NEW HAVEN: In seinem inzwischen zum Klassiker avancierten, 2018 erschienenen Buch AI Superpowers stellte Kai-Fu Lee die provozierende These auf, dass China für die USA eine wachsende technologische Bedrohung darstelle. Als Lee Ende 2019 einen Gastvortrag vor den Teilnehmern meines Kurses „Das neue China“ in Yale hielt, waren meine Studenten von seiner provokanten Argumentation fasziniert: Amerika sei dabei, angesichts von Chinas Vorteil bei der Umsetzung (Big-Data-Anwendungen) seinen First-Mover-Vorteil im Bereich der Entdeckung (der Expertise bei KI-Algorithmen) einzubüßen.
Freilich ließ Lee dabei eine zentrale Entwicklung unberücksichtigt: das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLM) und der generativen künstlichen Intelligenz. Während er auf eine allgemeinere Form von Universaltechnologie verwies, die er auf die Industrielle Revolution zurückführte, erfasste er den ChatGPT-Rausch, der inzwischen die KI-Debatte bestimmt, nicht im Ansatz. Zwar enthielten Lees Argumente vage Hinweise auf „Deep Learning“ und neurale Netzwerke, doch ging es dabei viel mehr um das Potenzial der KI, von Menschen ausgeführte Tätigkeiten zu ersetzen, als um die Möglichkeiten einer „künstlichen allgemeinen Intelligenz“, die dem menschlichen Denken nahe kommt. Was Chinas Zukunft als KI-Supermacht angeht, ist das durchaus kein trivialer Aspekt.
Das liegt daran, dass die chinesische Zensur diese Zukunft schwer in Frage stellt. In einem kürzlich erschienenen Essay bringen Henry Kissinger, Eric Schmidt und Daniel Huttenlocher – deren 2021 erschienenes Buch auf das Potenzial einer Universal-KI hinwies – starke Argumente dafür vor, dass wir am Rande einer durch ChatGPT und Co. ermöglichten intellektuellen Revolution stehen. Sie sprechen dabei nicht nur die von großen generativen Sprachmodellen ausgehenden moralischen und philosophischen Herausforderungen an, sondern werfen auch wichtige praktische Fragen zur Umsetzung auf, die direkten Einfluss auf den Umfang des in die verarbeitete Sprache eingebetteten Wissensfundus haben.
NEW HAVEN: In seinem inzwischen zum Klassiker avancierten, 2018 erschienenen Buch AI Superpowers stellte Kai-Fu Lee die provozierende These auf, dass China für die USA eine wachsende technologische Bedrohung darstelle. Als Lee Ende 2019 einen Gastvortrag vor den Teilnehmern meines Kurses „Das neue China“ in Yale hielt, waren meine Studenten von seiner provokanten Argumentation fasziniert: Amerika sei dabei, angesichts von Chinas Vorteil bei der Umsetzung (Big-Data-Anwendungen) seinen First-Mover-Vorteil im Bereich der Entdeckung (der Expertise bei KI-Algorithmen) einzubüßen.
Freilich ließ Lee dabei eine zentrale Entwicklung unberücksichtigt: das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLM) und der generativen künstlichen Intelligenz. Während er auf eine allgemeinere Form von Universaltechnologie verwies, die er auf die Industrielle Revolution zurückführte, erfasste er den ChatGPT-Rausch, der inzwischen die KI-Debatte bestimmt, nicht im Ansatz. Zwar enthielten Lees Argumente vage Hinweise auf „Deep Learning“ und neurale Netzwerke, doch ging es dabei viel mehr um das Potenzial der KI, von Menschen ausgeführte Tätigkeiten zu ersetzen, als um die Möglichkeiten einer „künstlichen allgemeinen Intelligenz“, die dem menschlichen Denken nahe kommt. Was Chinas Zukunft als KI-Supermacht angeht, ist das durchaus kein trivialer Aspekt.
Das liegt daran, dass die chinesische Zensur diese Zukunft schwer in Frage stellt. In einem kürzlich erschienenen Essay bringen Henry Kissinger, Eric Schmidt und Daniel Huttenlocher – deren 2021 erschienenes Buch auf das Potenzial einer Universal-KI hinwies – starke Argumente dafür vor, dass wir am Rande einer durch ChatGPT und Co. ermöglichten intellektuellen Revolution stehen. Sie sprechen dabei nicht nur die von großen generativen Sprachmodellen ausgehenden moralischen und philosophischen Herausforderungen an, sondern werfen auch wichtige praktische Fragen zur Umsetzung auf, die direkten Einfluss auf den Umfang des in die verarbeitete Sprache eingebetteten Wissensfundus haben.