Hey Community,

sicherlich seid Ihr bereits in Kontakt mit dem Programm ChatGPT gekommen und findet es wie ich erschreckend, zu was das Programm imstande ist.
Mittlerweile sehe ich bereits Leute, die das Programm regelmäßig nutzen (z.B für Hausarbeiten).

Man muss noch bedenken, dass die Technologie erst in Kinderschuhen steckt. Wenn ein Konzern wie Google mit unzähligen Nutzerdaten ein solches Programm auf die Beine stellt, werden die Möglichkeiten zur Nutzung zusätzlich erweitert und die Richtigkeit verbessert werden.

Da frage ich mich als angehender Jurist, ob nicht in naher Zukunft der Arbeitsmarkt für Juristen und andere Berufe von solchen Technologien komplett disruptiert werden könnte, sodass nur noch vereinzelte Spezialisten in Nischenthemen übrig bleiben und der Großteil des Geschäfts von solchen Technologien erledigt wird.

Wie seht Ihr das: Ist meine Sorge dahingehend berechtigt? Welche Studiengänge und Berufszweige (Juristen, BWLer, Ingenieure...) dürften solche Technologien am härtesten treffen und lohnt es sich für mich noch rechtzeitig vor der Examensvorbereitung, den Studiengang für zukünftig bessere Berufsaussichten zu wechseln (wahrscheinlich zu BWL oder Lehramt)?

antworten

Im Endeffekt werden nervige Routineaufgaben wegfallen. Die gibt es in jedem Job!

Heisst:
Wenn Du in einem Callcenter sitzt und nur Antworten nach Schema F gibst (am besten nach einer vorgefertigten Checkliste), dann kann sowas automatisiert werden. D.h. für Standardfälle ist sowas denkbar. Aber zb selbst bei Unternehmen, bei denen das jetzt schon angewandt wird, stößt das System schnell an seine Grenzen. PErsönlich erlebtes Beispiel: Problem bei Reiseanbieter. Dieser stellt nur einen Chatbot zur Verfügung, der immer dieselben Standardantworten und Daten aus dem System ausspuckt. Ohne zwischenmenschlichen Kontakt konnte meine Problem nicht gelöst werden.

Braucht es dagegen wirklich zwischenmenschlichen Kontakt oder Fähigkeiten (Vertrieb, Produktmanagement, Schulung, Lehrer, Jurist vor Gericht oder beim Mandanten, Beratung usw), dann ist das eher sicher.

Klar ist, dass bei fast jedem Job die "dummen" repetitiven Aufgaben wegfallen oder zumindest dieser Teil erleichtert wird.

antworten

Gut möglich dass das so kommt, aber dann ist auch das System des Kapitalismus, so wie wir es kennen, vorbei. Was danach kommt, darüber kann man nur spekulieren.

antworten

Sehr nachvollziehbare Gedanken hinsichtlich der Substituierbarkeit von juristischen Tätigkeiten. Wird aber sehr zeitnah alle Wissensarbeiter massiv treffen und enormen Kostendruck erzeugen. Diese sogenannten LLMs sind aber deutlich flexibler, als man allgemein annimmt.

GPT-4 soll sogar in der Lage sein, selbstständig neue Informationen zu suchen oder anhand von Eingaben (also über Dateien, Fälle etc.) individuelle und spezifische Informationsausgaben ermöglichen.

Google hat mit DeepMind beispielsweise bereits ein LLM (MED-PaLM) für den medizinischen Bereich entwickelt, das Fragen so gut wie auf dem Niveau eines Klinikers beantwortet.

Sowas für die Juristerei zu trainieren und mit etlichen Rechtsnormen und richterlichen Entscheidungen zu füttern, ist ohne Probleme möglich und wird auch bereits praktiziert. DoNotPay in den USA z.B. verfolgt aktuell ziemlich ambitionierte Ziele und behauptet damit bereits beliebige Fälle vor dem Supreme Court gewinnen zu können.

Auch meine ich mich zu erinnern, dass in China bereits KI existiert die Urteile fällt und das von denen nur abgewichen werden darf, wenn der menschliche Richter dies ausführlichst begründen kann. Also dort geht man schon implizit davon aus, dass diese Modelle valide, reliabel, gering manipulierbar und dem Menschen allgemein weit überlegen sind.

Schlussfolgerungen für den eigenen Karriereweg muss man natürlich selbst treffen. Es zeichnet sich aktuell aber ab, dass Berufe auf Experten- oder Spezialistenniveau deutlich anfälliger sind, als dies bei handwerklichen blue collar Tätigkeiten der Fall ist.

BWL erscheint mir persönlich gar nicht mehr lukrativ zu sein. HR oder Marketing z.B. sind neben dem ohnehin schon massiven Konkurrenzdruck enorm anfällig für Automatisierungen und ChatGPT kann z.B. innovative Werbeslogans etc. erfinden, auch mit
der Anforderung möglichst viral oder kreativ sein zu sollen. Quantitativere Bereiche der BWL sind natürlich noch exponierter (Controlling, Banking, Steuer... etc.).

Lehrer scheint wahrscheinlich sinnvoller, auch wenn man sich natürlich die Frage stellen muss, wie das Bildungssystem in einem solchen Umfeld noch bestehen bleiben kann (Hausarbeiten z.B. lassen sich schon gut mit ChatGPT plagiatssicher bewältigen). Und man muss es mögen.

Wird aber wahrscheinlich tatsächlich der Kapitalismus nicht überleben das ganze. Und bei einem tertiären Sektor von über 70% in D. kann man davon ausgehen, dass die Disruptionen relativ rasch durchschlagen werden.

Viel Glück.

antworten

Für mich sind hier noch viel zu viele Fragen offen:

• Das System muss mit einer riesigen Anzahl von Daten gefüttert werden. Funktioniert es dann auch noch gut, wenn z. B. in einem Fachgebiet nur eine begrenzte Anzahl von Quellen verfügbar ist? Zu einem spezifischen Steuerproblem gibt es immer nur eine überschaubare Anzahl an Quellen.

• Bisher konnte das System mit einer großen Anzahl von Menschen produzierter Daten trainiert werden. Was passiert, wenn die KI selbst immer mehr Quellen produziert?

• Eine Aufgabe zu 80% korrekt zu machen, ist vielleicht nicht so schwer. Was ist, wenn die restlichen 20% exponentiell schwerer zu erreichen sind? Evtl. bin ich dann schon in Rente, bis das System wirklich gut meinen Job machen kann. Vielleicht erreicht das System das Niveau auch nie.

antworten

1. Wo ziehen Menschen zu einem spezifischen Steuerproblem ihre Informationen? Bin kein Steuererxperte, aber ich denke dazu gibt es (regelmäßig aktualisierte) Rechtsnormen und Veröffentlichungen in Fachzeitschriften oder ähnlichem?! Was spricht dagegen, die Quellen zum gleichen Zeitpunkt, an dem sie die Steuerberater erreichen auch in die Datenbank importieren?!
   Der Steuerberater macht doch auch nichts anderes als unter Beachtung bestehender Rechtsnormen/Urteile/Erfahrungswerte seine Entscheidungen zu treffen. Vielleicht liege ich da aber falsch...

2. Das muss dann halt irgendwie festgelegt werden. Man könnte zb die maschinengenerierten Daten weniger gewichten als die aus der Realwelt?! Die interessante Frage ist dann: warum sollten die maschinengenerieten neuen Informationen per se schlechter sein als die von Menschen? Menschen produzieren ja auch viel Müll. Siehe Internet, Social Media, FakeNews usw.

3. Ähnliches Problem wie in 2. Wenn die letzten 20% einer Tätigkeit wirklich exponentiell schwer zu erfüllen sind, bekommt das der Mensch immer so hin? UNd was spricht dagegen, die 80% durch den PC und die letzten 20% durch den Menschen machen zu lassen. Analog zum Piloten zb der Autopilot fliegt über den Atlantik und der Mensch kontrolliert nur ab und zu/kann bei Notfällen eingreifen und hat den Steuerknüppel bei Start und Landung in der Hand (zumindest als Laie kommt das mir so vor).

Ich denke, bis jetzt wurden halt mechanische oder logisch einfach abbildbare Tätigkeiten automatisiert oder rationalisiert. Jetzt gehts halt auch immer mehr in den akademischen Bereich ein. d.h. viele Jobs verlieren potentiell Routineaufgaben.

Jobs mit großer zwischenmenschlicher Komponente oder Handwerksjobs werden davon meiner Meinung nach weniger betroffen sein. Kindergärtner, Lehrer, Fliesenleger usw. Klar kann der Lehrer nicht mehr einfach nur Aufsätze aufgeben und das Ergebnis dann kontrollieren.

WiWi Gast schrieb am 23.01.2023:

Für mich sind hier noch viel zu viele Fragen offen:

• Das System muss mit einer riesigen Anzahl von Daten gefüttert werden. Funktioniert es dann auch noch gut, wenn z. B. in einem Fachgebiet nur eine begrenzte Anzahl von Quellen verfügbar ist? Zu einem spezifischen Steuerproblem gibt es immer nur eine überschaubare Anzahl an Quellen.

• Bisher konnte das System mit einer großen Anzahl von Menschen produzierter Daten trainiert werden. Was passiert, wenn die KI selbst immer mehr Quellen produziert?

• Eine Aufgabe zu 80% korrekt zu machen, ist vielleicht nicht so schwer. Was ist, wenn die restlichen 20% exponentiell schwerer zu erreichen sind? Evtl. bin ich dann schon in Rente, bis das System wirklich gut meinen Job machen kann. Vielleicht erreicht das System das Niveau auch nie.

antworten

Also Jura ist meiner Einschätzung nach komplett geliefert. Es macht hier null Sinn, dass sich ein Mensch Jahre um Jahre Wissen aneignet, welches die AI in Sekunden - und deutlich besser - abrufen kann. Gibt da mit Chat GPT 4 auch unzählige Anwendungsbeispiele aus den USA; gerne mal Googlen an der Stelle. In anderen Bereichen sieht es aber natürlich keineswegs besser aus.

antworten