Wenn fast alle KI-Tools benutzen, was heißt das für das Miteinander am Arbeitsplatz? Laut einer Umfrage arbeitet mancher lieber mit der KI als den Kollegen.
95% haben nicht mal annähernd eine realistische Vorstellung, was KI eigentlich ist und was sie kann oder auch nicht kann…
Demnach ist eine Umfrage auch relativ wertlos. Leute über das, was in ihrer Phantasie so abgeht, Auskunft geben lassen, hat nur sehr wenig Informationswert.
Davon abgesehen:
Die meisten Menschen labern Blödsinn, den sie irgendwo gehört oder gelesen haben, weil sie prüfen von Informationen oder Reflektieren nicht drauf haben. KI labert Blödsinn, den sie irgendwo gehört oder gelesen hat, weil die per Definition nicht Reflektieren kann und die Prüfung extern durch Menschen geschehen muss (also eher nur punktuell).
Das Ergebnis ist also relativ gleichwertig. Beim Menschen hab ich allerdings den Vorteil, dass der im Einzelfall lernfähig und korrigierbar sein könnte…
Witzig, dass du schreibst, dass die meisten keine realistische Vorstellung von KI haben und dann im nächsten Absatz selbst falsche Aussagen darüber triffst.
“KI”, in diesem Fall wohl LLMs, haben zwar keine integrierte Funktion zum Faktencheck, können aber über RAG, (externe) Knowledge Graphs und weiteres Tooling durchaus automatisch mit korrekten Fakten gefüttert werden. Reflexion ist mit LLMs ebenfalls möglich, wahlweise durch prompt patterns, oder, wie im Falle von o1, durch gezieltes fine-tuning hinsichtlich “Gedankenketten”. Da die Generierung konditionell funktioniert, kann ein ausreichend komplexes und leistungsfähiges LLM also basierend auf vorherigen Beobachtungen und Korrekturen zu einem guten Ergebnis kommen.
Dass das nicht immer klappt, will ich nicht abstreiten - ich wage auch keine Prognose, ob es jemals 100% fehlerfrei klappen wird, aber die Technologie ist auch noch vergleichsweise jung und entwickelt sich zurzeit rasant.
P.S. bzgl lernfähig und korrigierbar: in-context learning, oben genannte RAG, Gedächtnis-Tools und ähnliche Erweiterungen erlauben durchaus auch kleinere Anpassungen (“lernen”) ohne neues Training.
95% haben nicht mal annähernd eine realistische Vorstellung, was KI eigentlich ist und was sie kann oder auch nicht kann…
Demnach ist eine Umfrage auch relativ wertlos. Leute über das, was in ihrer Phantasie so abgeht, Auskunft geben lassen, hat nur sehr wenig Informationswert.
Davon abgesehen:
Die meisten Menschen labern Blödsinn, den sie irgendwo gehört oder gelesen haben, weil sie prüfen von Informationen oder Reflektieren nicht drauf haben. KI labert Blödsinn, den sie irgendwo gehört oder gelesen hat, weil die per Definition nicht Reflektieren kann und die Prüfung extern durch Menschen geschehen muss (also eher nur punktuell).
Das Ergebnis ist also relativ gleichwertig. Beim Menschen hab ich allerdings den Vorteil, dass der im Einzelfall lernfähig und korrigierbar sein könnte…
Witzig, dass du schreibst, dass die meisten keine realistische Vorstellung von KI haben und dann im nächsten Absatz selbst falsche Aussagen darüber triffst.
“KI”, in diesem Fall wohl LLMs, haben zwar keine integrierte Funktion zum Faktencheck, können aber über RAG, (externe) Knowledge Graphs und weiteres Tooling durchaus automatisch mit korrekten Fakten gefüttert werden. Reflexion ist mit LLMs ebenfalls möglich, wahlweise durch prompt patterns, oder, wie im Falle von o1, durch gezieltes fine-tuning hinsichtlich “Gedankenketten”. Da die Generierung konditionell funktioniert, kann ein ausreichend komplexes und leistungsfähiges LLM also basierend auf vorherigen Beobachtungen und Korrekturen zu einem guten Ergebnis kommen.
Dass das nicht immer klappt, will ich nicht abstreiten - ich wage auch keine Prognose, ob es jemals 100% fehlerfrei klappen wird, aber die Technologie ist auch noch vergleichsweise jung und entwickelt sich zurzeit rasant.
P.S. bzgl lernfähig und korrigierbar: in-context learning, oben genannte RAG, Gedächtnis-Tools und ähnliche Erweiterungen erlauben durchaus auch kleinere Anpassungen (“lernen”) ohne neues Training.