Zwei-Klassen-Gesellschaft und Marketing
Denn an den geplanten Börsengang(öffnet im neuen Fenster) hat man – ebenso wie an den des Hauptkonkurrenten OpenAI – extrem hohe Erwartungen. Eine plötzlich auftauchende KI, die zuerst eindrucksvolle Ergebnisse liefert, dann jedoch offline genommen werden muss, weil sie "zu gut"ist, klingt nach etwas, das sich ein PR-Experte kaum besser als Marketingstrategie hätte ausdenken können.
Bedenklich sind aber nicht nur die vermeintlich edlen Sicherheitsbedenken, sondern auch das Zwei-Klassen-System, mit dem Anthropic hier arbeitet. Mythos war bereits seit einigen Wochen für Auserwählte zugänglich, etwa für Amazon. Damit wird also ein mächtiges Werkzeug, trainiert auf den Daten von uns allen, nur für einen ausgewählten Kreis verfügbar, und gewährt den Ausgewählten einen großen Marktvorteil.
Denn wer etwa vergleicht, wie viel produktiver Programmierer heutzutage mit KI-Assistenz sein können, sieht deutlich, wie mächtig diese Werkzeuge sein können. Ein massiv besseres Modell zum Code führt also zu Marktdominanz von wenigen.
Frei nach Karl Marx gesagt, könnten LLMs die Produktionsmittel der Neuzeit werden, und Anthropic ist gerade dabei, diese Produktionsmittel nur mit ausgewählten Partnern zu teilen. Die Frage, wem diese Technologie gehört, die auf den Daten aller trainiert und mittels unzähliger Beiträge von weltweiten Akteuren entwickelt wurde, ist gesellschaftlich so relevant wie nie.
Denn wer dieses Verhalten zu Ende denkt, landet bei einer noch größeren Zentralisierung von Geld und Macht bei Tech-Konzernen und in den USA, die möglicherweise direkt oder indirekt darüber entscheiden, welche Firmen erfolgreich sind, oder vielleicht sogar, wie die nächsten Kriege geführt werden.
Das Abschirmen der Technologie ist dabei nicht alternativlos. Denn genauere Analysen, kleinere Open-Source-Modelle oder Evaluierungen können sogar noch mehr dabei helfen, KI sicherer für alle zu machen: Ausgerechnet im autoritären China zeigen Firmen, wie man mit viel weniger Kapital dabei fast gleichziehen kann und sich teilweise gegenseitig neu inspiriert, zum Wohle aller.
Anthropic hat sich aber für einen Weg entschieden, der maximale Kontrolle und minimale Transparenz bedeutet, was den Gedanken nahelegt, dass es hier weniger um die Gesellschaft und mehr um Wirtschaft und Macht geht.
Der Autor meint
Anthropic hat mit Mythos eine Klasse von Modellen geschaffen, die einen großen Sprung zumindest auf Benchmarks bieten. Dabei ist vor allem der Performancegewinn für Code offenbar riesig, wobei gleichzeitig die üblichen Probleme von "zu viel schwadronierenden" LLMs zumindest mitverantwortlich für die guten Benchmarks sind. Hinter der Performance steckt vermutlich vor allem eine Anpassung beim Auswendiglernen der Daten, der Rest ist mythischer Wein in (cleveren) Marketing-Schläuchen und, zugegeben, in sehr beeindruckenden Code-Demos.
Die Wege, die Anthropic mit unterschiedlicher Zugänglichkeit einschlägt, könnten allerdings wegbereitend für eine Zwei-Klassen-Gesellschaft sein, die gar nicht im Sinne eines Mehrgewinns für die Gesellschaft durch KI ist. Es bleibt die Hoffnung, dass irgendwo in China gerade entweder ein ähnliches Modell gebaut wird oder zumindest im Hinterzimmer heimlich destilliert wird(öffnet im neuen Fenster).
Denn wenn Anthropic auf den geklauten Daten der Menschheit eine KI trainiert, gehört sie zumindest nach Meinung des Autors auch allen, die dazu etwas beigesteuert haben. Und zumindest die Texte von Golem-Autoren(öffnet im neuen Fenster) sind sicher im Pre-Training der Modelle gelandet.
Vielleicht bringt ja sogar die (nicht ganz ernst gemeinte) Le Chaton Fat Version(öffnet im neuen Fenster) von Mistral Abhilfe und schafft es, Europa als Standort für KI endlich relevant und KI damit demokratischer zu machen. Zu wünschen wäre es gerade jetzt umso mehr, die US-Dominanz zumindest aufzuweichen.
Dr. Tim Elsner(öffnet im neuen Fenster) hält Vorträge zum Thema KI und hat eine Firma gegründet, die zwischen LLMs, Computer Vision und Co. Kunden berät und selbst an neuen Modellen entwickelt und forscht. Er bastelt und erklärt ansonsten gerne an allem, was mit neuronalen Netzen zu tun hat und spielt im Team Piraterie, wenn es um KI-Modelle geht, die mit unserer aller Daten geschaffen wurden.
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