Suchergebnisse für „Produkt X vs. Y“ sind inzwischen fast nur noch KI-Bullshit
Wenn man sieht, wie das tote Internet wächst, bekommt man Lust, Kagi zu abonnieren. Irgendwann werden wir wohl eine Zertifizierung für von Menschen erstellte Inhalte brauchen.
Leider ist auch Kagi kein Allheilmittel. Ich zahle dafür und nutze es täglich, um eine Google-Alternative zu unterstützen, aber das Problem, dass sowohl Bildersuche als auch Textsuche voller KI-Müll sind, ist weiterhin gravierend.
Produktvergleiche sind ein typisches Beispiel, aber noch mehr Sorgen machen mir medizinische Suchanfragen. Diese Woche wollte ich Studien zu einem Medikament finden, das ich einnehme. Ergebnisse, die schon vor fünf Jahren durch Suchmaschinenoptimierung verseucht waren, sind jetzt viel schlimmer: Hunderte Seiten GPT-generierter Spam, der nur auf Klicks aus ist.
Am Ende habe ich die Suche ganz aufgegeben, auf nih.gov eine halbwegs relevante Arbeit gefunden und musste dann manuell den Zitierlisten folgen, um Informationen zu finden.
Es ist wirklich ein seltsames Gefühl, sich an das Internet zu erinnern, das man als Kind und in den Zwanzigern genutzt hat, und zu wissen, dass dieses Internet nie zurückkommen wird.
Zuzusehen, wie das tote Internet wächst, ist ziemlich surreal.
Ich denke, Werbung hat das Internet kommerzialisiert, und die Zentralisierung auf nutzerfeindliche Plattformen hat das Feuer definitiv entfacht. Das alte Internet wirkt selbst heute noch viel besser, hat aber in den letzten 15 Jahren die meisten seiner Nutzer verloren.
Es hilft, an jede Suchanfrage „Reddit“ anzuhängen, aber es dürfte nur eine Frage der Zeit sein, bis auch der Großteil der Reddit-Inhalte KI-generiert ist.
Wenn man bei Kagi nach „baby peacock“ sucht, bekommt man fast dieselben Ergebnisse wie bei Google, und die meisten sind KI-Bilder.
Es macht einen wahnsinnig. Das Internet ist tot.
Ich habe kürzlich ein Haus gekauft und nach Heimwerkerarbeiten gesucht, etwa wie man Zierleisten vor dem Streichen vorbereitet. Fast jedes Ergebnis ist eine KI-generierte Content-Farm, zwischen jedem Absatz steckt Werbung, ein inhaltlich irrelevantes Autoplay-Video verfolgt einen über die Seite, ein Cookie-Consent-Modal erscheint, und gleich danach poppt ein Newsletter-Modal auf, das „Freunde werden“ will.
Ob man will oder nicht: Der einzige Ort, an dem man noch echte Informationen findet, scheint inzwischen Reddit zu sein.
Für solche Suchanfragen sind YouTube und TikTok am besten. Videos sind noch nicht vollständig von KI überflutet, und zu fast allem, was man mit den Händen macht, findet man etwas.
Ich bevorzuge Textinhalte deutlich gegenüber Videos, aber echter, von Menschen geschriebener Textcontent ist fast tot. Reddit ist derzeit vielleicht eine seltene Ausnahme. Es gibt je nach Fachgebiet auch noch alte Foren, die am Leben sind, aber sie werden extrem schwer zu finden.
Es ist besser, ein allgemeines Buch zur Hausinstandhaltung zu kaufen.
Zum Beispiel führt https://archive.org/details/stanleyhomerepai0000fine/page/14... zum Kapitel „Painting Trim the Right Way“ aus dem Buch Stanley Home Repairs von 2014.
Gebrauchtbuchläden lohnen sich ebenfalls. Bei Hausreparaturen hat sich nicht viel geändert.
Man könnte auch Wine starten und die CD-ROM „Black & Decker Everyday Home Repairs“ von Broderbund ausprobieren: https://archive.org/details/BlackDeckerEverydayHomeRepairsBr.... Laut https://www.goodreads.com/book/show/3424503-everyday-home-re... bietet sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für mehr als 100 häufige Probleme im Haushalt, von der Reparatur eines tropfenden Wasserhahns bis zur Ausbesserung von Hartholzböden, inklusive Animationen und Sprechertext sowie Angaben zu geschätzter Zeit, Kosten und Listen der benötigten Materialien und Werkzeuge.
Sieht tatsächlich ziemlich brauchbar aus.
Als jemand, der ein 1939 gebautes Haus besitzt und selbst repariert, habe ich mir erst nach einigen Reparaturarbeiten eine Bibliothek mit Referenzbüchern zum Haus zugelegt; das hätte ich tun sollen, bevor ich den Schraubendreher in die Hand genommen habe.
Renovations von Taunton Press (https://www.bookfinder.com/search_s/?title=Renovation%205th%...) ist die erste Quelle, zu der ich greife, wenn ich ein Hausreparaturprojekt beginne. Kapitel 18 dreht sich vollständig ums Streichen. Andere Bücher von Taunton sind ebenfalls hervorragend, aber der Umfang von Renovations ist unvergleichlich.
Die flachen weißen MDF-Zierleisten, die man heute kauft, sind bereits grundiert und direkt streichbereit.
Ich habe ein altes und ein neues Auto. Für das alte Auto findet man zu jeder Reparatur eine Anleitung, weil es schon in der Ära des alten Internets existierte. Damals haben die Leute alle möglichen Reparaturberichte hinterlassen.
Zum neuen Auto gibt es kaum Reparaturinformationen; meistens sind es nur YouTube-Videos von Leuten, die keine Ahnung haben und schlechte Heimwerkerreparaturen filmen.
Für Hausreparaturen halte ich YouTube für die beste Quelle. Natürlich verstehe ich es, wenn man Text und Fotos haben wollte.
In einer Internetökonomie, die sich um die Produktion und Monetarisierung von „Content“ dreht, war es wahrscheinlich von Anfang an sehr wahrscheinlich, dass es so kommen würde.
Angefangen hat es damit, bestehende Inhalte mit Werbung zu versehen, später ging es zu sozialen Netzwerken und Social Media über – letztlich Engines, die die Produktion von noch mehr Content per Crowdsourcing organisierten und daneben Werbung anzeigten. Weil Geld im Spiel ist, wurde Content-Produktion zu einem wichtigen Geschäft, und die Technik bedient diese Nachfrage, indem sie Content billiger erzeugt als das Geld, das sich damit verdienen lässt.
Schon zuvor begann das Problem, von Menschen erzeugte unerwünschte Inhalte zu moderieren, dieses Geschäftsmodell auszuhöhlen; jetzt erzeugen generative Tools unerwünschten Content schneller, als er moderiert werden kann. Ab einem gewissen Sättigungsgrad verlieren die Leute das Interesse, und auch die Werkzeuge, die früher mit algorithmischen Heuristiken guten von schlechtem Content trennten, werden nutzlos. Der einzige sichtbare Ausweg ist von Menschen erstellter Content, der von Menschen kuratiert wird – aber ich weiß nicht, ob es dafür in der vom Markt geforderten Größenordnung ein Geschäftsmodell gibt.
Viele blicken nostalgisch auf Blogs zurück, aber Blogs waren ein frühes Beispiel dafür, wie sich das Internet von langlebigem Content hin zur massenhaften Produktion von Content-Farm-Artikeln verschob.
Das frühe Internet fühlte sich eher an wie ein Gang durch eine Bibliothek. Bei den meisten Websites erwartete man nicht, dass sie täglich, oder auch nur monatlich, aktualisiert würden, und Texte waren fast immer nach Inhalt geordnet, nicht nach Neuheit.
Die übermäßige Fixierung von Blogs auf das Neue veränderte vieles, und viele Sites wurden spürbar schlechter, als sie statt dauerhafte Materialsammlungen aufzubauen dazu übergingen, neue Pageviews herauszupressen. Online-Diskussionen durchliefen mit dem Wechsel von Foren zu Empfehlungsstrukturen im Stil von Reddit/HN einen ähnlichen Prozess. In alten Foren gibt es noch Diskussionen, die seit über zehn Jahren laufen; auf Reddit oder HN wird ein Beitrag nach ein paar Stunden von der Seite verdrängt, und die Diskussion stirbt.
Menschliches Vertrauen skaliert kaum über 100 Personen hinaus, und schon gar nicht auf die Größe des gesamten Internets; deshalb glaube ich nicht, dass es ein solches Geschäftsmodell gibt. Menschen werden wohl zu der Stammesgröße zurückkehren, für die sie ursprünglich gemacht sind, um zu verstehen und dazuzugehören.
Private Gruppenchats sind viel populärer und verbreiteter, als wir zugeben, und in so einem Umfeld wird sich dieser Trend beschleunigen.
In offenen Systemen ist menschliche Kuratierung möglich, aber wenn es ein paar riesige Silos gibt, wirkt darin algorithmische Effizienz – und es entstehen Ergebnisse wie die heutigen.
Ich hoffe, dass die Leute das Interesse verlieren und aufhören, Müll-Content zu konsumieren; die Wette der anderen Seite ist jedoch, dass sich die Menschen an immer minderwertigeren, algorithmisch gelieferten Content gewöhnen und die Branche mit allen Mitteln endlos Profit herauspresst. Die Geschichte des Kabelfernsehens legt nahe, dass es einen Kipppunkt gibt.
Von Menschen erstellten Content durch Menschen kuratieren zu lassen, ist im Grunde ein Retweet.
Kleine monokulturelle Gruppen wie eine Minderheit gelangweilter Studenten werden immer den Algorithmus durchschauen, eine Plattform mit Pornografie und Spam übernehmen und Ressourcen aufzehren. Bessere Tools, die geschaffen wurden, um schwächeren Gruppen zu helfen, sowie die Verknüpfung mit finanziellen Anreizen vergrößern die Kluft stattdessen. Das wird zum Problem, weil Finanz-Influencer nicht dafür zahlen, von einer kleinen Zahl von Content-Markt-Influencern gedemütigt zu werden, sondern dafür, von der breiten Masse anerkannt zu werden.
Aber warum ist das ein Problem? Produzenten „unerwünschter Inhalte“ optimieren lediglich auf das, was der Markt am höchsten bewertet. Wenn das ein Problem ist, dann ist die Existenz des Marktes selbst das Problem. Was sollte man dann tun? Ihn einfach zu zerstören, kann durchaus sinnvoll sein.
Seit Gutenberg bewegt sich das Verlagswesen wohl immer weiter in Richtung Content-Monetarisierung. Wenn man sich die Geschichte der katholischen Kirche ansieht, könnte das schon davor der Fall gewesen sein.
Es sind nicht nur Bilder. Wenn man bei Google nach etwas sucht, das wie eine häufige Frage wirkt, taucht unter den Top 3 bis 5 Ergebnissen oft generative KI-Wortsalat auf.
Wenn man zu lesen beginnt, merkt man es nicht sofort. Dann beginnt man sogar Dinge zu misstrauen, die offensichtlich nicht von generativer KI stammen. Menschen haben ein Gespür dafür, auf welche Weise jemand falschliegen kann, wie Fehler aussehen, welche Tonlage jemand anschlägt, wenn er sich irrt, wie wahrscheinlich ein Fehler ist, in welchen Formaten und auf welchen Plattformen Fehler vorkommen, wie oft sie auftreten und wie andere darauf reagieren. KI ist etwas völlig anderes. Es gibt keine Intuition und keine Erfahrung, mit der man erkennen könnte, wann plausibel klingende KI falschliegt.
Dass ein ganzes Set von Heuristiken, mit denen wir die Qualität übermittelter Informationen unbewusst einschätzen, über Nacht außer Kraft gesetzt wird, ist ein Rezept für Wahnsinn und Unglück. Kaum je in meinem Leben war ich wegen Technologie so aufrichtig traurig.
Ehrlich gesagt halte ich das für das Ende des offenen Internets. Gescheitert ist nicht Google, sondern die Realität des offenen Internets.
Wenn ich Hilfe brauche oder eine Frage habe, nutze ich weder Google noch poste ich in einem öffentlichen Forum. Ich frage in einem privaten Gruppenchat, in dem alle echte Menschen sind, niemand Geld verdient und niemand ChatGPT kopiert und einfügt, um Internetpunkte zu sammeln und später den Account zu verkaufen.
Es gibt nur einen Weg, wie sich das ändern könnte, aber den werden die Leute nicht mögen: Jeder Inhalt im Internet müsste mit einem rechtlichen Ausweis verknüpft sein. Jeder Beitrag und jeder Kommentar auf Facebook müsste einer realen Person zugeordnet werden können.
Ich glaube nicht, dass die Heuristiken so anders sind. Suchmaschinenoptimierungs-Spam und Bullshit-Content gab es früher auch schon, und sowohl Google als auch YouTube waren voll von menschlichen „Content Creators“, die auf Klicks optimierten und das Empfehlungssystem von YouTube manipulierten.
KI-Content ist nicht grundlegend anders. Nur ist es jetzt 100-mal einfacher, solchen Content zu erstellen, weshalb man ihn viel häufiger sieht. Im Kern ist es kein KI-Problem, sondern ein Problem von Anreizen und werbebasierten Geschäftsmodellen. KI hat die Verschlechterung der Services viel sichtbarer gemacht, aber das Problem war schon da.
Eine Lösung kenne ich nicht. Ich vermute, dass das offene Internet mit der Zeit weniger wichtig wird, während minderwertiger Content es überflutet, und dass sich viel Kommunikation in kleinere Communitys verlagert, die stark auf die Überprüfung menschlicher Identität und Qualifikation angewiesen sind.
Ich will ja kein Spielverderber sein, aber der Verlust der Privatsphäre macht mich trotzdem viel trauriger.
Es ist schwer zu erklären, warum, aber vielleicht weil ich nicht wusste, wie ein Pfauenküken aussieht, hat mir dieses Beispiel die dunkle Seite der KI wirklich mit Wucht vor Augen geführt.
Ich war daran gewöhnt, Suchergebnissen bis zu einem gewissen Grad zu vertrauen. Es gab zwar auch seltsame oder fast sinnlose Ergebnisse, aber sie waren nur vereinzelt in einem Meer relevanter Bilder. Jetzt kann ich bei Dingen, die ich nicht kenne, völlig blind sein. Als jemand, der mit Google als etwas aufgewachsen ist, das „einfach da ist“, ist das wirklich beängstigend.
Muss Google dieses Problem nicht irgendwie lösen, wenn es weiterhin relevant bleiben will? Wenn die Suche nach Bildern und das Erzeugen von Bildern zum selben Ergebnis führen, was ist dann überhaupt noch der Sinn der Bildersuche?
Dasselbe lässt sich auch über die normale Suche sagen. Egal, wonach man sucht: Erst kommt eine Seite Werbung, dann ein paar Seiten Content-Farmen, und danach Seiten, die „wie Experten klingen, aber letztlich Content-Farmen“ sind
Weil das Internet über Werbung finanziert wurde, ist es wirklich schwierig geworden, hochwertige Inhalte zu finden. Wenn man nicht Content-Ersteller oder Google ist, sind die Anreize völlig falsch ausgerichtet
Das Ziel scheint Watermarking zu sein, aber ich glaube nicht, dass irgendjemand das Web noch für etwas anderes als einen kontrollierten Niedergang halten kann. Eine Struktur, in der AI AI füttert, wird am Ende alles erledigen. Platformer hat es meiner Meinung nach am besten erklärt: https://www.platformer.news/google-io-ai-search-sundar-picha...
Die Frage ist, was als Nächstes kommt, und niemand scheint darauf eine Antwort zu haben
Ich weiß nicht, was mit „lösen“ gemeint ist. Das löst das Problem bereits. Wenn die Leute es für gut genug halten, ist die Sache erledigt
Als Beleg: alle anderen Nachrichten und sozialen Medien auf diesem Planeten
Google wird es eher so lösen, dass die Leute nicht mehr bemerken, dass Baby-Pfauen AI-generiert sind
Ich denke, das ist einer der Gründe, warum große Tech-Unternehmen für strengere AI-Regulierung lobbyieren. Sie fürchten nicht, dass AI die Kontrolle übernimmt, sondern dass AI ihr Geschäft zerstört
Am schlimmsten ist das Ergebnis von Snopes mit dem Titel „Video Genuinely Shows White ‘Baby Peacock’?“, bei dem einfach nur das Fragezeichen abgeschnitten wurde. Auf der Seite steht, dass das Foto nicht wirklich einen Baby-Pfau zeigt
Wenn man nach dem genaueren Begriff peachick sucht, scheinen zu 100 % echte Bilder zu erscheinen. Allerdings nennt die Hälfte der Seiten sie weiterhin „baby peacocks“
Das erste Ergebnis ist Adobe Stock. Man könnte meinen, dass dort die Standards höher sind als bei Pinterest oder TikTok, aber so sieht die Realität aus
In naher Zukunft wird wahrscheinlich ein erheblicher Teil der YouTube-Videos und Podcasts KI-generiert sein. Zum Beispiel mit Tools wie Notebook LM.
Allerdings bin ich nicht sicher, ob das Publikum solche KI-generierten Inhalte wirklich genießen wird. Persönlich bevorzuge ich von Menschen erstellte Inhalte. Sie wirken echter und immersiver.
KI-Tools brauchen unbedingt starke Erkennungsmechanismen, etwa verlässliche Wasserzeichen, damit andere Plattformen KI-generierte Inhalte identifizieren können. Leider sind aktuelle Tools zur Erkennung KI-generierter Audios noch unzureichend: https://www.npr.org/2024/04/05/1241446778/deepfake-audio-det...
Ich habe gerade auch eine Liste von „Podcasts“ zusammengestellt, die Notebook LM generiert hat: https://github.com/ListenNotes/notebooklm-generated-fake-pod...
Man sollte sich fragen, ob man sich von KI erstellte Podcasts anhören möchte. Sendungen, die Leute selbst erstellt haben, werden vermutlich noch akzeptiert, aber von anderen KI-generierte „Podcasts“ werden sie meiner Ansicht nach weniger mögen.
Ich würde gern glauben, dass von Menschen erstellte Inhalte echter und immersiver wirken, aber ich frage mich, wie lange das noch stimmt.
Ich „möchte“ menschengemachte Inhalte lieber mögen, aber KI dürfte menschliches Engagement besser optimieren können. Besonders bei einfachen dopaminauslösenden Inhalten wie TikTok-Videos könnte das der Fall sein. Wir sind weniger komplex, als wir selbst glauben.
Erkennungsmechanismen in KI-Tools werden leider nie richtig funktionieren. Es gibt keine Möglichkeit, böswillige Akteure auszuschließen, und es steht viel Geld auf dem Spiel, wenn KI sich als Mensch ausgibt. Vielleicht müssen stattdessen von Menschen erstellte Inhalte mit Wasserzeichen oder Signaturen versehen werden.
Eine Dichotomie ist hier nicht besonders hilfreich.
Zum Beispiel habe ich schon vor 10 Jahren YouTube-Videos gesehen, deren gesamte Narration aus TTS bestand. Der Ersteller wollte seine eigene Stimme nicht verwenden, schrieb ein Skript und gab es in ein TTS-System ein. Nach damaligem Stand der Technik klang es schrecklich, aber die Leute mochten die Videos, und sie hatten viele Aufrufe. Würde man das KI-generiert nennen?
Heute gibt es auch ohne generative KI deutlich besseres TTS. Solche Videos dürften jetzt angenehmer anzusehen sein. Wegen geringer Tonvariationen könnte man vielleicht merken, dass es kein Mensch ist, aber vermutlich müsste man mehr als eine Minute zuhören, um es zu unterscheiden. Ist das KI-generiert?
Mit generativer KI sind nun Stimmen möglich, bei denen man vielleicht nicht erkennt, ob sie KI sind. Wenn aber ein Mensch das Skript geschrieben hat, ist es dann in Ordnung? Ist das KI-generiert?
Und schließlich nehmen wir an, beim selben Video schreibt der Ersteller das Skript selbst, findet aber, dass er nicht gut schreibt, oder Englisch ist nicht seine Muttersprache und es enthält viele Grammatikfehler. Also gibt er das Skript an GPT weiter, nicht nur um Grammatik zu korrigieren, sondern mit einem Ziel wie „das Skript eines beliebten Videos werden“ zu verbessern. Danach prüft er, ob der Kern dessen, was er vermitteln wollte, angekommen ist, und erzeugt dann die Stimme. Ist das KI-generiert?
Für mich sind all diese Fälle in Ordnung und nicht minderwertig gegenüber einem vollständig menschlichen Workflow. Wenn der Ersteller ein Mensch ist und das Gefühl hat, das zu vermitteln, was er vermitteln muss, reicht das.
Ich würde gern Entwürfe für Blogposts an GPT schicken und sie mir schreiben lassen. Der Grund, warum ich es noch nicht tue, ist, dass das Ergebnis nicht meine „Stimme“ hat. Es kann zwar das enthalten, was ich sagen wollte, aber der Stil ist völlig anders. Wenn GPT/Claude meinen Stil besser nachahmen könnte, würde ich es sofort nutzen. Kaum jemand liebt endloses Editieren, insbesondere Autoren nicht.
Die Frage ist, wie lange es dauert, bis man den Unterschied nicht mehr erkennen kann.
Listen Notes hat allein am vergangenen Wochenende mehr als 500 mit Notebook LM generierte Fake-Podcasts gelöscht.
Es ist enttäuschend zu sehen, dass Betrüger und Black-Hat-SEO-Leute Notebook LM bereits nutzen, um massenhaft Fake-Podcasts zu produzieren und auf mehreren Plattformen zu verbreiten.
Persönlich bin ich gegen unbegrenzte Maschinen für minderwertige Inhalte.
Weil Google es in der Bildersuche immer schwieriger macht, zum eigentlichen Bild zu gelangen oder es herunterzuladen, habe ich ein Bildsuch-Tool gebaut, mit dem man über ein Betriebssystem-Shortcut das Google-Bildarchiv durchsuchen und Bilder schnell in die Zwischenablage kopieren kann. Es verwendet eine benutzerdefinierte Google Search Engine ID.
Vor etwa einem Jahr stellte ich fest, dass 90 % der Ergebnisse KI-generiert waren, also fügte ich ein „No AI“-Flag hinzu. Im Grunde ist das ein schneller, grober Filter, der die Ergebnisse auf vor 2022 beschränkt. Nicht perfekt, aber als Übergangslösung funktioniert es. https://github.com/scpedicini/truman-show
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Suchergebnisse für „Produkt X vs. Y“ sind inzwischen fast nur noch KI-Bullshit
Wenn man sieht, wie das tote Internet wächst, bekommt man Lust, Kagi zu abonnieren. Irgendwann werden wir wohl eine Zertifizierung für von Menschen erstellte Inhalte brauchen.
Produktvergleiche sind ein typisches Beispiel, aber noch mehr Sorgen machen mir medizinische Suchanfragen. Diese Woche wollte ich Studien zu einem Medikament finden, das ich einnehme. Ergebnisse, die schon vor fünf Jahren durch Suchmaschinenoptimierung verseucht waren, sind jetzt viel schlimmer: Hunderte Seiten GPT-generierter Spam, der nur auf Klicks aus ist.
Am Ende habe ich die Suche ganz aufgegeben, auf nih.gov eine halbwegs relevante Arbeit gefunden und musste dann manuell den Zitierlisten folgen, um Informationen zu finden.
Ich denke, Werbung hat das Internet kommerzialisiert, und die Zentralisierung auf nutzerfeindliche Plattformen hat das Feuer definitiv entfacht. Das alte Internet wirkt selbst heute noch viel besser, hat aber in den letzten 15 Jahren die meisten seiner Nutzer verloren.
Es macht einen wahnsinnig. Das Internet ist tot.
Ich habe kürzlich ein Haus gekauft und nach Heimwerkerarbeiten gesucht, etwa wie man Zierleisten vor dem Streichen vorbereitet. Fast jedes Ergebnis ist eine KI-generierte Content-Farm, zwischen jedem Absatz steckt Werbung, ein inhaltlich irrelevantes Autoplay-Video verfolgt einen über die Seite, ein Cookie-Consent-Modal erscheint, und gleich danach poppt ein Newsletter-Modal auf, das „Freunde werden“ will.
Ob man will oder nicht: Der einzige Ort, an dem man noch echte Informationen findet, scheint inzwischen Reddit zu sein.
Ich bevorzuge Textinhalte deutlich gegenüber Videos, aber echter, von Menschen geschriebener Textcontent ist fast tot. Reddit ist derzeit vielleicht eine seltene Ausnahme. Es gibt je nach Fachgebiet auch noch alte Foren, die am Leben sind, aber sie werden extrem schwer zu finden.
Zum Beispiel führt https://archive.org/details/stanleyhomerepai0000fine/page/14... zum Kapitel „Painting Trim the Right Way“ aus dem Buch Stanley Home Repairs von 2014.
Gebrauchtbuchläden lohnen sich ebenfalls. Bei Hausreparaturen hat sich nicht viel geändert.
Man könnte auch Wine starten und die CD-ROM „Black & Decker Everyday Home Repairs“ von Broderbund ausprobieren: https://archive.org/details/BlackDeckerEverydayHomeRepairsBr.... Laut https://www.goodreads.com/book/show/3424503-everyday-home-re... bietet sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für mehr als 100 häufige Probleme im Haushalt, von der Reparatur eines tropfenden Wasserhahns bis zur Ausbesserung von Hartholzböden, inklusive Animationen und Sprechertext sowie Angaben zu geschätzter Zeit, Kosten und Listen der benötigten Materialien und Werkzeuge.
Sieht tatsächlich ziemlich brauchbar aus.
Renovations von Taunton Press (https://www.bookfinder.com/search_s/?title=Renovation%205th%...) ist die erste Quelle, zu der ich greife, wenn ich ein Hausreparaturprojekt beginne. Kapitel 18 dreht sich vollständig ums Streichen. Andere Bücher von Taunton sind ebenfalls hervorragend, aber der Umfang von Renovations ist unvergleichlich.
Die flachen weißen MDF-Zierleisten, die man heute kauft, sind bereits grundiert und direkt streichbereit.
Zum neuen Auto gibt es kaum Reparaturinformationen; meistens sind es nur YouTube-Videos von Leuten, die keine Ahnung haben und schlechte Heimwerkerreparaturen filmen.
In einer Internetökonomie, die sich um die Produktion und Monetarisierung von „Content“ dreht, war es wahrscheinlich von Anfang an sehr wahrscheinlich, dass es so kommen würde.
Angefangen hat es damit, bestehende Inhalte mit Werbung zu versehen, später ging es zu sozialen Netzwerken und Social Media über – letztlich Engines, die die Produktion von noch mehr Content per Crowdsourcing organisierten und daneben Werbung anzeigten. Weil Geld im Spiel ist, wurde Content-Produktion zu einem wichtigen Geschäft, und die Technik bedient diese Nachfrage, indem sie Content billiger erzeugt als das Geld, das sich damit verdienen lässt.
Schon zuvor begann das Problem, von Menschen erzeugte unerwünschte Inhalte zu moderieren, dieses Geschäftsmodell auszuhöhlen; jetzt erzeugen generative Tools unerwünschten Content schneller, als er moderiert werden kann. Ab einem gewissen Sättigungsgrad verlieren die Leute das Interesse, und auch die Werkzeuge, die früher mit algorithmischen Heuristiken guten von schlechtem Content trennten, werden nutzlos. Der einzige sichtbare Ausweg ist von Menschen erstellter Content, der von Menschen kuratiert wird – aber ich weiß nicht, ob es dafür in der vom Markt geforderten Größenordnung ein Geschäftsmodell gibt.
Das frühe Internet fühlte sich eher an wie ein Gang durch eine Bibliothek. Bei den meisten Websites erwartete man nicht, dass sie täglich, oder auch nur monatlich, aktualisiert würden, und Texte waren fast immer nach Inhalt geordnet, nicht nach Neuheit.
Die übermäßige Fixierung von Blogs auf das Neue veränderte vieles, und viele Sites wurden spürbar schlechter, als sie statt dauerhafte Materialsammlungen aufzubauen dazu übergingen, neue Pageviews herauszupressen. Online-Diskussionen durchliefen mit dem Wechsel von Foren zu Empfehlungsstrukturen im Stil von Reddit/HN einen ähnlichen Prozess. In alten Foren gibt es noch Diskussionen, die seit über zehn Jahren laufen; auf Reddit oder HN wird ein Beitrag nach ein paar Stunden von der Seite verdrängt, und die Diskussion stirbt.
Private Gruppenchats sind viel populärer und verbreiteter, als wir zugeben, und in so einem Umfeld wird sich dieser Trend beschleunigen.
Ich hoffe, dass die Leute das Interesse verlieren und aufhören, Müll-Content zu konsumieren; die Wette der anderen Seite ist jedoch, dass sich die Menschen an immer minderwertigeren, algorithmisch gelieferten Content gewöhnen und die Branche mit allen Mitteln endlos Profit herauspresst. Die Geschichte des Kabelfernsehens legt nahe, dass es einen Kipppunkt gibt.
Kleine monokulturelle Gruppen wie eine Minderheit gelangweilter Studenten werden immer den Algorithmus durchschauen, eine Plattform mit Pornografie und Spam übernehmen und Ressourcen aufzehren. Bessere Tools, die geschaffen wurden, um schwächeren Gruppen zu helfen, sowie die Verknüpfung mit finanziellen Anreizen vergrößern die Kluft stattdessen. Das wird zum Problem, weil Finanz-Influencer nicht dafür zahlen, von einer kleinen Zahl von Content-Markt-Influencern gedemütigt zu werden, sondern dafür, von der breiten Masse anerkannt zu werden.
Aber warum ist das ein Problem? Produzenten „unerwünschter Inhalte“ optimieren lediglich auf das, was der Markt am höchsten bewertet. Wenn das ein Problem ist, dann ist die Existenz des Marktes selbst das Problem. Was sollte man dann tun? Ihn einfach zu zerstören, kann durchaus sinnvoll sein.
Es sind nicht nur Bilder. Wenn man bei Google nach etwas sucht, das wie eine häufige Frage wirkt, taucht unter den Top 3 bis 5 Ergebnissen oft generative KI-Wortsalat auf.
Wenn man zu lesen beginnt, merkt man es nicht sofort. Dann beginnt man sogar Dinge zu misstrauen, die offensichtlich nicht von generativer KI stammen. Menschen haben ein Gespür dafür, auf welche Weise jemand falschliegen kann, wie Fehler aussehen, welche Tonlage jemand anschlägt, wenn er sich irrt, wie wahrscheinlich ein Fehler ist, in welchen Formaten und auf welchen Plattformen Fehler vorkommen, wie oft sie auftreten und wie andere darauf reagieren. KI ist etwas völlig anderes. Es gibt keine Intuition und keine Erfahrung, mit der man erkennen könnte, wann plausibel klingende KI falschliegt.
Dass ein ganzes Set von Heuristiken, mit denen wir die Qualität übermittelter Informationen unbewusst einschätzen, über Nacht außer Kraft gesetzt wird, ist ein Rezept für Wahnsinn und Unglück. Kaum je in meinem Leben war ich wegen Technologie so aufrichtig traurig.
Wenn ich Hilfe brauche oder eine Frage habe, nutze ich weder Google noch poste ich in einem öffentlichen Forum. Ich frage in einem privaten Gruppenchat, in dem alle echte Menschen sind, niemand Geld verdient und niemand ChatGPT kopiert und einfügt, um Internetpunkte zu sammeln und später den Account zu verkaufen.
Es gibt nur einen Weg, wie sich das ändern könnte, aber den werden die Leute nicht mögen: Jeder Inhalt im Internet müsste mit einem rechtlichen Ausweis verknüpft sein. Jeder Beitrag und jeder Kommentar auf Facebook müsste einer realen Person zugeordnet werden können.
KI-Content ist nicht grundlegend anders. Nur ist es jetzt 100-mal einfacher, solchen Content zu erstellen, weshalb man ihn viel häufiger sieht. Im Kern ist es kein KI-Problem, sondern ein Problem von Anreizen und werbebasierten Geschäftsmodellen. KI hat die Verschlechterung der Services viel sichtbarer gemacht, aber das Problem war schon da.
Eine Lösung kenne ich nicht. Ich vermute, dass das offene Internet mit der Zeit weniger wichtig wird, während minderwertiger Content es überflutet, und dass sich viel Kommunikation in kleinere Communitys verlagert, die stark auf die Überprüfung menschlicher Identität und Qualifikation angewiesen sind.
Es ist schwer zu erklären, warum, aber vielleicht weil ich nicht wusste, wie ein Pfauenküken aussieht, hat mir dieses Beispiel die dunkle Seite der KI wirklich mit Wucht vor Augen geführt.
Ich war daran gewöhnt, Suchergebnissen bis zu einem gewissen Grad zu vertrauen. Es gab zwar auch seltsame oder fast sinnlose Ergebnisse, aber sie waren nur vereinzelt in einem Meer relevanter Bilder. Jetzt kann ich bei Dingen, die ich nicht kenne, völlig blind sein. Als jemand, der mit Google als etwas aufgewachsen ist, das „einfach da ist“, ist das wirklich beängstigend.
Wenn man keinen Twitter-Account hat und mehr als nur den einzelnen Beitrag sehen möchte, geht das hier: https://xcancel.com/notengoprisa/status/1842550658102079556
Muss Google dieses Problem nicht irgendwie lösen, wenn es weiterhin relevant bleiben will? Wenn die Suche nach Bildern und das Erzeugen von Bildern zum selben Ergebnis führen, was ist dann überhaupt noch der Sinn der Bildersuche?
Weil das Internet über Werbung finanziert wurde, ist es wirklich schwierig geworden, hochwertige Inhalte zu finden. Wenn man nicht Content-Ersteller oder Google ist, sind die Anreize völlig falsch ausgerichtet
Die Frage ist, was als Nächstes kommt, und niemand scheint darauf eine Antwort zu haben
Als Beleg: alle anderen Nachrichten und sozialen Medien auf diesem Planeten
Am schlimmsten ist das Ergebnis von Snopes mit dem Titel „Video Genuinely Shows White ‘Baby Peacock’?“, bei dem einfach nur das Fragezeichen abgeschnitten wurde. Auf der Seite steht, dass das Foto nicht wirklich einen Baby-Pfau zeigt
Wenn man nach dem genaueren Begriff peachick sucht, scheinen zu 100 % echte Bilder zu erscheinen. Allerdings nennt die Hälfte der Seiten sie weiterhin „baby peacocks“
In naher Zukunft wird wahrscheinlich ein erheblicher Teil der YouTube-Videos und Podcasts KI-generiert sein. Zum Beispiel mit Tools wie Notebook LM.
Allerdings bin ich nicht sicher, ob das Publikum solche KI-generierten Inhalte wirklich genießen wird. Persönlich bevorzuge ich von Menschen erstellte Inhalte. Sie wirken echter und immersiver.
KI-Tools brauchen unbedingt starke Erkennungsmechanismen, etwa verlässliche Wasserzeichen, damit andere Plattformen KI-generierte Inhalte identifizieren können. Leider sind aktuelle Tools zur Erkennung KI-generierter Audios noch unzureichend: https://www.npr.org/2024/04/05/1241446778/deepfake-audio-det...
Ich habe gerade auch eine Liste von „Podcasts“ zusammengestellt, die Notebook LM generiert hat: https://github.com/ListenNotes/notebooklm-generated-fake-pod...
Man sollte sich fragen, ob man sich von KI erstellte Podcasts anhören möchte. Sendungen, die Leute selbst erstellt haben, werden vermutlich noch akzeptiert, aber von anderen KI-generierte „Podcasts“ werden sie meiner Ansicht nach weniger mögen.
Ich „möchte“ menschengemachte Inhalte lieber mögen, aber KI dürfte menschliches Engagement besser optimieren können. Besonders bei einfachen dopaminauslösenden Inhalten wie TikTok-Videos könnte das der Fall sein. Wir sind weniger komplex, als wir selbst glauben.
Erkennungsmechanismen in KI-Tools werden leider nie richtig funktionieren. Es gibt keine Möglichkeit, böswillige Akteure auszuschließen, und es steht viel Geld auf dem Spiel, wenn KI sich als Mensch ausgibt. Vielleicht müssen stattdessen von Menschen erstellte Inhalte mit Wasserzeichen oder Signaturen versehen werden.
Zum Beispiel habe ich schon vor 10 Jahren YouTube-Videos gesehen, deren gesamte Narration aus TTS bestand. Der Ersteller wollte seine eigene Stimme nicht verwenden, schrieb ein Skript und gab es in ein TTS-System ein. Nach damaligem Stand der Technik klang es schrecklich, aber die Leute mochten die Videos, und sie hatten viele Aufrufe. Würde man das KI-generiert nennen?
Heute gibt es auch ohne generative KI deutlich besseres TTS. Solche Videos dürften jetzt angenehmer anzusehen sein. Wegen geringer Tonvariationen könnte man vielleicht merken, dass es kein Mensch ist, aber vermutlich müsste man mehr als eine Minute zuhören, um es zu unterscheiden. Ist das KI-generiert?
Mit generativer KI sind nun Stimmen möglich, bei denen man vielleicht nicht erkennt, ob sie KI sind. Wenn aber ein Mensch das Skript geschrieben hat, ist es dann in Ordnung? Ist das KI-generiert?
Und schließlich nehmen wir an, beim selben Video schreibt der Ersteller das Skript selbst, findet aber, dass er nicht gut schreibt, oder Englisch ist nicht seine Muttersprache und es enthält viele Grammatikfehler. Also gibt er das Skript an GPT weiter, nicht nur um Grammatik zu korrigieren, sondern mit einem Ziel wie „das Skript eines beliebten Videos werden“ zu verbessern. Danach prüft er, ob der Kern dessen, was er vermitteln wollte, angekommen ist, und erzeugt dann die Stimme. Ist das KI-generiert?
Für mich sind all diese Fälle in Ordnung und nicht minderwertig gegenüber einem vollständig menschlichen Workflow. Wenn der Ersteller ein Mensch ist und das Gefühl hat, das zu vermitteln, was er vermitteln muss, reicht das.
Ich würde gern Entwürfe für Blogposts an GPT schicken und sie mir schreiben lassen. Der Grund, warum ich es noch nicht tue, ist, dass das Ergebnis nicht meine „Stimme“ hat. Es kann zwar das enthalten, was ich sagen wollte, aber der Stil ist völlig anders. Wenn GPT/Claude meinen Stil besser nachahmen könnte, würde ich es sofort nutzen. Kaum jemand liebt endloses Editieren, insbesondere Autoren nicht.
Es ist enttäuschend zu sehen, dass Betrüger und Black-Hat-SEO-Leute Notebook LM bereits nutzen, um massenhaft Fake-Podcasts zu produzieren und auf mehreren Plattformen zu verbreiten.
Weil Google es in der Bildersuche immer schwieriger macht, zum eigentlichen Bild zu gelangen oder es herunterzuladen, habe ich ein Bildsuch-Tool gebaut, mit dem man über ein Betriebssystem-Shortcut das Google-Bildarchiv durchsuchen und Bilder schnell in die Zwischenablage kopieren kann. Es verwendet eine benutzerdefinierte Google Search Engine ID.
Vor etwa einem Jahr stellte ich fest, dass 90 % der Ergebnisse KI-generiert waren, also fügte ich ein „No AI“-Flag hinzu. Im Grunde ist das ein schneller, grober Filter, der die Ergebnisse auf vor 2022 beschränkt. Nicht perfekt, aber als Übergangslösung funktioniert es.
https://github.com/scpedicini/truman-show