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)?

Also Juristen haben es noch deutlich besser als BWLer und viele andere Studenten, was ihre Ersetzbarkeit angeht. Letztlich kann man nicht sagen, wann wer wie rationalisiert wird. Deshalb studier einfach weiter, wenn du eh gut dabei bist und Spaß hast.

Auf jeden Fall nicht jetzt panisch Studiengang wechseln...

WiWi Gast schrieb am 14.04.2023:

Also Juristen haben es noch deutlich besser als BWLer und viele andere Studenten, was ihre Ersetzbarkeit angeht. Letztlich kann man nicht sagen, wann wer wie rationalisiert wird. Deshalb studier einfach weiter, wenn du eh gut dabei bist und Spaß hast.

Auf jeden Fall nicht jetzt panisch Studiengang wechseln...

Kommt auf den Bereich an. Wenn es zB um Bereiche wie Verträge, Dokumentreview etc. geht, dann ist das Ganze ziemlich leicht ersetzbar

Ich würde mal vermuten, dass ChatGPT mittelfristig vor allem für Privatleute eine gute Rechtsberatung liefern kann, bevor es zum Prozess kommt. Dies würde die Nachfrage nach Anwälten deutlich senken.

Zunächst mal sind wir noch weiter davon entfernt als es in den Medien den Anschein hat aber auch wenn man das als Informatiker nicht hören möchte die ersten sind genau diese. Und zwar massiv denn im Detail steckt der Teufel. Ich glaube nicht dass wir auch in 20 Jahren soweit sind komplett auf fähige Informatiker zu verzichten aber sehr wohl soviel Produktivität dazu gewinnen das 90% obsolet sind. Und dann ist die entscheidende Frage wird genug mehr Markt geschaffen oder eben nicht. Es stehen große neue Themen an die Wachstum versprechen aber ich glaube nicht auf dem Level den die erste Digitalisierung Welle gebracht hat. Viele Juristen und BWLer könnte man zum großen Teil heute schon ersetzen aber da die schon die erste Welle überlebt haben werden die wahrscheinlich auch die nächste überleben. Selbst Informatiker

Sam Altman (CEO von OpenAI) sagt selber, dass er überrascht ist, wie positiv GPT wahrgenommen wird. GPT ist mehr Schein als sein. Es kann sicherlich für viele Anwendungsfälle produktivitätsfördernd eingesetzt werden. Sobald es aber komplex und umfänglich wird, ist GPT nicht mehr als Unterstützung eines fachlich geschulten Mitarbeiters. Ganz davon zu schweigen, dass die gesamte menschliche Komponte fehlt; Abstimmungen und Anforderungskonkretisierungen sind machen in vielen Berufen und Projekten den Großteil der Arbeit aus. Als studierter Betriebswirt würde ich mir hier gar keine Sorgen machen, da BWLer in der Regel Generalisten sind. Und Anpassungsfähigkeit war schon seit Beginn der Menschheit bzw. sogar seit dem Beginn der Evolution essenziell.

Aktuell wohl alles wo es nicht so genau sein muss.
Also SEO, Content Creation, Marketing, Journalisten (die eig. nur Infos zusammenfassen)

Langfristig: Wenn Superhuman AGI kommt sind wir alle dran...

Beamte. DIE kann niemand ersetzen. Deswegen überlege ich mir mal, von meiner Compliance-Abteilung einer Bank zur Polizei zu wechseln.

Ich habe GPT intensiv getested und da sehe ich bisher wenig Potenzial irgendeinen sinnstiftenden Job zu ersetzen.
Das System ist so dermaßen schlecht darin irgendwas KONKRET und KORREKT zu tun, dass es teilweise erschreckend ist.

Ich nutze es dennoch sehr intensiv dort, wo ich sehr viele Vorschläge und Varianten von etwas brauche bei dem es nicht auf Präzision ankommt - also vor allem im Bereich Marketing Content Gedöns. Da warte ich gar nicht mehr auf mein Marketing Team sondern mache es lieber selbst mit GPT zusammen (was dann aber auch ein interativer Prozess ist, weil der erste Entwurf selten gut ist, und man auch sehr viel Input geben muss, um das zu bekommen was man will)

Ich würde mich Stand heute nie auf das System verlassen wo es wirklich drauf ankommt.
Sehr viele Jobs werden GPT oder ähnliche Systeme in ihre Routinen übernehmen oder sogar die Tools/Systeme mit denen sie arbeiten (von MS Office bis zu SAP und sonst was) werden einfach AI Funktionalität integrieren

Alle Berufe in der Entwicklung von den großen Konzernen.

ExBerater schrieb am 15.06.2023:

Ich habe GPT intensiv getested und da sehe ich bisher wenig Potenzial irgendeinen sinnstiftenden Job zu ersetzen.
Das System ist so dermaßen schlecht darin irgendwas KONKRET und KORREKT zu tun, dass es teilweise erschreckend ist.

Ich nutze es dennoch sehr intensiv dort, wo ich sehr viele Vorschläge und Varianten von etwas brauche bei dem es nicht auf Präzision ankommt - also vor allem im Bereich Marketing Content Gedöns. Da warte ich gar nicht mehr auf mein Marketing Team sondern mache es lieber selbst mit GPT zusammen (was dann aber auch ein interativer Prozess ist, weil der erste Entwurf selten gut ist, und man auch sehr viel Input geben muss, um das zu bekommen was man will)

Ich würde mich Stand heute nie auf das System verlassen wo es wirklich drauf ankommt.
Sehr viele Jobs werden GPT oder ähnliche Systeme in ihre Routinen übernehmen oder sogar die Tools/Systeme mit denen sie arbeiten (von MS Office bis zu SAP und sonst was) werden einfach AI Funktionalität integrieren

Würde mich mal interessieren in was du es getestet hast ich arbeite in einem relativ komplexen Echtzeit embedded Bereich weit komplexer als irgendein Web Gedöns und selbst da bekommt es ziemlich gut Sachen hin. Natürlich kann es mich nicht einmal Ansatzweise ersetzen aber die Wahrheit liegt irgendwo zwischen dummes Tool und hoch komplexe GAI ...kenne auch die Hintergründe wie so ein LLM funktioniert und das ist schon ziemlich beeindruckend aber ja "Kurzfristig überschätzt und langfristig unterschätzt" triff mal wieder ins Schwarze

ExBerater schrieb am 15.06.2023:

Ich habe GPT intensiv getested und da sehe ich bisher wenig Potenzial irgendeinen sinnstiftenden Job zu ersetzen.
Das System ist so dermaßen schlecht darin irgendwas KONKRET und KORREKT zu tun, dass es teilweise erschreckend ist.

Ich nutze es dennoch sehr intensiv dort, wo ich sehr viele Vorschläge und Varianten von etwas brauche bei dem es nicht auf Präzision ankommt - also vor allem im Bereich Marketing Content Gedöns. Da warte ich gar nicht mehr auf mein Marketing Team sondern mache es lieber selbst mit GPT zusammen (was dann aber auch ein interativer Prozess ist, weil der erste Entwurf selten gut ist, und man auch sehr viel Input geben muss, um das zu bekommen was man will)

Ich würde mich Stand heute nie auf das System verlassen wo es wirklich drauf ankommt.
Sehr viele Jobs werden GPT oder ähnliche Systeme in ihre Routinen übernehmen oder sogar die Tools/Systeme mit denen sie arbeiten (von MS Office bis zu SAP und sonst was) werden einfach AI Funktionalität integrieren

Auch ChatGPT 4 probiert ? Nicht ansatzweise mit 3.5 vergleichbar. Ist eher wie Otto-Normal-Bürger vs. Welt Genie. ;)

Alle werden bald Beamte werden wollen

Was sich auch immer mehr ausbreitet sind individualisierte KI mit Anbindung an interne Syteme und Datenbanken. Microsoft Copilot hat auch viel Potenzial. Gewisse Berufe werden verschwinden, andere neu entstehen, aber grundsätzlich dürfte mit KI und Automatisierung viel rationalisiert werden. Bin da selbst im Unternehmen involviert. Da besteht immenses Potenzial, da noch nicht mal die Digitalisierung abgeschlossen ist. Besonders in der Finanzbranche dürfte es viele Effizienzgewinne geben - entsprechend werden auch viele Arbeiter nicht mehr benötigt.

Künstliche Intelligenz wird halt auf alle Zeiten ein Begriff sein, dem vor allem (aber nicht nur) Laien viele Dinge zusprechen, egal wie unrealistisch das ist. KI wird vielleicht revolutionär sein, aber sie wird nicht Schach lösen oder komplexe Berufe ablösen.

Allein schon durch den quasi Nicht-Determinismus kann man wichtige Entscheidungen gar nicht in die Hand einer KI legen, es wird immer einen Menschen brauchen, der sich wiederum den Produktivitätsgewinn der KI zu Nutze machen wird.

Inwiefern KI ausgerechnet Informatikern gefährlich wird, können die meisten hier wohl auch nicht beantworten. Es wird längst (auch vor chatGPT) viel und mit großem Erfolg mit KI programmiert. Jeder Softwareentwickler weiß aber auch, dass kein Sprachmodel jemals ein fertiges, komplexes Modell ausspucken wird; könnte man überhaupt den Input dafür bereitstellen, wäre Softwareentwicklung jetzt bereits ein Kinderspiel

Der Beitrag ist von vorne bis hinten die blanke Ahnungslosigkeit, dafür fehlen einem ja echt die Worte. Ausnahmslos jeder Satz ist falsch. Die besten Schach Computer sind neural network basiert. Natürlich sind aktuelle KIs deterministisch, weißt du überhaupt was der Ausdruck bedeutet?! Was du meinst ist entweder, dass es sich bei neural networks um black box Modelle handelt, oder dass bei generativen Modellen wie ChatGPT, Stable Diffusion etc. ein sog. temperature Parameter beinhalten, der dafür sorgt, dass die Modelle nicht jedes Mal auf gleiche Eingaben identische Ouputs liefern (bei Language Models hat das noch andere Zwecke, aber das würde jetzt hier zu weit gehen). Aber das hat mit Determinismus nichts zu tun! Mit identischem random seed kriegst du exakt den gleichen Output immer und immer wieder.

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen, wart mal ab bis generative Modelle in Word, Power Point, Outlook und Excel integriert sind - und das wird zu 100% innerhalb der nächsten 1-2 Jahre kommen. Wer da keinen wirklichen Mehrwert liefert und denkt das Zusammenbasteln von Excel Sheets und Power Points bedarf menschlicher Kompetenz wird sich noch wundern.

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Künstliche Intelligenz wird halt auf alle Zeiten ein Begriff sein, dem vor allem (aber nicht nur) Laien viele Dinge zusprechen, egal wie unrealistisch das ist. KI wird vielleicht revolutionär sein, aber sie wird nicht Schach lösen oder komplexe Berufe ablösen.

Allein schon durch den quasi Nicht-Determinismus kann man wichtige Entscheidungen gar nicht in die Hand einer KI legen, es wird immer einen Menschen brauchen, der sich wiederum den Produktivitätsgewinn der KI zu Nutze machen wird.

Inwiefern KI ausgerechnet Informatikern gefährlich wird, können die meisten hier wohl auch nicht beantworten. Es wird längst (auch vor chatGPT) viel und mit großem Erfolg mit KI programmiert. Jeder Softwareentwickler weiß aber auch, dass kein Sprachmodel jemals ein fertiges, komplexes Modell ausspucken wird; könnte man überhaupt den Input dafür bereitstellen, wäre Softwareentwicklung jetzt bereits ein Kinderspiel

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Künstliche Intelligenz wird halt auf alle Zeiten ein Begriff sein, dem vor allem (aber nicht nur) Laien viele Dinge zusprechen, egal wie unrealistisch das ist. KI wird vielleicht revolutionär sein, aber sie wird nicht Schach lösen oder komplexe Berufe ablösen.

Allein schon durch den quasi Nicht-Determinismus kann man wichtige Entscheidungen gar nicht in die Hand einer KI legen, es wird immer einen Menschen brauchen, der sich wiederum den Produktivitätsgewinn der KI zu Nutze machen wird.

lol

Inwiefern KI ausgerechnet Informatikern gefährlich wird, können die meisten hier wohl auch nicht beantworten. Es wird längst (auch vor chatGPT) viel und mit großem Erfolg mit KI programmiert. Jeder Softwareentwickler weiß aber auch, dass kein Sprachmodel jemals ein fertiges, komplexes Modell ausspucken wird; könnte man überhaupt den Input dafür bereitstellen, wäre Softwareentwicklung jetzt bereits ein Kinderspiel

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Der Beitrag ist von vorne bis hinten die blanke Ahnungslosigkeit, dafür fehlen einem ja echt die Worte. Ausnahmslos jeder Satz ist falsch. Die besten Schach Computer sind neural network basiert. Natürlich sind aktuelle KIs deterministisch, weißt du überhaupt was der Ausdruck bedeutet?! Was du meinst ist entweder, dass es sich bei neural networks um black box Modelle handelt, oder dass bei generativen Modellen wie ChatGPT, Stable Diffusion etc. ein sog. temperature Parameter beinhalten, der dafür sorgt, dass die Modelle nicht jedes Mal auf gleiche Eingaben identische Ouputs liefern (bei Language Models hat das noch andere Zwecke, aber das würde jetzt hier zu weit gehen). Aber das hat mit Determinismus nichts zu tun! Mit identischem random seed kriegst du exakt den gleichen Output immer und immer wieder.

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen, wart mal ab bis generative Modelle in Word, Power Point, Outlook und Excel integriert sind - und das wird zu 100% innerhalb der nächsten 1-2 Jahre kommen. Wer da keinen wirklichen Mehrwert liefert und denkt das Zusammenbasteln von Excel Sheets und Power Points bedarf menschlicher Kompetenz wird sich noch wundern.

Künstliche Intelligenz wird halt auf alle Zeiten ein Begriff sein, dem vor allem (aber nicht nur) Laien viele Dinge zusprechen, egal wie unrealistisch das ist. KI wird vielleicht revolutionär sein, aber sie wird nicht Schach lösen oder komplexe Berufe ablösen.

Allein schon durch den quasi Nicht-Determinismus kann man wichtige Entscheidungen gar nicht in die Hand einer KI legen, es wird immer einen Menschen brauchen, der sich wiederum den Produktivitätsgewinn der KI zu Nutze machen wird.

Inwiefern KI ausgerechnet Informatikern gefährlich wird, können die meisten hier wohl auch nicht beantworten. Es wird längst (auch vor chatGPT) viel und mit großem Erfolg mit KI programmiert. Jeder Softwareentwickler weiß aber auch, dass kein Sprachmodel jemals ein fertiges, komplexes Modell ausspucken wird; könnte man überhaupt den Input dafür bereitstellen, wäre Softwareentwicklung jetzt bereits ein Kinderspiel

Danke selbst Informatiker musste da auch schmunzeln

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Der Beitrag ist von vorne bis hinten die blanke Ahnungslosigkeit, dafür fehlen einem ja echt die Worte. Ausnahmslos jeder Satz ist falsch. Die besten Schach Computer sind neural network basiert. Natürlich sind aktuelle KIs deterministisch, weißt du überhaupt was der Ausdruck bedeutet?! Was du meinst ist entweder, dass es sich bei neural networks um black box Modelle handelt, oder dass bei generativen Modellen wie ChatGPT, Stable Diffusion etc. ein sog. temperature Parameter beinhalten, der dafür sorgt, dass die Modelle nicht jedes Mal auf gleiche Eingaben identische Ouputs liefern (bei Language Models hat das noch andere Zwecke, aber das würde jetzt hier zu weit gehen). Aber das hat mit Determinismus nichts zu tun! Mit identischem random seed kriegst du exakt den gleichen Output immer und immer wieder.

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen, wart mal ab bis generative Modelle in Word, Power Point, Outlook und Excel integriert sind - und das wird zu 100% innerhalb der nächsten 1-2 Jahre kommen. Wer da keinen wirklichen Mehrwert liefert und denkt das Zusammenbasteln von Excel Sheets und Power Points bedarf menschlicher Kompetenz wird sich noch wundern.

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Künstliche Intelligenz wird halt auf alle Zeiten ein Begriff sein, dem vor allem (aber nicht nur) Laien viele Dinge zusprechen, egal wie unrealistisch das ist. KI wird vielleicht revolutionär sein, aber sie wird nicht Schach lösen oder komplexe Berufe ablösen.

Allein schon durch den quasi Nicht-Determinismus kann man wichtige Entscheidungen gar nicht in die Hand einer KI legen, es wird immer einen Menschen brauchen, der sich wiederum den Produktivitätsgewinn der KI zu Nutze machen wird.

Inwiefern KI ausgerechnet Informatikern gefährlich wird, können die meisten hier wohl auch nicht beantworten. Es wird längst (auch vor chatGPT) viel und mit großem Erfolg mit KI programmiert. Jeder Softwareentwickler weiß aber auch, dass kein Sprachmodel jemals ein fertiges, komplexes Modell ausspucken wird; könnte man überhaupt den Input dafür bereitstellen, wäre Softwareentwicklung jetzt bereits ein Kinderspiel

Natürlich sind Schachengines das Paradebeispiel für KI. Nichtsdestotrotz ist jede Engine eine Unendlichkeit davon entfernt, Schach zu LÖSEN.

Würdest du genauer lesen, hättest du auch gemerkt, dass dort QUASI Nicht-Determinismus, also ja, es ist offensichtlich gemeint, dass moderne KI Architekturen Blackboxen sind und der Output schwer nachvollziehbar oder reproduzierbar.

Also was du in deinen zweiten Absatz geschrieben hast, habe ich genauso im ersten Beitrag bereits akzeptiert. KI wird als Tool die Produktivität steigern, wichtige Entscheidungen, damit sind eben nicht die Powerpoint gemeint, werden aber eben nicht von Blackboxen getroffen und komplexe Entscheidungen wie VOLLSTÄNDIGE Softwareprojekte, nicht vereinzelte Komponenten, bräuchten eine Fütterung des Modells mit den perfekten Anforderungen, was eben niemals der Fall sein wird. Ganz davon abgesehen, dass man Modelle aufgrund fehlender Trainingsdaten nicht auf kundenspezifische Einstellungen trainieren kann.

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen

Gibt es dazu irgendwelche belastbaren Statistiken? Wir verwenden GPT4 auch intensiv auf der Arbeit, aber es käme keiner auf die Idee, deshalb weniger Personal einzuplanen. Wenn ein Chatbot bei euch so viele Mitarbeiter ersetzt, dann frage ich mich, wieso eure Kunden nicht einfach selbst ChatGPT bedienen anstatt euch noch Geld zu bezahlen? Euer Geschäftsmodell basiert dann also darauf, dass eure Kunden ChatGPT nicht kennen. Hätte also eh keine Zukunft gehabt.
In einer Firma, die professionelle SW-Entwicklung mit großen Projekten betreibt, ist Programmieren nur ein kleiner Teil der Arbeit. Und wenn dann wie bei uns auch noch Hardware im Spiel ist, die ChatGPT nicht in Echtzeit angucken kann, dann wird so eine Theorie erst recht absurd.

Ich hoffe außerdem, dass ihr die Nutzungsbedingungen von ChatGPT gelesen habt. Alle Daten können gespeichert und zum Training verwendet werden. Wenn ihr also wirklich den Großteil eures Hauptgeschäfts über diesen Datenkraken abwickelt, dann würde ich mir dreimal überlegen bei euch Kunde zu werden.

Du sprichst an sich gute Punkte an - ich kann dir ja mal an nem Beispiel versuchen aufzuzeigen was ich meine. Ich hab zwar oben gesagt ich bin SWE, genauer gesagt bin ich aber Researcher in einer Trading Firma.

Wir haben also zum einen keine Kunden, zum anderen sind solche Firmen aus mehreren Gründen sehr stark darauf bedacht das Personal so knapp wie möglich zu halten. Außerdem haben wir eine Hire-Fire Kultur, ähnlich wie US Tech Firmen und meiner Meinung nach schlagen hier Technologiedurchbrüche am schnellsten durch, da kein Betriebsrat etc. bei der Entlassungen blockieren könnte. Siehe zB auch FAANG in den US, wo seit nem halben Jahr Layoffs stattfinden und kaum gehired wird, trotz des aktuellen AI Börsenbooms (siehe +30% QQQ).

Was passiert also bei uns gerade? Bspw. haben wir ganzjährig immer einige Interns gehabt, die den Tradern und Researchern nervige Coding Tasks abgenommen haben. Dazu gehören zB das Erstellen von automatisierten Reports, dh viel Matplotlip/Pandas/Plotly, Aufsetzen einer GUI, kleinere Web Applikationen etc., also nichts was außergewöhnlich anspruchsvoll wäre aber für Trader/Researcher, die zwar viel coden aber meistens nur Python oder C++ Background haben (wie ich auch), einfach lästig ist und zu viel Zeit beanspruchen würde.

Mittlerweile brauchen wir diese Interns/Werkstudenten nicht mehr - jeder kann gut genug coden um nen JavaScript/VBA whatever Blueprint von Chatgpt auf Fehler zu korrigieren oder zumindest entsprechendes Feedback zu geben und kommt dadurch mit 3-4 Iterationen innerhalb von 30 Minuten zu ner „ausreichenden“ Lösung, die der Intern zwar an nem halben Tag hübscher hinbekommen hätte, aber genauso funktional ist. Selbstverständlich geben wir dafür dann auch keine vertraulichen Daten in ChatGPT ein, sondern Toy Beispiele.

Selbes berichten nun auch die verschiedenen Software Teams - weniger Interns/Werkstudenten und dadurch mittelfristig auch weniger Vollzeitpersonal, da wir die meistens übernommen haben wenn sie gut waren. Die Sache ist also nicht die, dass ChatGPT ganze Jobs ersetzt, sondern dass relativ simple Arbeit funktional locker übernommen werden kann, dh wenn ich in ner Abteilung 3 Leute fürs Reporting inkl. Power Points, Excel Macros, Mails verfassen etc. sitzen habe wird das zukünftig von einer Person gemacht werden können. Gleiches gilt bei Programmierung, Design, Marketing, Business Strategy etc.

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen

Gibt es dazu irgendwelche belastbaren Statistiken? Wir verwenden GPT4 auch intensiv auf der Arbeit, aber es käme keiner auf die Idee, deshalb weniger Personal einzuplanen. Wenn ein Chatbot bei euch so viele Mitarbeiter ersetzt, dann frage ich mich, wieso eure Kunden nicht einfach selbst ChatGPT bedienen anstatt euch noch Geld zu bezahlen? Euer Geschäftsmodell basiert dann also darauf, dass eure Kunden ChatGPT nicht kennen. Hätte also eh keine Zukunft gehabt.
In einer Firma, die professionelle SW-Entwicklung mit großen Projekten betreibt, ist Programmieren nur ein kleiner Teil der Arbeit. Und wenn dann wie bei uns auch noch Hardware im Spiel ist, die ChatGPT nicht in Echtzeit angucken kann, dann wird so eine Theorie erst recht absurd.

Ich hoffe außerdem, dass ihr die Nutzungsbedingungen von ChatGPT gelesen habt. Alle Daten können gespeichert und zum Training verwendet werden. Wenn ihr also wirklich den Großteil eures Hauptgeschäfts über diesen Datenkraken abwickelt, dann würde ich mir dreimal überlegen bei euch Kunde zu werden.

WiWi Gast schrieb am 15.06.2023:

Ich bin btw SWE und verwende ChatGPT täglich, sowie auch die meisten meiner Kollegen. ChatGPT ersetzt schon jetzt so viele Mitarbeiter durch die Produktivitätssteigerungen

Gibt es dazu irgendwelche belastbaren Statistiken? Wir verwenden GPT4 auch intensiv auf der Arbeit, aber es käme keiner auf die Idee, deshalb weniger Personal einzuplanen. Wenn ein Chatbot bei euch so viele Mitarbeiter ersetzt, dann frage ich mich, wieso eure Kunden nicht einfach selbst ChatGPT bedienen anstatt euch noch Geld zu bezahlen? Euer Geschäftsmodell basiert dann also darauf, dass eure Kunden ChatGPT nicht kennen. Hätte also eh keine Zukunft gehabt.
In einer Firma, die professionelle SW-Entwicklung mit großen Projekten betreibt, ist Programmieren nur ein kleiner Teil der Arbeit. Und wenn dann wie bei uns auch noch Hardware im Spiel ist, die ChatGPT nicht in Echtzeit angucken kann, dann wird so eine Theorie erst recht absurd.

Ich hoffe außerdem, dass ihr die Nutzungsbedingungen von ChatGPT gelesen habt. Alle Daten können gespeichert und zum Training verwendet werden. Wenn ihr also wirklich den Großteil eures Hauptgeschäfts über diesen Datenkraken abwickelt, dann würde ich mir dreimal überlegen bei euch Kunde zu werden.

Ich findes es immer wieder lustig wie groß da bei ChatGPT geprahlt wird einem Tool das nicht einmal dazu da ist Code zu schreiben gefühlt sind das dieselben Leute die früher hochnäsig über das Internet gelacht haben. Hier geht es nie darum was jetzt schon geht. ChatGPT kann in meiner Abteilung die ziemlich komplex ist schon einige Aufgaben übernehmen aber ist natürlich noch nicht dazu in der Lage Personen zu ersetzen oder dass wir weniger einstellen, no na wir reden von einem Kinderschuhe Beta Produkt das als Hauptziel nicht coden hat. Wie sehen solche Modelle in 20 - 30 Jahren aus ? Der Sprung von ersten Zimmergroßen Computern mit Lochkarten zu quasi Supercomputern in der Hosentasche ist auch gigantisch

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

Die Layoffs in den USA haben ganz andere Gründe und haben schon vor einem Jahr angefangen, bevor jemand überhaupt ChatGPT für möglich gehalten hätte.

Ich mach mir da gar keine Sorgen. Glaube, entweder trifft es alle Bürojobs oder keinen. Letztendlich machen BWLer ja auch nichts anderes als programmieren. Die Sprache ist halt nur menschlich und die Software ist nicht VS Studio sondern Outlook und Word. Aber letzten Endes produzieren beide multimediale Erzeugnisse anhand von menschlicher Sprache unter Berücksichtigung eines bestimmten Kontextes.

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Die Programmierer zittern schon. Standardisierte Coding Prozesse können einfach übernommen werden.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Die Programmierer zittern schon. Standardisierte Coding Prozesse können einfach übernommen werden.

Alle Wissensarbeit Jobs können übernommen werden sollte es sich auch nur in einem 1/10 der Geschwindigkeit weiterbewegen. Aber und das ist entscheidend es kann natürlich auch sein dass man irgendwann ein Plateau erreicht hat (Deuted nichts darauf hin). Wie gesagt hier trifft wieder beides zu es wird kurzfristig massiv überschätzt ...Sorry wer glaubt in 1 - 2 Jahren sind wir schon soweit oder gar 5 Jahren den kann ich nicht ernst nehmen aber ähnlich dem Internet wird es langfristig auch von vielen massiv unterschätzt. Ob Jobs dann wirklich ersetzt werden oder wir uns einfach komplett von einer Spezialisten Welt in eine Generalisten Welt entwickeln ist dann nochmal eine andere Frage ich bevorzuge daher eher AI wird 80% der Skills ersetzen die du dir bis jetzt über Jahre angeeignet hast und wer das ignoriert oder belächelt wird auf der Strecke bleiben. War aber noch nie anders in der Geschichte.

Denke, dass die Datenqualität und die daraus abgeleiteten Ergebnisse der KI ein wichtiger Faktor ist, ob sich die KI-Automatisierung durchsetzen wird. M.E. wird sich das durchsetzen. Wenn ich mir die Arbeiten in Legal Compliance, Customer Service, Analytics, Digital Marketing, Market Research o.ä. so anschaue, kann man bestimmt jetzt schon 70% der Arbeit automatisieren.

Alle Themen- und Tätigkeitsfelder werden bestehen bleiben und neue sogar dazukommen, nur die Fertigungstiefe wird sich für den menschlichen Arbeiter aufgrund der KI-Automatisierung massiv verkürzen - sprich es werden weniger Arbeiter benötigt.

Er hat aber recht. Aktuell werden die Sachen mit dem vorhanden Wissen von Menschen trainiert. Stellt man also eine Frage, zu der es bereits das notwendige Wissen gibt, erhält man auch eine Antwort. Aktuell ist aber keine AI Geschichte über dieses Stadium hinaus gekommen. Und zwar da, wo es um echte Neuschöpfung geht, die auf Out-of-the-Box Denken beruht. Also das was echte Wissenschaft tut. Ich bin Mathematiker und habe bei ChatGPT mal spaßenhalber ein par meiner echten aktuellen Forschungsfragen eingegeben. Was ich bekommen habe waren Antworten von GPT, die immer gleich waren sinngemäß: "Zu diesem Problem gibt es keine Antwort." und dann ein länglicher Abriss über die allgemein Thematik, den ich so ähnlich auch bei Wikipedia finden kann. Aktuell wird das ganze Thema heftig überbewertet.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Das stimmt einfach nicht! Mal von mathematischen Beweisen etc. abgesehen (darauf wurde ChatGPT zum einen nicht primär trainiert und zum anderen ist da vielleicht die Erwartungshaltung auch noch bisschen zu hoch), ist jede Nutzer-spezifische Coding Anfrage Extrapolation und nicht Interpolation! Ich hab mit ChatGPT teilweise Projekte innerhalb von nem halben Tag auf die Beine gestellt, dafür hätte ich sonst Wochen gebraucht! Wie oben bereits erwähnt arbeite ich in ner Trading Firma und habe auch privat kleinere Crypto Projekte am Laufen. Ich hab bspw. für kleinere Shitcoin Exchanges teilweise ganze API Docs eingegeben und ChatGPT hat mir basierend darauf alle Methoden die ich wollte implementiert. Klar braucht es dafür einige Iterationen, aber raus kam so in kürzester Zeit ein top performantes System mit Multithreading, async etc. Wer ernsthaft glaubt das sei Interpolation weiß einfach nicht wie man mit dem Tool richtig umgeht. Mir kann’s auch egal sein, ob man mir das in einem BWLer Forum glaubt - muss jeder selbst für sich entscheiden, wie er die zur Verfügung stehende Technologie für seinen Vorteil nutzen will (einige anscheinend gar nicht, dann isses halt so).

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Er hat aber recht. Aktuell werden die Sachen mit dem vorhanden Wissen von Menschen trainiert. Stellt man also eine Frage, zu der es bereits das notwendige Wissen gibt, erhält man auch eine Antwort. Aktuell ist aber keine AI Geschichte über dieses Stadium hinaus gekommen. Und zwar da, wo es um echte Neuschöpfung geht, die auf Out-of-the-Box Denken beruht. Also das was echte Wissenschaft tut. Ich bin Mathematiker und habe bei ChatGPT mal spaßenhalber ein par meiner echten aktuellen Forschungsfragen eingegeben. Was ich bekommen habe waren Antworten von GPT, die immer gleich waren sinngemäß: "Zu diesem Problem gibt es keine Antwort." und dann ein länglicher Abriss über die allgemein Thematik, den ich so ähnlich auch bei Wikipedia finden kann. Aktuell wird das ganze Thema heftig überbewertet.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Also, vorweg: Ich bin seit einigen Monaten Projektleiter für die Entwicklung und Integration von AI-Usecases (ja, ich hasse diese Vokabeln auch). Aktuell habe ich ein Team in Asien und eines in Europa, dass sich speziell mit OpenAI und deren Nutzungsmöglichkeiten beschäftigt. Wir haben sehr viel Freiraum weil unseren Kunden uns mit Geld zuwerfen.

Das, was momentan schon mit den Embeddern und ChatGPT möglich ist, ist mehr als bemerkenswert und auch beängstigend, wenn es darum geht - hier wirklich einen Mehrwert im Sinne von Zeitersparnis im operativen Geschäft zu ermöglichen. Wir reden hier von Archivierung, Programmierung, Informationsbereitstellung, usw. Also Dinge, die alle(!) Unternehmen aus allen Branchen betreffen. Der große Unterschied zu den Data Science Projekten vorher war, dass sie im Zweifel sehr spezialisiert waren (wenn man mal diese Standardanwendungnen wie Markting-Mix Modelle außen vor lässt).
Wenn schon IT-Developern und Architekten mit jahrelanger Erfahrung die Kinnlade herunter klappt, dann sollte die Dimension klar werden, von der wir hier sprechen. Hinzu kommt der nächste Step durch den Office Pilot, Mit dem Microsoft schon in den Startlöchern steht.

Und das schöne/schlimme an der Sache ist, dass die Modelle selber so simpel sind, dass man keine großartigen Kenntnisse von der Materie benötigt. Ja, Prompt Engineering wird in den kommenden Monaten extrem wichtig werden, aber ein detailliertes Wissen über NLP oder gar der direkten Algorithmik dahinter ist nicht notwendig.

Was mich in Sachen Forschung beeindruckt hat, war das ChatGPT einfach mal einen meiner Hauptalgorithmen aus meiner Diss von damals einfach so in perfektem Python Code als Klasse wiedergeben konnte. Daran hatte ich damals bestimmt mehrere Tage gesessen, um das optimalerweise auszutüfteln. Und das ist auch nicht direkter Bestandteil von Programmbibliotheken.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Hier der Vorposter, ich bin übrigens selbst Informatiker. Erzähl doch mal, was daran nicht stimmen soll. Denkst du wirklich, dass ein LLM Mathematik beherrscht? Ich glaue du bist er, der nicht versteht, was chatGPT eigentlich ist und wozu aktuelle KI in der Lage ist.

Übrigens, sehr lustig, wie du dich Anfangs als Informatiker und SWE beschrieben hast und anscheinend nur ein bisschen Python scriptest

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

du hast scheinbar den button für die plugins noch nicht gefunden

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Das stimmt einfach nicht! Mal von mathematischen Beweisen etc. abgesehen (darauf wurde ChatGPT zum einen nicht primär trainiert und zum anderen ist da vielleicht die Erwartungshaltung auch noch bisschen zu hoch), ist jede Nutzer-spezifische Coding Anfrage Extrapolation und nicht Interpolation! Ich hab mit ChatGPT teilweise Projekte innerhalb von nem halben Tag auf die Beine gestellt, dafür hätte ich sonst Wochen gebraucht! Wie oben bereits erwähnt arbeite ich in ner Trading Firma und habe auch privat kleinere Crypto Projekte am Laufen. Ich hab bspw. für kleinere Shitcoin Exchanges teilweise ganze API Docs eingegeben und ChatGPT hat mir basierend darauf alle Methoden die ich wollte implementiert. Klar braucht es dafür einige Iterationen, aber raus kam so in kürzester Zeit ein top performantes System mit Multithreading, async etc. Wer ernsthaft glaubt das sei Interpolation weiß einfach nicht wie man mit dem Tool richtig umgeht. Mir kann’s auch egal sein, ob man mir das in einem BWLer Forum glaubt - muss jeder selbst für sich entscheiden, wie er die zur Verfügung stehende Technologie für seinen Vorteil nutzen will (einige anscheinend gar nicht, dann isses halt so).

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Er hat aber recht. Aktuell werden die Sachen mit dem vorhanden Wissen von Menschen trainiert. Stellt man also eine Frage, zu der es bereits das notwendige Wissen gibt, erhält man auch eine Antwort. Aktuell ist aber keine AI Geschichte über dieses Stadium hinaus gekommen. Und zwar da, wo es um echte Neuschöpfung geht, die auf Out-of-the-Box Denken beruht. Also das was echte Wissenschaft tut. Ich bin Mathematiker und habe bei ChatGPT mal spaßenhalber ein par meiner echten aktuellen Forschungsfragen eingegeben. Was ich bekommen habe waren Antworten von GPT, die immer gleich waren sinngemäß: "Zu diesem Problem gibt es keine Antwort." und dann ein länglicher Abriss über die allgemein Thematik, den ich so ähnlich auch bei Wikipedia finden kann. Aktuell wird das ganze Thema heftig überbewertet.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

Was hat die Codegenerierung zu APIs bitte damit zu tun, dass komplexe mathematische Modelle generiert werden?
Du stellst dich die ganze Zeit als so allwissend zu AI dar und hast offensichtlich selbst keine Ahnung.
Ja klar, chatGPT ist ein Hammer tool zum Produktionsgewinn beim Coden, du bist aber entweder zu ahnungslos oder zu verblendet um die Grenzen zu erkennen

Noch ist keines der Tools auch nur Ansatzweise in der Lage irgendwas zu ersetzen aber und das wird hier immer wieder vergessen deswegen muss ich es nochmal wiederholen wenn ein nahezu dämliches Tool das eigentlich für Sprache entwickelt wurde so viele Sachen außerhalb seines Bereiches lösen kann was glaubt ihr was ein ähnlich aufwendiges Modell spezialisiert auf Mathematik , Jura, Programmieren oder whatever dann irgendwann kann. Bzw. wenn wir den selben Anstieg durchmachen wie in anderen Computer Bereichen. Ich sehe echt immer wieder die Leute vor mir die suffisant Lachen oink oink "The internet will have no more impact than a Fax device"

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden. ChatGPT wurde übrigens auch mit wissenschaftlichen Publikationen von arXiv trainiert. Also sollte man erwarten, dass es damit auch was anfangen kann. Aber auser Inhaltsangabe kann es einfach bisher nichts. Sorry leute, aber aktuell ist es eine nur eine bessere Datenbank.

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Das stimmt einfach nicht! Mal von mathematischen Beweisen etc. abgesehen (darauf wurde ChatGPT zum einen nicht primär trainiert und zum anderen ist da vielleicht die Erwartungshaltung auch noch bisschen zu hoch), ist jede Nutzer-spezifische Coding Anfrage Extrapolation und nicht Interpolation! Ich hab mit ChatGPT teilweise Projekte innerhalb von nem halben Tag auf die Beine gestellt, dafür hätte ich sonst Wochen gebraucht! Wie oben bereits erwähnt arbeite ich in ner Trading Firma und habe auch privat kleinere Crypto Projekte am Laufen. Ich hab bspw. für kleinere Shitcoin Exchanges teilweise ganze API Docs eingegeben und ChatGPT hat mir basierend darauf alle Methoden die ich wollte implementiert. Klar braucht es dafür einige Iterationen, aber raus kam so in kürzester Zeit ein top performantes System mit Multithreading, async etc. Wer ernsthaft glaubt das sei Interpolation weiß einfach nicht wie man mit dem Tool richtig umgeht. Mir kann’s auch egal sein, ob man mir das in einem BWLer Forum glaubt - muss jeder selbst für sich entscheiden, wie er die zur Verfügung stehende Technologie für seinen Vorteil nutzen will (einige anscheinend gar nicht, dann isses halt so).

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Er hat aber recht. Aktuell werden die Sachen mit dem vorhanden Wissen von Menschen trainiert. Stellt man also eine Frage, zu der es bereits das notwendige Wissen gibt, erhält man auch eine Antwort. Aktuell ist aber keine AI Geschichte über dieses Stadium hinaus gekommen. Und zwar da, wo es um echte Neuschöpfung geht, die auf Out-of-the-Box Denken beruht. Also das was echte Wissenschaft tut. Ich bin Mathematiker und habe bei ChatGPT mal spaßenhalber ein par meiner echten aktuellen Forschungsfragen eingegeben. Was ich bekommen habe waren Antworten von GPT, die immer gleich waren sinngemäß: "Zu diesem Problem gibt es keine Antwort." und dann ein länglicher Abriss über die allgemein Thematik, den ich so ähnlich auch bei Wikipedia finden kann. Aktuell wird das ganze Thema heftig überbewertet.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

Was du sagst stimmt einfach nicht. Bleib in deiner Domäne wo du dich glaubst auszukennen und fachsimple nicht über AI Modelle von denen du offensichtlich keine Ahnung hast, von Mathe und Informatik mal ganz zu schweigen.

WiWi Gast schrieb am 16.06.2023:

DerZynischeAnalytiker schrieb am 16.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

2. Ich habe absolut nichts mit IT und Programmieren zu tun. Wenn GPT da heute schon Leute so einfach ersetzen kann. hmm... dachte immer Programmieren sei komplexer. Als mein "Anwendungsbereich" besteht einfach darin, dass System nach Textvorschlägen zu fragen für Marketing/Social Media Zeugs. Ich habe es aber auch schon genutzt um Kundenanfragen einzugeben und mir dann Vorschläge zur Erfüllung der Anfragen machen zu lassen.

was diese Bereich angeht (und das ist ja nun mal eher so 99% der Bechäftigten da draußen die NICHT Programmierer sind), finde ich das System nett aber nicht überragend.

Ich kann inzwischen "voraussagen" was das System ausspucken wird, und umgekehrt kann man relativ gut und einfach erkennen, wenn ein Text von GPT stammt. Es ist halt immer der gleiche Aufbau, die gleichen abwiegenden Aussagen, sich nicht festlegen,...

Dann solltest du Dich auch einmal mit Prompt Engineering beschäftigen. Programmierer wird es nicht ersetzen, kann aber schon 2-3 Arbeitstage auf einen Vormittag reduzieren.
Vor allem komplexe Algorithmen kreiert das Ding in paar Sekunden, wofür Mathematiker tagelang bräuchten.

Auch Analysen über Plugins etc. lassen sich spielend erstellen. Für mich der pefekte Alltagshelfer.

Gleichzeitig: Wir stehen hier noch ganz am Anfang. ;)

"Generieren" tut das Ding gar nichts im Sinne von "Kreieren". Wenn es Mal mit einem zur Frage passendem Algorithmus gefüttert wurde, dann kann es sein, dass es den gewünschten Algorithmus ausspuckt. ChatGPT hat aber 0 Ahnung von Mathe (es ist ein Language Tool) und kann daher definitiv nicht zuverlässig fehlerfrei komplexe Modelle erstellen, die selbst für fachkundige Mathematiker eine Hürde sind.

Und falls es diese doch erstellen kann, dann liegt das daran, dass man sich den Algorithmus auch selbst einfach hätte ergoogeln können. Und am Ende müssen die Mathematiker so oder so noch einmal beweisen, dass das ausgespuckte Modell korrekt ist. Was ist also deine Message?

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

Noch ist keines der Tools auch nur Ansatzweise in der Lage irgendwas zu ersetzen aber und das wird hier immer wieder vergessen deswegen muss ich es nochmal wiederholen wenn ein nahezu dämliches Tool das eigentlich für Sprache entwickelt wurde so viele Sachen außerhalb seines Bereiches lösen kann was glaubt ihr was ein ähnlich aufwendiges Modell spezialisiert auf Mathematik , Jura, Programmieren oder whatever dann irgendwann kann. Bzw. wenn wir den selben Anstieg durchmachen wie in anderen Computer Bereichen. Ich sehe echt immer wieder die Leute vor mir die suffisant Lachen oink oink "The internet will have no more impact than a Fax device"

Du meinst es gibt dann anstelle von Large Language Models sowas wie Large Jura Models?
Oder erklär mal, wie stellst du dir das vor?

Hot Take: Gar keine wegen Datenschutz, Misstrauen in AI, etc etc

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden.

Das stimmt so nicht. Es kann mehrere voneinander unabhängige Konzepte zu einem neuen Ergebnis verarbeiten. Zum Beispiel ein Python-Script schreiben, das eine GUI mit mehreren von dir definierten Buttons erzeugt, die irgendeine von dir gewählte Berechnung durchführen soll. Du kannst dir irgendwelche Bausteine aussuchen, die es in der Kombination zu 100% noch nie gab und der Code wird trotzdem mit großer Wahrscheinlichkeit richtig oder beinahe richtig sein. Du kannst auch einen Twist einbauen, z.B. schreiben dass alle Funktionsnamen mit einem A beginnen müssen, und auch das wird ChatGPT4 dann so machen.

Das ist also definitiv mehr als nur eine "bessere Datenbank" und passt schon ziemlich gut auf die Jobbeschreibung vieler Programmierer. Wobei auch ich der Meinung bin, dass man solche Jobs schon seit Jahren hätte auslagern können. Das wird halt jetzt nochmal billiger und einfacher. Aber zukunftssicher waren diese Jobs nie. Ist halt jetzt ein Weckruf für alle Hype-Informatiker, die den ganzen Tag nur Python-Blöcke aus Stackoverflow zusammenkopieren oder CRUD-REST-APIs definieren und dachten, sie wären damit gefragte Softwareentwickler.

Übrig bleiben die komplexeren Jobs, wo auch Hardware im Spiel ist, z.B. Automotive, Medizintechnik, Roboter, Luft/Raumfahrt, etc. Also die klassischen Ingenieursbranchen. Ich arbeite selbst in so einem Bereich und mein Job besteht nur zu 20% aus Programmieren. Da sehe ich nicht, wie da eine KI ohne Hände, Füße und Kamera die Jobs ersetzen soll und selbst wenn sie es könnte, würde das wohl regulatorisch erstmal nicht zugelassen werden.

Auch komplexe Softwaresysteme wie SAP werden wohl erstmal nicht komplett von KI geschrieben werden können. Da gibts viel zu viele Stakeholder, die mit am Tisch sitzen und deren Anforderungen alle einfließen müssen und wo auch die menschliche Komponente eine große Rolle spielt.

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden.

Das stimmt so nicht. Es kann mehrere voneinander unabhängige Konzepte zu einem neuen Ergebnis verarbeiten. Zum Beispiel ein Python-Script schreiben, das eine GUI mit mehreren von dir definierten Buttons erzeugt, die irgendeine von dir gewählte Berechnung durchführen soll. Du kannst dir irgendwelche Bausteine aussuchen, die es in der Kombination zu 100% noch nie gab und der Code wird trotzdem mit großer Wahrscheinlichkeit richtig oder beinahe richtig sein. Du kannst auch einen Twist einbauen, z.B. schreiben dass alle Funktionsnamen mit einem A beginnen müssen, und auch das wird ChatGPT4 dann so machen.

Sorry, du verstehst meinen Punkt nicht. Eine Gui zu erstellen in einer Anordnung die es so noch nicht gab, ist keine! Neuschöpfung. Es ist eine Zusammenstellung bereits existierender Funktionalitäten. Eine Neuschöpfung wäre es, wenn diese GUI in der Lage wäre etwas zu tun, dass über eine Neuzusammenstellung hinaus geht und vorher nicht möglichwar, also, um mal ein extremes Beispiel zu nennen, der druck auf einen Button, eine Zeitreise auslösen würde, denn das hat noch kein Mensch bisher entwickeln können.

Das ist also definitiv mehr als nur eine "bessere Datenbank" und passt schon ziemlich gut auf die Jobbeschreibung vieler Programmierer. Wobei auch ich der Meinung bin, dass man solche Jobs schon seit Jahren hätte auslagern können. Das wird halt jetzt nochmal billiger und einfacher. Aber zukunftssicher waren diese Jobs nie. Ist halt jetzt ein Weckruf für alle Hype-Informatiker, die den ganzen Tag nur Python-Blöcke aus Stackoverflow zusammenkopieren oder CRUD-REST-APIs definieren und dachten, sie wären damit gefragte Softwareentwickler.

Übrig bleiben die komplexeren Jobs, wo auch Hardware im Spiel ist, z.B. Automotive, Medizintechnik, Roboter, Luft/Raumfahrt, etc. Also die klassischen Ingenieursbranchen. Ich arbeite selbst in so einem Bereich und mein Job besteht nur zu 20% aus Programmieren. Da sehe ich nicht, wie da eine KI ohne Hände, Füße und Kamera die Jobs ersetzen soll und selbst wenn sie es könnte, würde das wohl regulatorisch erstmal nicht zugelassen werden.

Auch komplexe Softwaresysteme wie SAP werden wohl erstmal nicht komplett von KI geschrieben werden können. Da gibts viel zu viele Stakeholder, die mit am Tisch sitzen und deren Anforderungen alle einfließen müssen und wo auch die menschliche Komponente eine große Rolle spielt.

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Sorry, du verstehst meinen Punkt nicht. Eine Gui zu erstellen in einer Anordnung die es so noch nicht gab, ist keine! Neuschöpfung. Es ist eine Zusammenstellung bereits existierender Funktionalitäten. Eine Neuschöpfung wäre es, wenn diese GUI in der Lage wäre etwas zu tun, dass über eine Neuzusammenstellung hinaus geht und vorher nicht möglichwar, also, um mal ein extremes Beispiel zu nennen, der druck auf einen Button, eine Zeitreise auslösen würde, denn das hat noch kein Mensch bisher entwickeln können.

Kannst du gerne so sehen, ändert aber nichts an meinem Argument. 99,9% arbeiten nicht auf dem von dir beschriebenen Niveau, sondern fügen Bestehendes zu Neuem zusammen.

Nach deiner Definition von Neuschöpfung wird und hat kein reines Softwareunternehmen jemals etwas neues erschaffen.

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden.

Das stimmt so nicht. Es kann mehrere voneinander unabhängige Konzepte zu einem neuen Ergebnis verarbeiten. Zum Beispiel ein Python-Script schreiben, das eine GUI mit mehreren von dir definierten Buttons erzeugt, die irgendeine von dir gewählte Berechnung durchführen soll. Du kannst dir irgendwelche Bausteine aussuchen, die es in der Kombination zu 100% noch nie gab und der Code wird trotzdem mit großer Wahrscheinlichkeit richtig oder beinahe richtig sein. Du kannst auch einen Twist einbauen, z.B. schreiben dass alle Funktionsnamen mit einem A beginnen müssen, und auch das wird ChatGPT4 dann so machen.

Sorry, du verstehst meinen Punkt nicht. Eine Gui zu erstellen in einer Anordnung die es so noch nicht gab, ist keine! Neuschöpfung. Es ist eine Zusammenstellung bereits existierender Funktionalitäten. Eine Neuschöpfung wäre es, wenn diese GUI in der Lage wäre etwas zu tun, dass über eine Neuzusammenstellung hinaus geht und vorher nicht möglichwar, also, um mal ein extremes Beispiel zu nennen, der druck auf einen Button, eine Zeitreise auslösen würde, denn das hat noch kein Mensch bisher entwickeln können.

Das ist also definitiv mehr als nur eine "bessere Datenbank" und passt schon ziemlich gut auf die Jobbeschreibung vieler Programmierer. Wobei auch ich der Meinung bin, dass man solche Jobs schon seit Jahren hätte auslagern können. Das wird halt jetzt nochmal billiger und einfacher. Aber zukunftssicher waren diese Jobs nie. Ist halt jetzt ein Weckruf für alle Hype-Informatiker, die den ganzen Tag nur Python-Blöcke aus Stackoverflow zusammenkopieren oder CRUD-REST-APIs definieren und dachten, sie wären damit gefragte Softwareentwickler.

Übrig bleiben die komplexeren Jobs, wo auch Hardware im Spiel ist, z.B. Automotive, Medizintechnik, Roboter, Luft/Raumfahrt, etc. Also die klassischen Ingenieursbranchen. Ich arbeite selbst in so einem Bereich und mein Job besteht nur zu 20% aus Programmieren. Da sehe ich nicht, wie da eine KI ohne Hände, Füße und Kamera die Jobs ersetzen soll und selbst wenn sie es könnte, würde das wohl regulatorisch erstmal nicht zugelassen werden.

Auch komplexe Softwaresysteme wie SAP werden wohl erstmal nicht komplett von KI geschrieben werden können. Da gibts viel zu viele Stakeholder, die mit am Tisch sitzen und deren Anforderungen alle einfließen müssen und wo auch die menschliche Komponente eine große Rolle spielt.

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Nach deiner Definition von Neuschöpfung wird und hat kein reines Softwareunternehmen jemals etwas neues erschaffen.

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden.

Das stimmt so nicht. Es kann mehrere voneinander unabhängige Konzepte zu einem neuen Ergebnis verarbeiten. Zum Beispiel ein Python-Script schreiben, das eine GUI mit mehreren von dir definierten Buttons erzeugt, die irgendeine von dir gewählte Berechnung durchführen soll. Du kannst dir irgendwelche Bausteine aussuchen, die es in der Kombination zu 100% noch nie gab und der Code wird trotzdem mit großer Wahrscheinlichkeit richtig oder beinahe richtig sein. Du kannst auch einen Twist einbauen, z.B. schreiben dass alle Funktionsnamen mit einem A beginnen müssen, und auch das wird ChatGPT4 dann so machen.

Sorry, du verstehst meinen Punkt nicht. Eine Gui zu erstellen in einer Anordnung die es so noch nicht gab, ist keine! Neuschöpfung. Es ist eine Zusammenstellung bereits existierender Funktionalitäten. Eine Neuschöpfung wäre es, wenn diese GUI in der Lage wäre etwas zu tun, dass über eine Neuzusammenstellung hinaus geht und vorher nicht möglichwar, also, um mal ein extremes Beispiel zu nennen, der druck auf einen Button, eine Zeitreise auslösen würde, denn das hat noch kein Mensch bisher entwickeln können.

Das ist also definitiv mehr als nur eine "bessere Datenbank" und passt schon ziemlich gut auf die Jobbeschreibung vieler Programmierer. Wobei auch ich der Meinung bin, dass man solche Jobs schon seit Jahren hätte auslagern können. Das wird halt jetzt nochmal billiger und einfacher. Aber zukunftssicher waren diese Jobs nie. Ist halt jetzt ein Weckruf für alle Hype-Informatiker, die den ganzen Tag nur Python-Blöcke aus Stackoverflow zusammenkopieren oder CRUD-REST-APIs definieren und dachten, sie wären damit gefragte Softwareentwickler.

Übrig bleiben die komplexeren Jobs, wo auch Hardware im Spiel ist, z.B. Automotive, Medizintechnik, Roboter, Luft/Raumfahrt, etc. Also die klassischen Ingenieursbranchen. Ich arbeite selbst in so einem Bereich und mein Job besteht nur zu 20% aus Programmieren. Da sehe ich nicht, wie da eine KI ohne Hände, Füße und Kamera die Jobs ersetzen soll und selbst wenn sie es könnte, würde das wohl regulatorisch erstmal nicht zugelassen werden.

Auch komplexe Softwaresysteme wie SAP werden wohl erstmal nicht komplett von KI geschrieben werden können. Da gibts viel zu viele Stakeholder, die mit am Tisch sitzen und deren Anforderungen alle einfließen müssen und wo auch die menschliche Komponente eine große Rolle spielt.

Hab mir dasselbe gedacht schön und gut ja AI wird wahrscheinlich nicht mal in 50 Jahren in der Lage sein wie wir aus nichts irgendwas zu erschaffen jetzt kommt aber der Haken das tun wir fast nie auf diesem Level , Kunstwerke, Filme ganze Welt Unternehmen sind nichts anderes als klauen, kopieren , verändern , verbessern. Weder ein Google noch ein Facebook noch ein Microsoft haben eine neue Idee entwickelt

Stimmt nicht. Software ist nicht software. Z.B. einfach nur ein neues Textverarbeitungsprogramm auf den Markt zu bringen, ist auch keine Neuschöpfung im wirklichen Sinn. Als damals Google neu war schon, denn die Algorithmen dahinter gab es vorher tatzächlich nicht.

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

WiWi Gast schrieb am 18.06.2023:

Nach deiner Definition von Neuschöpfung wird und hat kein reines Softwareunternehmen jemals etwas neues erschaffen.

Den Fall den du hier beschreibst ist aber doch genau das was ich meine. Du hättest das alles auch selbst mit Googel finden könne. ChatGPT verhält sich einfach nur wie eine Datnbank vorhandenen! Wissens, die dir nur schneller als eine einfach Googel Suche das bereits vorhanden Wissen darstellt. Das was du da für Modelle gebraucht hast, hatte bestimmt schon einer vor dir gemacht und es war online irgendwo zu finden.

Das stimmt so nicht. Es kann mehrere voneinander unabhängige Konzepte zu einem neuen Ergebnis verarbeiten. Zum Beispiel ein Python-Script schreiben, das eine GUI mit mehreren von dir definierten Buttons erzeugt, die irgendeine von dir gewählte Berechnung durchführen soll. Du kannst dir irgendwelche Bausteine aussuchen, die es in der Kombination zu 100% noch nie gab und der Code wird trotzdem mit großer Wahrscheinlichkeit richtig oder beinahe richtig sein. Du kannst auch einen Twist einbauen, z.B. schreiben dass alle Funktionsnamen mit einem A beginnen müssen, und auch das wird ChatGPT4 dann so machen.

Sorry, du verstehst meinen Punkt nicht. Eine Gui zu erstellen in einer Anordnung die es so noch nicht gab, ist keine! Neuschöpfung. Es ist eine Zusammenstellung bereits existierender Funktionalitäten. Eine Neuschöpfung wäre es, wenn diese GUI in der Lage wäre etwas zu tun, dass über eine Neuzusammenstellung hinaus geht und vorher nicht möglichwar, also, um mal ein extremes Beispiel zu nennen, der druck auf einen Button, eine Zeitreise auslösen würde, denn das hat noch kein Mensch bisher entwickeln können.

Das ist also definitiv mehr als nur eine "bessere Datenbank" und passt schon ziemlich gut auf die Jobbeschreibung vieler Programmierer. Wobei auch ich der Meinung bin, dass man solche Jobs schon seit Jahren hätte auslagern können. Das wird halt jetzt nochmal billiger und einfacher. Aber zukunftssicher waren diese Jobs nie. Ist halt jetzt ein Weckruf für alle Hype-Informatiker, die den ganzen Tag nur Python-Blöcke aus Stackoverflow zusammenkopieren oder CRUD-REST-APIs definieren und dachten, sie wären damit gefragte Softwareentwickler.

Übrig bleiben die komplexeren Jobs, wo auch Hardware im Spiel ist, z.B. Automotive, Medizintechnik, Roboter, Luft/Raumfahrt, etc. Also die klassischen Ingenieursbranchen. Ich arbeite selbst in so einem Bereich und mein Job besteht nur zu 20% aus Programmieren. Da sehe ich nicht, wie da eine KI ohne Hände, Füße und Kamera die Jobs ersetzen soll und selbst wenn sie es könnte, würde das wohl regulatorisch erstmal nicht zugelassen werden.

Auch komplexe Softwaresysteme wie SAP werden wohl erstmal nicht komplett von KI geschrieben werden können. Da gibts viel zu viele Stakeholder, die mit am Tisch sitzen und deren Anforderungen alle einfließen müssen und wo auch die menschliche Komponente eine große Rolle spielt.

Hab mir dasselbe gedacht schön und gut ja AI wird wahrscheinlich nicht mal in 50 Jahren in der Lage sein wie wir aus nichts irgendwas zu erschaffen jetzt kommt aber der Haken das tun wir fast nie auf diesem Level , Kunstwerke, Filme ganze Welt Unternehmen sind nichts anderes als klauen, kopieren , verändern , verbessern. Weder ein Google noch ein Facebook noch ein Microsoft haben eine neue Idee entwickelt

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Der ist aktiviert aber irgendwie erkenne ich nicht was er tut.

WiWi Gast schrieb am 17.06.2023:

ExBerater schrieb am 16.06.2023:

Hier reden zwei Gruppen total aneinander vorbei (siehe 2 unten)

Zu den Frage an mich:

1. Ich nutze nur GPT4. Leider finde ich dass die Version vor allem langsamer ist, einen großen Vorteil erkenne ich nicht zu 3 oder 3.5. Die haben ich aber auch weniger getestet. Also der große Wow Faktor in MEINEM Anwendungsbereich war bei 3 schon da und ist jetzt bei 4 nicht anders.

du hast scheinbar den button für die plugins noch nicht gefunden

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Ist ja jetzt schon so. Hier im Forum lese ich neuerdings wieder vermehrt, dass 45k ein gutes Einstiegsgehalt sind. Genau wie vor 12 Jahren.

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Wenn du dir auch nur 15 Minuten Zeit genommen hättest um dir den Algorithmus von DeepMind wirklich anzuschauen anstatt nur die Headline zu lesen, würdest du selbst merken, dass alles in deinem Beitrag hier völlig falsch ist.

Was DeepMind gemacht hat, ist mittels Deep Reinforcement Learning nach effizienten Sorting Algorithmen zu suchen angefangen vom Assembly Level (ein Layer unter C++). Dabei hat man festgestellt, dass derzeit ein für den Menschen völlig logischer Zwischenschritt langsamer ausgeführt wird, als eine von DeepMind gefundene, für das menschliche Auge unlogische Abwandlung davon.

Der Algorithmus arbeitet zu 100% korrekt, es gibt hier rein gar kein Problem mit Overfitting, wie du fälschlicherweise behauptet hast und ist für kurze Sequenzen bis zu 70% schneller als die bisherige Methode (also eben nicht nur für large scale Anwendungen). Es wurde hier also kein neuer Algorithmus a la Quicksort oder so gefunden, sondern auf Assembly level eine universale Verbesserung entdeckt, die mittlerweile auch in der C++ Library integriert ist.

Es ist schon lustig, dass die gleichen Leute, die ChatGPT wegen Unzuverlässigkeit und Falschaussagen kritisieren hier ununterbrochen unreflektiertes Halbwissen verbreiten.

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Die sind nicht in der Evaluierung, die sind seit längerem in libc++ implementiert und überall im Einsatz

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Also wenn du pauschal einfach mal >95% der Informatiker als grottenschlecht bezeichnest kannst du ja nicht ganz smart sein, dementsprechend würde ich behaupten dass du unabhängig von deinem fancy Jobtitel nichts komplexes tust.
LG

WiWi Gast schrieb am 19.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Also wenn du pauschal einfach mal >95% der Informatiker als grottenschlecht bezeichnest kannst du ja nicht ganz smart sein, dementsprechend würde ich behaupten dass du unabhängig von deinem fancy Jobtitel nichts komplexes tust.
LG

So kann man sich natürlich selbst schützen , ein Großteil der Entwickler hier hat keine eigenen Projekte schon gar nichts komplexes , arbeitet an einem 08&15 React, Angular, Spring , .Net Stack. Das kann man leicht nachschauen wie viel das sind und auch wenn man auch in dem Stack komplexe Sachen machen kann haben wir relativ wenig Firmen die in dieser Skalierung arbeiten. Wir haben fast keine Firmen die im Bereich OS, Compiler , HPC etc. irgendwas anbieten , fast keine der weltweit genutzen Libraries , Frameworks oder Software Lösungen werden hier entwickelt. Natürlich gibt es immer ein paar Hidden Champions und auch komplexe Sachen in DE der Anteil am Gesamtmarkt ist aber verschwindend gering. Hier geht es nicht darum das viele Leute hier nach dem Studium absolut in der Lage wären an komplexen Thematiken zu arbeiten der Dienstort DE gibt diese Komplexität einfach nicht her. Und desto mehr Berufserfahrung dazu kommt desto mehr entfernen sich Entwickler und CO hier von den Leuten die in vielen US Firmen arbeiten.

WiWi Gast schrieb am 20.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Also wenn du pauschal einfach mal >95% der Informatiker als grottenschlecht bezeichnest kannst du ja nicht ganz smart sein, dementsprechend würde ich behaupten dass du unabhängig von deinem fancy Jobtitel nichts komplexes tust.
LG

So kann man sich natürlich selbst schützen , ein Großteil der Entwickler hier hat keine eigenen Projekte schon gar nichts komplexes , arbeitet an einem 08&15 React, Angular, Spring , .Net Stack. Das kann man leicht nachschauen wie viel das sind und auch wenn man auch in dem Stack komplexe Sachen machen kann haben wir relativ wenig Firmen die in dieser Skalierung arbeiten. Wir haben fast keine Firmen die im Bereich OS, Compiler , HPC etc. irgendwas anbieten , fast keine der weltweit genutzen Libraries , Frameworks oder Software Lösungen werden hier entwickelt. Natürlich gibt es immer ein paar Hidden Champions und auch komplexe Sachen in DE der Anteil am Gesamtmarkt ist aber verschwindend gering. Hier geht es nicht darum das viele Leute hier nach dem Studium absolut in der Lage wären an komplexen Thematiken zu arbeiten der Dienstort DE gibt diese Komplexität einfach nicht her. Und desto mehr Berufserfahrung dazu kommt desto mehr entfernen sich Entwickler und CO hier von den Leuten die in vielen US Firmen arbeiten.

Du machst die Güte eines Entwicklers also unter anderem daran fest, was für einen Techstack er nutzt und was er privat an Projekten hat?
Sehr interessant

WiWi Gast schrieb am 20.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Also wenn du pauschal einfach mal >95% der Informatiker als grottenschlecht bezeichnest kannst du ja nicht ganz smart sein, dementsprechend würde ich behaupten dass du unabhängig von deinem fancy Jobtitel nichts komplexes tust.
LG

So kann man sich natürlich selbst schützen , ein Großteil der Entwickler hier hat keine eigenen Projekte schon gar nichts komplexes , arbeitet an einem 08&15 React, Angular, Spring , .Net Stack. Das kann man leicht nachschauen wie viel das sind und auch wenn man auch in dem Stack komplexe Sachen machen kann haben wir relativ wenig Firmen die in dieser Skalierung arbeiten. Wir haben fast keine Firmen die im Bereich OS, Compiler , HPC etc. irgendwas anbieten , fast keine der weltweit genutzen Libraries , Frameworks oder Software Lösungen werden hier entwickelt. Natürlich gibt es immer ein paar Hidden Champions und auch komplexe Sachen in DE der Anteil am Gesamtmarkt ist aber verschwindend gering. Hier geht es nicht darum das viele Leute hier nach dem Studium absolut in der Lage wären an komplexen Thematiken zu arbeiten der Dienstort DE gibt diese Komplexität einfach nicht her. Und desto mehr Berufserfahrung dazu kommt desto mehr entfernen sich Entwickler und CO hier von den Leuten die in vielen US Firmen arbeiten.

Du machst die Güte eines Entwicklers also unter anderem daran fest, was für einen Techstack er nutzt und was er privat an Projekten hat?
Sehr interessant

Nein ich mache die Güte eines Entwicklers daran fest wie gut er im Verhältnis zu US Entwicklern ist und ziehe dafür alles heran. Der Tech Stack ist nur einer der Aspekte Java @Google, Amazon , Netflix usw. ist einfach ein ganz anderes Level als hier und wenn No Name Startups im Silicon Valley schon weit beeindruckendere Sachen hinbekommen als die besten in DE zeigt das genau dieses Bild. Ich hab oft genug miterlebt wie sich Seniors hier 3x auf die Schulter geklopft haben weil sie es schaffen ein Mittelstand skalierbares Spring Backend auf die Beine zu stellen während ich etliche Juniors in den USA gesehen habe die das schon besser hinbekommen haben. Was wir an Ostblockleuten bei uns anstellen hat meist auch um einiges mehr drauf. Natürlich gibt es in den meisten teams immer 1 - 2 die auch gut sind aber die Menge ist das nicht.

WiWi Gast schrieb am 20.06.2023:

Lustig dass hier neue Algorithmen erwähnt werden, denn AlphaDev hat vor kurzem neue effizientere Sorting Algorithmen entwickelt.

Was in der Praxis aber kaum Relevanz abseits der Hyper Scaler hat.
Die bisherigen Sorting Algorithmen sind bereits sehr nahe am theoretisch möglichen Maximum.
Was auch der Grund ist, warum es in diesem Bereich in den letzten Jahren kaum noch relevante Forschung gab.

Diese neuen Algorithmen sind auch noch in der Evaluierungsphase, daher es ist noch gar nicht klar, ob und wie viel besser diese in welchen Anwendungsfällen überhaupt sind.
Ein bekanntes Phänomen bei Algorithmen die von Modellen entwickelt werden ist das "overfitting". Die Menge an Testfällen gegen die ein Algorithmus von einem lernenden Modell bewertet wird, ist endlich. Er wird versuchen einen Algorithmus zu finden der in den definierten Fällen möglichst gut ist. Das kann allerdings auch bedeuten, dass der Algorithmus in anderen Fällen dann ungewöhnlich schlecht abscheidet.
Das wird jetzt erst alles von Menschen umfangreich geprüft und bewertet.

Aber für eine Veröffentlichung in einem Journal reicht es erstmal zu behaupten, dass man einen neuen besseren Sorting Algorithmus gefunden hat...
Es wird am Ende aber nicht alles so heiß gegessen, wie es gekocht wird.

Außerdem reden wir hier von Extremfällen ...über 95% der Informatiker sind grottenschlecht aber lustigerweise genau die, die am lautesten schreien "Mich kann man nicht ersetzen" ...Ich schau mir an wie die alle am Bammeln sind wenn wir mal 1 - 2 Iterationen weiter sind. Glaube trotzdem nicht dass alle ihre Jobs verlieren aber es wird sich enorm viel am Alltag wandeln und 90% werden dann nicht besser bezahlt als ein Fabrikarbeiter.

Was die bwler so erzählen, um ihre Minderwertigkeitskomplexe gegenüber den Informatikern zu verstecken

Kein Bwler aber ok ich bin Teamleiter in nem Team für Autonomous Driving ;-) ...besteht also sogar die Möglichkeit dass ich etwas Komplexeres tue als du.

Also wenn du pauschal einfach mal >95% der Informatiker als grottenschlecht bezeichnest kannst du ja nicht ganz smart sein, dementsprechend würde ich behaupten dass du unabhängig von deinem fancy Jobtitel nichts komplexes tust.
LG

So kann man sich natürlich selbst schützen , ein Großteil der Entwickler hier hat keine eigenen Projekte schon gar nichts komplexes , arbeitet an einem 08&15 React, Angular, Spring , .Net Stack. Das kann man leicht nachschauen wie viel das sind und auch wenn man auch in dem Stack komplexe Sachen machen kann haben wir relativ wenig Firmen die in dieser Skalierung arbeiten. Wir haben fast keine Firmen die im Bereich OS, Compiler , HPC etc. irgendwas anbieten , fast keine der weltweit genutzen Libraries , Frameworks oder Software Lösungen werden hier entwickelt. Natürlich gibt es immer ein paar Hidden Champions und auch komplexe Sachen in DE der Anteil am Gesamtmarkt ist aber verschwindend gering. Hier geht es nicht darum das viele Leute hier nach dem Studium absolut in der Lage wären an komplexen Thematiken zu arbeiten der Dienstort DE gibt diese Komplexität einfach nicht her. Und desto mehr Berufserfahrung dazu kommt desto mehr entfernen sich Entwickler und CO hier von den Leuten die in vielen US Firmen arbeiten.

Du machst die Güte eines Entwicklers also unter anderem daran fest, was für einen Techstack er nutzt und was er privat an Projekten hat?
Sehr interessant

Nein ich mache die Güte eines Entwicklers daran fest wie gut er im Verhältnis zu US Entwicklern ist und ziehe dafür alles heran. Der Tech Stack ist nur einer der Aspekte Java @Google, Amazon , Netflix usw. ist einfach ein ganz anderes Level als hier und wenn No Name Startups im Silicon Valley schon weit beeindruckendere Sachen hinbekommen als die besten in DE zeigt das genau dieses Bild. Ich hab oft genug miterlebt wie sich Seniors hier 3x auf die Schulter geklopft haben weil sie es schaffen ein Mittelstand skalierbares Spring Backend auf die Beine zu stellen während ich etliche Juniors in den USA gesehen habe die das schon besser hinbekommen haben. Was wir an Ostblockleuten bei uns anstellen hat meist auch um einiges mehr drauf. Natürlich gibt es in den meisten teams immer 1 - 2 die auch gut sind aber die Menge ist das nicht.

Also vergleichst du jetzt top Startup devs mit einem Mittelstandsenior? Merkst du nicht selbst, dass deine Argumentation keine Grundlage aus deiner verquerten Darstellung hat?
Also gäbe es z.B. keine deutsche bei big Tech

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

WiWi Gast schrieb am 25.06.2023:

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

So viel Schlagzeilen- und Halbwissen. Bzw. eher Hoffnung
Wird man ja sehen, welche Berufe inwiefern verändert werden. Das ist übrigens auch nicht der erste KI-Hype der Geschichte und bestimmt auch nicht der letzte

Hier einer der Vorposter, der ChatGPT versucht hat zu verteidigen. Leider muss ich sagen, dass du auch nicht viel mehr Ahnung hast als die anderen hier - ChatGPT ist ein LLM genau wie Bart, Llama, etc. und ist immernoch meilenweit von AGI entfernt (zumal der Begriff sowieso nicht konkret definiert ist), geschweige denn davon über ein Bewusstsein zu verfügen. Das ist einfach nur ein extrem leistungsstarkes Transformer Netzwerk, das mit riesen Datasets mittels gradient descent trainiert wurde, wie alle anderen neuralen Netzwerke auch. Man ist sich im Allgemeinen sehr darüber einig, dass für AGI mehr als nur scale notwendig ist.

WiWi Gast schrieb am 25.06.2023:

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

WiWi Gast schrieb am 25.06.2023:

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

Und genau das ist der Grund, wieso jegliche Panik im Moment völlig unbegründet ist. In so einem Szenario muss die komplette Gesellschaft neu erfunden werden. Würde mich ziemlich überraschen, wenn die Kapitalisten freiwillig ihren eigenen Ast absägen würden. Schön und gut, wenn Herstellungskosten billiger werden, aber irgendjemand muss auch noch arbeiten gehen und deren Produkte kaufen sowie Steuern+Krankenkassenbeiträge eintreiben.

Doof wäre es nur, wenn es einen neuen "AI-Winter" gibt, wo die KI erstmal auf einem Stand feststeckt, wo sie die meisten Bürojobs ersetzen kann, aber Berufe wie Handwerker und Arzt (also autonome Roboter) noch nicht sinnvoll möglich sind. Dann müssten aber auch die Millionen Arbeitslosen auf die übrigen Branchen umverteilt werden, was wiederum dort die Löhne drücken würde.

Richtig. Viele probieren ChatGPT und lassen jedoch ausser acht, dass LLM, wenn an internen Datensätzen trainiert und mit Leitplanken belegt, sehr wohl eine Konkurrenz zu einem Wissensarbeiter ist. Bsp. in der Legal Compliance wird Human wohl nur noch das Regelwerk vorgeben, KI-Maintenance betreiben und generell Projektmamagement betreiben. Da benötigt es viele "studierte Sachbearbeiter" nicht mehr.

Wechselt ihr zum öffentlichen Dienst solange ihr es könnt

WiWi Gast schrieb am 25.06.2023:

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

Jein, ja mit gewissen Aspekten hast du schon recht aber wir sind noch meilenweit von einer AGI entfernt muss es aber auch gar nicht man wird wahrscheinlich nicht einmal in 50 Jahren ein System haben dass einen Menschen in all seinen Aspekten übertriff speziell die schnelle Wandlungsfähigkeit an neue Gegebenheiten und die Effizienz mit wie wenige Ressourcen was möglich ist. Aber wenn ich auch nicht als Beispiel einen Menschen ersetzen kann der in seiner Freizeit Kunstwerke malt, Musik spielt, als Mathematiker arbeitet aber von heute auf morgen auch als Handwerker nach Anlernung anfangen könnte kann ich sehr wohl "dumme" Spezialisten Systeme entwickeln die mit einer gigantischen Menge an Lernmaterial besser in jeweiligen Spezialgebieten werden.Meine Theorie is daher eher dass wir uns von einer Spezialisten Welt, Programmierer , Anwalt , Controller zu einer Generalisten Welt entwickeln wie die speziellen Berufe dann aussehen oder bezeichnet werden , vielleicht auch denselben Titel tragen lässt sich unmöglich voraussehen. Daher wieder "90% der Skills die heute wichtig sind werden verschwinden" nicht 90% der Jobs

Also ich denke, dieses in Teilen dystopische Denken ist lediglich Lobhudelei. Ich bin seit September letzten Jahres bei Accenture ausschließlich mit GPT-basierten Systemen beschäftigt. Wenn man sich auch nur etwas intensiver um Business-Anwendungen auf Basis von GPT beschäftigt, wird man schnell zu dem Schluss kommen, dass man von AGI noch ziemlich weit entfernt ist.

Es gibt sicherlich zahlreiche Anwendungsfälle, in denen GPT dazu führen wird, Jobs zu verdrängen. Das taten aber auch zuvor die Erfindung von Maschinen, von Computern und dem Internet. GPT ist eine Fortsetzung der technologischen Evolution. Ein neues Google.

Im Bereich des Information Retrievals wird GPT das Identifizieren von Domänenwissen und auch internem Wissen innerhalb eines Unternehmens verbessern und wird als ein Analysetool eingesetzt werden können, welches schnellere Analysen durch Menschen ermöglicht. Im Bereich von Cyber-Security wird es bereits heute eingesetzt, um große Datenberge effizient zu durchforstern. Es wird Jobs im Bereich First-Level Support oder Kundenservice im Allgemeinen (in Richtung FAQs) unter Druck setzen und ablösen. Es wird Softwareentwicklern als Personal Assistent dienen, wodurch die Nachfrage nach Software Architekten steigen wird und die Nachfrage nach klassichen Programmiern einbrechen wird.

Bei all diesen Versprechen, muss man aber immer auch die Nachteile berücksichtigen und die Fallen bei regelmäßiger Arbeit mit Sprachmodellen schnell ins Auge. Die Modelle halluzieren selbst wenn sie mit faktenbasierten Informationen gefüttert werden (Information Retrieval) oder auch auf Unternehmensdaten trainiert werden (Stichwort Fine-Tuning) bis ins Bodenlose und halten sich nicht streng genug an Anweisungen (Prompt-Konformität). Egal ob GPT-3, GPT-4, PaLM-2 oder Claude. Alleine deswegen werden solche Modelle in der jetztigen Entwicklungsstufe nicht als Rechts- oder Gesundheitsberater dienen können. Ganz davon abgesehen, dass die Rechtswissenschaften viel mit Social Engineering gemein hat - einer Komponente die entsprechenden Modellen komplett fehlt.

Und das Zwischenmenschliche ist das, was in der Regel die meiste Arbeit bedeutet. GPT-Modelle werden sicherlich in Zukunft schnell und einfach Dashboards & Reports im Bereich Business Intelligence aufbauen. Braucht sich der Data Consultant jetzt hier sorgen machen? Nein! Den Großteil macht die Anforderungsdefinition aus sowie das Verständnis komplexer, für jedes Unternehmen individueller Infrastrukturen und Daten-Silos. Diese Individualität ist etwas an dem Sprachmodelle aktuell ebenfalls sehr schnell scheitern; sie sind für das Allgemeine geschaffen. Wird GPT den Strategieberater unter Druck setzen? Nein! Für Out-Of-The-Box denken sind derartige Modelle nicht gemacht; gleichwohl werden sie im Strategiebereich in Zukunft bei der Datenauswertung unterstützten. Generell - und dazu gibt es mittlerweile auch Studien - sind Berufe, die eine hohe Menschlichkeit aufweisen (z.B. Lehrer, Kindergärtner & Co.) in keinster Weise gefährdet, lediglich Berufe, die starren Regeln folgen (Mathematiker in der Wirtschaft oder Wirtschaftsprüfer) weisen ein erhöhtes Risiko auf.

Wie einige Vorposter schon sagten, es werden Jobs und Fähigkeiten verschwinden. Gleichwohl werden neue Jobs und Fähigkeiten hinzukommen. Die Welt wird möglicherweise generalistischer. Aber davon, dass Sprachmodelle in den nächsten Jahren einen Großteil der Jobs obsolet machen werden, sind wir noch meilenweit entfernt.

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Wie so oft wird die exponentielle Charakteristik der ganzen Entwicklung massivst unterschätzt. Nicht Implementierung derartiger Tools wird tendenziell zu Konkurrenzunfähigkeit von Unternehmen führen, was die Dynamik aufgrund des Anpassungsdrucks noch erheblich erhöhen sollte.

Man geht bei OpenAI aktuell davon aus, dass GPT-5 AGI Level erreicht. Wenn sowas dann ein Bewusstsein erlangt, was ja letztlich beim Menschen auch nur durch das In-Relation-Setzen der eigenen Kognitionen zu anderen iVm Langzeitgedächtnis stattfindet, ist das menschliche Leistungsniveau praktisch wertlos.

Das wird natürlich Wissensarbeiter komplett ersetzbar machen (aber auch Handwerker: "Google’s DeepMind unveils AI robot that can teach itself without supervision"). Stellt euch ein höchst valides Law-LLM mit Echtzeitzugriff und -verarbeitung diversester (auch interner, natürlich datenschutzkonform) Quellen vor. Ziemlich game over für die Rechtsberatung.

Funny wird, dass Grenzkosten so ziemlich aller Waren und Dienstleistungen gegen Null laufen werden, also Kaufkraftverluste durch Massenarbeitslosigkeit könnten dadurch ausgeglichen werden. Ist natürlich in erster Linie eine politische und auch anthropologische Frage, ob das ganze leicht dystopisch wird.

Jein, ja mit gewissen Aspekten hast du schon recht aber wir sind noch meilenweit von einer AGI entfernt muss es aber auch gar nicht man wird wahrscheinlich nicht einmal in 50 Jahren ein System haben dass einen Menschen in all seinen Aspekten übertriff speziell die schnelle Wandlungsfähigkeit an neue Gegebenheiten und die Effizienz mit wie wenige Ressourcen was möglich ist

Vor 50 Jahren hatten wie gerade mal die ersten Computer. Jetzt stehen wir mitten in einer unglaublichen Entwicklung von KI, die selbst vor 3 Jahren noch keiner für möglich gehalten hätte. In 50 weiteren Jahren wird die Welt nochmal komplett anders aussehen. Auch KI wird kleiner und günstiger werden und sich nach und nach dem menschlichen Gehirn annähern (das immerhin nur 100 Watt und paar 100 TB Speicher braucht).

Laut einer Prognose von Anfang des Jahres wurde bereits für 2030 erwartet, dass Systeme auf dem Niveau von GPT4 auf handelsüblichen Smartphones laufen werden. Vermutlich geht es aber deutlich schneller. Es sind so viele Open source LLMs aus dem Boden gesprießt die jetzt schon auf einer GPU laufen und durchaus beeindruckend sind.

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Also ich denke, dieses in Teilen dystopische Denken ist lediglich Lobhudelei. Ich bin seit September letzten Jahres bei Accenture ausschließlich mit GPT-basierten Systemen beschäftigt. Wenn man sich auch nur etwas intensiver um Business-Anwendungen auf Basis von GPT beschäftigt, wird man schnell zu dem Schluss kommen, dass man von AGI noch ziemlich weit entfernt ist.

Es gibt sicherlich zahlreiche Anwendungsfälle, in denen GPT dazu führen wird, Jobs zu verdrängen. Das taten aber auch zuvor die Erfindung von Maschinen, von Computern und dem Internet. GPT ist eine Fortsetzung der technologischen Evolution. Ein neues Google.

Im Bereich des Information Retrievals wird GPT das Identifizieren von Domänenwissen und auch internem Wissen innerhalb eines Unternehmens verbessern und wird als ein Analysetool eingesetzt werden können, welches schnellere Analysen durch Menschen ermöglicht. Im Bereich von Cyber-Security wird es bereits heute eingesetzt, um große Datenberge effizient zu durchforstern. Es wird Jobs im Bereich First-Level Support oder Kundenservice im Allgemeinen (in Richtung FAQs) unter Druck setzen und ablösen. Es wird Softwareentwicklern als Personal Assistent dienen, wodurch die Nachfrage nach Software Architekten steigen wird und die Nachfrage nach klassichen Programmiern einbrechen wird.

Bei all diesen Versprechen, muss man aber immer auch die Nachteile berücksichtigen und die Fallen bei regelmäßiger Arbeit mit Sprachmodellen schnell ins Auge. Die Modelle halluzieren selbst wenn sie mit faktenbasierten Informationen gefüttert werden (Information Retrieval) oder auch auf Unternehmensdaten trainiert werden (Stichwort Fine-Tuning) bis ins Bodenlose und halten sich nicht streng genug an Anweisungen (Prompt-Konformität). Egal ob GPT-3, GPT-4, PaLM-2 oder Claude. Alleine deswegen werden solche Modelle in der jetztigen Entwicklungsstufe nicht als Rechts- oder Gesundheitsberater dienen können. Ganz davon abgesehen, dass die Rechtswissenschaften viel mit Social Engineering gemein hat - einer Komponente die entsprechenden Modellen komplett fehlt.

Und das Zwischenmenschliche ist das, was in der Regel die meiste Arbeit bedeutet. GPT-Modelle werden sicherlich in Zukunft schnell und einfach Dashboards & Reports im Bereich Business Intelligence aufbauen. Braucht sich der Data Consultant jetzt hier sorgen machen? Nein! Den Großteil macht die Anforderungsdefinition aus sowie das Verständnis komplexer, für jedes Unternehmen individueller Infrastrukturen und Daten-Silos. Diese Individualität ist etwas an dem Sprachmodelle aktuell ebenfalls sehr schnell scheitern; sie sind für das Allgemeine geschaffen. Wird GPT den Strategieberater unter Druck setzen? Nein! Für Out-Of-The-Box denken sind derartige Modelle nicht gemacht; gleichwohl werden sie im Strategiebereich in Zukunft bei der Datenauswertung unterstützten. Generell - und dazu gibt es mittlerweile auch Studien - sind Berufe, die eine hohe Menschlichkeit aufweisen (z.B. Lehrer, Kindergärtner & Co.) in keinster Weise gefährdet, lediglich Berufe, die starren Regeln folgen (Mathematiker in der Wirtschaft oder Wirtschaftsprüfer) weisen ein erhöhtes Risiko auf.

Wie einige Vorposter schon sagten, es werden Jobs und Fähigkeiten verschwinden. Gleichwohl werden neue Jobs und Fähigkeiten hinzukommen. Die Welt wird möglicherweise generalistischer. Aber davon, dass Sprachmodelle in den nächsten Jahren einen Großteil der Jobs obsolet machen werden, sind wir noch meilenweit entfernt.

nichts hinzuzufügen gut ausgeführt ...

Ja, schön differenziert geschrieben, aber sehr fraglich, ob die Dynamik nicht zu überraschend zeitnahen massiven Disruptionen führen wird.

Sichere Bereiche sind eher schwerer zu finden. Nehmen wir die "hohe Menschlichkeit". Letztens sah ich eine Studie, wonach bei MedPalm2 sowohl die von Patienten perzipierten fachlichen als auch emotionale Kompetenzwerte des LLM die Werte von Klinikern signifikant deutlich übertrafen. Also schon heute würde wohl jeder ein, noch dazu defacto kostenloses, LLM bevorzugen und wahrscheinlich auch bald die Präzession eines Chirurgie-Roboters.

Lehrer z.B. könnten durch KI ersetzt werden, die Emotionen der Schüler durch Sensorik perfekt wahrnehmen und den Unterrichtsstoff onlinegestützt an das Leistungsvermögen und andere subjektive Merkmale des Schülers adaptiert.

Auch bei Psychotherapeuten z.B. gibt es KI, die Depressionen schlicht probabilistisch nur anhand von Mimik perfekt diagnostizieren kann. Ebenso im empathischem perfekt kompetent-sachgerechtem Umgang mit Klienten.

'AI" job-apocalypse" could be on the horizon as nearly one billion jobs could be replaced by machines, experts have warned': Sagen renommierte Wissenschaftler / seriöse Studien und die Tendenz geht eindeutig zu immer höherem Substituierungspotential.

LVMH schrieb am 21.01.2023:

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)?

Die rasante Entwicklung der KI-Technologie wie ChatGPT gibt Anlass zur Sorge über mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass solche Technologien bestimmte Berufe vollständig obsolet machen. Vielmehr könnte die Automatisierung bestimmter Aufgaben dazu führen, dass sich die Rollen und Verantwortlichkeiten in vielen Berufsfeldern verändern. Menschliches Urteilsvermögen, Kreativität und zwischenmenschliche Fähigkeiten bleiben oft unersetzlich. Daher ist es wichtig, sich kontinuierlich weiterzubilden und sich auf Fähigkeiten zu konzentrieren, die auch in einer digitalisierten Welt gefragt sind.

(Diese Antwort hat ChatGPT für mich erstellt)

Liest sich alles immer gut. Ich bin immer erstaunt (und dann besonders kritisch) wenn solche "Studien" all zu schnell aufpoppen

Man muss da immer ganz genau hinschauen, wer wie zu was befragt wurde. Ein Arzt etwa soll nicht unbedingt einfühlsam sein, also warum ist das ein Kriterium?
oder auch: mag ja sein dass jeder in einer Umfrage das sagt, aber wie würden sich die leute entscheiden wenn du sie fragst: Wollen sie jetzt von der KI untersucht werden, oder von einem Menschen?

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Ja, schön differenziert geschrieben, aber sehr fraglich, ob die Dynamik nicht zu überraschend zeitnahen massiven Disruptionen führen wird.

Sichere Bereiche sind eher schwerer zu finden. Nehmen wir die "hohe Menschlichkeit". Letztens sah ich eine Studie, wonach bei MedPalm2 sowohl die von Patienten perzipierten fachlichen als auch emotionale Kompetenzwerte des LLM die Werte von Klinikern signifikant deutlich übertrafen. Also schon heute würde wohl jeder ein, noch dazu defacto kostenloses, LLM bevorzugen und wahrscheinlich auch bald die Präzession eines Chirurgie-Roboters.

Lehrer z.B. könnten durch KI ersetzt werden, die Emotionen der Schüler durch Sensorik perfekt wahrnehmen und den Unterrichtsstoff onlinegestützt an das Leistungsvermögen und andere subjektive Merkmale des Schülers adaptiert.

Auch bei Psychotherapeuten z.B. gibt es KI, die Depressionen schlicht probabilistisch nur anhand von Mimik perfekt diagnostizieren kann. Ebenso im empathischem perfekt kompetent-sachgerechtem Umgang mit Klienten.

'AI" job-apocalypse" could be on the horizon as nearly one billion jobs could be replaced by machines, experts have warned': Sagen renommierte Wissenschaftler / seriöse Studien und die Tendenz geht eindeutig zu immer höherem Substituierungspotential.

Also zunächst einmal ist festzuhalten, dass Artikel oder Paper die mit den Worten "AI Job-Apocalypse" einleiten, eher auf Bild-Niveau zu verorten. Selbst wenn Maschinen einen Großteil der Jobs obsolet machen, wird das kein Ende der Welt sein, sondern die Politik muss antworten finden, die frei-werdenden Kapazitäten zu katalysieren. Und wer mag bitteschön, die Vorstellung, nie wieder arbeiten zu müssen, weil Roboter diese Aufgabe übernehmen, von Apocalypse sprechen? Wenn Roboter selber Materialien fördern, verarbeiten und mir einen Ferrari für ein Kleinstbetrag in die Garage stellen? Gerne her damit.

Die von Dir beschriebenen Szenarien sind sicherlich möglich, aber nichts, was sich in dieser Form innerhalb der nächsten 3-5 Jahre realisieren lässt, selbst wenn die Entwicklung im Bereich von Sprachmodellen eine derartige Entwicklungsgeschwindigkeit aufrecht erhalten kann. Solche Systeme, die ein kompletes Berufsbild abbilden können oder eine Komposition verschiedener Systeme, die im Zusammenspiel ein kompletes Berufsbild abbilden können, müssen entwickelt und getestet werden - und in diesem Zuge wird es auf der anderen Seite gleichzeitig zum Aufbau neuer Tätigkeiten führen.

Und wenn wir hier von Chirurgie-Robotern anfangen zu sprechen, sind wir in einem ganz anderen Bereich unterwegs. Die Entwicklungen im Bereich der Robotik sind von der Leistungsfähigkeit noch unermesslich weit von den Fähigkeiten, die Sprachmodelle an den Tag legen, entfernt. Im Vergleich zu Sprachmodellen ist die Robotik dann doch eher Neuland. Bis ein Chirurgie-Roboter eigenständig Routine-Operationen an einem offenen Herzen vornehmen wird, sind sicher noch einige Jahrzehnte zu vergehen.

Disruption sind wahrscheinlich, so wie es sie in der Historie der Menschheit immer wieder gegeben hat. Disruption deutet aber auch gleichzeitig einen Anfang von etwas Neuem. Der Mensch wird sich wie eh und je an Veränderungen anpassen müssen und sich weiterentwickeln. Unternehmen weltweit erweitern ihre Produkte zurzeit durch GPT-Technologien, Start-Ups weltweit bringen neue GPT-basierte Produkte an den Markt, welche versprechen, wiederkehrende Tätigkeiten oder gar ganze Berufsbilder zu ersetzen. All diese Unternehmen sind aber auf Menpower angewiesen. Sprachmodelle wie GPT läutern möglicherweise eine neue Stufe des KI-Zeitalters an und treibt damit möglicherweise auch "Big Data" weiter voran. Gesteigerte Produktivität und Effizienz führen in einem solchen Szenario nicht aber zwingend zu einem Jobabbau, sondern Unternehmen werden vermehrt Projektpläne, die in der Vergangenheit nicht den Weg der Realisierung gefunden haben durch Ressourcenmangel (sei es Fachkraft, Zeit oder Kosten), hervorholen und verfolgen und das braucht Arbeitskräfte.

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Ja, schön differenziert geschrieben, aber sehr fraglich, ob die Dynamik nicht zu überraschend zeitnahen massiven Disruptionen führen wird.

Sichere Bereiche sind eher schwerer zu finden. Nehmen wir die "hohe Menschlichkeit". Letztens sah ich eine Studie, wonach bei MedPalm2 sowohl die von Patienten perzipierten fachlichen als auch emotionale Kompetenzwerte des LLM die Werte von Klinikern signifikant deutlich übertrafen. Also schon heute würde wohl jeder ein, noch dazu defacto kostenloses, LLM bevorzugen und wahrscheinlich auch bald die Präzession eines Chirurgie-Roboters.

Lehrer z.B. könnten durch KI ersetzt werden, die Emotionen der Schüler durch Sensorik perfekt wahrnehmen und den Unterrichtsstoff onlinegestützt an das Leistungsvermögen und andere subjektive Merkmale des Schülers adaptiert.

Auch bei Psychotherapeuten z.B. gibt es KI, die Depressionen schlicht probabilistisch nur anhand von Mimik perfekt diagnostizieren kann. Ebenso im empathischem perfekt kompetent-sachgerechtem Umgang mit Klienten.

'AI" job-apocalypse" could be on the horizon as nearly one billion jobs could be replaced by machines, experts have warned': Sagen renommierte Wissenschaftler / seriöse Studien und die Tendenz geht eindeutig zu immer höherem Substituierungspotential.

Also bei z.B. Krebs im Endstadium, hätten wohl wenige Lust auf einen Dr. House mit nem flapsigen "ja mein, früher oder später...". So Empathie bei Ärzten ist schon sicherlich absolut nachrangig der fachlichen Kompetenz, aber wenn sie tatsächlich überhaupt keine Bedeutung hätte, dann wäre eine Behandlung durch KI und Roboter für die meisten auch kein großer Schritt mehr (das ist letztlich nur eine Frage der objektiven Zuverlässigkeit). Und ich denke so nüchtern rational allein am Behandlungserfolg ausgerichtet sollte die Sache auch sein. Allein mögliche Antipathie wäre mir schon ein zu großer Risikofaktor für Behandlung außerhalb lege artis.

Ich finde das ist dennoch auch interessant, weil viele immer meinen, dass LLMs keine emotionale Intelligenz oder Kreativität simulieren könnte.

Außerdem ist es interessant, weil es in Zeiten chronisch unterfinanzierter Krankenkassen ein Gesundheitssystem ermöglichen wurde, das dem durch KI-Dominanz geprägten gesellschaftlichen Umfeld gerecht werden kann (weniger Krankenkassenbeiträge durch geringere Beschäftigung z.B.). Also letztlich wird es wahrscheinlich gar nicht mehr so sehr eine individuelle Entscheidung sein, sondern die GKV wird darauf bestehen, dass zumindest die Beratung über entsprechend zuverlässige LLMs (und Sensorik zur Diagnostik) stattfinden muss.

Man merkt, dass hier ganz viele Leute mit ganz wenig Ahnung davon was eine AI und mit wieviel Entwicklungsaufwand / Datengrundlage eine AI etwas kann. Ihr überschätzt die Nutzbarkeit von AI im Hinblick auf Geschäftsprozesse in den nächsten Jahren maßlos. Lasst euch keine Panik machen. AI ist noch nicht ansatzweise ausgereift

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Richtig. Viele probieren ChatGPT und lassen jedoch ausser acht, dass LLM, wenn an internen Datensätzen trainiert und mit Leitplanken belegt, sehr wohl eine Konkurrenz zu einem Wissensarbeiter ist. Bsp. in der Legal Compliance wird Human wohl nur noch das Regelwerk vorgeben, KI-Maintenance betreiben und generell Projektmamagement betreiben. Da benötigt es viele "studierte Sachbearbeiter" nicht mehr.

Genau. Der Mittelständler mit seinen Millionen Datensätzen zu jedem Businesscase zum trainieren haha

WiWi Gast schrieb am 26.06.2023:

Richtig. Viele probieren ChatGPT und lassen jedoch ausser acht, dass LLM, wenn an internen Datensätzen trainiert und mit Leitplanken belegt, sehr wohl eine Konkurrenz zu einem Wissensarbeiter ist. Bsp. in der Legal Compliance wird Human wohl nur noch das Regelwerk vorgeben, KI-Maintenance betreiben und generell Projektmamagement betreiben. Da benötigt es viele "studierte Sachbearbeiter" nicht mehr.

Genau. Der Mittelständler mit seinen Millionen Datensätzen zu jedem Businesscase zum trainieren haha

LLM ist schon vorhanden (von den Grossen trainiert), verfügt in diesem Fall über eine Schnittstelle zu internen Systemen/Datenbanken. So kann z.B. ein Grossteil eines Customer Services wegrationalisiert werden. Auch viele manuelle Compliance Arbeit entfällt. LegalTech wird massive Veränderungen mit sich bringen, um nur ein Beispiel zu nennen. Auch im Marketing wird vieles effizienter gestaltet werden können: z. B. Verfassen von einfachen Texten/SEO, Social Media, Online Ads, Kampagnen, Website Content Management, Webdesign, A/B Testing, Aufsetzen von E-Letters und Flow Erstellung in der Marketing Automation, Konzeption, Analytics.

Larmoyanz schrieb am 26.06.2023:

Man merkt, dass hier ganz viele Leute mit ganz wenig Ahnung davon was eine AI und mit wieviel Entwicklungsaufwand / Datengrundlage eine AI etwas kann. Ihr überschätzt die Nutzbarkeit von AI im Hinblick auf Geschäftsprozesse in den nächsten Jahren maßlos. Lasst euch keine Panik machen. AI ist noch nicht ansatzweise ausgereift

Und du unterschätzt es massiv gibt nicht umsonst den Spruch "Langfristig unterschätzt, kurzfristig überschätzt" . In der Geschwindigkeit wie es jetzt gehypt wird, wird gar nix passieren aber wer nicht erkennen kann dass der impact größer sein wird als der vom Computer und dem Internet den ordne ich in die Kategorie ein "Das Internet wird nicht mehr Einfluss auf die Wirtschaft haben als das Faxgerät"

Also selbstverständlich wird es einen Impact haben, die industrielle Revolution, der erste Computer und das Internet waren allesamt wegweisende Punkte in der Geschichte der Menschheit. Und zu all diesen Punkten galt: wer in Zukunft noch erfolgreich sein möchte, der muss sich im Hier und Jetzt mit den neuen Technologien beschäftigen.

Was sich auch aus der Geschichte ergibt ist, dass der Impact des Computers auf die Wirtschaft größer war als die industrielle Revolution und der Impact des Internets wirtschaftlich betrachtet größer als die des Computers. Sprachmodelle werden das Generalistentum fördern und das Spezalistentum unter Druck setzen, wobei mit Spezalistentum lediglich die Spezalisten in der freien Wirtschaft gemeint sind; die Forschung wird weiterhin eine eminente Rolle einnehmen. Sowohl Unternehmen als auch Arbeitnehmer müssen sich mit Sprachmodellen beschäftigen und schauen wie sie diese fördernd einsetzen können, da sie neben anderen KI-Trends in Zukunft sicherlich zum Grundrepertoir des Arbeitnehmers der Zukunft gehören werden. Das heißt aber nicht, dass sämtliche Universitäten weltweit nun ihr Bildungsangebot über Bord werfen müssen und in Zukunft lediglich "Angewandtes GPT" lehren müssen.

WiWi Gast schrieb am 27.06.2023:

Larmoyanz schrieb am 26.06.2023:

Man merkt, dass hier ganz viele Leute mit ganz wenig Ahnung davon was eine AI und mit wieviel Entwicklungsaufwand / Datengrundlage eine AI etwas kann. Ihr überschätzt die Nutzbarkeit von AI im Hinblick auf Geschäftsprozesse in den nächsten Jahren maßlos. Lasst euch keine Panik machen. AI ist noch nicht ansatzweise ausgereift

Und du unterschätzt es massiv gibt nicht umsonst den Spruch "Langfristig unterschätzt, kurzfristig überschätzt" . In der Geschwindigkeit wie es jetzt gehypt wird, wird gar nix passieren aber wer nicht erkennen kann dass der impact größer sein wird als der vom Computer und dem Internet den ordne ich in die Kategorie ein "Das Internet wird nicht mehr Einfluss auf die Wirtschaft haben als das Faxgerät"