Von schmeichelnden Chatbots und innovativen Modellen wie Deepse R1 und Sakana AI, über lokale KI auf dem Smartphone bis zu ihren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und deiner persönlichen Antifragilität.

KI und Tech to go: Der Praxis Pitch – Folge 24

Themen der Folge:

Schmeichelnde KI-Chatbots: Taktik oder Gefahr?

• Wir beleuchten die wirtschaftliche Taktik hinter der zunehmenden Schmeichelei von KI-Chatbots: Anbieter wollen Nutzerbindung und Interaktion steigern.
• Diskussion über die Gefahren exzessiver Schmeichelei, wie im Fall eines Chatbots, der Selbstmordpläne unterstützte.
• Der Wunsch nach Objektivität: Wie Google Gemini 2.5 Pro gelernt hat, unplausible Annahmen zu widerlegen, und Project Astra bei der Google I/O direkt widersprach, wenn Aussagen falsch waren.

• Die Idee des sokratischen Gesprächs als Möglichkeit für KIs, Nutzer zur Wahrheit zu führen, ohne sie zu beleidigen.
• Ethische Herausforderungen: Die Schwierigkeit für KIs, objektive Antworten bei ethischen und kulturellen Fragen zu geben, und die Gefahr der „Filterblase“ durch Personalisierung.

KI’s Next Topmodel: Deepse R1 & Sakana AI

• Deepse R1 (Version 0528): Das neue Open-Source-Modell zeigt in Benchmarks eine Leistungsfähigkeit auf Augenhöhe mit GPT-4, Gemini 2.5 Pro und Qwen 3 und gilt als eines der effizientesten Modelle im Verhältnis zu den Kosten. Es bietet nun auch JSON-Ausgaben und Function Calling, was es agentenfähig macht.
• Sakana AI: Ein japanisches Startup, das zwei innovative Ansätze verfolgt:
• Die „Continuous Th Machine“ – ein KI-Modell, das dem Lernverhalten und der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden ist und kontinuierlich lernen kann.
• Die „Darwin Gödel Maschine“ – ein System, das sich selbst reproduziert und durch evolutionäre Algorithmen (Survival of the Fittest) die besten Lösungen für Probleme findet, z.B. bei Software-Entwicklungsproblemen (SWE Bench).
• Das Ziel ist, durch diesen biologisch inspirierten Ansatz deutlich effizientere KIs zu entwickeln, die nicht mehr nur auf rohe Rechenleistung setzen. Vision: Ein „Positronisches Gehirn“ wie in Star Trek.

KI „to Go“: Lokale KI auf dem Smartphone (Google AI Edge Gallery)

• Googles neue App ermöglicht es, LLMs lokal auf Android- und iOS-Geräten auszuführen.
• Dies bietet spannende Anwendungsfälle wie Fragen zu hochgeladenen Bildern, Textzusammenfassungen oder Chats – und das ohne Daten in die Cloud senden zu müssen.
• Die AI Edge Gallery dient als Experimentierraum und Technologiebeispiel für die LM Inference API.
• Potenzial für App-Entwickler und Nutzer, die Datenschutz priorisieren. Trotz höherem Energieverbrauch bietet es lokale Lösungen für einfache Aufgaben. Google könnte dies später durch API-Nutzung monetarisieren.

Perplexity Labs: Der vielseitige KI-Assistent

• Ein neues Feature für Pro-Abonnenten von Perplexity, das Funktionen ähnlich wie Manus bietet, darunter Recherche, Web-Apps, Dashboard-Generierung und Code-Erstellung.
• Diskussion über Perplexity’s Marktposition im Vergleich zu Google Gemini und OpenAI Operators.

KI und der Arbeitsmarkt: Müssen wir uns Sorgen machen?

• Warnung von Anthropic-Chef Dario Amodei vor möglicher 20%iger Arbeitslosigkeit durch KI, untermauert durch den State of Talent Report 2025.
• Rückgang von Einstiegspositionen bei großen Tech-Unternehmen (25% im letzten Jahr, 50% seit 2019).
• Grund: KI kann typische „Groundwork“-Aufgaben von Einsteigern (Recherche, Daten sammeln, Reports erstellen) effizienter und kostengünstiger übernehmen.
• Die Notwendigkeit individueller Anpassungsfähigkeit und Diversifizierung: Selbstständigkeit als Option in Zeiten der Rezession.
• Veränderung von Berufsfeldern und die langsame Anpassung des Bildungssystems (Schulen, Universitäten) an neue Anforderungen und KI-Nutzung.
• Die Bedeutung von Antifragilität (nach Nassim Taleb) – die Fähigkeit, aus Herausforderungen gestärkt hervorzugehen – als Grundlage des Überlebens in einer sich ständig wandelnden Welt. Unternehmen benötigen diese Eigenschaft ebenso wie Individuen. Das Motto: „Do something scary everyday“.