Aus der Perspektive von jemandem, der Forschung beruflich betreibt, spreche ich dieses Problem ständig an. Dinge, die bisher menschliche Fähigkeiten ersetzt haben, ersetzten in der Regel bestimmte Funktionen; dass sie die Kognition selbst ersetzen, war selten. Kognitive Fähigkeiten entwickeln sich funktional gerade in dem Prozess, in dem sie Belastung erfahren — und genau dieser Gelegenheit beraubt man sich selbst. Man könnte sagen, dass man sich dadurch auf andere Aufgaben konzentrieren kann, aber wenn die kognitive Fähigkeit selbst gar nicht wachsen konnte, bekommt man womöglich nicht einmal die Gelegenheit, diese anderen Dinge zu tun. Natürlich könnte es sich um ein Phänomen der Übergangszeit handeln, aber wenn ich mir Junior-Leute ansehe, die ich in letzter Zeit interviewt habe, oder jüngere Leute aus meinem Umfeld an der Hochschule, habe ich das Gefühl, dass das Problem größer ist, als man denkt. Es stimmt zwar, dass es darauf ankommt, wie man ein Werkzeug nutzt, aber in einer Situation, in der die Menschen nicht einmal ein kleines Smartphone beherrschen und überall Smartphone-Zombies herumlaufen, die beim Gehen auf ihr Handy starren, erwarte ich nicht, dass die meisten es kontrolliert und verantwortungsvoll nutzen werden.
Es kommt tatsächlich öfter vor, dass auch AI-Tools bun verwenden, das als SFX paketiert wird, daher wirkt deno ein wenig so, als würde es zurückfallen.
Und noch ein interessanter Punkt.
In dem Moment, in dem man so einen Text liest und gedankenlos zustimmt: „Stimmt, wer KI nutzt, wird dumm“,
entsteht genau die kognitive Schuld, von der dort die Rede ist, bereits in der Person selbst.
Werkzeuge sind immer neutral.
Ob man Denken in Schulden oder in Vermögen verwandelt, entscheidet die Haltung des Nutzers.
Das ist ungefähr so, als würde man einen Hammer ansehen und sagen: „Er macht Häuser instabil.“
Das Problem ist nicht das Werkzeug, sondern wie man es benutzt.
Zum Beispiel:
Wenn man einen Taschenrechner benutzt, kann Kopfrechnen seltener werden,
dafür kann man komplexere Mathematik machen.
Wenn man GPS benutzt, kann die Fähigkeit nachlassen, sich Wege zu merken,
aber dafür kann man Strategien für größere Räume entwickeln.
Bei ChatGPT ist es genauso.
Wenn man den Ausdruck „Das manuelle Eintippen von Syntax gehört nicht mehr zu ihrer Arbeit.“ noch einmal auf den Zeitpunkt anwendet, als Lochkarten verwendet wurden und dann verschwanden, würde er wohl lauten: „Das manuelle Stanzen von Lochkarten gehört nicht mehr zu ihrer Arbeit.“
Und der vorhergehende Satz wäre damals wie heute weiterhin gültig.
„Das heißt allerdings nicht, dass SWEs keine Arbeit mehr haben,“
In letzter Zeit sind die Big-Tech-Unternehmen gewachsen, indem sie die Zahl der Parameter erhöht haben – ändert sich diese Richtung vielleicht?
Ich persönlich dachte ohnehin zunehmend, dass immer weiteres Wachstum durch das Hochdrehen der Parameterzahl letztlich keine echte Antwort ist.
Es fühlt sich an, als würde man dafür die unmittelbare Zukunft opfern, um zu wachsen. Besonders bei MoE schien das am stärksten ausgeprägt zu sein.
Googles Gemma 3 27b lag eher auf der höheren Seite, aber inzwischen wirkte in der LLM-Welt selbst so eine Parameterzahl fast schon klein.
Technologischer Fortschritt ist wichtig, aber es müsste auch etwas geben, das die Phase berücksichtigt, in der das Ganze tatsächlich bereitgestellt wird; insofern scheint das hier ein ganz brauchbarer Versuch zu sein.
(Mein Grund, dem ständigen Anwachsen der Parameter skeptisch gegenüberzustehen, war: Ich weiß, dass die Leistung gut ist, aber das Serving verursacht entsprechend höhere Kosten.)
Freut mich. Vielen Dank, dass Sie den Artikel mit Interesse gelesen haben!
Wenn Sie beim Ausprobieren Fragen haben, hinterlassen Sie jederzeit gern einen Kommentar!!
Ich nutze in letzter Zeit lokal auch wirklich sehr viele Qwen-basierte Modelle.
Anfangs dachte ich, das liegt einfach daran, dass es ein Alibaba-Modell ist, aber es ist beeindruckend, wie es kontinuierlich verbessert und erweitert wird.
Aus der Perspektive von jemandem, der Forschung beruflich betreibt, spreche ich dieses Problem ständig an. Dinge, die bisher menschliche Fähigkeiten ersetzt haben, ersetzten in der Regel bestimmte Funktionen; dass sie die Kognition selbst ersetzen, war selten. Kognitive Fähigkeiten entwickeln sich funktional gerade in dem Prozess, in dem sie Belastung erfahren — und genau dieser Gelegenheit beraubt man sich selbst. Man könnte sagen, dass man sich dadurch auf andere Aufgaben konzentrieren kann, aber wenn die kognitive Fähigkeit selbst gar nicht wachsen konnte, bekommt man womöglich nicht einmal die Gelegenheit, diese anderen Dinge zu tun. Natürlich könnte es sich um ein Phänomen der Übergangszeit handeln, aber wenn ich mir Junior-Leute ansehe, die ich in letzter Zeit interviewt habe, oder jüngere Leute aus meinem Umfeld an der Hochschule, habe ich das Gefühl, dass das Problem größer ist, als man denkt. Es stimmt zwar, dass es darauf ankommt, wie man ein Werkzeug nutzt, aber in einer Situation, in der die Menschen nicht einmal ein kleines Smartphone beherrschen und überall Smartphone-Zombies herumlaufen, die beim Gehen auf ihr Handy starren, erwarte ich nicht, dass die meisten es kontrolliert und verantwortungsvoll nutzen werden.
Soweit ich gelernt habe, führt ein triggerbasierter Ansatz zu zusätzlicher Last auf der DB ...? Dass man Trigger empfiehlt, überrascht mich daher.
Nicht die Designfähigkeiten werden besser, sondern wohl eher die Illustrationsfähigkeiten.
Es kommt tatsächlich öfter vor, dass auch AI-Tools
bunverwenden, das als SFX paketiert wird, daher wirktdenoein wenig so, als würde es zurückfallen.Und noch ein interessanter Punkt.
In dem Moment, in dem man so einen Text liest und gedankenlos zustimmt: „Stimmt, wer KI nutzt, wird dumm“,
entsteht genau die kognitive Schuld, von der dort die Rede ist, bereits in der Person selbst.
Werkzeuge sind immer neutral.
Ob man Denken in Schulden oder in Vermögen verwandelt, entscheidet die Haltung des Nutzers.
Das ist ungefähr so, als würde man einen Hammer ansehen und sagen: „Er macht Häuser instabil.“
Das Problem ist nicht das Werkzeug, sondern wie man es benutzt.
Zum Beispiel:
Wenn man einen Taschenrechner benutzt, kann Kopfrechnen seltener werden,
dafür kann man komplexere Mathematik machen.
Wenn man GPS benutzt, kann die Fähigkeit nachlassen, sich Wege zu merken,
aber dafür kann man Strategien für größere Räume entwickeln.
Bei ChatGPT ist es genauso.
Wenn man den Ausdruck „Das manuelle Eintippen von Syntax gehört nicht mehr zu ihrer Arbeit.“ noch einmal auf den Zeitpunkt anwendet, als Lochkarten verwendet wurden und dann verschwanden, würde er wohl lauten: „Das manuelle Stanzen von Lochkarten gehört nicht mehr zu ihrer Arbeit.“
Und der vorhergehende Satz wäre damals wie heute weiterhin gültig.
„Das heißt allerdings nicht, dass SWEs keine Arbeit mehr haben,“
Ja, dann nehme ich die Hände von der Tastatur.
Erst anerkannt, wenn er das gesamte Deno-Team feuert und ganz allein übrig bleibt.
Vielen Dank. Wir freuen uns auch in Zukunft über Ihre begeisterte Unterstützung :)
Vielen Dank für Ihre gute Meinung!
Vielen Dank. Ich werde es dem Maker so weitergeben :)
Das wurde schon vor ein paar Tagen gepostet, und die Kommentare dazu auf Hacker News sind ganz interessant.
In letzter Zeit sind die Big-Tech-Unternehmen gewachsen, indem sie die Zahl der Parameter erhöht haben – ändert sich diese Richtung vielleicht?
Ich persönlich dachte ohnehin zunehmend, dass immer weiteres Wachstum durch das Hochdrehen der Parameterzahl letztlich keine echte Antwort ist.
Es fühlt sich an, als würde man dafür die unmittelbare Zukunft opfern, um zu wachsen. Besonders bei MoE schien das am stärksten ausgeprägt zu sein.
Googles Gemma 3 27b lag eher auf der höheren Seite, aber inzwischen wirkte in der LLM-Welt selbst so eine Parameterzahl fast schon klein.
Technologischer Fortschritt ist wichtig, aber es müsste auch etwas geben, das die Phase berücksichtigt, in der das Ganze tatsächlich bereitgestellt wird; insofern scheint das hier ein ganz brauchbarer Versuch zu sein.
(Mein Grund, dem ständigen Anwachsen der Parameter skeptisch gegenüberzustehen, war: Ich weiß, dass die Leistung gut ist, aber das Serving verursacht entsprechend höhere Kosten.)
Wie zu erwarten, waren das wohl die Folgen der allzu gewagten Aktion, das vollständige Spotify-Backup zu veröffentlichen.
Viel Erfolg, Second B!
Freut mich. Vielen Dank, dass Sie den Artikel mit Interesse gelesen haben!
Wenn Sie beim Ausprobieren Fragen haben, hinterlassen Sie jederzeit gern einen Kommentar!!
Ich nutze in letzter Zeit lokal auch wirklich sehr viele Qwen-basierte Modelle.
Anfangs dachte ich, das liegt einfach daran, dass es ein Alibaba-Modell ist, aber es ist beeindruckend, wie es kontinuierlich verbessert und erweitert wird.
Oh … sieht gut aus.
Wenn man das in der mobilen YouTube-App über „Teilen“ aufrufen könnte, wäre es deutlich besser nutzbar.
Regulierung ist eben immer mit Kosten verbunden. Aber letztlich müssen die Verbraucher sie ohnehin tragen.