Sam Altmans neuestes Interview: Das Nächste, was umgewälzt wird, ist die Arbeitsweise
Sam Altman, Gründer von OpenAI, sagte in einem kürzlichen exklusiven Interview, dass er einst die Geschwindigkeit, mit der KI die Wirtschaft verändert, für zu hoch gehalten habe.
Als GPT-4 auf den Markt kam, dachte er, dass sich die Softwarebranche bald neu ordnen würde. Später stellte er fest, dass die Menschen immer noch bei vertrauten Unternehmen einkaufen und vertraute Tools verwenden. Sogar er selbst konnte sich nach der Einführung von Codex nicht von der Gewohnheit lösen, Inhalte zu kopieren und einzufügen sowie E-Mails zu durchsuchen.
In diesem Interview sprach er auch über einige Erfahrungen aus seiner frühen Startup-Zeit und gab viele Ratschläge an Unternehmer.
Der heutige Inhalt ist eine verdichtete Zusammenfassung des Interviews und lohnt sich für jeden Unternehmer zu lesen.
I. Man weiß, dass es einen besseren Weg gibt, aber Menschen handeln oft nach alten Gewohnheiten
Ich habe etwas Widersprüchliches: Meine Art, den Computer zu nutzen, hat sich in zwanzig Jahren kaum verändert. Jetzt, wo es Codex gibt, könnte ich eigentlich auf eine andere Weise arbeiten, aber ich halte mich immer noch an meine alten Gewohnheiten.
Ich sollte nicht wahllos herumklicken, Inhalte zwischen verschiedenen Chat-Apps kopieren und einfügen, ziellos E-Mails durchsuchen und versuchen, herauszufinden, welche E-Mail am einfachsten zu öffnen und zu beantworten ist – besonders dann, wenn ich sie eigentlich nicht bearbeiten möchte. Ich sollte nicht wie früher To-Do-Listen erstellen und diese routinemäßigen Aufgaben am Computer mechanisch erledigen.
Tief in meinem Kopf ist jedoch die Überzeugung verwurzelt, dass diese Tätigkeiten genau Arbeit und Effizienz bedeuten.
Wenn du mich fragst, ob ich diese Vorgehensweise mag, werde ich sagen, dass ich sie wirklich nicht mag. Die Bearbeitung von E-Mails und das Abarbeiten von To-Do-Listen könnte man viel häufiger Codex überlassen, aber ich mache das nicht.
Ich kann nicht genau sagen, warum. Vielleicht bekomme ich tief im Inneren tatsächlich eine gewisse Befriedigung aus diesen vertrauten Handlungen.
Bei meiner Einschätzung der Softwarebranche gab es ähnliche Probleme.
Ich liebe das Unternehmertum sehr und versuche ständig, Startups zu verstehen. Als GPT-4 im Jahr 2023 erschien, dachte ich, dass die Softwarebranche bald viel größere Umwälzungen erleben würde und sich zahlreiche Geschäftsbereiche schnell neu ordnen würden.
Später stellte ich fest, dass ich mich bei der Geschwindigkeit geirrt hatte: Die Wirtschaft hat eine sehr starke Trägheit. Die Menschen machen weiterhin das Gleiche, kaufen weiterhin bei den gleichen Unternehmen ein und möchten weiterhin Tools auf vertraute Weise nutzen. In gewisser Hinsicht ist das sogar gut: Es lässt diese große Transformation vor uns reibungsloser und langsamer ablaufen, und darüber bin ich sogar ein wenig froh.
Aber das bedeutet auch, dass wir alle selbst angesichts so erstaunlicher Technologie einen zu aggressiven Zeitplan verfolgt haben. KI ist eine der unglaublichsten Technologien, die die Menschheit je erfunden hat, aber Gesellschaft und Wirtschaft werden sich langsamer daran anpassen.
Als Netflix in seinen Anfängen bereits DVDs per Post verschicken konnte, war ich erstaunt, warum so viele Menschen weiterhin zu Blockbuster gingen – einem Unternehmen, das mit der Vermietung von physischen Videoprodukten begann und einst der absolute Herrscher der US-amerikanischen Videoverleihbranche war. Wenn ich jetzt darüber nachdenke, ist das die Kraft der Gewohnheit: Die Veränderung des menschlichen Verhaltens ist schwieriger, als sich die Menschen in der Technologiebranche vorstellen.
Trotzdem gibt es Menschen, die immer voranschreiten. Toby Luke von Shopify, der weltweit führenden E-Commerce-Plattform, ist eine Person, die mich sehr beeindruckt hat.
Seit den sehr frühen Phasen der KI-Entwicklung schreibt er selbst Software, führt Experimente durch und gibt uns sehr detailliertes Feedback. Er interessiert sich dafür, was die heutige KI wirklich kann, was sie bald können wird und wie sich Unternehmen entsprechend verändern müssen.
Viele Menschen geben uns Feedback, aber ich habe selten gesehen, dass der CEO eines großen Unternehmens Produkte und Modelle so weit testen und die Probleme genau benennen kann.
Das ist auch ein weiterer Punkt, den ich über ihn erwähnen möchte: Er geht alle Dinge selbst an. Er nutzt die Tools selbst, schreibt Software, testet Modelle und gestaltet seinen Arbeitsablauf neu. Bei vielen Unternehmen dieser Größe steht unter dem CEO bereits ein Managementteam, das wiederum das Ausführungsteam leitet – viele raue, echte Erfahrungen werden in der Mitte geglättet.
Wenn der Gründer eines Unternehmens nicht selbst mit an der Arbeit teilnimmt, ist es schwer, ein echtes Gespür für die Dinge zu entwickeln.
Toby (der Spitzname von Toby Luke) versucht abends, Shopify neu zu gestalten, und überlegt, wie das Unternehmen heute aussehen würde, wenn man es von Grund auf mit den vorhandenen Technologien neu aufbauen würde. Ich verstehe sein Gefühl, nur bin ich etwas konservativer als er, wenn es darum geht, wie schnell sich Veränderungen vollziehen werden.
Ich glaube nicht, dass alle Branchen auf die gleiche Weise verändert werden. Je leistungsfähiger die KI wird, desto mehr wünschen sich die Menschen möglicherweise echte Erfahrungen, legen mehr Wert auf Sport und zwischenmenschliche Verbindungen. Einige Geschäfte, die kaum mit KI zu tun haben, könnten dadurch sogar wertvoller werden.
II. KI ist intelligent, aber sie weiß möglicherweise noch nicht genau, womit du gerade beschäftigt bist
Warum nutze ich KI nicht noch umfassender selbst? Ich denke, dass auch die Produkte dafür verantwortlich sind: Wir sollten die Tools besser machen, damit Menschen auf natürlichere Weise zu einer neuen Arbeitsweise wechseln können.
Heute existieren zwei Arten, den Computer zu nutzen, gleichzeitig: Auf der einen Seite die vertrauten traditionellen Vorgänge, auf der anderen Seite neue Tools wie Codex. Die Menschen wissen noch nicht, für welche Aufgabe sie welche Methode verwenden sollen.
Das erinnert mich an die Ära der Smartphones vor dem Erscheinen des iPhones. Damals gab es bereits viele Technologien, aber die Produktideen, die das iPhone zum iPhone machten, waren noch nicht vorhanden.
Bei der heutigen KI ist es ähnlich: Die technologischen Puzzleteile sind im Grunde alle vorhanden, aber wir haben noch nicht diesen „iPhone-Moment“ erlebt, der die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, grundlegend verändert.
Als Nächstes hoffe ich, dass die KI mich besser verstehen kann.
Die neueste Generation von Modellen ist bereits ziemlich intelligent. Was mich derzeit stärker einschränkt, ist die Menge an gültigen Kontextinformationen über mich, die die KI zur Verfügung hat.
Ich kann unmöglich jede einzelne Diskussion im Unternehmen durchlesen, und auch nicht alle Geschichten von Kunden lesen, in denen sie erzählen, wie ChatGPT ihnen geholfen hat und wo es sie enttäuscht hat. Diese Informationen sind natürlich nützlich, aber ich habe nicht die Zeit und Energie, sie alle zu verarbeiten.
Ich könnte mehr Forschungsarbeiten lesen, aber das verbraucht viel geistige Kraft. Ich wünsche mir sehr einen KI-Agenten, der ständig versucht, mir zu helfen, der mehr Kontextinformationen einsehen und verstehen kann als ich, und der mir bei Entscheidungen hilft, dieses Wissen anzuwenden, um mir gute Ratschläge zu geben.
Jetzt gibt es eine Sache, über die wir ernsthaft nachdenken sollten: Wenn die KI viel mehr Kontextinformationen beherrscht als ich, wie kann sie diese Informationen nutzen, wenn ich wichtige Entscheidungen treffen muss?
Egal wie intelligent eine Person ist, sie kann nicht in wenigen Sekunden zehntausende Seiten an Material lesen und es korrekt anwenden. Ich freue mich auf diese Hilfe durch KI: Sie kann all die Informationen verarbeiten, die ich allein nicht vollständig durchlesen kann, und die relevanten Inhalte in die bevorstehenden Entscheidungen einfließen lassen.
Der Moderator, der mich heute interviewt hat, hat ein Tool erstellt. Er hat seine Notizen, Hervorhebungen und die Transkripte seiner Sendungen aus allen Büchern, die er seit 2018 gelesen hat, darin abgelegt. Wenn er eine neue Sendung vorbereitet, kann er fragen, welche relevanten Erfahrungen ein früherer Unternehmer, den er kennengelernt hat, oder ein bestimmtes Buch bieten kann.
Ich finde dieses Beispiel sehr cool, genau das ist die Art der Nutzung, von der ich spreche.
Die KI, die die Menschen brauchen, wird auch nicht nur eine einzige Art sein. Einige Aufgaben erfordern starke Schlussfolgerungsfähigkeiten, andere sind sehr umfangreich, brauchen aber keine so hohe Intelligenz.
Die Menschen brauchen zahlreiche KI-Tools, die günstig, schnell, zuverlässig sind und ihren Kontext verstehen.
Ich hoffe, dass wir einen einheitlichen Zugang anbieten können, über den die Menschen ihre persönlichen oder unternehmensbezogenen KI-Tools verbinden können, und gleichzeitig Schnittstellen bereitstellen, damit Entwickler darauf das erstellen können, was sie möchten.
III. Ich widme meine Zeit der Forschung und der Rechenleistung
Natürlich wünsche ich mir mehr Zeit, um Produkte zu entwickeln, aber im Unternehmen gibt es bereits hervorragende Mitarbeiter, die für diese Dinge verantwortlich sind. Derzeit konzentriere ich den Großteil meiner Energie auf Forschung und Rechenleistung.
Für OpenAI ist es nach wie vor das Wichtigste, Modelle zu entwickeln, die intelligent genug sind, und dann dafür zu sorgen, dass genügend Menschen sie umfassend nutzen können.
Früher habe ich Startup-Investitionen getätigt. Später, als ich Forschungsprojekte leitete, stellte ich fest, dass diese beiden Dinge viele Ähnlichkeiten aufweisen: Man muss Richtungen finden, die noch nicht von der Mehrheit der Menschen für vielversprechend gehalten werden, sich eine eigene Meinung bilden und außerdem besonders hervorragende Mitarbeiter erkennen und unterstützen.
Bei Investitionen kann die erfolgreichste einzelne Investition einen höheren Ertrag bringen als alle anderen Investitionen zusammengenommen. Auch in der KI-Forschung sehe ich eine ähnliche Situation: Wenn einige wenige Projekte erfolgreich sind, ist ihr Wert enorm.
Wirklich hervorragende Forscher vertreten oft abweichende Meinungen, haben neue Methoden, eine hohe Arbeitsmoral und sind kaum „standardisiert“. Du möchtest nicht in eine Person investieren, die nur tausend alte Startup-Ideen geringfügig abändert und sich große Mühe gibt, sie als etwas völlig Neues auszugeben.
Bei der Forschung ist es genauso: Viele Menschen verfolgen die Richtung, die gerade schon erfolgreich war. Nur wenige Menschen haben einen starken Glauben an eine neue Idee, die noch nicht bestätigt ist.
Als wir 2015 mit OpenAI begannen, glaubten viele Menschen, dass die Allgemeine Künstliche Intelligenz fast unmöglich zu erreichen sei. Wir haben öffentlich gesagt, dass wir dieses Ziel verfolgen wollen, und haben dafür viel Kritik erhalten. Später, als wir beschlossen, in große Sprachmodelle zu investieren, wurden wir erneut kritisiert.
Meine Erfahrungen mit Investitionen haben mich gelehrt, mit dieser Situation umzugehen. Riskante Versuche an sich sind kein Problem, solange sie nach ihrem Erfolg wertvoll genug sind. Aber wir müssen auch entscheiden, wo wir unsere begrenzten Ressourcen einsetzen.
Gute Ideen aufzugeben und die Ressourcen für großartige Ideen zu behalten, ist eines der schwierigsten Dinge, die Unternehmer und Unternehmen lernen müssen.
Es ist schmerzhaft, eine gute Idee aufzugeben, aber Rechenleistung, Talente und andere Ressourcen sind begrenzt. Wir müssen uns klar machen, welche Aufgabe am wertvollsten ist. Nach sorgfältiger Überlegung haben wir beschlossen: Die Entwicklung einer allgemeinen Intelligenz für Wissensarbeit und schließlich für die wissenschaftliche Forschung ist das Wichtigste, was wir tun können.
Ich glaube nicht, dass OpenAI jede einzelne Produktkategorie bedienen sollte, und ich möchte auch nicht mit allen konkurrieren. Es gibt zu viele Dinge auf der Welt, die man tun kann – wir sollten mehr Menschen in die Lage versetzen, sie umzusetzen.