Es ist passiert. Wir müssen uns anschnallen. Die Künstliche Google-Intelligenz kann genauso gut programmieren, wie durchschnittliche menschliche Programmierer. - Deepmind, die "SKI"-Tochter von google hat am 8.12.2022 bahnbrechende Forschungsergebnisse in der renommierten Wissenschaftszeitschrift Science veröffentlicht. Bereits im Februar 2022 wurde darüber berichtet, allerdings nicht wissenschaftlich, sondern marketing-mäßig. Jetzt hat das den peer-review bestanden!
#Systemwissen-ist-Zukunftskompetenz.
von Marcus H.V. Lohr
Lesezeit: 7 Minuten (1400 Wörter)
Dieser Blog sucht Lösungen der Probleme, die keine sein müssten. - Ein wichtiger Bestandteil unseres Ansatzes sind kluge Fragen, denn: „In einer klugen Frage liegt die halbe Antwort“.
Es ist passiert. Links geblinkt hat sie schon lange, um auf die Überholspur zu fahren, die Smarte Künstliche Intelligenz. Jetzt ist sie auf gleicher Höhe und das Gaspedal ist durchgetreten!
Ergebnis für alle Ungeduldigen
Auf Englisch und im Geschäftsleben nennt man das „Executive Summary“, weil gerade Chefs nicht gerne lesen. Sie machen daher eine Art „Abkürzung“, indem sie denen vertrauen, die ihnen die Sachen vorlegen. Eine Executive Summary ist selten länger als 2 Seiten. Meist soll sie auf eine Präsentationsfolie passen.
Also:
6 Bullet-Points – 42 Worte (Die Antwort auf fast Alles)
Disrupt yourself or be disrupted
· Alles, was gedacht werden kann, wird gedacht werden.
· Alles, was gemacht werden kann, wird gemacht werden.
· Romantisch unterschätzt: SKI (Smarte-Künstliche-Intelligenz).
· Maschinen-Intelligenz hat den Menschen bereits in Schach und Go überholt.
· Jetzt überholt sie ihn beim Programmieren.
· Fahrlässig zu glauben, es bleibe dabei.
Ich bin mir nicht sicher, ob ich mich freuen oder sorgen soll. Wir nähern uns der Voraussage von Raymond Kurzweil, der voraussagt, dass die Menschheit in ein Zeitalter exponentiellen Fortschritts eintritt, in welchem die Fortschritte von 100 Jahren bisher wie im Zeitraffer ablaufen oder andersherum in 100 Jahren wahrscheinlich so viel Fortschritt kommt wie vorher in 100 x 100 Jahren oder mehr. Kurzweil nannte das ganz im Sinne positiver Silicon-Valley-Mindsets „the law of accelerating returns“.
Warum könnte uns das sorgen sollen?
„Die größte Schwäche der menschlichen Zivilisation ist unsere Unfähigkeit, eine exponentielle Wachstumsfunktion zu begreifen.“
(Allen A. Bartlett, 1969)
Wissen ist eine Exponentialfunktion. Programmierung auch.
Doch der Reihe nach.
Vor dem Zweiten Weltkrieg gab es praktisch kein Berufsbild von Programmierern. Interessanterweise waren die ersten „Coder“ überwiegend Frauen. Wenn man die Entwicklung seit dem 2. Weltkrieg anschaut, dann kann man etwa grob die Gesetzmäßigkeit feststellen, dass sich die Anzahl der ProgrammiererInnen ungefähr alle 5 Jahre verdoppelt hat. Ab den 1990er Jahren wurde auch die Ausbildung professionalisiert und testosterongetriebene junge Männer verdrängten die Frauen, so dass wir heute tatsächlich im Wesentlichen von Programmierern reden können.
Bereits 1959 hat der Management Vordenker, Peter Ferdinand Drucker den Begriff des Wissensarbeiters (Knowledge Worker) geprägt, woraus dann die Wissensgesellschaft entwickelt wurde. (Landmarks of tomorrow).
Jetzt hören wir seit bereits 2017 „Daten sind das neue Öl“, erstmals im Economist publiziert. „The world’s most valuable resource is no longer oil, but data“. – Die Metapher ist möglicherweise nicht ganz korrekt, (denn Öl ist nach einmaliger Nutzung verbrannt und Daten sind möglicherweise noch wertvoller geworden), aber man spürt ihre Tragweite.
Was die Raffinierung von Rohöl ist die Datenverarbeitung und Analyse zu Information!
Am 12. Mai 1997 schlägt der IBM-Computer „Deep Blue“ den mehrfachen Schach-Weltmeister Garri Kasparow.
Im Oktober 2015 schlug AlphaGo, ein auf das asiatische Brettspiel Go spezialisiertes Computerprogramm, den mehrfachen Europameister, im März 2016 einen der weltbesten Profispieler. AlphaGo wurde von der Google-Tochter DeepMind entwickelt. Beachtlich war, dass der Profispieler die erste Partie gewonnen hat und danach der Computeralgorithmus selbstlernend 4 Mal gewann, also 4:1 für den Algorithmus.
Wie zu erwarten war, gewann die nächste Version, AlphaGo Zero ab 2017, komplett selbst lernend, gegen ihren älteren Bruder, ohne dass dieser den Hauch einer Chance gehabt hätte.
Der ehemalige Schachweltmeister Garri Kasparow meinte, er sei erstaunt darüber „was man von AlphaZero und grundsätzlich von KI-Programmen lernen kann, die Regeln und Wege erkennen können, die Menschen bisher verborgen geblieben sind.“ und „Die Auswirkungen sind offenbar wunderbar und weit jenseits von Schach und anderen Spielen. Die Fähigkeit einer Maschine menschliches Wissen aus Jahrhunderten in einem komplexen, geschlossenen System zu kopieren und zu überflügeln, ist ein Werkzeug, das die Welt verändern wird.“
https://de.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
Zeitsprung - Februar 2022: Dieselbe Tochter-Gesellschaft Googles, DeepMind, stellt „marketing-mäßig“ vor, dass ihre Künstliche Intelligenz genauso gut programmiert, wie durchschnittliche menschliche Softwareentwickler. – Dieses Ergebnis wird wissenschaftlich einem Peer Review durch Experten unterzogen und am 9. Dez. 2022 im Wissenschaftsmagazin Science veröffentlicht.
Beachtlich ist, dass die Lernmethode wiederum „selbstlernen“ war, einfach ausgedrückt: Der Algorithmus „AlphaCode“ hat „Masse gefressen“ und sich überlegt, wie aus diesen Beispielen menschliche Programmierer entsprechende Probleme gelöst haben. Er kann selbständig Programmcode schreiben und hat in Wettbewerben die Hälfte der menschlichen Konkurrenz geschlagen.
Gehen wir mal rein: Die Verdopplung der Softwareentwickler alle 5 Jahre sieht bislang etwa so aus:
Aktuell sagt uns Google, dass es 2020 etwa 24,5 Millionen Softwareentwickler weltweit gab. Den ursprünglichen Zusammenhang habe ich vom Software-Pionier Robert C. Martin (Uncle Bob) übernommen, der einer der Co-Autoren des Agile Manifesto ist, eines modernen Codier-Ansatzes.
Jetzt weiter. Das sind ja gute Aussichten, denken Sie? „Fachkräftemangel“, „Software (b)eats everything“, da werden Arbeitsplätze „ohne Ende entstehen“, …
Weltweit 400 Millionen Arbeitsplätze in diesem Bereich in 2040, hört sich doch gut an, oder?
Jetzt müssen wir allerdings etwas Wasser in den Wein gießen. Die Künstliche Intelligenz ist uns auf den Fersen. Seit DeepBlue immer deutlicher. Ich habe das mal wie in der folgenden Grafik angenommen und dem Menschen in 2020 noch einen Vorsprung eingeräumt. Die folgenden Grafiken werden allerdings zeigen, dass diese Annahme vollkommen unsensitiv ist. Selbst wenn ich annehme, dass die SKI erst auf 10% des Menschen ist, braucht es bis zum Disruptionspunkt nur wenige Perioden.
Und jetzt noch mal etwas Logik:
Eine Verdopplung der Anzahl menschlicher Programmierer alle 5 Jahre bedeutet nicht nur schönes Wachstum. Sie bedeutet, dass jeweils die Hälfte aller ProgrammiererInnen eine Berufserfahrung von weniger als 5 Jahren haben, in dem, was sie tun! – Und die programmieren gerade unsere Welt! … nur so eine Beobachtung!
SKI hingegen, wird weder müde, noch unkonzentriert, „kann 24/7“ ohne Burnout und vergisst auch unter Stress nichts. Die Lernkurve von AlphaCode wird quasi trägheitslos an Geschwister- oder Enkel-Generationen in den Netzwerken weitergereicht, während jeder Mensch für sich wieder bei Null beginnt!
Es ist also vollkommen plausibel, dass sich die SKI schneller entwickeln wird als der Mensch. Wenn sie sich alle 5 Jahre nicht nur verdoppelt, wie der Mensch, sondern ver-2-1/2-facht, was seeehr konservativ angenommen ist, dann sieht das bis 2040 so aus:
Man überlegt sich an Informatik-Lehrstühlen bereits, ob es noch Sinn macht, Programmierung auf bisherige Weise zu unterrichten. Und das ist berechtigt, denn wenn sich die SKI noch etwas mehr beschleunigt, dann sieht das so aus:
Man sieht die Kurve des Menschen dann noch nicht einmal mehr. Das würde bedeuten die SKI hätte das Leistungsäquivalent von 70 Milliarden Menschen, etwa dem 10-fachen der Weltbevölkerung.
Grün ist gerechnet mit Faktor 8 alle 5 Jahre, grau mit Faktor 4. Das wäre das Leistungsäquivalent der Hälfte der zu Programmierern ausgebildeten Menschheit).
„Die ich rief, die Geister, werd' ich nun nicht los.“
(Der Zauberlehrling, Goethe)
Wohin wird das führen? - Warum bereitet mir das Sorgen?
Es war schon lange vorhersehbar. Bislang immer wieder verdrängt.
Technologie und Technik haben immer 2 Seiten, eine friedliche Nutzung, eine zerstörende. Das fängt beim Feuer an und hört beim Programmieren auf.
Was sollte eine selbstlernende Programmiersoftware davon abhalten, Fragen zu stellen wie:
· „Wie kann man Diesel-Abgas-Werte am billigsten erreichen?“
· „Wie erreicht man es, so wenig Steuern wie möglich zu bezahlen?“
· „Wie kann man seine Macht am billigsten ausweiten?“
· „Sein Territorium?“
· etc.
… und Antworten darauf zu programmieren!
„Wer die KI beherrscht, wird die Welt beherrschen.“
(Vladimir Putin zugeschrieben, 2017)
Wer jetzt immer noch behauptet, …
· „… es wird noch Jahrzehnte dauern, …“,
· „… ja aber die wahre menschliche Kreativität, …“,
· „… es sei alles crèmig, denn wir haben ja eine tolle Datenschutzgrundverordnung, …“,
· „… wir hätten tolle rechtliche Instrumente, …“
· etc.,
dem sollte man möglicherweise die Lehrerlaubnis entziehen!
Wie könnten Lösungen aussehen? Geschäftsmodell-Lösungen!
Zunächst müssten positive Anwendungen gefördert und negative Anwendungen unterbunden werden. – Wer definiert das? – SKI selbst?
Nebenbedingung sollte sein: Wie verteilt man das wirtschaftliche Potential daraus gerecht?
Lösungsansätze könnten sein:
1. Bildung einer Plattform, die dieses Code-Wissen trägt.
2. Diese Plattform gehört allen. Die bisherigen Entwickler bekommen den Entwicklungsstand prämiert. Man kann Eingaben und Entnahmen von Wissen durch die Blockchain-Technologie verfolgen und zuordnen.
3. Für das Sauberhalten gibt es Extra-Punkte.
4. Inoffizielle Parallel-Plattformen, oder Praxisanwendungen, die etwa Verwendung von Codes für negative oder geächtete Zwecke betreiben, werden gemonitored und gelöscht.
5. …
Die Sache mit der Blockchain und der Verteilung des geschaffenen Wohlstandes wäre eine verfolgenswerte Idee.
Es ist vollkommen klar, dass dies verfeinert werden muss.
Wenn wir aber nichts tun, disruptiert unser Arbeitsmarkt und unser Wohlstand.
Durch eine Blockchain-Partizipation könnte eine Art Grundeinkommen an dieser Wertschöpfung generiert und verteilt werden.
Das wäre auch auf andere Plattform-Geschäftsmodelle anwendbar, bei denen der Kunde den Wert infolge des Netzwerkeffektes schafft.
Bedenklich oder bedenkenswert sind in diesem Zusammenhang die zwei folgenden Überlegungen:
1. Wenn der Vorschlag zu einem bedingungslosen Grundeinkommen bereits vor Jahren von den großen Plattformbetreibern, wie google und facebook gekommen ist, sollte das ein Frühwarnindikator sein.
2. Dass möglicherweise google der Gralshüter des eigenen Geschäftsmodells sein wird, das bedeutet google erst einmal ein Geschäftsmodell erarbeiten muss, welches die Vermarktung der geschaffenen SKI ermöglicht, ohne das bisherige zu disruptieren.
Gute Fragen zum Schluss:
- Kann / muss / wird das immer so exponentiell weitergehen?
- Gibt es (k)eine natürliche Bremse?
- In anderen Systemen gibt es doch auch Kipp-Punkte?!
Bevor wir uns diesen Fragen annähern, folgt eine Serie zum tieferen Verständnis der Exponentialfunktionen!
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