Der Aufstieg von Whatever

• Online-Zahlungen rund um PayPal bestehen weiterhin fort, und echte Innovation bleibt aus
• Bitcoin und Kryptowährungen wirkten zunächst wie eine neue Innovation, sind aber statt ihres ursprünglichen Zwecks zu Spekulationsobjekten verkommen
• Die Zentralisierung großer Plattformen und die Maximierung von Werbeerlösen schwächen die Vielfalt und Kreativität des Webs
• LLMs (Large Language Models) und generative KI sind auf dem Niveau einer „Maschine, die alles Mögliche erzeugt“ und untergraben den Wert und die Authentizität von Informationen
• In der gesamten Gesellschaft breitet sich eine „Whatever“-Kultur aus, in der die Bedeutung von Schaffen und eigenem Handeln verblasst

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Einleitung: Warum Computer keinen Spaß mehr machen

• Der ursprüngliche Titel lautete „Ich vermisse die Zeit, als Computer Spaß machten“, doch hinter der Tatsache, dass Technologie langweilig geworden ist, steckt ein grundlegender Hintergrund
• In der jüngeren Geschichte zieht sich dieses Phänomen durch Online-Bezahlsysteme, die Struktur des Webs, Inhalte und die Einführung neuer Technologien

Online-Zahlungen und das Ausbleiben echter Innovation

• In den 2000er Jahren war PayPal in den USA das einzige Mittel für Geldtransfers im Internet
  • PayPal hatte strenge Nutzungsregeln, und bei Verstößen wurden Konten und Guthaben für sechs Monate eingefroren
  • Es gab viel Unzufriedenheit unter den Nutzern, aber mangels Alternativen war die Macht des „Mittelsmanns“ groß
• Um 2010 richteten sich große Erwartungen auf Bitcoin, doch in der Praxis überwogen Spekulation, Betrug und Investmentmotive, sodass es sich nicht als alltägliches Zahlungsmittel etablieren konnte
  • Mikrozahlungen im Browser oder Trinkgeldfunktionen für Websites wurden bis heute nicht verwirklicht
  • Auch alternative Zahlungsmittel hängen von Stripe und PayPal ab; echte Veränderung oder Innovation bleibt aus

Kryptowährungen, NFTs und die „Whatever“-Kultur

• Hinter der Verbreitung von Kryptowährungen und NFTs stand nicht der eigentliche Nutzen der Technologie, sondern die Anlegerpsychologie, reich zu werden, wenn die Kurven in den Diagrammen nach oben gehen
  • Wichtiger als reale Einsatzmöglichkeiten, künstlerischer Wert oder technische Struktur wurde, „andere vom Wert zu überzeugen und ihn nach oben zu treiben“
• Diese Herangehensweise hat eine „Whatever“-Kultur hervorgebracht
  • Selbst ohne Substanz oder Inhalt reicht es, wenn es irgendetwas Kaufbares gibt
  • Auf Plattformen wie Twitter ist es alltäglich geworden, dass zahllose Grifter wertlose Whatevers anheizen

Der Wandel des Webs, Zentralisierung und der Verlust von Kreativität

• Das ursprüngliche Web war voller persönlicher Werke und Vielfalt, aber
  • weil es umständlich war, unzählige Websites zu verfolgen und mit ihnen zu interagieren, verlagerte sich vieles auf einige wenige große Plattformen (Twitter, Reddit usw.)
  • Zentralisierung und das kostenlose Nutzungsmodell der Plattformen führten zu Problemen bei den Betriebskosten
• Große Plattformen sind besessen von fesselndem Engagement, um die Werbeeinblendungen zu maximieren, und
  • verlangen von Content-Erstellern letztlich nur einfachen „Inhalt“ = Content rund um Werbung
  • Dadurch wird die Massenproduktion von „Content ohne Inhalt“ wie Clickbait, SEO-Texten sowie repetitiven und hohlen Blogs noch beschleunigt
  • Selbst Text-, Video- und Gaming-Websites verlieren ihre Eigenheiten, sodass am Ende nur noch SEO und Werbung übrig bleiben

Generative KI, LLMs und die technische Verwirklichung von „Whatever“

• Aktuelle LLMs (Large Language Models), Copilot und automatisch generierter Code erzeugen zwar „alles, was man will“, aber
  • statt tatsächlicher Informationen oder kreativer Lösungen reihen sie nur statistisch plausibel klingende Aussagen aneinander
  • Die Prüfung auf richtige Antworten und Genauigkeit bleibt dem Nutzer überlassen, wodurch zusätzlich Rauschen und Verwirrung entstehen
• Unternehmen fügen LLM-Funktionen mit Gewalt in jede App ein
  • Tatsächlich ist weder eine bessere Nutzbarkeit noch mehr Arbeitseffizienz belegt
  • Bei Microsoft zeigt sich die Ironie, dass die Einführung von KI sogar in Mitarbeiterbewertungen einfließt und der Fokus damit stärker auf der bloßen Adoption als auf einer durch das Tool tatsächlich veränderten Nutzererfahrung liegt

Die „Whatever“-Maschine und ihr Wert als Werkzeug

• Anders als traditionelle Werkzeuge (Taschenrechner, Säge usw.) erfüllen LLMs keine klar festgelegte Funktion, sondern
  • liefern je nach Eingabe etwas Beliebiges, das zufällig oder statistisch plausibel wirkt
  • Damit zeigen sie über die Vorteile von Automatisierung hinaus neue Grenzen praktischer Nutzbarkeit und Zuverlässigkeit auf
• Die User Experience verschlechtert sich eher, und klare Maßstäbe für Einführung und Wert von KI verschwinden
  • Zugleich koexistieren unter den Nutzern eine Stimmung, nach der es „unnormal“ sei, diese Werkzeuge nicht zu verwenden, und Skepsis gegenüber dem tatsächlichen Nutzen des Werkzeugs

Die Bedeutung des Schaffens und die Vergesellschaftung der Ersetzbarkeit

• Mit der Verbreitung von LLMs und generativer KI verbreitet sich die Illusion einer Welt, in der „jeder alles Mögliche machen kann“
  • In Musik, Kunst und Text können zwar alle in kurzer Zeit Ergebnisse erzeugen,
  • doch die Technologie selbst wird zum Mindestmaßstab für das Ergebnis und schwächt damit die kreative Bedeutung des Einzelnen
• Strategien wie die KI-Konten von Facebook sollen Menschen mit gefälschten „Interessen“ und „Inhalten“ festhalten
  • Tatsächlich läuft das auf Standardisierung, Vereinfachung und Durchschnittlichkeit durch geringere Produktionskosten hinaus
  • Es besteht die Gefahr, dass technischer Fortschritt nicht zu einer Ausweitung oder Demokratisierung von Kreativität führt, sondern zur Verbreitung von Gleichgültigkeit und Sinnlosigkeit

Fazit: Was macht etwas wertvoll?

• Technischer Fortschritt fördert über das „Alles-Mögliche-Erzeugen“ hinaus eine Atmosphäre, in der schon der Wert des eigenen Tuns bedeutungslos wird
  • Es wird davor gewarnt, dass Doing und Making selbst an Wert verlieren
• Je weiter sich die „Whatever“-Kultur ausbreitet, desto mehr verblassen Unmittelbarkeit, Kreativität und Sinn der Arbeit
  • Unabhängig von der Technologie wird das Problem einer Gesellschaft benannt, in der die Freude daran, selbst etwas zu tun und zu schaffen, verschwindet
• Verbunden mit scharfer Kritik an generativer KI und entsprechenden Unternehmen (z. B. OpenAI)
  • wird betont, dass wahres Schaffen nicht aus „Whatever“, sondern aus eigenständigem Handeln und echtem Interesse hervorgeht
• Die abschließende Botschaft lautet: „Mach es selbst. Mach irgendetwas.“
  • Verbunden mit der Hoffnung, dass einem Werk, wenn es im Web geteilt wird, wieder echter Sinn und echte Freude innewohnen

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich stimme im Großen und Ganzen allen oben genannten Meinungen zu.
  Am meisten Sorge macht mir aber der Teil — der in diesem Text entweder gar nicht richtig behandelt oder nur leicht gestreift wurde — welche Auswirkungen das auf Anfänger und den Lernprozess hat.
  Zum Beispiel gibt es diese Situation, in der sich herausstellt, dass Menschen, die früher so wirkten, als hätten sie wirklich Freude an etwas, in Wahrheit nur etwas wollten, das etwas halbwegs Ähnliches erzeugt, wenn man bloß sagt, was man haben will.
  Ich habe auf Twitter jemanden damit prahlen sehen: „Ich habe in 3,5 Stunden ein ganzes Album gemacht und auch das Albumcover erstellt — warum sollte man sich die Mühe machen, es selbst zu tun, wenn man stattdessen so eine ‚Mach-es-einfach-Maschine‘ benutzen kann?“
  Für Anfänger ist es natürlich normal, dass sie die ursprünglich schweren Dinge nicht machen wollen; wenn man ein Bild malt und es misslingt oder versucht, Gitarre zu spielen und nicht einmal einen ordentlichen Ton herausbekommt, dann ist eine Maschine, die auf bloßes „Male unsere Katze im Pokémon-Stil“ perfekte Ergebnisse liefert, für ein 12-jähriges Kind selbstverständlich viel attraktiver als ein Weg, auf dem man jahrelang üben muss, bis überhaupt etwas halbwegs Vorzeigbares herauskommt.
  Bisher gab es aber keine Wahlmöglichkeit, deshalb entstand dieser positive Kreislauf: Man wiederholt weiter missratene Zeichnungen und unbeholfene Spielversuche, spürt dabei den Wert der eigenen Anstrengung und wird am Ende tatsächlich ziemlich gut.
  Aber wenn die ganze Gesellschaft Jugendlichen in Werbung, Medien und Unterricht über Jahre hinweg die Botschaft vermittelt: „Du musst nicht zeichnen, mach nichts Anstrengendes, lass ChatGPT das machen“, dann macht mir allein die Vorstellung Angst, wohin uns das führen wird.

  • Menschen versuchen auf viele Arten zu erklären, worin sich LLMs von früheren Technologien unterscheiden (zum Beispiel wie im Originalbeitrag), aber letztlich ist das einfach nur eine weitere Form des Strebens nach Bequemlichkeit.
    Die Menschheit hat seit Beginn der Zivilisation immer nach einfacheren und bequemeren Wegen gesucht.
    Technologie hat Menschen, die sich wirklich konzentriert Fähigkeiten aufbauen wollen, noch nie davon abgehalten.
    Auch mit Autos wurden die Weltrekorde im 100-Meter-Lauf immer weiter verbessert, und obwohl Computer Pi auf zig Millionen Stellen berechnen können, werden auch Weltrekorde im Kopfrechnen und Auswendiglernen weiter aktualisiert.
    Wenn man sieht, dass Sportarten wie Powerlifting weiterhin florieren, ist es unsinnig zu glauben, Zeichnen würde wegen LLMs oder Diffusionsmodellen verschwinden.

  • Ich habe vor 15 Jahren Japanisch gelernt, indem ich Interviews und Blogs meiner Lieblingskünstler mit dem Wörterbuch Zeile für Zeile übersetzt habe, und heute lebe und arbeite ich in Japan.
    Heute genügt unter dem Tweet eines Künstlers ein Knopfdruck, und sofort erscheint eine Übersetzung (meistens stimmt sie, aber ungefähr jedes zehnte Mal ist sie völlig falsch).
    Für ausländische Fans ist das eine gute Innovation, aber ich frage mich, ob ich überhaupt die Motivation gehabt hätte, es zu lernen, wenn ich in so einer Umgebung aufgewachsen wäre.

  • Ich stimme dem, was du geschrieben hast, völlig zu und denke, dass Menschen letztlich einen Zustand wollen, in dem ihnen das Gewünschte „einfach so“ ohne jede Mühe in den Kopf gelegt wird.
    Ich halte es für gefährlich, dass uns alles luxuriös verpackt vor die Nase gestellt wird und dabei die Anhäufung von Lernen und Entwicklung verschwindet, die man sonst erst nach Dutzenden Fehlversuchen und Irrwegen erreicht.
    Es fühlt sich an, als würde der Prozess des „Lernens“ tatsächlich beginnen zu verschwinden.
    Wenn man sich jahrelang nur auf AI verlässt und sie dann plötzlich weg ist, wird man aus eigener Kraft gar nichts mehr können und in einen Zustand völliger Unfähigkeit geraten, in dem man nicht einmal Grundlegendes schafft.
    Das ist einer der Gründe, warum ich den AI-Hype sehr kritisch sehe.
    Ich halte weiter an den alten Methoden fest, weil ich den Wert wirklich verstehe, echte Bücher zu lesen, selbst etwas zu versuchen, zu scheitern und es wieder zu tun.
    Für echtes Lernen gibt es keinen anderen Weg.
    Ich frage mich, ob die jetzige Generation diesen Wert versteht und ob die nächste Generation ihn überhaupt noch verstehen kann.

  • Ein kleiner Trost ist, dass wir vielleicht in eine Lage kommen, in der wir uns einer neuen Perspektive darauf nicht mehr entziehen können, wie gut oder schlecht wir bisher mit Lernen, Usability, dem Umgang mit Unbequemlichkeit und unseren Bildungs-/Berufs-/Trainingssystemen umgegangen sind.
    Früher haben Anforderungen an Beschäftigung und Bezahlung die Menschen in diese Pipeline gedrängt, aber wenn echtes Verständnis, Fachwissen und Qualität selbst wieder als wertvoll anerkannt werden, könnte es wichtiger werden, darauf zu achten, wie gut das System genau diese Tugenden fördert und nutzt.
    Intuitiv fühlt es sich allerdings so an, als befänden wir uns in einem sehr dramatischen kulturellen Strudel und träten in eine Zeit ein, in der man nichts mehr als selbstverständlich annehmen kann.
    Tatsächlich könnte ein Teil unseres „Kampfes“ ein Kampf sein, den wir schon vor langer Zeit verloren haben, als wir begannen, den Weg des modernen Computings zu beschreiten.

  • Wenn wir unsere Technik und unsere Fähigkeiten nicht erhalten und uns zu stark auf AI verlassen, ist das ein sehr großes Problem.
    Wie beim Outsourcing der Produktion verlieren wir irgendwann unsere Fähigkeiten vollständig und werden komplett von anderen abhängig.
    Als das WWW aufkam, glaubte man, der Zugang zu allen Informationen werde die Menschen aufklären, doch in Wirklichkeit werden Menschen ohne Bildung eher von falschen Informationen angezogen, weil sie weder richtige Informationen erkennen noch wirklich verstehen können und nur glauben, sie würden es.
    Selbst wenn ein LLM alle Antworten auf alle Probleme liefern würde, würden wir, wenn wir zu unwissend und unfähig wären, diese Antworten als solche zu erkennen, AI am Ende doch wieder beiseiteschieben und zu Informationen zurückkehren, die wir verstehen und denen wir vertrauen — selbst wenn sie falsch sind.
    In gewisser Weise ist das nichts Neues; bei der Wissenschaft gibt es dieses Phänomen schon ziemlich lange.
    Wenn etwas zu komplex ist und sich schwer verifizieren lässt, vertrauen Menschen ihm nicht und suchen sich andere Quellen.

• Jedes Mal, wenn ein Code-Editor Klammern oder Anführungszeichen automatisch schließt, nervt mich das gewaltig.
  Es spart überhaupt keine Zeit, und weil es sich oft falsch verhält, kostet es mich am Ende eher mehr Arbeit.
  Ich kann wirklich nicht nachvollziehen, warum überhaupt irgendjemand zuerst auf diese Funktion gekommen ist.
  Man muss sowieso irgendeine Taste drücken, um die Stelle zu verlassen, also ob man einfach die Klammer tippt oder die Pfeiltaste drückt, spart überhaupt nichts.
  Theoretisch hält so eine Funktion den Quelltext vielleicht öfter in einer syntaktisch gültigen Form und hilft vor allem bei String-Highlighting oder LSP und Ähnlichem, aber letztlich ist die Fehlerquote so hoch, dass sie im Verhältnis wenig nützt.

  • Nach vielen Jahren Pair Programming mit Kollegen habe ich den Eindruck gewonnen, dass erstaunlich viele Leute mit der Tastatur nicht vertraut sind.
    Für manche ist sogar das Tippen einer rechten Klammer schon eine Hürde, sodass sie tatsächlich die Hand zur Maus bewegen und herausklicken.

  • Praktisch ist die Funktion, bei der man einen Teil des Textes markiert und mit einem einzigen Tastendruck Anführungszeichen auf beide Seiten setzen kann.
    Im normalen Eingabemodus ist sie aber oft lästig.

  • Zu der Aussage „es liegt oft falsch“ würde ich gern wissen, wann genau es falsch liegt.
    Wenn ich eine öffnende Klammer oder geschweifte Klammer eingebe und sie automatisch geschlossen wird, ist das dann nicht immer richtig?
    Auf norwegischen Tastaturen sind geschweifte Klammern zwar etwas umständlich, aber dank solcher Funktionen reicht beim Schreiben von Code mit etwa fünf Ebenen Verschachtelung ein ctrl+shift+enter, und alle Klammern werden automatisch vervollständigt, während der Cursor an der richtigen Stelle bleibt — das ist bequemer, als alles selbst zu schließen.

  • Früher mochte ich diese Funktion nicht, aber seit ich gelernt habe, dass man das schließende Anführungszeichen einfach tippen kann, ohne dass es doppelt eingefügt wird, stört es mich nicht mehr.
    Manchmal nervt es, wenn der Editor zu sehr „klug tun“ will und sich verheddert, aber das passiert nicht oft.

  • Auf die Meinung, dass man den praktischen Nutzen nicht sieht, weil der Quelltext oft ungültig wird, würde ich vermuten, dass das vielleicht eine blasse Imitation von strukturellem Editieren ist.
    Manche Editoren haben Modi, in denen die Syntax immer gültig bleibt, und dort ist so eine Funktion unverzichtbar.

• Als ich den Vergleich las, man lebe „in einer Zukunft, in der Banken wie in Europa standardmäßig eine Funktion zum ‚Geld an Menschen senden‘ haben“, war ich eher verwundert, warum PayPal überhaupt nötig sein sollte, als es in Australien zum ersten Mal auftauchte.
  Denn per Internet-Banking konnte man direkt überweisen.
  Dann hat PayPal bei der Regierung Lobbyarbeit betrieben, um unser Bankensystem „unbequemer zu machen und dann damit zu konkurrieren“ — ähnlich wie Uber es gemacht hat.

  • In Europa hat PayPal in Luxemburg offiziell eine Banklizenz erhalten.

  • In der EU bestand der Vorteil von PayPal darin, dass (1) Überweisungen sofort ankamen, sodass man nicht wie bei Banküberweisungen ein bis zwei Tage warten musste, und (2) man dem Gegenüber seine Bankdaten nicht offenlegen musste.
    Der erste Vorteil verschwindet inzwischen zunehmend durch SEPA-Echtzeitüberweisungen.

  • Ehrlich gesagt verstehe ich das nicht so ganz.
    Auch in der EU waren Überweisungen nicht so einfach.
    Wir hatten ebenfalls nur Systeme wie SWIFT oder CHAPS, und etwas so Schnelles wie SEPA wurde erst lange nach PayPal möglich.

• Ich habe diesen Beitrag wirklich gern gelesen.
  Ein Absatz hat mich besonders getroffen.
  Früher war ich jemand, der selbst obscure scripts mit google-fu, rtfm und Beharrlichkeit gelöst hat.
  Aber wegen LLMs ist diese Fähigkeit praktisch verschwunden, und es ist schade, dass jetzt alle auf dieselbe Weise vorgehen.
  Wenn jemand tatsächlich mit „Ich wusste nicht, wie man das macht, also habe ich ChatGPT gefragt, das hat mir 200 Zeilen gegeben, aber es funktioniert nicht“ ankommt, dann habe ich keine Lust zu helfen.

  • Ich programmiere auch jeden Tag mit LLMs und stimme dem Inhalt des Artikels größtenteils zu.
    Sogar im Krypto-Bereich habe ich Defi- und NFT-Projekte selbst ausprobiert, und trotz dieser witzelnden Bewertung als „Geldwäsche/Kriminalität“ finde ich die Technologie selbst interessant.

  • Ich habe nicht das Gefühl, dass meine Fähigkeit völlig verschwunden ist, weil ich immer noch jemand bin, der Probleme per Googeln und rtfm löst.
    Ich korrigiere weiterhin schlampigen Code, den LLMs geschrieben haben, und finde nicht, dass das nur schlecht ist.
    Das Problem ist eher, dass wir in eine Zeit geraten sind, in der qualitative Codeschulden in gewaltigem Tempo ausgeschüttet werden.

  • Weil LLMs so oft falsch liegen, verschwindet die Fähigkeit zum Googeln nicht einfach.
    Die Behauptung, mit LLMs sei plötzlich jeder ein Genie geworden, ist falsch.
    Menschen verstehen weiterhin die Schwächen von Systemen, korrigieren Daten und nutzen sie aktiv.
    Es ist, als würde man behaupten, weil Word Leerzeichen und Rechtschreibung korrigiert, würden die Leute das einfach blind übernehmen — das ist eine absurde Logik.

  • Es war eher das Problem, dass wir uns überhaupt noch mit obscure shells und Unix-Werkzeugen im Stil der 80er herumquälen mussten.
    Dass solche Dinge nun durch LLMs oder Automatisierung ersetzt werden, begrüße ich eher.
    Es ist gut, dass sich das in wirklich benutzerfreundliche Tools verwandelt hat.

• Am Anfang stimme ich insgesamt zu, aber ich mag diese übermäßig düstere Sichtweise nicht, und es bringt meiner Meinung nach wenig, Menschen pauschal als ignorant und gierig abzustempeln.
  Eher beeindruckt mich, dass sie selbst in so einer Umgebung doch ganz gut zurechtkommen.
  Und es ist schade, jede Nutzung von LLMs pauschal als nutzlos abzutun; man muss anerkennen, dass der richtige Einsatz davon ebenfalls eine Fähigkeit ist.
  Natürlich wird AI oft an unpassenden Stellen eingesetzt, aber nur weil sie falsch genutzt wird, ist nicht gleich alles insgesamt wertlos.
  Dem Fazit — probier selbst etwas aus, erschaffe etwas — stimme ich zu.

  • Ich denke, die Aufrechterhaltung des Status quo ist meist imitatives Verhalten.
    Heute ist es so: Wenn jemand sagt „Das ist die Zukunft“, glauben die Leute das einfach und wollen auf die eine oder andere Weise aufspringen, und dann sehen andere das wiederum und denken „Das muss ich auch machen“, und so wiederholt sich das.
    Deshalb gibt es in der AI-Welt nur sehr wenige Projekte, die wirklich neu oder originell sind.
    Viele der Beteiligten interessieren sich in Wahrheit gar nicht dafür, was sie da bauen, sondern rennen ausschließlich aus „Gier/Erwartung“ dem Traum von mehr Geld und Einfluss hinterher.
    Deshalb denke ich letztlich, dass „unbewusste Dummheit und Gier“ schon zutrifft.

  • Bei der Aussage „Es ist ein erstaunlicher Trost, dass die Menschen selbst unter solchen Bedingungen gut leben“ habe ich das Gefühl, dass sie umso mehr an Kraft verliert, je stärker die Welt in einen ernsteren Zusammenbruch gerät.

  • Solche Abwehrreaktionen à la „jede Nutzung von LLMs ist nutzlos“ sieht man heutzutage überall.
    Man sollte auch anderen Positionen wie ethischen Argumenten zuhören, aber die Realität zu ignorieren und einfach alles blind abzulehnen, ist ebenfalls keine Antwort.

  • Auch kostenlose Modelle sind nützlich.
    Sie haben zwar gewisse Einschränkungen, sind aber dennoch praktisch.

• Den Meinungen zu LLMs stimme ich nicht zu, aber der Beitrag selbst ist sehr gut geschrieben, hat einen klaren Tonfall, regt zum Nachdenken an und vermittelte dieses selten gewordene Gefühl von „Charakter einer Website“.
  Ich habe zunächst ohne große Erwartungen darauf geklickt, aber während des Lesens mochte ich, dass dieses alte Internet-Gefühl wieder auflebte.
  Wenn die im Text erwähnten Mikrozahlungen Wirklichkeit geworden wären, würde ich dem Autor gern wenigstens etwas schicken, aber es gibt nur Abos, und das ist schade.

  • Eevee schreibt wirklich sehr gut, aber dieser Text trifft mich nicht so stark wie frühere.
    Er wirkt eher wie diese lockere Bissigkeit im Stil von Twitter/Bluesky und wie ein einfaches Abhaken eines aktuellen Themas, wodurch er weniger eigenständig wirkt als frühere Texte.

  • Dem stimme ich sehr zu.

  • Wegen der vielen em dashes hatte ich erst den Verdacht, dass der Text von AI stammt.
    (P.S.: Der Autor hat em dashes aber schon vor dem Aufkommen von GPT verwendet, das ist also einfach sein Stil.)

• Als ich im Blog den Teil gelesen habe, dass Bitcoin vielleicht doch noch zu Geld werden könnte, dachte ich nur: bitte nicht.
  In diesem Fall ist es doch nur eine Struktur, in der das Geld der Verlierer den früher Eingestiegenen als Gewinn zufließt.
  Tatsächlich halte ich alle, die behaupten, Bitcoin werde „echtes Geld“ werden — besonders die, die sogar nationale Rentenfonds in Bitcoin stecken wollen — für Betrüger.
  Ich glaube nicht, dass der Blogger das wollte, aber schon dieser vage Wunsch nach dem Motto „wenn Bitcoin echtes Geld wird ...“ läuft am Ende darauf hinaus, genau diese Betrugsstruktur zu stützen.
  Da bereits Renten und andere öffentliche Gelder in Bitcoin fließen, denke ich, dass alle Banken und Politiker, die das unterstützen, bestraft werden sollten.

  • Damit Kryptowährungen wirklich zu einer besseren Zukunft führen könnten, müsste Bitcoin stark an Wert verlieren.
    Bitcoin ist in einem fast „eingefrorenen“ Zustand, in dem Weiterentwicklung kaum möglich ist, und die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass ein anderes Netzwerk dieses Problem tatsächlich lösen wird.
    Ethereum versucht sich zwar weiter an der Skalierungsfrage, zieht dadurch aber auch sehr viel Betrug an.

  • Ich würde gern fragen, was der Autor eigentlich wirklich will.
    Die Schlussfolgerung ist allgemeine finanzielle bzw. Überweisungsfreiheit.
    Also die Möglichkeit, jedem aus jedem Grund leicht Geld zu schicken.
    Er möchte zum Beispiel leicht Geld für individuelle Zeichnungsaufträge annehmen können (etwa furry porn commissions).
    Ein US-Bürger soll auch einem Freelancer im Iran unkompliziert Entwicklungsarbeit geben können, und solche Dinge sollten einfacher werden.
    Im Moment wird diese Freiheit durch staatliche Kontrolle im Namen von „Moral und faktischer Außenpolitik“ oder durch Eingriffe von Kreditkartenfirmen und Banken blockiert.
    Visa/Mastercard verweigern zum Beispiel in manchen Branchen Zahlungen, etwa bei Erwachsenen-Inhalten.
    Genau wegen solcher Umstände interessieren sich auch normale Menschen für liberalisierte und dezentralisierte digitale Währungen, und in diesem Prozess strömen dann auch massenhaft Betrüger dazu.
    Die eigentliche Aufgabe lautet: Wie kann man sicheres digitales Bargeld verwirklichen, das nicht zentralisiert ist?

  • Wenn Menschen Bitcoin nicht einfach kaufen, sondern es direkt durchs Mining erhalten würden, könnte man das dann als gerechter ansehen?
    Wenn man eine dezentrale Münze mit begrenztem Angebot schaffen will, ist die Frage, wie man sie „fair“ verteilen kann.
    Wenn das jetzige System zentral gesteuerter Währungen so etwas wie proprietäre Monopolsoftware von Microsoft ist, kann man dann den Wechsel zu etwas Open Source wie Linux kritisieren, bei dem anfangs nur bestimmte Entwickler oder frühe Teilnehmer profitieren?
    Ist es wirklich besser, weiter Abogebühren (Inflation) zu zahlen und zentralisierte Software zu benutzen, statt GNU/Linux gegen eine Einmalzahlung zu „kaufen“ und dauerhaft zu besitzen?

• Das Web ist voller „irgendwie-so-la-la“-Inhalte, und trotzdem verstehe ich nicht, warum die Leute auf solche Plattformen so abfahren.
  Früher hat das Internet wirklich Spaß gemacht, aber heute ist es frustrierend zu sehen, wie selbst Menschen, die ich respektiert habe, in Systeme hineingezogen werden, die nur Zeit fressen.
  Deshalb halte ich mich von solchen Plattformen bewusst fern, fühle mich dadurch aber eher wie ein Außenseiter.
  Mit dem „Durchdrehen“ des Autors in Bezug auf AI kann ich nicht mitgehen.
  Es ist zwar ermüdend, dass LLMs gewaltsam in so viele Bereiche hineingedrückt werden, aber als Entwicklerwerkzeug sind sie so effektiv, dass es einen fast verrückt macht.
  Bei repetitiven Programmieraufgaben spart es wirklich sehr viel Zeit, wenn man nur ein paar erklärende Zeilen schreibt und den Rest automatisieren lässt.

• Für mich wirkte dieser Text ehrlich gesagt wie ein Jammern über Menschentypen, die der Autor nicht mag (plattformorientiert, unkritisch gewohnheitsmäßig usw.).
  Er schimpft sie als „Sklaven der Plattform, Wesen ohne Autonomie“, aber am Ende besuchen wir doch alle den Blog eines anderen und lesen dort.
  Auch wenn der Autor LLMs nicht mag, werden künftig immer mehr Menschen Informationen genauso leicht aufnehmen wie er selbst, und auch die Fähigkeit, das effektiv an andere weiterzugeben, wird LLMs bald ersetzen.
  Im Moment wirken LLMs vielleicht noch jämmerlich, aber sie entwickeln sich weiter und werden auch die Punkte, die der Autor problematisiert, auf neue Weise ausgleichen.
  Aus einer allgemeineren Perspektive war „Popkultur“ schon immer durch Leichtigkeit und Unbeholfenheit geprägt, und heute wird das gesamte Internet von genau dieser Massentauglichkeit durchdrungen.
  Sobald selbst etwas sehr Seltenes online gestellt wird, gehört es allen.
  Das hat auch positive Seiten: Informationsasymmetrien werden kleiner, und es wird schwieriger als früher für „böse Akteure“, andere hereinzulegen.
  Werbefinanzierte Netzwerke wie soziale Medien werden irgendwann allmählich verschwinden.
  Wir stehen jedoch noch ganz am Anfang dieses Bewusstwerdungsprozesses, deshalb werden soziale Probleme wie Fake News noch eine Weile anhalten.

  • Ich stimme deiner Sicht ebenfalls zu, aber trotzdem kann man nicht sicher sein, dass nicht gerade die „bösen Akteure“ die Technologie schon früh an sich reißen und sie am Ende noch stärker für Unterdrückung und Kontrolle einsetzen.

• Auf die Frage „Bauen die anderen denn nur Projekte mit verketteten Listen und rebalancing binary trees?“ würde ich sagen, dass der wahre Grund für die Popularität von LLMs beim Programmieren nicht darin liegt, dass sie Probleme wirklich „lösen“, sondern darin, dass sie Varianten bereits oft gelöster Standardprobleme leicht reproduzieren können.
  Der Großteil der Arbeit in der Branche besteht am Ende darin, immer wieder Variationen derselben bekannten Probleme zu lösen.
  Das ist kein NIH (not invented here), sondern eher daran geschuldet, dass Code-Wiederverwendung, also Wiederverwendung an sich, ein schwieriges Problem ist.
  Der eigentliche Wert liegt tatsächlich im Lösen einzigartiger Probleme und in der „Architektur“, die all das zusammenführt, aber gemessen an einer einzelnen Codebasis ist der Anteil solcher Elemente keineswegs besonders groß.