Technologische Intelligenz setzt die natürliche Evolution fort
Trotz noch geringer Rendite bei Milliardeninvestitionen zeigt technologische Intelligenz Potenzial für eine massive Produktivitäts- und Wohlstandsteigerung in den nächsten zehn Jahren, so Georg Gesek im Gespräch. Sie eifere zunehmend erfolgreich dem evolutionär entstandenen menschlichen Gehirn nach. Ein Ersetzen durch die Maschine drohe dem Menschen aber nicht.

Für Georg Gesek ist der Begriff „Künstliche Intelligenz“ potenziell irreführend, als ob künstlich geschaffene Intelligenz etwas ganz anderes als die evolutionär entstandene sei. Stattdessen betont der Wiener Physiker, Elektro-Ingenieur und CEO des HPC-Spezialisten Novarion Systems: „Intelligenz ist die Fähigkeit, Probleme zu lösen“.
Damit mache es keinen fundamentalen Unterschied, „auf welcher Hardware sie läuft“, ob also Menschen oder Maschinen Probleme angehen. Gesek spricht deswegen bevorzugt von einer technologischen statt einer künstlichen Intelligenz. Zudem sei es müßig zu diskutieren, ob diese bereits das Attribut „intelligent“ verdiene: überall wo neuronale Netze „Lösungen finden, die der Mensch vorher nicht gefunden hat, ist das eben Intelligenz“.
Die Technik habe sich dabei mit gutem Grund das menschliche Gehirn zum Vorbild genommen. Auch wenn bislang erste Annäherungen entstehen und marktgängigen großen Sprachmodellen noch Kernfähigkeiten wie das kontinuierliche Lernen mit einem flexiblen Einsatz des Kurz- und Langzeitgedächtnisses fehlen, werden doch zunehmend „im Denken uns die Maschinen immer ähnlicher“. Dies zeige auch Google mit aktuellen Forschungen an einem solchen „nested learning“ für KI-Systeme.
In der Folge #60 der DataCenter Diaries „Georg Gesek: Es gibt nur eine Intelligenz und so ist KI die nächste Evolutionsstufe“ diskutiert Georg Gesek im Gespräch mit der Chefredakteurin von DataCenter-Insider Ulrike Ostler das Verhältnis zwischen natürlicher und technologischer Intelligenz und wieso letztere „eine konsequente Fortsetzung der natürlichen Evolution mit technologischen Mitteln“ sei.
Die Podcast-Folge #60 der DataCenter Diaries findet sich auf Spotify, Apple Podcasts, Deezer, und Amazon Music.
Zudem geht es darum, wieso Informationen keinen inhärenten Wahrheitsgehalt besitzen und wie KI-Modelle auf menschlich definierte Referenzrahmen angewiesen bleiben werden, wie Europa mit den USA und China mithalten kann und wieso dafür die Ausschreibungsregeln der Europäischen Union grundsätzlich geändert werden müssen.
Kooperation zwischen Mensch und Maschine produktiver als Konkurrenz
Eine Gefährdung der Relevanz menschlichen Denkens sieht Gesek so nicht nahen. Gewiss könne mittlerweile jedes Schachprogramm gegen einen Menschen gewinnen. Doch noch größere Vorteile erziele die Maschine, wenn sie sich mit einem Menschen über ihre Züge abspreche. „Obwohl der Mensch schlechter spielt als der Computer, zusammen sind Mensch und Maschine noch immer stärker als eine Maschine ohne Menschen“. Der Novarion-CEO und QMware-Mitgründer fügt an: „Unsere technologische Intelligenz, die wir für verschiedene Einsatzgebiete entwickeln, wird mit uns zusammenarbeiten und wir werden ihr natürlich beibringen, dass sie gerne mit uns zusammenarbeitet“.
Auch Gesek will nicht übersehen, dass technologische Intelligenz „sehr, sehr unausgereift ist.“ Trotz Milliardeninvestitionen, auch in den Ausbau von Datacenter-Kapazitäten, findet „der KI-Einsatz in Enterprises oder in großen Organisationen sehr verhalten statt“, es gebe „noch einen relevanten ökonomischen Gap“.
Dennoch gibt sich Gesek zuversichtlich. „Das ist keine [KI-]Blase“ und die Investitionsvolumen hätten gute Gründe: „Wir wissen, was in den nächsten fünf bis sieben Jahren alles möglich sein wird“. Auch wenn die genaue technische Implementierung noch nicht feststünde, „wissen wir, was wir tun müssen, um immer leistungsfähigere und intelligentere technologische Intelligenz zu bauen. Es ist letztlich deutlich besser geplant, als es von außen aussieht“.
Frage ist nicht, ob KI Wohlstand steigert, sondern wie man diesen verteilt
Damit gleiche der KI-Boom gerade nicht der Dotcom-Blase der Jahrtausendwende. Anders als damals bringen, so Gesek, KI-Technologien messbare Ergebnisse. Denn auch ein beispielhafter Return on Investment von lediglich 10 Prozent vermittle dennoch eine Erfahrung dessen, was möglich sei. Und „wir wissen, was wir technisch implementieren müssen, damit wir nicht nur die anderen 90 Prozent noch schaffen, sondern eben deutlich darüber hinausgehen“. Linear ansteigenden Investitionen stünde so das Potenzial exponentiell steigender KI-Fähigkeiten gegenüber.
Gesek ist somit davon überzeugt, dass KI bereits „in drei bis fünf Jahren massive Return on Investments“ generieren und „in den nächsten zehn Jahren weltweit einen massiven Wohlstandsgewinn“ hervorbringen wird. Eine akute Aufgabe für Gesellschaft und Politik sei so vielmehr, sich darauf vorzubereiten und sich mit einer angemessenen Verteilung des Wohlstandszuwachses zu beschäftigen.


