(Musik)
Hallo Sam. Vielen Dank, dass du heute hier bist.
Hallo Patrick. Es freut mich, heute hier zu sein.
Ich dachte aber, dass ich mit John sprechen würde.
John ist leider krank geworden.
Verschwinde, Patrick.
Du hattest heute Morgen schon dein Gespräch.
Entschuldigung, Sam.
Patrick schleicht sich immer per Deepfake in meine Gespräche ein.
Wir sollten dieses kleine Scharmützel vielleicht beenden und loslegen.
(Musik)
Es freut mich, dass ich jetzt von Angesicht zu Angesicht
mit Sam Altman sprechen kann.
Sam ist mittlerweile fester Bestandteil der Silicon-Valley-Geschichte.
Du hast Loopt im Alter von 19 gegründet, richtig?
Ich glaube schon.
Oder 18? Und dann warst du als einer der Hauptpartner
bei der Vorstellung des ersten iPhone dabei.
Du hast Loopt an Green Dot verkauft.
Sam war jahrelang Präsident von Y Combinator
und hat kürzlich OpenAI gegründet.
Viele Demos wurden von OpenAI unterstützt.
Das waren die GPT-gestützten Abfragen in natürlicher Sprache,
die Sie vorhin bereits in der Keynote gesehen haben.
Vielen Dank dafür, Sam.
Vielen Dank, dass ich heute hier sein darf.
Im Jahr 2014,
lange vor der Gründung von Open AI, hast du folgenden Tweet veröffentlicht:
KI wird entweder Fluch oder Segen sein.
Sie ist von allen Technologien die unbeständigste.
Wie sieht das jetzt aus?
(Gelächter)
Ich denke, dass es gut aussieht.
Ich bin heute viel zuversichtlicher.
Ich kann mich nicht mehr an diesen Tweet erinnern.
Aber ich bin heute viel zuversichtlicher, was den Umgang mit KI angeht.
Wir sind heute auf einem ganz anderen technologischen Weg.
Damals dachte ich, dass sich das in eine ganz andere Richtung entwickeln würde.
Mir gefiel die Idee von RL-Agenten nicht, die immer schwierigere Spiele spielten
und versuchten, Menschen zu schlagen.
Die Zukunft hätte meiner Meinung nach nicht rosig ausgesehen,
wenn wir dem freien Lauf gelassen hätten.
Aber heute verfügen wir über optimierte Systeme, die uns unterstützen
und so arbeiten, dass wir ihre Funktionsweise verstehen können.
Obwohl wir nicht sehen können, was innerhalb des neuralen Netzes passiert,
geht es mir damit viel besser.
Du warst früher eher KI-Gegner und sahst darin eine Gefahr.
Und bist jetzt deutlich weniger besorgt?
Ich bin immer noch der Meinung, dass wir den Umgang mit KI
ernst nehmen müssen und dass damit existenzielle Risiken verbunden sind.
Dank der harten Arbeit aller Beteiligten bei OpenAI und anderen KI-Unternehmen
machen wir jedoch gute Fortschritte, haben aber noch einen langen Weg vor uns,
bis wir eine Richtung gefunden haben, mit der wir alle zufrieden sein können.
Wahrscheinlich gibt es hier eine Gruppe von Menschen,
die viel im Internet unterwegs sind, viele weniger falsche Beiträge gelesen haben,
wissen, was der Analyzer sagt, und sich fragen, warum man Angst vor KI hat.
Wahrscheinlich gibt es hier wiederum aber auch eine Gruppe von Menschen,
die für so etwas keine Zeit haben, sich den Fortschritt der KI ansehen
und denken, dass das eine gute Sache ist,
die Autokorrektur aber trotzdem noch nicht richtig funktioniert.
Und naja,
es sieht aber nicht danach aus, dass mich die KI meiner Autokorrektur
in absehbarer Zeit umbringen wird.
Worüber sollten sich die Menschen, die Bedenken wegen KI haben,
wirklich Sorgen machen?
Wie viele von Ihnen haben Bedenken wegen KI?
Schon einige.
Nicht so viele, das ist gut.
(Gelächter)
In mancher Hinsicht stimme ich da vollkommen zu.
Künstliche Intelligenz ist nur eine Software.
Andere Software hat deterministische und nicht-deterministische Teile.
Quasi eine ausgefallene Version der Autokorrektur.
Wir könnten das also glauben.
Aber ich denke, dass wir auf eine ganz andere Art und Weise,
ohne Tricks, ohne Taschenspielertricks, herausgefunden haben,
wie wir lernende Systeme entwickeln können.
Die Bedeutung dieser Systeme kann gar nicht genug betont werden.
Wenn sie nicht nur eine ausgefallenere Version der Autokorrektur sind,
sondern sich zu komplexeren Systemen entwickeln,
die nicht hundertprozentig eindeutig oder abgrenzbar sind,
gibt es möglicherweise einige Grauzonen.
Da diese Systeme immer anspruchsvollere Aufgaben übernehmen und immer
selbständiger komplexere Probleme lösen können,
ändert sich natürlich auch die Art und Weise, wie die Dinge funktionieren.
Das bedeutet zumindest, dass sich die Welt schneller dreht.
Wir verfügen über KI, die jetzt quasi Teil unserer Gesellschaft ist.
Das kann sich in viele verschiedene Richtungen entwickeln.
Das bedeutet aber auch, dass sich die Möglichkeiten des Einzelnen und
die Geschwindigkeit, mit der sich die Welt weiterentwickelt, stark ändern werden.
Eine gute Analogie sind beispielsweise die jüngsten
finanzpolitischen Turbulenzen in Form des Ansturms auf Banken.
Jemand hat gesagt, dass die Anstürme auf Banken
in Zeiten von Twitter ganz anders ausfallen.
Die Informationen, die verbreitet werden, gehen viel schneller viral.
Das ist auch ein gutes Beispiel für etwas, das nicht per se gefährlich ist.
In diesem Fall ein paar Tweets,
die aber einen Dominoeffekt mit Folgewirkungen auslösen können.
In der letzten Finanzkrise gab es weder iPhones noch Twitter.
Zu dieser Zeit gab es bereits iPhones, aber nicht jeder hatte eins
und es wurde noch nicht für so viele Zwecke genutzt.
Das ist ein Beispiel dafür, wie Menschen aufgrund
zweier technologischer Veränderungen völlig verunsichert wurden.
Ich würde jedoch so weit gehen und sagen, dass diese beiden Veränderungen
weniger bedeutend sind, als es die KI sein wird.
Ihr steht mit GPT4 bzw. mit einer Reihe von GPTs
und ChatGPT vor einer schwierigen Situation.
Es heißt, dass ChatGPT das am schnellsten wachsende Produkt der Geschichte ist.
Was kann nach ChatGPT noch kommen?
Das kann ich dir nicht sagen.
Was ich aber sagen kann ist, dass ich während meiner Zeit bei
Y Combinator ständig um Rat gefragt wurde.
Wenn du mir als Start-up gesagt hättest, dass du ein Produkt veröffentlichst,
ganz ohne Empfehlungsmarketing, ohne Funktionen zum Teilen,
ohne Social-Media-Kanäle, ohne Netzwerkeffekte,
ohne irgendwelche Gründe, die für die Nutzung deines Produkts sprechen,
und deine Nutzer/innen das Produkt nicht ohne Registrierung verwenden können,
hätte ich dir gesagt, dass du dich in einer schlechten Ausgangslage befindest.
Jetzt habe ich das Gefühl, dass ich lange Zeit schlechte Ratschläge gegeben habe.
(Gelächter)
ChatGPT ist viral, nur nicht innerhalb des Produkts.
Es werden Screenshots von Tweets gepostet. Die Menschen …
Ich würde sagen, dass es schwierig ist, dieses Empfehlungsmarketing
in einem so isolierten Bereich voranzutreiben.
Bei Wordle hat es wohl funktioniert.
Man sollte nicht zu sehr hören auf …
Jedenfalls nicht so lange.
Man sollte bei Ratschlägen zu Produkten
nicht zu sehr auf Investoren hören. Ich denke, das wussten wir bereits.
In der Keynote hast du bereits über das sehr interessante Thema
der Abfragen in natürlicher Sprache gesprochen.
SQL war schon immer Teil unseres Interface.
Die menschliche Sprache ist natürlich eine viel schönere Schnittstelle.
Bei Stripe nutzen wir diese Abfragen häufig zur Anfragenoptimierung,
das funktioniert hervorragend.
Welche Anwendungsbereiche für GPT gefallen dir am besten?
Du kennst bestimmt alle denkbaren Anwendungsbereiche.
Das hast du bereits angesprochen.
Bevor ich über bestimmte Anwendungsfälle spreche,
möchte ich sagen, dass mir daran am besten gefällt,
dass wir endlich bei einer neuen Computerschnittstelle angelangt sind.
Seit Langem wird die Bedienung von Computern immer einfacher und intuitiver.
Sie alle nehmen dieses Gespräch mit Ihren iPhones auf.
Sie sind viel einfacher zu bedienen als ein Computer.
Sie können einfach Ihre Hände statt einer Maus benutzen.
Das ist ein bisschen angenehmer.
Sprache ist jedoch noch natürlicher und noch einfacher.
Wir können anderen sehr komplexe Konzepte mithilfe von Sprache vermitteln,
auf die dann Taten folgen. So einfach ist das.
Mit dieser neu gewonnen Art der Interaktion mit Computern
und dem neuen Verständnis von Software können wir sehr viel erreichen.
Man darf jedoch gespannt sein, in wie vielen Fällen
sich diese Vorgehensweise als richtig erweisen wird.
Mir fällt dazu ein lustiges Beispiel zu dieser Aussage ein.
Während du bei Y Combinator warst, bist du dem wahrscheinlich oft begegnet.
Im Jahr 2016 oder 2017 gab es im Silicon Valley einen Hype um Chatbots.
Und die Unternehmen dachten, dass Chatbots das Ein und Alles sind.
Man würde nicht auf die Website von 1-800-Flowers.com gehen,
sondern über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache
mit einem Blumen-Bot interagieren, um Blumen zu kaufen.
Ich weiß, dass es dazu irgendwann einmal eine Demo gab.
Das kam mir immer ein bisschen komisch vor,
weil Bots so plump waren.
Ja, richtig dumm.
Jetzt müssen wir diese Idee einfach wieder aufgreifen,
denn vielleicht war sie genau richtig.
Das ist jetzt definitiv der Fall.
Wie bei vielen anderen Tech-Hypes war es genau das, was die Leute wollten.
Die Technologie war nur dazu noch nicht in der Lage.
Ich glaube, dass die Menschen Software immer noch auf diese Weise nutzen wollen,
sofern die Technologie dies ermöglicht.
Und das sehen wir gerade.
Du hast nach den beliebtesten Anwendungsbereichen gefragt.
Wir sehen Menschen, die neue Dinge lernen möchten,
KI-Tutoren, medizinische Berater/innen
und Personen, die einfach nur einen Computer bedienen möchten.
Deshalb denke ich, dass der Wunsch der Nutzer/innen richtig war.
Es gab die Technologie dafür einfach noch nicht.
Bei Stripe haben wir das unter anderem so wahrgenommen,
dass Personen, die manuelle Arbeit oder eine Reihe von Aufgaben erledigen,
viel produktiver arbeiten können, wenn die relevanten Daten
und alle sonstigen Informationen, die sie möglicherweise benötigen,
sofort und unmittelbar zur Verfügung stehen.
So sehen wir das unter anderem.
Sprechen wir nun darüber, wie OpenAI funktioniert.
Bevor wir dazu kommen, würde ich gerne wissen, was als Nächstes ansteht.
Ihr habt GPT4, ChatGPT.
Vermutlich 5, also vielleicht.
Oder 4.5, nach eurer Nummerierung zu urteilen.
Gibt es sonst noch etwas, auf das wir uns freuen können?
Nicht unbedingt in Bezug auf Produkte, sondern auf die eingeschlagene Richtung.
Hier sind Personen anwesend, die sich auf technologische Entwicklungen freuen.
Geben wir ihnen einen kleinen Vorgeschmack.
Wir freuen uns auf die Multimodalität.
Kannst du das für Laien erklären?
Es ist ein System, das nicht nur mit Text,
sondern auch mit Audio, Bildern, Videos und mehr interagieren kann.
Der Wunsch der Nutzer/innen ist vor allem eine bessere Zuverlässigkeit.
Wenn Sie die beste von 10.000 Antworten auf jede GPT4-Anfrage erhalten könnten,
wären Sie damit wahrscheinlich meist sehr zufrieden.
Darin steckt eine Menge Informationen.
Sie sind nur nicht sehr gleichmäßig auf die durchschnittliche Anfrage verteilt.
Wenn wir die Antworten verbessern und das System viel verlässlicher machen können,
wäre das eine große Errungenschaft.
Letztendlich möchte man aber auch ein System,
das schneller neues Wissen generieren kann.
Aber das dauert noch etwas.
Zuverlässigkeit ist ein gutes Stichwort.
In der KI-Branche wird gerne der Begriff „Halluzination“ verwendet.
Im Allgemeinen werden in der KI-Branche gerne neue Wörter erfunden.
Man sagt „Inferenz“ und nicht „Dauer bis Vorgang abgeschlossen ist“.
Es heißt „Halluzination“ und nicht „Irgendwelche Sachen erfinden“.
Ja, ein komischer Begriff.
Manchmal hört sich das an wie, naja …
Eines der Hauptprobleme in unseren Anwendungsfällen ist jedoch,
dass wir echte Informationen und Daten benötigen.
In der Vergangenheit war die Performance eher gemischt.
Die Performance von GPT ist quasi so unstetig wie der Bart von Will.
Wir sind jetzt also dabei, dieses Problem zu beheben?
Wir arbeiten daran, die Zuverlässigkeit deutlich zu verbessern.
Wir verbessern sie bereits Woche für Woche.
In diesem Zusammenhang kann man sagen,
dass Menschen ziemlich nachsichtig sind, wenn andere Menschen Fehler machen.
Sie haben aber überhaupt kein Verständnis dafür, wenn Computer Fehler machen.
Der Aufwand für die Lösung dieses Problems ist viel größer als der Aufwand,
den ein menschliches Teammitglied dafür betreiben müsste – viel, viel größer.
Das wird also eine Weile dauern. Die Messlatte wird sehr hoch liegen.
Denkt sich GPT bereits weniger Dinge aus
als ein Gast bei einer Dinnerparty?
Auf jeden Fall. Wir müssen aber noch viel weiter gehen.
Du hast gesagt, dass GPT Woche für Woche besser wird.
Wie lässt sich die Modellleistung bei OpenAI operativ verfolgen?
Wir verfügen über mehrere Evaluierungssysteme.
Wenn wir Feinjustierungen vornehmen oder neue Modelle entwickeln,
nutzen wir diese Systeme, um zu prüfen, wie sich diese Änderungen auswirken.
Ist das wie beim Verbraucherpreisindex
und ihr ändert ständig, was in die Evaluierung einfließt?
Sie wird einfach immer härter.
Wir haben noch einen weiten Weg vor uns, was die Robustheit der Evaluierung angeht.
Sprechen wir nun darüber, wie OpenAI funktioniert.
Ich denke, viele der hier Anwesenden sind sehr daran interessiert.
Ihr trennt in eurem Unternehmen beispielsweise Forschung und Produkt.
Es ist sicher interessant, mehr darüber zu erfahren.
Allgemein würden wir gerne erfahren, was eure Grundsätze bei OpenAI sind.
Die Art, wie unser Unternehmen arbeitet,
ändert sich jedes Jahr oder sogar noch schneller.
Wir befinden uns immer noch mitten in der technologischen Entdeckungsphase.
Man nimmt sich natürlich viel vor. Es gibt doch dieses Zitat:
„Jeder hat einen Plan, bis er ins Gesicht geschlagen wird.“
Das ist von Mike Tyson.
Und dann bekommt man einen Schlag ins Gesicht und stellt fest,
dass die Organisationsstruktur oder der eigentliche Plan geändert werden muss.
Dass die Entwicklung des Produkts nicht möglich ist
oder es etwas viel Besseres gibt.
Unser Vorteil ist, dass wir bei unserer Forschung
sehr darauf bedacht sind, die Wahrheit zu finden.
Wir wollen Dinge zum Laufen bringen.
Uns ist es egal, wenn unsere Ideen letztendlich nicht die richtigen sind.
Der Fortschritt im Bereich der akademischen KI-Forschung
wurde lange Zeit von großen Wissenschaftlern ausgebremst.
Ihnen war der Erfolg bestimmter Herangehensweisen wichtiger,
als dass die Technologie funktioniert.
Deshalb werden wir tun, was auch immer nötig ist.
Wir werden der Wahrheit folgen, wohin sie uns auch führt.
Wenn die Antwort darin besteht, diese unverschämt großen System zu erweitern,
statt einen neuen genialen Algorithmus zu entdecken,
ist das auf intellektueller Ebene natürlich nicht sehr befriedigend.
Wenn das aber die Lösung ist, werden wir auch das tun.
Diesen Grundsatz haben wir von Beginn an verfolgt.
Das heißt aber auch, dass es schwierig ist, Vorhersagen zu treffen.
Kann man sagen, dass es bei der KI eine Zyklizität gibt?
Dass neue Techniken entdeckt, viele Berechnungen durchgeführt werden
und alles verworfen wird, um wieder neue Technologien zu entdecken
und das Ganze zu wiederholen?
Vielleicht ist es Teil eures Erfolgs, dass ihr Dinge einfach ausprobiert
und dabei nicht wählerisch seid?
Es gibt eine gewisse Zyklizität.
Aber diesen Ansatz, einfach Berechnungen durchzuführen,
gab es bis vor einigen Jahren noch gar nicht.
Das ist kein altbekannter Ansatz.
Er war möglicherweise schon auf abstrakte Weise bekannt.
Es gab außer uns aber niemanden, der sich dazu entschlossen hat,
das Sprachmodell einfach auszuweiten.
Es also auf die harte Weise zu versuchen.
Für Entwickler/innen scheint das nicht die feine Art zu sein.
Etwas einfach mit roher Gewalt zu erzwingen.
Das stimmt.
Große Computer werden auf jeden Fall eine wichtige Rolle spielen.
Ich denke, die schwere Arbeit liegt noch vor uns.
Jetzt geht es darum, neue Ideen zu entwickeln.
Ihr seid quasi ein Schlossknacker mit einer Brechstange.
Wir haben aber ein neues Tool.
Das GPT-System, das uns bei allen möglichen Aufgaben unterstützen kann.
Wie schafft man eine wahrheitsorientierte Forschung?
Dabei spielen vor allem die Menschen eine wichtige Rolle.
Wie in jedem Unternehmen geht es um die Menschen
und die ersten Mitarbeitenden, die man einstellt.
Wir haben versucht, bei der Einstellung sehr gewissenhaft vorzugehen
und herauszufinden, was diese Personen ausmacht.
In den Anfangstagen unseres Unternehmens haben wir versucht,
einige ziemlich angesehene Personen einzustellen.
In einigen Fällen haben wir das auch geschafft.
Sie haben leider nicht zu unserer Vision gepasst.
Euch ist es scheinbar sehr wichtig, dass eure Mitarbeitenden
kein bestimmtes Team haben, das sie mit ihren Fertigkeiten unterstützen.
Eure Mitarbeitenden müssen einfach aufgeschlossen sein.
Wir haben eine sehr hohe teamübergreifende Fluktuation.
Neue Teams werden gegründet und aufgelöst
und Mitarbeitende wechseln zu anderen Aufgaben.
Diese Vorgehensweise ist entscheidend für unsere Art zu arbeiten
und unterscheidet sich sehr vor der Art, wie viele andere Unternehmen arbeiten.
Woher wisst ihr, ob eine Forschung finanziell sinnvoll ist?
Bei einem Produkt sieht man wenigstens, ob es genutzt wird.
Man erhält Feedback in Echtzeit.
Einer der wesentlichen Aspekte der Forschung ist,
dass man fünf Jahre an etwas arbeiten kann, das zunächst
nach einer Sackgasse aussieht und dann plötzlich Fahrt aufnimmt.
Ganz genau.
Man muss einfach den viel längeren Zeitrahmen hinnehmen.
Mir fällt gerade ein weiterer Punkt ein, der für den Erfolg hilfreich ist.
Man benötigt Mitarbeitende, die wenig externe Bestätigung brauchen.
Wir können uns ruhig eingestehen, dass wir alle etwas Bestätigung brauchen.
In einem Unternehmen benötigt man aber Mitarbeitende, die relativ wenig brauchen.
Das ist ein Ansatz, der für uns gut funktioniert.
Zahlreiche Fachleute auf diesem Gebiet sehen das anders.
Sie sagen, dass das nicht funktioniert, und das auf eine viel direktere Weise.
Man benötigt Mitarbeitende, die ein konstant hohes Niveau halten können,
auch wenn sie während ihrer Forschung nur sehr wenig Kontakt zur Außenwelt haben.
Man braucht Mitarbeitende, die jahrelang in einem wilden Umfeld arbeiten können.
Ihr habt offensichtlich auch versucht,
eine Verbundenheit zum Unternehmen aufzubauen.
Es ist nicht wie bei anderen Unternehmen, wo man Teil eines Teams wird
und fünf Jahre in diesem Team arbeitet.
Eure Mitarbeitenden werden ganz bewusst zwischen den Teams hin- und hergeschoben.
Das ist dein drittes Start-up, wenn ich YC als Start-up zähle?
Das stimmt.
Was machst du bei OpenAI anders?
Oder was willst du jetzt anders machen?
Die Leitung eines Forschungsteams
und etwa einer Investmentfirma sind zwei verschiedene Paar Schuhe.
Es gibt einige grundlegende Dinge, die man lernen kann.
Zum Beispiel den Umgang mit Mitarbeitenden.
Im Allgemeinen wird viel zu oft versucht, Gelerntes auf Neues anzuwenden.
Man sollte neuen Situationen immer mit frischem Blick begegnen
und die Dinge so nehmen, wie sie kommen.
Bei OpenAI haben wir alles getan, von dem bei YC abgeraten wurde.
Wir haben viereinhalb Jahre für die Markteinführung eines Produkts gebraucht.
Wir werden das kapitalintensivste Start-up in der Geschichte des Silicon Valley sein.
Wir haben eine Technologie entwickelt, ohne zu wissen, wer unsere Kundschaft ist
und wie unsere Kundschaft sie nutzen wird.
Mal im Ernst: Gab es Investoren, die mahnend den Finger hoben
und euch sagten, dass ihr es irgendwie falsch macht?
Die gab es, aber das war mir relativ egal.
Dann investieren Sie nicht.
Sie können Ihre Beteiligung an jemand anderen verkaufen.
Das klingt anders als bei früheren Start-ups.
Vielleicht verwirklichst du dich selbst mehr.
Vielleicht sollte man nicht so viel auf die Meinung anderer geben.
Aber das haben wir. Solche Dinge haben wir geändert.
OpenAI ist derzeit…
ChatGPT ist in aller Munde.
Eure Produkte sind unglaublich erfolgreich.
GPT4 bietet der Kundschaft einen enormen Mehrwert.
Ich nehme mal an, dass das nicht immer so war.
Kannst du irgendwelche lustigen Geschichten erzählen oder wie es war?
Das kann ich machen, aber ich möchte vorweg kurz erwähnen,
dass niemand wirklich ehrlich über die Anfangszeit spricht,
weil das rückblickend sehr unangenehm ist.
(Gelächter)
Nervöses Lachen aus dem Publikum.
Die Anfangszeit von OpenAI war sehr hart, nichts lief wirklich gut.
Wir waren ein äußerst unkultivierter Haufen.
Wie bereits erwähnt, wurden wir von allen in dieser Branche verspottet.
Es gab einen ziemlich berühmten Mann mit einem KI-Unternehmen,
das jetzt nicht mehr so gut läuft wie OpenAI.
Immer wenn die Medien etwas Positives über unser Unternehmen schrieben,
hat er ihnen gesagt, dass das nicht so ist und dass wir nichts können.
Ihr hattet Zoff mit Elon Musk?
Ja, wir hatten Zoff mit Elon Musk.
Was wichtiger ist, wir konnten keine technologischen Erfolge vorweisen.
Wir hatten nur ein paar kleine Erfolge.
Wir hatten einige Projekte, die in gewisser Weise gut liefen.
Wir haben Doda gemacht und konnten uns so Finanzmittel von Microsoft sichern.
So konnten wir die GPT-Reihe entwickeln.
Es war aber noch völlig unklar, wie wir die AGI entwickeln würden.
Außerdem waren wir DeepMind zu diesem Zeitpunkt haushoch unterlegen.
Wir wurden oft gefragt, warum wir das tun, wenn DeepMind doch unerreichbar ist.
Das Konzept der Sprachmodelle war noch vollkommen unbekannt.
Auch ist niemand auf die Idee gekommen, eine API dafür zu nutzen oder
ChatGPT zu veröffentlichen.
Es sah also wirklich schlecht aus. Es war auf jeden Fall hart.
Wir haben aber immer einen Fuß vor den anderen gesetzt.
Jedoch hatten wir ständig nicht genug Mittel, Rechenleistung und Personal.
Wir haben einfach weitergemacht, bis etwas funktioniert hat.
Wenn du sagst, einfach weitergemacht …
Ich denke, dass jedes Unternehmen einer gewissen Größe
schwierige, dunkle Zeiten durchlebt.
Wenn ich an die dunklen Zeiten von Stripe zurückdenke,
gab es nach der Einführung eine Zeit, in der die Endorphine verflogen waren,
haben einige unserer anfänglichen Mitarbeitenden das Unternehmen
irgendwann auf einen Schlag verlassen.
Das war sehr anstrengend, weil das am eigenen Selbstvertrauen kratzt
und man darüber nachdenkt, was einen antreibt.
Es kann hilfreich sein, wenn man eine Idee hat, für die man sich begeistern kann.
Oder wenigstens, wie in unserem Fall, Impulse durch
die Arbeit für unsere Kundschaft verzeichnen kann.
Wir müssen einfach weitermachen, wir haben all diese Anfragen,
die bei der API eingehen, und die Kundschaft,
um die wir uns kümmern müssen.
Wir haben quasi keine andere Wahl.
Euer Unternehmen scheint mehr Grundlagenforschung betrieben zu haben.
Ihr hattet nicht diese Kundenimpulse, die euch angetrieben hat.
Wart ihr nicht versucht, alles an den Nagel zu hängen?
Das Silicon Valley war einst ein guter Ort für Forschungslabore.
Heute gibt es gute und richtige Ratschläge für Produkt-Start-ups
und sie sind alle berechtigt.
Und das ist einer der Gründe, warum sich YC so dafür einsetzt.
Sobald man Kundschaft hat, wird man aus diesem Loch gezogen.
Wir mussten aber lernen, wie man ein Forschungslabor führen und
diese interne Motivation ohne Kundschaft
und externe Bestätigung aufrechterhalten erhalten kann.
Das war wirklich schwer.
Dafür ist ein gutes Kollegium entscheidend.
Wir haben versucht, externe Kontaktpunkte zu finden,
die uns bei Verstand halten und
quasi als unser Kundenfeedback fungieren.
Wie in vielen anderen Bereichen auch, mussten wir wieder lernen, wie das geht.
Du hast den harten Wettbewerb beschrieben
und einige der Mitbewerber auf diesem Gebiet wie DeepMind genannt.
Ein Punkt, den ich bei deiner Aussage festgestellt habe,
ist, dass die KI-Branche sehr wettbewerbsorientiert ist
und jedes Unternehmen schneller sein möchte als die Konkurrenz.
Es geht dort sehr hitzig zu, fast so wie bei einem Sportevent.
Das erinnert mich irgendwie an die Anfangszeit der Computertechnologie
und den harten Konkurrenzkampf zwischen Microsoft und Apple.
Wir haben Mitbewerber in unserer Branche und sie sind alle großartig.
Heutzutage ist das etwas entspannter.
Gibt es etwas an diesen superschnell wachsenden …
Die KI-Branche ist einerseits sehr wettbewerbsorientiert,
andererseits ist es auch eine Branche, in der es am wenigsten Wettbewerb gibt.
Ich denke, dass jeder in diesem Bereich weiß, was auf dem Spiel steht.
Wir möchten, dass dieses Unterfangen erfolgreich ist.
Und obwohl jedes Unternehmen schneller sein möchte als sein Mitbewerber,
wissen wir alle, dass Zusammenarbeit wichtig ist, um unsere Ziele zu erreichen.
Das unterscheidet diese Branche von jeder anderen Branche.
Wie sieht diese Zusammenarbeit aus?
Meistens sprechen die Laborleiter/innen miteinander.
Ich denke, dass wir zukünftig mehr mit Regierungen sprechen werden.
Was wird mit den Regierungen passieren?
Es gibt aktuell viel über die Regulierung von KI gesprochen.
Worüber sollte man …
Ich sag dir, was ich mir wünsche.
Ich weiß nicht, was sie tun werden. Was möchte ich?
Durch den zunehmenden Fortschritt im Bereich der Algorithmik
können Computersysteme oberhalb einer bestimmten Schwelle
für gute Zwecke oder schlechte Zwecke verwendet werden.
So wie das bei jeder anderen menschlichen Technologie der Fall ist.
Ich würde mir eine Organisation wie die IAEO,
die Internationale Atomenergie-Organisation,
für KI wünschen.
Wenn man ein riesiges KI-Trainingssystem entwickelt
und Modelle über einer bestimmten Kapazität trainiert,
sollte es eine globale Regulierungsbehörde geben,
die die Durchführung von Tests anordnet, bevor das Produkt bereitgestellt wird.
Sie sollte auch Prüfungsstandards festlegen.
In Europa werden Atomkraftwerke aber außer
und neue Kohlekraftwerke in Betrieb genommen.
Das ist aus klimatechnischer Sicht eher ein Schritt in die falsche Richtung.
Ist die IAEO wirklich das Modell, das du dir wünschst?
Seit 1945 wurden keine Atomwaffen mehr im Krieg eingesetzt.
Und das hielt man damals vermutlich für sehr unwahrscheinlich.
Das Vorgehen war nicht perfekt.
Der Fehler wurde definitiv von der Politik gemacht.
Ich bin mir ehrlich gesagt nicht sicher, ob das die Schuld der IAEO war.
Ich glaube, die NRC in den USA hat
in den 45 Jahren ihres Bestehens noch nie eine Anlage genehmigt,
die dann auch gebaut wurde – das ist unglaublich beschämend.
Aber ja, seitdem wurde keine Atombombe mehr eingesetzt.
Und du schreibst der IAEO zumindest einen gewissen Anteil zu?
Zumindest teilweise.
Mit dem Thema Atomenergie hast du mich gerade daran erinnert,
dass ich etwas bei der Vorstellung vergessen habe.
Sam hat Unglaubliches vollbracht.
Nebenbei ist er aber auch der größte Geldgeber von Helion,
dem führenden Start-up im Bereich der Fusionsforschung.
Sollten wir uns darüber freuen, dass es in Zukunft Kernfusion gibt?
Auf jeden Fall, die Kernfusion wird sich bewähren.
Was noch nicht sicher ist …
Fusion wird funktionieren?
Ja, wird sie.
Okay, Sie haben es alle gehört.
Aber, aber …
Ich habe das leider schon getweetet.
Jetzt kommt es darauf an, wie billig wir die Energie gewinnen können
und wie schnell wir sie dem Markt zur Verfügung stellen können.
Das sind zwei sehr große Herausforderungen.
Vielleicht nicht ganz so groß, wie die physikalischen Möglichkeiten dafür
zu schaffen, aber nah dran.
Es liegt absolut im Bereich des Möglichen, dass die Kernfusion funktioniert,
aber viel teurer sein wird als Solarenergie und Stromspeicher.
Das wäre wirklich schade.
Es ist auch absolut möglich, dass die Kernfusion funktioniert und günstig ist,
wir die erforderlichen Kapazitäten für die Versorgung aber nicht schaffen können.
Wenn die Kosten um einen Faktor von 10 oder 100 sinken, steigt die Nachfrage
ins Unermessliche und es wird sehr schwer, genügend Strom zu produzieren.
Ich denke, dass wir dieses Problem zukünftig lösen.
In der Zukunft werden die Energiekosten wahrscheinlich
mit stark fallenden Informationskosten ebenfalls drastisch sinken.
Sollten diese beiden Szenarien zeitgleich eintreffen –
ich würde sagen, das sind die beiden wichtigsten Faktoren der Weltwirtschaft –,
kann uns das in eine völlig andere Situation versetzen.
Sind diese beiden Themen enger miteinander verbunden,
als angenommen wird, wobei die Energie- versorgung ein limitierender Faktor ist?
Das sind sie in jeder Hinsicht.
Wenn man das größte, intelligenteste System entwickeln möchte,
benötigt man Unmengen an Energie.
Und wenn man sich der KI zur Unterstützung und schnelleren, besseren Durchführung
der Werkstoffwissenschaft bedient, erreicht man die Kernfusion eventuell
auch etwas schneller.
Kommen wir noch einmal auf Helion zu sprechen.
Es gibt diese interessanten Fragen, was wovon abhängig ist.
Hätten die Römer eine Art industrielle Revolution haben können?
Fehlten ihnen hierfür Technologien?
Wäre Helion bereits in den 60ern möglich gewesen?
Nein.
Okay.
Es ist immer erstaunlich, wie sich diese Dinge entwickeln.
Ohne die Fortschritte im Bereich der Halbleitertechnik
würden uns diese Technologien jetzt bei Helion fehlen.
Vor 10 oder 15 Jahren wäre das vollkommen unmöglich gewesen.
Die Werkstoffwissenschaft, die Fortschritte, die wir bei zahlreichen
Maschinenteilen erzielt haben, die Computermodellierung,
die Funktionsweise von Plasma,
all das wäre in der Vergangenheit unmöglich gewesen.
Das ist das Ergebnis jahrzehntelanger Forschung im Bereich
Werkstoffwissenschaft und Computermodellierung?
Ja, das ist das Ergebnis großer Fortschritte
in fünf aufeinander aufbauenden Bereichen.
Das schafft Möglichkeiten, die zu der Zeit,
als es zuletzt Kernfusionversuche gab, noch vollkommen undenkbar waren.
Wir sind jetzt leider etwas abgeschweift.
Kommen wir noch einmal auf die KI-Vorschriften zu sprechen.
Glaubst du, dass die Beschränkung von Rechenleistung …
Ich würde sie nicht beschränken.
Das kann man an bestimmten Punkten tun.
Auf lange Sicht ist das aber eindeutig nicht die Lösung.
Über einem bestimmten Schwellenwert sollten jedoch
zunehmend gesetzliche Anforderungen an Unternehmen gestellt werden.
Wenn man ein System mit einigen sehr leistungsstarken Funktionen entwickelt,
sollten dafür andere gesetzliche Anforderungen gelten,
als für jemanden, der ein Modell auf seinem Laptop trainiert.
Glaubst du, dass wir leider wieder zum Protektionismus zurückkehren?
Also Menschen, die Menschen schützen?
Anwälte haben schon lange herausgefunden,
dass ihre Dienste vielfach benötigt werden.
Weil sie die Regeln machen. Weil sie Anwälte sind.
Darüber habe ich mir Gedanken gemacht.
Ich habe immer noch ein paar Bedenken.
Es gab bereits zahlreiche Situationen, in denen versucht wurde,
bestimmte Jobs zu schützen.
Das ist aber keine erfolgversprechende Strategie.
Ich denke, dass man allmählich feststellt,
dass AGI etwas vollkommen Neues ist und auch so behandelt werden muss.
Hier sitzen ungefähr 3.000 Menschen,
die in allen erdenklichen Branchen arbeiten.
Vielen von ihnen bestimmt in KI-Start-ups.
Das Wachstum von OpenAI wird durch eure API-Produkte vorangetrieben,
vielleicht am meisten von allen KI-Startups.
Wenn du eine Bitte an Start-ups richten würden,
was sollten sie deiner Meinung nach entwickeln?
Was würde auf deiner Wunschliste für ein Start-up stehen?
Wir haben das vorhin bereits angeschnitten.
Ich würde sagen, alles in Richtung Design eines neuen Schnittstellenmodells.
Das scheint immer noch zu funktionieren.
Von Chatbot-Schnittstellen bis zu Dingen, die früher wesentlich schwieriger waren,
wie die Steuerung unterschiedlicher Workflows.
Dieser Bereich scheint vielversprechend zu sein.
Die Fortschritte im Bildungsbereich sind auch beachtlich.
Die KI-Tutoren haben mich wirklich positiv überrascht.
Ich glaube, dass sie noch viel besser werden können.
Erstaunlich daran ist, dass man ständig das kreative Potenzial unterschätzt,
das entsteht, wenn man sich wirklich auf eine Sache konzentriert.
Wir arbeiten mit vielen vertikalen SaaS-Unternehmen zusammen,
die Software für ein ganz bestimmtes vertikales Unternehmen bereitstellen,
dabei handelt es sich um eine echte Nische.
Es gibt sehr beliebte Softwareplattformen für die Verwaltung von Pfadfindergruppen,
weil es zahlreiche sehr aktive Pfadfindergruppen gibt.
Deshalb benötigt man eine Software für die Verwaltung dieser Gruppen.
Es gibt natürlich in jeder Branche Nischenprodukte.
Sind die Softwareplattformen nicht die Instrumente,
über die ein Großteil der Produktivitätsgewinne durch KI
an die Wirtschaft weitergegeben wird?
Ein Großteil der Unternehmen sind keine Technologieunternehmen,
durch SaaS können sie aber von diesen Produktivitätsgewinnen profitieren.
Das stimmt wahrscheinlich.
Ich kann hier aber nicht aus eigener Erfahrung sprechen.
Sobald die KI fortschrittlicher ist, kann man noch mehr davon profitieren.
Man könnte die KI dann nach einem Heilmittel für Krebs fragen
und sie spuckt die Antwort kurz darauf einfach auch.
Das wäre cool. Das wäre auf jeden Fall sehr aufregend.
(Gelächter)
Das wäre sehr aufregend.
Um nochmal auf die Bildung zurückzukommen: Beim Bloom 2-Sigma-Effekt
erhalten Kinder Einzelunterricht mit speziellen Lernmethoden,
bei denen man erst zur nächsten Stufe übergeht,
wenn das Kind das aktuelle Thema verstanden hat.
Dieses Phänomen wird Bloom 2-Sigma-Effekt genannt,
weil die Leistung dabei um zwei Standardabweichungen besser ausfiel
als bei Schülerinnen und Schülern, die herkömmlich unterrichtet wurden.
Ich denke, dass die Leistung der KI-Tutoren
so positiv überrascht, weil sie das im Einzelunterricht erfolgreich umsetzen.
Das sind zwei Standardabweichungen.
Ja, genau.
Hast du einen Ratschlag zur KI-Nutzung
für die Unternehmen hier, die nicht in der KI-Branche tätig sind.
Ja, interne Produktivität.
Es gibt eine große Kluft zwischen Mitarbeitenden und Unternehmen,
die KI-Tools nutzen, und solchen, die es nicht tun.
Auch wenn Ihr Unternehmen keine Berührungspunkte mit KI hat,
können Sie auf jeden Fall herausfinden, wie Sie Ihre Produktivität
durch den Einsatz von KI drastisch steigern können.
Sie sollten auf jeden Fall lernen, wie Sie KI nutzen können.
In Bezug auf AGI …
… drei Jahre, fünf Jahre? Was denkst du?
Ehrlich gesagt ändern sich die Regeln so schnell,
dass wir uns erst einmal auf einige Definitionen einigen müssten,
bevor mich ich dazu äußern kann.
Wie lautet deine Arbeitsdefinition?
Je mehr Fortschritte wir machen, desto mehr ändert sie sich.
AGI ist auf jeden Fall ein System, mit dem der wissenschaftliche Fortschritt
drastisch beschleunigt werden kann.
Das muss nicht bedeuten, dass das System
eigenständig wissenschaftliche Erkenntnisse gewinnt.
Ich denke, das wird nicht passieren.
Wir werden aber mit AGI arbeiten,
es wird Teil unserer Gesellschaft werden
und das kollektive Tempo des wissenschaftlichen Fortschritts
wird sich dramatisch verändern.
Damit rechne ich bis zum Ende dieses Jahrzehnts.
Nach diesem …
… Kriterium können wir bald damit rechnen.
Ja, aber es wird kein vollständig autonomes System sein.
Für einige Personen würde das nicht zählen.
Ja, das stimmt.
Es ist eben eine lebendige Definition.
Viele wissen wahrscheinlich nicht, dass du gemeinsam mit Paul Graham
der erste Angel Investor von Stripe warst.
Warum hast du in Stripe investiert?
Zum einen ist dieser Markt einer der größten Märkte.
Zum anderen glaube ich, dass man sehr viel Wirtschaftswachstum schaffen kann,
indem man wirtschaftliche Transaktionen vereinfacht.
Das ist auch einer der Gründe, warum das Internet als Ganzes so interessant ist.
Durch dieses Wachstum können Produkte und Dienstleistungen auch
schneller und günstiger bereitgestellt, verbessert
und zugänglicher gemacht werden.
Hier gab es auf jeden Fall noch mehr Fortschritte.
Stripe hat definitiv alle Erwartungen übertroffen,
aber diese grundlegende Überzeugung hatte ich damals und habe ich auch heute noch.
Ich finde du und Patrick wart beeindruckend.
Stripe hatte alles, was ich mir bei einem Start-up wünsche:
Ideen für einen großen Markt, die ich unterstützen möchte,
tolle Gründer und etwas, das sich langfristig auf dem Markt halten kann.
Das ist schon sehr lange her. Damals habe ich noch einen echten Scheck ausgestellt
und das war wahrscheinlich einer der letzten überhaupt.
Das ist schon ironisch für Stripe, wenn man darüber nachdenkt.
Ja, deswegen.
Ja, deswegen war es auch einer der letzten.
Wenn man sagt, dass man einen Scheck an dieses Start-up ausgestellt hat,
aber ich habe wirklich einen Scheck an Stripe ausgestellt.
Wir haben neue RFAs, wir können alles digitalisieren.
Ihr nutzt Stripe nun zur Monetarisierung von ChatGPT.
Habt ihr Produkt- Feedback für uns?
Wir sind sehr zufrieden.
Es gibt eine Sache, die euer Team bestimmt nicht mehr hören kann.
Stripe bietet exzellente Unterstützung und Dokumentation –
ein perfektes Gesamtpaket, das besser ist, als bei jedem anderen Start-up.
Wir bei OpenAI geloben Besserung in diesen Bereichen.
Diese Leistung ist sehr bemerkenswert.
Es gibt eine sehr spezifische Neuerung bei GPT4,
auf die ich mich freue, und das ist die technische Dokumentation.
Bei Stripe haben wir mittlerweile sehr viele und sehr technische Unterlagen.
Sie werden jedoch für sehr unterschiedliche Zwecke genutzt.
Ich könnte zum Beispiel eine Plattform in den Niederlanden entwickeln,
um Point-of-Sale-Zahlungen mit dem neuen S700-Lesegeräte anzunehmen,
dass das Lesegerät mit der bisher längsten Batterielaufzeit ist,
und ich möchte einfach nur herausfinden, wie ich das machen kann.
Dafür ist GPT4 bestens geeignet.
Das scheint eindeutig die Zukunft zu sein.
Sie können dann einfach GPT4 oder ein ähnliches System öffnen,
Fragen stellen und erhalten dann eine perfekte individuelle Antwort.
Ich habe eine eher eng gefasste Produktfrage.
Kann man dann den Integration Builder von Stripe öffnen
und bekommt etwas angezeigt oder denken alle zu viel darüber nach?
Vielleicht öffnet man stattdessen GPT4 und fragt das System einfach,
wie man seine Stripe-Integration entwerfen soll?
Wir arbeiten noch an einer Antwort auf diese Frage.
Möchten die Nutzer/innen einen zentralen Chatbot für den gesamten Workflow nutzen?
Oder möchten sie überall ein Chat-Interface haben?
Wir probieren verschiedene Versionen aus, die sich aus Plug-ins zusammensetzen.
Wir arbeiten an Versionen, in denen der Chat überall eingebettet werden kann.
Ich denke, dass es auf diese Fragen generell noch keine Antwort gibt.
Ihr solltet auch euer API-Produkt vorstellen.
Denn viele Menschen machen sich Sorgen um die Nutzung ihrer Daten.
Sie möchten Daten nutzen, möchten aber auch nicht unbedingt,
dass die Daten zum Trainieren von Modellen und ähnlichen Vorgängen verwendet werden.
Dieses Problem habt ihr mit eurem API-Produkt jedoch aus der Welt geschafft.
Das ist nur nicht hinlänglich bekannt.
Mit diesem Missverständnis wollen wir aufräumen.
Wir trainieren unser Modell nicht mit Daten aus der API.
Sie können sie also unbedenklich für Ihr Unternehmen nutzen.
Ihre Daten fließen nicht in unseren Trainingssatz ein.
Das ist uns ein großes Anliegen, da wir um die Vertraulichkeit der Daten wissen.
Wir speichern Daten nicht langfristig.
Wir nutzen sie nicht zu Trainingszwecken.
Es sind Ihre Daten. Das verstehen wir.
Es gibt zahlreiche andere Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Modelle.
Wir werden unsere Preise im Laufe der Zeit weiter senken.
Wir werden weiter an der Verbesserung unserer Modelle arbeiten.
Wir möchten, dass unsere APIs
sehr benutzerfreundlich und langfristig stabil sind
und mit zunehmender Leistung
dem gesamten Internet und der gesamten Tech-Branche
zu mehr Informationen verhelfen.
Wir möchten unsere Nutzer/innen damit verblüffen,
wie viel Informationen sie für wenig Geld bekommen können.
Ich denke, das können wir noch lange Zeit tun.
Du hast gerade von Daten gesprochen.
Ich denke, dass oft nicht bekannt ist, wie klein die Modelle eigentlich sind.
Ich weiß nicht, ob ihr viel über die geringe Größe der Modelle nachdenkt.
Können die Modelle irgendwann auf einem Gerät, on-premise
oder auch auf meinem privaten Gerät genutzt werden?
Es wird noch einige Zeit dauern,
bis du ein GPT4-Modell auf deinem iPhone nutzen kannst.
Eines Tages ist das vielleicht technologisch möglich.
Also eher für spezielle Anwendungsbereiche
und nicht für die breite Masse.
Uns läuft die Zeit davon, deswegen komme ich zur letzten Frage.
Du hast Kontakt zu zahlreichen Start-ups und berätst viele Start-ups.
Du arbeitest auch mit kleinen und großen Unternehmen
sowie mit Start-ups zusammen, von denen einige hier sind.
Im Hinblick auf das Jahr 2023, wir haben KI besprochen,
aber für die Gesamtwirtschaft, den Arbeitsmarkt, die Rückkehr ins Büro,
den Backoffice-Bereich – was rätst du da den Start-ups?
Welche Fehler machen Start-ups, die du beheben möchtest?
Welchen Ratschlag würdest du allen geben?
Eine der schlechtesten Entwicklungen in der Tech-Branche war,
dass jeder die Möglichkeit hatte, vollständig remote zu arbeiten,
und sich die Mitarbeitenden von Start-ups nicht treffen mussten.
Man dachte, dass das keinen Einfluss auf die Kreativität hat.
Meiner Meinung nach ist dieses Experiment vorbei.
Die Technologie ist einfach noch nicht weit genug, dass Mitarbeitende
dauerhaft 100 % remote arbeiten können, vor allem nicht in Start-ups.
Bei Start-ups ist viel persönliche Anwesenheit notwendig.
Je zerbrechlicher, nuancierter und ungewisser Ideen sind,
desto mehr gemeinsame physische Zeit wird benötigt.
Das ist eine Sache, die sich bisher noch nicht auf Slack und Zoom ausgewirkt lasst.
Ich habe mit zahlreichen neuen Start-ups gesprochen,
die dauerhaft remote arbeiten und nicht ins Büro zurückkehren möchten,
und Start-ups, die sich persönlich treffen oder wieder ins Büro zurückgekehrt sind.
Diese unterscheiden sich. Hier besteht eine große Kluft.
Ich denke, das ist ein wichtiger Punkt.
Was die Gesamtwirtschaft angeht, habe ich keinen Ratschlag.
Du hast schon immer gute Prognosen dazu abgegeben.
Ich denke jetzt nur noch an KI.
Früher hatte ich viele andere Interessen.
Ich hatte früher zahlreiche Ideen und jetzt nur noch eine.
Vermutlich erholt sich die Wirtschaft irgendwann.
(Gelächter)
Das ist tatsächlich so genau wie die Prognosen
vieler Expertinnen und Experten zur Gesamtwirtschaft.
Du bringst das einfach viel besser auf den Punkt.
Sie treffen ungefähr die gleiche Aussage, nur mit viel mehr Wörtern.
Das stimmt.
Okay, Rückkehr ins Büro
und die Wirtschaft erholt sich vermutlich irgendwann.
PUBLIKUM: Ich habe eine Frage.
Wir beantworten heute eigentlich keine Fragen,
die Frage dieser Person aber offensichtlich schon.
Wir beantworten eine Frage und schließen dann die Fragerunde.
(Gelächter)
So kann man es auch machen.
Es gibt eine Forschungsarbeit über die emergenten Fähigkeiten,
die für die Messung von Fortschritten bedeutsamer seien als als inhärente
Eigenschaften der Sprachmodelle selbst.
Die Frage war: Es gibt eine Forschungsarbeit
über die emergenten Fähigkeiten, bei denen es um Fortschritte geht und nicht
um die inhärenten Eigenschaften der Sprachmodelle selbst.
Ich kenne die Arbeit nicht. Ich bin völlig anderer Meinung.
Es geht eher darum, wie man emergente Eigenschaften definiert.
Es gibt die sogenannten Fachleute, die sagen, dass es sich hierbei
nur um statistische Vorhersagen ohne Intelligenz und Nutzen handelt
und die Erfahrung der Personen, die diese Modelle verwenden.
Diese Fachleute haben in gewisser Hinsicht Unrecht.
Sie können ihre Twitter-Ausbrüche getrost ignorieren.
Du meinst niemanden im Speziellen?
So viele Personen im Speziellen.
(Gelächter)
Aber man kann auch genauso gut sagen,
dass das kein emergentes Verhalten ist, es ist ein Messfehler.
Wenn das System etwas Neues und Nützliches tut,
ist das in gewisser Weise emergentes Verhalten.
Der Nutzen ist hier der Verdienst.
Da wir nun ein oder zwei Jahre in die Zukunft blicken können,
wird es zukünftig definitiv Verhaltensweisen geben,
die es aktuell noch nicht gibt.
Und diese Verhaltensweisen werden in einer Art und Weise auftreten,
die im Allgemeinen als emergent bezeichnet werden können.
Entscheidend ist der für uns entstehende Nutzen.
Sam, vielen Dank.
Danke.
Danke, dass ich hier sein durfte.
(Applaus)