten können, eher nicht so ganz.

Jedenfalls ist die Situation nicht viel anders wie bei technischer KI: Auch da weiß man nicht wirklich genau, wie so eine Maschine konkret Probleme löst, man weiß es nur so in etwa, generell.
Und schon wieder eine Parallele

Hat Gardner das wirklich gesagt, oder legst Du ihm das nicht einfach in den Mund?

Generell: Es gibt mehrere Intelligenzmodelle. Das Gardnersche ist nur eines. Es gibt auch das von vielen präferierte "Generalfaktor-Modell", demnach es nur eine Form von Intelligenz mit individuellen Färbungen geben würde.
Man kann natürlich das, was man gerade beobachten kann, einfach ignorieren (diese Phänomene treten heute schon auf). Man kann auch in Frage stellen, ob Menschen in diesen Disziplinen gut sind.

Aus Deinem Text habe ich exemplariasch diesen Satz genommen.

Meine Vorstellungskraft war, dass ich mithilfe von Perplexity (später Claude),

• einem kleinen Raspi beibringen kann
• gesprochene Worte über ein Audio-Interface eingespeist,
• durch Wispr in geschriebenen Text verwandelt,
• in 5 weitere Sprachen übersetzt,
• auf einer lokalen Website ausgeben kann,

und auf diese Weise, einen Vortrag für Menschen mit anderer Muttersprache verfügbar machen kann.

Beide bisher eingesetzte Modelle haben mir bestätigt, dass diese Aufgabe von einem RaspBerry PI 5 mit 8GB und einem Audio-Interface, unter Verwendung von Wispr locker bewältigt werden könnte, und das dazu nur die Installation der notwendigen Open-Source-Anwendungen und einem übersichtlichen Phyton-Script notwendig ist. Mein Hinweis, dass ich weder Linux noch Phyton beherrsche, wurde als unnötig abgewiesen.

Ich habe dem System geglaubt. Zweimal.

Erst habe ich es mit Perplexity versucht, und nach etwa 12 Stunden (über mehrere Tage verteilt) aufgegeben. Dann habe ich es mit Claude versucht. Das hat such etwas weniger ungeschickt angestellt, ist aber letztlich auch nicht zum Ziel gekommen.

Beide Modelle hatten eine klare Vorstellung vom Lösungsweg, der aber bei beiden an der Realität zerschellt ist. Als die Software installiert war, und es an das Phyton-Script ging, haben sich die verwendeten Code-Zeilen als unfähig erwiesen, ihre Aufgabe praktikabel zu verwirklichen.

Beide Modelle haben ihre Scripte mehrfach überarbeiten, und sogar (bis zu fünf mal) komplett umschreiben müssen, weil die Ergebnisse nicht der Aufgabenstellung entsprachen. Kein Modell hat bisher eine lauffähige Version der Aufgabenstellung erreichen können. Beide Modelle haben immer wieder beteuert, der nächste Versuch ist es, der das gewünschte Ergebnis bringen wird.

Nochmal: Die Ausgangssituation und die Aufgabenstellung war exakt beschrieben. Beide Modelle haben versichert, dass die Aufgabe mitb den vorhandenen Mitteln leicht zu lösen sei. Beide sind gescheitert, weil sie nicht in der Lage waren, das Script, dass die Hard- und Software-Komponenten verbinden soll, zu schreiben. Dabei haben sie erstaunliche „Ausreden“ gefunden, wie „Ach ja, da gibt es ja so ein Bug in der Prozedur xyz“ oder, man habe sich in der Ansteuerung des Interface vertan, das wäre ja Stereo, die Verarbeitung aber mono, und so weiter und so fort. Zudem hat kein Testlauf die erforderliche VErarbeitungsgeschwindigkeit eingehalten. DIe LLMs sprachen einhellig von 5 bis maximal 10 Sekunden Verarbeitungszeit, tatsächlich waren es aber 30 Sekunden bis zu 4 Minuten!

Was genau meinst Du also mit, man könne „damit fantastische Dinge bauen, bei denen eigentlich nur die Vorstellungskraft das Limit ist“?

Das ist absolute Rosinenpickerei, um die eigenen Argumente zu untermauern. Ich kann dir jetzt erzählen, was bei mir mit KI funktioniert oder nicht funktioniert hat – aber man muss das große und ganze betrachten UND besonders in die Zukunft extrapolieren.

Das wäre genau so als ob ich 1992 gesagt hätte: "Ich habe mich ZWEI MAL mit meinem 14,4k-Modem eingewählt und es hat nicht geklappt. Das Internet ist scheisse, dieser neumodische Kram wird niemals was. Punkt bewiesen."

Aktuell ist KI mMn in vielen Belangen in den richten Händen bereits nützlich – aber die Limitierungen sind noch sehr groß. Ob es das "Next Big Thing" wird, hängt stark von der technischen Entwicklung der kommenden fünf Jahren ab.

Selbst mit der besten aktuellen "KI" sitzt auch Heute noch das Problem manchmal einfach VOR dem Bildschirm...!

Bei mir liegen die KI´s aktuell zu geschätzt 90% richtig wenn ich etwas technisches Nachfrage, was gerade aktuell mehrmals stündlich ist da ich mich zum ersten Mal richtig ernsthaft mit div. Linux Distributionen auseinandersetzen muss und da noch blutiger Anfänger bin.

Ja, das sieht so aus. Aber es ist die einzige Erfahrung, die ich bisher gemacht habe, die über „KI-Recherche“ hinaus geht.

Einmal kann ich ja verstehen. Aber zweimal hat dann schon ein g'schmäckle. Vor allem, wenn beide Modelle mir vorab versicherten, das die Ausgangsbedingungen „hervorragend geeignet sind“ um die gewünschten Ergebnisse zu liefern, und die Aufgabe sehr leicht sei. Ich werde es trotzdem ein drittes mal versuchen.

Als Keno auf 3003 OpenClaw installiert und dann (auch wegen seiner Kenntnisse) gut zum Laufen brachte, war ich wirklich über die Fähigkeiten beeindruckt. Aber die Dinger haben ganz offensichtlich ihre Grenzen, und das zuweilen an Stellen, wo ich es nicht vermutet hätte.

Selbst wenn du 50x gescheitert bist: Vllt waren die eingesetzten Modelle scheisse, deine Kenntnisse mist, vllt hattest du Pech....an einer geringen Menge an Versuchen kannst du keine Technologie bewerten. Besonders wenn sowieso klar ist, dass wir momentan nur einen "work in progress" sehen.

Disclaimer: Ich bin kein Verfechter von KI und noch unschlüssig, wie gut das Werkzeug im Endeffekt wird. Mich nerven nur solche Beobachtungen wie "KI hat mir eine falsche Antwort gegeben!!! Alles Mist!!" und "Ich hab es drei mal probiert, die Antworten stimmen IMMER!!!".

Hast Du einen entsprechenden technischen Background, um das zu 100% unterschreiben zu können? Poste doch einmal Deine Prompts an die KI.

Ich habe am Anfang bei "Programmier"-Aufgaben auch immer gedacht, ich hab das doch alles exakt vorgegeben – aber ziemlich schnell festgestellt, dass ich alles, von dem "man" aus meiner eingeschränkten Sicht doch ausgehen können sollte, auch nochmal explizit dazuschreiben muss.

Ich spekuliere, Du bist weit weg von einem guten Lösungsdesign. Nutze die AI Tools doch mal, um mögliche Lösungen zu eroieren und verschiedene Elemente auf Machbarkeit kritisch zu hinterfragen. Und dann einzelne Lösungsmodule auszuprobieren. MIr hilft es AI als Tool zu sehen. Nicht als Lösung.

Die Modelle sind alle darauf trainiert, freundlich zu sein. Daraus folgt nicht die Richtigkeit der Antworten. Ich denke, dass ist so eine Art Grundmissverständnis zwischen Mensch und AI

Bei KI hängt extrem viel vom absolut korrektem Prompting ab. Und „hervorragend geeignet“ hat im KI-Kontext (heute) überhaupt keine Bedeutung. Die KI lobt - bei ungeeignetem Prompting - praktisch jedwede Benutzereingabe über den grünen Klee, völlig unabhängig davon, ob es tatsächlich eine gute Idee oder aber völliger Mist ist. Auch "exakt beschrieben" sind für Mensch und KI zwei völlig verschiedene Kategorien. Was ein Mensch für "exakt beschrieben" hält, enthält für die KI ungeahnte Freiheitsgrade - einfach weil letztere überhaupt keine Vorstellung von Sinn und Unsinn hat.

Die Aufgabe die Du oben beschrieben hast ist jedenfalls verhältnismäßig komplex (und zumindest die Beschreibung die Du hier gegeben hast für eine KI alles andere als "exakt"). Ich empfehle Dir mal die Skills von Matt Pocock (https://github.com/mattpocock/skills) insbesondere den neuen Wayfinder Skill (aber auch den grill-me Skill). Mit deren Hilfe kannst Du das Projekt zusammen mit der KI so aufbereiten, dass diese tatsächlich
a) in der Lage ist den Umfang korrekt einzuschätzen, und
b) dich in dieser Hinsicht auch zu beraten, und
c) Dir bei der Umsetzung zu helfen.

Eigentlich wollte ich nicht mehr antworten. Aber nur das hier:

Hier das „Briefing“ für mein Übersetzungsprojekt. Claude hat mich sauber durch die Arbeiten geführt und entsprechende Rückmeldungen erhalten. Dann hat sich das LLM im Dickicht der py-Programmierung total verlaufen und immer schlechter funktionierende Scripte abgeliefert.

Macht damit, was ihr wollt:

🧑‍💻 Können wir über Programmieraufgaben im Zusammenhang mit Raspberry Pi sprechen, oder sind andere Modelle zielführender?

🖥️ Claude ist für solche Aufgaben absolut geeignet! Raspberry Pi-Programmierung liegt mir sehr gut — egal ob Python-Skripte, GPIO-Steuerung, Linux-Systemkonfiguration, Netzwerk-Setup oder komplexere Projekte.
Was hast du vor?

🧑‍💻 Ich habe einen Raspi 5 mit 8 GB und ein Ugreen US205 Audio-Interface. Ich möchte in einer Stand-Alone-Lösung ohne äussere Eingriffe, das Signal eines Sprechers vom Saal-Verstärker (line Out) abgreifen, in Text umwandeln und dann auf einer lokalen Seite in einem vorhandenen WLAN anbieten, mit der Option, den Text in mehreren verschiedenen Sprach übersetzt anzeigen zu lassen. Ich habe nur minimale Kenntnisse im Terminal und keine Kenntnisse in Phyton oder ähnliches. Ich bin zudem geistig leicht beeinträchtigt, und suche eine Lösung, die ich mithilfe meines Apple Computers am Raspi umsetzen kann. War das verständlich?

🖥️ Ja, das war sehr gut und klar erklärt! Das ist ein spannendes und sinnvolles Projekt.
Lass mich kurz zusammenfassen, was du möchtest:
Eingang: Ton vom Saalverstärker (Line-Out) → Ugreen US205 → Raspberry Pi 5
Verarbeitung: Sprache → Text (lokal, automatisch)
Ausgabe: Webseite im lokalen WLAN, auf der der Text live erscheint — wahlweise übersetzt in verschiedene Sprachen

Rahmenbedingungen:
Läuft komplett selbstständig, ohne dass jemand eingreifen muss
Bedienung über deinen Mac (kein Bildschirm/Tastatur am Raspi nötig)
Minimale Terminal-Kenntnisse, kein Python
Das ist technisch sehr gut umsetzbar mit dem Raspi 5. Bevor wir anfangen, habe ich ein paar wichtige Fragen:

🧑‍💻
F: Ist auf dem Raspberry Pi bereits ein Betriebssystem installiert?
A: Ja, Raspberry Pi OS
F: In welchen Sprachen soll übersetzt werden?
A: Die Besucher sollen selbst wählen können
F: Darf der Raspi für die Übersetzung das Internet nutzen, oder muss alles offline funktionieren?
A: Alles muss offline funktionieren

🖥️ Sehr gut, danke! Das gibt ein klares Bild.
Die gute Nachricht: Alles ist machbar. Die herausfordernde Nachricht: Vollständig offline mit freier Sprachauswahl ist anspruchsvoller — aber der Raspi 5 mit 8 GB schafft das.
Grober Plan:
Spracherkennung → Whisper (lokal, von OpenAI, läuft offline) — erkennt Sprache und wandelt in Text um
Übersetzung → Argos Translate (100% offline, viele Sprachen)
Webseite → Eine einfache lokale Seite, die sich automatisch aktualisiert; Besucher wählen ihre Sprache selbst
Bevor wir mit den Schritt-für-Schritt-Anleitungen beginnen, noch zwei kurze Fragen:

🧑‍💻
F: In welcher Sprache spricht der Redner meistens?
A: Deutsch
F: Wie verbindest du deinen Mac normalerweise mit dem Raspi?
A: Bisher ssh, ausser es gibt etwas besseres

🖥️ SSH ist genau richtig und völlig ausreichend für dieses Projekt — bleiben wir dabei.
Hier ist der Gesamtplan in überschaubaren Phasen:
Phase 1 – Vorbereitung (Raspi fit machen, Audio testen)
Phase 2 – Whisper installieren (Spracherkennung)
Phase 3 – Argos Translate installieren (Übersetzung offline)
Phase 4 – Webseite einrichten (live Text + Sprachauswahl)
Phase 5 – Autostart (alles startet von selbst beim Einschalten)
Wir gehen das Schritt für Schritt durch — du gibst immer nur einen oder wenige Befehle ein, ich erkläre was passiert, und wir warten auf dein Feedback bevor wir weitermachen.

System 6.0.1
Genau das meine ich! Wenn dieser Chat Deine gesamte Vorbereitung des Projektes mit der KI darstellt, ist ein Scheitern praktisch vorprogrammiert! Dieser „Plan“ ist kaum mehr als eine Wiederholung Deines Startprompts. Fast jeder dieser Schritte ist für sich genommen bereits extrem groß (eher ein Sprung) und enthält eine Menge Freiheitsgrade.

Schon Phase 1: Was genau bedeutet „Raspi fit machen und Audio testen“? Was genau macht den Raspi „fit“? Welche Tests sind erforderlich? Ist jeder Schritt eindeutig testbar? Wann werden diese Tests geschrieben und wie ausgeführt? Wer führt diese Tests aus und bewertet die Ergebnisse? Wann gilt die Phase 1 als erfolgreich abgeschlossen (harte Kriterien, angelehnt an nachfolgende Phasen und die Aufgabenstellung)? Wie wird Buch geführt über abgeschlossene Phasen und Aufgaben?

Dazu kommen allgemeine Erwägungen. Die KI schlägt hier eine klassische „layered“ Vorgehensweise vor, wobei die Schritte 3 und 4 besonders groß sind, die dringend verfeinert werden müssen. Ich persönliche würde nach dem Basissetup eher eine vertikale Implementierung zumindest für die ersten Tests vorschlagen um zu sehen ob das Grundkonzept überhaupt trägt.

Und vor allem: Du hast der KI in diesem Chat nicht eine einzige kritische Rückfrage gestellt (bzw. diese auch nur selbst zum kritischen Review angeregt), z.B. über die Auswahl der Mittel wie Whispr und Argos. Gibt es andere Optionen? Was sind Vor- und Nachteile? Was sind Eigenheiten? Worauf müssen wir beim Setup und der Implementierung achten? Usw. D.h. Du hast alle impliziten Annahmen der KI kritiklos geschluckt.

Die KI ist wie ein Junior-Entwickler mit gewaltigem theoretischen Wissen, aber eben ohne die geringste Ahnung wie sie dieses Wissen „auf die Straße“ bringen kann. Sie ist auch nur ein Werkzeug, dass die Fähigkeiten des Nutzers potenziert. Für diese Aufgabe (auch weil - entsprechend Deines Startprompts - praktisch der gesamte Weg zum Ziel unklar ist) ist der oben genannte Wayfinder-Skill von Matt Pocock wirklich sehr zu empfehlen!

Und PS:
Wenn das Projekt für eine gründliche Planung zu groß ist, die Unsicherheiten zu groß sind oder zu wenig Erfahrung/Vorwissen existiert:
Zerlege es in beherrschbare Einheiten (wie die oben angenommenen Phasen), plane und implementiere diese (gründlich!). Das kann auch dazu führen, dass eine Phase scheitert (entsprechend der Testkriterien) und man erstmal ein oder zwei Schritte zurückgehen muss, weil man gelernt hat, das bestimmte Vorgehensweisen nicht funktionieren.

Natürlich ist das ein Hype. Die .COM-Blase ist damals auch geplatzt, und anschließend ist das Internet nicht verschwunden, sondern auf ein realistischen Maß geschrumpft worden. Genauso wird es mit KI passieren. Die Blase wird platzen, und anschließen wird KI auch weiterhin wichtig bleiben, aber halt deutlich kleiner als man sich das aktuell an der Börse erhofft.

Genau das halte ich für die richtige Betrachtung. Ich glaube kaum jemand bestreitet, dass es gerade ein extremes Hype-Thema ist. Aber auch keiner, der sich mit der Technik etwas auseinandergesetzt hat, bestreitet, dass darin ein gewisser Nutzwert liegt.

Die "Blase" wird platzen, danach wird man sich wieder auf das rechte Maß besinnen.

„Das hier wäre fast ein Anti-KI-Manifest geworden, aber ich schreibe keine Manifeste“

Wollen hoffen, das es beim Hype bleibt. Das „Internet“ hat nicht nur die .com-Blase hervorgebracht, sondern auch (a)soziale Medien. Also genau das, was „Desinformation“, alternative Fakten bis hin zu einem Donald Trump möglich gemacht hat, und gerade die Demokratie in Europa schreddert. Vielleicht wäre es auch ohne soziale Medien gelungen, aber sicher nicht so deutlich und so umfassend …

heise.de, am 10.07.2026, 09:10 Uhr, von Carolin Riethmüller


Weiter heißt es:

System 6.0.1

Erst einmal vielen Dank für das Herzeigen Deiner KI-Prompts.
Wie Wauzeschnuuf richtig angemerkt hatte, zeigt das nämlich klar, was Du "falsch" gemacht hast.
Falsch in dem Sinn, dass Du zu viele und zu große Erwartungen an die realen Fähigkeiten der KI herangetragen hast - weshalb es absolut sicher war, dass Du scheitern musstest.
Dein Test sagt nur begrenzt etwas über KI aus (tut es schon, aber nicht so viel), sondern eher etwas über Dich bzw. Deine Herangehensweise bzw. Dein Vorwissen.
Was man daraus schließen kann ist - so Leid es mir tut - dass Du nicht die Kompetenz hast, die heutigen Fähigkeiten von KI (zumindest in Sachen App-Erstellung) zu beurteilen. Das ist nicht schlimm, aber Du solltest merken, dass es so ist, und dass Du aus zu wenig Wissen zu weitreichende Schlussfolgerungen ziehst.
Selbst mir fällt das schwer und ich kann programmieren. Es wäre kaum weniger ambitiös gewesen, der KI aufzutragen, ein alternatives Betriebssystem für Macs zu entwickeln, das "besser" als das von Apple ist und weniger Bugs enthält.
Just kidding...
Aus dem Grund habe ich schon gleich geschluckt, als Du das Projekt beschrieben hast.
Um so etwas zu stemmen, muss man mehr können als ich kann.
Und ich denke, dass die Ressourcen eines RPi5 dafür schlicht nicht ausreichen.
Ein Mac mit M-CPU dürfte nicht von so einer Aufgabe unterfordert sein.
Also war das Scheitern auch abgesehen von der Komplexität schon vorprogrammiert, als Du die Idee dazu hattest.
Nicht schlimm, denn daraus kannst Du etwas lernen.
Ich habe etwas von Deinem Vorgehen gelernt. Danke nochmal für das Zurverfügungstellen!

Zum Beispiel so etwas wie das hier: https://community.roonlabs.com/t/a-little-programming-fun-from-me-with-the-roon-api/316602
Ist eines von derzeit 5 Projekten, welches mit Hilfe von KI realisiert wird und wurde.
Aber dafür muss man schon bereit sein etwas Neues zu lernen und nicht nur Phrasen und Sprüche abliefern.
Mittlerweile schmerzen diese Diskussionen über KI und Co. erheblich. Ist im Heise Forum genau so. Scheint eine deutsche Eigenart zu sein, alles Unbekannte zu verteufeln.

Neuronale Netze sind ein Ansatz gewesen, das menschliche Gehirn zu simulieren. Schon vor 30 Jahren war klar, dass dieser Ansatz gescheitert ist. Neuronale Netze bilden eher einfacher Nervenverbindungen ab, wie etwa die Verarbeitung von Bilder, die von den Nerven vor verarbeitet an das Gehirn geleitet werden.

Wie das Gehirn wirklich funktioniert, ist auch weiterhin unbekannt, und es existiert bisher kein brauchbares Modell es nachzubilden. Eine Spekulation ist, dass möglicherweise QM-Verschränkung im Gehirn eine Rolle spielen könnte. Aber wie gesagt, dass ist bisher alles Spekulation.

KI Diskussionen erinnern mich häufig an Merkels Spruch, Jahre zu spät: "Das Internet ist ja für alle von uns noch Neuland". 😁

Der freundliche Papagei kann durchaus in vielen Fällen extrem viel Arbeit abnehmen, man muss aber wissen wie man ihn füttert und für was er sich eignet. Taugt nicht, wie man sehr leicht, oft triumphierend, herausfinden kann, für alle Lebenslagen und Fragen. Am besten befragt man ihn skeptisch als Orakel, höher oben auf einer der Anhöhen vom Berg Lernkurve. Und Schuster sollten bei ihren Leisten bleiben.

TMS, System 6.0.1

Eine Erfahrung die ich noch teilen möchte: Mit Programmierkenntnissen auf Anfängerniveau entwickle ich inzwischen äußerst hilfreiche Software in Python und portiere aktuell auch nach Swift für macOS. Beruflich bin ich Entwickler im Maschinenbau und weiß wie Kundenanforderungen (Lastenheft) in Entwicklungsaufgaben (Pflichtenheft) und Projektplan zu gießen sind. Genau so entsteht aus einer Idee für eine Software ein Produkt. Konzeptentwicklung, die Methoden für die Implementierung und Umsetzung macht KI, Code-Review macht KI, Doku macht KI. Ich moderiere, hinterfrage Methoden, plausibilisiere für mich und teste das Produkt.

Damit das effektiv möglich ist, müssen Dokumente erstellt werden, (ich nutze md-Files), in denen das Ziel, die Umsetzung und die Arbeitspakete explizit festgehalten sind und ggf. verfeinert werden. Diese Dokumente ermöglichen es mir den Stand des Projektes zu verfolgen, ich kann damit aber auch Codex / Claude helfen den Fokus zu behalten. Es ist wirklich genau wie es hier schon gesagt wurde, KI ist ein äußerst engagierter aber schnell über das Ziel hinausschießender Mitarbeiter. Hier muss ich als Teamleiter moderieren und den Überblick behalten und natürlich das Produkt testen und mir überlegen ob alle Anweisungen richtig waren. Es liegt nur an mir wie gut das Projekt abläuft. Ich lasse auch lessons learned schreiben und verbessere kontinuierlich agents.md um den Workflow Arbeitspakete umsetzen - Test schreiben - Testen - Changelog schreiben - Arbeitsplan aktualisieren sicherzustellen. Diese Automatisierung läuft dann tatsächlich beeindruckend gut und ich hab auf dieses Weise gelernt wie in etwa Softwareentwicklung abläuft.

Da das Kontextfenster der Modelle begrenzt ist braucht man Methoden um dieses Manko zu beheben. Und mein Kontextfenster ist ja genausso begrenzt, ich muss irgendwann auch wieder nachlesen warum für welche Aufgabe welche Methode verwendet wurde.

Ich mach das gleiche mit mir fachfremden Recherchethemen Ich stelle naive Fragen, prüfe die Antworten auf Plausibilität, fordere Quellen an, lese dort nach, reviewe meine Frage, iteriere weiter und kann so als Physiker auch mal das eine oder andere chemische Thema bearbeiten. Es ist halt nach wie vor Arbeit, aber auf einem anderen Level und mit neuen Möglichkeiten als ohne KI.

Ich kann das KI-Bashing hier tatsächlich nicht nachvollziehen. Ich arbeite auf so vielen Gebieten erfolgreich damit, ich möchte auf dieses Tool nicht mehr verzichten.

Aus der Kontroverse lässt sich doch schonmal einiges festhalten – ergänzt, korrigiert mich hier gerne, vielleicht ergeben sich dann doch einige Erkenntnisse daraus:

1) KI ist beeindruckend und kann offenbar nützliche Dinge tun, für die man vorher einen Menschen hätte fragen müssen. *Wenn* man genau das mit dem umstrittenen Begriff „Intelligenz“ meint, dann haut das doch schon gut hin. Wenn nicht, dann eben nicht. Das wäre dann aber ein Streit um Worte, nicht in der Sache.

2) Fragen des Bewusstseins bei KI: sehr kontrovers, wie immer. Hauptproblem auch hier: Was wir unter Bewusstsein verstehen, ist unklar.

3) KI ist mit Blick auf das wirtschaftliche Potential sehr komplex zu bewerten. Es ist in jedem Fall eine disruptive Technologie.

4) Konkrete, insbesondere spezialisierte Anwendungen scheinen – vor allem wenn es um Informationsverarbeitung/Programmieren geht – wirtschaftlich vielversprechende Lösungen zu produzieren. Die Frage bleibt natürlich offen: Wie hoch sind tatsächlich die Kosten in Zukunft und sind diese schon wirklich eingepreist? Die Wirtschaftlichkeit wird da in unterschiedlichen Bereichen wohl sehr(!) unterschiedlich ausfallen, nehme ich an. Aber vieles wird sich tragen und unser Wirtschaften in einigen Bereichen vollständig verändern.

5) Bis die KI die Brötchen backt, die ich gleich kaufen werde, wird es noch dauern – more of the same scheint das jedenfalls nicht zu sein. Daher nehme ich mal an: Viele Bereiche des Wirtschaftens werden sich weit weniger verändern, als oft vorausgesagt. KI-Lösungen werden sicher auch irgendwann irgendwo vom Bäcker genutzt werden, aber wenn ich hier durchs Schaufenster in die Backstube schauen, werden da in 5 Jahren keine Roboter die Brötchen backen.

6) Die ganz großen KI-Firmen produzieren große Risiken für die Weltwirtschaft und (das ergänze ich, falls es noch nicht gesagt wurde) die energetische Transformation (aktuell laufen viele Rechenzentren wohl über „mobile“ Gasturbinen mit dem entsprechenden CO2-Eintrag).

7) Zumindest aktuell scheinen die KI-Programmier-Lösungen eher als Experten-Tool zu verstehen sein. Es scheint eben nicht so zu sein, dass man ohne Fachwissen durch bloßes Beschreiben in natürlicher Sprache recht schnell und verlässlich zur eigenen App kommt. Das mag in Zukunft besser funktionieren, im Moment scheint es billiger zu sein, einfach nach einem passenden kommerziellen Angebot zu suchen (meinetwegen auch per KI) und dieses dann zu nutzen.

8 ) Von mir ergänzt: Wie sinnvoll es ist, wenn sich aktuell jeder Dödel wie ich zu Hause immer wieder die gleiche/ähnliche App schreiben lässt, sei mal dahingestellt. Meine eigene Zeit und die nötige Energie/Kosten/CO2-Eintrag – das scheint mir irgendwie nicht wirklich effizient zu sein.

9) Viele der Akteure, die die ganz großen KI-Unternehmen leiten/besitzen/... untergraben gerade aktiv die Demokratie.

Ist das alles einigermaßen unkontrovers als Aussage aus dem Diskurs oben? Habe ich was vergessen?

Ich habe heute an einer Erweiterung meiner Rollladensteuerung gearbeitet. Beteiligt waren drei KI.

Eine hat mit mir die Projektbedingungen definiert und ein Manifest für die Code-Erstellung definiert.
Eine weitere hat die Arbeitsanweisungen für Codex geschrieben.
Codex hat den Code geschrieben, den ich mit KI #1 auf Richtigkeit *gemeinsam* überprüft habe und darauf basierend die Korrektur-Anforderungen formuliert.

Arbeitszeit insgesamt ca. 4 Stunden. Codex-Arbeitszeit: 3:24, 2:54 und 2:02 Minuten.

Entstanden ist daraus testbarer Code, der genau den Anforderungen entspricht. Keine unnötigen Rückfragen, keine Experimente, keine fehlenden Leitplanken. Aber vor allem hatten wir ganz klare nicht-Ziele.

Und das Beste daran: das Manifest dient nun für weitere Entwicklungen als Basis, wie die KI mit mir (und eventuell anderen KI) zusammen arbeiten soll.

Ich will nicht sagen "Sch***e rein, Sch***e raus". Aber nur "schreib mir mal Code" oder Anforderungen, die aus fünf Zeilen bestehen, das klappt halt nicht. Und Input-Token sind günstiger als Output-Token. Eine lange Anforderung spart mir am Ende doch Geld und Zeit (und Nerven), denn ich habe mit weniger Durchgängen erheblich schneller brauchbare Ergebnisse.

Dann schau doch mal, wie KI (und deren Nebenwirkungen) in entsprechenden amerikanischen Computerforen gerade so ankommen …

(Typisch deutsch ist eher, Argumente und Meinungen, die einem selbst nicht behagen, als „typisch deutsch“ zu diffamieren.)

Du vermischt hier vermutlich völlig verschiedene Themen. Ich nehme an du sprichst von den großen Firmen und der Wirtschaftlichkeit dahinter. Das hat aber nichts mit Ki zu tun oder dem Unsinn einer "Blase". Ein Blase ist es nur wenn das was man darin sieht oder erhofft in keinem Moment der wirklcuhkeit entspricht und das ganze Konstrukt in sich zusammenbricht. Nun ist das aber bei KI nicht der Fall, da die schon seit dem aufkommen sogar die Erwartungen übertrifft. Ob es da jetzt Firmen gibt die komplett Fehlwirtschaften und Milliarden in Löcher wirft ohne return hat aber damit nichts zu tun

„Blase“ ist eine Begrifflichkeit aus der Börsenwelt, und da gibt es sehr deutliche Anzeichen für eine Blase am Markt.