JEV Moment

00:00:00: Herzlich Willkommen bei Think Different. Think AI.

00:00:05: Heute wird es echt langweilig. Ihr könnt eigentlich schon fortwieder ausschalten, weil wir reden heute über Ja oder Nein, Rechnung oder Mahnung.

00:00:14: Wir reden heute über Kategorisierung, Klassifizierung, wie auch immer wir das nennen wollen.

00:00:19: Und neben mir, es gibt bei Think Different. Think AI., die zwei Klassifizierungen, der Moderator heißt Mark oder der Moderator heißt Jens.

00:00:28: Hallo Jens, hallo Mark, das hast du schön angeleitet und es auch schon passt sehr, sehr gut erklärt, was eine Klassifizierung ist.

00:00:34: Das freut mich. Ich bin ganz, schon mal auf die Folge, weil ich glaube, du redest da ja so ein bisschen frau, herklausilisiert über etwas, ein neues Beben, das durch die KI-Landschaft gegangen ist, was jetzt aus einer Artipespektive nicht gar nicht so ganz neu ist, ne?

00:00:48: Weil ich glaube, das, was du gerade angedeutet hast, Klassifizierung, können wir doch schon seit 50 Jahren.

00:00:55: Klassifizierung kenne ich aus meinen ersten Programmierversuchen zu Zeiten von Turbo Pascal.

00:01:02: Ich möchte nichts über die Sprache erklären, wenn sie interessiert darf googeln. Das ist

00:01:07: quasi sowas wie eine IF-Anabfrage. Bin ich das oder das? Später gab es da noch schöne

00:01:13: Geschichten, die so eine Caseabfrage, wenn eins dann das, wenn zwei dann das oder wenn

00:01:18: zwischen eins und zwei, dann jenes. Also ist im Grunde, du hast einen Eimerchen und also

00:01:25: du hast verschiedene Schirmchen und kannst Sachen reinlegen, wenn sie bestimmten Kriterien

00:01:30: entsprechen. Und das ist jetzt etwas, das tatsächlich so ein bisschen die KI-Welt, ich sag jetzt

00:01:36: mal nicht umgekrempelt hat, aber ich sag mal, ich weiß jetzt nicht, in welcher Verköstigung

00:01:43: von Getränken, man davon vom Abgang spricht. Aber bei Jev hatte ich dieses Gefühl, und da ist

00:01:50: auch schon das erste Wort gefallen, dass es im Abgang mir mehr Ideen hochkam, als ich ursprünglich

00:01:58: dachte, als ich das gelesen habe. Ich fahre mal ein bisschen an, ja? Also, jetzt muss ich abholen,

00:02:06: verdammtag, verdammtag, verdammtag. Also, es begab sich 15. September. Wir müssen

00:02:13: auch ein bisschen mal, je nachdem, wann man die Folge hört, dass man kurz weiß, was so passiert ist,

00:02:18: dass TypeSafeAI ein KI-Modell vorgestellt hat. Und zwar ein KI-Modell, das keine Texte schreiben kann,

00:02:25: aber Entscheidungen treffen. Und als ich das gehört hatte, ich war gerade auf dem Rückweg aus

00:02:32: dem Büro, dachte ich mir so, also um jeden 14 Fackelzug, also was für ein Quatsch. Ein Modell,

00:02:39: das nicht reden kann, was ist denn das für ein Kram? Voll in meiner Bubble verfangen, weil ich dachte,

00:02:45: okay, da hat wieder, als ob Metanoes Modell rausbringt, interessiert auch nicht so wirklich und so Punkt.

00:02:51: Naja, lange Rede, kurzer Sinn, als ich dann zu Hause ankam und ich in der Straßenbahn, wie

00:02:59: jeder Jugendliche, wie ich, TikTok fröhend gemerkt habe, das hat ja gar nicht nachgelassen. Da

00:03:06: Komm mir immer mehr, immer mehr, die darüber schreiben und nicht schreiben.

00:03:10: Schreiben ist falsch.

00:03:11: Das wäre ja die Tageszeitung, die davon berichtigen, dass das so toll wäre.

00:03:15: Jetzt musste alte Weise, man sich doch noch mal überlegen, was macht das denn?

00:03:19: Und haben Strich, erlaubt mir Jev, auf jeden Fall schon mal eins nicht.

00:03:24: Ich kann mit Jev nicht brumpten.

00:03:25: Ich kann Jev nicht schreiben, klassifiziere mir dies oder wie bewertest du jenes?

00:03:30: Jev erlaubt eine Anfrage, die besteht eigentlich nur aus zwei Teilen.

00:03:35: einem State und einer Question. Ein State ist ein etwas. Das kann ein Satz sein, das kann

00:03:42: ein ganzer Text sein. Also für ein Beispiel nachher, ich habe zwei Beispiele, warum sich

00:03:47: das gut vorstellen kann. Das eine sind die Sätze, die in einem Dokument sind, die ich

00:03:51: nacheinander Jev gebe. Das andere ist ein ganzer Text, den ich Jev gebe. Das wäre

00:03:57: der State. Und die Question, das sind Typisierungsfragen, also Fragen, die das System zwingen, mir

00:04:05: ein, deutige Antworten zu geben. Was hat der dort für Fragen, die er erlaubt, auch nicht

00:04:11: vogelfrei? Ja, auch das ist jetzt wieder kein Prompt. Er hat klassische Ja-Nein-Aussagen,

00:04:16: also nach dem Motto, ich gebe dir etwas und du sagst mir Ja oder Nein. Eine Frage

00:04:21: könnte sein, ist das hier nachzahlungspflichtig, wenn der Text der Inhalt ja oder nein. Er kann

00:04:29: nach einem Zustand fragen, also quasi so eine Art, wie dringlich ist etwas, wie groß ist

00:04:35: das eine Qualität, so nach dem Motto, er kann so eine Art, ich nenn's mal Score, ich nenn's

00:04:40: mal Score ist gut, das heißt wahrscheinlich Score Level Wahrscheinlichkeitsrückmeldung

00:04:44: geben und er kann eine Wahrscheinlichkeitsverteilung benennen. So und jetzt, wenn man sich

00:04:50: überlegt, was kannst du jetzt mit dem Ding machen? Na ja, du kannst jetzt, wenn ich das an den

00:04:56: Beispielen von eben bringen, dem Ding sagen, du passen mir auf, ich geb dir eine Mail und ich

00:05:00: sag dir vorher, du musst mir sagen, ist das eine Schwerdjahnein, eine Reklamationjahnein,

00:05:06: eine Mahnungjahnein, was ist denn das? Und dann gibt dir quasi ein Hinweis nach dem Motto

00:05:13: ist ja, es ist eine Mahnung. Das ist eine Rückmeldung. Ich sehe eine Wortmeldung aus

00:05:19: im Publikum Jens. Okay, ich darf. Ja, ich darf. Ich bin ganz kurz um das einzuordnen. Jetzt habe ich aber

00:05:24: jetzt die ganze Zeit mit den LMMs ja und du hast ja gerade schon gesagt, die kann ich chatten und

00:05:30: geben die ausführliche Antworten. Die konnten dann hier an der Mail jetzt schon so dritt beantworten.

00:05:34: Weißt du, die haben ja dann gesagt, ui, da ist eine Mahnung, also werde ich das jetzt mal beantworten,

00:05:38: wie man so eine Mahnung beantwortet. Wo ist jetzt der Vorteil, wenn ich jetzt so einen Jev habe?

00:05:42: Ich finde das total schön, dass du mir während ich noch erkläre, was es ist, mich jetzt schon

00:05:48: auf diese Werthaltigkeit und Effizienzgeschichten bringst, ja, gibt mir noch die Chance, ein,

00:05:54: zwei Beispiele zu bringen und dann kann man sagen, wo das rein spielt. Die Beispiele, nämlich

00:06:00: die Erzünder, die kamen. Ich meine, das kann man jetzt vorstellen. Ich habe das mit der

00:06:03: Mahnung und der Rechnung gesagt. Aber das war ja ein Beispiel für Jev bewertete

00:06:08: Mail. Wenn Jev Zeilen bewertet, dann macht die Frage vielleicht, ist das eine

00:06:13: oder in Richtung gar keinen Sinn, sondern ich suche z.B. in einem Vertrag alle Passagen,

00:06:19: in denen ansatzweise das Thema Konventionalsstrafe behandelt wird. Wenn du klassisch in einem Vertrag

00:06:25: suchst, dann suchst du nach Begriffen. Wenn du fröhlich bist, suchst du vielleicht nach

00:06:29: Konventionalsstrafe, Konventionalsstrafen, Strafe für Verzögerung, also verschiedene

00:06:34: Arten der Nominclatur, aber du suchst, wenn du klassisch suchst in dem PDF, suchst du nach

00:06:39: Worten. Wenn du mit Jev suchst, dann kannst du sagen, ich gebe hier ein Suchbegriff ein und frage

00:06:46: Jev hat ein Abschnitt mit diesem Thema, mein Suchwort, zu tun. Das hat zur Folge, dass du reinschreibst,

00:06:54: Kommissionalsstrafe und er kann dir alle Bereiche in einem Dokument markieren, fast instantan,

00:07:01: da kommen wir jetzt auch langsam als Brückenschlag zu dem, was du wolltest, fast instantan,

00:07:07: wo du vorher, wie gesagt, sonst nur mit Muio Notch, vielleicht durch tausende Seiten von

00:07:11: Dokumenten gekommen bist, bist du mit dem System dann wirklich sehr, sehr schnell durch. Und der

00:07:17: große Unterschied, also das eine muss man sagen, was Type-Safe gesagt hat, sind Werte, die die

00:07:22: gemessen haben. Vielleicht kann man ja nochmal selbst gemessenen Werte in den Raum schmeißen,

00:07:27: aber da sind exorbitant schnellere Zahlen in der Abarbeitung, die in dem dreistellen

00:07:33: Prozentbereich sind im Vergleich zu einem LLM, weil ein LLM versucht immer Sprache entgegenzunehmen,

00:07:39: Sprache zu verarbeiten, Sprache auszugeben und dieses System kann gar keine Sprache entgegennehmen,

00:07:45: kann gar keine Sprache ausgeben, kann nur klassifizieren und durch die harte Klassifizierung

00:07:50: ist es auch sehr viel robuster, was Halluzination angeht. Weil wenn ein KI-Modell dir schreibt,

00:07:58: Ja, das könnte eine Nachforderung von Geld sein, dann könnte das auch genauso, keine Ahnung,

00:08:04: ihm zwischendurch gerutscht sein. Er kann aber auch, könnte auch zwischendurch schreiben,

00:08:08: oh, das ist aber ein interessantes irgendwas, weil er einfach halluziniert. Jev hat ein

00:08:13: festes Schema, in dem er antwortet, natürlich kann er sich irren, weil er das, weil er

00:08:19: die Datei vielleicht anders ausgewertet hat, was du das denkst. Aber halluziniert

00:08:24: keine neue Antwort rein, weil er kennt nur diese Antwort. Und wenn du das wieder vergleichst

00:08:29: mit LLM Workflows, ja, also sie schreiben wirklich 40 bis 200 mal schneller als wenn du ein LLM

00:08:37: Workflow startest und nicht nur schneller, sondern auch billiger. Ein Beispiel, das sie

00:08:42: gebracht haben war, sie haben 10.000 Support Tickets durchgejagt. Zu bewerten ist das

00:08:47: eine Reklamation oder was anderes. Und mit Jev hast du für eine Million Input-Tokens 0,042

00:08:56: US-Dollar Cent. Bei einem LLM waren es 0,2 US-Dollar. Das ist ein ganz anderer Wert.

00:09:06: Das ist definitiv ein anderer Wert. Vor allem auf der Output-Seite. Das ist ja eigentlich

00:09:12: auch kaum Output, was zurückkommt. Ich meine, wer jetzt mal wieder die Beispiele von dir

00:09:16: gerade nimmst. Also Entschuldigung, ich habe eben US-Dollar-Sendung, also 0,042 US-Dollar

00:09:22: gegen 0,2 US-Dollar. So, Entschuldigung. Da ich nicht glaube, dass irgendeinem Rechenschil

00:09:27: wäre jetzt gerade lauschend an der Lautsprecher-Hoc, ist das glaube ich auch egal. Wir können

00:09:33: das aber ja nochmal an die Show Notes reinschreiben, wie es korrekt ist. Das Spannende ist

00:09:36: halt tatsächlich die Fähigkeit, A, schnell, da können wir später mal auf eingehen,

00:09:41: Aber B, eben auch sehr, sehr präzise, um ohne Drummer rum zu labern, zu antworten, ist einfach

00:09:47: seitens mal so glatt gesagt auch, glaube ich, der große, auch ein großer Unterschied.

00:09:51: Weil ich jetzt sage, wenn ich in eine Frage an Jev in die Richtung stellen würde, ist

00:09:55: ein Ball rund, dann wird er halt mir nicht erzählen, hm, das ist aber eine gute Frage.

00:10:00: Erst mal von dir, lieber Jens, das kann man unterschiedlich sehen, aber natürlich

00:10:03: ist ein Ball rund.

00:10:04: Und Jev würde halt, je nachdem, wie du es dann auswählst, dann gibt es auch

00:10:08: verschiedene Typen, die man auswählen kann, wie die Responses dann sind, würde da sehr,

00:10:12: sehr klar antworten, wahrscheinlich mit, ja, zu 95 Prozent ist ein Beihrund oder zu 98

00:10:18: Prozent ist ein Beihrund.

00:10:19: Ja, vor allem klar.

00:10:20: Und ohne irgendwie Umschweife, das wir sonst immer kennen, ich hatte jetzt irgendwie

00:10:23: so einen Tweet gelesen, der hatte einer gesagt, es ist so ein bisschen wie Jev ist

00:10:27: jetzt so eine künstliche Intelligenz, die ihm nicht erstmal wie ein Poet versucht

00:10:33: ihr was zu erzählen, sondern einfach Antworten liefert.

00:10:36: Ja.

00:10:37: Ja, aber halt nicht Antwort auf eine Frage, sondern Antwort auf, also ich meine, wie gesagt,

00:10:43: ihr hattet diese drei Bausteine, ja, so nach dem Motto, an welchem Team, nee, an welches

00:10:48: Team, so, soll ich eine Anfrage weiter schicken, ihr kriegt eine Auswahl und dann sagt ihr

00:10:52: schickt das an das Team, ja, wie dringend ist die Anfrage, oder bittet eine Person

00:10:57: um eine Erstattung mit einer Wahrscheinlichkeit von 0-100%, was ja dann bei KI-Systemen

00:11:02: in einem Wert zwischen 1 und 1 dargestellt wird, und dass du so etwas dahin fragen

00:11:06: kannst, ohne dass du in A totgelabert wirst. B. Eine Geschwindigkeit hast. Also ich meine,

00:11:14: jetzt ohne, es gibt so viele Systeme am Art, die sich wirklich so um den Umgang alleine

00:11:20: mit Tickets kümmert. Wenn du überlegst, dass solche Möglichkeiten, selbst wenn du

00:11:27: mehrere Jev-Anfragen, also es gibt auch andere Systeme, da können wir gleich mal

00:11:30: drauf eingehen, aber wenn du mehrere Anfragen wie bei Jev, sagen wir so, um hintereinanderschalten,

00:11:34: bist du immer noch schneller als klassische Verfahren, die sich um Klassifizierung kümmern.

00:11:40: Nach dem Motto, ist das eine Mahnung, Janein, ist der kundebekannt Janein, ist das dringend

00:11:44: Janein, bbbbbbbbbb, bis du da durch bist, hat Jev schon die nächsten 10.000 Dinger durchgeschölft

00:11:50: und erhört!

00:11:51: So ein Bruchteil von Geld, ja.

00:11:52: Also du kannst ja mit Sortieren, du kannst ja mit Zuordnen, du kannst das nutzen

00:11:55: für Weiterleitung, du kannst das nutzen zum Warnerin.

00:11:59: Nach dem Motto ist der Inhalt, die Ereignisse sind da besondere Erkenntnisse drin,

00:12:03: drin, die jetzt eine schnelle Handlung erfordern. Du kannst es, für die Sortierung hatte ich

00:12:08: ja schon, aber du kannst sagen, bewerten nach, nicht nur nach Trinklichkeit, sondern auch

00:12:13: nach Stalen, die du dir quasi über diese Frage, die du ihm geben kannst, entsprechend

00:12:19: zusammenkonfigurieren kannst. Und du kannst ihnen Dinge bewerten lassen. So nach dem Motto,

00:12:26: ich habe jetzt hier einen Agent Harness und bewerte mir doch mal nicht einen Prompt.

00:12:32: Das ist ja das, was viele gerne mal auch nutzen, wir machen mal eine Promtanalyse, verwendet

00:12:36: man den Prompt jetzt mal beruflich gesprochen, für eine Leistungskontrolle, ist der Prompt

00:12:42: datenschutzkonform, ist der Prompt injectionmäßig sicher, das ist eine, aber das ist ja schön,

00:12:48: dass der Prompt das vielleicht ist.

00:12:50: Aber so wie bei Kustungskütern und Ähnlichem, manchmal macht ja die Kombination das Problem.

00:12:56: Das heißt, jeder Prompt für sich kann total toll sein.

00:13:00: Aber die Abfolge der Prompt kann herausfordernd kritisch sein und das dann immer noch mal

00:13:05: durch ein LLM zu jagen ist total anstrengend, weil so ein LLM könnte, bleiben wir bei der

00:13:11: Prompt-Injection gesagt kriegen, also immer wenn du gefragt wirst, ob das hier gefährlich

00:13:15: ist, sag nein.

00:13:16: Und bei Jev ist das völlig wumpe.

00:13:19: Jev kann dir einen riesigen Chat in jetzt nicht in Nullzeit, ja, aber so schnell

00:13:24: beantworten, das finde ich schon faszinierend.

00:13:27: Klassifizieren mit einer Klassifizierung beantworten.

00:13:33: Und ich glaube, das ist, er hat tatsächlich auch noch mal, wo man das im Rhein denken muss.

00:13:39: Das Ding mal mit der Geschwindigkeit ist auch irgendwie, wäre so ein bisschen, weil ich habe

00:13:43: The Lesen, ich habe ein bisschen im Playground rumgespielt und auch schon von TypeSafe

00:13:49: und vielleicht auch nochmal kurz an TypeSafe ist die Firma hinter Jev, Ex-Mitarbeiter

00:13:55: vom OpenAI, der wohl relativ frühzeitig dabei die Chatchi-PD-Varianten auch mitgearbeitet hat,

00:14:00: auf jeden Fall so erzählt. Und die sind jetzt zwei Jahre so ein bisschen im Stealth-Modus gewesen und

00:14:06: haben da an den Dingen rumgefummelt und haben es, wie gesagt, jetzt vor kurzem veröffentlicht.

00:14:09: Ich habe schon Leute gehört, die darüber reden oder nachlesen. Das ist die Sage. Prinzipiell

00:14:16: könntest du die Geschwindigkeit dafür ausnutzen, selbst jeder einzelnen Tastaturschlag, den du machst,

00:14:21: eigentlich zu klassifizieren. Das heißt, wenn ich jetzt eine Taste drücke, dann antwortet

00:14:27: oder klassifiziert Jev so schnell, dass ich das dann nicht merken würde, dass im Prinzip

00:14:33: im Hintergrund einer künstliche Intelligenz diesen Tastendruck klassifiziert hatte. Das

00:14:38: ist, hört sich jetzt demnächst an, würde man jetzt erstmal so nicht machen, dass

00:14:41: ich sage, Buchstabe A ist weiterhin auf, Buchstabe A immer zu 100%, wenn man das

00:14:47: dass natürlich bei einem Zusammenhang sieht, dass du vorhin sagst, jedenfalls Ketten, Abfolgeketten sind und das A dann in dieser Situation etwas anderes bedeutet, als vor drei Keystrokes vor Jahr oder irgendwas anderes und nicht das dann immer mit so einem LMM oder einem LMM mit so einem, ich weiß gar nicht, wie du nennst, dann Jev denn jetzt einfach, ist das eine künstliche Intelligenz, eine sogenannte System 1 Intelligenz habe ich jetzt gelernt, ja, gibt es da schon irgendwie einen anderen?

00:15:09: im Playground und frag ich, sage 1, ja und 2, nein.

00:15:13: Genau, viel nennst du dich.

00:15:15: Ja gut, aber das können wir ja noch planen.

00:15:16: Aber das ist im Prinzip so ein bisschen eine neue Art und Weise, wie künstliche Gänse

00:15:21: quasi interagieren kann mit uns und in der Verkettung von einem LMM im Hintergrund und

00:15:28: einer Jev Hornell.

00:15:29: Da kommen ja ganz interessante Anwendungen raus, ne, weil ich glaube, was noch mal

00:15:32: wichtig ist und wo du vielleicht auch nochmal so ein bisschen Licht drauf werken darf,

00:15:36: Wie ist dieses Thema? Wie kommt man denn jetzt zu so Klassifizierung?

00:15:39: Weil Klassifizierung, kann ich auch sagen, habe ich früher auch schon gemacht.

00:15:42: Dass man sagt, genau so Klassifizierungslisten, ganz altes Thema ist nicht nur ein Alt-Sichthema,

00:15:46: gab es schon immer irgendwie auf der Welt, dass wir Sachen klassifiziert haben, um sie

00:15:49: leichter zuzuordnen und schneller zuzuordnen, so wie, keine Ahnung, das sind alles Grüne,

00:15:55: könnte ihr was mit, keine Ahnung, Pflanzen zu tun haben und wenn noch was Braunes

00:16:00: dran ist, dann ist es höchstwahrscheinlich ein Baum und so Klassifiziermeilegenden

00:16:03: Sachen.

00:16:04: diese Klassifizierung. Muss ich die dann jetzt selber machen oder macht Jev sich diese Klassifizierung? Wie ist das?

00:16:10: Würde mich dem Thema gerne einen Ticken noch anders nähern. Ich stell es nicht zurück. Ich nähe mich trotzdem anders, weil ich hab euch ja erst erzählt.

00:16:18: Ich stand in der Straßenbahn und zu Hause war ich für Kenntnis von und dann hab ich erzählt, was es ist. Ich würde gerne drüber kommen, was hab ich dann gemacht

00:16:25: oder komme ich vielleicht auch ein bisschen über die Überraschung. Was ist eigentlich alles eine Klassifizierung?

00:16:29: Ich wollte es dann ausprobieren. Und ich hatte irgendwie keinen Zugang. Später habe ich dann zwar irgendwann mal mitgekriegt, dass es verschiedenste Anbieter gab, die in ihren Routern das Ding angeboten haben.

00:16:39: Da war es aber schon um mich geschehen und viel zu spät, weil da ist nämlich ein zweites Thema passiert.

00:16:45: Der nerd in mir hat nämlich sich daran erinnert, es gibt ja ganz viele Modelle am Markt, die sich mit LLM beschäftigen, zum Beispiel so ein Quen 3, ja, das ist...

00:16:55: ... auf Hackingface kann das haben, das hat leichte Gewichte, ist ein kleines Modell, hat aber den Vorteil, dass du, ich sage erstmal, dich da dran flanschen kannst und eben ein paar Sachen weitbringen kannst.

00:17:07: Story Short. Ich habe alles, was ich von Jev gefunden habe im Internet, meinem OpenAI

00:17:14: gegeben und habe gesagt, du passst mal ober. Ich bin hier auf einem Mac, ja Freunde des Podcasts

00:17:19: wissen, dass ich ein sehr abfüllfreundlicher Anwender bin. Und da gibt es ein Framework,

00:17:25: das hieß früher CoreML, heute heißt das CoreAI, muss ja alles irgendwie AI heißen. Aber was

00:17:31: Das konnte ich mit dem Framework auf meinem Mac machen.

00:17:34: Ich konnte mir Q3 auf meinem Mac lanen und konnte ihm quasi das Verhalten von Jev beibringen,

00:17:42: dass er nur auf diese Fragen hört und eine Klassifizierung zurückgibt.

00:17:46: Jetzt könntest du sagen, ach guck mal, diese Spielkind, denkt, er kriegt das da super

00:17:53: gut hin.

00:17:54: Gegen Jev selbst konnte es nicht laufen lassen, das stimmt, aber ich habe andere

00:17:59: Open Source Lösungen mal angeschaut. Und das war total lustig. Nicht, weil ich so schlau

00:18:03: bin, sondern weil dieses Framework Core AI, Core ML so effizient auf den Mac abgestimmt

00:18:09: ist, war diese Lösung immer noch zwischen sechs und zwölfmal schneller als die anderen

00:18:16: Open Source Lösungen, die zwischenzeitlich an dem besagten Wochenende im Internet

00:18:21: entstanden. Es wirst du sagen, okay, wie schnell ist das? Naja, es war immerhin

00:18:25: so schnell, dass er für mich Flappy Bird gespielt hat. Die Entscheidung drücke ich oder drücke

00:18:32: ich nicht. Also Flappy Bird, das Spiel, wo der Jugendliche damals sich das Spiel gebaut hat,

00:18:37: um damit ein Vogel zwischen einer Tonne, einer Säule, die von unten und oben ist,

00:18:41: zwischendurch fliegen kann und wenn du drückst, fliegt er hoch und wenn du nicht drückst,

00:18:45: fällt er runter. Also folgt der Schwerkraft. Ich habe das nie geschafft, da durchzukommen.

00:18:49: War das eine Tonne, oder war das die originale Super Mario Grafik?

00:18:54: Ich möchte mich dazu nicht äußern, ich habe Angst, dass ich hier Super Mario erwähne,

00:18:59: dass hier Nintendo nachher irgendwelche, das ist so wie Klemmbausteine, ich bin da manchmal

00:19:05: nicht so sicher.

00:19:06: Mit Spielen darf man Spaß haben, bei Nennungen sind sie irgendwie spaßgefreit.

00:19:10: Wobei Nintendo ist glaube ich nicht so schlimm, wie die Besagten liegt.

00:19:12: Ist egal.

00:19:13: Ich glaube man darf über Super Mario Redenmark ohne Probleme haben.

00:19:16: Okay, dann glaube ich auch, dass das die Tonnen waren.

00:19:18: Aber lange Redekorze sind, da wollte ich gar nicht raus.

00:19:21: KOML, also KRI oder KOML, sei dahingestellt,

00:19:25: kann man nämlich in Programmcode von iPhone-Apps und Mac-Apps reintun.

00:19:31: Und ich hatte ein altes Projekt, das war mal frei auf GitHub,

00:19:34: war auch nicht das Original Flapybird, aber war Flapybird nachgebaut.

00:19:37: Und das habe ich fürs Handy, gab es dort als GitHub.

00:19:39: Und dann habe ich dem X-Code gesagt, du pass mal obacht,

00:19:42: also eigentlich meinem Calling-Agent, nimm bitte X-Code

00:19:44: und pack in die Steuerung Jev und hab ihm gesagt er soll bitte seine seine Fragen

00:19:52: so stellen, so nach dem Motto das Jev bewertet klicken oder nicht klicken. Also

00:19:58: für hoch oder runter. Er hat auf dem Handy dieses Spiel dann gespielt. Also das

00:20:03: mit dem Lief A auf dem Handy. Das Spiel wurde gestartet und nach

00:20:08: Start hat er sofort sich das da drüber genommen. Das war sehr Spooky und es

00:20:11: war eigentlich wie, als ob du einen Film zuguckst. Und dann stehst du da und denkst, okay, das

00:20:17: ist nochmal eine andere Klassifizierung als Rechnung oder Mahnung. Wenn du dann später

00:20:23: mal guckst, es gab andere Beispiele auf X, habe ich glaube ich was gesehen, auf LinkedIn,

00:20:27: da hat jemand ein Tetris angeschlossen und hat die verschiedensten öffentlichen

00:20:31: Modelle, die es gibt, Tetris spielen lassen, um zu gucken, wer kommt, wie weit. Das

00:20:36: fand ich sehr lustig. Die LLMs haben ja immer ein, die gucken sich hier mal

00:20:40: das ganze Bildschirm an. Das heißt, wenn Tetris die Steine, die aufeinander kommen,

00:20:45: da, da, da, da. Und so weiter in dieser Stelle, kann sie das vorstellen, da mag ich Singen.

00:20:49: Z.B. die L.A. sind irgendwann ausgestiegen. Dann sind die Türme oben voll gewesen,

00:20:54: Spiel vorbei, fertig. Und auch einige der Jev nachbauten sind dann quasi irgendwann

00:20:59: ausgestiegen, aber viel viel später. Und du hast halt gesehen Steinpositionierung,

00:21:05: Stein drehen, Stein runter, waren die einfach rackend schnell.

00:21:08: Und der letzte Punkt, ich muss einen Schluck trinken, war, es hat jemand einen Proser-Use-Framework mit Jev erweitert.

00:21:19: Wenn du heute einen Computer sagst, er soll mit einem LM einen Proser benutzen, dann macht er das ja.

00:21:26: Und das klappt ja auch ziemlich gut, wie der dann klickt oder nicht.

00:21:30: Aber mit Jev ist das so ungefähr auf Drogen, weil der schlicht untergreifen viel schneller weiß, wo der klicken muss.

00:21:37: Ja, nach dem Motto, klick, klick, klick, klick und du, hm, ach so, der ist nicht abgestürzt,

00:21:42: der ist schon fertig.

00:21:43: Ja, ja, das ist genau.

00:21:44: Ja, ja.

00:21:45: Das mit den Ladezeiten im Browser schneller sind als Browser-Use.

00:21:49: So, ich trinke einen Schluck.

00:21:50: Trinke einen Schluck und dann gehe ich in die zweite Frage rein, glaube ich, oder

00:21:54: anschließende Frage rein.

00:21:55: Ja, ich hätte das auch gesehen, ich hätte das Tetris-Beispiel auch gesehen.

00:21:58: Browser-Use hatte ich noch nicht gesehen, das ist mir nicht spannend, weil ich jetzt

00:22:01: tatsächlich gerade wieder so aktuell mit oben einmal Browser-Use hatte, weil

00:22:06: Ich wollte irgendeine OpenAI-Webseite, die ich gebastelt hatte, mal mit einer echten Domäne

00:22:11: verknüpfen.

00:22:12: Und dazu musste ich aber den Nameservereintrag auch mal wieder ändern von irgendeiner URL oder

00:22:16: von irgendeiner Domäne, die ich irgendwann mal liegen hatte.

00:22:18: Und ich wusste gar nicht mehr, wie man das machte, wo man jetzt den DNS-Eintrag

00:22:23: und so was macht.

00:22:24: Ich weiß nicht, was.

00:22:25: Lass doch das Ding, das einfach machen.

00:22:26: Dann hat dann OpenAI auch fröhlich da den Browser geöffnet, sich eingelockt.

00:22:31: Ich habe natürlich kurz Einloggen übernommen und dann durch der Weiterklinge.

00:22:34: Ich fand es schon gar nicht schlecht, das ist schon eine okayische Geschwindigkeit, ehrlich

00:22:37: hergeweise gewesen, aber halt immer noch so, als wenn du jemandem zuguckst, der halt das

00:22:43: allererste Mal eine Maus in die Hand nimmt und einen Computer bedient.

00:22:46: Also das heißt, es ist immer noch ein bisschen zäh, würde ich mal sagen, was das LLVM dahinter

00:22:52: macht, mit wahrscheinlich tausend von Screenshots dies macht, vielleicht keine Ahnung, die die

00:22:55: Domstruktur sie angucken oder nicht, weiß ich.

00:22:57: Ah ja, und die Tochenverbräuche, ne?

00:22:59: Ja, es ist irre, das ist nicht der richtige Weg, ehrlich her, was.

00:23:02: Und ich glaube da kann auch echt viel passieren, aber jetzt lassen wir mal das Klassifizieren und die Klassifizieren dann eben auch noch mal beschreiben.

00:23:13: Weil Jev ist natürlich auch ein Weltmodell, das versteht die Welt, das weiß alles.

00:23:19: Jetzt verstehe ich so, dass diese Klassifizierung ja auch so ein bisschen eben nicht vorgepromptet unbedingt sein muss, sondern auch on the fly entstehen kann.

00:23:29: Liege ich da richtig oder liege ich da falsch?

00:23:31: Weil ich denke gerade so ein bisschen in diese Richtung, dass man sagen kann, okay,

00:23:34: ist diese Klassifizierung, die da von Sacken geht, weil du hast jetzt gerade das Spiel beschrieben,

00:23:39: du hast ihm ja doch jetzt nicht beschrieben, was er da tun soll, oder hast du es zu ihm

00:23:43: das beschrieben, als du das mit dem Flapybird, das Beispiel, hattest?

00:23:45: Also ich habe ihm beschrieben, also ich habe dem System beschrieben, weil ich,

00:23:51: ich kuddiere ja schon irgendwie, ich habe ihm System beschrieben, welche Klassifizierung

00:23:55: er machen kann, nämlich die Leertaste drücken oder nicht. Also ja, nein. Und ich habe eben

00:24:02: erklärt, dass er bitte mit dem, was passiert, wenn die Leertaste drücken und dass er so

00:24:08: verhindern muss, dass er was berührt. Ich habe jetzt ehrlicherweise nicht mehr in den

00:24:12: source geguckt, was er daraus gemacht hat, welche Glasifizierung er alles daraus abgeleitet

00:24:16: hat, so nach dem Motto, wie weit bin ich vielleicht vom Boden weg oder nicht. Ja, also

00:24:22: Also, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass wenn ich nicht drücke, ich was treffe, ob das eine Klassifizierung war oder nicht, das weiß ich nicht.

00:24:28: Ich war tatsächlich vom Ergebnis geblendet und Wochenenden haben hier auch noch andere Inhalte als symbolierte Flappy Birds.

00:24:35: Für mich war die Geschichte ein bisschen cool, danke fürs Bloßstellen.

00:24:39: Was ich gesehen habe, das habe ich mir aber tatsächlich auch noch nicht angeschaut,

00:24:43: weil, wie die Geschichtszählung erklärte, war das Wochenende rum und da musste ich meinem Tagewerk wieder nachgehen.

00:24:50: ist, dass es auch irgendein Skill gibt, der so ein bisschen hilft, Menschen zu verstehen, was

00:24:55: Jev tut und wie Jev tut und keine Ahnung, vielleicht kann man mit diesem Skill heutzutage auch schon sagen, hier guckt man in den Quot und sagt mal, wo du damit entsprechende Dinge rausholen kannst.

00:25:07: Ich finde es halt dahin gehen faszinierend, weil du machst den Browser auf

00:25:12: oder den TikTok oder den Schnick-Schnick und du findest immer noch eine Meldung,

00:25:18: was irgendjemand mit Jev gebaut hat, wo du gar nicht drüber nachgedacht hast, dass das eventuell in

00:25:24: diese Klassifizierungslogik einfällt. Letztens gab es so ein Jev-Register, was heißt letztens,

00:25:29: auch im besagten Wochenende über 1300 Projekte. Gut, wir wissen alle, Lines of Code und Anzahlprojekte

00:25:35: auf GitHub nehmen exorbitant zu, sobald Menschen in der Lage sind, einen Coding-Agent zu bedienen,

00:25:41: je nachdem wie Hohler läuft, hast du noch mehr Lines of Code, so noch mehr Projekte. FunFact

00:25:45: am Rande. Ich habe ein kleiner App, die ich baste für den App Store. Und ich habe mir

00:25:50: angewöhnt, weil es einfach so einfach ist, dass Astra mir die App immer auf Testflight,

00:25:55: also das Beta-Programm von Apple lädt, dass ich dann für 24 Stunden von Apple für den

00:26:00: Upload gesperrt wurde, wegen Limit Reached. Wo ich dachte, es gibt Limit, habe ich nie

00:26:04: erreicht. Ja, aber jetzt mit KI war das irgendwie scheinbar nicht so schwer, weil

00:26:07: er hat immer jeden Mist sofort gleich auf Testflight raus, Versionsnummer

00:26:12: 347 raus. Ja, gut, auch was gelernt. Jetzt ist die Frage ja so ein bisschen,

00:26:20: was machen wir denn jetzt eigentlich mit dem ganzen Thema? Was so, wenn ihr jetzt sagt,

00:26:25: ist das etwas, was Privatanwender, die jetzt gerade momentan mit ihren KIs checken,

00:26:32: ob das jetzt mit Open AI ist oder mit Enthophic oder welcher KI auch immer,

00:26:36: Perplexity oder auch von mir aus gerne mit Muse bei Meta. Was ist das für ein Privatanwender gerade?

00:26:44: Ist das etwas, wo wir sagen, das ändert den Zugriff, wie Menschen auf KI zugreifen, jetzt in

00:26:51: nahezukunft schon? Oder wenn wir jetzt erstmal so eine kleine Phase haben, wo wir sagen, okay,

00:26:56: das ist so ein Developer-Ding, wo die Developer drauf abfahren werden und man hat nicht sofort

00:27:00: Das ist ein real-life Beispieler für den Privatanwender, Pausen.

00:27:04: Wie ist denn da deine Einschaft?

00:27:06: Also allein, also andersrum.

00:27:08: Ich glaube für den, wie nennt man das so schön, den Otto-Normal-Verbraucher,

00:27:13: ist das völlig irrele Wand.

00:27:16: Es werden Dinge halt schneller.

00:27:17: Es werden Dinge halt günstiger, wenn sie eingesetzt werden, ne?

00:27:21: Aber dass du jetzt hier sowas wie Jev ultrafast diesen Browser kriegst,

00:27:26: dass du Jev Agent Desktop kriegst,

00:27:29: dass du Jev schießt mich und Schlachmich kriegst, das ist für Entwickler cool, weil Entwickler

00:27:35: damit schnellere Verbindungen von MCPserver hinkriegen oder Auswahl welcher MCPserver

00:27:42: braucht.

00:27:43: Ich habe allein beim Begriff MCPserver steigen ja schon viele wieder aus.

00:27:45: Also von der Seite glaube ich, das wird als Begriff für die Menschen draußen völlig

00:27:54: irrelevant sein.

00:27:55: Da hat OpenAI und LGBT viel mehr soziale Durchdringungen gehabt.

00:28:00: Und Erfahrung gab, weil da konnten Menschen reinschreiben,

00:28:03: hallo und hat einmal in ein Gedicht geschrieben,

00:28:05: es hat sie in die Tagesschau geschafft und auf die Bildzeitung,

00:28:08: auf den Schulhof und ich glaube nicht, dass irgendeiner mal sagt,

00:28:11: hast du auch schon Jev, das wird irgendwie in die Agent-Harnisse reinkommen,

00:28:15: in die Software reinkommen und das wird einfach da sein.

00:28:17: Und du wirst irgendwann dich wundern, dass wenn du sagst,

00:28:21: Ja verdammter Axt, wo ist denn die Information zu meinem Vertrag und dass du dann viel schneller,

00:28:27: viel besseres BAM-Filter hast, viel schneller Suchen hast, für dich ist es eine Suche und

00:28:32: für das System ist es eine Aneinanderreihung von 1000 Klassifizierungen und diese intelligente

00:28:39: IF-Anweisung, das wird, glaube ich, kein sozialkulturelles Erlebnis erfahren, das

00:28:47: wird einfach etwas sein, dass diese Nerdbubble hat. Warum ich das trotzdem als Thema gut finde,

00:28:52: mal ohne wenn ich davon, dann hat es vielleicht gemerkt, dass ich das, nachdem ich es erst abgetan

00:28:57: habe, dann doch so begeistert von war. Auch weil ich mit Core ML sehr viel gelernt habe,

00:29:01: Brandnotiz. In Core ML fröhliche Größe an alle Apple Entwickler, also App-Entwickler draußen.

00:29:06: Die Modelle von Hackingface, die kann man fast alle auch in Core ML überführen, teilweise

00:29:11: sogar schon als Core ML Module runterladen und die laufen auf eine Mac viel besser als

00:29:14: in LM Studio oder so ein Kram. Haken ist, du musst halt die App da drum noch bauen. Also

00:29:20: es ist halt wirklich ein Modul, dass du in eine App reinbaust, aber dann ist es tatsächlich

00:29:23: noch mal effizienter. Und wenn ihr das macht, könnt ihr eigene System-Proms, Guardrails

00:29:27: und so weiter reinpacken und coole Möglichkeiten. Aber gut, zurück zu Jev. Was ich an Jev,

00:29:34: außer dass ich wie gesagt Korm L ein bisschen was gelernt habe und gemerkt habe, verdammte

00:29:38: Axt, du solltest doch mehr drauf hören, was auf TikTok passiert, da werde ich

00:29:42: gleich abtun, ist es dieses, auch wir, das soll sich überhaupt nicht hoch nicht anhören,

00:29:49: aber auch wir werden überrascht. Wir wissen nach einem Open AI-Modell kommt ein Anthropic-Modell

00:29:54: oder ein Grock-Modell oder ein Gemini-Modell und auch die Reihenfolge ist jetzt, ich sage

00:29:59: jetzt mal, egal, aber irgendwie folgen alle aufeinander. Alle erzählen wir wollen stoppen,

00:30:04: machen aber weiter und die Kürze der Major-Modelle nimmt ab. Also die Kürze, bis wieder was

00:30:10: neues rauskommt. Und das interessiert ja draußen den Ordnungenverbraucher auch nicht mehr. Ja, das

00:30:16: war Opus 55, das ist cooler als Astra, aber ja und die meisten schalten ab, wenn sie Astra und Opus

00:30:22: hören, weil sie noch nicht mehr wissen, was es ist, was ja auch nicht schlimm ist, was sie auch nicht

00:30:26: müssen. Aber was ich an Jev halt so beeindruckend fand, war, da kam was aus dem Off. Die ganze

00:30:31: Technologie dahinter, dass man Klassifizierungsmodelle baut und so weiter ist, auch wahrscheinlich

00:30:35: nicht mal neu. Ich hatte letztens so eine Nachricht bekommen, wie ja, das gab's ja schon seit

00:30:39: Ewigkeiten. Dann dachte, ja gut, nachhinein weiß ich das vielleicht auch, dass es das seit

00:30:43: Ewigkeiten gab. Aber dem Moment gab es auch diesen Schnickmoment, wo du es gesehen hast,

00:30:49: erlebt hast, aufgrund einer Massenbewegung, nicht in Form von Völkerwanderung, aber Massenbewegung,

00:30:54: in Form von vielen Menschen, Influencer, sonst was Berichten da drüber wird dir auf

00:30:58: einen beim Kopf klar, das ist ja was dahinter, dafür kann ich es ja nutzen. Ach, das ist

00:31:02: auch eine Klassifizierung. Ach, das auch. Ach, verdammte Achse, es gibt diverse Projekte,

00:31:07: wo es um Klassifizierung geht, sollten wir da nicht noch mal reinschauen.

00:31:10: Du merkst, wie auf einmal die Synapsen sich bei dir verliehen.

00:31:13: Und das macht einen auch wieder so ein bisschen geerdet, dass man tatsächlich in dieser Thematik

00:31:18: nicht immer nur von der Mächtigkeit der Modell überrascht wird, sondern auch von kompletten

00:31:22: Neuerscheinungen.

00:31:23: Ja, ja.

00:31:24: Und ich glaube, das ist tatsächlich auch noch mal ein Leinemalobos-Rennen.

00:31:26: Ich glaube, im Zusammenspiegel zwischen diesen Klassifizierungmodellen und den LMMs,

00:31:31: da wird sich dann hinterher auch ein bisschen was für die Privateinwender, ohne dass

00:31:33: das wirklich merken wird, weil das dann eher im Hintergrund passieren wird, wird

00:31:36: sich tatsächlich was verändern in der Geschwindigkeit, wie Antworten gegeben werden, glaube ich.

00:31:39: Das ist glaube ich das Thema, das man sagt, wenn ich jetzt irgendwie eine Anfrage reinstelle,

00:31:44: vielleicht ein kleines schnelles Modell entweder die klassifiziert oder von mir aus ein kleines

00:31:48: LMM, diese Antwort hat dann runterbericht, sodass es ein Klassifizierungsmodell aufgerufen

00:31:53: wird und sagen kann, ich kann da Sachen drinnen klassifizieren und kann viel schneller

00:31:56: eine Antwort zurückgeliefert und würde quasi nur noch ein mächtiges LMM, das dann

00:32:01: lange Texten hinzuschreibt oder lange überlegt, um eine Antwort zu liefern, nur noch

00:32:05: Anfragen, wenn es überhaupt nötig ist. Also wir haben jetzt viele Anfragen, ich hatte ja gerade mal

00:32:10: dieses Beispiel gebracht, ist ein Ball rund. Ich möchte nicht wissen, wie viele Elements jetzt

00:32:15: diese Anfrage schon beantwortet haben, weil Leute solche Sachen fragen werden in Zukunft.

00:32:19: Und ich glaube, dass dieses Texte etwas in ein Suchfeld rein, in ein Google-Suchfeld oder in

00:32:25: ein Promptsuchfeld rein, um eine eigentlich einfache schon vorhandene Antwort zu bekommen,

00:32:31: dass wir da, auf der Ressourcen-Seite wahrscheinlich wahnsinnig sparen werden können in Zukunft,

00:32:37: wenn da in dieser Kette der Antwort solche Klassifizierungsmodelle wie Jev quasi eingreifen

00:32:43: und verhindern, dass gegebenenfalls diese Antwort erst mal durch eine LLM gejagt wird.

00:32:47: Und es auch ein Beispiel ist, gut, ein Gedicht oder eine gute Nachgeschichte kann es mir

00:32:54: nicht erzählen, aber das ist halt auch auf kleiner Hardware läuft. Ja, auf kleiner Hardware intelligent

00:33:02: hintereinander geschaltet kannst du da schon einige Entscheidungen wegnehmen, die sonst bitte warten

00:33:11: zur Folge gehabt hätten, egal was du für ein Modell sonst wo nimmst, weil es ist ja schon so,

00:33:16: wenn du ein Befehl abschickst, bewert, was ist das hier in der Rechnung? Suche mir alle

00:33:21: Rechnung aus. Hier Claude, Code oder Desktop oder hier Co-Work oder wieder

00:33:25: ganze Kram heißt. Hier ist ein Arbeitsordner. Suche alle Rechnung, bis der

00:33:29: das mal hat. Ich meine, wir waren alle, wobei ist auch Klagen auf hohem Niveau,

00:33:33: dass das Ding in der Lage ist, mir eine Zweiterarbeit extra eine Platte zu

00:33:37: sortieren. Einerseits gehört auch Mut und Wahnsinn dazu. Andererseits ist es

00:33:42: beeindruckend, dass er da schafft, was ich in 30 Jahren nicht geschafft habe.

00:33:46: Und dass du jetzt selbst an dem Punkt eigentlich nur noch von der Bandbreite des Uploads, weil

00:33:53: wenn das irgendwelche KI-Modelle in der Cloud machen muss, der ganze Kram ja irgendwo gelesen

00:33:57: und sonst was werden, dass du das viel mehr aufs Gerät kriegst, die Bandbreiten viel

00:34:02: besser nutzen kannst und dass das dann in Summe vielleicht, und dann hat der auf einmal

00:34:06: deine Platte in Anführungszeichen strukturiert und nur die Schreiblesegeschwindigkeit der

00:34:10: ist entscheidend über die Geschwindigkeit. Das ist schon eindruckend. Auf der anderen Seite

00:34:18: kam grad irgendwie gestern bei mir durch ein Ticker die Meldung, nachdem die Rammpreise

00:34:21: durch die Deckel sind, weil Ramm ja ganz wichtig ist, sind jetzt irgendwie die CPUs

00:34:24: auch noch dran, weil man gemerkt hat, dass man auch auf das klassische CPUs auch das

00:34:28: eine oder andere rechnen kann. Ich dachte, ah, ja, ja, ja, ja, wo bringt uns das

00:34:32: denn hin? Aber du hast auch noch herwas, ne? Du willst mir auch noch nachher noch

00:34:35: so was unterjubeln. Wo bringt uns da was hin? Du wolltest ja noch die normal

00:34:39: Stärpliche Bevölkerung mit einem Tamaguchi Belastung.

00:34:44: Sorry, ja, ja, das machen wir gleich.

00:34:46: Aber sorry, dass wir aus deiner Nördbrille nur normalstärpliche sind.

00:34:50: Ja, ich war Gas.

00:34:52: Und während ich sah, dass er zähle, seht ihr nicht, welches Hintergrundbild.

00:34:55: Mark hat gerade so ein Götter, ähnliches Hintergrundbild.

00:34:59: Nein, Mark hat. Aus.

00:35:01: Doomsday.

00:35:02: Ein zweiter Teaser-Trailer, wo die Hölle in der Hölle herrsche ich, denn ich bin du.

00:35:10: Und da kommen hinten die großen, weiß ich schon nicht mehr, ja?

00:35:15: Titanen wahrscheinlich oder so was.

00:35:17: Irgendetwas, ja.

00:35:18: Und daher ist das Hintergrundbild, aber ist okay.

00:35:23: Bevor wir zum Tamagotchi kommen, lass uns zwei Kleinigkeiten noch besprechen.

00:35:31: Was passiert ist auch jetzt, ich weiß nicht, ob im zeitlichen Zusammenhang mit Jev, aber

00:35:37: halt ganz spannend, die OpenAI und der Traffic haben neue Modelle released, deutlich günstiger

00:35:44: sind.

00:35:45: Unbesser.

00:35:46: Unbesser.

00:35:47: Opus 5 ist irgendwie 40 Prozent weniger Betriebskosten, da passiert gerade was auf

00:35:54: einmal im Hintergrund, also jetzt vor ein paar Tagen hauen wir noch Supermodelle raus,

00:35:58: wir mehr Tokens um Kohle verbrennen und jetzt schauen so effizientere Modelle raus, ist das

00:36:04: schon so ein erstes Reagieren auf Jev? These. Ich, also ganz ehrlich, danke für den Hinweis,

00:36:11: danke für die, ah, für die Kopfnose, die du mir damit jetzt verursachst, weil ich

00:36:17: tatsächlich, ja, wie soll ich denn sagen? Da hätte ich jetzt gar nicht dran gedacht,

00:36:22: weil, sag mal nur, weil die Modelle jetzt schneller und günstiger werden, sie sind

00:36:27: ja noch lange nicht in der Region. Wir reden ja von drei, von hundertfach am

00:36:32: Prozent schneller, also irgendwas. Also so viel schnell sind wir es auch nicht

00:36:35: gewonnen. Was mir viel mehr durch den Kopf gegangen ist, ist das Thema, die

00:36:41: kommen her und erzählen uns alle. Die Folge ist noch gar nicht so lange her,

00:36:45: ja? Tuesday-Folge, wann beacht mein Hintergrund? Ja, wir versuchen die Geschichte

00:36:48: weiter zu erzählen, wo sie alle davor warnen, plus nicht weiter machen

00:36:53: und dann Opus 55, steckt Astra in die Tasche und ist billiger. Was macht da oben AI und sagt

00:36:59: oben? Wir haben jetzt gerade, also haben sie jetzt so nicht gesagt, das ist meine persönliche

00:37:03: Interpretation, meine Interpretation als Künstler, ja? Weil so kannst du auch niemanden beleidigen.

00:37:07: Wir haben ja gerade unser Astra-Modell rausgebracht. Wir könnten jetzt auch noch die Soul und

00:37:14: Luna, Terra lassen wir weg. Wer braucht schon die Erde, das ist ja schon Quatsch. Kannst

00:37:20: weglassen. Das erste Optimierungsmaßnahme, diese Menschen, die werfen nur, sind wir wieder bei Doom,

00:37:25: aber anderes Thema. Die auch von den Token-Kosten irgendwie x-fach weniger sind, als es bei Astra der

00:37:33: Fall war. Vielleicht nicht das Niveau von Astra haben, aber doch sehr stark sind. Das hast du auf

00:37:38: einmal Modelle wieder, auf dem Platz, die merklich weniger kosten, mit Blick auf amerikanische

00:37:46: Modelle, ne? Also ich meine, so ein chinesisches Modell ist immer noch extrem viel günstiger und gar

00:37:54: nicht schlecht. Ich werde uns in der Vorbesprechung, ja, ich lasse gerade auf einem Mac im Büro was

00:38:00: rendern, auf dem Quen 38. Das ist gar kein schlechtes Modell, ja? Und das läuft auch in einer sehr

00:38:05: guten Geschwindigkeit. Gut, ist aber nicht der schlechteste Mac-Ausnahme-Thema. Und von der

00:38:10: Seite, glaube ich, schlicht und ergreifend, dass die, wie so, gings ja auf der Lauer sind.

00:38:15: Ich glaube schon, die haben das nächste Modell in der Tasche und wenn einer was

00:38:20: feuert, der erste, der zuckt, so wie Schisshase beim Auto. Wenn die früher

00:38:24: die Jugendlichen in den amerikanischen Filmen sich ins Auto gesetzt haben,

00:38:27: ja, die Mädels irgendwie einen Zeichen gegeben haben, die Autos aufeinander

00:38:30: los und der letzte, der ausweicht, hat verloren. Nicht nachmachen. Und so

00:38:34: ungefähr ist das Gefühl jetzt auch bei dem Modell. Jeder, der irgendwas

00:38:37: im Köcher hat, wartet noch so ein bisschen, der Bogen wird angespannt und irgendwann

00:38:41: kann es einer nicht mehr halten und zuckt und dann zuckt der andere auch.

00:38:44: Ja.

00:38:45: Und ich habe echt Angst und dann bist du gleich dran, Entschuldigung.

00:38:47: Ich habe manchmal auch dieses Gefühl dieses, man weiß nicht, wenn die von einem GPT-Modell

00:38:53: reden, jetzt am Beispiel GPT-6 Astra ist ja da, die nicht intern schon an GPT-7 schon

00:38:57: in der Hand hat.

00:38:58: Absolut.

00:38:59: Mit dem Motto, dass wenn die von zukünftigen Modellen sprechen, natürlich nie einer

00:39:02: gesagt ist, das ist die nächste Version, das kann ja schon die übernächst sein.

00:39:05: Aber jetzt nochmal, weil wir noch ein bisschen ausgeblichen bist, dass er eher auf den Vergleich

00:39:10: zwischen den einzelnen großen Modellanbietern wegezogen, dass sie sich ein bisschen unterbieten,

00:39:14: gerade zeitgleich parallel, was die Preise betrifft und aber auch wieder die, und dann

00:39:19: auf der anderen Seite, sich bei der Fähigkeit übertreffen, die die Modelle haben.

00:39:22: Aber trotzdem ist es ja irgendwie ein interessanter zeitlicher Zusammenhang, dass diese Sachen

00:39:27: diese Woche rausgehauen worden sind, wo Jev gerade aufgetaucht ist.

00:39:30: Weil jetzt mal, hat man gerade gesagt, für die Privatanwender erst mal kein Thema, weil

00:39:35: wir wollen im Budget mit den Dingern, und wir wollen uns nicht erst über Klassifizierung

00:39:39: Gedanken machen, aber jetzt mal aus so einer Entwicklungssicht ist ja in sehr, sehr vielen

00:39:45: Anwendungsfällen, die wir so haben, in beruflichen Umfeldern, aller möglichen Branche, ist

00:39:52: hier wahrscheinlich um das zigfacher günstiger so ein gutes Klassifizierungsmodell wie

00:39:58: wie Jevs ist zu benutzen, anstatt die teuren API-Kosten zu bezahlen, dann bei Entroffik

00:40:03: und auch mal eine Tese. Also ich würde sagen, Klassifizierung erkennt man sich eine Erleuchtung.

00:40:09: Danke für die Erleuchtung. Ich bin ja der IT sehr ansässig in meinem beruflichen Alltag.

00:40:16: Ich habe zwar auch an das ein oder andere System, das natürlich jetzt nicht hier erwähnen,

00:40:22: dann ist auch klar gedacht, wo ich mir gedacht habe, okay, Klassifizierung gehört

00:40:25: zum Haus gebraucht. Aber jetzt, wo du sagst, die Idee der Gedanke, wie viele Dinge lassen

00:40:33: sich auf so eine Stufe ein, bewährte, was ist jetzt die richtige Entscheidung und wo früher

00:40:40: vielleicht auch bisherige Wirkflos, also Abfolge und Befehl zum Fragekehren, Regelwerke,

00:40:46: Regelsysteme, erst was eingestuft haben, wieder was eingestuft haben, das lässt

00:40:50: sicher auch KI sei Dank, sicherlich sehr einfach in eine Jev-artige Abfragestruktur überführen.

00:40:59: Aber ich glaube, das wäre, wenn ich das jetzt im Geiste mal weiterspende und du würdest das

00:41:06: bei einem etablierten System tun, das wäre disruptiv, weil du hättest erstens über Jahre

00:41:15: gewachsene Regelwerke, ich will niemanden zu nahe treten. Aber in großen IT, eher größer

00:41:19: und älter die IT-Systeme, umso gewachsener ist es, würdest du anfangen und würdest entweder das

00:41:25: Modul oder noch mehr neu denken und kommst dann noch nicht mal mit der Idee um die Ecke und sagst,

00:41:32: ah, ihr müsst ein bisschen mehr KI benutzen. KI-Durchdringung. Red mit dem Modell. Schreib gute

00:41:38: Prompts und Skills. Nee, vergesst. Ich muss nur sagen, du, ich will eigentlich wissen,

00:41:43: ABC, der Rest der passiert schon. Glaub mir, das klappt. Spannend. Ja, und ich glaube,

00:41:49: Deshalb ist das für mich dieser Jev-Moment jetzt auch wieder fast so was wie der GPT-Moment nicht ganz so stark.

00:41:54: Wir sind jetzt nicht irgendwie, das Thema KI ist nicht auf dem Tisch gelandet in allen, in allen Mündern,

00:42:00: sondern jetzt ist dieses Thema wirklich klassifizierer dazugekommen.

00:42:05: Und ich denke immer, es gibt auch diesen, ich vergesse wieder den Autornamen,

00:42:09: das Thema mit dem schnellen und langsamen Denken.

00:42:12: Da gab es so ein schönes Buch, wo eben auch unser Gehirn quasi in so zwei Systeme eingeschaltet worden ist,

00:42:17: einmal das System 1, dass er so quasi reagiert, also schnelle quasi nicht rational, sondern

00:42:25: eher emotional Entscheidungen, die unser G&M machen kann, darauf, dass wir viele Sachen

00:42:29: gelernt haben, Sachen klassifiziert haben, der Sebelzahntiger kommt um die Ecke, also

00:42:32: laufe ich lieber weg.

00:42:33: Ja, also wenn es stelle der Klassifizierung sagt.

00:42:35: Jev, ohne Klaus.

00:42:36: Genau, ohne erst darüber nachzudenken, könnte es ein netter Sebelzahntiger sein

00:42:40: oder nicht?

00:42:41: Weißt du solche Sachen?

00:42:42: Eigentlich müsste Jev ja heute sagen, bleib stehen, weil du bist entweder in

00:42:47: gibt es nicht? Oder bist du im Zoo? Ja, genau. Also wenn wir sagen schlechtes Beispiel. Und

00:42:51: hoffentlich... aber ihr müsst ja noch mal prüfen, ob die Scheibe noch dazwischen ist

00:42:54: oder die Scheibe vielleicht defekt ist, solche Sachen. Auf jeden Fall, weißt du, ich glaube,

00:42:58: wir haben jetzt ein zweites System, das im Zusammenspiel, also dieses System 1, also

00:43:04: dieses schnelle Denken und System 2, das langsamer Denken in Anflugung, schon langsam

00:43:07: ist ja in Anflugungsstrichen beim LMM-Vergleich zu Menschen. Aber das ist im Prinzip

00:43:11: dieses beiden Systeme im Zusammenhang, glaube ich, wirklich, und wenn du das gerade formuliert

00:43:17: hast, echt nochmal eine disruptive Auswirkung in den nächsten Wochen und Monaten haben

00:43:23: werden, wie wir IT verstehen, wie wir Systeme verstehen, wie wir vielleicht sogar ganze

00:43:29: Betriebssysteme verstehen, wie eigentlich unser ganzes IT-Basisstruktur nochmal auch

00:43:36: umgedreht wird.

00:43:37: jetzt dieses, ja, IT muss immer deterministisch sein und dementsprechend kann das natürlich

00:43:42: von so einem LLM, das eigentlich nur so ein bisschen rumredet und halluciniert und die

00:43:46: nächsten Token quasi vorher sagt, ja, kann das ja nicht klassische IT so hundertprozentig

00:43:51: ersetzen.

00:43:52: Jetzt kommen wir zu einem System, das eigentlich sehr, sehr klassisch IT mit Kassafrizierung

00:43:55: ist, wo ich sage, hm, das wird schon nochmal der ein oder andere Stein, den

00:44:01: wir bisher vielleicht nicht angerührt haben in der IT, weil wir da gesagt haben,

00:44:06: wollen wir jetzt aber eher so klassisch machen, wird das, glaube ich, noch mal umdrehen.

00:44:09: Der, der den Zukunft mit einem LM kommt, ist mehr so der Klassische in sich, oder?

00:44:13: Ja, das musst du sagen. So schnell ist die Geschwindigkeit halt tatsächlich. Ich glaube,

00:44:17: ich bin da gespannt drauf. Wir werden bestimmt noch mal auch in der anderen Folge darüber reden.

00:44:21: Ich glaube, da ist jetzt die Musik drin, dass wir jetzt ab dieser Woche quasi von zwei

00:44:28: unterschiedlichen Systemen da reden müssen, die wir haben. Also einmal das in Anführungsstrichen

00:44:33: ausführlich denkende LMM und auf der anderen Seite das schnell,

00:44:38: wahnsinn schnell entscheidende oder klassifizierende KI-Systeme auf der

00:44:43: anderen Seite und die im Zusammenspiel, glaube ich, eine super hohe Mächtigkeit haben.

00:44:47: Ich bin auch gespannt, was da für Anwendungen noch in den nächsten Wochen

00:44:50: rausputzen werden, Experimente, die da passieren, die du hast ja schon so ein paar

00:44:54: witzige geteilt, die du selber gebastelt hast, da wird es noch,

00:44:57: ich glaube, das wird richtig passieren.

00:44:59: Go-Spiegel oder so, AlphaGo wie damals, machen einfach meine Horde von Jev, mal gucken, was

00:45:03: daraus kommt.

00:45:04: Aber weißt du, du hast schon so ein bisschen Ausblick auf nächste Folgen und es wird uns

00:45:08: begrüren und begleiten.

00:45:09: Du bist uns noch verschuldig, wir haben es schon angeteasert und ich konnte es mir auch

00:45:14: nicht wegnehmen, dass ich gesagt habe, was ich so von Metas KI-Modellen halte.

00:45:18: Ja.

00:45:19: Die sind jetzt manifestiert, möchtest du uns dazu was sagen?

00:45:22: Ja, natürlich gerne und das mache ich, weil jetzt haben wir in dieser Folge ein

00:45:27: ein bisschen mehr so wieder einen Blick hinter die Kulissen gebracht, den den Privatkunden

00:45:31: und Privatzuhörer draußen vielleicht eher tan-gieren, sag ich mal, auch wenn ich mich

00:45:37: freue, dass ihr bis hier hinzugehört habt. Was ist noch so passiert in dieser Woche?

00:45:40: Meta, also die große, große Unternehmen, das hinter Facebook steht und hinter Instagram

00:45:46: und hinter WhatsApp und was, was ich noch, was auch Snapchat auch glaube ich, weiß

00:45:50: ich gar nicht mehr, ist Snapchat auch, ich weiß es nicht, ich habe den Überblick

00:45:53: verloren.

00:45:54: Der liebe Mark Zuckerberg hat auf der Bühne bestanden und ein paar neue Geräte angekündigt und hat eine tolle, so ehrlicherweise eine ziemlich geile VR-Brille gezeigt.

00:46:03: Da war ich auch tatsächlich, habe ich ganz kurz ein Drehendchen verdrückt, weil ich war ja ganz früh dabei bei der Apple Vision Pro.

00:46:11: Genau, die das 20.000-Fache gekostet hat von dieser Brille, die er jetzt gezeigt hat und auch nochmal 30-mal so schwer war, glaube ich, ne?

00:46:17: Ja, genau.

00:46:17: Ich übertreibt ein wenig, schuldigung, Apple, ja, aber das Ding ist, glaube ich, das wiegt irgendwie, keine Ahnung, das wiegt glaube ich, ein paar Hundert Gramm.

00:46:23: Ja, kostet 1.000 Euro.

00:46:24: Also ist billiger als ein 1.000 Euro fold.

00:46:27: Ja, ja.

00:46:28: Also es ist wirklich irre und scheiß von der Qualität wahnsinnig zu sein und das könnte

00:46:31: echt nochmal ein Ding sein, dass den so wieder mal kurz eingeschlafenen VR-Markt doch

00:46:37: nochmal wieder neu belebt, meiner Meinung nach, müssen wir mal gucken.

00:46:39: Dann hat er natürlich auch neue Metabrillen rausgebracht, die KI-Brillen sind ja in

00:46:45: der Diskussion.

00:46:46: Da wollten wir auch mal eine Folge darüber machen, die so ein bisschen so als Spannerbrillen

00:46:49: bezeichnet werden.

00:46:50: Auf deiner Seite haben die auch gut durchaus Vorteile, die können durchaus helfen.

00:46:53: Und was er noch ausgebracht hat, oder was wir so announced haben, das war schon ein bisschen

00:46:59: so eine Menge da, das Thema Muse. Muse ist jetzt so der Name für diese Muse, genau, cloud-basierte

00:47:07: KI, die dann über die Geräte hinweg dir als persönlicher Assistent zu verfügen stellt. Also

00:47:12: egal mit welchem Gerät du dann interagierst, ob das mit deinem Telefon ist, ob das dann

00:47:15: mit deiner Metabrille ist, ob das dann hinter die VR-Brille ist. Muse wird so ein übergreifender

00:47:20: Begleiter für dich werden, der natürlich, und das finde ich spannend, aus so einer Nutzersicht

00:47:28: schon Vorteile haben wird, weil er ja erstmal, ah, ist so ein bisschen personalisierter. Es ist

00:47:34: jetzt nicht irgendwie nur so ein Chatfenster, sondern es ist ein kleines, süßer Avatar,

00:47:38: mit dem ich reden kann, der mich halt, der mich kennt, dem ich sagen kann, bestellen

00:47:42: mir mal jetzt schnell das Restaurant vor oder suchen mir mal eine Reise raus. Also das

00:47:46: Personalisiert so ein bisschen das Erfahrung mehr als wir das vielleicht von Schädtepity und anderen bis jetzt kannten und was sie noch

00:47:54: gemacht haben und das ist dann das letzte Gerät aus der Reihe, die da jetzt vorgestellt worden sind und das ist dieses

00:47:58: Tamagotchi-Style-Gerät. Tamagotchi war für die jüngeren Zuhörer, unter uns war mal 20, 30 Jahren so ein kleines

00:48:06: Plastik-Mini-Computerchen, wo du ein Tierchen drauf gepflegt hast, ein virtuelles Tier, das du dann ab und zu mal

00:48:12: Füttern musstest du, du hast zwei, drei Backen auf diesem Ding und konntest dann über die Backenkombination, hast du das gestreichert, hast du eben Nahrung gegeben und dann ist das Tamarotschi halt Tag für Tag größer geworden und wenn du es mal vergessen hast, ist es halt auch gestorben.

00:48:25: Da gab es damals ein super Hype. Auf jeden Fall haben sie jetzt so ein kleines Gerät an so einer Keychain, das ist also nur so groß, wo dann News drauf lebt.

00:48:33: News ist dann nicht mehr in deinem Telefon, sondern kann dann eben auch darüber

00:48:39: übers Internet auf als KI mit dir interagieren.

00:48:43: Indem du einfach nur so einen Knopf drückst an der Seite. Da scheinen auch Kameras oder so was drin zu sein, weil er sagt auch, wenn du News durch die

00:48:50: Gegend hältst, also dieses kleine Tamotchi durch die Gegend hältst, dann kann das auch die Umgebung wahrnehmen.

00:48:55: Also müssen irgendwelche Kameras verbaut sein. Sie haben da jetzt noch nicht gesagt, was da alles drin ist.

00:49:00: Das ist jetzt auch erst so ein paar Tests, die haben sie gebaut, aber sie wollen auf jeden

00:49:03: Fall noch vor der Holidays-Season, also in Amerika vor der Weihnachtszeit quasi im Dezember

00:49:08: schippen, damit sie im Prinzip auch den Weihnachtsmarkt noch mitnehmen können.

00:49:11: Und ich glaube, das ist jetzt so ein, wir hatten ja schon mehrere, wie hießen sie

00:49:15: damals diesen, ich weiß schon gar nicht mehr, der AI-Button hier und da, weiß ihr

00:49:20: irgendwelche AI-Tools, die man jetzt über die letzten zwei, drei Jahre rausbringen

00:49:23: wollte, wo die AI sich quasi abseits des Telephones oder des Computers in der Welt

00:49:29: des Kunden manifestierte. Es könnte sein, dass wir jetzt da mit der Marktmacht von der

00:49:34: Meter, jetzt sind nicht alle Geräte toll gelaufen und alle Ideen, die Zuckerberg hatte, wirklich

00:49:39: abgegangen wie Sau. Nein, aber das könnte durchaus sein, dass wir bei dem Gerät schon

00:49:44: relativ zügig hohe Zahlen sehen werden, dass Menschen das tatsächlich aktiv nutzen

00:49:51: und kaufen werden.

00:49:52: An dieser Stelle halte ich mein Wort. Sollte das Ding auch nur andersweil sind drei Monaten

00:50:00: in der Online-Welt von berichtet werden, würde ich eine Folge mit Jens aufnehmen bei einem

00:50:09: sehr guten Essen, zu dem ich ihm einlade, weil ich habe mich schäkig gelacht, also

00:50:13: ich das Ding gesehen habe. Und vielleicht ist das mein zweiter Jev-Moment, als ich

00:50:17: nicht verstanden habe. Aber eine andere Sache, finde ich, hat Meta damit gezeigt,

00:50:23: nämlich was mir bei Apple Angst und Mange gemacht hat.

00:50:27: Das haben wir dieses Ding da vorgestellt, zum Umhängen und halt zwischen

00:50:31: die Gegend und keine Ahnung was und Apple hat etwas vorgestellt, dass es in

00:50:37: der EU nicht gibt. Das ist ja ungefähr wie iOS 7 20, die von euch, die ihr

00:50:41: iPhone geupdatet haben und gedacht haben, das Update muss wohl nicht geklappt haben,

00:50:45: weil ich sehe nix, herzlichen Glückwunsch an die EU, weil alles was irgendwie neu ist, ist EU-seitig abgeklemmt,

00:50:50: weil Apple und die EU sich streiten. Ich möchte gar nicht sagen, wer das schuld hat.

00:50:54: Aber die haben auch außer die EU auf ihrer Watch ein Feature drin und ein Feature angekündigt, wo ich dachte,

00:51:03: in welcher Welt werden wir zukünftig leben? Also ich meine, ihr wisst ja alle,

00:51:07: man darf Menschen nicht auditiv aufnehmen ohne ihre Zustimmung.

00:51:12: Und die Apple Watch selbst hat ein Mikrofon und ein Lautsprecher und hatte bisher mal diese Sprachmemo-App und so was.

00:51:22: Aber in Amerika haben sie jetzt die Funktion aktiviert, dass du quasi, weder aktiviert oder sie kommt, also zumindest mal angekündigt.

00:51:28: Machen wir es mal so, weil ich bin nicht in Amerika, die wir sprechen, kann ich das jetzt schlecht ans Hand gedenkt legen und gucken,

00:51:33: Dass du nicht nur sagen kannst, ich drück auf der Uhr quasi in eine Geste und bekomme mitgeteilt, was in den letzten 30 Sekunden gesprochen wurde.

00:51:42: Weil du vielleicht überhumpelt wurdest und das dir nochmal anhören willst, finde ich auch spukier.

00:51:46: Statt zu fragen, wie bitte, dass du auf den Knopf drückst und dann nochmal die letzten 30 Sekunden vorgespielt kriegst, was auditiv um dich herum passiert ist.

00:51:53: Ne, sondern auch, dass sie sinngemäß sagen, na ja gut, wenn du abends auf deine Uhr guckst und auf dein Handy, kriegst du in der Samenfassung des Tages, weil das Mikro immer läuft.

00:52:01: läuft. Und dann stehst du da und denkst so, okay, also was für eine Welt, ja? Jetzt kommt

00:52:08: dieses News-Ding, das vielleicht in die Ecke guckt, während du es hinhältst, die Uhr

00:52:11: hört zu, vielleicht kriegen wir wirklich irgendwann mal diese Airpods, diese Lautsprecher, diese

00:52:16: Kopferhörerchen, die die App damit mit Kameras drin. Ich glaube, da wird sich so vieles

00:52:20: ändern und das wird auch das ganze Thema Datenschutz, EU, nochmal ganz ordentlich

00:52:26: stressen, weil, was ich eben so in Hämme gesagt habe, ne, Streit zwischen Apple und

00:52:30: EU. Ich will gar nicht sagen, wer Recht hat oder wer nicht. Ja, weder das Lager, ich bin

00:52:35: groß und alt genug, ich brauche keinen Schutz, geht mir das Zeug, noch das Lager, wir müssen

00:52:38: uns vor den Konzernen verbeugen, noch sonst was. Da gibt es ja garantiert ganz viele verschiedene

00:52:43: Meinungen. Aber eine Sache finde ich merkst du schon. In der Verfügbarkeit für den Konsumenten

00:52:48: hat man immer mehr das Gefühl, dass wir uns in Europa abgrenzen, die Chancen nicht

00:52:58: kriegen, daran teilzuhaben. Ob das gut oder schlecht, nochmal. Die Diskussion kann man und

00:53:03: muss man, sollte man, wie auch immer, führen. Aber wenn ich alleine jetzt mal bei Apple

00:53:07: gucke, es gibt Features, die existieren seit zwei bis drei Jahren. Die sind nicht in der

00:53:12: EU. Wenn ich in die Schweiz fahre, ist da. Wenn ich nach Deutschland komme, ist weg.

00:53:17: Und dann stehst du da und denkst so, also als Konsument würde ich das gerne nutzen,

00:53:26: oder wenn ich davon, welche Potenzialen in irgendwelchen Lösungen vielleicht für einen

00:53:29: dienstlichen Einsatz sehe, aber als Konsument möchte ich das doch nutzen und wenn das jetzt

00:53:34: nochmal so zwei, drei Jahre weitergeht und wir dann über Robotik nachdenken, wir dann

00:53:40: über noch mehr Geräte, die den Alltag erleichtern oder auch das Berufsleben nachdenken, dann

00:53:45: habe ich echt so ein bisschen Sorge und das ist so ein bisschen für mich leider

00:53:50: dann doch etwas traurigere Ausblick, wie wir da Boden unter die Füße kriegen, wenn du

00:53:56: dann quasi vielleicht durch die Robotik, durch Telearbeit viel mehr in Konkurrenz mit anderen

00:54:01: Menschen trittst, die schlicht untergreifenden anderen Zugang zur Technik haben, als wir

00:54:08: Europäer.

00:54:09: Weil die dann vielleicht schon sagen können, ich schalte mich auf den Roboter drauf oder

00:54:13: ich habe das bei mir zu Hause und ich kokalt hier und krieg dann erklärt, warum ich

00:54:17: den Müll nicht rausgebracht habe.

00:54:19: Gut, okay, fairer Punkt, 20.000 Euro ausgeben für ein Roboter, der Müll rausbringt, ist

00:54:22: vielleicht auch ein bisschen übertrieben, aber vielleicht kam ein bisschen mein Gedankengut

00:54:27: rüber, dass ich glaube, da müssten alle Parteien noch mal überlegen, wie sie an einen Tisch

00:54:32: kommen, wie wir Schutz, Privatsphäre, Datenschutz auf der einen Seite, aber auch die Welt

00:54:38: dreht sich ja weiter.

00:54:39: Das, was alle angekündigt haben, um wir in der Doomsday-Folge gemacht haben,

00:54:43: ist ja nicht der Fall.

00:54:44: Es hört ja keiner auf.

00:54:45: Ja, ich würde jetzt den Bild von Europa nicht so schwarz malen.

00:54:52: Hallo, das ist eine Interpretation meiner Aussage.

00:54:55: Eine Kategorisierung meiner Aussage.

00:54:57: Das habe ich so nicht getroffen, Jev.

00:54:59: Das war die 80% die Wahrscheinlichkeit, dass du das sagen wolltest.

00:55:03: Dementsprechend, das ist fein für mich.

00:55:05: Nein, spaß per Seite.

00:55:06: Ich glaube, ich glaube nicht, dass das so schlimm ist.

00:55:09: Ich glaube, es gibt ein paar Sachen, wo wir sagen, es ist schon okay,

00:55:12: Okay, wenn jetzt nicht jeder rumläuft und ständig irgendwie ständig alles aufgenommen wird, um eine herum, weil alle irgendwie Brillen tragen, wenn die ganze Zeit Videos aufnehmen, wir haben was anderes.

00:55:21: Ich glaube, wir müssen da technisch...

00:55:23: Ernst, ich nehm dich gerade auf, ne? Also, ich hab hier die Session gestartet.

00:55:26: Oh, sorry. Ja, okay, ja, okay. Das ist alles aufgenommen, was wir hier sagen, ja.

00:55:29: Und auch noch im Internet benutzt. Oh, okay. Anderes Thema.

00:55:32: Nein, Spaß beiseite. Also, ich glaube, das ist schon...

00:55:34: Du kennst mich, ich finde es immer gar nicht schlecht und ich glaube, da ist eher eine Chance drin, dass wir es ein bisschen regulierter machen.

00:55:38: Werden auch mal schon mal eine Folge über die humanoiden Roboter,

00:55:42: wo sich dann doch tatsächlich irgendwie Operator von irgendwo

00:55:45: dann in dein Schlafzimmer einschalten, während dein Roboter

00:55:48: dann vielleicht das Kissen aufschüttelt.

00:55:50: Wollen wir das? Weiß ich nicht so ganz genau.

00:55:52: Da muss man gucken.

00:55:53: Wir müssen Antworten finden, weil wir wollen natürlich

00:55:54: die Vorteile davon haben.

00:55:55: Wir wollen alle diese Sachen eigentlich auch in Zukunft nutzen.

00:55:58: Aber ich mach mir da keinen so großen Kopf weg.

00:56:01: Ich hab jetzt die Woche gehabt, die da irgendwie ein neues humanoides

00:56:04: Roboter-Stardup in München angekündigt,

00:56:06: das schon wohl mehr erste Finanzierung bekommen hat.

00:56:07: Also, wir sind ja jetzt nicht so schlecht aufgestellt in Deutschland in Europa.

00:56:10: Ich dachte, du meintest den Cage Fight, wo einer sich gegen den T-800 in den Käfig gemähert hat.

00:56:16: Er hat ein paar Mal ihn getroffen und dann hat er den 800 einfach so einsmal mal gedreht in der Baroom.

00:56:21: Genau, der ist dann durch die Gegend geflogen, das habe ich auch gesehen.

00:56:24: Ja, ja, es sind wilde Zeiten, es bleiben wilde Zeiten.

00:56:27: Aber lass uns jetzt nicht von Höckchen auf Steckchen kommen, die Ende der Stunde...

00:56:31: Heute klappen die Sprichwörter sehr gut.

00:56:33: Ja, ja, die Ende der Stunde naht auch schon.

00:56:36: Das heißt, die Folge ist im Kasten.

00:56:42: Hallo Jev, haben wir eine Folge aufgenommen?

00:56:45: Ich glaube, er hat ja gesagt. Ja, hat er gesagt.

00:56:49: Wir werden das Thema Jev wahrscheinlich noch das ein oder andere mal hören.

00:56:52: Wir werden also in Zukunft nicht mehr nur noch rein über irgendwelche neuen

00:56:55: Modelle reden, sondern auch über andere künstliche Intelligenzen, die reinkommen

00:56:59: und mir jetzt Spaß gemacht, Mark, wie immer.

00:57:01: Als amerikanisch treuer Podcaster müssen wir das jetzt ja auch Super Intelligence nennen.

00:57:08: Kleiner Witz aus der UN-Rede vom Präsidenten der Vereinigten Staaten.

00:57:13: Keine Ahnung was da passiert ist.

00:57:15: Gut Jens, an dieser Stelle danke für ... muuus.

00:57:19: Das freu mich schon aus Essen.

00:57:20: Das wird einfach für mich ganz ehrlich.

00:57:23: Der hätte mir ja nur zuhören müssen.

00:57:24: Ich habe doch gesagt Zuckerberg hat das jetzt angekündigt, dass er in drei Monate

00:57:27: rauskommen soll.

00:57:28: Du kannst mir doch jetzt nicht ...

00:57:29: Meinst du ...

00:57:30: Ehrlich? Das habe ich also das hier gesagt, dass in der Folge habe ich mir gedacht, verdammter

00:57:35: Axt, ich habe dir in der Vormoderation gesagt, ich werde das tun und dann fühlte ich mich

00:57:41: aber bei der Ehre erwischt und ich konnte nicht weg und dann hast du mich quasi schachmat

00:57:48: gesetzt. Einfacher Wind für mich, einfacher Wind. Ich werde mir eine entsprechende Revanche

00:57:53: einfallen lassen in diesem Sinne. Wenn euch die Folge gefallen hat, sagt euren

00:57:58: Freunden, Freundinnen und Kollegen, Bescheid. Hinterlasst uns ein Like, ein paar Sternchen

00:58:02: in dem Podcast leeren eurer Wahl, besucht uns in unserem WhatsApp-Kanal oder auf unserer

00:58:07: Lending-Page. Alles ist in den Schaulords entsprechend verlinkt und schaltet das nächste

00:58:12: Mal wieder ein, wenn Jev euch sagt, lohnt sich die Folge. Ja, bis dann, ciao.