Lars WeisbrodEs bleibt einfach eine große Seltsamkeit, dass ich jetzt tatsächlich überlege, Straßenbahnfahrer zu werden, weil das Schreiben gedankenreicher und stilistisch interessanter Feuilleton-Texte schneller automatisiert wurde als die Straßenbahn. Wer hätte das gedacht?
Oliver Weber@larsweisbrod Welchen interessanten und guten KI-Feuilletontext gibt es denn?
@OliverBWeber die Frage ist berechtigt und bisher habe ich mich auch damit getröstet, dass ich ken Beispiel kenne - aber wahrscheinlich ist die Sache komplizierter. Allein schon deswegen weil eine der Stärken der KI ihre vollständige verfügbarkeit für individuelle Zwecke ist. Vielleicht wird KI also kaum je ein Werk produzieren, das eine Öffentlichkeit kennt, sondern unendlich viele individuelle Werke, die auf die Fragen des Nutzers zugeschnitten sind
@OliverBWeber ich muss einfach sagen dass ich in der KI bisher verstreut bereits alles gefunden habe was eine guten Feuilleton-Text ausmacht: die Ideen, die Formulierungen, das Wissen natürlich eh. Es scheint mir nur eine Frage der Zeit, bis die KI diese Einzelteile auch regelmäßig so zusammenzusetzt, dass ich das Ergebnis jedenfalls nicht schlechter finde als meine Texte
@OliverBWeber ich hoffe natürlich weiterhin dass ich irgendwelche grundsätzlichen Limitierungen übersehen habe, aber mir gehen da inzwischen leider die Indizien aus die auf so etwas hindeuten würden
@OliverBWeber hab noch mal nachgedacht, man könnte sich das auch so vorstellen: LLMs sind wie eine Armee aus Millionen vergleichsweise unbegabten Praktikanten, aus deren schierer Masse trotzdem hin und wieder mal eine gute Idee kommt - aber das bringt ihnen nichts weil ihnen grundsätzlich die Fähigkeit fehlt die guten von den schlechten Ideen zu unterscheiden
@OliverBWeber das könnte tatsächlich ein Problem mit LLMs werden: ihr guter Output ist unter so viel schlechtem verborgen und bisher scheinen nur Menschen in der Lage das herauszufiltern; von den Mathematikern wird das ja ganz ähnlich beschreiben
Jasper@larsweisbrod @OliverBWeber die Mathematiker können das Filtern mit Programmen wie Lean automatisieren und zumindest sehr viel davon outsourcen. Das erscheint mir bei einem Feuilleton Text erstmal schwierig.
@yasper @OliverBWeber Wenn man es so betrachtet: Man braucht am Ende doch wieder "symbolische KI" oder jedenfalls normale "Deduktionsmaschinen", um den ML-Output zu bewerten? Interessant. (Was auch immer Lean ist, es ist jedenfalls nichts "konnektivistisches"...)
@yasper @OliverBWeber vielleicht ist das die wahrheit hintet Thiels bemerkung, math people seien von KI mehr bedroht als word people: Für mathe, coding und so weiter lässt sich hinten an das LLM ein zuverlässiger "symbolisch-determnistischer" Filter dranschrauen, der den riesigen und wüsten Output vernünftig sortiert. Bei Wörtern geht nicht...
@yasper @OliverBWeber Bei Wörtern müssen dann doch wieder Menschen durch diesen ganzen Sumpf warten und die Edelsteine heraussuchen – oder man beschließt dann gleich, dass das so ineffizent ist, dass man sich das Gold doch wieder selber macht
@larsweisbrod @OliverBWeber ja oder wir versinken im Sumpf der Wörter