Technik aufs Ohr.

Der VDI Technik Podcast mit Sarah und Marco.

Hallo und herzlich willkommen zur neuen Folge von Technik aufs Ohr.

Hier ist wieder die Sarah am Mikrofon.

Und zwar von der Smart AI in Heilbronn, dem KI Kongress, powered by VDI Wissensforum.

Ja, und ich spreche jetzt mit Dr.

Sven Körner.

Und wir widmen uns dem Thema KI zwischen Wunsch und Wirklichkeit, was sich da hinter verbirgt, wenn wir gleich aufdröseln.

Aber erst mal herzlich willkommen und vielleicht sagst du einfach mal paar Sätze zu dir.

Halli, hallo, erst mal ein Danke für die Einladung.

Ja, ich bin der Sven, hab diesen Oktober, mein zwanzigjähriges Jubilä- gehabt im Bereich Grafensysteme und Vektorensysteme, was heute KI heißt.

Also bin schon eine ganze Weile dabei, hab schon viele Dinge gesehen, die nicht funktionieren und versuch da ein bisschen die Stimme der Vernunft zu sein.

am Anstellen.

Ja, sehr gut.

Und du bist ja von Aleph Alfa.

Ich hoffe, ich habe das richtig ausgesprochen.

Ja, super.

Was verbirgt sich denn dahinter?

Gut, Aleph Alfa ist einer der wenigen Firmen Europa, die sich der Thematik verschrieben haben, zum Thema große KI-Modelle zu trainieren, zu machen.

Ich meine, wir haben, glaube ich, die größte Aufmerksamkeit bekommen, als vor drei Jahren die große Finanzierungsrunde abgeschlossen wurde.

Der größte Finanzierungsrunden ever in Europa.

Damals war das viel mit insgesamt dann fünfhundert Millionen Dollar.

Wenn man das im heutigen Rahmen betrachtet, ist das natürlich wieder hinreichend klein.

Aber genau, wir haben uns dieser Gesache verschrieben und...

Wollen dann ein bisschen mitspielen.

Ja, cool.

Bei deiner Keynote hier bist du ja sozusagen auf das Motor eingegangen, das Gegenteil von gut ist gut gemeint.

Und das habe ich eben auch noch kurz gehört, als ich angekommen bin.

Und was meinst du damit genau in Bezug auf KI?

Ich glaube, KI ist denn, ich sage fast schon, die Ausprägen jetzt, die wir alle spüren.

Das ist im Endeffekt in vielen Bereichen.

Wir stellen ja fest, dass wir ...

Er sagt mal gerade in Deutschland und in Europa werden ein bisschen eingeholt vom Rest.

Und eingeholt werden ist immer unangenehm, einfach gleich zu aufholen.

Und viele Dinge, die wir tun, die sind so ein bisschen feigenblattmäßig, werden die umgesetzt, gerade im KI-Bereich.

Und dann sagen wir, das machen wir schon so.

Und das ist in der Theorie auch gut gemeint, aber in der Praxis halt nicht zu Ende gedacht, auch nicht zu Ende durchexerziert.

Und in dem Fall gab es halt und der Track record ist halt unglaublich die letzten Jahre, wenn man schaut, wie viele Projekte de facto gescheitert sind.

Jetzt kann man die Statistik angucken, der letzten Jahrzehnte.

Sechzig Prozent aller Softwareprojekte scheitern.

Das ist einfach Gang geben in unserer Branche.

Aber im KI-Bereich sehen wir halt, je nachdem welcher Statistik man glaubt, zwischen achtundachtzig und fünfundneinzig Prozent.

Das heißt auch im Vergleich zu den normalen Software haben wir da noch ein bisschen Platz, was wir besser machen können.

Und das liegt oft nicht am Werkzeug, sondern dessen, was wir damit tun.

Okay, und was meinst du mit, was wir damit tun?

Also warum?

Also genau, wir hatten das heute Morgen auch dann eine Diskussion.

Es gab halt dann logischerweise eine der Ausprägungen in dem Bereich Künstlikens, die jeder kennt, also besagte Large Language Models, überzeugende Erwartungen an meinen Stellen und eben Dinge, die man glaubt, die man damit lösen kann, die sich wie Magie anfühlen.

Und das ist...

Zum einen, und da müssen wir es mit Psychologen drüber sprechen, sicherlich damit verbunden, dass wir diese Systeme vom Menschlichen, weil das das erste Mal de facto auch eine Schnittstelle zu einer Maschine ist, die sich menschlich anfühlt.

Das ist korrekt.

Wenn man weiß, wie es funktioniert und es gebaut hat, hat man dieses Gefühl nicht, sondern ist immer wieder wascht, wie menschlich es anmutet, obwohl es das überhaupt nicht ist.

Beispiel, dass wir heute Morgen hatten, war eben, Schach war auch KI, bis dann der Schachcomputer da war, dann war es keine KI mehr und der Schachcomputer weiß weder, dass er gegen mich Schach spielt.

noch, dass er die ganze Zeit gewinnt.

Das ist ihm auch egal.

Und das muss man ein bisschen sich vor Augen führen bei diesen Systemen.

Ja, das stimmt wohl.

Ja, ich hatte vorher so ein bisschen recherchiert, dass ihr den Chatboard Luminus so ursprünglich, sag ich jetzt mal, entwickelt habt.

Wie ist es denn da so weitergegangen mit der ganzen Geschichte?

Also ich habe gelesen, dass es so auf Wirtschaft, Verwaltung sich mehr fokussiert.

Vielleicht kannst du da ein bisschen was zu sagen.

Genau, also die Chatbots sind eine Ausprägung.

dessen was jetzt eben jeder kennt, aber auf da waren wir heute morgen uns einig und das ist immer spannend, wenn man dann die Frage im Publikum stellt und in dem Fall sind wirklich Nullhände hoch, sagt wer glaubt von euch das im professionellen Setting, denn der Chatbot, das Werkzeug der Wahl ist und so arbeitet keiner im professionellen Setting.

de facto, das ist schön um was auszuprobieren, deswegen auch die Welt eben ganz schnell diese Technologie, ich sag mal ausprobiert.

Aber de facto der Mehrwert, den müssen wir erst noch zeigen.

Deswegen ist es gar nicht unbedingt die Ausprägung als Chat hinten raus.

Das war am Anfang genau das, was man tun musste und wollte.

Aber die Technik ist noch nicht unfehlbar.

Und in der Kombi ist immer noch Chat ein großes Thema bei der allgemeinen Bevölkerung.

Aber de facto ist es halt im Business-Umfeld gar nicht so spannend.

Warum ist das so?

Also warum braucht man das im Business-Umfeld gar nicht so?

Na gut, ich glaub, wenn's funktionieren würde, hätte man's schon, aber das ist genau die Frage, wenn man diesen Statistiken glaubt und man sagt, wer von euch hat ...

Also, eine Frage, die ich gerne stelle, das kann sich jeder Zuhörer stellen, ist, wessen Leben hat sich die letzten drei Jahre komplett verändert, wie jeder ...

LinkedIn, Twitter und Co-Post.

Zumindest theoretisch vermuten lässt.

Die ehrliche Antwort ist meistens, oder eigentlich immer, ich hab noch nie einen Gegenteil gehört.

Ja, gar nicht, sag ich genau.

Und da muss man an die Kirche im Dorf lassen sagen, es scheint nicht die finale Lösung zu sein.

Okay.

Umgekehrt.

Darf man dafür aber nicht die Technik abstrafen, weil das, was sie tut, tut sie richtig.

Das stimmt, ja.

Genau, und darum geht's.

Und immer dann auf den Einsatz an, oder?

Genau.

Ja, okay.

Ja, die Sprachmodelle sind mittlerweile auch weit verbreitet und stark genutzt.

Das haben wir jetzt ja eigentlich auch schon so besprochen.

Glaubst du denn, dass das Potenzial schon so richtig ausgeschöpft ist oder was da so in den nächsten Jahren noch kommen kann?

Ähm ...

Gut, wir sehen jetzt seit zwei Jahren, dass das Thema maximale Skalierung auf einer technischen Ebene nur noch kleine Änderungen führt.

Da ist aber sicherlich nicht Ende der Veranstange.

Was wir aktuell sehen ist, dass das spannende Teil viel mehr an den Dingen ist, die nicht generisch sind.

Weil diese Modelle werden natürlich auf allgemeinen Daten, die in der Welt verfügbar sind, pregniert.

Teilweise auch nicht auf legale Weise, wie wir wissen.

Und dann für tausende von Büchern kaufen und scannen und machen und keine Copywriter für bezahlen.

Aber der Mehrwert für die Gesellschaft ist, glaube ich, vor allem in dem Wissen, dass eben bei den Produzierenden Gewerben ist.

Und das ist ja ...

eigentlich da den faktor man nicht in diesen modellen.

Und wenn man das schafft das teilweise zu heben und oder für diese.

Für nutzbar zu machen ich glaube das ist deutlich größere mehr wert.

Okay.

Du vorstattest, habe ich auch schon seit mehreren Jahrzehnten im Bereich KI und hast ja schon viel gesehen und auch vieles, was dann irgendwie nicht mehr so ist wie heute.

Was würdest du denn sagen, was so Meilensteine sind, du beobachten konntest in den letzten zehn Jahren vielleicht?

Na gut, also von heute zurück natürlich ganz klar.

Das Thema large language models ist ein Riesenthema, weil das war bis, ich will sagen, zweitausend, siebzehn, nicht klar auf allen Konferenzen.

Ob es möglich ist, rein statistisch, und somit, ich sag mal, mit Brute Force, also mit Rohr, Gewalt und statistischem Lernen, überhaupt Sprache fehlerfrei erzeugen zu können.

Weil die Linguisten, und dann kommt man teilweise her, gesagt, na Sprache ist so vielfältig, das kannst du eigentlich nicht statistisch abbilden.

Offensichtlich geht das, also diese Systeme schreiben in perfektem Grammatisch mit perfekter Autografie.

Das ist faktisch dann oft nicht das Korrekt, aber ...

Der Satz an sich ist korrekt und an allen Sprachen.

Das heißt, das ist ein großer Harm moment gewesen.

Man muss aber auch sagen, dass wir das teilweise auch falsch eingeschätzt haben.

Ich habe mich jetzt vorhin bei der Panel-Discussion intern werden und wurden in der Branche oft auf jetz-ex damals Twitter Ergebnisse so, ich sag mal, unter den Forschenden publiziert.

Das sind so die Hauptmedien immer noch.

Und da kam man, ich glaube, im neunzehnten November war es vor, Drei Jahre?

Wie lange ist das her?

kam eben auch dann spät nachts der Post von den Open AI-Kollegen.

Wir haben ein neues Modell hier, Version drei fünf, so und so und so und so.

Und im Schnitt hat man sich so ein Ding runtergeladen oder ausprobiert, ein paar Sachen gemacht, kurz drüber diskutiert.

Und ich habe als Beweis auch eine E-Mail, die ich an die Kollegen geschrieben habe und gesagt, guck mal lustig, die haben ein Chat-Interface gebaut dazu.

Für ganz einfache Demos ist das eine coole Idee, um die Technik zu erklären.

Niemand, und ich auf gar keinen Fall, hatte auf dem Schirm, was danach dann passierte.

Die Open AI-Kollegen war inzwischen ja auch null, weil das hat man überhaupt nicht, dass die Leute das dann für was gefühlt, aus unserer Sicht was ganz anderes benutzen und auf einmal Fragen stellen.

Und deine Antwort bekommt sie, guck mal, das geht.

Also als Datenbank, wo ich dann dachte, das ist ein statistisches Artifakt, dass das gerade zufällig stimmt, so technisch.

Und das ist, glaube ich, ganz wichtig in dieser Technik, dass wir teilweise gar nicht wissen, was der Mehrwert ist.

Und ja, da gilt es einfach nur weiter zu machen.

Ja, auf jeden Fall.

Und auch, was die Nutzer halt dann am Ende damit anstellen soll.

Da musst du halt irgendwie beobachten und zusammenführen.

Und ja, sehr interessant.

Ihr sitzt in Heidelberg, richtig?

Heidelberg in Berlin.

Ja.

Was macht denn zum Beispiel die Region hier?

Wir sitzen jetzt in Heilbronn, aber Heidelberg ist ja auch nicht so weit weg.

Für dich zu einem guten Standort oder auch KI-Standort vielleicht?

Also, zum einen natürlich sehr gute Universitäten.

Und ich glaube, ein Assert, dass man hier jetzt gerade in Heilbronnitz mit Gewalt, also gar nicht negativ gemeint versucht zu heben, ist die Thematik Mittelstand, aber auch Automobilbranche.

Das ist ein Riesenthema, das ist einfach da.

Das muss man meiner Meinung nach heben, das sind wir unseren Kindern schuldig, dass wir das hinbekommen.

Und so gesehen plus das Süden ist sehr lebenswert, um hier einen Investor aus USA zu zitieren, den man hier dann mal auf dem Flughafen gefahren hat, also nach Frankfurt muss man dazu sagen.

Ein Kollege hat dann dahin gefahren und ist dann umweggefahren, weil Stau war, musste also hinten über die Weinberge bei Elmbach und so raus.

Und der Investor sagt dann wohl zu ihm, Herr Kummal, das ist wie ein Napper Valley, also oder wie ein Silicon Valley, er ist halt direkt in den Weinbergen und ist halt Zitat.

direkt am Flughafen mit Direktverbindung nach San Francisco.

Also es liegt auch im Auge des Betrachters.

Der Frankfurter Flughafen ist aus Sicht aus jemandem, der irgendwo in San Francisco wohnt, direkt an Halbronn branden.

Das ist immer ganz lustig zu sehen.

Oder fast schon putzig.

Das wird der Halbronn am Stitt gar nicht so sehen, wenn man ihn fragt.

Und viel Meinheit, das sieht man ja genau.

Ja, war ein cooles Beispiel auf jeden Fall.

Eine Regel von dir bezog auf KI ist, die schweren Dinge für den Menschen einfach machen.

Respektive, die schweren Dinge für uns Menschen sind leicht für die Maschinen und die leichten Dinge für uns Menschen, vermeintlich leicht, sind schwer für die Maschinen.

Ist aber nicht von mir, es ist von Steven Pinker.

Er hat das in den Buch geschrieben, ich sag, du könntest problemlos bei mir zu Hause einen Kaffee machen.

Du warst noch nie bei mir zu Hause, ich müsste sagen, wo ich wohne natürlich, aber ansonsten wirst du alles selber hinbekommen.

Das ist nicht trivial.

Also es ist nicht mal trivial eine Tür zu finden und sie zu öffnen und sie auch nicht zu öffnen, sondern sie kaputt zu machen.

Und da sind wir Menschen extrem gut drin.

Autofahren gehört wohl auch dazu, da kann man super streiten, wie gut man die Menschen im Autofahren sind.

Aber offensichtlich dann doch in vielen Situationen der Maschine überlegen, kann sich aber ändern.

Siehe jetzt Weimau, das ist nicht perfekt, was da gemacht wird, aber...

Wer es immer sehr gut weiß in die Versicherung und wenn man sieht das war immer so viel weniger Versicherung bezahlt wie die Menschen weil sie durchschnittlich viel weniger Schäden erzeugen.

Also Versicherungs Mathematik lügt eben nicht wenn es um das Thema wie gut fährt dieses Auto denn in diesem eingeschränkten Umfeld.

das heißt diese Bastion könnte fallen aber das ist so ein bisschen der Mindset und.

Der sollte nicht versuchen, bessere Menschen zu bauen mit KI.

Nee, das ...

Nee.

Aber ganz viel machen das so.

Jetzt soll die KI das so tun.

Das ist nicht der Weg, ne?

Ja.

Kannst du das nur auf den industriellen Bereich vielleicht ein bisschen runterbrechen?

Ja, Regel.

Ja, also wir haben auch bei wirklich jetzt ganz konkret die Aussage von einem Kunden von uns, wir haben uns jetzt viele Dinge angeguckt, im speziellen Produzieren, das gerade Automotive-Bereich und die klare Aussage ist, hey, es ist krass Dinge, die wir dachten, die eine KI kann, klappt irgendwie gar nicht gut.

Oder ist die Quote einfach nicht gut?

Was sagst du, das muss ein Mensch machen, nach wie vor.

Wiederum andere Dinge, wo wir überhaupt nicht auf dem Schirm hatten, macht die KI perfekt.

Und wir aus Techies Sicht, wir kennen ja sowohl den Einlass als anderen Newscasen nicht, weil wir, ich sag jetzt mal, kein Plan vom echten Leben haben.

Und das ist der spannende Teil, wo es dann einfach interessant wird.

Und dass man einfach Lösungen findet, wo wir, wir werden da nie draufgekommen werden, irgendwas von, keine Ahnung, was erzählen.

Die haben das aber dann verstanden und mitgearbeitet und gesagt, okay, versteht, es geht nicht.

Dann probieren wir mal das, weil das müsste dann gehen.

Ja, das ging.

Ja, sehr schön.

Wir einfach auch mal machen und irgendwie zusammen losrennen.

Genau, wie Elvis schon sagt.

Sieht man ja, genau.

A little less conversation, a little more action, please.

Sehr schön.

Ja, in welchem Lebensbereich werden wir denn zukünftig an KI gar nicht mehr vorbeikommen?

Also was jetzt vielleicht heute sogar noch unvorstellbar erscheint.

Vielleicht hast du da so ein bisschen ...

Also ich würde mir wünschen, dass gerade so die Kollegen von Neuranco das hinbekommen, dass wir ...

Also viele Leute haben ja ein Roboter daheim, aber der kann wenn überhaupt okay Rasenmähen oder okay den Boden saugen.

Nicht so gut wie ein Mensch auch da.

Ich hätte schon Bock als auf Maschinen daheim, die aufräumen könnten.

Und so zeigt das fänd ich ein Riesenfeature.

Ob das so kommt, das liegt dann an denen.

echt toll, toll, toll.

Gibt aber viele Dinge, wo man auch sagen muss, was heute schon die ganze Zeit da ist in den Menschen, das kann ich wissen.

Es ist immer wieder erschreckend zu sehen, wie wenig Leute wissen, wo Maschinen sie schon kontrollieren.

Und die beste Frage, die man sich immer stellen kann, ist, glaubst du, dass du die Serie, die du gerade auf Netflix guckst, von dir selber ausgesucht wurde?

Und die Antwort ist ziemlich, nein.

Man wird ja irgendwie vielleicht so, ja, wie gesteuert.

Ja, ist so.

Du kommst ja gar nicht so richtig mit, ne?

Also, ja.

Ja, sehr cool.

Ich hätt noch eine Abschlussfrage.

Wie sieht's denn so mit ja-qualifizierten Fachkräften aus?

Also, bekommt ihr so die richtigen Leute für euch?

Oder wie sieht das so auf dem Markt aus?

Was ist mit Thema Nachwuchs und so?

Also wie immer, die richtig guten Leute, egal wie sie hart umkämpft.

Das Schöne im Bereich Start-up, wo wir jetzt sind, ist, dass man mit Missionen noch sehr viel punkten kann.

Man kann auch, sonst im Thema Süddeutschland, mit, ich sag mal, Vereinbarkeit, mit Familienkosten zu tun.

Wir könnten jetzt zum Beispiel nicht irgendwelche Gehälter aus dem Silicon Valley mitgehen, weil das einfach immens ist.

Aber im Schnitt haben wir das Problem noch nicht.

Wir kriegen auf...

Ausgeschriebene Stellung.

Sechzig bis Hundertzehn Bewerbungen, ohne irgendwas gemacht zu haben.

Das macht es aber auch nicht einfacher, dann die passende Person zu besetzen.

Weil was natürlich nicht geht, ist einfach, ich sag mal, Wachstum des Wachstums Willen.

Das ist das Prinzip von Krebs.

Das...

Kommen wir nicht nachher.

Klappt auch nicht.

Also man muss dann schon genau gucken.

Und das ist auch nicht ohne.

Da kümmern sich andere Kollegen der Firma drum.

Aber das ist, glaube ich, kein einfacher Job.

Aber noch ist das nicht bei uns das Thema.

Aber wir sind in einem kleinen Laden.

Ja, das kann sich ja auch ändern.

Mal schauen.

Schauen wir mal.

Genau.

Ja, danke für das Gespräch Sven Körner.

Und ich wünsche Ihnen auch viel Spaß auf der Konferenz hier in Heilbronn.

Und ja, wir werden das mal beobachten, wie alles so weitergeht und wer weiß.

So sieht es aus, wer weiß.

Danke schön.

Wer noch mehr wissen möchte, schaut bitte in unsere Show-Notes.

Wer Fragen hat, Themenwünsche, schreibt an podcastadford.de oder kommentiert die Folge.

Und ich sage bis zum nächsten Mal.

Tschüss.