„Es ist schon eine Weile her, dass wir so viel Aufregung über eine technologische Innovation erlebt haben. Mit Blick auf die Stärken und Schwächen von ChatGPT, vertreten wir folgende Punkte:
- Es wird länger dauern, bis die Menschen ChatGPT annehmen, als derzeit erwartet wird.
- Das Geschäftsmodell des Chatbots weist nicht die von Investoren geforderte Rentabilität auf und scheint daher im derzeitigen Umfeld fragil zu sein.
- Die Nutzung von Big Data wird weiterhin eine zentrale Rolle bei der Einführung der generativen KI-Technologie spielen.
- Die Notwendigkeit, Arbeitskräfte für die generative KI zu qualifizieren und umzuschulen, wird rapide zunehmen; Fragen des Humankapitals (und der Obsoleszenz von Fähigkeiten) werden weiterhin von zentraler Bedeutung sein.
Das Ziel ist bekannt, aber der Weg dorthin nicht
Wir sind der Meinung, dass es eine auffällige Parallele zwischen ChatGPT heute und autonomen Fahrzeugen im Jahr 2015 gibt. Damals waren alle von der Qualität der autonomen Autos und den von Tesla und Google entwickelten Autopiloten beeindruckt. Aber sieben Jahre später sind sowohl die Autohersteller als auch die Technologieunternehmen wieder auf dem Boden der Tatsachen angekommen. Die Technologie wird eines Tages fertig sein, aber der Mensch tut sich immer noch schwer damit, den genauen Zeitplan für diese Projekte vorherzusagen.
Geschäftsmodell und Strategie sind nicht neu
ChatGPT in industriellem Maßstab ist keine Ausnahme. Vielleicht ist dieses fortschrittliche Konversationstool die Zukunft, aber seine Entwicklungsstrategie und sein Modell stammen aus dem vorangegangenen Jahrzehnt (2010er Jahre), das durch billiges Geld und florierende Märkte gekennzeichnet war. Unternehmen verbrannten Geld, um die ersten auf ihrem Markt zu sein und günstige Skaleneffekte zu erzielen. Ich denke dabei an Unternehmen wie Uber, Airbnb, DoorDash und Groupon.
Die ChatGPT-Suche stellt für OpenAI, das Unternehmen hinter der Technologie, derzeit einen großen Kostenfaktor dar. Dennoch sind diese Suchen immer noch kostenlos. Bei diesem Tempo müsste OpenAI jedes Jahr über eine Milliarde Dollar ausgeben, nur um die Anfragen der Internetnutzer zu erfüllen. Die Ausgaben für Forschung und Entwicklung würden dann noch hinzukommen. Eine monatliche Gebühr von 42 Dollar könnte die Kosten sicherlich senken, aber die Nutzer würden ein höheres Maß an Urheberrechtsschutz und ernsthafte Bemühungen im Kampf gegen Desinformation erwarten. Leider bedeutet dieser Wettlauf um das Rampenlicht, dass auch der Gedanke der Energieeffizienz ins Abseits gedrängt wird.
Kein ChatGPT ohne Big Data
ChatGPT ist vor allem eine Erinnerung daran, dass der Zugang zu Daten für ein derartig groß angelegtes Modell unerlässlich und das mächtigste Glied in dieser Wertschöpfungskette ist, vor allem, wenn es immer mehr konkurrierende Algorithmen gibt, was bereits der Fall ist. Der Chatbot zeigt auch auf, dass Big Data in den kommenden Jahren ein wichtiges Investitionsthema bleiben wird.
Allerdings wird die Nutzung in Bereichen mit weniger Routinen und weniger frei verfügbaren historischen Daten eingeschränkt sein. Das ist der Grund, warum sich die generative KI in Bereichen wie Design und Simulation nur schwer durchsetzen kann. Die Agentur Getty Images versucht beispielsweise, eine Rechtsprechung zur Musterausbildung zu schaffen, indem sie eine Klage gegen Stable Diffusion wegen Verletzung des Urheberrechts eingereicht hat.
Überalterung des Humankapitals beschleunigt sich
Wir sind nicht übermäßig besorgt über eine Welt ohne Arbeitsplätze. Im Gegenteil, in einer Reihe von Bereichen wie dem Gesundheitswesen, den Dienstleistungen und der Forschung herrscht nach wie vor ein gravierender Arbeitskräftemangel. Es macht keinen Sinn, über das Ende der Arbeit zu sprechen, wenn wir Ingenieure, Techniker und Forscher brauchen, um den Klimawandel zu bekämpfen. Wenn generative KI ein Risiko darstellt, dann liegt es in dem dringenden Bedarf an hochqualifizierten Arbeitskräften. Das Auftauchen von ChatGPT und seine rasche Verbreitung sind ein weiteres Beispiel für die beschleunigte Überalterung des Humankapitals.
Infolgedessen werden die Regierungen die Schulprogramme anpassen und die Unternehmen die Berufsausbildung überdenken müssen. Für Unternehmen, die sich stark auf die Ausbildung konzentrieren, stellt dies einen großen Wettbewerbsvorteil dar, der es ihnen ermöglichen wird, ihre Innovationslücke zu schließen und ihren Vorsprung auszubauen.
Da immer mehr Aufgaben automatisiert werden können, dürfte dies auch beschwerliche Arbeitsbedingungen verringern und Energie für die Herausforderungen freisetzen, denen wir uns stellen müssen. Der Wirtschaftswissenschaftler Alfred Sauvy wäre mit uns einer Meinung gewesen. Seine Verlagerungstheorie besagt, dass Produktivitätssteigerungen vorteilhaft sind, da sich Nachfrage und Arbeitsplätze auf Aufgaben mit höherem Mehrwert verlagern können.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Zukunft einfach sein wird. Eine entscheidende Herausforderung in den kommenden Jahrzehnten wird darin bestehen, den Bedarf an Neueinstufung, Höherqualifizierung und Umschulung zu decken und gleichzeitig die Menschen bei der Bewältigung nichtlinearer Karrierepfade zu unterstützen. Möglicherweise müssen wir sogar die Grundlagen des schulischen Lernens überarbeiten.“
Von Jacques-Aurélien Marcireau, Experte für Künstliche Intelligenz und Fondsmanager des EdR Fund Big Data bei Edmond de Rothschild Asset Management
