{"id":89364,"date":"2023-05-08T14:16:10","date_gmt":"2023-05-08T12:16:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.wildix.com\/knowledge-economy-with-ai\/"},"modified":"2023-12-29T15:20:00","modified_gmt":"2023-12-29T14:20:00","slug":"wissens-oekonomie-mit-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.wildix.com\/de\/wissens-oekonomie-mit-ki\/","title":{"rendered":"Von der Wissens\u00f6konomie zur KI-Wirtschaft: Was k\u00f6nnte passieren?"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_single_image source=“featured_image“ img_size=“full“ alignment=“center“][vc_column_text]Die Wissens\u00f6konomie ist ein Modell, in dem das vorhandene Wissen innerhalb eines Unternehmens oder einer Einzelperson die Hauptantriebskraft ist, im Gegensatz zur physischen Produktion. Dies unterscheidet sich von Agrar- (Landwirtschaft\/Ern\u00e4hrung) und verarbeitenden Wirtschaften (physische Erzeugnisse) sowie von einer Dienstleistungs\u00f6konomie. In dieser werden wissensintensive Erzeugnisse zum zentralen Output, statt physischer Dienstleistungen. Die Wissens\u00f6konomie wird h\u00e4ufig als zentraler Bestandteil einer modernen, fortgeschrittenen Wirtschaft betrachtet.<\/p>\n

<\/p>\n

Typischerweise verf\u00fcgen wissensbasierte Volkswirtschaften \u00fcber hochqualifizierte, spezialisierte Arbeitskr\u00e4fte sowie bedeutende Einrichtungen (Firmen oder Bildungsst\u00e4tten), die dieses Wissen nutzen, um Gewinn zu erzielen.<\/p>\n

Allerdings stellt der Aufstieg der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) eine Bedrohung f\u00fcr diesen Ansatz dar.<\/p>\n

Die heutige Wissens\u00f6konomie<\/strong><\/h2>\n

Momentan liegt Wissen im Allgemeinen bei den Menschen. Sie bezahlen unter anderem jemanden, um einen Artikel zu verfassen oder innovative Ideen f\u00fcr Marketingkampagnen zu entwickeln. Ihre Verkaufsabteilungen bestehen aus Menschen, die E-Mails verschicken, Kundenanfragen beantworten und Produkte ausliefern.<\/p>\n

Ihre Einrichtungsteams sind menschlich. Ihre Entwicklerteams sind ebenso menschlich. Buchhaltung, Lohnbuchhaltung, Personalabteilung \u2013 alle bestehen aus Menschen.<\/p>\n

Dies liegt daran, dass das Wissen bei diesen Personen konzentriert ist. Sie bezahlen sie f\u00fcr den Wert, den sie Ihrem Unternehmen bieten. Ebenfalls nutzen sie Technologien<\/a>, um ihren Wert zu erh\u00f6hen. Sie analysieren Aufzeichnungen, \u00fcberpr\u00fcfen Daten und treffen Entscheidungen. Diese Ergebnisse werden in umfangreichen Datenbanken gespeichert, die von Unternehmen genutzt werden.<\/p>\n

Genau hier liegt der Wert der Menschen: Entscheidungen basierend auf dem Wissen, das sie besitzen.<\/p>\n

Obwohl der Zugang zu Wissen erheblich verbessert wurde, sind wir weiterhin durch die Art und Weise eingeschr\u00e4nkt, wie Menschen diese Informationen aufnehmen und wiederverwenden k\u00f6nnen. Weitere Einschr\u00e4nkungen sind die F\u00e4higkeit, falsche Informationen abzulehnen (mit unterschiedlichem Erfolg), Priorit\u00e4ten zu setzen und gegebenenfalls zuf\u00e4llige Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n

Der Wert von Expertise, Seltenheit und Ersetzbarkeit in der Arbeitswelt<\/h4>\n

Nach dem Erwerb eines Doktortitels gelten Studierende oft als f\u00fchrende Experten auf ihrem Gebiet. Dies kann Themen wie die Unterschiede zwischen antiken und modernen Beobachtern griechischer Gef\u00e4\u00dfe oder den Einsatz von Lanthanid-basierten Kronenethern bei Phasengrenz\u00fcberg\u00e4ngen umfassen. (im Wesentlichen die Bewegung von Molek\u00fclen zwischen Benzin und Wasser).<\/p>\n

Ihr Wissen f\u00fchrt jedoch nicht automatisch zu h\u00f6herem Einkommen. Daher gibt es noch eine weitere Komponente: Wie wertvoll ist das Wissen einer Person f\u00fcr ein Unternehmen?<\/p>\n

Das Wissen eines Chemikers kann \u00e4u\u00dferst profitabel sein, da seine Forschung zu neuen M\u00f6glichkeiten zur Herstellung von Arzneimitteln, Katalysatoren oder Pestiziden f\u00fchren k\u00f6nnte. Jemand, der sich mit der Erforschung von Klassikern besch\u00e4ftigt, hat m\u00f6glicherweise nicht denselben kommerziellen Wert wie jemand mit einem Doktortitel. Ebenso kann jemand mit 20 Jahren Erfahrung im Marketing \u00fcber mehr kommerziell relevantes Wissen verf\u00fcgen als jemand, der erst ein Jahr im Gesch\u00e4ft ist.<\/p>\n

Und dann gibt es die Frage der Ersetzbarkeit: Wie schnell k\u00f6nnen Sie jemanden mit diesem Wissen ersetzen? Eine Person mit seltenen, spezialisierten F\u00e4higkeiten kann wertvoller sein als jemand mit einem breiteren Kompetenzbereich, da es schwieriger ist, sie zu ersetzen, und somit teurer.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich handelt es sich hierbei um grobe Verallgemeinerungen.<\/p>\n

Dies bedeutet jedoch, dass Seltenheit der Spezialisierung, Schwierigkeit der Ersetzbarkeit und finanzielle Attraktivit\u00e4t die drei Hauptleitprinzipien daf\u00fcr sind, wie viel eine Person in der Wissens\u00f6konomie einem Unternehmen \u201ewert\u201c ist.<\/p>\n

Die aktuellen Grenzen der KI<\/strong><\/h2>\n

Wenn man einen Computer fragt, was eine Schachtel ist, h\u00e4tte er Probleme, Parameter festzulegen, die genau beschreiben, was eine Schachtel ist.<\/p>\n

Kurz gesagt, Menschen m\u00fcssen nicht jede m\u00f6gliche Version einer Schachtel kennen, um zu verstehen, dass etwas eine Schachtel ist. Wir achten auf die Hauptmerkmale und wenden diese Informationen in unserem Leben an. Dies kann zu interessanten philosophischen Debatten f\u00fchren, zum Beispiel ab welchem Punkt eine Schachtel ein Tablett wird. Kann eine Schachtel gleichzeitig eine Schachtel und ein Tablett sein?<\/p>\n

\"Current<\/p>\n

Wir k\u00f6nnten auch Gegenst\u00e4nde ablehnen, die wie Schachteln aussehen, aber offensichtlich keine Schachteln sind wie ein Buch.<\/p>\n

Diese F\u00e4higkeit, falsche Informationen abzulehnen, unterscheidet Menschen derzeit stark von KI.<\/p>\n

Eine m\u00f6gliche L\u00f6sung besteht darin, das Internet als riesigen Datensatz zu nutzen. Wenn jedoch eine KI mit dem Internet in Kontakt kommt, wird sie oft zur schlechtesten Version von sich selbst. Das liegt daran, dass im Internet leicht Hass und H\u00e4me zu finden sind und die hass-erf\u00fclltesten Nutzer oft die h\u00e4ufigsten Beitragszahler sind. Wenn eine KI Inhalte nach der Menge \u00e4hnlicher Inhalte gewichtet, kann sie selbst stark voreingenommene Informationen erzeugen. Dies ist in mehreren Bereichen, einschlie\u00dflich der Personalbeschaffung, zu einem Problem geworden.<\/p>\n

Bekanntlich hat Amazon sein KI-Recruiting-Tool<\/a> gestoppt, als das Unternehmen feststellte, dass die urspr\u00fcnglichen Daten, die es in seinem KI-\/maschinellen Lernmodell verwendet hatte, von Anfang an fehlerhaft waren. Es hatte m\u00e4nnliche Dominanz als bevorzugt identifiziert (aufgrund der fr\u00fcheren Rekrutierungspraktiken von Amazon) und bestimmte Ausdr\u00fccke abgewertet (wie \u201eFrauen\u201c und die Namen zweier rein weiblicher Schulen), obwohl es angewiesen worden war, das Geschlecht nicht in den Fokus zu r\u00fccken.<\/p>\n

Das bedeutet, dass Informationsstr\u00f6me f\u00fcr die Ausbildung einer KI aufgeteilt werden m\u00fcssen. M\u00e4ngel im Modell f\u00fchren dazu, dass die KI unbeabsichtigte Ergebnisse liefert \u2013 \u00e4hnlich wie bei der Ausbildung von Menschen.<\/p>\n

M\u00fcll rein = M\u00fcll raus<\/em><\/p>\n

Die zahlreichen Misserfolge der KI<\/strong><\/h2>\n

Selbst im Milit\u00e4rbereich, wo Entscheidungen in Bruchteilen von Sekunden getroffen werden m\u00fcssen, z\u00f6gern wir, Automatisierung einzusetzen, um noch schnellere Entscheidungen zu erm\u00f6glichen. Berichte \u00fcber die Entfernung von Menschen aus dem Entscheidungsprozess haben die UN dazu veranlasst, ein Verbot von KI-gesteuerten Entscheidungen<\/a> im Kampf vorzuschlagen. Obwohl dieser Vorschlag am Widerstand Gro\u00dfbritanniens, der USA und Russlands scheiterte, besteht die M\u00f6glichkeit, dass der n\u00e4chste Vorfall die Nationen noch weiter von milit\u00e4rischer KI entfernt.<\/p>\n

Fahrzeuge mit fahrerloser KI-Technologie behaupten seit Langem, sicherer als herk\u00f6mmliche Autos zu sein. Dennoch k\u00f6nnen sie durch einen Salzring um das Auto ausgetrickst werden<\/a>. KI ist also noch nicht so leistungsf\u00e4hig, wie sie verspricht.<\/p>\n

Bei ChatGPT ist es beispielsweise immer noch m\u00f6glich, KI-verfasste Texte zu erkennen, da die Modelle auf Standardformulierungen angewiesen sind und ihr Wissen \u00fcber Ereignisse nach 2021 begrenzt ist. Suchmaschinen arbeiten bereits an M\u00f6glichkeiten, KI-generierte Inhalte zu identifizieren und aus dem Web zu entfernen, da die meisten Menschen nach von Menschen verfassten Inhalten und Ideen suchen.<\/p>\n

Derzeit kann KI lediglich existierende Ideen wiedergeben, die sie findet. Sie ist folglich nicht in der Lage, neue Inhalte wie Zitate oder innovative Theorien und Ideen zu erstellen.<\/p>\n

Autonomer arbeitende KI, wie AutoGPT, kann mit weniger strukturierten Fragen umgehen und Ergebnisse liefern. Allerdings ist oft unklar, woher die KI ihre Informationen bezieht oder wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt. Das kann Probleme f\u00fcr diejenigen verursachen, die in ihrem Bereich rechenschaftspflichtig sind. Wenn beispielsweise ein KI-Modell den Kauf einer Aktie empfiehlt und diese Aktie dann abst\u00fcrzt, wer tr\u00e4gt dann die Verantwortung f\u00fcr diese Entscheidung? Oder was ist, wenn es im Gesundheitswesen eine falsche Entscheidung<\/a> trifft?<\/p>\n

Wie w\u00fcrde die Zerst\u00f6rung der Wissens\u00f6konomie aussehen?<\/strong><\/h2>\n

Die Zerst\u00f6rung der Wissenswirtschaft k\u00f6nnte eintreten, wenn der Fokus immer st\u00e4rker auf KI-Tools anstelle von menschlichem Wissen liegt. Die Wissenswirtschaft w\u00fcrde geschw\u00e4cht, indem komplexe Wissenssysteme zunehmend auf Algorithmen \u00fcbergehen. Die Einstellung von Entwicklern und Autoren w\u00fcrde durch den Einsatz von KI-Programmen ersetzt, die Aufgaben wie Codeerstellung und Textproduktion \u00fcbernehmen.<\/p>\n

KI k\u00f6nnte den Zugang zu Wissen demokratisieren, aber auch dazu f\u00fchren, dass Wissen zu einem noch gr\u00f6\u00dferen Gesch\u00e4ft wird, das schwerer zug\u00e4nglich und herausforderbar ist. Anbieter von KI werden von anderen KI-Systemen bewertet, wobei n\u00fctzliche Anbieter rasch in den Markt integriert werden und weniger erfolgreiche Anbieter allm\u00e4hlich in den Hintergrund treten.<\/p>\n

Die zunehmende Nutzung von KI k\u00f6nnte allm\u00e4hlich die F\u00e4higkeit des Menschen einschr\u00e4nken, Kreativit\u00e4t auszudr\u00fccken und auf Intuition zu vertrauen. Es gibt bereits Software, die die Qualit\u00e4t von Werbung oder Inhalten anhand von Augenbewegungen und Platzierung bewertet. Algorithmen erstellen personalisierte Empfehlungen und unterst\u00fctzen bei der Planung von Mahlzeiten oder Terminen.<\/p>\n

Schlie\u00dflich k\u00f6nnte KI vielleicht entscheiden, welche Mitarbeiter in einem Unternehmen behalten werden sollen, wodurch Managementpositionen obsolet w\u00fcrden und Mitarbeiterfeedback automatisiert w\u00fcrde. KI k\u00f6nnte letztlich jeden Aspekt eines Unternehmens kontrollieren, von automatisierten Fahrzeugen und Lieferdiensten bis zu Kassen und Sicherheitsma\u00dfnahmen.<\/p>\n

Ist es hoffnungslos?<\/strong><\/h2>\n

Vielleicht malen wir uns ein zu d\u00fcsteres Bild aus.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) hat zweifellos einen Einfluss gehabt, aber haben wir gen\u00fcgend Rechenleistung, um Billionen von Interaktionen weltweit f\u00fcr jedes Unternehmen zu verarbeiten?<\/p>\n

Wahrscheinlich nicht.<\/p>\n

Derzeit stellen wir Computerchips (AMD, Intel) unterhalb des 3-Nanometer-Knotens her. Dieser Knoten hat eigentlich keine gro\u00dfe \u00c4hnlichkeit mit der Gr\u00f6\u00dfe eines einzelnen Transistors, sondern ist eine Namenskonvention. Es gibt Pl\u00e4ne f\u00fcr einen 2-Nanometer-Knoten und dar\u00fcber hinaus f\u00fcr einen 1,4-Nanometer-Knoten. Es ist jedoch unklar, wie sie den Prozess dar\u00fcber hinaus fortsetzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Mit unserer aktuellen Technologie k\u00f6nnen wir nur bis zu einer bestimmten Grenze gehen, bevor wir auf gro\u00dfe Probleme mit Quanteneffekten sto\u00dfen (Quantentunneln, um genau zu sein). Diese Effekte sind bereits jetzt ein Problem und werden sich mit der Verkleinerung der Technologie noch verschlimmern.<\/p>\n

Eine einzige M\u00f6glichkeit, sich st\u00e4rker auf KI zu verlassen, besteht also darin, die Anzahl der verf\u00fcgbaren Prozessoren schrittweise zu erh\u00f6hen. Dies erfordert jedoch enorme Mengen an Energie, und es gibt bereits eine Energiekrise, da die \u00d6lvorr\u00e4te zur Neige gehen und es einen deutlichen Mangel an Treibstoff gibt, um alles im Netz zu betreiben.<\/p>\n

Wir k\u00f6nnen also den Anstieg des Energieverbrauchs nicht wirklich rechtfertigen, um mehr Produkte zu verkaufen. Und wir k\u00f6nnen die zus\u00e4tzlichen Lebenshaltungskosten nicht wirklich rechtfertigen. Ebenso k\u00f6nnen wir\u00a0 die Kosten f\u00fcr die KI-Tools nicht rechtfertigen, die die Menschen eines Tages aus ihren Jobs verdr\u00e4ngen k\u00f6nnten.<\/p>\n

Folglich wird fortgeschrittene KI aus dem Markt gedr\u00e4ngt. Wissensbasierte Arbeitspl\u00e4tze sind also wahrscheinlich vorerst sicher.<\/p>\n

Vielleicht \u2026<\/p>\n

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