# Europe's AI Sovereignty Strategy and Infrastructure

**Podcast:** Tech and Tales
**Published:** 2026-06-06

## Transcript

Tech & Tales.
Herzlich willkommen zur 83.
Folge von Tech & Tales.
Mein Gast heute ist Dr.
Ayosha Burchardt.
Ayosha ist Principal Researcher und Research Fellow und stellvertretender Standortleiter des Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, das DFKI in Berlin.
Er ist darüber hinaus Experte für Sprachtechnologie und KI und Senior Research Follow und hat noch viele weitere Titel.
Und ich kenne Ayosha schon länger, weil ich einmal vor Jahren auf einer Keynote von dir war, die einfach hervorragend war.
Das war so einer der ersten Keynotes, die ich an der Bootseries Law School tatsächlich gesehen habe.
Ach, da warst du.
Ja, da war ich.
Und ich fand das...
beeindruckend, wie gut deine Slides waren und du hattest immer sehr viele Bilder deiner Kinder dabei, weil du meinst, du müsstest dich dann nicht um die Rechte kümmern.
Deswegen hat es bei mir auch so ein bisschen das Feuervoll KI befeuert.
Auf jeden Fall habe ich mich dann angefangen, wirklich mit Kino zu beschäftigen.
Aber stell dich doch einmal noch kurz vor.
Was habe ich eben noch vergessen?
Du hast überhaupt nichts vergessen.
Sehr wunderbar.
Geht ja jetzt ja auch nicht primär um mich.
Vielleicht interessant auch, dass ich mich eben auch um die gesellschaftlichen Aspekte von KI kümmere.
Ich habe also bei uns auch ein Ethik-Team mitgegründet und war in der Enquete-Kommission des Bundestages, also auch im gesellschaftlichen Diskurs um KI sehr gerne unterwegs.
Stimmt.
Und du hast außerdem noch einen Podcast bei der ARD.
Du bist nämlich der Co-host des ARD-Podcasts KI und Jetzt.
Das finde ich auch spannend.
Kommt immer donnerstags raus.
Also, liebe Hörer, bitte einschalten.
Ich werde jetzt auch ab Donnerstag das noch näher beleuchten.
Die ARD hat ja verschiedene KI-Podcasts und deine Kollegen haben da auch einen.
Und ich finde die Qualitative immer super gut.
Sehr gut recherchiert und wenig bla bla.
Ja, wobei wir der wenig Recherchiertere sind, aber auch nicht mit so viel Blabla, denn wir haben in jeder Folge einen Gast und der oder die bringt halt immer das Wissen rein.
Das ist so bei uns das Prinzip, dass wir also die, wir können die Fragen stellen und andere Leute können sie beantworten.
Das ist so ein bisschen bei uns das Prinzip des Podcasts, genau.
Und wer ist dein Co-Host?
Simin Sadegi vom Saarländischen Rundfunk, die ist Journalistin.
Ich genau, als Wissenschaftler und dann haben wir jedes Mal eben Gast und immer Leute, die mit KI was machen, von denen wir erfahren wollen, KI bei Social Media, KI in der Krebsforschung, KI in der Therapie, KI beim Fischezählen, was weißt du nicht.
Sehr gut, okay.
Und erzähl mal ganz genau, also erstens, was macht das DFKI eigentlich?
Ah ja, das ist das DFKI, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, wurde 1988 gegründet, also knapp 40 Jahre alt und wurde damals gegründet, hört, hört, weil man damals gedacht hat, der Transfer funktioniert nicht gut.
An den Universitäten haben wir tolle Gruppen und gute Forschung und dann haben wir, damals hatten wir noch industrielle Forschungslabore, zum Beispiel bei Siemens.
Oder bei Philips in Holland.
Aber der Transfer zwischen Forschung und Industrie funktioniert nicht so gut.
Und dann hat man gedacht, dann hat man uns da reingesetzt, um diese Lücke zu füllen.
Jetzt fast forward, Transfer funktioniert immer noch nicht gut.
Aber hoffentlich lag es nicht an uns inzwischen.
Also das größte Non-Profit-Forschungszentrum für KI.
Mindestens mal Europa, wahrscheinlich weltweit.
So mit um so 850 Fulltime-Forschenden an 7, 8 Standorten in Deutschland.
Und vielleicht noch ganz kurz.
Wir sind Non-Profit, wir haben 27 Forschungsgruppen und die werden immer von einer Professorin oder Professor an der jeweiligen Uni des Standorts geleitet quasi und so haben wir eben Transfer auch über die Köpfe.
Ah, super spannend.
Da ich ja seit jetzt einem Jahr knapp auch in der Forschung bin, finde ich immer diese ganzen Institute interessant, um zu sehen, wo das Funding natürlich dafür herkommt und wie du schon sagst, wie man die entsprechenden Ergebnisse kommerzialisieren kann dann.
Weil irgendwie müssen wir es schaffen in Deutschland die PS auf die Straße zu bringen.
Also nochmal ganz kurz dazu, wir sind ein reiner Projektbetrieb, wir kriegen keine Grundfinanzierung so wie Fraunhofer oder andere, sondern wir müssen uns durch Projekte finanzieren.
Es laufen in jedem Moment rund 500 Projekte bei uns und die Monetarisierung der Ergebnisse passiert dann außerhalb bei unseren Partnerinnen und Partnern, die mit uns Projekte machen.
Wir werten das Ganze wissenschaftlich aus und du als Firma oder als Verwaltung oder wer auch immer kannst dich danach um Patentrecherche und Marketing und so weiter kümmern.
Wenn die Gefahr besteht, dass man gemeinsam Geld verdienen kann, dann wird ausgegründet.
Das haben wir auch schon über 100 Mal gemacht.
Oh, Schreck, lass nach.
Der Kunde ruft, das geht ja nicht.
Gibt es von euch Projekte, die man kennt oder gibt es Forschung, die man sieht momentan?
Ich glaube, man kennt nicht so viel.
Es sind nicht die großen MP3s oder so, haben wir glaube ich bei uns nicht so sehr, sondern es geht auch viel, ich sage mal, auch Forschung für den Mittelstand.
Viele Dinge sind dann einfach Hausaufgaben, die man machen muss.
Ich sage mal, auch das Ausrollen von KI in der Breite oder in der Medizinforschung oder irgendwo, wo dann die Kolleginnen...
daran forschen, wie du zum Beispiel Patientendaten kontinuierlich in eine Fieberkurve oder Blutdruck oder so zusammen mit einem Arztbrief und so in ein Modell reinkriegst.
Wie können wir diese verschiedenen Datenströme auswerten?
Wie können wir da medizinisches Fachwissen reinbringen?
Das sind dann oft Sachen, die meine Kollegin Underwhelming nennt, aber die gemacht werden müssen, damit eben gerade in unserer mittelstandsbasierten Wirtschaft hier auch die vielen, vielen kleinen Dinge ins Funktionieren kommen.
Klar, ich meine Grundlagenforschung ist häufig nicht sexy.
Also das heißt, man macht häufig sehr viel kleinteilige Arbeit, aber wie du sagst, ist halt auch ein Hygienefaktor.
Es muss irgendwie gemacht werden, damit man keinen Quatsch erzählt oder Quatsch macht im guten Mittelstand.
Und wie siehst du das im Hinblick auf Deutschland?
Also die Gretchenfrage, hat Deutschland noch eine Chance und so weiter?
Das sei mal dahingestellt, aber wir versuchen es ja.
Und ich finde, das ist grundsätzlich erstmal sehr zu begrüßen, da weiterzukommen.
Wie siehst du da die Zukunft?
in dem Kontext?
Lass mich ein bisschen meandern.
Ein paar Stränge vielleicht mal legen.
Das eine, was du und ich und andere Leute wahrscheinlich auch gebetsmühlenartig sagen, ist, die Großen, die haben ja gar keine Geschäftsmodelle, die Hyperscaler.
Die haben zwar viel Geld, da fließen zig, dutzende oder hunderte von Milliarden US-Dollar, aber es ist letztlich eine Wette auf die Zukunft.
Erstmal.
Erstmal ist es so eine Logik, the winner takes it all.
Wer ist der Größte, der Beste?
Du schüttelst den Kopf, willst du was sagen?
Ja, ich meine, Anthropic macht jetzt schon ganz gut Umsatz im Vergleich zu dem Kapital, was sie eingesammelt haben.
Ja, die Token werden auch immer teurer.
Also so langsam kommen die Geschäftsmodelle, man will an die Börse gehen, das ist klar.
Es wird interessanter und so weiter.
Aber das war jedenfalls etwas, was wir oft gesagt haben.
Es ist erstmal so ein Fragezeichen dahinter.
Klar, machen sie Geld.
Wir wollen in der EU und in Deutschland Alternativen haben, aus vielerlei Gründe.
Wir wollen digital souverän sein, wir wollen die Wertschöpfung hier halten, wir wollen aber auch natürlich eben wegen Meinungen und Werten und anderen Dingen, die die Modelle enthalten, selber Zugriff darauf haben und wollen die hier haben.
Wir bemühen uns gerade in der EU.
Auch hier in Deutschland, wenn man sich die Hightech-Agenda und die Roadmaps anguckt, Dinge anzuschieben.
Wir bauen Rechenzentren, Gigafactories, wir machen Anschub, Finanzierung oder Projekte, um große Modelle zu bauen, Flottiermodelle zu bauen.
Das ist unterwegs, wir sammeln Daten, was alles gut ist.
Wir kriegen Expertise, auch wie man die Modelle baut, denn theoretisch wissen wir, wie wir sie bauen, aber die Erfahrung haben wir halt nicht.
Und das ist gut, das wird alles aufgebaut.
Aber du kennst es auch und ich kenne es auch, Forschungsförderung heißt ja dann oft nach drei Jahren hat man dann manchmal sogar ein ziemlich gutes Produkt in der Hand, aber was dann?
Dann ist erstmal so ein Modell da, dann ist das Experten-Team da und was dann?
Und jetzt sehen wir ja bei den großen Modellen, die funktionieren auch nach dem Schweizer Käseprinzip, die reifen natürlich auch beim Kunden.
Warum ist Cloud Code so gut?
Warum ist JTBT und warum andere sind die so gut?
Weil die halt zig Millionen von Kunden pro Tag haben, die können AB-Tests fahren, die können sich dann andauernd verbessern im Gebrauch.
Und jetzt ist meine Frage auf deine Gegenfrage, haben wir noch eine Chance?
Wir müssen ja dahin kommen, dass wir diese Modelle eben betreiben, um diese Information von den zig Millionen Kundinnen und Kunden auf unsere Seite zu ziehen.
Und die Frage, die ich jetzt eben zurückstellen will.
Oder gerne auch mit dir diskutieren würde, wer betreibt es denn?
Finden wir private Investorinnen und Investoren, die Bock haben, hier zig Milliarden auf den Tisch zu legen?
Oder wollen wir möglicherweise eine öffentliche Infrastruktur aufbauen?
Das Problem bei privaten Investoren ist natürlich immer der Business Case.
Wenn du überlegst, wer da rein investieren würde, die erwarten natürlich Returns von, ich weiß nicht, 10X ist wahrscheinlich jetzt gerade noch ein bisschen heeres Ziel bei diesen Modellen, weil die wahnsinnig teuer sind im Training und im Betrieb quasi.
Aber prinzipiell wären das die richtigen Investoren nur.
Die haben alle ihr Geld schon in die großen Hyperscaler sozusagen, also in die großen Modelle in den USA versenkt.
Ich weiß gar nicht, ob da überhaupt noch...
hinreichend Liquidität übrig ist auf der Venture-Investoren oder der Tech-Investoren-Seite, um die in europäische Modelle zu stecken.
Also das ist das eine, aber das Problem oder das grundsätzliche Problem, was ich habe mit diesen großen Modellen oder auch mit den Hyperscalern, ist, dass sie halt zu kritischen Infrastruktur werden.
Und was du eben sagtest, sollte der Staat dann quasi Investor sein, ich denke, dass reine staatliche Investitionen auch keine gute Idee sind.
Das heißt, wir brauchen immer eine hybride Form, meines Erachtens.
Und der Staat, um das nochmal kurz auszuführen, warum das keine gute Idee ist, weil es natürlich auch um Meinung geht.
Die Leute, die auch ins Modell eingeben, zum Beispiel, wen soll ich als nächstes wählen oder so.
Und so ein Staat kann ja auch seine Staatsform, sage ich mal, von der Demokratie zu einer Autokratie, mal Blick nach Polen oder Ungarn, in die eine oder andere Richtung auch wieder zurück, aber auch mal wandeln.
Das heißt, es wäre nicht gut, wenn man die gesamte Meinungsinfrastruktur, nenne ich es jetzt mal so, jetzt in staatlicher Hand hätte.
Absolut, aber ich meine, selbst Trump...
Und das Geld reicht auch nicht.
Das Geld reicht absolut nicht, aber selbst auch Trump hat es verstanden.
Der hat jetzt gerade, gab es gestern eine Pressemitteilung, dass er erneut eine Executive Order unterschrieben hat, in denen die Modelle bei der Regierung zu einem 30-Tages-Review eingehen.
Und das hat ehrlich gesagt China schon vor Jahren gemacht.
Wollte ich sagen, die prüfen ja die Werte des Kommunismus schon seit Jahren.
Absolut, seit Jahren werden...
Und Trump prüft jetzt die Werte des...
Autokratismus.
Des maximalen Kapitalismus.
Vertestet er in den Modellen jetzt irgendwie drei Jahre später.
Auch interessant, oder?
Weil ich finde auch, dass China in der KI-Regulatorik immer federführend war und auch schon wesentlich besser als wir.
Die schauen ja auch nach illegalen Trainingsdaten innerhalb der Modelle.
Das heißt, wenn die Modelle zu viel Daten beinhalten, die eben nicht verifiziert sind oder irgendwie...
wie auch immer, ja, Enthauptungen aus dem Mittleren Osten, dann werden die Modelle nicht zugelassen.
So, und jetzt kommt Trump anscheinend auch auf den Trichter.
Also das, was du sagst, dem stimme ich überein.
Man darf Macht oder macht weder auf der Regierungsseite konzentrieren, noch darf man die eigentlich im privaten Sektor konzentrieren.
Das heißt, man braucht eigentlich immer dieses Spannungsverhältnis aus beiden, um eben auch ethisch, moralisch oder auch im Interesse der Bevölkerung zu handeln, finde ich, am Ende.
wird das schwierig sein, glaube ich, weil wir weder auf der einen Seite noch auf der anderen Seite so richtig die Motivation haben für Europa.
Nur zum Beispiel eine Bewegung, die ich gerade sehe, sind diese Open Source Anstrebungen.
Hast du gesehen, dass in Bayern hat zum Beispiel die bayerische Regierung jetzt tatsächlich Microsoft rausgeschmissen und macht Open Source.
Und ich glaube in Schleswig-Holstein.
Ja genau, die haben glaube ich 60.000 Computer umgerüstet auf Open Office.
Ja, aber siehst du das auch?
Also ich meine, was sagst du dazu?
Das ist auf jeden Fall, das ist eine super interessante Bewegung.
Ich meine, Open Source ist uns natürlich auch schon seit Jahrzehnten bekannt als eine interessante Alternative.
Hat allerdings, wenn wir jetzt über Machtmissbrauch und Konzentration sprechen und jetzt auch über hier das Mythmodell oder Mystik von Anthropic sprechen, hast du natürlich auch, wenn du im Open Source Bereich von KI-Modellen jetzt unterwegs bist, möglicherweise weniger Kontrolle.
Ich sag mal, ein kommerzielles Modell, bei dem irgendwie ein Problem festgestellt werden kann, das kann man innerhalb kürzester Zeit patchen und da haben die großen Power und können reparieren.
Wenn jetzt verschiedene Varianten von Open-Source-Modellen, ich sag mal, im Endkundenbereich unterwegs wären, jeder hätte dann irgendwie seine Version, das ist unter diesem Aspekt, ich sag mal, der irgendwie organisierten nichtstaatlichen Aufsicht.
weiß ich nicht, ob das bei den Modellen schon zu Ende gedacht ist.
Ich bin natürlich ein großer Open-Source-Fan als Wissenschaftler.
Wir machen auch alles Open-Source, was man kann.
Aber das löst, glaube ich, nicht das Problem, an dem wir gerade dran waren.
Und wie wäre es, wenn wir, ist ja so meine Idee, an sowas wie eine öffentlich-rechtliche Organisation nachdenken.
Die Alliierten haben uns...
Nach dem Krieg gesagt, dass der Rundfunk hier bei den Nazis zentralisiert war, das war keine gute Idee für die Meinungsbildung.
Wir brauchen eine andere Art von politischer Willens- und Meinungsbildung und da haben sie uns den öffentlich-rechtlichen Rundfunk geschenkt.
Pluralistisch, regional verteilt, staatsfern, aber gebührenfinanziert.
Das heißt, sie müssen sich um Geld keine Sorgen machen, aber sie sind nicht davon abhängig, wer regiert.
Sie können die Regierung kritisieren, sie können und so weiter.
Ich weiß, es gibt ganz viele Leute, die auch Kritiker sind vom öffentlich-rechtlichen Rundfunk und es ist sicherlich auch nicht alles dort Gold, was glänzt, aber lass uns trotzdem mal den Originalgedanken und dieses Konzept behalten.
Und der öffentlich-rechtliche Rundfunk in Deutschland verfügt, glaube ich, über 8 Milliarden Euro oder so im Jahr.
Und wenn du dir überlegst, wir hätten, ich sage mal, 10 Prozent davon oder ich sage mal nur eine Milliarde für KI-Bereitstellung.
Ich habe auch kürzlich mal mit Bibliotheksleuten zufällig gesprochen, wo ich einen Vortrag hatte.
Stell dir vor, wir nutzen einfach öffentliche Informations- und Wissensinfrastrukturen, die wir sowieso haben und bauen unsere KI-Infrastruktur da drauf oder nach einem ähnlichen Modell, kontrolliert durch einen Medienstaatsvertrag, eben dass es pluralistisch ist, dass es nicht in eine Richtung manipuliert werden kann oder wenn es auffällt, dann eben repariert wird.
Und ich will jetzt ganz kleine Brötchen backen.
Nicht, dass ich der Experte bin, wie man sowas genau macht und wie das funktioniert, aber mich wundert, dass wir darüber nicht diskutieren.
Das war es, wo ich vorhin so ein bisschen darauf hinaus wollte.
Wer betreibt denn das Ganze?
Warum führen wir denn keine hitzigen Debatten darüber, wie wir das aufbauen können?
Ja, du hast das Recht auf Telekommunikation und Internet in Deutschland.
Du hast das Recht, dass dir Post bis in den hintersten Winkel gebracht wird.
Das wird auch zum Teil privat organisiert.
Aber das Internet...
kam aus der kalifornischen Hippikultur, dezentral, herrschaftsfrei, keine zwei Geschwindigkeiten und so weiter.
Das haben wir noch irgendwie mitgenommen.
Aber bei KI fehlt uns, glaube ich, noch so völlig der Diskurs und die Vision.
Total.
Ich glaube auf...
Auf europäischer Ebene aber fängt der Diskurs und auch gerade, ich meine am Ende ist es die Grundfrage der Souveränität, das fängt gerade an.
Also das Europäische Parlament hat gerade Google mit Quant ersetzt, ja, als Default-Suchmaschine.
Finde ich schon erstmal ein interessantes Zeichen letztlich.
Das heißt auch, dass sie der AI-Summaries überdrussig waren, nehme ich an.
Ein Wunder.
Ein Wunder, ja.
Und auch in Deutschland haben wir Zum Teil jetzt Palantir den Rücken zugekehrt und stattdessen eine französische Software genommen.
Dann auf der anderen Seite sieht man Bernie Sanders, wie er mit roten Strickhandschuhen durch die Gegend zieht und davor warnt, dass die Oligarchen quasi das höchste Gut der Gesellschaft oder der Menschheit stehlen, indem sie auf den Daten und den Früchten der Zivilisation trainieren, womit er recht hat am Ende.
Also das heißt, es...
Es tut sich was, meines Erachtens, ja.
Aber deine Frage, wer das eigentlich betreiben soll, ist natürlich mit Recht.
Ja, wer soll es denn betreiben?
Ich meine, hast du dazu eine Idee?
Wer soll es machen am Ende?
Naja, eine Idee wäre eben, ob man so eben eine staatsferne, aber zum Beispiel eben gebührenfinanzierte, öffentlich-rechtliche und dann würde das eben auch bedeuten, dass wir den Leuten...
bei uns im Land oder vielleicht auch auf europäischer Ebene auch garantieren, dass sie eben Zugriff haben, also nicht die Schere aufgehen lassen, die sich Token leisten können, kriegen die gute KI und die anderen Leute kriegen Werbung und die schlechte Variante, so wie an anderen Stellen, sondern zu sagen, wir garantieren einfach auch allen Bürgerinnen und Bürgern der EU, dass sie die Auswahl haben, ich sag jetzt mal aus fünf verschiedenen politischen Richtungen, pluralistisch wie auch immer aufgebauten Modellvarianten, die verschieden ticken oder so sich zu informieren und dann damit vernünftig umzugehen.
Das wäre die Idee zu sagen, wir regulieren nicht nur, was wir nicht wollen, sondern wir würden einfach auch sagen, wir garantieren euch, dass wir in so und so vielen Jahren, du hier kostenlos KI-Zugang hast oder lassen die Industrie von mir aus dann zahlen dafür und verhinnerzieren das dafür gemischt.
Auch das wäre ja eine Möglichkeit.
Man baut es erstmal auf und lässt sich dann eben auch von bestimmten Leuten die Benutzung oder von der öffentlichen Hand als Ankerkunde bezahlen oder, oder, oder.
Die Frage wäre, also wenn ich noch granularer denke und überlege, wer soll es wirklich betreiben, damit meine ich auch die, wir haben ja gar nicht die Engineers, wir haben ja gar nicht das Talent, wir haben ja gar nicht die Leute, die in den USA gerade diese Modelle bauen, weil man kann, es ist ja wie du sagst nicht so, dass man sich irgendein Open Source Modell von meinetwegen Lama oder welches oder Deep Sea, welche Variationen jetzt auch immer runterlädt.
und dann das ein bisschen auf seine eigenen Ansprüche anpasst und dann laufen lässt.
Man braucht ja, wie du gesagt hast, dieses Patching, man braucht die konstante Weiterentwicklung.
Das heißt, wer soll das machen?
Ich glaube, wir haben halt momentan gar nicht das Humankapital, das in der Lage wäre, diese Modelle zum einen weiterzuentwickeln und dann zu betreiben, oder?
Ja, aber das war ja so ein bisschen mein Punkt der verschiedenen Fäden, die ich legen wollte.
Wir leisten ja Anschubfinanzierung.
Wir bilden jetzt zumindest ein paar Leute aus, indem wir öffentlich finanziert, eben in der Hightech-Agenda Deutschlands oder eben auch auf EU-Ebene, Projekte wie Sophie und andere werden ja zumindest mal ein paar Expertinnen und Experten derzeit ausgebaut.
Wir haben große europäische Exzellenznetzwerke, wo die FKI selber beteiligt war, um Sprachdaten zu sammeln für alle europäischen Sprachen.
Ich sage mal, Vorbereitungen werden ja getroffen und eine gewisse Expertise wird aufgebaut.
Und ich habe vorhin auch noch mit einer Journalistin gesprochen, können wir den überhaupt noch aufholen?
Die Frage kommt natürlich immer, wir sind im Jahre drei der Technologie.
Klar, die anderen, die haben die Millionen von Nutzerinnen und Nutzern, aber sie sind uns ja im Grunde höchstens drei Jahre voraus, wenn man das so will.
Wenn wir noch die Nutzerzahlen einholen könnten, ich will es einfach nur mal ein bisschen optimistisch drehen.
300 Millionen Europäerinnen und Europäer sind jetzt auch nicht nichts.
Ja und da sei trotzdem auch nochmal hinzugefügt, dass die disruptiven Technologien oder die disruptiven Anbieter waren ja...
nie diejenigen, die den Preis am Ende mit nach Hause genommen haben.
Ich glaube, ich habe das in einem anderen Podcast schon mal erzählt bei mir, dass der zum Beispiel Nokia sind ja nicht diejenigen, die jetzt das Telefon quasi ownen oder Skype hat die Pandemie nicht überlebt.
Ja, Skype, so ein Desaster echt.
Oder weißt du, das erste Social Netzwerk hieß Six Degrees meines Erachtens.
Oder die erste Suchmaschine.
Google Plus hat es auch nicht überlebt.
Genau.
Also die ersten Disruptoren waren nie diejenigen, die es mitgenommen haben.
Deswegen, meines Erachtens werden die von den großen Firmen sicherlich zwei, drei nicht schaffen.
Nur, ich bin mir nicht so ganz sicher, ob die LLMs eben die entscheidende Technologie sein werden.
Macht ihr dazu Grundlagenforschung oder siehst du noch andere Modelle oder andere Architekturen?
Da wir natürlich gottgegeben zumindest mal die großen Modelle bei uns nicht rechnen und nicht bauen können oder nur in Großrechenzentren unter verschärften Bedingungen, ist für uns natürlich immer interessant zu fragen und gerade wenn wir an den Mittelstand denken, an Medizinforschung denken, wo die Daten auch nicht unendlich vorhanden sind und eben auch zum Teil privat sind und vor Ort bleiben sollen, nicht in die Cloud dürfen, schon mal gar nicht über den Teich dürfen.
machst du ja viel mit mittelgroßen oder kleinen Modellen, mit Hybrid, mit Rack und Agenten und Mixed-off-Experts, wie das alles heißt.
Also man macht ja viele, das Modell macht ja manchmal nur ein bisschen Glitzerstaub.
Die großen Endkunden-Modelle, die müssen natürlich vom Sudoku bis zum Jura-Examen alles können und sind für die Endkunden natürlich auch das angenehmste.
Aber wenn du, ich sag mal, du suchst alles immer mit Google, aber wenn du nur die Öffnungszeiten von deiner Bibliothek haben willst, dann könntest du auch mit Ecosia oder mit Bing oder mit irgendwas anderem im Prinzip suchen.
Okay.
Also deshalb die Idee, wie klein kann man es machen oder was kann man eben mit mittelgroßen Modellen, die man selber dann hat und die man eben auch anpassen kann, die auch weniger Energieverbrauch haben, die du auch edgemäßig daran forschen.
Natürlich auch Kolleginnen und Kollegen, die können dann auf der Maschine, auf dem Mähdrescher, wenn du vielleicht Verbindungsprobleme hast oder in der Werkshalle irgendwo, wo du vielleicht auch Verbindungsprobleme hast, dann können die dort halt, ich mache das Reporting für den Tonerverbrauch.
die rausspucken ohne.
Dann sind das eben kleingeschnittene Modelle, die eben nur eine Sache speziell können.
Und ich denke, dahin wird auch die Reise natürlich gehen.
Spezialisierung.
Nicht dieses One-Size-Fits-All für das Endkundengeschäft.
Na klar.
Aber meinst du, LLMs sind die Antwort?
Ich meine, bis jetzt ist das Ende nicht erreicht.
Im Moment sind sie noch gut.
Aber ich denke schon, es wird der Moment kommen, wo sie uns dann nicht mehr reichen.
Sie schenken dir wahrscheinlich 60 bis 80 Prozent oder irgendeine Zahl.
Deiner Dinge, die du machen willst, schenken sie dir, aber die restlichen 20, 40, was auch immer Prozent, die können beliebig anstrengend sein.
Und ich sage immer, wir haben dann über vertrauenswürdige KI, wird immer gesprochen und so weiter.
Ich sage immer, Vertrauen ist gut, aber du weißt, wie der Spruch weitergeht.
Eigentlich willst du natürlich Systeme haben, die du kontrollieren kannst, mit beweisbaren Eigenschaften.
Das heißt...
Das habe ich jetzt auch viel mit Leuten diskutiert.
Früher haben wir ja immer gesagt, der Schritt ist, erst die Prozesse sauber machen, dann Digitalisierung und dann KI.
Also erstmal so schlechter Analogprozess wird auch ein schlechter Digitalprozess.
Jetzt ist es aber de facto so, dass viele Leute KI über ihre schlechten Prozesse, heterogene Datenbestände und so erstmal drüber klatschen.
Also erstmal Cloud Code oder irgendein LLM oder so drüber kleistern.
Und das kriegt auch erstmal deine relationale Datenbank und alles gelesen und kriegt auch erstmal die Dinge irgendwie hin.
Und das ist vielleicht auch gut so für den Moment, denn die Prozesse kriegst du gar nicht so schnell geändert.
Die haben ja oft auch mit Regulierung zu tun.
Du hast bestimmte Beweispflichten, du musst irgendwelche Dinge nachhalten, auch wenn sie Quatsch sind und so weiter und so fort.
Aber deshalb frage ich mich jetzt so ein bisschen auf deine Frage hin, was ist eigentlich der nächste Schritt?
Wie holen wir das Ganze dann wieder ein?
Wann kommen wir dann wieder zu einer Modellierung, die wir verstehen, die nachhaltig ist, die auch strukturiert?
Und principled ist, oder sagen wir dann von jetzt ab dann halt bis in alle Ewigkeit nur LLM drüber gekippt.
Ja, ich dachte speziell auch an die World Models und so weiter, weißt du, an die anderen Architekturen, die da am Horizont in gewisser Weise verweilen, weil...
Die Trefferquote ist gut, aber eben nicht sehr gut.
Und natürlich wird das immer verglichen mit den Menschen, die machen auch Fehler.
Aber bisher sind die Modelle einfach noch nicht on scale so gut, dass du sie wirklich autonom laufen lassen kannst.
Meiner Erfahrung nach.
I could be wrong.
Und wir haben Kahnemann, schnelles Denken, langsames Denken.
Wir können ja zwischen unserem System eins und zwei hin und her schalten.
Ich kann schnell und intuitiv eine Entscheidung treffen, auch eine Business-Entscheidung treffen.
Aber ich kann mich dann zurücklehnen und sagen, Moment.
ich rechne das nochmal durch oder ich gucke das nochmal aus zwei verschiedenen Perspektiven selber an und kann es dann auch revidieren und ähnliches.
Das heißt, klar können Menschen auch schnell und intuitiv, aber Menschen können eben auch langsam und Prinzipien gesteuert, wissenschaftlich oder irgendeinem BWL-Modell folgend oder anderen Dingen folgend und das ist schon nochmal grundsätzlich anders.
Und Weltmodell heißt für mich natürlich eigentlich auch, was die Agenten ja im Grunde auch tun, dass du halt die Schnittstellen in die Welt Wenn du immer weniger Modelle und immer mehr Welt machst, die Welt gehorcht der Physik, mein Kalender gehorcht der Zeit und dem wann ich schlafe und so weiter.
Also wenn du immer mehr sozusagen die Modelle immer mehr in die Welt reinankerst, dann musst du natürlich auch immer mehr von der Welt verstehen und dann wird der komische Teil hoffentlich auch immer kleiner.
Auch in der Industrie versucht man natürlich die Übergabe zwischen dem Modell, was irgendwie Dinge kontrolliert und der physikalischen Realität mit dem.
Wie viel kann eine Maschine in der Stunde produzieren oder so?
Die musst du ja immer in Zink bringen, sonst macht es keinen Sinn, wenn das Modell jetzt plötzlich dann irgendwas plant, was physikalisch einfach nicht funktioniert.
Also da hast du glaube ich schon die Aufgabe eben, da kommen wir glaube ich nicht umhin, diese Stärke an die Welt zu kommen.
Ja, ich denke auch, es gibt momentan auch witzige Startups, die Daten dafür sammeln.
Zum Beispiel gibt es ein Berlin-Startup, das kostenlos putzt, wenn sie währenddessen die Umgebung filmen dürfen, anonymisiert, um damit halt World Models zu trainieren.
Super funny.
Also beziehungsweise Daten zu generieren, die sie dann verkaufen.
Also finde ich super sinnvoll.
Ich wünsche dir wäre in Hamburg.
Ja, ich finde es momentan eine...
Eine schwierige Wette, weil, also wie du sagst, weil auf der einen Seite wird es eben kritische Infrastruktur, dann wissen wir am Ende nicht, ob das überhaupt die entscheidende Technologie sein wird.
Dann wissen wir nicht, ob wir die Technologie aufholen können.
Dann wissen wir nicht, wie sie am Ende reguliert oder governed werden soll.
Wir wissen auch nicht, wer sie betreiben soll.
Lieber die Finger davon lassen, wolltest du jetzt sagen.
Nee, es geht wieder vorbei.
Das ist nur kurzfristig, wie das Internet.
Machen wir nicht.
Nee, aber...
Aber ich finde eben auch auf die Zukunft blicken, also ich würde sagen, es macht mir Bauchschmerzen, aber wenn man das extrem betrachten würde, dann sieht man ja irgendwann, dass wir alle sehr abhängig von dieser Technologie sein werden.
Aber ich bin völlig bei dir.
Klar sind wir abhängig von der Technologie, aber deshalb finde ich auch im Moment die spannendere Aufgabe, das Ausrollen in der Breite, die Erfahrung machen, die Grenzen austesten von dem, was da ist und dann eine Exit-Strategie zu haben.
Wie kann ich parallel mit meinen eigenen Daten, mit meiner eigenen Benutzung, wie kann ich das jetzt so?
in die großen Modelle, sagen wir mal datenschutzkonform, meine Probleme reinfüttern, dass ich damit jetzt erstmal arbeiten kann, was da ist und wie kann ich mit der Zeit mir eine Strategie machen, dass ich das im eigenen Haus habe und dass dann eben die Daten und die Erfahrung bei mir oder in Deutschland bei einem Dienstleister oder so landen.
tun und das andere nicht lassen im Prinzip.
Aber auf jeden Fall nicht zu sagen, wir warten jetzt erstmal, bis wir das große deutsche tolle Modell haben, was genauso gut ist wie Cloud.
Und dann fangen wir an, irgendwas, das wäre alles zeitverschwendet.
Das ist das größte Problem, glaube ich, im Moment.
In eine vernünftige Sequenz reinzukommen.
Dass man sagt, man fängt mit irgendwas an und baut sich parallel Strategien auf.
Irgendwann rechnet man es dann vielleicht am Anfang noch in der Cloud, vielleicht auch in Schottland bei Google.
Und dann vielleicht aber nächstes Jahr eben in Hamburg bei Elisabeth.
Also das ist eben die Frage.
Ja, on edge mit den NXP-Tipps.
Auf dem Smartphone.
Auf dem Smartphone, ja.
Auf der Uhr.
Ja, stimmt.
Oder auf der Uhr.
Siehst du, was alles geht?
Schönen, warmen Arm.
Genau, oder auf der Brille.
Also forscht ihr dazu tatsächlich, wie das auch, oder was für gesellschaftliche Implikationen das haben könnte?
Oder seid ihr nur auf der technischen Seite?
Das heißt nur, also ausschließlich auf der technischen Seite.
Das kommt schon auch vor.
Das ist jetzt nicht, sagen wir mal, Projekte, die wahrscheinlich wir nicht selber anstoßen würden, aber wir werden natürlich auch gefragt und mischen uns ein.
Aber das Schwierige an der Stelle ist ja, dass niemand, keine Einzeldisziplin hier das gesamte Bild kennt.
Also weder die Sozialwissenschaftlerinnen, noch die Juristinnen, noch die Tech-Leute, noch Politologinnen oder wer auch immer.
kennen ja das gesamte Bild und kennen die anderen Disziplinen auch gut genug, um dann eben Fragen zu beantworten.
Wie können wir denn regulatorisch steuern, dass es in eine gute Richtung geht?
Wie können wir die Technik beherrschen?
Und wie können wir das gesellschaftlich wünschenswerte, gemeinwohlorientiert, nachhaltig, Twin Transition durchführen?
Das heißt, mein Plädoyer ist ja immer für Interdisziplinarität.
Hier müssen eigentlich alle und ganz viele Leute miteinander ganz viel reden.
Und das ist ja das Schöne.
Jetzt haben wir eine Technologie, die kann ganz viel Wissen auch leicht erklären, die kann moderieren zwischen Menschen.
Also auch da vielleicht die Technologie mitdenken als Vermittlerin.
Ich habe auch mal publiziert, gerade kommt demnächst raus, wo wir über die künftige Intelligenz, heißt das Kapitel, wo wir mit Zukunftsforscherinnen darüber auch schreiben, wie wir eben auch diese Disziplingrenzen einreißen können, da die uns halt momentan behindern, glaube ich, die wichtigen Probleme der Zukunft auch zu lösen.
Ja, das ist auch sehr deutsch, muss ich sagen.
Dieses Schuster bleibt bei deinen Leisten, dass man sich nicht aus den, man darf nicht aus den Disziplinen, die man vermeintlich mal studiert hat, irgendwie raus migrieren.
Also ich bin ja eigentlich Juristin und habe dann in meiner Masterarbeit zum algorithmischen Trading geforscht, beziehungsweise geschrieben, 2011 war das.
Und seitdem habe ich eigentlich immer in irgendeiner Form mit KI, in KI, mit Machine Learning.
irgendwie da rein investiert, drin gearbeitet, Deep Learning, es war alles Deep Tech irgendwie so in der Richtung, aber ich musste mich wirklich die letzten 16 Jahre dafür rechtfertigen, dass ich halt nicht Computer Science studiert habe tatsächlich und ich glaube, also das sitzt sehr tief in Europa drin, dass man halt fordert, dass die Menschen nur bei dem bleiben, was sie mal zwischen 20 und 23 oder 24 studiert haben.
Und diese Technikgläubigkeit, die geht mir ja auch wahnsinnig, also oft werde ich ja auch dann Dinge gefragt, ja, werden wir in Zukunft was, was ich in der Schule noch kreidet dafür haben, sag ich immer, bin ich entweder Was weiß der nicht.
Das müsst ihr mir ja sagen, ob das gut ist oder nicht.
Und wenn nein, können wir an Alternativen arbeiten.
Aber dass man glaubt, die Technologen könnten alle gesellschaftlichen Fragen beantworten, ist irgendwie auch Quatsch.
Ja, natürlich.
Ich meine, wir brauchen absolut Interdisziplinarität, insbesondere weil die KI ja auch interdisziplinar ist.
Also das heißt, es muss eine Antwort auf die Technologie sein.
Ja, die Frage, wie die Zukunft weitergeht, ist natürlich noch lange nicht beantwortet.
Ein Teil davon ist natürlich die Mensch-Maschine-Interaktion und dann letztlich auch die Co-Evolution.
Es gibt ja Stimmen, die sagen, dass wir die letzte Generation sind, die noch normal geboren sind, an denen noch nicht rumgeschraubt wurde sozusagen.
Es gibt inzwischen Gründer in den USA, die noch keine Kinder bekommen wollen, bis das Einsetzen der Chips quasi zur Standardoption kurz nach der Geburt wird.
Hast du da einen speziellen Take zu, wie das weitergehen wird?
Ja, das finde ich spannend.
Wir haben das ja so unter der Haube so ein bisschen die ganze Zeit hier angesprochen, aber ich war kürzlich mal bei einem Workshop, wo es auch darum ging, den haben hier der Direktor vom Max-Planck-Institut für Geoanthropologie in Jena, Jürgen Renn, übrigens auch mein Nachbar, so haben wir immer einen guten Draht.
Grüße gehen raus.
Ja, Grüße gehen raus, genau den Workshop ausgerichtet und da hat er zusammen mit Jochen Bütten, auch ein guter Freund, mit dem ich gerne publiziere, auch sich eben diese Co-Evolution von überhaupt von Menschen und Tools und Wissensrepräsentationen mal so ganz kurz skizziert und haben gesagt, eigentlich war es in der Vergangenheit immer so, wenn die Menschen eine neue Methode der Wissensrepräsentation hatten oder ein neues Externalisierungstool, haben sie damit was Cooleres gemacht.
Du hast das Kerbholz gehabt, um da irgendwelche Zahlen reinzuritzen und daraus haben sich dann eben die Zahlen entwickelt.
Und als du die Zahlen hattest, konntest du die Arithmetik entwickeln.
Und irgendwann konntest du aus der Arithmetik die Tabellenkalkulation entwickeln und PCs entwickeln und konntest Geschäftsmodelle und empirische Modellierung von Staaten und anderen Dingen plötzlich machen, weil du mit den Tools zusammen irgendwie dann wieder das Nächste gemacht hast, Theoriebildung, wieder auf der Basis von dem, was du da hattest.
Und das hat mir nochmal so die Augen geöffnet, warum wir jetzt eigentlich dann immer glauben, dass diese...
Sprachmodelle, ich sag mal diese reinen sprachlichen, wir reden jetzt noch nicht über Embodiment und was du gerade gesagt hast, Weltmodelle, sondern die reinen Kaspar Hauser Sprachmodelle, die das ganze Internet auswendig können, warum wir glauben, dass das jetzt der Moment ist, wo dann Mensch und Modell zusammen nichts weiteres erreichen können, als das, was das Modell ohnehin schon kann, obwohl wir die ganzen Schwächen und Probleme der Modelle kennen.
Das heißt, das hat mir wirklich gut gefallen, sich zu überlegen, wie wird jetzt diese Co-Evolution aussehen und das war auch so ein bisschen eben meine Frage.
Wenn man KI-Systeme jetzt nutzt, um Dinge zu modellieren, die man vielleicht Blackbox-mäßig nicht so ganz genau versteht, dann ist es für den Moment vielleicht okay.
Aber irgendwann müssen wir dann wieder an die Theoriebildung ran und uns überlegen, wie können wir dann mit der KI zusammen coolere Sachen, noch coolere, noch bessere Sachen machen.
Und was glaubst du, sind die dann, die noch besseren Sachen?
Naja, ich meine, viele Leute haben am Anfang, du weißt es ja schon in den letzten zwei, drei Jahren, am Anfang von JGPT gesagt, kann KI nicht den Klimawandel abmildern und so weiter und so fort, kann das System selber natürlich nicht.
Aber wenn wir jetzt merken, dass KI zum Beispiel helfen kann, das was soziale Medien verbockt haben, sozusagen Menschen gegeneinander aufzuhetzen und Diskussionen zu ersticken, könnten wir die KI-Systeme ja auch nutzen, um Menschen zusammenzubringen und Diskussionen zu befruchten, Leute zu motivieren, sich mit anderen Positionen auseinanderzusetzen.
Ich werde ein bisschen sozialromantisch jetzt, aber das zu nutzen, um unsere Kommunikationsprobleme zu lösen.
Wir haben ja oft nicht die Wissensprobleme bei dem Trassenbau von Nord nach Süd oder so.
Das Wissen ist oft gar nicht das Problem.
Das wird, glaube ich, oft verwechselt.
Wissen haben wir und auch was, was man gegen den Klimawandel machen muss, wissen wir seit 50 Jahren.
Aber wir kommunizieren das nicht richtig und wir kriegen uns Menschen nicht so richtig zusammen.
Und da könnte ich mir schon vorstellen, als Moderationshilfe mit KI jetzt in wirklich sozialen Medien oder das gibt so...
vom Arizona State University so Decision Theater, so digitale Entscheidungsumgebungen, wo man dann faktenbasiert, gemeinsam Dinge diskutiert.
Da könnte ich mir schon vorstellen, dass wir mit dieser Technologie als Moderationshilfe und eben als Community-Building-Mittel schon echt nochmal an Probleme ran können, an die wir jetzt, das siehst du ja auch bei der derzeitigen Regierung und so weiter.
Viele Dinge sind ja wirklich Erwartungsmanagement gegenseitig und Kommunikations- Und da sind die Tools ja eigentlich ganz gut.
Ja, aber ich habe das Gefühl, dass Menschen immer nur mit Menschen dealen wollen und wirklich an die Hand genommen werden wollen und wie eine zweite Merkel quasi durch Probleme durchgeführt werden, während sie gleichzeitig die Augen verschließen, wie die Natur der Probleme ist sozusagen.
Also ich sehe das bei diesen ganzen Implementierungen, dass selbst wenn es...
Selbst wenn es eine Anleitung dazu gäbe oder einen Agenten gäbe, der dich komplett durch die KI-Transformation führen würde, wenn du es nur lesen müsstest, selbst das, glaube ich, scheitert.
Weil die Menschen eine derartige Aversion haben, Rat oder auch Weisheiten oder überhaupt Strategien von Maschinen anzunehmen.
Ja, die wenigsten lesen Gebrauchsanleitung.
Keiner liest mehr.
Keiner beschäftigt sich mehr nativ mit irgendetwas, was Buchstaben oder so enthält.
Die Installation einer App und meine Tochter, was muss ich jetzt tun?
Ja, da stehen zwei Sachen.
Lies es dir durch und drück auf den richtigen Knopf.
Das heißt, selbst die stumpfe Durchlesung, um den Knopf zu drücken, macht kein Mensch mehr.
Das heißt, die Dinge müssen derartig intuitiv sein.
Und deswegen, das ist glaube ich auch das Grundproblem, warum Agenten, die einen begleiten, so diese Human-AI-Interaktion schwer werden wird, weil die Menschen einfach nicht zusammenarbeiten wollen mit Maschinen.
Warum auch immer das evolutionär so ist, ich kann es nicht sagen, aber sie haben keinen Bock dazu.
Aber wenn wir mit Menschen zusammen, also ich wurde letztens gefragt, da war ja ich Timmy der Hund, hätte ich fast gesagt, Hope, ja Timmy der Wahl.
Und die Frage, wie hätte KI entschieden?
kommt immer wieder die kanonische Antwort, KI entscheidet gar nichts.
KI kann möglicherweise Entscheidungen naheliegen oder kann uns auch manipulieren, Dinge zu entscheiden.
Aber ich glaube, so ein KI-System hätte relativ schnell dir gesagt, Leute, hier geht es nicht um Fakten und hier geht es nicht darum, ob der Tod oder lebendig ist.
Ja, hier geht es um Emotionen, hier geht es um Menschen, die wollen eben helfen und die wollen retten und die wollen die...
Die wollen sehen, dass der Mensch irgendwie in der Natur eingreifen kann und zum positiven Dinge wenden kann und so weiter.
Und das hätte, glaube ich, so ein KI-System hingekriegt, den Diskurs besser zu moderieren und uns darauf hinzuweisen, was ist hier, oder hätte das potenziell können, uns darauf hinzuweisen, dass wir hier gerade, weil wir selber in unserem, der eine denkt, oder die eine denkt strikt wissenschaftlich und der andere denkt, warum tut der Staat denn nichts für diesen armen Wal?
Jeder glaubt, der hat recht.
Und das wäre eben meine Hoffnung, dass an solchen Stellen wir vielleicht Systeme bauen, die uns sagen, hey, pass mal auf, setz dich mal in die Perspektive von einem Wissenschaftler, setz dich mal in die Perspektive von einem Wahlretter und guck dir das mal von der anderen Perspektive an, denn das können die Systeme ja gut, so Perspektiv wechseln und dass man sie in verschiedene Dinge, also wenn wir das lernen und Menschen sollen ja zusammenarbeiten, na klar, aber ich würde eben hoffen.
Aber das setzt voraus, dass es gute Systeme sind.
Wenn du dir Musk Grog anguckst, der hat innerhalb von, in jeder Kriegssimulation hat das Modell innerhalb weniger Tage den gesamten Erdball genuket, wenn man mal ehrlich ist.
Und auch im Mai letzten Jahres hat Grog immer noch dafür gestimmt, dass es den Holocaust nicht gab.
Also da gab es Episoden, wo das Modell das verneint hat.
Das heißt, diese Human-AI-Interaction setzt halt meines Erachtens voraus, dass die Qualität sozusagen der KI unfassbar hoch ist, hoch sein muss.
Du musst die Verrücktheiten, die in den Menschen ja schon drinstecken.
Du darfst nicht dem Plattformlogik-Business-Modell natürlich folgen, den Leuten nach dem Mund zu reden und sie möglichst lange mit Aufregern zu versorgen, damit sie bei der Stange bleiben.
Das ist natürlich das Gegenteil von dem.
Das ist unsere journalistische Klammer jetzt zum Anfang der Diskussion der Betreibermodelle.
Ja, korrekt.
Und das ist genau der Betreibermodelle und das ist das, die Modelle und die Technologie muss besser als der Mensch sein.
Ja, und nur dann, finde ich, macht das Ganze Sinn.
Weißt du, wenn man sich in Corporates oder Unternehmen umguckt, da sollen laut...
Keine Ahnung, ob das verifizierte Studien sind, aber es sollen auf jeden Fall 10% der Mitarbeitenden sollen Psychopathen sein.
Guck doch mal auf die Wahlergebnisse, das kommt ja ganz gut hin.
Ja, guckst ja auf die Wahlergebnisse.
Das heißt, stell dir vor, wir haben das alles dann auch in den Modellen drin.
Aber wer entscheidet dann, wenn du jetzt mal nach Sachsen-Anhalt oder so guckst, wer entscheidet dann, was in diesen Modellen drin ist und drin sein soll?
Klar, das ist dann ein demokratischer Prozess im Zweifel und dann hast du im demokratischen Prozess irgendwie 20, 30 Prozent AfD.
Wäre nicht meine Wahl.
Und deswegen meine ich eben diese, das ist, wie du schon sagst, auch dann, wenn du überlegst, in der Betreiberlogik, wäre das dann ja auch eben...
oder müsste es genau den politischen Willen widerspiegeln.
Überleg mal, was es allein für einen Streit geben würde.
Putin hat ja vor Jahren schon, damals haben wir noch drüber gelacht, ja irgendwie sowas gesagt, wie wer die KI beherrscht, beherrscht die Welt oder sowas ähnliches.
Ja, der war ganz schön prophetisch an vielen Stellen.
Absolut.
Leider.
Ich danke dir sehr für deine Zeit.
Am Ende meines Podcastes frage ich meine Gäste immer, welches Buch sie empfehlen würden.
noch viele Menschen gibt, die tatsächlich lesen.
Immer mehr tatsächlich, um den unfassbaren Medienkonsum ein Gleichgewicht zu geben.
Das heißt, was würdest du empfehlen für die Hörer, was gut zum Lesen ist, auch über den Sommer?
Auf jeden Fall jetzt von Roberto Semanowski, die Sprachmaschinen, eine Philosophie der künstlichen Intelligenz.
Ein wirklich gutes Buch.
Er hat gesagt, es wird viel geredet über KI, nur die interessanten Fragen werden nie gestellt und er hat sie dann gestellt und in seinem Buch beschrieben.
Ich durfte das im letzten Herbst mit ihm in der Orania und Vera Linz von Breitband, Grüße nochmal raus, vorstellen.
Wirklich eine gute Lektüre und das würde ich empfehlen.
Sehr gut, ja.
Ich glaube auch tatsächlich, dass die Frage nach den Sprachmodellen oder der Sprache in den Modellen und so weiter wird uns noch lange beschäftigen, weil es ist am Ende ja...
Sprache durch Mathematik ausgedrückt.
Und ich finde diesen beschränkenden Teil, da wird viel zu wenig diskutiert oder dem wird viel zu wenig Rechnung.
Und er hat ein schönes Bild hier in seinem, was sehr griffig ist und ich war übrigens letztens auf einem, dem Kongress der Bibliothekarinnen und Bibliothekare, Bibliocon heißt er, der findet einmal im Jahr statt, so mit 4000 Bibliothekarinnen und ich war bei der Auftaktveranstaltung und durfte die Festrede halten, das waren nur 1000 im Raum, also dann hier im Estrell Hotel in Berlin und da habe ich von ihm zitiert, er nennt die KI-Systeme die Verhinderungsbibliothekarin.
Er sagt, früher bist du in die Bibliothek gegangen, hast in Büchern gesucht und links und rechts gesucht, später im Internet, ist klar, du bist links gefolgt und hast dich mal verlesen und so weiter.
Und jetzt gehst du zur Bibliothekarin, sprich KI-System und sagst, ich habe eine Frage, ist Kernkraft sicher und die Bibliothekarin gibt dir die Antwort und du kannst nochmal nachfragen.
Und sie hat alle Bücher gelesen, sie lässt sich aber nicht mehr an die Bücher ran, wenn du nicht bohrst und so weiter.
Und selbst dann hast du keine Garantie, dass du gute Quellen kriegst.
Und er nennt das die Verhinderungsbibliothekarin.
schönen Bilder, die er in diesem Buch aufmacht.
Ja, das muss eine ziemlich zornige Bibliothekarin sein, die einfach nur, die keine andere neben ihr toleriert.
Die allmächtige Bibliothekarin, die grundsätzlich nicht mehr als ein Buch rauszieht und die aber dann sagt, dass ein reicht.
Früher haben wir schon gesagt, die Allmacht von Amazon und Google, die wird uns irgendwann nochmal auf die Füße fallen, aber das hier ist nochmal anders.
Ja, es ist auf einem anderen Level und deswegen, ich bin ja sehr für freie Marktwirtschaft und so weiter und dass die Märkte das schon regeln wollen, aber das ist tatsächlich, jetzt sind so die ersten Momente, in denen ich Zweifel daran habe, wenn zu viel Macht einfach bei wenigen Unternehmen konzentriert ist, die kein gesellschaftliches Interesse haben, sondern einfach ein reines Profitinteresse letztlich.
Wir haben gesagt, die chinesischen Modelle werden nach den Prinzipien des Kommunismus abgeklopft, die US-amerikanischen nach den Prinzipien der Gewinn-Profit-Maximierung.
Wir könnten ja mal dieses altmodische Begriff soziale Marktwirtschaft mal wieder rausholen für unsere Modelle.
Bringt es eben einen Ausgleich zwischen Wertschöpfung und Gemeinwohl.
Das ist ja das, worauf wir hinaus wollen.
Ja und es ist ja auch machbar.
Warum soll es nicht gehen?
Ja, und warum diskutieren wir aber das nicht, ohne dass wir zwei jetzt hier die Lösung hätten?
Mich wundert das halt wirklich, wirklich, wirklich.
Aber du hast ja gesagt, der Diskurs beginnt, vielleicht geht er an mir vorbei.
Ja, wir beginnen langsam.
Aber ich glaube, da weißt du, die Berliner Bubble rund um die Politiker, deren Hauptziel ist natürlich eine Wahl zu gewinnen.
Und das ist dann mit, ich glaube, KI ist einfach noch nicht das Thema.
um das sich die breite Masse sorgt.
Und deswegen beschäftigt, und letztlich muss es aus der Politik herauskommen, dieser Diskurs, und die Politik beschäftigt sich halt zur Zeit in erster Linie mit anderen Dingen und vor allen Dingen Dingen, die das eigene Überleben sichern.
Ja, aber halbem Einspruch.
Wir sagen immer, die Politik muss sich drum kümmern.
Die kümmert sich natürlich am liebsten um die Dinge, die ihnen auch herangetragen werden.
Wenn wir alle rappeln würden und jeder Bürgerin und Bürger dauernd im Wahlkreisbüro Aufschlüge und in den Zeitungen dauernd stünde, hey.
März und so, ihr müsst eure Hausaufgaben mal machen in der KI-Versorgung, ja Stichwort auch hybride Kriegsführung und so weiter, wo stehen wir eigentlich da?
Stichwort eine digitale Souveränität und so weiter, wenn das mal irgendwo, wenn alle Leute jetzt hier, wenn 80 Millionen Deutsche da klappern würden, dann würden auch die da oben auf das Thema aufspringen.
Das ist sozusagen, ich möchte das nicht so einfach sagen, das ist nur die Schuld von denen, sondern das ist auch die Schuld von uns allen, die wir eben diesen Diskurs vielleicht nicht laut genug einfordern oder noch gar nicht verstanden haben, dass er nötig ist.
Korrekt und es ist auch die Wahl letztlich der gesamten deutschen Bevölkerung, welche Produkte sie nutzen und wie.
Und wie sie vor allem, wie sie dafür bezahlen.
Ich habe immer das Gefühl, dass die meisten nicht verstehen, dass sie halt mit ihren Daten zahlen.
Okay, fair.
Das wird langsam vielleicht verstanden.
Aber es ist trotzdem, wenn wir jetzt irgendwann, wie du prophezeist, deutsche oder europäische souveräne Lösungen haben, dann wäre schön zu sehen, dass diese auch absolut Nutzung bekommen.
Und nicht, weil sie vielleicht nicht ganz so shiny sind und nicht ganz so smooth, wie die amerikanischen Lösungen ja immer sind, die die UX, UI wesentlich besser verstehen als wir, dass die halt in die Nutzung kommen.
Weil nur dann haben wir überhaupt irgendeinen Hebel, glaube ich.
Ja, nochmal Roberto zu zitieren, da sagt er, wir sind so ein bisschen wie die DDR-Bürger nach der Wende, die die eigenen Produkte, die nicht so shiny sind, vernachlässigen, die Westprodukte kaufen und sozusagen die eigene Wirtschaft geht halt einfach komplett den Bach runter, weil eben die Cornflakes mit der bunten Packung eben schöner sind.
Und das ist eben, sollte man vielleicht drüber nachdenken.
Ja, also bleibt also die Wahl beim Bürger und die Verantwortung beim Bürger.
So ist das.
Nicht nur, bitte nicht nur, aber auch politisch mandatieren.
Aber das ist ja oft so.
Es ist eine Mischung.
Manche Sachen können wir selber tun und andere Sachen können wir aber politisch einfordern, die wir nicht selber machen können.
Das müsste man beides.
Klar, auf jeden Fall.
Und ich bin auch immer für Selbstverantwortung.
Also das heißt, die Verantwortung abzutreten an die da oben vermeintlich oder andere ist immer die faule Variation.
Am Ende müssen wir selber gucken, was wir tun können.
Nur teure Tokens zu zahlen und sagen, ich konnte ja nichts machen, nicht die Lösung.
Also.
Ärmel hochkrempeln und ran an die Software.
Also, ich danke dir nochmal für deine Zeit und freue mich sehr auf die nächsten Gespräche und Kinos von dir.
Ja, hat viel Spaß gemacht, Elisabeth.
Also, bis bald.
Ciao, ciao.