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DER WAHRE PREIS DER KI · WUNDERPANIK

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  Speaker 1: brauchen wir KI um das Problem Klimakrise zu lösen?
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  Speaker 1: Nee, die Lösungen sind eigentlich da ehrlich gesagt.
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  Speaker 1: Also Claude oder Chechibiti brauche ich nicht, um die Klimakriese zu löse.
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  Speaker 1: Ich würde mal die These aufstellen dass fünfzig Prozent der Dinge, die heute mit generativer KI gemacht werden, die müssten damit nicht gemacht
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  Speaker 0: werden.
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  Speaker 0: Wer soll das bezahlen?
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  Speaker 0: wer hat so viel Geld?
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  Speaker 0: Wer hat so viel Pinkie, Pinkie?
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  Speaker 0: Wer hat das bestellt?
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  Speaker 0: und damit
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  Speaker 1: willkommen
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  Speaker 0: bei Wunderpanik.
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  Speaker 0: Euer Podcast zwischen Staunen und Stress, bei dem wir uns heute einen besonderen Gast eingeladen
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  Speaker 2: haben.
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  Speaker 2: Heute reden wir über etwas, dass Melanie und ich schon länger mit uns herumtragen Was kostet KI eigentlich wirklich?
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  Speaker 2: Und nicht nur in Euro sondern in Energie, in Wasser, in gesellschaftlichen Folgekosten In dem was wir gerade verbrauchen ohne es zu sehen.
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  Speaker 0: Darum haben wir Thorsten Jonas eingeladen.
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  Speaker 0: Er war jahrelang UX Director in einer internationalen Digitalagentur, bis er nach einem Burnout einen anderen Weg eingeschlagen hat und seitdem beschäftigt er sich mit dem Thema Nachhaltigkeit genauer gesagt mit Sustainable UX & Responsible
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  Speaker 1: AI.
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  Speaker 2: Er stellt täglich die Frage wie digitale Produkte so gebaut werden können dass unser Planet nicht auf der Rechnung sitzen bleibt?
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  Speaker 2: Und er berät Unternehmen Wie Siemens und die Deutsche Telekom spricht auf internationalen Bühnen gestaltet als W-III-Sea-Experte globale Standards für ein nachhaltigeres Web mit.
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  Speaker 2: Und es heute nicht nur deswegen, aber auch bei uns!
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  Speaker 2: Willkommen Thorsten
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  Speaker 0: Hallo
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  Speaker 1: Hallo vielen vielen Dank dass ich bei euch sein darf
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  Speaker 2: sehr gerne.
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  Speaker 0: Das war jetzt ein sehr lustiges Intro.
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  Speaker 0: Normalerweise singen wir gar nicht oder sehr selten, aber heute dachte ich mit diesem alten Klassiker... Statt ich mal, aber bevor wir jetzt so ein bisschen schon ins Inhaltliche und in diese ganze Kostendebatte gehen, die wir gerne aufmachen wollen heute.
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  Speaker 0: Wir interessieren uns ja immer auch für den Menschen hinter dem Expertentum.
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  Speaker 0: also wen haben wir uns heute hier ins Studio eingeladen?
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  Speaker 0: Und ich habe dich zum ersten Mal bei einer Keynote vom Designzentrum Hamburg gesehen und mir ist ein Bild aus deinem Vortrag hängen geblieben von dem du lustigerweise prophezeit hast dass exakt das immer beim Menschen dann in den Kinoz hängenbleibt und zwar du auf einem schneebedeckten Gletscher.
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  Speaker 0: Erzähl doch mal vielleicht ganz kurz von diesem Bild?
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  Speaker 1: Ja, ich mach zwar ganz viel digitale Sachen, das ihr ja auch so schön gerade erzählt habt.
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  Speaker 1: Ich bin aber auch sehr, sehr gerne draußen und gehe in die Berge.
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  Speaker 1: Es ist lustig wenn man in Hamburg wohnt und dann hat man gar nicht so viele Berge, weil ich versuche so einmal im Jahr mindestens in die berge zu fahren und auf berge zusteigen.
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  Speaker 1: Und das mache Ein schöner Ausgleich für meine Arbeit.
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  Speaker 1: so ist und es ist aber auch immer ein sehr guter Reminder dafür, in was für eine Krise wir eigentlich wirklich stecken.
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  Speaker 1: So das Klimawandel sagen wir ja immer ich sage eigentlich lieber Klimakatastrophe.
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  Speaker 1: Und in unseren Städten fühlen mir das manchmal gar nicht so sehr.
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  Speaker 1: dann kriegen wir so das mit in den Nachrichten und wenn man in die Berge geht und so sieht wie Gletscher einfach weg schmelzen und sich das Jahr für Jahr verändert und die Gletscher weniger werden wie halbe Berge abstürzen, weil der Permafrostboden auftaut.
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  Speaker 1: Dann kriegt man nochmal so ein anderes Gefühl dafür, wie schlimm diese Krise eigentlich wirklich ist.
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  Speaker 1: Und da wäre oder habt ihr ja schon gesagt ich mich viel mit digitaler Nachhaltigkeit beschäftige es eben dann auch die ganze ganz wichtige Frage Welchen Einfluss hat so diese ganze digitale Welt und dann im speziellen jetzt auch KI eigentlich da drauf?
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  Speaker 1: Und da muss man eben sagen, dass digital das KI vor allem KI gerade das Problem Klimakrise massiv verstärkt.
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  Speaker 1: Und nicht dazu beiträgt es zu lösen, auch wenn man manchmal anders hört.
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  Speaker 1: Deswegen benutze ich das sehr gerne in meinen Vorträgen als Bild einmal um einen Ja, so einen kleinen Reminder in den Kopf der Menschen zu setzen.
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  Speaker 1: Dann freut es mich immer umso mehr wenn ich höre dass das auch genauso genau so funktioniert Denn darum geht's glaube ich ist.
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  Speaker 1: es geht mir nicht darum zu sagen wir müssen jetzt KI abschalten sondern eher Wie kommen wir zu einem bewussten Umgang?
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  Speaker 1: und dazu gehört eben uns bewusst zu machen was bedeutet das eigentlich?
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  Speaker 1: Das zu benutzen?
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  Speaker 1: warum ist das gerade auch ein großes Problem Tatsächlich.
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  Speaker 1: Und ja, schön dass das Bild auch bei dir dann so hängen geblieben ist.
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  Speaker 2: Ja und jetzt?
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  Speaker 2: Jetzt auch bei mir!
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  Speaker 2: Ich habe gerade auch einfach nur noch ... also während du es so gesagt hast hatte ich ja krass wir können das alles gar nicht anfassen und gar nicht greifen in unserem Alltag der sehr komfortabel für uns die wir ja sehr privilegiert sind gemacht ist und ganz oft gar nicht fühlen und gar nie merken was Ja, was ganz global um uns herum so passiert und welchen Einfluss auch wir mit dem.
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  Speaker 2: Was wird tun?
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  Speaker 2: Und was wir gestalten auch vielleicht auslösen.
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  Speaker 2: und deswegen auch nochmal zu deiner Profession die du ja Melanie hat zwar im Intro gesagt Du hattest ein Burnout aber du hast diese Identität als UX Designer nicht einfach dann hinter dir gelassen sondern das ist immer noch.
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  Speaker 2: oder Das Fundament auf dem du ja auch weiter aufbaust Magst du einmal vielleicht für diejenigen, für diese Begriff sehr sperrig ist.
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  Speaker 2: Aber dann wenn er erklärt es überall im Alltag auffällt magst du's einmal erklären?
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  Speaker 1: Ja also UX steht für User Experience.
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  Speaker 1: Also wie fühlt sich die Benutzung eines Produkts eines Services eigentlich an?
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  Speaker 1: und UX Designer und UX Designerin gestalten das eben so?
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  Speaker 1: ne Und dass ein Ja, irgendwas was wir benutzen so funktioniert wie ich mir das als benutzter Benutzerin wünsche.
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  Speaker 1: Das ist meine Bedürfnisse erfüllt die Ich eben habe und dass so einfach Wie möglich macht.
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  Speaker 2: meinst du damit wenn Melanie Und ich jetzt eine neue Webseite gestalten dass Wir überlegen und uns reinversetzen wie klickt jemand zu unserem angebot?
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  Speaker 2: Also so dieses
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  Speaker 1: zum Beispiel auch das das etwas gut verkauft Und dass es Hand in Hand geht damit, was ist denn auch das Bedürfnis der Benutzenden eigentlich?
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  Speaker 1: Also das miteinander zu vereinen zum Beispiel.
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  Speaker 1: Darum geht's auch... Also
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  Speaker 2: keine Bleibüste an der Stelle sondern schnell auf den Punkt bringen, worum es bei uns geht und dann schnell zum Klicken.
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  Speaker 1: Dass der wichtige Button groß ist und der unwichtige klein zum Beispiel,
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  Speaker 0: ne?
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  Speaker 0: Oh, das geben alle!
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  Speaker 0: Machen Sie dem Button bitte größer, kenne ich auch
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  Speaker 1: aus Argenturzeit.
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  Speaker 1: Naja, und wir Jo-X Designer glaube ich wollen aber auch immer... Wir wollen immer das Beste für die Nutzenden eigentlich.
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  Speaker 1: Das kann ja manchmal sogar konträr zu Business-Zielen sein was immer eine Auseinandersetzung ist gerade im Agentur-Geschäft Und bei dem ganzen.
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  Speaker 1: ganz wichtiger Teil es ist das Verstehen von Problem.
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  Speaker 1: Also was ist das wirkliche Problem des Nutzendem?
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  Speaker 1: So was will der Mensch, der diesen Service muss.
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  Speaker 1: Was ist das größte Bedürfnis und wie kann ich das eigentlich so gut wie möglich erfüllen?
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  Speaker 1: Also was ist das Wichtigste, was die Person jetzt sehen muss, was sie jetzt tun können soll... ...und dass dementsprechend zu verstehen,... ...um dann die Gestaltung so aufzusetzen, dass eben der wichtige Button größer ist als der unwichtige Zoll.
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  Speaker 1: Das ist ein ganz banales Beispiel.
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  Speaker 1: Und das ist dieses Problemverständnis.
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  Speaker 1: Wenn man das weiter denkt, ja nicht nur jetzt wie gestalt ich die Webseite was da relevant ist und es kann ich auf alles anwenden.
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  Speaker 1: Und das ist auch etwas in dem was ich jetzt so mache dann glaube ich ein ganz wichtiger Faktor ist Was is eigentlich das wirkliche Problem?
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  Speaker 0: Ich stehe hier gerade und grinsen eine Karte weil das tatsächlich das ist so spannend Das ist exakt das, was wir ja versuchen auch bei der Nutzung von KI eigentlich den Menschen zu erklären.
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  Speaker 0: Dass wir sagen okay überlegt doch mal ganz kurz Was ist denn das Problem?
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  Speaker 0: Was du mit KI lösen möchtest nicht jetzt Hauptsache ich nutze KI.
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  Speaker 0: Das geht schon in die falsche Richtung.
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  Speaker 0: Spannend dass das natürlich auch im Design Genau, der Kernpunkt ist das Ganze.
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  Speaker 0: Und wenn man das da einmal verstanden hat fällt es natürlich auch bei der Nutzung von KI natürlich auch leichter.
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  Speaker 0: Also du denkst dir wahrscheinlich jedes Mal vorher ganz genau nach also darüber nach was du in einem Raum schreibst und oft du den überhaupt benötigst um an dein Problem zu arbeiten?
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  Speaker 1: Das ist... Der zweite Punkt ist fast der Wichtigere finde ich.
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  Speaker 1: Ich stelle oft die Frage oder ich arbeite oft mit so einer ein oder zwei Handvoll Fragen wo ich sage hey Wie sollte man doch einmal durchgehen, bevor man jetzt KI tatsächlich benutzt?
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  Speaker 1: Und ein ganz wichtiger Punkt ist das eigentlich ein KI-Use Case.
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  Speaker 1: So und das kann man ja auf ganz vielen Ebenen betrachten.
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  Speaker 1: Das kann ich auf dem externalisierten Preis betrachen.
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  Speaker 1: also wer bezahlt eigentlich dafür dass ich das jetzt hier so bequem benutzen kann... ...und finde ich, dass das rechtfertigt das diesen Preis was auch immer ich da hinaus bekomme.
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  Speaker 1: Ich finde aber auch was wir ja in generativer KI sehen Wie gut ist denn das Ergebnis eigentlich wirklich was ich daraus bekomme und dass es schon sehr unterschiedlich je nachdem, was sich damit mache.
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  Speaker 1: Und auch da ein Bewusstsein zu schaffen.
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  Speaker 1: also ganz einfaches Beispiel wenn wir heute Menschen benutzen halt nicht mehr eine Suchmaschine sondern sie fragen eben einen KI-Modell.
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  Speaker 1: Sie sind sich überhaupt nicht bewusst mit welchen hohen Fehler raten sie theoretisch darrechnen müssen.
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  Speaker 1: so Das ist jetzt für Leute wie uns, das irgendwie lustig.
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  Speaker 1: Wenn die KI was Falsches antwortet und dann lachen wir da drüber... Es gibt sehr viele Menschen, denen ist das nicht bewusst!
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  Speaker 1: Die beschäftigen sie nicht jeden Tag damit.
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  Speaker 1: Dann gibt es offensichtliche Dinge und wenn dabei so nicht so offensichtlich ein Ding etwas Falsches rauskommt, ja egal, dann wird das ebenso hingenommen.
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  Speaker 1: Also all diese Fragen, was möchte ich eigentlich?
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  Speaker 1: Und bekomme ich das eigentlich von der...?
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  Speaker 1: von der KI?
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  Speaker 1: oder wie sicher kann ich mir sein?
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  Speaker 1: Oder wie sehr kann ich das qualifizieren, dass das auch stimmt was irgendwie da daraus kommt.
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  Speaker 1: Das ist eine Frage die wir uns glaube ich viel viel öfter stellen müssen und wo wir aber auch den Menschen noch besser erklären müssen wie funktioniert diese Technologie eigentlich.
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  Speaker 1: Dass etwas anderes ist als andere Dinge die wir benutzen.
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  Speaker 1: so das glaube ich ein ganz wichtiger Faktor.
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  Speaker 0: Du hast das gerade schon so ein bisschen anklingen lassen.
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  Speaker 0: Die Menschen wissen eigentlich gar nicht, was dahinter steckt und welcher Aufwand, Fehlerquoten aber auch die Kosten dir das Ganze vielleicht verursacht.
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  Speaker 0: Und jetzt kommst du ja grad aus Dänemark?
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  Speaker 0: Du hast da bei einer Konferenz gesprochen und zwar auch unter anderem über den True Price of AI.
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  Speaker 0: Das trifft sich eigentlich ehrlich gesagt ganz gut weil wir werden also in unserem Alltag ja auch ganz häufig oder sagen mal so zum Glück immer häufiger gefragt, was der ganze Spaß eigentlich kostet.
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  Speaker 0: Deswegen auch meine Anmoderation mit diesem alten Karnevalsschlag.
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  Speaker 0: Also Thorsten, was ist der wahre Preis?
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  Speaker 0: Kannst du uns da mal ein konkretes Bild geben?
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  Speaker 0: Was kostet so einen Prompt eigentlich?
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  Speaker 1: Ja es... Da könnte ich jetzt eine halbe Stunde in Vortrag zu halten.
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  Speaker 1: deswegen ich versuche mal die wichtigsten Punkte einmal abzuarbeiten.
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  Speaker 1: Wir haben natürlich einen ökologischen Preis fängt nicht erst bei der Nutzung an, sondern er fängt schon an dabei die Infrastruktur überhaupt bereitzustellen.
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  Speaker 1: Die wir brauchen dafür.
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  Speaker 1: also Wir brauchen sehr große datacenter in denen diese kei modelle laufen so sind die größten der welt um diese großen Frontiermodelle also ne von oben eiland trophic Von von space x Um die da laufen zu lassen so diese server brauchen computer chips.
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  Speaker 1: um diese Computers bauen zu können, brauchen wir seltene Erden haben sicherlich viele schon mal gehört so ein bisschen diffusorbegriff.
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  Speaker 1: die müssen irgendwo aus der Erde gegraben werden.
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  Speaker 1: das ist eine ziemlich schmutzige Angelegenheit.
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  Speaker 1: also um ich weiß nicht ne Tonne von diesem Zeug aus der erde zu buddeln entsteht viel viel vielfach mehr tonnen Schmutz im Sinne von verschmutzen Wasser, von verschmutzter Luft.
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  Speaker 1: Von Dreck der irgendwie teilweise sogar radioaktiv sein kann.
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  Speaker 1: Also es ist eine wahnsinnig dreckige Angelegenheit und das findet dann... Plus
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  Speaker 2: Kriege die dafür geführt werden oder auch nicht beendet werden?
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  Speaker 1: Das ist ein ganz eigenes Thema aber für den Afrika gerade sehen.
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  Speaker 1: irgendwie Einflussnahme auf Ressourcen ist nochmal ein ganz großes Thema Aber auch Minen.
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  Speaker 1: Also die Menschen, die da zum Beispiel wohnen dazu arbeiten ist nicht wirklich toll aber auch die Menschen die da wohn'n.
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  Speaker 1: es gibt das so eine der größten Minen die nennt sich Bayern Obo.
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  Speaker 1: Das ist glaube ich den Name der Stadt in China.
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  Speaker 1: So und da sieht man zum Beispiel dass es eine signifikant erhöhte Rate von Lungenkrebs gibt weil eben Luftverschmutzung da so hoch ist.
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  Speaker 1: Es gibt ganz tolle NASA-Satellitenaufnahmen von dieser Mene, wo man sieht wie die sich so immer weiter ausbreitet.
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  Speaker 1: Also da fängt es schon an und da läuft noch kein Server.
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  Speaker 1: So dann müssen wir die Chips tatsächlich bauen irgendwo.
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  Speaker 1: das passiert in riesigen Fabriken zum Beispiel in Taiwan.
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  Speaker 1: Diese Fabrike verbrauchen wahnsinnig viel Strom ist ein Taiwan Problem weil der meiste Strom immer noch mit fossilen Energieträgern gewonnen wird braucht wahnsinnig viel Wasser für die Produktion.
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  Speaker 1: Gab's in Taiwan den Fall von ein paar Jahren, da war Wasserknappheit.
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  Speaker 1: auch die Fabriken mussten ihre Aktivitäten dann einschränken aber zum Beispiel auch so dass die Reisfarmer in der bestimmten Region über drei Jahre kein Reis mehr anpflanzen durften weil nicht genug Wasser da war.
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  Speaker 1: Also die Fabrik muss laufen, könnte ich jetzt ein bisschen ketzerisch sagen.
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  Speaker 1: Aber essen können wir nicht mehr anpflanzen... ...um so'n bisschen auf den Punkt zu treiben.
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  Speaker 1: Jetzt läuft immer noch kein Server irgendwo ne?
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  Speaker 1: Wir sind immer noch dabei das die Infrastruktur erst mal herzustellen.
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  Speaker 1: Und dann habe ich jetzt die Chips, dann stecke ich sie in Data Center.
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  Speaker 1: und da sind Data Center, die sind mehrere Footballfelder groß.
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  Speaker 1: Es gibt kann man sich angucken von der größten Data Center Die Colossus Data Center von SpaceX also von Elon Musk.
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  Speaker 1: Das ist riesig irgendwie.
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  Speaker 1: Also da reden wir nicht über ein, zwei Server sondern über hunderte Tausende in so einer Wiesn.
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  Speaker 1: Genau und das verbraucht wahnsinnig viel Strom.
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  Speaker 1: Diese Chips die wir brauchen diese GPUs also die NVIDIA zum Beispiel herstellt.
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  Speaker 2: Gamer werden wissen was es ist.
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  Speaker 1: Genau also eigentlich Grafikchips bspw.
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  Speaker 1: Die man aber eben braucht für den Betrieb dieser Modelle.
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  Speaker 1: Die sind besonders leistungsintensiv, also sie brauchen sehr viel Strom.
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  Speaker 1: Und das geht so weit dass wir gar nicht wissen wo wir den ganzen Strom eigentlich herbekommen sollen.
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  Speaker 1: Also es ist zum Beispiel so und in Europa gibt's mehrere Stellen wo die Energienetze quasi schon voll ausgelastet sind wo keine neuen Data Center mehr gebaut werden können.
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  Speaker 1: In der Region um Frankfurt ist das auch so weil das Stromnetz gar nicht mehr den Strom herstellen kann.
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  Speaker 1: Und dieser Strom, der eben benutzt wird für Datacenter.
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  Speaker 1: Der wird dann oft wieder mit fossilen Energieträgern hergestellt.
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  Speaker 1: also bei dem Colossus datacenter von von Elon Musk zum Beispiel ist das so.
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  Speaker 1: die brauchen so viel strom.
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  Speaker 1: der hat so.
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  Speaker 1: die haben sogar Stubien um das datacentrum aufgebaut.
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  Speaker 2: sieben und dreißig ich glaube sechzehn davon nicht angemeldet
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  Speaker 1: genau und über ein zeitrauch weil sie nicht warten wollten waren erst mal gemacht nicht angemeldet.
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  Speaker 1: inzwischen sind die sind die auch sind die auch erlaubt von den Behörden, aber eben über mehrere Monate nicht.
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  Speaker 1: Also das interessiert sie auch nicht, ne?
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  Speaker 2: Die Anwohner leiden da richtig drunter.
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  Speaker 1: Genau!
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  Speaker 1: So also Stromverbrauch dann erzeugt wahnsinnig viel CO-Zwei.
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  Speaker 1: so komme ich gleich nochmal drauf.
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  Speaker 1: Server brauchen aber auch Wasser zur Kühlung.
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  Speaker 1: Also frisch und das ist Frischwasser Frischwater Verbrauch und das is deswegen ein Problem Weil das dann oft geht es zum Beispiel in Form von Wasserdampf, in die Luft und ist dann im lokalen Kontext in der Region verloren.
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  Speaker 1: In Gegenden mit Wasserknappheit ist das ein wahnsinniges Problem.
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  Speaker 1: Und das gibt's an sehr vielen Stellen überall auf der Welt oder in der westlichen Welt wo Datacenter in Regionen stehen, wo eh schon Wasserknappheid irgendwie herrscht.
• 16:56
  Speaker 2: In Wüsten oder so.
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  Speaker 2: Also so Wüßengebühren?
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  Speaker 1: Genau!
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  Speaker 1: Das ist das nächste große Problem was wir haben und wir sehen dass es gibt Diese Beispiele überall, wo tatsächlich... Also ich weiß in den USA gibt es auch mein Fall.
• 17:11
  Speaker 1: Ja jetzt bitte ein bisschen weniger Duschen sage ich mal weil wir haben nicht so viel Wasser.
• 17:14
  Speaker 1: So Geschichten.
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  Speaker 1: Thema Strom.
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  Speaker 1: Wir sehen das gibts den USA Teil.
• 17:20
  Speaker 1: da gab's eine Untersuchung die sagt naja umso näher ich an einem Datacenter wohne An einem großen Umso höher ist die Wahrscheinlichkeit dass sich mehr für meinen Strom bezahlen muss.
• 17:31
  Speaker 1: Strom funktioniert, also das funktioniert ein bisschen anders in den USA als hier bei uns zum Beispiel in Deutschland.
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  Speaker 1: Aber da sehen wir schon dann, da kommen wir schon zu den sozialen Einflüssen die eben KI tatsächlich auch noch hat und dass ist so der zweite große Part von KI.
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  Speaker 1: aber vielleicht nochmal einmal ganz kurz zu dem Serium CO-Zwei Verbrauch weil ich hatte es gleich am Anfang.
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  Speaker 1: kurz gesagt ist KI ... verschärft im Moment das Problem Klimakrise oder sagen wir generative KI, also die... ...die wir alle so jetzt immer so benutzen und so hypen.
• 18:06
  Speaker 1: Es gab vor zwei Jahren Google machte ja immer so einen Environmental Report, Sustainability Report pro Jahr.
• 18:13
  Speaker 1: Und vor... ...zweifelsen vierundzwanzig war das große Narrativ von Google-Jahr.
• 18:18
  Speaker 1: KI hilft uns die Klimakriese zu lösen.
• 18:20
  Speaker 1: Gab es irgendeine ominöse Zahl bis zwei tausend dreißig?
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  Speaker 1: Hilf bist du zehn Prozent der Greenhouse Gas Emissions zu reduzieren.
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  Speaker 1: Und in dem gleichen Report gibt es aber eine andere interessante oder gab's da andere interessante Zahlen, nämlich dass die eigenen Greenhouse Gas Emissions also die eigenen CO²-Emissionen von Google innerhalb eines Jahres um ich glaube dreizehn Prozent gestiegen sind.
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  Speaker 1: Also ihr seht die Diskopanz ne?
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  Speaker 1: Zehn Prozent über damals sechs Jahre bis zwei Tausend Dreißig Verringerung, aber selber ein Anstieg von dreizehnt Prozent in einem Jahr.
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  Speaker 1: und das kommt maßgeblich von den neuen Datacentern ... die gebaut werden, um unseren Hunger nach KI eben zu stillen.
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  Speaker 1: Also das meine ich mit im Moment... Und nochmal!
• 19:04
  Speaker 1: Ich will das nicht generell verteufeln so aber es ist im Moment verschärft KI das Problem Klimakrise.
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  Speaker 1: und jetzt würde ich gerne noch einmal kurz den sozialen Sachen aber da ich mach's kurz versprochen.
• 19:17
  Speaker 1: Du kriegst eine
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  Speaker 2: halbe Stunde mehr.
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  Speaker 1: Also das war der ökologische Preis, den wir haben und dann gibt es einen sozialen.
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  Speaker 1: Ich habe ja schon gesagt die Menschen, die in den Minen arbeiten, das ist nicht so eine tolle Angelegenheit.
• 19:31
  Speaker 1: Das sind keine Arbeitsbedingungen unter denen wir arbeiten wollen würden.
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  Speaker 2: Und das gibt es ja nicht nur seit KI sondern Textilwirtschaft?
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  Speaker 1: Genau!
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  Speaker 1: Dass KI verschärft ist nur exponentiell weil jetzt einfach viel mehr gebraucht wird aber ein Problem von unserer digitalen Welt generell.
• 19:48
  Speaker 1: Das stimmt So.
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  Speaker 1: jetzt gibt's zum Beispiel, das werden sich vielleicht ganz viele erinnern.
• 19:53
  Speaker 1: Es gab es vor ein paar Jahren diese Story von Menschen die in der dritten Welt irgendwo in Afrika und Indien sitzen und so unsere Dinge, die wir an Social Media rausgehauen haben moderieren.
• 20:06
  Speaker 1: damit wenn jemand schlimme Sachen raushaut, damit wir das nicht sehen müssen, müssen sie sich halt die schlimmen Sachen angucken.
• 20:12
  Speaker 1: und schlimm heißt Gewaltpornografie.
• 20:14
  Speaker 1: solche Sachen Die Menschen gibt es immer noch.
• 20:18
  Speaker 1: und jetzt gucken die sich Daten an, mit denen KI trainiert wird.
• 20:22
  Speaker 1: Damit KI nicht mit solchen Sachen trainieren würde.
• 20:24
  Speaker 1: oder sie gucken sich Outputs an... ...damit wir die nicht sehen müssen wenn wir KI-Modelle benutzen.
• 20:30
  Speaker 1: Gab's jetzt gerade vom... ich glaube ich hatte das im Guardian gelesen... wieder so eine Untersuchung, eine Geschichte über eben sind dann vornehmlich Frauen in dörflichen Gegenden in Indien leben.
• 20:42
  Speaker 1: für die ist das ein sehr gutes Einkommen, weil die verdienen gemessen am Durchschnitt relativ viel dadurch.
• 20:48
  Speaker 1: So gibt aber signifikante Anteile von Frauen, die eben an mentalen Themen dann leiden so weil die eben solche wirklich schlimmen Sachen.
• 21:03
  Speaker 2: Best ausgebildeten Polizisten in Deutschland haben Schwierigkeit irgendwie eine Porno Kripo anzufangen oder eher so in der Plofilikripo ja?
• 21:13
  Speaker 1: Ja und das sind also Das sind, ich hab das nun mal gelesen in Artikeln.
• 21:17
  Speaker 1: Das sind scheinbar Sachen die kann sich keiner von uns hier stellt sich das überhaupt vor.
• 21:22
  Speaker 1: Also um das einmal so...
• 21:24
  Speaker 2: Exekutionen,
• 21:26
  Speaker 1: Kopfarm
• 21:27
  Speaker 2: schneiden?
• 21:29
  Speaker 1: Ganz schlimm!
• 21:30
  Speaker 1: Die Menschen bezahlen den Preis damit wir die sauvere KI benutzen können.
• 21:35
  Speaker 1: So also nur die, die bezahlen dem Preis ist habe ich eben schon gesagt wenn ich näher an einem Datacenter wohne in den USA muss ich vielleicht mehr für meinen Strom bezahlen oder ich habe ein Thema mit Wasser Irgendwie so.
• 21:45
  Speaker 1: Das ist auch ein Preis, der dann gesellschaftlich bezahlt wird.
• 21:49
  Speaker 1: So was eigentlich.
• 21:51
  Speaker 1: und jetzt kommen wir mal zu uns.
• 21:52
  Speaker 1: Was ist eigentlich mit den Kindern?
• 21:56
  Speaker 1: Die lassen wir einfach darauf los, niemand erklärt denen wie sie das benutzen
• 21:59
  Speaker 2: sollen.
• 22:00
  Speaker 2: Doch Felix Urbarn!
• 22:01
  Speaker 0: Ja
• 22:02
  Speaker 2: genau, es gibt ja eine kleine Stelle.
• 22:06
  Speaker 2: Ganz kurz einen Ordnung KI-Koordinator und Schul... Lehrer an der Schule in Wuppertal haben den Preis gewonnen für das beste Grundkonzept, ein KI-Gesamtkonzept.
• 22:18
  Speaker 2: Und denen hatten wir auch hier.
• 22:19
  Speaker 2: und deswegen immer mal wieder eine Linne zu brechen,
• 22:21
  Speaker 0: dass es
• 22:23
  Speaker 2: weitergeht.
• 22:24
  Speaker 1: Ohne dass ich's schon gehört hab, kann ich gleich sagen bitte unbedingt reinwinden weil ... Ich glaub' das ist so wichtig, ne?
• 22:29
  Speaker 1: Die meisten Eltern können das nicht leisten die meisten Schulen leisten das nicht und können uns nicht leisten und... Das ist ein wahnsinniges Problem!
• 22:37
  Speaker 1: Weil einmal was wir am Anfang hatten Wenn schon Menschen in unserem Alter nicht einschätzen können, wie muss ich das eigentlich... Was kommt da eigentlich raus?
• 22:46
  Speaker 1: Ist es wahr oder ist es nicht wahr.
• 22:47
  Speaker 1: Wie kann ich das bewerten?
• 22:49
  Speaker 1: Wie sollen Kinder das dann irgendwie
• 22:51
  Speaker 2: können?
• 22:51
  Speaker 1: Wir
• 22:52
  Speaker 2: haben schon in den letzten zwanzig Jahren so krasse Bildungsschulden aufgebaut zum Thema Digitalisierung und digitale Souveränität insgesamt auch.
• 23:03
  Speaker 2: wie gehe ich mit Quellen um?
• 23:05
  Speaker 2: was passiert da eigentlich?
• 23:06
  Speaker 2: also da haben wir Weiterbildungsschulden bei den Lehrern und Lehrerinnen.
• 23:13
  Speaker 2: Also es ist ein riesengroßen Riesennetz, aber ich glaube wir haben alle... also ich weiß nicht wie's jetzt da draußen im Zuhörer-Innen geht, aber Ich glaub Wir Haben Alle Verstanden.
• 23:24
  Speaker 2: Es Ist Nicht Ein Promt Und Eine Kleine Rechenleistung Bei uns Zuhause Im Computer Sondern Es Ist Die Welt die sich Gerade Umbaut Umorganisiert und Viele Menschen ist einfach noch nicht bewusst haben, also wir haben hier schon oft das Wort jetzt Bewusstsein benutzt.
• 23:44
  Speaker 2: Mir geht's grad nicht gut.
• 23:46
  Speaker 0: Also
• 23:46
  Speaker 2: ich weiß das und ich weiß es immer wieder und das ist halt wie alles zum Thema Klimakrise.
• 23:54
  Speaker 2: Es ist... Wir können so wenig greifen.
• 23:58
  Speaker 2: Es sei dann... Also es gibt immer so Momente wie zB die Flut im Ahrteil oder Also wo man wirklich spürt, okay das war jetzt verdammt nochmal anders und das passiert normalerweise im Sommer nicht.
• 24:13
  Speaker 2: Ich wohne hier nebenan ich habe es sehr am eigenen Leiber fahren an viele Freunde von mir sehr viel dann tatsächlich auch drunter gelitten einiger auch viel verloren Und auch sowas wie Corona diese globale Vernetzung was da alles passiert ist und stehen geblieben ist, aber auch natürlich exponentiell auch nochmal befördert hat in Sachen Digitalisierung.
• 24:38
  Speaker 2: Aber es ist so wir gewöhnen uns so schnell weil wir nicht diesen.
• 24:46
  Speaker 2: Wir haben glaube ich nicht die kognitiven Fähigkeiten grundsätzlich als Menschheit um immer das ganze Bild mitzudenken.
• 24:52
  Speaker 2: Das ist ziemlich ungesund glaub ich.
• 24:54
  Speaker 2: auch wenn ich da so jetzt einfach nur mal aus ... meiner persönlichen Gefühl heraus.
• 25:04
  Speaker 2: Stell ich mir immer die Frage dann, wenn ich das wieder greife?
• 25:07
  Speaker 2: Kann ich überhaupt das noch tun, was ich tue?
• 25:10
  Speaker 2: Kann nicht überall KI benutzen?
• 25:12
  Speaker 2: Sollten wir nicht alles verbrennen?
• 25:15
  Speaker 2: Nein Moment!
• 25:16
  Speaker 2: Das würde sehr viel Wärme erzeugen... Wie lebt man mit dieser kognitiven Dissondanz heute und schafft es auch etwas Gutes zu machen ohne es komplett zu lassen?
• 25:30
  Speaker 2: so
• 25:31
  Speaker 1: Ich glaube, das ist ja die große Herausforderung.
• 25:37
  Speaker 1: Vielleicht gerade unser Zeit ist.
• 25:38
  Speaker 1: es gibt eben keine einfachen Antworten.
• 25:41
  Speaker 2: Und ich will dich aber jetzt.
• 25:43
  Speaker 2: Du kannst nicht gehen bevor du dir nicht beantwortet
• 25:45
  Speaker 1: hast.
• 25:47
  Speaker 1: Wir kommen noch zu antworten auf jeden Fall.
• 25:48
  Speaker 1: Also ich möchte gar nichts.
• 25:50
  Speaker 1: Es gibt da Dinge, die man tun kann.
• 25:56
  Speaker 1: Ganz oft kein einfach richtig oder falsch, sondern es ist ja immer und das macht ja uns zutiefst als menschen irgendwie aus wir sehen nicht Nicht richtig oder falsch war zu der weiß was auch immer.
• 26:05
  Speaker 1: Wir sind immer irgendwas in der mitte.
• 26:06
  Speaker 2: Es haben aber gelernt
• 26:08
  Speaker 1: Und ja dass ist auch ganz wenn man das mal so ein bisschen philosophisch betrachtet wie funktioniert funktioniert digital.
• 26:12
  Speaker 1: am ende des tages sind immer nullen und eins.
• 26:15
  Speaker 1: Am ende ist immer eine entscheidung ja oder nein Was man könnte sagen zutieft unmenschlich.
• 26:20
  Speaker 1: eigentlich ist weil das sind wir nicht So und ich glaube darum Geht es erstmal, wir müssen immer abwägen.
• 26:28
  Speaker 1: Was du auch so ein bisschen gesagt hast ist natürlich wahnsinnig anstrengend.
• 26:30
  Speaker 1: Ist das jetzt finde ich das in Ordnung oder finde ich dass nicht?
• 26:33
  Speaker 1: Ja!
• 26:33
  Speaker 1: Nicht in Ordnungen eigentlich So und wir müssen aber auch einen Zustand erschaffen In dem Menschen das auch können.
• 26:39
  Speaker 1: den gibt's ja irgendwie gar nicht.
• 26:42
  Speaker 2: Ich...so
• 26:43
  Speaker 1: in meinen Vorträgen, ich spreche oft auch über Narrative weil ich das sehr interessant finde wie zum Beispiel gerade auch die ganze KI-Bubble Ein wahnsinniges Narrativ ge... Triebendes Vehikel ist,
• 26:52
  Speaker 2: da geht es überhaupt nicht in den Faktor.
• 26:53
  Speaker 2: Also BR-Erzählungen, Narrativ, also die Story dahinter?
• 26:57
  Speaker 1: Genau!
• 26:57
  Speaker 1: Es geht um Gefühle, es geht um wie toll das ist, relativ wenig um Zahlen weil die Zahlen immer noch so sind dass relativ viele KI-Projekte scheitern, dass relativ viel Anwendungs Dinge nicht funktionieren irgendwie und das finde ich erst... ist natürlich auch total interessant, dass das so ist und es auch dramatisch.
• 27:20
  Speaker 1: Weil das heißt hey wie kommen wir dann mal auf eine Basis wo wir... ...das überhaupt erstmal bewerten können?
• 27:25
  Speaker 1: Was finde ich denn gut oder was finde ich schlecht?
• 27:27
  Speaker 1: Weil es ist so diffus.
• 27:29
  Speaker 1: Es ist so ungreiflich.
• 27:31
  Speaker 1: Das ist wahnsinnig schwierig da irgendwie hinzukommen.
• 27:34
  Speaker 1: Denn am Ende des Tages geht's darum an immer wieder sich zu fragen was du auch gerade gesagt hast.
• 27:41
  Speaker 1: Sollte ich das jetzt hier machen oder solltet ihr das nicht machen?
• 27:43
  Speaker 1: Ist keine generelle Frage sondern ich sehe es immer auf Anwendungsfall.
• 27:47
  Speaker 2: Wenn ich da ganz kurz mal eingreifen darf, das ist das was ich am allerschwierigsten finde.
• 27:53
  Speaker 2: Eigentlich genau perfekte Überleitung zu wie wir eigentlich darüber nachdenken wenn wir ein Unternehmen gehen und Menschen KI beibringen dann überzeugen wir erst einmal groß auch die Geschäftsführung des alle Zugang zu einem ordentlichen und Datenschutzfunkkonform LLM bekommen.
• 28:09
  Speaker 2: ja weil es Wir müssen doch erstmal bevor wir den use case finden ein Bewusstsein herstellen und Verständnis herstellen, wie diese Technik funktioniert.
• 28:20
  Speaker 2: Darin enthalten auch natürlich das was du da mit rein bringst.
• 28:24
  Speaker 2: aber wir müssen ja erstmal eine Nutzung fördern.
• 28:27
  Speaker 2: also ist ein bisschen das Paradox an der Stelle.
• 28:29
  Speaker 2: Eine Nutzungen fördern um dann überhaupt in der Lage zu sein die echten Probleme auch anzugehen weil die Probleme ja meistens bei den Menschen liegen die eben jetzt nicht da oben sind oder in der Task-Core sind, sondern jeden Tag da arbeiten.
• 28:47
  Speaker 2: Und würdest du sagen... das würde mich jetzt gerade mal interessieren, würdest Du sagen, dass der falsche Weg eine breite Nutzung erstmal fördern und ein breites Verständnis?
• 28:58
  Speaker 1: Während Du das so gesagt hast habe ich angefangen drüber nachzudenken und bin so'n bisschen gestockt weil ich glaube die Nutzungen allein ist nicht die Lösung.
• 29:10
  Speaker 1: wir brauchen zu dieses Menschen zu erklären wie funktioniert das eigentlich?
• 29:14
  Speaker 1: also dass generative ki nichts anderes ist als eine.
• 29:18
  Speaker 1: Maschine die Wahrscheinlichkeiten berechnet und das was scheint blöd gesagt wenn da Text rauskommt dann werden die wahrscheinlichsten Textbausteine.
• 29:28
  Speaker 1: Kommt da eben raus und zufälligerweise kommt das sinnvolle Text bei raus.
• 29:32
  Speaker 1: Ich finde es vielleicht ein bisschen lustig, aber genauso funktioniert das!
• 29:36
  Speaker 1: Und selbst die, die das bauen, so hundert Prozent weiß niemand warum das eigentlich so gut funktioniert was total interessant ist.
• 29:43
  Speaker 1: So...und dass eben die Maschine nicht sie versteht nicht wirklich was sich davon ihr will.
• 29:51
  Speaker 1: Sie berechnet Wahrscheinlichkeiten und deswegen passieren Dinge wie Halluzinationen.
• 29:56
  Speaker 1: Deswegen umso größer ein Modell, um so höher die Wahrscheinlichkeit für Halluzinationen.
• 30:02
  Speaker 1: Also das muss man ja erst mal wissen.
• 30:06
  Speaker 2: Vielleicht Nachtrag dazu alle auch in der Kompetenzschulung schulen also alle
• 30:12
  Speaker 1: KI-Kompetent
• 30:13
  Speaker 2: ausbilden.
• 30:14
  Speaker 2: dafür brauchen sie aber auch einen Zugang und dann das mit der eigenen Erfahrung zu verkoppeln und dann quasi dann tatsächlich den richtigen Use Case machen.
• 30:26
  Speaker 2: Also das Problem, was wir sehen ist.
• 30:29
  Speaker 2: Dass man so kleine Taskforce hat die dann ein Use Case bestimmen für ein Problem, dass gar nicht existiert weil sie in der Tiefe gar nicht verstehen, was sind die Prozesse?
• 30:39
  Speaker 2: Was ist eigentlich die beste Lösung dafür?
• 30:42
  Speaker 2: und manchmal ist es eben ja das Problem hat sich eigentlich erledigt und da müssen wir gar nichts mehr drauf schmeißen.
• 30:49
  Speaker 2: aber vielleicht nochmals zu der Frage dazu bist du der Meinung, da noch viel restriktiver mit umgehen sollte.
• 31:00
  Speaker 1: Ich habe keine eindeutige Antwort darauf, ich glaube zu dem Thema Bildung gehört.
• 31:05
  Speaker 1: auch das ist auch eine von den Fragen die ich immer stelle what could go wrong?
• 31:09
  Speaker 1: also was kann eigentlich schieflaufen?
• 31:12
  Speaker 1: ein einfaches Beispiel was bestimmt viele Leute machen ich schmeißen Dokument in KI und sag fast mir das mal zusammen und dann freue ich mich über Zusammenfassung.
• 31:21
  Speaker 1: stehen da wirklich alle relevanten Sachen drin?
• 31:25
  Speaker 1: Keine Ahnung, weiß ich ehrlich gesagt
• 31:26
  Speaker 0: nicht.
• 31:27
  Speaker 1: Und genau und es gibt so ein schönes hat man von paar Monaten gab's einen Experiment wo auf Reddit darüber auch geschrieben wurde was da jemand gemacht hat.
• 31:38
  Speaker 1: eine KI gefragt liste mir alle Zaubersprüche in einem Harry Potter Buch auf und dann haben sie das Harry Potter buch als PDF dort mit reingegeben.
• 31:47
  Speaker 1: Das war aber manipuliert.
• 31:48
  Speaker 1: Es gab zwei Zauber Sprüche mehr als in dem Originalbuch.
• 31:52
  Speaker 1: So die hat die KI nicht mit aufge Aufgelistet, weil sie dachte ich sie.
• 31:59
  Speaker 1: Weil die Maschine zu dem Schluss gekommen ist?
• 32:01
  Speaker 1: Ich kann nicht Frage beantworten auf Basis der Daten, die eh schon in meinem Trainings also mit denen ich trainiert wurde, weil das Buch da irgendwie e-Teil von war.
• 32:09
  Speaker 1: Also liest die Maschinen Das Dokument nicht.
• 32:13
  Speaker 1: auch wenn ich das PDF da reingegeben habe Ist vollkommen intransparent für mich!
• 32:17
  Speaker 1: Ich weiß das nicht als Nutzer oder Nutzerin.
• 32:20
  Speaker 1: Das ist ein sehr plakatives Beispiel, aber für all die Menschen, die ständig KI benutzen um irgendwas zusammenzufassen.
• 32:26
  Speaker 1: Das heißt nicht dass das schlecht ist immer.
• 32:28
  Speaker 1: Aber so was müssen wir wissen?
• 32:29
  Speaker 1: also what could go wrong?
• 32:32
  Speaker 1: Und wenn wir Zusammenfassung von Meetings irgendwie machen in Zoom-Meetings, dass da immer ein KI-Assistent mit drin ist der dann das Meeting zusammenfasst.
• 32:40
  Speaker 1: Also ich persönlich finde es auch nicht sinnvoll, aber ich gestehe das jedem zu, das anderszusehen.
• 32:47
  Speaker 1: Aber solche Dinge müssen wir den Menschen glaube ich, glaube ich beibringen.
• 32:52
  Speaker 1: Also dieses Ja was kann denn schief laufen?
• 32:54
  Speaker 1: Was kann dann falsch sein?
• 32:56
  Speaker 1: Weil da ja... Ich meine das eine ist in so einer Zusammenfassung und da steht irgendwas nicht drin.
• 33:01
  Speaker 1: Da stehen ja auch existenzielle Sicherheitsrisiken tatsächlich drin.
• 33:05
  Speaker 1: also was habe ich jetzt gerade neulich gelesen zum Thema Assistenten in Zoom-Meetings So was man machen kann.
• 33:15
  Speaker 1: Denn sagen wir mal, wir sind jetzt hier in so einem Video-Call und jemand von euch hat so einen Assistenten mitlaufen.
• 33:21
  Speaker 1: Und von meiner Seite schicke ich jetzt ein Audiosignal durch mein Mikro was wir als Menschen gar nicht hören... ...was die Maschine aber trotzdem hört.
• 33:31
  Speaker 1: Und damit manipuliere ich was sie dann irgendwie tun kann.
• 33:36
  Speaker 1: Also eine Injection im Prinzip da gibt es ja verschiedene Angriffsszenarien was man da machen kann.
• 33:41
  Speaker 1: Das Pei ist natürlich nicht dass das ständig passiert Aber das wird schon noch sehr interessant irgendwie, was man da noch so alles machen kann.
• 33:49
  Speaker 1: Und das muss nicht jeder alles im Detail verstehen aber zumindestens what could go wrong?
• 33:55
  Speaker 1: So und dann Verständnis für zu entwickeln Das müssen wir den Menschen glaube ich genauso genau so beibringen und das finde ich schon finde ich sehr interessant wie ich muss mal sagen Wie blauäugig wir das so benutzen benutzen diese Maschine ohne zu verstehen wie sie wirklich funktioniert und uns zu verstehen Was was eben schief laufen kann
• 34:14
  Speaker 0: Welche Tools ich auch auswähle, das auch wirklich bewusst zu machen.
• 34:17
  Speaker 0: und da fehlen natürlich auch einfach bei vielen die background Informationen dafür.
• 34:22
  Speaker 0: Aber ich habe mich gerade gefragt also auch als du grade gesprochen hast diese Diese Möglichkeiten, die wir ja trotzdem mit KI haben.
• 34:31
  Speaker 0: Jetzt ist nicht jeder derjenige den nur sich was zusammenfassen lassen möchte sondern man kann wirklich KI für verschiedene Geschichten nutzen als Varying Partner bei der Arbeit natürlich auch diese Zusammenfassungsfunktion total praktisch für viele oder sich ein Protokoll schreiben lassen oder was auch immer.
• 34:45
  Speaker 0: und ich möchte jetzt gerne an das Gute glauben weil könnte es nicht Eventuell sein, dass KI perfekt ist um diese ganzen Probleme rundum Nachhaltigkeit zu lösen.
• 34:56
  Speaker 0: Weil wir es einfach nicht auf die Kette kriegen.
• 34:59
  Speaker 0: Also ist es nicht vielleicht so das man damit auch nachhaltigkeit vorantreiben kann?
• 35:05
  Speaker 0: Komm sag ja Thorsten!
• 35:09
  Speaker 1: Sag ja!
• 35:10
  Speaker 1: Da sind wir bei der Frage, was ist das Problem?
• 35:12
  Speaker 1: Ist das Problem dass wir keine Lösung haben oder ist es das Problem, dass wir Lösungen die auf dem Tisch liegen seit dreißig Jahren nicht umsetzen.
• 35:18
  Speaker 1: So und ich befürchte ehrlich gesagt, dass das zweite das Problem ist.
• 35:21
  Speaker 1: also brauchen wir nur hier bei uns in Deutschland jetzt in der politischen Landschaft gerade schauen was da passiert.
• 35:28
  Speaker 1: Es gibt ganz viele Lösungen.
• 35:30
  Speaker 1: Dann sind wir wieder auf der Narrativebene, die Geschichte von denen, die das nicht wollen.
• 35:35
  Speaker 1: Die sind halt im Moment leider sehr stark oder sie haben einen großen Einfluss so dass wir eben nicht das machen was wir machen müssen.
• 35:40
  Speaker 1: Brauchen wir KI um das Problem Klimakrise zu lösen?
• 35:44
  Speaker 1: Nein, die Lösungen sind eigentlich da.
• 35:45
  Speaker 1: ehrlich gesagt und nochmal!
• 35:47
  Speaker 1: Das heißt nicht, dass wir KI abschalten müssen aber um das problemen zu löse brauchen wir das ehrlich gesagt nicht.
• 35:52
  Speaker 1: Die Lösungen Einzelbereichen kann man dann tolle Lösungen finden.
• 35:59
  Speaker 1: Aber ... also, Claude oder Chechibiti brauche ich nicht, um die Klimakrise zu lösen?
• 36:07
  Speaker 1: Das glaub' ich oft gar kein ... Nee, nee, brauchen wir nicht!
• 36:14
  Speaker 0: Ja...
• 36:16
  Speaker 2: Was sind die Lösungen, Thorsten?
• 36:19
  Speaker 2: Wir wollen ja nicht ...
• 36:20
  Speaker 1: Genau.
• 36:20
  Speaker 1: Wir wollen nicht nur meckern, wir wollen noch ... Nö,
• 36:23
  Speaker 2: ja.
• 36:23
  Speaker 2: Also ne, ich vielleicht nochmal kurz aus meiner Sicht ... kurz mal zusammenfassen, was ich gerade verstanden habe bevor wir zu den Lösungen springen.
• 36:33
  Speaker 2: Bildung ist erstmal das schnellste und einfachste Mittel um mit mitzugestalten so dass es würde ich sagen was wir uns auch auf die Fahne schreiben immer wieder dass wir eben ganz viele Menschen mitnehmen und auch niemandem quasi denken ja das können die Leute nicht verstehen.
• 36:52
  Speaker 2: deswegen erzählen wir ihnen gar nicht Jetzt meine Tochter ist fünf und ich versuche sehr Transparenz mit ihr umzugehen, weil ich glaube dass sie sehr gut mit der Wahrheit umgehen kann.
• 37:01
  Speaker 2: Und dann immer eine gute Lösung findet wenn sie die Wahrheit kennt.
• 37:05
  Speaker 2: So sehe ich das auch hier bei der KI Sache ja?
• 37:08
  Speaker 2: Allein, dass wir schon denken jetzt wie Spielverderber oder so ist auch schon ein Narrativ was wir irgendwie anfangen mit zu prägen.
• 37:16
  Speaker 2: Nein!
• 37:16
  Speaker 2: Wir sind keine Spielverdärber.
• 37:17
  Speaker 2: Wir mögen einfach die Welt und wollen, dass die lange da ist und deswegen müssen wir das zusammen machen.
• 37:26
  Speaker 2: Ich glaube, einer der besten und grundlegendsten Hebel.
• 37:30
  Speaker 2: Bevor wir dann in so ein schönes Wortletzungsgehörte Tech-Solutionismus verfallen.
• 37:38
  Speaker 2: Und jetzt zu den Lösungen – was ist es denn aus deiner Sicht?
• 37:43
  Speaker 2: Was sind die Lösungen, die seit dreißig Jahren auf dem Tisch liegen aber auch uns in diesem?
• 37:50
  Speaker 2: Wir lernen gerade mit KI umzugehen ... alle privat wie in Unternehmen irgendwie das jetzt wild zu nutzen.
• 37:58
  Speaker 2: Was können wir tun?
• 38:00
  Speaker 1: Ich glaube, es ist mehrstufig.
• 38:02
  Speaker 1: Das Erste ist tatsächlich die Frage, die wir ganz am Anfang hatten... ... Ist das was ich machen will eigentlich ein KI US Case oder nicht?
• 38:09
  Speaker 1: Gibt's andere Lösungen, gibt's einfache Algorithmen,... ...die viel effizienter oft sogar zu einer besseren Lösung vielleicht führen.
• 38:24
  Speaker 1: Vielleicht ein Beispiel.
• 38:26
  Speaker 1: Vor einiger Zeit hatte ich jemand... Also, was wir... Ich komme aus der digitalen Nachhaltigkeit.
• 38:33
  Speaker 1: Das heißt, die beschäftige mich auch mit, was sind eben Emissionen?
• 38:36
  Speaker 1: Zum Beispiel von Webseiten und von digitalen Services.
• 38:38
  Speaker 1: So das kann man relativ gut abschätzen, schrägstrich berechnen zum Beispiel von einer Webseite.
• 38:45
  Speaker 1: Was ist der Carbon Footprint von so einer Web-Seite?
• 38:50
  Speaker 1: Und jetzt hatte jemand vor einiger zeit gesagt, ach super!
• 38:52
  Speaker 1: Da gibt es auch so So Webseiten, da kann man eine UL eingeben und dann kriegt man da einen Wert.
• 38:57
  Speaker 1: Und erst hatte jemand dann ein Custom GPT gebaut irgendwie gesagt ja da kann ich ja darüber das jetzt abfragen.
• 39:03
  Speaker 2: Ein vorkonfigurierter Chatbot quasi bei ChatGPT der kann dann immer auf eine sehr ähnliche Art und Weise antworten weil er dann prompt einfach fest eingebaut hat.
• 39:13
  Speaker 1: Genau so und dass sich da eben sagt hier dort eine UL-Line und dann bekomme ich entsprechend die Ergebnisse.
• 39:21
  Speaker 1: Und das ist so ein gutes Beispiel für mit Kanonen auf Spatzen schießen, also da muss kein LLM dazwischen hängen.
• 39:31
  Speaker 1: Ich brauche es einfach nicht.
• 39:32
  Speaker 1: Es macht gar keinen Sinn für diesen Case weil viel einfacher Algorithmen das gleiche Ergebnis, mindestens das gleicher Ergebnis tatsächlich liefern.
• 39:41
  Speaker 1: Also das ist das Eine.
• 39:42
  Speaker 1: Ist das überhaupt ein Case oder nicht?
• 39:45
  Speaker 1: Und dann ist das nächste, was will ich denn eigentlich genau machen?
• 39:49
  Speaker 1: und... ...was für ein Modell brauche ich dafür?
• 39:51
  Speaker 1: Also wir reden über KI-Räden.
• 39:53
  Speaker 1: Dann reden wir immer über diese sogenannten Frontiermodelle also diese großen... ...Clawed, Chatchie, BT, Grogg, was auch immer die Psyk.
• 40:03
  Speaker 1: Meistens brauche nicht dieses Riesenmodell für das, was ich machen will.
• 40:06
  Speaker 1: Das ist ein ganz interessanter Punkt.
• 40:08
  Speaker 1: so es gibt viel kleinere Modelle.
• 40:10
  Speaker 1: Kleinere Modeller heißt... ...die brauchen wesentlich weniger Platz.
• 40:16
  Speaker 1: da muss sich nicht in ganzes Datacenter für harm, sondern es reicht vielleicht ein Server.
• 40:20
  Speaker 1: So eine GPU oder sogar weniger.
• 40:23
  Speaker 1: und Für sehr viele Dinge die ich tun will die sind so Gut Oder spitz definiert dass sich das sehr gut mit einem viel viel kleineren model tatsächlich machen kann.
• 40:33
  Speaker 1: Und das ist glaube ich ein sehr interessanter punkt.
• 40:36
  Speaker 1: und da gibt's ja zum glück Machen Sie auch immer mehr leute der gedanken zu ne so hosting firm in deutschland in europa bieten das inzwischen an dass sie sagt hey Ich mach AI Hosting bei euch.
• 40:48
  Speaker 1: Ich kann ein Modell auswählen und dann habe ich entweder bin ich auf geteilter Hardware unterwegs zusammen mit anderen oder ich kann mir sogar eine eigene GPU dort in den Server-Rack reinstecken lassen, was auch immer ich haben möchte einen Open Source Modell installiert.
• 41:06
  Speaker 1: Das verbraucht natürlich wesentlich weniger Strom wenn nicht das ganze Datacenter davon Elon Musk braucht sondern nur ein Server
• 41:13
  Speaker 0: Weil die Chance
• 41:14
  Speaker 1: für europäische
• 41:14
  Speaker 0: Modelle an der Stelle auch, also das ist ja dann etwas wo wir vielleicht da nicht in den USA schauen müssen.
• 41:19
  Speaker 1: Und das ist der Punkt auf den wollte ich gleich noch kommen genau.
• 41:22
  Speaker 1: Sehr gut!
• 41:22
  Speaker 1: Für den Nebeneffekt.
• 41:26
  Speaker 1: aber nochmal einmal dazu... Also das kann ich inzwischen schon machen.
• 41:31
  Speaker 1: Ich muss natürlich ein bisschen IT, also ich brauche IT-Leute sich ein bisschen damit auskennen Aber dann kann ich viele Dinge, die ich tun will auch damit machen und teilweise mit einem kleineren Modell sogar besser als mit einem großen.
• 41:43
  Speaker 1: Weil ich es besser anpassen kann auf meinen Case den ich halt machen soll.
• 41:48
  Speaker 1: Dann gibt's den Ansatz finde ich wahnsinnig spannend dass man sagt hey... Ich kann ja angucken mir die Anfrage die kommt und basieren auf der Anfrage dann entscheiden was für ein Modell ist jetzt das passende Modell dafür?
• 42:01
  Speaker 1: Und dann wähle ich immer das kleinstmögliche aus um den Impact so gering wie möglich zu halten.
• 42:06
  Speaker 1: Also das ist ganz praktische Dinge, die ich tun kann.
• 42:10
  Speaker 1: und was du eben sagtest hat den tollen Nebenbefekt dass sich natürlich viel leichter unabhängig machen kann von dem Big Tech Firmen aus den USA.
• 42:21
  Speaker 1: Also digitale Souveränität.
• 42:23
  Speaker 1: zum Glück jetzt seit diesem oder Ende letzten Jahres wird ja immer mehr diskutiert.
• 42:28
  Speaker 1: Immer noch viel zu wenig.
• 42:29
  Speaker 1: also ich würde sagen den meisten Menschen sind nicht bewusst Microsoft benutze in der Microsoft Cloud, dann ist völlig egal ob das auf den US-Servern irgendwo liegt.
• 42:38
  Speaker 1: Wenn Trump sagt ich will die Daten, die auf den Servern liegen, dann wird Microsoft die raus geben weil der Cloud Act sie eben dazu verpflichtet... ...in den USA.
• 42:46
  Speaker 1: also alles wo wir US Big Tech Services benutzen ist nicht.
• 42:54
  Speaker 1: Da sind unsere Daten nicht sicher.
• 42:55
  Speaker 1: Punkt!
• 42:56
  Speaker 2: Und wir sehen genau gerade die Implikationen davon, was es bedeutet von amerikanischer Software aufhängig zu sein da Trump ja das erste Mal jetzt beziehungsweise die Regierung von der USA verboten hat das aktuelle Modell von Anthropic dass sie das eben herausgeben und dass das User das einfach nutzen können.
• 43:16
  Speaker 2: Fable Five für Unternehmen Mythos Five Und das ist jetzt das erste Mal tatsächlich in diesem Rennen um KI, dass eine Regierung sich da so einmischt.
• 43:30
  Speaker 2: und je modellagnostischer, also je weniger wir von einem Anbieter abhängig sind, desto besser.
• 43:41
  Speaker 2: Kurze Einordnung aus dem Schnitt weil wir das Gespräch mit Thorsten vor zwei Wochen aufgenommen haben.
• 43:49
  Speaker 2: Was ihr gerade gehört habt, was ich gesagt habe war noch zu dem Aufnahmezeitpunkt aktuell.
• 43:53
  Speaker 2: Inzwischen hat die US-Regierung die Anordnung aufgehoben.
• 43:57
  Speaker 2: Fable Five ist seit dem ersten Juli wieder verfügbar erst mal mit gedrosselten Limits und neuem Sicherheitsfilter.
• 44:05
  Speaker 2: der Punkt dahinter bleibt aber genau derselbe.
• 44:09
  Speaker 1: Das ist so lustig weil ich hab mir genau den Fall zum Thema.
• 44:13
  Speaker 1: über was wunder ich mich eigentlich?
• 44:15
  Speaker 1: War das eins der Themen?
• 44:19
  Speaker 1: Also ich finde das fast schon lustig, wie dieser... ...das ist ja schon eine gewisse Überraschung.
• 44:25
  Speaker 1: Jetzt sehe ich diese ganzen Postings da drüber irgendwie und dann frage ich mich,... ...ja aber warum wundert euch das?
• 44:31
  Speaker 1: Ja
• 44:31
  Speaker 2: wirklich!
• 44:32
  Speaker 1: Es ist ja fast lächerlich dass es jetzt so ein großes Ding ist und ich frag mich ja gut und jetzt... Wundern sich alle drüber und dann benutzt sich eben das andere Modell von Introffic oder was.
• 44:42
  Speaker 1: Also, was ist die Konsequenz?
• 44:44
  Speaker 1: Genau.
• 44:45
  Speaker 2: Deswegen hatte ich mich eigentlich sehr gefreut dass es diese zumindest in der Nutzerin Wahrnehmung diesen Wechsriger von ChatGBT zuklaut.
• 44:53
  Speaker 2: da gab's ja wirklich so ein... Massenbewegung Anfang des Jahres und im Frühjahr.
• 44:59
  Speaker 2: Dachte ich, das ist schon mal gut wenn wir anfangen uns emotional von unserem Chatchi-BT-Account zu lösen.
• 45:04
  Speaker 2: Das ist ja schonmal ein guter Schritt.
• 45:05
  Speaker 2: Bewegung ist immer ein guterschritt.
• 45:09
  Speaker 1: Genau!
• 45:10
  Speaker 1: Ich melde es schon einmal an aber... Nein,
• 45:11
  Speaker 2: das is gut.
• 45:12
  Speaker 2: Bevor wir das aber... Liebe Zuhörerinnen draußen, ich hoffe ihr könnt unseren Farben folgen.
• 45:17
  Speaker 2: Aber das ist jetzt wichtig hier.
• 45:19
  Speaker 2: Zu deinen Punkten davor du hast drei Komma fünf Lösungen genannt.
• 45:25
  Speaker 2: Und bei all diesen Lösungen, also du hattest jetzt Kasim GBT Beispielen das dafür eine bessere Lösung gibt.
• 45:32
  Speaker 2: Du hattetem gesagt dass man ja eben über kleinere Modelle und über das Teil von Infrastruktur kleineren Dubius, nicht Dubius sondern Plätzen und Modellen da eine Lösung findet.
• 45:47
  Speaker 2: Da schwangen leider und ich glaube das ist so ein bisschen das wogegen wir vielleicht auch ankämpfen müssen.
• 45:53
  Speaker 2: Das Schwang halt leider immer das Gegenargument ja die Leute sind aber nicht kompetent in dem dass sie diese Lösung umsetzen können und da sind wir auch wieder beim NutzerInnenverhalten was besonders bequem geworden.
• 46:06
  Speaker 2: Menschen können eine KI aufmachen übers Internet und auf einmal sich ein GPT bauen.
• 46:11
  Speaker 2: Und fühlen sich eben, ich verstehe es, ich fühle das auch ganz groß wie Mädchen die wir kein Matte können und sowieso deswegen nicht für eine Mint- oder IT Ausbildung entschieden haben.
• 46:23
  Speaker 2: Haben das erste Mal das Gefühl dass ihre Kommunikationsfähigkeit sie superior macht.
• 46:29
  Speaker 2: Auf einmal können sie intuitiv prompten und verdammt gute Ergebnisse erreichen.
• 46:35
  Speaker 2: Ich glaube, das ist dieses Schwierige gerade.
• 46:37
  Speaker 2: Weil wir haben diese individualisierte oder Demokratisierung von.
• 46:42
  Speaker 2: ich kann hier grade was mit Technik und Digitalisierung machen.
• 46:45
  Speaker 2: Und jetzt ist die Lösung – naja!
• 46:47
  Speaker 2: Wir brauchen wieder IT-Kompetenz und wir brauchen eigentlich vielleicht die Möglichkeit wieder hier ein Entwicklerteam reinzuholen und das Ganze eben auf anderen Kompetenzzollen wieder zurückaufzubauen.
• 47:01
  Speaker 2: so wie machen wir das?
• 47:04
  Speaker 2: Wie kriegen wir das vereint?
• 47:06
  Speaker 2: Das ist gerade irgendwie so mein Gefühl.
• 47:07
  Speaker 2: Das musst du auch nicht unbedingt beantworten, ne?
• 47:09
  Speaker 2: Du wolltest ja auch noch auf einem anderen Punkt hin aber ich... einfach nur mal als Problembeschreibung auch nochmal innerhalb dieser Lösungsvorschläge weil...
• 47:19
  Speaker 1: Also ich glaube... Ich musste mir jetzt eben ein paar Sachen auch schreiben oder zu viele Sachen gesagt wo immer
• 47:27
  Speaker 2: was bei
• 47:28
  Speaker 1: mir hingepiehen ist.
• 47:29
  Speaker 1: also klar Zugang ist natürlich eines Aber dass es ja ... Problem, was sich relativ leicht lösen lässt.
• 47:35
  Speaker 1: Also Beispiel wenn ich jetzt... ... diese Hosting-Firmen die so KI-hosting anbieten,... ... also ich kenne zum Beispiel einen kenn' ich sehr gut weil...
• 47:46
  Speaker 2: Sag doch mal ist das okay.
• 47:46
  Speaker 2: Du darfst es sagen?
• 47:47
  Speaker 1: Ja, Mitwald!
• 47:48
  Speaker 1: Meine lieben Freunde von Mitwald aus Esbekamp bei Osnabrück.
• 47:52
  Speaker 1: Die haben ja Datacenter da steht da auf dem Land.
• 47:54
  Speaker 1: Ich war da schon drin, also ich hab das auch von innen gesehen.
• 47:57
  Speaker 1: Wahnsinnig interessant.
• 47:58
  Speaker 1: und dann hat man mal ein Gefühl ne wie sieht das, wo kommt das eigentlich her des Internetes?
• 48:03
  Speaker 1: Und.... Die bieten sowas ja an, vor allem im BtoB-Kontext.
• 48:08
  Speaker 1: Also das heißt ein Unternehmen kann hingehen und sagen ich will jetzt einen bestimmten Service für Kunden und Kundinnen bauen zum Beispiel.
• 48:15
  Speaker 1: Und so enable ich eben Menschen.
• 48:19
  Speaker 1: oder es gibt eine kleine feine Firma Green PT heisst das?
• 48:25
  Speaker 1: Das ist im Prinzip auch online.
• 48:27
  Speaker 1: Chat Botso läuft auf Open Source Modellen gehostet in Deutschland kostet auch was, ist bestimmt nicht ganz so gut wie das neuste Modell von Introphic oder von Open AI aber fast zu gut.
• 48:41
  Speaker 1: So kann man also da gibt es Möglichkeiten auch zu einer einfachen Nutzung zu kommen.
• 48:47
  Speaker 1: Ich glaube was wir verstehen müssen alle zusammen ist brauche ich immer das beste neueste coolste schnellste?
• 48:55
  Speaker 1: Oder und dann sind wir bei dem... Was ist denn der wahre Preis dafür?
• 48:58
  Speaker 1: Und lohnt es sich vielleicht zu sagen ich nehme hier ein bisschen Abstriche in Kauf.
• 49:02
  Speaker 1: ... weil das für das größere Ganze viel, viel besser ist.
• 49:06
  Speaker 1: So und das vergessen es.
• 49:07
  Speaker 1: so dieses... die Convenience-Falle,... ...die werden nun über Jahr und ich bin ja Jo X Designer sind Teil des Problems irgendwie viele Jahre gewesen... ...und sind es teilweise immer noch.
• 49:17
  Speaker 1: wir machen Sachen so bequem wie möglich... ...für Nutzern von Nutzerinnen und betrachten nicht wer oder was zahlt dann den Preis dafür?
• 49:23
  Speaker 1: Also was ist die Auswirkung auf das umgebende Ökosystem?
• 49:28
  Speaker 1: Da zu sagen, hey also wie machen wir es denn erstrebenswert?
• 49:32
  Speaker 1: Ich muss hier nicht das neueste Enttrophic-Modell benutzen.
• 49:36
  Speaker 1: Irgendwie weil für das was ich machen will tut ein anderes genauso einen guten Job irgendwie und dass... Wie kriegen wir das Menschen beigebracht?
• 49:45
  Speaker 1: und du hast ja eben... Ich guck jetzt auf meinen Zettel.
• 49:48
  Speaker 1: hier gesagt so des Demokratisierung von Technologie und das hört man oft Und ich würde das ein bisschen in Frage stellen, weil demokratisieren wir wirklich Technologie wenn wir alle das von den Big Tech Unternehmen benutzen was am letzten letzten Endes von der Handvoll weißer Männer irgendwie.
• 50:07
  Speaker 1: Wirklich kontrolliert wird?
• 50:09
  Speaker 1: und wenn einer sagt nö das kriegt er jetzt nicht.
• 50:11
  Speaker 1: aber da kommen wir gleich vielleicht gleich nochmal zu zu Entschaufik oder wenn einer sacht gab es so ein schönes Beispiel im letzten Jahr.
• 50:20
  Speaker 1: Elon Musk hat ja immer gesagt Grog muss Ich glaube, Maximally Truth-Thinking oder irgendwie so.
• 50:28
  Speaker 1: Da gab es einen schönen Artikel in der New York Times.
• 50:30
  Speaker 2: Ganz kurz, Grog hat die Mission, maximal die Wahrheit zu finden und auszusprechen.
• 50:42
  Speaker 2: Das war's, was du gerade gesagt hast.
• 50:43
  Speaker 1: Ja genau!
• 50:45
  Speaker 1: Und da gibt es eine Untersuchung sehr... In diesem Artikel findet man ganz schnell wenn man danach sucht, gibt es so schöne Beispiele wie Elon Musk, Grog manipuliert hat.
• 50:57
  Speaker 1: Ich benutze bewusst diesen Begriff.
• 50:59
  Speaker 1: Also wenn zuvor Grog auf die Frage was war eine Frage zum Beispiel seit, weiß ich, im Jahr zweitensundfünfzehntzehn, was auch immer welche politische Seite war gewalttätiger?
• 51:10
  Speaker 1: Die Linke oder die Rechte?
• 51:11
  Speaker 1: Dann hat Grog gesagt, ah kann man nicht so genau sagen!
• 51:15
  Speaker 1: Was schon ein interessanter Antwort ist also die ich schon infrage stellen würde.
• 51:17
  Speaker 1: aber meine Güte und das war ihm aber noch nicht wahrheitssuchend genug.
• 51:23
  Speaker 1: Und nachdem Elon Musk gesagt hat, oh ich fix das mal sagt Grog dann eben ne ne die Linke ist gewalttätiger.
• 51:31
  Speaker 1: Also dieses am Ende des Tages diese Menschen haben die Macht dass dementsprechend zu manipulieren.
• 51:40
  Speaker 1: Und diese Menschen haben die Macht, ich meine das ist jetzt ein sehr offensichtlicher Fall.
• 51:43
  Speaker 1: aber was ist... Ich mein das schöne Beispiel was wir immer haben mit allem was aus den USA kommt jegliche Art von Gewalt ist völlig okay aber irgendwo soll man eine nackte Frauenbrust sehen sein?
• 51:53
  Speaker 1: Das ist gleich Hülle auf Erden irgendwie so und die backen das natürlich in ihre Modelle auch ein dieses Verständnis davon was es richtig und was is falsch teilweise jenseits von Rechtsstaatlichkeit so.
• 52:08
  Speaker 1: Eigentlich haben wir dafür, haben wir Gesellschaft und demokratische Strukturen die solche Regeln festlegen... ...und sie setzen sich dann drüber hinweg.
• 52:17
  Speaker 1: Ist das dann wenn alle das benutzen können?
• 52:20
  Speaker 1: ist es wirklich demokratisierend oder?
• 52:24
  Speaker 1: Ist das so?
• 52:24
  Speaker 1: ne wie soll ich sagen?
• 52:25
  Speaker 1: ja, dass fühlt sich zwar an aber am Ende ist es so.
• 52:28
  Speaker 1: wir sehen gar nicht den Käfig in dem wir dann doch letzten Endes wieder stecken und da sind wir wieder bei dem was wir vorher hatten.
• 52:35
  Speaker 1: Hey!
• 52:35
  Speaker 1: Wir müssen eben wegkommen von diesen Services.
• 52:38
  Speaker 1: So wir müssen die auch durch unsere eigene Nutzung die stärken die versuchen es anders zu machen zum Beispiel aus Europa Auch wenn sie noch nicht so gut sind Und ich weiß dass das natürlich Auch da, es geht nicht darum gar nicht mehr irgendwie ein US-Service zu benutzen.
• 52:53
  Speaker 1: Es ist wieder eine Abwägungssache.
• 52:54
  Speaker 1: aber das muss uns bewusst sein dass die bloße Existenz von oh ich kann jetzt mit mit Claude irgendwie selber ne Webseite erstellen natürlich ganz viele positive Aspekte hat Aber auch ganz viele negative und am Ende ich eben doch wieder unter der Kontrolle von alten weißen Männern stehe.
• 53:14
  Speaker 1: so Und das finde ich vergessen wir immer immer dabei.
• 53:19
  Speaker 2: Da fällt mir gerade das Wort Ambiguitätstoleranz wieder ein, weil es sind halt wieder mehrere Wahrheiten die gleichzeitig irgendwo
• 53:25
  Speaker 1: stimmen.
• 53:27
  Speaker 2: Also man kann schon sagen dass wir sehen ja was möglich wird durch die Nutzung von KI also welche Mauern auch untergezogen werden Sachen Kompetenz und Wissen gleichzeitig.
• 53:46
  Speaker 2: absolut hast du recht.
• 53:49
  Speaker 0: Was mich gerade nochmal so ein bisschen mit aufgerittelt hat, war du hast ja gesagt okay du kommst aus dem UX Design.
• 53:55
  Speaker 0: eigentlich ist deine Aufgabe immer gewesen.
• 53:59
  Speaker 0: das Leben für uns Nutzer und Nutzern so einfach und so bequem wie möglich zu machen.
• 54:03
  Speaker 0: Und wir landen jetzt also in dieser Convenience Falle, so ein bisschen dadurch dass alles jetzt sich ganz schön und muckelig irgendwie anfühlt und komfortabel.
• 54:11
  Speaker 0: Ich habe mich selber dabei ertappt, dass ich am Anfang diese KI-Zusammenfassung beispielsweise bei Google suchen oben gesehen hab und da auch wie praktisch.
• 54:20
  Speaker 0: Ich brauche ja gar nicht mehr die ganzen Suchergebnisse durchzuschauen.
• 54:27
  Speaker 0: Wir haben dann von einigen mitbekommen oder das ging auch durch die Presse und natürlich in unserer KI-Babel wurde das groß diskutiert, dass diese Zusammenfassung tatsächlich einfach wirklich blanke Lügen verbreitet haben.
• 54:41
  Speaker 0: Weil sie sich halt einfach bedient haben aus... Reddit-Forendiskussionsbeiträgen, die irgendjemand weiß vorgeschrieben hat und da wurden dann plötzlich Leute als Terroristen abgestempelt.
• 54:53
  Speaker 0: Erinnere ich mich oder es gab auch eine Band, Ich glaube, mega rechts.
• 55:01
  Speaker 0: Und es gab Krawalle bei irgendeinem Konzert und so deren Existenz wurde da fast zerstört.
• 55:05
  Speaker 0: Und Journalistinnen die plötzlich mit einem Rapper verheiratet waren, das mochte ich auch sehr weil es irgendwie ein Interview gab was dazu zu Rate gezogen worden ist.
• 55:13
  Speaker 0: Das klang so nah für die KI dass sie gerade da die beiden werden verheilratet.
• 55:19
  Speaker 0: Da sind so die Sachen.
• 55:20
  Speaker 0: diese Bequemlichkeit schleicht sich so ein in den Alltag.
• 55:24
  Speaker 0: Und müsste da nicht eigentlich jetzt jeder UX-Designer und jede UX-Designerin sagen, Leute, jetzt wird es mal wieder richtig umbequem?
• 55:33
  Speaker 0: Also ist das etwas mit dem... Das
• 55:36
  Speaker 2: findet ihr in dem Impressum.
• 55:39
  Speaker 0: Wenn du auf diesen Konferenzen sprichst und du hostest dir teilweise auch und gibst diese Keynotes sind das so die Art von Appellet, die du dann nach außen gibst?
• 55:52
  Speaker 0: Erreichen möchte es?
• 55:55
  Speaker 1: Ja, am Ende des Tages schon.
• 55:58
  Speaker 1: Ich glaube das geht immer los mit überhaupt erstmal das Problem zu verstehen.
• 56:02
  Speaker 1: Das ist etwas was gerade wie als UX-Designer und Designerin theoretischer besonders gut können und immer machen ein Problem erst mal zu verstehen.
• 56:10
  Speaker 1: und da kann man auf all diese Dinge natürlich auch supergut anwenden.
• 56:12
  Speaker 1: und so beim Sustainability X, beim Sux Network... Was ich gegründet habe vor ein paar Jahren, geht es genau darum wie können wir Digitale Services so gestalten dass sie mehr im Einklang mit dem umgebenden System sind.
• 56:30
  Speaker 1: So das die weniger negativen Impact auf andere Akteure haben und andere Akteure können anderen Menschen sein kann auch die Natur sein kann der Planet sein was auch immer.
• 56:42
  Speaker 1: Also wie können wir die Dinge, die wir gestalten und bauen?
• 56:44
  Speaker 1: Und dann geht es nicht nur um Design und Designerin sondern auch um alle.
• 56:47
  Speaker 1: Wie können diese Service, die Wir gestalten oder Bauen... ...wie können wir sie besser in Balance mit dem Gesamtsystem irgendwie denken?
• 56:56
  Speaker 1: Das ist tatsächlich im UX-Design ein fundamentales Problem weil wenn man immer die Nutzer und Nutzerin in den Mittelpunkt tut, dann ist man ja automatisch exklusiv zu allen anderen Akteuren, die irgendwie davon beeinflusst werden.
• 57:07
  Speaker 1: das versuchen wir oder versuche ich auch besonders da zu ändern, indem ich ein Lade erst mal überhaupt über das Problem mehr nachzudenken.
• 57:16
  Speaker 1: Indem ich ein lade und es gibt ganz viele andere tolle Menschen die das auch tun, er zu sagen hey lass uns doch nicht die nutzenden als den zentralen Mittelpunkt sehen sondern lasst uns das ganze doch um als ein Ökosystem betrachten und schauen was hängt eigentlich wie zusammen?
• 57:31
  Speaker 1: Und da schlage ich natürlich auf die Brücke zur KI weil da kann ich das genauso machen da kann Ich einen Use Case Betrachten.
• 57:36
  Speaker 1: also wir haben so eine So eine einfache Kennwiss habe ich mit einer Freundin zusammengebaut, wo es genau darum geht zu sagen hey wir gucken uns ein KI-Jugos Case an und schauen mal einmal nach innen.
• 57:47
  Speaker 1: Was sind denn die Vorteile?
• 57:49
  Speaker 1: Aber vielleicht auch Nachteile auf Organisationsemene intern.
• 57:53
  Speaker 1: also ne Vorteil irgendwas geht schneller nachteil Ich hab einen Geschäftsrisiko weil ich keine Ahnung das Ding macht Fehler Und dann habe ich eine Sicherheitslücke mein Kot eingebaut oder wie auch immer so Auf der einen Seite und auf der anderen Seite negative und positive Impacts in die Außenwelt.
• 58:09
  Speaker 1: Also schon bewusst zu sagen, hey wir wollen gar nicht nur auf die schlechten Sachen gucken sondern wir wollen uns alles anschauen... ...und mein Gefühl dafür entwickeln wie viel Gutes und wie viele Schlechtes gibt es denn eigentlich so?
• 58:19
  Speaker 1: Im Bezug auf das was ich hier eigentlich machen möchte da sind wir immer noch nicht im Lösungsraum sondern erst mal im Verständnisraum was glaube ich ganz ganz wichtig ist Und dann kann man von da aus halt schauen okay wie kann ich das denn jetzt besser machen.
• 58:34
  Speaker 1: Und das ist glaube ich ein ganz wichtiger Punkt, wenn wir nie den Punkt erreichen dass alles super ist sondern wir können immer nur sagen was kann ich dann besser machen bis morgen und das ist auch ein Mindset für das sich immer sehr versuche zu werben.
• 58:46
  Speaker 1: hey jeder von uns macht doch Sachen die sind unnachhaltig so und es ist auch okay, man könnte nicht alles richtig machen aber ich kann mich auf das konzentrieren was ich besser machen kann und da meine Energie irgendwie tatsächlich reingehen.
• 58:59
  Speaker 1: und das is glaube ich ganz wichtig gehört eben dazu auch, zu sagen naja es muss vielleicht nicht immer die bequemste Lösung sein sondern was ist die Lösung die am besten im Einklang mit dem Gesamtsystem irgendwie steht.
• 59:13
  Speaker 1: und das kann ich wieder genauso auf KI irgendwie anwenden.
• 59:18
  Speaker 1: Es geht nicht darum dass gar nicht zu benutzen.
• 59:20
  Speaker 1: Aber ich würde mal die These aufstellen, dass fünfzig Prozent der Dinge, die heute mit generativer KI gemacht werden, die müssten damit nicht gemacht werden.
• 59:27
  Speaker 1: Habe ich dich untersucht?
• 59:28
  Speaker 1: Ist ein Bauchgefühl, ne so.
• 59:29
  Speaker 1: aber und wenn wir uns mal auf die konzentrieren wo das wirklich Sinn machen würde... Was hätten wir da schon tatsächlich eingespart oder was wir vorher hatten?
• 59:41
  Speaker 1: ja es ist natürlich super bequem irgendwie Klor zu benutzt oder was.
• 59:45
  Speaker 1: aber brauche ich das wirklich?
• 59:46
  Speaker 1: kann ich etwas anderes was anders benutze Ein bisschen Aufwand, so.
• 59:50
  Speaker 1: Und da müssen wir werben dafür und wir müssen glaube ich Menschen dazu einladen.
• 59:55
  Speaker 1: So bringt ja auch nichts damit auch hoch mit einem Zeigefinger zu stehen und sagen du du du und ich bin so gut und du bist so schlecht das Quatsch.
• 1:00:01
  Speaker 1: Sondern Einladungen aussprechen.
• 1:00:04
  Speaker 1: was kann man denn machen ums besser zu tun?
• 1:00:07
  Speaker 1: warum ist es eigentlich ein Problem?
• 1:00:09
  Speaker 1: Das ist glaube ich ein ganz wichtiger Punkt
• 1:00:11
  Speaker 2: für alle die jetzt gerade zuhören.
• 1:00:13
  Speaker 2: Thorsten Wir wollen ja auch jetzt nicht schön reden oder also Schockerkotik betreiben.
• 1:00:25
  Speaker 2: Was möchtest du, dass was Menschen jetzt mitnehmen?
• 1:00:28
  Speaker 2: Jetzt die Person nicht gerade zu hört.
• 1:00:33
  Speaker 1: Jedes Mal wenn ihr KI benutzt denkt einmal kurz vorher drüber nach.
• 1:00:37
  Speaker 1: ist das wirklich sinnvoll kann ich abschätzen.
• 1:00:40
  Speaker 1: was ist denn eigentlich der bezahlte Preis dafür, dass sich das benutzen kann und gibt es vielleicht eine Alternative?
• 1:00:47
  Speaker 1: Das ist total okay zu der Antwort zu kommen ne es ist auch in Ordnung das hier zu benutzen.
• 1:00:52
  Speaker 1: aber das wäre mein ... ganz konkreter Wunsch.
• 1:00:54
  Speaker 1: Und da wir eben das Thema Suchmaschine hatten, ... ... nicht alles in, bin ich nicht ins Shatchi-PT... ... suchen oder in Klauern einfach und auch nicht Google suchen?
• 1:01:05
  Speaker 1: Danke,
• 1:01:06
  Speaker 0: dass du das hier noch mal sagst!
• 1:01:08
  Speaker 1: Ja, ich finde Ecosia ist so ein schönes Ding.
• 1:01:10
  Speaker 1: Da kann ich suchen ohne, dass sich ohne KI Zusammenfassung im Übrigen so macht eh Sinn die zu supporten weil es ein tolles Unternehmen ist.
• 1:01:19
  Speaker 1: Tolles Suchmaschinen ja.
• 1:01:22
  Speaker 1: Also da zu gucken, aber auch wie wir über Sachen reden.
• 1:01:24
  Speaker 1: Ey ich sage immer... Ich liebe es auch mehr der große Diskussion zu liefern mit Menschen darüber ob wir jetzt KI vermenschlichen und in der Bezeichnung oder nicht.
• 1:01:33
  Speaker 1: also ich versuche ja vielleicht ist das auch aufgefallen.
• 1:01:34
  Speaker 1: Ich versuch ganz bewusst immer von der Maschine zu sprechen.
• 1:01:37
  Speaker 0: Du sagst nackt du bitte und danke?
• 1:01:39
  Speaker 0: Jetzt geht mal zu.
• 1:01:40
  Speaker 0: Thorsten hast du schon mal Danke gesagt zur KI?
• 1:01:42
  Speaker 0: Habe
• 1:01:43
  Speaker 1: ich schon einmal gemacht?
• 1:01:44
  Speaker 1: ums auszuprobieren halte ich nicht für.. Oder nee ich will's anders ausdrücken Es kann ja sein dass das mir ein besseres Ergebnis liefert.
• 1:01:51
  Speaker 1: dann dann kann das, also aus einem Sachverstand, kann das meinetwegen sogar in Ordnung sein.
• 1:01:57
  Speaker 1: Es überwiegt eher der Gedanke, dass ich sage es trägt zur Vermenschlichung bei und das ist ein Problem.
• 1:02:02
  Speaker 1: so und da müssen wir glaube ich... Ich finde es wichtig als eine extrem mächtige Maschine zu sehen aber es ist eben kein Mensch, es ist wahnsinnig gut darin so zu tun.
• 1:02:15
  Speaker 1: Es gibt so ein schönes Zitat Schon zweiter Jahre alt.
• 1:02:18
  Speaker 1: Chatchi PT ist now better than ever in pretending, it's something that is not.
• 1:02:23
  Speaker 1: und das trifft glaube ich sehr gut was generative KI ist.
• 1:02:26
  Speaker 1: es ist sehr gut da drin etwas vorzugeben.
• 1:02:29
  Speaker 1: also dieses dass es uns uns gefallen will hört man ja immer wieder irgendwie so ne?
• 1:02:35
  Speaker 1: Und das ist so build into the... Also das so ist die Maschine eben gebaut.
• 1:02:39
  Speaker 1: Das macht sie eben
• 1:02:41
  Speaker 2: Ja, darüber haben wir auch noch
• 1:02:44
  Speaker 0: schon
• 1:02:44
  Speaker 2: viel diskutiert.
• 1:02:45
  Speaker 2: Auch mit Gästen die sogar ein ganzes Buch irgendwie dazugeschrieben haben.
• 1:02:50
  Speaker 2: Also mein Gefühl ist dass wir schon an so einer Weggabelung gerade stehen vor allem bei denjenigen die es verstanden haben und bei denen die vielleicht dann doch noch ein bisschen passiv, manchmal auch passive-aggressiv reagieren auf Situationen, in der wir uns gerade vielschichtigen Situationen haben.
• 1:03:17
  Speaker 2: Wir haben es eben schon mal kurz gesagt.
• 1:03:19
  Speaker 2: Es gibt keinen schwarz-weiß, es gibt nicht entweder oder.
• 1:03:21
  Speaker 2: Es geht vor allem bei den Menschen die sich mit diesem Thema jeden Tag beschäftigen wie wir drei ist hier gerade sind und es gibt keinen sich positionieren für oder gegen die CASHI Maschine sondern um das komplexe Ökosystem, was darum herumgebaut ist.
• 1:03:38
  Speaker 2: Wo wir entweder reinwirken oder mitgestalten dass es eben positiv wird.
• 1:03:44
  Speaker 2: und ich finde das ist also das nehme ich für mich einfach mit heute aus dem Gespräch, dass wir ja also Ich für mich nämlich weiter auf Bildung auch zu setzen und diesen mitgestaltenen Aspekt.
• 1:03:57
  Speaker 2: Und auch das Thema Verzicht, nicht als etwas Negatives zu frame was man im Kapitalismus ja auf gar keinen Fall möchte, dass irgendjemand auf irgendwas verzichtet sondern zu gucken wenn ich hier verzichte... Was bekomme ich hinten raus?
• 1:04:13
  Speaker 2: Auf der anderen Seite.
• 1:04:14
  Speaker 2: oder was bekomme Ich mehr?
• 1:04:15
  Speaker 2: und das ist aus diesem Mental Health Sache.
• 1:04:20
  Speaker 2: der letzten Jahre haben wir auch gelernt einen Nein, für jemand anderem ist ein Jahr für sich selbst.
• 1:04:26
  Speaker 2: Und ich glaube wenn wir das nochmal auf so eine globalere Ebene heben und an unsere Kinder oder in die Zukunft dabei denken dann kann verzicht etwas unglaublich kreatives sein und machtvolles und kraftvolles.
• 1:04:40
  Speaker 2: Das gibt mir heute einen guten Ausstieg hier.
• 1:04:44
  Speaker 0: Ja definitiv!
• 1:04:45
  Speaker 2: Und an der Stelle auch vielen Dank dass du da warst.
• 1:04:48
  Speaker 2: und für alle die mehr wollen von dir weil Mach das ja jeden Tag und du konntest ja heute hier jetzt auch nur einen kleinen Mini Eindruck und schon Spektrum, Kleinen Bereich von deinem Spektrumpf zeigen.
• 1:04:58
  Speaker 2: Für alle die mehr wollen dass SUX, der Sux Network ist eine globale Community.
• 1:05:04
  Speaker 2: Die Sux Academy bietet Kurse für Designer Teams Und es gibt den Sux Podcast.
• 1:05:10
  Speaker 2: Also Sux steht übrigens für Sustainable UX.
• 1:05:15
  Speaker 2: An der Stelle einmal gesagt, ihr findet alles in den Show Notes um mit Torsten auch in Kontakt zu bleiben über sozialen Netzwerken.
• 1:05:23
  Speaker 2: wir verlinken deine Webseite und die nächsten Termine stehen darauf an wo man dich am besten live sehen und hören kann.
• 1:05:33
  Speaker 2: ich bin voll mit Gedanken.
• 1:05:41
  Speaker 0: Ich muss ganz viel noch mal nachdenken für mich.
• 1:05:44
  Speaker 0: Für alles das, was wir sonst so machen und vielen Dank für diese starken Impulse!
• 1:05:48
  Speaker 0: Ich fand es sehr, sehr wertvoll.
• 1:05:50
  Speaker 0: Schön, dass du da warst.
• 1:05:52
  Speaker 1: Danke, dass ich da sein durfte.
• 1:05:53
  Speaker 1: Und ich würde eine kleine Sache noch ergänzen, was ich jetzt gerade relativ neu mache.
• 1:05:58
  Speaker 1: unter truepriceofai.org Machen wir tatsächlich Events genau zu dem Thema.
• 1:06:03
  Speaker 1: Wir haben das schon in Amsterdam gemacht im Kopenhagen.
• 1:06:06
  Speaker 1: Tatsächlich... Diese Woche machen wir es in Bremen, aber ich komme aus Bremen in der Heimat.
• 1:06:10
  Speaker 1: Und dann im Juli zum Beispiel, machen wir es in München vor der Green IO Conference.
• 1:06:16
  Speaker 1: Das sind immer kostenlose Events am Abend wo wir genau das was wir hier jetzt auch ein bisschen gemacht haben.
• 1:06:21
  Speaker 1: Wo wir zweiter Vorträge haben und dann ehrlich wo wir die Responsible AI Canvas zum Beispiel gemeinsam ausprobieren.
• 1:06:28
  Speaker 1: Die findet ihr auf der Seite!
• 1:06:30
  Speaker 1: Also das möchte ihr ja auch noch mal kurz.
• 1:06:32
  Speaker 1: Das
• 1:06:32
  Speaker 0: verlinken wir uns
• 1:06:33
  Speaker 1: jedenfalls.
• 1:06:34
  Speaker 2: Super, sehr gut.
• 1:06:34
  Speaker 2: und während Ihr jetzt schon in den Shownoten stöbert lasst uns doch hier im Podcast fünf Sterne.
• 1:06:39
  Speaker 2: da teilt diese Folge mit Menschen wie ihr das gefühlt habt.
• 1:06:43
  Speaker 2: Genau das darüber wollte ich immer schon einmal mit meinem Kumpel sprechen oder meiner Freundin.
• 1:06:48
  Speaker 2: Das ist jetzt der richtige Moment um die Grundlage für diese Diskussion zu Hause zu schaffen.
• 1:06:52
  Speaker 2: Schickt das doch gerne weiter!
• 1:06:55
  Speaker 2: folgt uns auf Instagram, folgt und uns auf den Link vernetzt.
• 1:06:59
  Speaker 2: welch mit uns.
• 1:06:59
  Speaker 2: Und wir freuen uns auf das nächste Mal wenn es wieder heißt... Wunderbar!
• 1:07:09
  Speaker 2: Okay tschüss!
• 1:07:13
  Speaker 2: Danke dass ich da sein durfte.