- Technologieexperten im Silicon Valley hatten in den vergangenen Wochen mit Schwierigkeiten zu kämpfen
- Viele Investoren befürchten, dass KI nicht die enormen Gewinne bringen wird, auf die sie hoffen
- Die Aktienkurse westlicher Unternehmen, die die KI-Revolution anführen, sind seit ihrem Höchststand im vergangenen Monat um 15 % gefallen
- Viele Beobachter stellen die Grenzen von LLMs infrage, die Dienste wie ChatGPT antreiben
Aktueller Einsatz von KI in Unternehmen
- Big-Tech-Unternehmen haben Milliarden Dollar in KI-Modelle investiert und versprechen für die Zukunft noch höhere Ausgaben
- Nach den neuesten Daten des Census Bureau nutzen jedoch nur 4,8 % der US-Unternehmen KI für die Produktion von Waren und Dienstleistungen; das ist ein Rückgang gegenüber dem Höchststand von 5,4 % zu Jahresbeginn
- Ein ähnlich hoher Anteil von Unternehmen plant, KI innerhalb des nächsten Jahres einzusetzen
Erklärung des Hype Cycle
- Es wird auf den „Hype Cycle“ verwiesen, einen Begriff, der durch das Forschungsunternehmen Gartner bekannt gemacht wurde und im Silicon Valley als Allgemeinwissen gilt
- Nach einer anfänglichen Phase irrationaler Begeisterung und Überinvestition fällt eine heiße neue Technologie in das „Tal der Enttäuschung“, in dem sich die Stimmung eintrübt
- Es verbreitet sich die Sorge, dass die Einführung der Technologie zu langsam vorangeht und sich nur schwer Gewinne erzielen lassen
- Nach der Phase der Enttäuschung erholt sich die Technologie jedoch wieder
- Die Investitionen, die mit der Welle der Begeisterung einhergehen, ermöglichen einen massiven Ausbau der Infrastruktur und bringen die Technologie auf den Weg zur breiten Akzeptanz
- Es wird die Frage aufgeworfen, ob der Hype Cycle ein nützlicher Leitfaden für die Zukunft der KI in der Welt sein kann
Beispiele für den Hype Cycle in der Technologieentwicklung
- Der Eisenbahnboom und die Blase im Großbritannien des 19. Jahrhunderts sowie die anschließende wirtschaftliche Umwälzung durch den Streckenbau der Eisenbahngesellschaften
- Die Begeisterung für das Internet in den 1990er-Jahren, der Marktzusammenbruch im Jahr 2000 und das Scheitern von 135 großen Dotcom-Unternehmen; zugleich schufen die Investitionen von Telekommunikationsunternehmen in Glasfaserkabel die Infrastruktur des heutigen Internets
Einschätzungen zur Möglichkeit eines KI-Hype-Cycle
- KI hat zwar keinen so massiven Zusammenbruch wie die Eisenbahn oder die Dotcoms erlebt, doch die aktuelle Verunsicherung könnte ein Hinweis darauf sein, dass ihre weltbeherrschende Rolle näher rückt
- „Die Zukunft der KI wird wie bei jeder anderen Technologie verlaufen. Erst kommt ein riesiger und teurer Infrastrukturausbau, dann ein gewaltiger Einbruch, wenn den Menschen klar wird, dass sie nicht wissen, wie sie KI produktiv einsetzen sollen, und anschließend eine langsame Wiederbelebung, während sie genau das herausfinden“, sagt der Wirtschaftskommentator Noah Smith
Technologien, die nicht zum Hype Cycle passen
- Auch KI selbst hat über Jahrzehnte Phasen der Begeisterung und Verzweiflung erlebt, ist aber nicht in die letzte Phase des Hype Cycle eingetreten
- Begeisterung für KI in den 1960er-Jahren, KI-Winter in den 1970er- und 1990er-Jahren, rückläufiges Forschungsinteresse bis 2020 und dann ein erneuter starker Aufschwung mit dem Aufkommen generativer KI
- Cloud Computing, Solarenergie und soziale Medien zeigen eher ein lineares Entwicklungsmuster als einen Verlauf nach dem Hype Cycle
- Bei Web3, 3D-Druckern und Kohlenstoffnanoröhren schlug die Stimmung zwar von Begeisterung in Angst um, doch sie kehrten nicht in bedeutendem Maß zurück
Schwierigkeiten bei der Überprüfung der empirischen Regelmäßigkeit des Hype Cycle
- Es ist nicht leicht zu überprüfen, ob der Hype Cycle tatsächlich eine empirische Regelmäßigkeit darstellt
- „Da es sich um stimmungsbasierte Daten handelt, ist es schwer, darüber mit Sicherheit zu sprechen“, merkt Ethan Mollick von der University of Pennsylvania an
Datenanalyse des Hype Cycle durch The Economist
- Es wurde versucht, die Platzierungsdaten vielversprechender Technologien im Gartner-Hype-Cycle über mehrere Jahrzehnte mit eigenen Datenanalysen zu kombinieren
- Die Verfolgung bahnbrechender Technologien über die Zeit zeigt, dass nur eine Minderheit von ihnen (etwa 20 %) den Weg von Innovation über Begeisterung und Ernüchterung bis hin zur breiten Akzeptanz durchläuft
- Viele Technologien werden weit verbreitet genutzt, ohne eine solche Achterbahnfahrt zu durchlaufen
- Schätzungsweise 60 % aller Technologien, die im Sumpf der Enttäuschung landen, tauchen später nicht wieder auf
- Das ähnelt der Schlussfolgerung von Michael Mullany: „Erstaunlich viele Technologietrends sind letztlich nur vorübergehende Moden“
Potenzial und Herausforderungen der KI-Revolution
- KI kann die Welt weiterhin revolutionieren
- Eines der Big-Tech-Unternehmen könnte einen Durchbruch erzielen
- Unternehmen könnten den Nutzen erkennen, den KI bietet
- Die aktuelle Herausforderung für Big Tech besteht jedoch darin zu beweisen, dass KI der Realwirtschaft tatsächlich etwas zu bieten hat
- Erfolg ist nicht garantiert
Fazit
- Wenn man auf die Geschichte der Technologie blickt, um ein Gefühl für die Zukunft der KI zu bekommen, ist der Hype Cycle ein unvollkommener Leitfaden
- Der Ausdruck „Easy Come, Easy Go“ könnte ein besserer Leitfaden sein
GN⁺-Meinung
- Der Hype Cycle gilt nicht zwangsläufig für die Entwicklung und Kommerzialisierung von KI-Technologien. Jede Technologie kann ein anderes Entwicklungsmuster zeigen
- Zwar gibt es derzeit weniger Investitionen in KI und wachsende Sorgen, doch das bedeutet nicht, dass das Zukunftspotenzial der KI verneint werden muss. Vielmehr könnte es sich um ein natürliches Phänomen im Verlauf technologischer Entwicklung handeln
- Da der Einsatz von KI in Unternehmen noch in einem frühen Stadium ist, dürfte noch mehr Zeit nötig sein, bis die Auswirkungen auf die Realwirtschaft sichtbar werden
- Wie schnell und wie umfassend KI bestehende Industrien verändern kann, ist ungewiss, langfristig dürfte sie jedoch große Auswirkungen auf die gesamte Gesellschaft haben
- Big-Tech-Unternehmen müssen Wege finden, die Grenzen der KI zu überwinden und echten Mehrwert zu schaffen. Dabei sollten sie über den bloßen Wettbewerb in der Technologieentwicklung hinaus auch gesellschaftliche Verantwortung und ethische Fragen berücksichtigen
3 Kommentare
Allein vom Titel her dachte ich, es wäre ein Artikel, der vor dem AI-Hype warnt, aber der Inhalt kommt eher einer umfassenden Analyse des Hype Cycle nahe.
Hacker-News-Kommentare
Es gibt die Ansicht, dass der Hype um Projekte und Startups, die nur ein "API wrapper" sind, abnehmen wird
AI hat den Workflow vollständig verändert
Es wurde versucht, eine AI-Datenbank zu bereinigen, aber ChatGPT hat dabei mehrfach Fehler gemacht
Die Reaktionen auf AI sind polarisiert
Als Neurowissenschaftler ist man über die Entwicklung von AI erstaunt
Neue Technologien können auf viele Probleme angewendet werden, wodurch Hype entsteht
AI ist nützlich für Zusammenfassungen, Erklärungen und Unterstützung beim Coden
Seit dem Erscheinen von GPT-4 sind erst 1,5 Jahre vergangen
ChatGPT war erstaunlich