In Silico ist eine mehrteilige Artikelreihe zum Thema künstliche Intelligenz (KI), die Einblicke in die wirtschaftlichen und finanziellen Auswirkungen der KI und ihre Rolle als Treiber des Wandels gibt.
Künstliche Intelligenz: Was ist das – und was macht es zu einer interessanten Anlage?Nachdem KI bereits seit mehr als zehn Jahren eine zunehmende Dynamik entfaltet, ist das Interesse an den neuen Technologien im Jahr 2023 geradezu explodiert. Die Märkte sind im KI-Rausch und das scheinbar nicht ohne Grund. Diese Artikelreihe betrachtet das Thema KI mit mehr Abstand, um zwischen reiner Euphorie und echten Chancen zu unterscheiden. Die Reihe besteht aus fünf Teilen:
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Bei KI geht es im Wesentlichen um die Nachahmung menschlicher Intelligenz oder Entscheidungen. Künstliche Intelligenz kann uns helfen, Daten zu verarbeiten und zu klassifizieren, Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten zu treffen oder sogar anhand von Eingabeaufforderungen neue Daten zu erzeugen.
Ins Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit ist KI mit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 gerückt. ChatGPT ist eine generative KI, die in der Lage ist, natürliche Spracheingaben zu verstehen und zu beantworten, und geht dabei weit über die Fähigkeiten ähnlicher Tools hinaus, die wir in den letzten Jahren gesehen haben. Seither überschlagen sich die Kommentatoren, Finanzmedien und Technologieunternehmen in ihren Prognosen zur Weiterentwicklung der generativen KI, und in der ersten Jahreshälfte 2023 wurde eine ganze Reihe neuer generativer KI-Modelle vorgestellt. Heutige generative KI-Technologien ermöglichen es Nutzern, mit einfachen Anweisungen Text-, Bild- oder Audioinhalte zu erzeugen – eine Entwicklung, die große Hoffnungen schürt, aber auch genauso viele Bedenken in Bezug auf eine von KI geprägte Zukunft weckt. [1]
Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist nicht neu. In praktisch allen Branchen und Wirtschaftsbereichen nutzen Unternehmen schon seit mehr als zehn Jahren KI-gestützte Lösungen. KI wird für die Empfehlung von Inhalten, die Navigation, virtuelle Assistenten, die Erkennung von Liedern, die Verbesserung von Bilddateien, die Erzeugung von Signalen und vieles mehr eingesetzt. [2] Mit der Einführung leistungsstarker generativer KI-Modelle haben Unternehmen auch damit begonnen, automatisierte Chatbots für den Kundenservice, Programmierassistenten und weitere Funktionen zu nutzen. Unserer Ansicht nach steht die umfassende Integration generativer KI-Technologien in geschäftliche Abläufe noch ganz am Anfang.
Generative KI ist eine Technologie, die Zusammenhänge und Muster in Datensätzen erlernt, um selbst ähnliche Daten zu erzeugen. Beispielsweise kann generative KI lernen, wie Wörter in Sätzen verwendet werden, und dann auf der Grundlage dieses Verständnisses neue Sätze bilden. Hochskalierte, leistungsstärkere KI-Anwendungen können für Chatbots verwendet werden, um E-Mails zu schreiben, Fragen zu beantworten oder Texte zusammenzufassen. Außerdem lässt sich diese Technologie für Code sowie Bild-, Audio- und Videoinhalte nutzen.[3]
Generative KI ist im Wesentlichen ein Prognosemodell. Bei textbasierten Inhalten drückt sich dies so aus: Wenn wir einem generativen KI-Tool eine Frage stellen, wird es uns die wahrscheinlichste Abfolge von Wörtern nennen, die sich auf der Grundlage der Daten ergibt, mit denen das Tool ursprünglich trainiert wurde. Die neuesten Modelle verstehen und integrieren auch Kontext, Themen und Hinweise. Diese Modelle sind probabilistisch – bei jedem Wort wird „gewürfelt“, um zu entscheiden, welches Wort als nächstes folgen soll. Dadurch entsteht der Eindruck von Kreativität. [4]
Generative KI kann für unterschiedliche Modalitäten verwendet werden – von Text über Bild und Ton bis hin zu Videos. Bei textbasierten Aufgaben kann generative KI genutzt werden, um Dokumente zusammenzufassen, Texte zu erstellen, E-Mails zu schreiben und vieles mehr. Zudem können insbesondere Softwareentwickler generative KI nutzen, um Code zu verstehen, zu dokumentieren und zu schreiben. Auch für alltägliche Datenanalysen werden bereits generative KI-Tools verwendet. Bei der Arbeit mit Bildern, Ton und Video zeigen generative KI-Tools beeindruckende Fähigkeiten in Bezug auf die Bearbeitung und Manipulation von Inhalten.
Vielleicht morgen, vielleicht auch nie. Bei der Beurteilung der aktuellen Entwicklung sollte nicht vergessen werden, dass KI schon seit 15 Jahren immer mehr in unseren Lebensalltag vordringt. Obwohl einige Tätigkeiten automatisiert worden sind, gibt es nur wenige Jobs, die komplett ersetzt worden sind. Tatsächlich sind auch viele neue Arbeitsplätze geschaffen worden. Außerdem darf eines nicht vergessen werden: Ob menschliche Fachkräfte durch KI überflüssig werden, hängt nicht nur davon ab, ob KI eine Tätigkeit genauso gut ausführen kann wie ein Mensch, sondern auch davon, ob und wie Gesetzgeber, Aufsichtsbehörden, Unternehmen und Verbraucher die neuen Technologien akzeptieren bzw. nutzen.
Wenn KI die Arbeitsproduktivität steigern kann, könnte sie deflationär wirken, da Unternehmen mehr mit weniger produzieren könnten. Tatsächlich haben viele Technologien im Laufe der Geschichte zu höheren realen Einkommen beigetragen, und der jüngste technologische Wandel hat tendenziell auch eine deflationäre Wirkung auf die Gesamtwirtschaft gehabt. Kurzfristig mag der „Wow-Faktor“ der KI größer sein als ihre tatsächlichen Auswirkungen. Wie bei früheren technologischen Innovationssprüngen sind wir jedoch der Ansicht, dass KI ein erhebliches Potenzial für weitere Verbesserungen bietet, wenn sich die Volkswirtschaften auf die neue Technologie einstellen. [5]
Wir rechnen mit Auswirkungen der KI auf drei breit gefasste Kategorien von Unternehmen — Architekten, Anwender und Lösungsentwickler. KI-Architekten sind Unternehmen, die KI-Systeme aufbauen und betreiben. Dazu gehören Halbleiterhersteller, kaufkräftige große Technologieunternehmen und Unternehmen, die über große Mengen an eigenen Daten verfügen, um bessere KI-Systeme zu trainieren. Für Anwender generativer KI kann sich die Technologie in Form besserer Produktangebote oder effizienterer interner Abläufe auszahlen. Lösungsentwickler sind die Unternehmen, die sich den neuen und einzigartigen Herausforderungen stellen, die KI mit sich bringen kann. [6]
In Anbetracht des allgemeinen Marktumfelds befürchten wir, dass die jüngste Rally der Technologiewerte aus dem Ruder gelaufen sein könnte. Die Bewertungen haben sich sowohl auf nachlaufender Basis als auch auf Basis der prognostizierten Gewinne deutlich erhöht, während die Gewinnerwartungen für große Tech-Unternehmen, die sich mit KI beschäftigen, bereits gestiegen sind. Bei einer weniger restriktiven Geldpolitik und lockereren Kreditbedingungen wären wir einer Blasenbildung vermutlich noch näher. Wir halten es für möglich, die Auswirkungen einer neuen Technologie richtig einzuschätzen und dennoch zu investieren, lange bevor diese zum Tragen kommen.
1Siehe In Silico, Teil 1: Den „Hallo, Welt!“-Moment der KI verstehen
2Siehe In Silico, Teil 2: KI und die stille Revolution des maschinellen Lernens
3Siehe In Silico, Teil 3: Der Aufstieg der generativen KI und wie sie unsere Zukunft verändern könnte
4Siehe In Silico, Teil 3: Der Aufstieg der generativen KI und wie sie unsere Zukunft verändern könnte
5Siehe In Silico, Teil 4: KI und die Makroeffekte – Automatisierung, Produktivität und technologiegetriebene Deflation (TBA)
6Siehe In Silico, Teil 5. (TBA)
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