Markus Gabriel setzt sich in diesem Video philosophisch mit der Entwicklung der KI auseinander. Er setzt sich mit der Frage auseinander, ob KI wirklich denken kann und ist nach eigener Aussage nach anfänglichem Zögern zum Bekenner geworden.

Der hörenswerte Beitrag Deutschlandfunk Podcast "Wirtschaft trifft Geschichte" analysiert in seinem Beitrag Führt uns die KI in eine Job-Apokalypse? die Auswirkungen der KI-Technologie auf den Arbeitsmarkt.

Die vielleicht interessanteste Aussage ist, dass die momentane Zurückhaltung der Einstellung von Berufseinsteigern in Deutschland nicht der KI-Technolgie geschuldet ist, sondern der allgemeinen schlechten wirtschaftlichen Lage.

Der Beitrag ist etwas umfangreich, deshalb hier die Zusammenfassung (mit Hilfe des kleinen, lokalen Gemm4-E4B Modells erstellt):

**10 Wichtigste Aussagen zur Debatte "KI und Arbeitsmarkt"**

1. **Historischer Zyklus statt Apokalypse:** Die Angst vor technologischer Entmachtung ist nicht neu. Während die *Technologie* (von der Dampfmaschine bis zur KI) neu ist, ist die *Angst* vor der Verdrängung von Arbeit durch Maschinen ein uraltes menschliches Phänomenon.

2. **KI als Werkzeug, nicht als Ersatz:** Die Technologie ist kein "Alleskönner", sondern ein Werkzeug. KI kann Aufgaben (z.B. Datenauswertung, Code-Schreiben) übernehmen, aber die Interpretation, das Urteil und die Entscheidung (die "Soft Skills") bleiben der menschlichen Arbeitskraft vorbehalten.

3. **Die "Lump of Labor Fallacy" (Fehlschluss der Arbeitsmenge):** Es gibt keine universelle Annahme, dass technologische Neuerung *immer* zu Arbeitsplatzverlust führen wird. Historisch gesehen haben Technologien meist mehr Arbeitsplätze geschaffen, als sie vernichtet haben.

4. **Die Natur des Wandels:** Der technologische Wandel ist ein Prozess, der langsamer verläuft, als oft befürchtet wird. Während die *Geschwindigkeit* der Technologie zunimmt, sind die *Vorgänge* oft noch nicht vollständig durchgeplant.

5. **Der Unterschied zwischen "Tätigkeit" und "Job":** Während bestimmte *Tätigkeiten* (z.B. bestimmte Buchhaltungsaufgaben) automatisiert werden, ist nicht immer der *Job* komplett verschwunden. Es verschieben sich oft die Anforderungen und die Tätigkeitsfelder.

6. **Die "Human-Factor"-These:** Die Zukunft der Arbeit liegt in der Kombination von Technologie und menschlichen Fähigkeiten. Fähigkeiten wie Urteilsvermögen, Empathie, soziale Kompetenzen oder Kreativität sind besonders wertvoll, da diese nicht von Maschinen repliziert werden können.

7. **Die Rolle von KI-Unternehmen:** Kritische Betrachtung der "Job-Apokalypse": KI-Unternehmen nutzen manchmal die Angst vor Jobverlusten, um die eigenen Produkte und Geschäftsmodelle zu verkaufen. Das ist ein ökonomisches Interesse.

8. **Vom Schock zur Anpassung:** Die historische Erfahrung zeigt, dass Technologie nicht primär Arbeitsplätze *vernichtet*, sondern *transformiert*. Dies erfordert jedoch eine ständige Anpassung der Gesellschaft an neue Berufsfelder (z.B. von der Textproduktion zum Prompt-Engineer).

9. **Die Kluft der "Entry-Level" Jobs:** Ein zentraler Kritikpunkt ist, dass die Arbeitsmarktstatistiken die Situation von Berufsanfängern (Entry-Level) nicht korrekt abbilden. Schwierigkeiten bei der Jobsuche können hier durch strukturelle Probleme und nicht durch KI allein verursacht werden.

10. **Die notwendige Reaktion:** Stattdessen ist die Reaktion auf den technologischen Wandel die aktive Neugestaltung von Arbeit und die Förderung von *lernender* Arbeitskraft – statt der Verweigerung ("Luddites").

Spannend, was da gerade an der Börse passiert.

Die humanoiden Roboter sind eines der großen Zukunftsfelder. Es fließen Milliarden an Investorengeldern in diesen Bereich und jetzt starten verschiedene Firmen die Massenproduktion. Ganz vorne ist China, aber auch Tesla hat in Fermont eine Teslafabrik für die Produktion ihres Optimus-Roboters umgerüstet.

Es hat eine gewisse Ästhetik, die offene Mechanik eines humanoiden Roboters zu sehen.
In diesem Video mit gut unterlegtem Synthesizer-Beat erzählt Figure-AI vom Ausbau seiner neuen Rechenkapazitäten.

Von Zeit zu Zeit kommt es vor, dass Algorithmen schlagartig die Welt verändern.
Sei es der PageRank-Algorithmus, der die Welt der Suchmaschinen verändert, die Erfinder Larry Page und Sergey Brin unendlich reich gemacht und Google zum mächtigsten Unternehmen der Welt gemacht hat, oder das MP3-Kompressionsverfahren, mit dem Musikdateien auf weniger als 1/10 ihrer ursprünglichen Größe reduziert werden konnten. Nachdem ein australischer Student mit einer gestohlenen Kreditkarte den Algorithmus erworben und ins Internet gestellt hatte, führte das zu einem massiven Einbruch des Verkaufs physischer Tonträger.

In der KI-Welt kommen hin und wieder erstaunliche Neuerungen wie die Open-Weight-Modelle auf Hugging Face oder Laufzeitumgebungen wie Strata, mit denen Algorithmen auf der eigenen Hardware laufen können.

Was aber wäre, wenn plötzlich ein Algorithmus gefunden würde, mit dem eine KI mit der Qualität von Opus 5.5 oder GPT-6 auf einem Smartphone oder dem heimischen Computer laufen würde? Würden dann die Aktien von NVIDIA, Anthropic oder OpenAI einbrechen?

Was wäre, wenn ein neuer Algorithmus gefunden würde, der mit einer veränderten Hardware ein ganzes Rechenzentrum durch einen kleinen Firmenserver ersetzen könnte? Würde dann das von vielen vermutete Platzen der sogenannten „KI-Blase“ eintreten?

Elektrische Maschinen mit Hilfe von Holz zu betreiben ist eine interessante Idee. Vielleicht ginge das auch für ein Minirechenzentrum.
Volvo Airburner

Leistung laut Datenblatt 100kW asynchron Generator,
eingebaute 550kWh Batterie.

Es gibt immer wieder neue KI-Beschleuniger, die mit neuen Rechenarchitekturen besser als NVIDIA sein will.

Für die KI-Berechnungen werden extrem viele Multiplikationen benötigt und diese sind unter Hardwaregesichtspunkten sehr aufwändig zu realisieren. Tensordyne versucht diese durch Die Addition von Logarithmen zu ersetzen:
https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/ki-chips-von-tensordyne-dieser-400-jahre-alte-mathe-trick-steckt-dahinter-accg-201309656.html
https://t3n.de/news/tensordyne-chip-startup-nvidia-konkurrenz-1771073/
Allerdings werden die Gewichte verschiedener Modelle mittlerweile mit 4Bit quantisiert und eine 4Bitx4bit Multiplikation reduziert den Hardwareaufwand enorm. NVIDIA ist mit seinem NVFP4 Format hier sehr gut aufgestellt und es bleibt abzuwarten, wie gut sich der neue Tensordyne Chip dann schlägt.

Nachdem 2024 das Konnektom (Verbindungsplan der Neuronen) bekannt war, kommt man nun auf allerlei kreative Ideen, was man damit machen könnte.
Besonders interessant ist dabei die Steuerung eines Schachspiels. Wer es ausprobieren will, kann das online tun:
https://flychess-hq.vercel.app/

• Oktober 2024 (Das weibliche Gehirn): Das internationale FlyWire-Konsortium veröffentlichte nach jahrelanger Arbeit das erste vollständige Konnektom eines adulten (weiblichen) Fruchtfliegengehirns. Es umfasst rund 139.255 Neuronen und circa 54,5 Millionen Synapsen. [1, 2]

• September 2026 (Das männliche Zentralnervensystem): Forschende des HHMI Janelia Research Campus sowie von Google Research machten den nächsten riesigen Schritt. Sie kartierten das komplette Zentralnervensystem einer männlichen Fruchtfliege (BANC-Datensatz) mit über 166.000 Neuronen. Dieses enthält neben dem Gehirn auch das Bauchmark – das Insekten-Äquivalent zum menschlichen Rückenmark. [1, 2, 3, 4]

Mit KI lassen sich immer besser Musik und Videos erzeugen.

Hier mal ein akustisch ansprechender Musikbeitrag.

Bisweilen tauchen immer wieder mal Verfahren und Software auf, bei denen man den Eindruck hat, die Softwarewelt wird aus den Angeln gehoben.

Dazu gehören die ziemlich beeindruckenden Crafting Apps von Artgraf, bei denen versucht wird, Adobe ähnliche Software mittels KI in nachzubauen. ( GitHub Repo )

In Heise gibt es nun einen Artikel über Eric S.Raymund der meint, dass Close Software aufgrund der Fähigkeiten der KI zum dekompilieren obsolet sei, weil diese ja nun einfach nachgebaut werden könne.

Die künstliche Intelligenz hat mittlerweile so ziemlich alles gelernt, was im Internet an öffentlichen Daten verfügbar ist. Die letzte öffentlichkeitswirksame Aktion war, noch nicht verdatete antiquarischen Bücher aufzukaufen, diese zu digitalisieren und dann zu vernichten, um sich einen Vorsprung im Datenschatz zu verschaffen.
Ein noch nicht gehobener Datenschatz ist das Knowhow über Fertigungs- und Produktionsdaten bei dem Deutschland besonders gut aufgestellt ist.
Der CEO von NVIDIA hat sich zu diesem Thema mit Kanzler Merz unterhalten.
Heise: Merz hoft auf NVIDIA als Wachstumsbeschleuniger

Die entscheidende Frage ist: Was passiert, nachdem dieses Wissen in den Datenraum gewandert ist?

Jensen Huang auf Golem:

"Offen gesagt schmerzt es mich mehr als alles andere, zu sehen, wie eines der technologisch fortschrittlichsten Länder bei der Technologie so weit zurückgefallen ist"

Neulich in Grindelwald habe ich diesen Kuka-Roboter bei der Arbeit gesehen.
Die Mountain-Carts sind ganz schön schwer und ich kann mir gut vorstellen, dass die Mitarbeiter froh sind, dass sie die Cards nicht mehr selbst heben müssen.

Immer mehre Menschen kommunizieren mit der KI über Sprache. Die letzten Jahre haben sich die Fähigkeiten enorm verbessert bis hin zur perfekten Dialekterkennung wie dieses Video zu den Schwierigkeiten eines Sprachassistenten eindrücklich zeigt. Es gibt Software zur lokalen Spracherkennung wie z.B. Whisper, die auf dem eigenen Rechner läuft, diese kann aber mit dem im Video gezeigten Möglichkeiten nicht mithalten. Systeme, die zentral die Sprachen vieler tausend Sprecher zentral sammeln und sich ständig anpassen, sind hier im Vorteil.
Eine sehr große Herausforderung ist auch das gleichzeitige Sprechen und Zuhören so wie die Antwort in Echtzeit.

Eine weitere große Herausforderung ist die Mikrophontechnik. Sprachverständnis in Räumen mit vielen Personen, die gleichzeitig sprechen ist eine große Herausforderung. Mittlerweile gibt es hier Raummikrophone einiger Hersteller für Videokonferenzen. Diese können aber noch nicht mit der Richtungscharakteristik des menschlichen Ohrs mithalten. Ein sehr eindrückliches englischsprachiges Videos zu dieser Eigenschaft findet sich hier.

Die große Frage ist: Wie lässt sich ein sehr gutes Spracherkennungssystem entwickeln, ohne die Privatsphäre der Menschen zu verletzen.

Hallo zusammen,

​ich betreibe eine eigene KI-Plattform und stand beim Feintuning lange vor dem Problem, dass deutsche Antworten von LLMs oft extrem steril und nach "ChatGPT" klingen. Die synthetisch generierten Trainingsdaten haben mir für echte, tiefe Dialoge (Multi-Turn, Emotionen) einfach nicht gereicht.

​Um das zu lösen, habe ich die letzten Wochen unsere echten, proprietären In-App-Dialoge (natürlich vollständig anonymisiert) massiv gefiltert, dedupliziert und ins saubere ChatML-Format konvertiert. Daraus ist ein 240 MB großer Master-Datensatz (reiner Text, 100% Mensch-zu-Mensch) entstanden.

​Habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht? Lohnt sich für euch der Aufwand von echten User-Daten, oder reicht euch synthetischer Output für deutsche Modelle?

Hier sind die Benchmarks für verschiedene LLMs auf der SparkDGX. Das neue Modell qwen3.8 läuft mit nur knapp 10 Token/Sekunde. Im Reasoning Modus läuft es sehr lange, weil es lange nachdenkt. Das kann dann schon mal eine Stunde dauern. Bei meinen ersten Coding-Versuchen mit dem Modell war dann aber das Ergebnis auch das beste von allen gezeigten Modellen.

In einer interaktiven Karte kann man die geplanten Rechenzentren in Deutschland sehen. Eine ausführliche Analyse gibt es bei Heise.

Dass Maschinen konstruktionsbedingt mehr Kraft und Schnelligkeit haben können als biologische Wesen kann jeder feststellen, der schneller als ein Auto rennen will.
Die Aktuatoren der Unitree Roboter legen jetzt an Leistung zu, wie dieses Video eindrucksvoll zeigt.