Ich finde es merkwürdig, dass bei Apple immer so heftig auf die Personalien geschaut wird. Es sind nicht die Häuptlinge, die wichtig sind, sondern die vielen Indianer. Und Apple ist so gut aufgestellt, zudem reden wir hier von einem Weltkonzern, da gehen täglich Leute und neue kommen hinzu. Es ist auch immer fraglich, was die Leute wirklich geleistet haben, nur weil sie auf wichtigen Positionen sind, bedeutet es nicht, dass sie ihren Job auch gut machen.

Wie gut Apple aufgestellt ist, sieht man daran, dass es auf Gemini setzt …

Vielleicht war dieser Manager doch nicht so gut wenn er bei zwei Projekten beteiligt war, die alle beiden den Bach runter gingen.
Ich lese hier dauernd, dass Apple Top-Genies abhanden kommen, aber wenn das alle so Top-Genies sind, warum läuft es bei Apple's KI Bestrebungen dann so schlecht? Vielleicht weil diese Leute am Ende doch nicht so genial sind?
Der KI Bereich ist immer noch komplett neu und fast jede Woche kommt irgendeine Innovation von irgendwo her. Vielleicht ist es ganz gut, dass Apple hier einen Schritt langsamer macht und all die anderen ihr Geld verbrennen lässt, um am Ende zu schauen womit sich wirklich etwas verdienen lässt. Denn neben all der Faszination, die KI auslöst, am Ende geht es darum ob sich die Investitionen lohnen und da stehen derzeit alle auf ganz dünnem Eis.

am Ende könnte sich das für Apple noch als Glücksfall rausstellen, Nvidia friert gerade den 100 Mrd Deal mit OpenAi ein und die Stimmen werden immer lauter die hinterfragen wo denn die Umsätze und der Tatsächliche Nutzen sei, ausser wie wild gigantische Rechenzentren aufzubauen.

Na, Quatschvideos für TikTok zu Hauf produzieren natürlich!

AI-Slop everywhere.

Ich glaube das Spiel geht mittelfristig zu Gunsten Apples (Microsofts und Googles) auf. Strategisch ist das sauber und nachvollziehbar. Was Apple (und Microsoft ja auch) hier macht ist IMHO sogar sehr clever. Und wenn man den Preis des Microsoft-OpenAI-Deals zugrundelegt sogar günstig.

M.E. übersehen die Leute, die sagen, dass Apple den Markt verpasst hätte, wie viel Geld die KI-Unternehmen verbrannt haben und immer noch verbrennen. Darüber hinaus sieht man doch jetzt schon, dass die Fähigkeiten der Modelle sich stark angleichen. Gute Modelle werden so in relativer Kürze Commodities werden. Die konkurrierenden KI-Unternehmen werden Ihre Modelle unter den Produktionskosten verkaufen müssen, um überhaupt noch Income zu sichern.

Apple hat sich schön aus dem teuren Training und dem Risiko, dass der Markt gar keine KI will, rausgehalten und verdient weiter sehr gutes Geld mit den Devices. ChatGPT läuft nunmal nur auf einem Smartphone, Tablet oder Rechner. Man verbrennt kein Geld und irgendwann kauft man sich – sofern nötig – von dem vielen Free Cash auf dem sie sitzen notfalls ein Modell.

Jetzt mit Google (die ja auch ein funktionierendes Geschäftsmodell im Rücken haben) für eine Strecke zusammenzuarbeiten ist m.E. kein Zeichen von Schwäche, sondern eine ganz klare Make-or-Buy-Entscheidung – die in diesem Fall auf Risikominimierung ausgelegt ist. Das hat bei den Suchmaschinen auch schon gut funktioniert und ist in meinen Augen richtig clever.

(Und ganz nebenbei: Wenn man sieht, in welch kurzer Zeit Google zu OpenAI aufschließen konnte … vielleicht ist das doch „einfacher" als man denkt so ein Modell zu trainieren … (zumindest mit den Ressourcen eines Apples, Microsofts oder Googles.)

Wir werden sehen, wer am Ende Recht behält, aber IMHO macht Apple da gerade gar keine schlechte Figur. Und dass die Leute den Laden verlassen, die richtig Bock auf KI-Entwicklung haben ist m.E. nur konsequent.

Wirklich seltsam wie ein Konzern mit diesen finanziellen Mitteln "Siri" nicht spürbar weiterentwickeln kann. Geradezu peinlich.
Oder: Apple handelt äußerst vorausschauend. Sie setzen auf Lösungen externer Entwickler, die ohnehin weit vorangeschritten sind im KI Business (weil sie es müssen). Somit kann Apple seine Ressourcen aufs eigene Kerngeschäft verteilen .

Dennoch bleibt festzuhalten: Softwareseitig läuft es irgendwie nicht bei Apple. Und das seitdem sie endlich unschlagbar gute Hardware zur Verfügung haben.

Gemini ist gut. Arbeite seit 2 Monaten damit (Bezahlversion).

Seltsam, wie sehr hier alle Apples Versagen schönreden. Natürlich könnte es eine clevere Strategie sein, zunächst abzuwarten beziehungsweise Technologie von anderen einzukaufen; das hat Apple ja schon des öfteren gemacht. Aber wenn das auch diesmal geplant gewesen wäre, dann hätte Apple 2024 den Mund nicht so voll genommen. Das Führungsversagen ist in diesem Fall doch vollkommen offensichtlich. Und dass bei KI-Entwicklern ein reges Kommen und Gehen herrscht, ist nicht natürlich – dazu gibt es viel zu wenige.

Das alles ändert freilich nichts daran, das Apple Glück im Unglück haben könnte, wenn sich die KI-Euphorie insgesamt als Blase entpuppt. Aber während ich den hochgeschraubten Erwartungen an KI insgesamt sehr skeptisch gegenüberstehe, denke ich, dass gerade so etwas wie Siri, wo es zunächst einmal einfach um die korrekte Interpretation gesprochener Sprache geht, ein Musterbeispiel für eine sinnvolle Anwendung von KI ist. Der heutige Zustand von Siri ist mehr als beklagenswert; darum kann man doch nicht herumreden.

Hier wird gern vergessen, dass “KI” Entwickler Synonym ist für Model-Entwicklung. Problem sind aber nicht in erster Linie die Models sondern die Anwendung. “Innovation” kommt hauptsächlich durch Skalierung der Infrastruktur und der Datenmenge zum Lernen. Da werden Mrd verbrannt, ohne dass viel sinnvolles bei rum kommt. Apple kann hier eine entscheidende Rolle spielen in dem sie z.b. Siri und Home miteinander verknüpfen, um wirklich eine smarte Steuerung ohne Bastelei zu ermöglichen.

Apple ist gerad dabei vieles richtig zu machen, in dem sie “KI” sinnvoll ins System integriert. Lieber erstmal darauf konzentrieren, als Models zu entwickeln, die wenig Nutzen haben in der Praxis. OpenAI macht es andersrum und hat nach 10 Jahren immer noch kein Geschäftsmodell, verbrennt Mrd. und lebt von der Hoffnung, dass Investor*innen nicht so schnell ihr Geld wiedersehen wollen.

Ich sehe es wie Weia.

Ich habe grundsätzlich nichts gegen ein fremdes Modell (sei es von OpenAI, Google oder ein freies), auch wenn mir eine eigene Lösung von Apple lieber wäre. Nur scheint es keine langfristig geplante Strategie zu sein, sondern ein Notbehelf (der durchaus hervorragende Ergebnisse bringen kann).

Mein Kommentar bezog sich auf die KI-Kompetenz bei Apple oder zumindest das, was beim Kunden ankommt. Und das ist einfach nur schlecht. Siri ist seit Jahren nicht zu gebrauchen. Man muss genau wissen, wie man was sagt, um eine Chance zu haben, dass das erledigt wird, was erledigt werden soll. Es gibt sicher fähiges Personal in anderen KI-Bereichen (bswp. Computational Photography), aber ich rede hier von generativer KI und vor allem von einem intelligenten Assistenten, der Anweisungen in natürlicher Sprache versteht und schnell eine Antwort liefert oder Aktion ausführt (bessere App Intents).
Die Aktion von 2024 hat deutlich gezeigt, dass weder „Häuptlinge“ noch „Indianer“ gut aufgestellt sind.

Apple hat sicherlich den Zug verpasst und versuchte aufzuholen, merkte, dass das kurzfristig nicht geht und musste so den Deal mit Google eingehen. Im Nachhinein, so wie viele vor mir hier dargelegt haben könnte das zu Apples Vorteil sein. Das wird sich zeigen.

Gleichzeitig haben sie natürlich viel zu viel versprochen und insbesondere bei Siri merkten Sie (wie Amazon übrigens auch), dass LLMs nicht unbedingt dazu führen einfache Aufgaben zuverlässig auszuführen. The Verge zum Beispiel berichtet, dass Alexa Plus im Smarthome das Licht nicht zuverlässig ein- und ausschalten kann, was zuvor, ohne LLM, besser funktionierte. Was wäre die Häme groß, wenn Siri noch unzuverlässiger würde.

Ganz Abseits von Alledem: Können wir aufhören dieses Zeug KI zu nennen? Da ist 0 Intelligenz hinter. ML, LLM, ja gern, aber nicht KI.

KI (Künstliche Intelligenz) ist nunmal der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, für die man normalerweise menschliche Intelligenz bräuchte. ML (Machine Learning) ist demnach ein Teilbereich von KI, so wie LLM (Large Language Model) eine Teilmenge von DL (Deep Learning) ist, was selbst wiederum eine Teilmenge von ML ist. Also ziemlich hierarchisch eigentlich: KI > ML > DL > LLM.

All diese Systeme nicht KI zu nennen wäre unwissenschaftlich (sprich eine eigene Definition, die von Branchennutzern so nicht genutzt wird). Falls du eigenständiges Denken meinst, das mindestens auf menschlichem Niveau ist, dann nennt man das AGI (Artificial General Intelligence = Allgemeine Künstliche Intelligenz). Manchmal unterscheidet man auch zwischen schwacher KI (KI) und starker KI (AGI).

Ich gebe dir recht, als „intelligent“ im menschlichen Sinn würde ich die aktuellen KI-Systeme auch nicht bezeichnen, aber ich würde das Fass (was ist Intelligenz) gar nicht erst aufmachen, weil man dann zwangsläufig auch beim Menschen landet 😜

Meine Einschätzung: es lag am bisherigen KI-Chef. Weil Apples Gesichtserkennung ist sehr gut, die Algorithmen bei den Kopfhörern und bei der Kamera sind sehr gut, auch diese neue 3D-Foto-Funktion. Nur Siri und Apple Intelligence sind schlecht.
Und jetzt rate mal jeder was von dem Team des KI-Chefs verantwortet wurde, Siri und Apple Intelligence. Die anderen oben genannten Dinge werden nämlich von den spezifischen Teams entwickelt z.B. die Algorithmen der Kopfhörer vom Team für Kopfhörer etc., dass fanden schon viele KI-Experten sehr merkwürdig wie das bei Apple läuft.
Der bisherige KI-Chef (da gibt es zig Berichte von ehemaligen Entwicklern) soll heute so, morgen wieder anders, übermorgen wieder anders agiert haben. Hatten sie etwas fertig, wollte er es wieder anders.

Der neue KI-Chef (ehemals Chef-Verantwortlicher von Google Gemini) hat dann wahrscheinlich sofort entschieden, dass macht keinen Sinn, erstmal Gemini nutzen und währenddessen das Team neu organisieren und dann später was eigenes bringen.
Das manche Entwickler natürlich dann jetzt trotzdem noch gehen werden, ist klar, die haben durch die Nutzung von Gemini das Gefühl das ihre Arbeit nicht wertgeschätzt wird.

Ich glaube, dass da ein bisschen zuviel durcheinandergeworfen wird.

Ja - Siri als "Sprachassistent" ist in seiner jetzigen Form bereits seit Jahren nicht mehr "State of the Art". Ebenfalls stimme ich absolut zu, dass LLMs (Große Sprachmodelle) insbesondere in diesem Featurebereich zu einer deutlichen Aufwertung der Usability führen sollten - eine Entwicklung in diese Richtung also wichtig ist. Jepp - man kann getrost sagen, dass Apple diese Möglichkeit zu lange vorbeistreifen lies - es also "verschlafen" hat.

Wo ich widerspreche ist jene Einschätzung, dass die Nutzung von auf Gemini basierten Foundationmodellen ein Zeichen für mangelndes KI-Know How bei Apple sind. Derartige Modelle hängen nunmal wirklich _extrem_ von den verwendeten Trainingsdaten und der aufgewendeten Trainingszeit ab. Google und OpenAI haben hier über viele Jahre und mit äußerst fragwürdigen Vorgehensweisen Datenhaufen angesammelt und ihre Modelle mit OBSZÖNEN Mengen an Rechenzeit trainiert. Wenn Apple hier selbiges erreichen möchte, haben sie nur wenige Optionen:

1) Sie klauen sich ebenso diese riesigen Datenmengen zusammen und trainieren genauso viel
Das wären gigantische Kosten und ein großer Zeitaufwand für etwas bei dem man am Ende darauf hoffen kann, das es in etwa so gut funktioniert wie die aktuellen Foundationmodelle.
2) Sie zapfen die bestehenden Modelle an um schneller an entsprechende Foundationmodelle zu kommen (Deepseek et.al) - mit der Gefahr eines großen Rechtstreits und langen Verzögerungen
3) Sie bezahlen einfach dafür, dass sie die bestehenden Foundationmodelle nutzen können.

Die letzte Option ist dabei schlicht die wirtschaftlich sinnvollste! Man ist rechtlich auf der sicheren Seite, hat einen sehr kontrollierten Invest und kann die Modelle JETZT nutzen.

Wie gesagt - es geht um _Foundationmodelle_. D.h. Apple kann natürlich darauf basierend für seine spezifischen Anwendungsfälle weiter trainieren. Sie können sie auch nutzen um daraus kleinere Modelle abzuleiten. Es gibt jede Menge Zeug was Apples KI-Entwickler damit machen können und aktuell mit ziemlicher Sicherheit tun.

Am Ende ist auch nicht wichtig, dass Apple ein _eigenes_ Foundationmodell entwickelt sondern ob sie basierend auf einem guten Foundationmodell solide und brauchbare Features bauen können - z.B. ein signifikant verbessertes Siri.

Ob das passiert muss sich immer noch zeigen - schreiben und ankündigen kann man viel. Dennoch ist die große Schlagzeile, das Apple "Gemini" einsetzt eben NICHT gleichbedeutend, dass Siri nun einfach ein relabeltes Gemini ist. Lediglich das grundlegende Sprachmodell basiert darauf. Natürlich kann Apple da auch andere Modelle einsetzen, aber diese Modelle müssen ja für entsprechende konkrete, aufbauende Anwendungsfälle auch trainiert werden - es geht also nicht einfach plug and play. Man kann aber davon ausgehen, dass Apple für die neue Siri-Basis bereits verschiedene Modelle probiert und vorbereitet hat.