LLM

A handful of bros in Silicon Valley and Wall Street have wagered much of the global economy on being able to hyperscale stochastic parrots into AGI super beings.

Many in the know have long known that is a losing bet as LLMs are mathematically guaranteed to produce plausible sounding errors (too often called “hallucinations”). Sucking up increasing amounts of water and energy to train on more stolen information only results in marginal improvements.

All this talk of ‘needing to slow down the super scary AI’ is just a tacit admission from the AI CEOs that they are running out of venture capitalist marks to con and are looking for a government bailout - it’s only fair to be compensated if they are tapping the breaks to save humanity, after all.

These AI companies have no path to profitability (unless LLM to AGI transition is, in fact, possible and around the corner, to which it’s not), but can find a ‘nice’ home within increasingly fascist surveillance states.

These: Ohne eine abgestimmte europäische LLM-Politik werden wir zwischen den USA und China zerrieben.

Wir können endlos darüber diskutieren, dass die Geschäftsmodelle von OpenAI und Anthropic nicht tragfähig sind.
Aber Fakt ist auch, dass LLMs nicht verschwinden werden, selbst wenn beiden Firmen Pleite gehen sollten.

Ja, es gibt Leute, die weiterhin der Meinung sind, dass LLMs nutzlos wären.
Das halte ich aber für eine Position, die von der Realität nicht gedeckt ist.
Natürlich wird viel Mist mit LLMs gemacht und möglicherweise ist auch der größte Teil dessen, was mit LLMs derzeit produziert wird, Müll.

Aber deswegen sind LLMs nicht nutzlos, denn mit der gleichen Begründung könnte ich das gesamte Internet für nutzlos erklären, denn ich behaupte, dass im gesamten Internet der meiste Traffic weitgehend Müll ist.
Und niemand wird wohl ernsthaft den Nutzen des Internets in Frage stellen.

Auch die ökologische Wirkung ist derzeit ein Desaster.
Aber auch hier: Die sogenannten sozialen Netzwerke sind durch Meta/TikTok/X & Co. auch eine gesellschaftspolitische Katastrophe.
Trotzdem fordert fast niemand ernsthaft deren kollektive Abschaltung, noch wäre dies realistisch überhaupt umsetzbar.

Die Liste der Probleme lässt sich noch lange fortführen …

Es ändert aber alles nichts auf Ausgangsthema.
Also zurück dahin: Sofern wird nicht nur Zuschauer sein wollen und uns komplett von China und den USA abhängig machen wollen, müssen wir eine gemeinsame europäische Antwort suchen, wie wir selbst in diesem Umfeld agieren und bestehen wollen. Denn allein, sind die europäischen Staaten viel zu schwach, um auch nur erst genommen zu werden.

KW 36: Ich habe noch immer einen Job, obwohl ich KI einsetze
Einige Wochen nach meinem Post “KW 29: Kurzer Erfahrungsbericht aus der Entwicklung” entwickle ich immer noch Software und wurde nicht vollständig von der KI ersetzt 😁️

Wenn eine Nicht-Entwickler:in mit Hilfe eines LLM eine Aufgabe lösen kann, für die sie zuvor eventuell Stunden gebraucht hätte, um etwas “von Hand” zu erledigen, ist das eines dieser Beispiele, mit denen sich der Einsatz von KI an vielen Arbeitsplätzen lohnen kann. In natürlicher Sprache zu beschreiben, was wir von der Maschine erwarten, fällt uns Menschen recht einfach. Darin sehe ich einen großen Vorteil für viele “lästige” Aufgaben.

Unternehmenskritische Prozesse lassen sich selten in wenigen Sätzen erklären. Die Angabe von miteinander verknüpften Aufgaben wird zudem häufig regulatorisch begleitet. Und zudem sind auch Sicherheits- und Datenschutzanforderungen einzuhalten, die im gesamten Unternehmen gleich behandelt werden müssen.

An dieser Stelle kommen nach meiner Auffassung Expert:innen ins Spiel, die ihr Handwerk gelernt haben und den LLMs Vorgaben machen können, die für die Umsetzung von Prozessen in Software zwingend eingehalten werden müssen.

Die Vorgaben haben wir in der Softwareentwicklung auch schon zuvor gemacht, wenn wir in Teams die Quellcodezeilen von Hand geschrieben haben. Architektur-Dokumentation, Requirements in Ticket-Systemen, Dokumente zum Risikomanagement, Coding Guidelines, Kataloge von vertrauenswürdiger Dritt-Software sind schon lange unsere Begleiter, wenn wir Software schreiben. Wir wollen in Teams gleichbleibende Qualität abliefern und machen uns daher viele Gedanken dazu, was wir dafür tun und wie wir es belegen können.

In vielen Unternehmen werden die Budgets für die Software-Entwicklung in den letzten Jahren wieder stärker auf den Prüfstand gestellt. Entwicklungsabteilungen werden verkleinert. Die Vergabe von Entwicklungsaufgaben an Dienstleister zurückgefahren. Dennoch soll nicht darauf verzichtet werden, dass die eigenen Prozesse in Software überführt werden.

Ich verstehe daher die KI immer mehr als Team-Mitglied. Gerade wenn das Team immer kleiner wird, aber die Anzahl der Aufgaben auf einem hohen Niveau bleibt, braucht es stärkere Unterstützung.

Die Expertise, die nun also in den Vordergrund gerückt wird, ist die Erstellung der Dokumentation, die die Grundlage für die Softwareentwicklung bietet und der Umgang mit den KI-Werkzeugen, um Produkte zu entwickeln, die Nutzer:innen gerne einsetzen.

Die Expert:innen, die wir in Zukunft brauchen werden, müssen immer noch ein Verständnis für die Technik haben. Die Ausbildung dieser Fachkräfte muss uns immer noch einiges Wert sein. Reine Programmierer:innen, die nur noch die Codezeilen heruntertippen, wird es vermutlich immer weniger geben. Ausnahmen wird es indes immer geben.

Cosa fa il tirannosauro qui sotto? Divora #libri distruggendoli

È il logo del dipartimento di #Amazon che fa a pezzi libri rari per alimentare gli #LLM#404 media ha dimostrato che la pratica di acquisire libri rari e distruggerli è reale e non una leggenda: è bastato inserire un #airtag in un libro per tracciarlo.

La cosa è stata definita “incarnazione del male”. Chiunque sappia cosa sia davvero un libro non può che essere d’accordo.