OpenAI-Manager: „Mir ist die Kinnlade runtergefallen“
AMPERSAND#34;Wir betreten eine Ära großer wissenschaftlicher Sprünge und sind näher an den Lösungen, als wir es jetzt vielleicht realisierenAMPERSAND#34;, sagt Zack Kass. Foto: LiveEO/Pleiades data-portal-copyright=
Zack Kass, ehemals Leiter für Markteinführung OpenAI, in von der positiven Kraft der KI überzeugt. Und räumt im Gespräch ein: Das wahre Potenzial habe er selbst nicht wesentlich vor der breiten Öffentlichkeit erkannt.
WirtschaftsWoche: Sie haben Ihre Karriere im Bereich künstliche Intelligenz vor 15 Jahren begonnen. Wann wurde Ihnen klar, dass KI die nächste große technologische Innovation sein würde?
Zack Kass: Wahrscheinlich als GPT-3 veröffentlicht wurde, um ehrlich zu sein. Es war 2020, bevor ich zu OpenAI kam, und mir ist die Kinnlade runtergefallen. Zuvor war niemandem klar, dass generative KI sich so schnell entwickelt.
Was denken Sie, was als Nächstes in der KI-Entwicklung passieren?
Ich denke, wir nähern uns einer Artificial General Intelligence (AGI), einem System, das in den nächsten drei bis vier Jahren intelligenter sein wird als der Mensch.
Was macht Sie da so sicher?
Der Fortschritt der Modelle ist erstaunlich. Wir beobachten außerdem einen unglaublichen Rückgang ihrer Kosten. Das ist wichtig für die Verbreitung der Technologie. Beides kombiniert zeigt: KI ist eine entscheidende Ressource, die in Zukunft reichlich vorhanden sein wird. Immer wenn wir in der Geschichte gesehen haben, dass eine entscheidende Ressource, wie Elektrizität, nahezu kostenlos wurde, folgten andere sehr positive Entwicklungen.
Aber ist sie wirklich nahezu kostenlos? KI ist immer noch an einige Ressourcen gebunden, oder? Wir brauchen Elektrizität, die immer noch nicht kostenlos ist, wir brauchen Rechenleistung…
Ja. Wir benötigen Durchbrüche in der Menge an Elektrizität, die wir diesen Modellen zuführen können, und wie viel Rechenleistung wir aufbringen können. Aber das ist ein wissenschaftliches Problem, das lösbar ist. Die große Frage ist: Wie können wir Modelle mit weniger Daten und Rechenleistung trainieren? Und die gute Nachricht ist: Wissenschaftler arbeiten daran, weil jeder möchte, dass die Modelle effizienter werden. Wir betreten eine Ära großer wissenschaftlicher Sprünge und sind näher an den Lösungen, als wir es jetzt vielleicht realisieren.
Laut dem Stanford AI Index kostete das Training des Google Gemini Ultra Modells fast 200 Millionen Dollar. Das lässt es so erscheinen, als könnten nur die großen Technologieunternehmen solche KI-Modelle bauen.
Meiner Meinung nach sollten wir den Unternehmen dankbar sein. Entdecker einer Technologie tragen meist unglaubliche Kosten. Marie Curie erfand die Radiologie und starb an Strahlenexposition, Jonas Salk musste den Polio-Impfstoff an seinen Kindern testen, um das Heilmittel zu produzieren. Ich meine, 200 Millionen Dollar sind da heutzutage nicht mehr so teuer. Und wir haben herausgefunden, wie man generative KI-Modelle zu wesentlich geringeren Kosten als früher nutzen kann. Als GPT-3.5 herauskam, kostete es 15 Dollar pro Million Token, eine Dateneinheit, in die das Modell Informationen zerlegt. Heute sind es weniger als 0,35 Dollar pro Million Token. Und AGI wird sich selbst verbreiten, andere AGI erfinden und interessante Vorschläge für seine Nutzung zu viel niedrigeren Kosten machen.
Was fehlt uns noch, um diese AGI zu erreichen?
Die Modelle sind immer noch nicht intellektuell gleichwertig zu Menschen. Also fehlt AGI definitionsgemäß noch die AGI. Und es gibt eine Debatte darüber, ob das Transformer-Modell, wie das, das OpenAI für ihre generative KI verwendet, uns dorthin bringen wird. Wenn Sie glauben, dass diese Art des Modells uns zu AGI führen kann, dann fehlen nur noch mehr Training und mehr Iterationen. Leute wie Yann LeCun, KI-Wissenschaftler bei Meta, würden sagen, dass das Transformer-Modell nur eine Zwischenstation auf dem Weg zur nächsten Modellarchitektur ist.
Was würden Sie sagen?
Wir werden mehr wissen, wenn GPT-5 herauskommt, nicht wahr? Aber ich tendiere dazu zu denken, dass AGI durch das Transformer-Modell erreicht werden kann. Wir beobachten keine Grenze bei der Leistung dieser Modelle. Und wir sehen, dass diese Modelle immer besser werden. Offensichtlich ist OpenAIs Text-zu-Video KI, Sora, dafür ein Beispiel.
Sehen wir eine Monopolisierung der KI-Modelle?
Schauen Sie, Meta hat ihre Modelle Open-Source gemacht. Ich weiß, dass das komisch klingt, weil es gerade von mir kommt, aber ich mache mir keine Sorgen über eine monopolistische KI-Zukunft. Meine Sorge ist, wie wir diese Technologie verteilen werden. Während der zweiten industriellen Revolution war die Verteilung von Strom der primäre Indikator für den wirtschaftlichen Erfolg eines Landes. Geopolitische Sphären wie Afrika, wo sich die Elektrizität nur langsam verbreitete, litten am meisten. Wenn die Kosten für KI-Modelle weiter sinken, dann sind wir diesmal auf dem Weg zu einer gerechten Verteilung.
Sie arbeiteten zwischen 2021 und 2023 für OpenAI. Nach Ihrem Ausscheiden im November 2023 wurde Sam Altman entlassen und kehrte zurück. Glauben Sie, dass der gemeinnützige Arm des Unternehmens gescheitert ist?
OpenAI ist das beste Unternehmen, für das ich je gearbeitet habe. Ich denke, dass das Unternehmen einige seiner Herausforderungen außergewöhnlich gut und einige nicht so gut gemeistert hat. Das lässt sich von jedem Unternehmen sagen. Aber es ist klar, dass die Mission dieselbe bleibt, nämlich AGI zu bauen, die der Menschheit nützt.
In einem früheren Interview mit der NZZ sprachen Sie sich auch für eine Regulierung von KI aus. Wie Sie wahrscheinlich wissen, haben wir nun den AI Act in Europa. Glauben Sie, dass es ein gutes Regulierungsinstrument ist?
Was wir jetzt tun müssen, ist sicherzustellen, dass wir unsere Regulierungsbemühungen genau auf die Dinge konzentrieren, die für den Durchschnittsverbraucher am wichtigsten sind. Nicht genug davon deckt das ab, was mir am wichtigsten ist. Die Dinge, die ich am meisten reguliert sehen möchte, sind die Erklärbarkeit, wie das Modell funktioniert, die Ausrichtung auf menschliche moralische Standards und die Minderung schlechten Verhaltens. Wir werden in einem Jahr wissen, ob er tatsächlich eine Wirkung hat oder nicht.
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Was denken Sie, ist die Rolle Europas im Wettstreit um die besten generativen KI-Modelle?
Ich sehe das alles nicht als Wettstreit. Ich glaube nicht, dass Wirtschaften aufsteigen oder zerstört werden, weil sie AGI nicht erfunden haben oder weil sie kein großes KI-Modell gebaut haben. Ich denke, sie werden auf- und absteigen, weil sie die Technologie nicht implementieren. Meine Botschaft an die Europäer lautet: Es ist in Ordnung, wenn ihr die Modelle nicht selbst baut. Und übrigens, Europa ist ein Zentrum der Innovation. Es könnte aufholen. Aber es wird sicherlich aufblühen, wenn es die Technologie annehmen kann.
Was würden Sie also europäischen Ländern raten?
Optimismus wäre ein guter erster Schritt. Es ist besser, heute geboren zu werden, als früher. Und doch sind die Europäer auch die ersten, die mir sagen, warum morgen schlimmer sein könnte. Wir bewegen uns in eine sehr spannende und neue Zeit. Die Welt wird sicherlich eine Weile seltsam und hart sein. Aber wir werden Krebs und neurodegenerative Krankheiten heilen. Wir werden die Rätsel der Quantencomputing, Nanotechnologie und Fusionsenergie lösen. Wir werden Bildung und Gesundheitswesen neu aufbauen.
Aber wenn Sie in einem Unternehmen wie einem mittelständischen Unternehmen sind und noch keine Schritte unternommen haben, KI in Ihr Geschäft zu integrieren, was würden Sie raten?
Es gibt eine Reihe von KI-Produkten auf dem Markt, mittlerweile Hunderte. Wenn Sie wirklich wissen möchten, was zu tun ist, laden Sie Claude3 oder Mistral oder ChatGPT oder Microsoft Copilot herunter und fragen Sie das Modell: „Wie sollte ich dich am besten verwenden?“ Sie werden von den Antworten überrascht sein.
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