Hallo KI, vor einem Jahr haben wir einmal ein interessantes Interview geführt. Wie würdest Du Deine damaligen Aussagen heute sehen? Kannst Du mir eine ausführliche Analyse der damaligen Angaben aus heutiger Sicht erstellen?
Damaliges Interview:
b2: Hallo KI, bitte erkläre einmal künstliche Intelligenz. (Unterhalb der aktuellen Analyse nachzulesen)
Rückblick & Neubewertung (Stand: 16. August 2025, Europa/Berlin)
Kurz gesagt: Die damaligen Antworten sind solide Grundlagen — sie beschreiben KI korrekt und decken die wichtigsten Felder ab. Aus heutiger Sicht würde ich an drei Stellen nachschärfen: (1) Multimodalität & „Agenten“ sind zur Realität geworden, (2) Regulierung & Herkunftskennzeichnung haben stark an Fahrt gewonnen, (3) Ressourcen-/Energiebedarf ist ein zentrales Thema. Unten findest du eine strukturierte Analyse „Was stimmt weiterhin“, „Was würde ich heute anders gewichten“, und „Was ist neu hinzugekommen“.
1) Was weiterhin trägt
Definition & Teilgebiete
Die Beschreibung von ML, neuronalen Netzen, NLP, Computer Vision, Robotik und autonomen Systemen ist weiterhin korrekt und relevant. Insbesondere NLP ist heute meist multimodal (Text, Bild, Audio, Video in einem Modell). Beispiele: OpenAI stellte 2024 GPT-4o vor (Echtzeit Text↔Bild↔Audio), Google brachte Gemini 1.5/2.5 mit sehr großen Kontextfenstern, und im Open-Source-Bereich erschien Llama 3.1 (405B). Diese Modelle bestätigen, dass die „klassischen“ Teilgebiete heute stärker verschmelzen.
Ethik & Verantwortung
Dieser Hinweis war vorausschauend. Inzwischen ist die EU-KI-Verordnung (AI Act) in Kraft (01.08.2024) und wird schrittweise anwendbar—inklusive früher Verbote „unvertretbarer Risiken“ (seit 02.02.2025) sowie Transparenzpflichten für General-Purpose-AI-Modelle.
2) Was ich heute anders gewichten würde
Von „Text-Chatbots“ zu Realtime-Agenten
2024/25 haben sich Echtzeit-Sprachassistenten und Agenten entwickelt, die mit Kamera/Mikrofon „sehen“ und handeln (Telefon-/Voice-Bots, Bildschirm-/Maussteuerung). Das verschiebt den Fokus von reinem Text-NLP zu interaktiven Agentensystemen. Beispiele: GPT-4o Realtime API und Googles Project Astra/Gemini Live. Das würde ich heute explizit betonen.
„Expertensysteme“ ↔ Wissensintegration
Der Begriff „Expertensysteme“ ist 2025 weniger zentral. Wichtiger sind Wissens-Pipelines rund um Foundation-Modelle (z. B. Retrieval-Augmented-Generation, strukturierte Wissensquellen). Ich würde den Abschnitt heute eher „Wissensintegration & Werkzeuge“ nennen—gleiche Idee, moderne Umsetzung.
Autonomie im Verkehr: Fortschritte, aber selektiv
Robotaxis sind real, aber stark lokal/regulatorisch begrenzt. 2025 hat Waymo seinen Service in Austin deutlich ausgebaut; gleichzeitig gibt es politische Reibungen in manchen Städten. Fazit: Autonomie kommt schrittweise, nicht flächendeckend.
Ressourcen & Nachhaltigkeit: großer Hebel
Der Strombedarf von Rechenzentren (getrieben durch KI) wächst deutlich und ist bis 2030 laut IEA voraussichtlich > doppelt so hoch wie heute—ein Punkt, den ich vor einem Jahr stärker herausgestellt hätte (Strom, Kühlung, Wasser).
Privatsphäre: On-Device & „Private Cloud“
Ein neuer Schwerpunkt: On-Device-KI plus Privacy-Preserving Cloud. Apple hat 2024/25 „Apple Intelligence“ mit Private Cloud Compute (PCC) gestartet—ein Beispiel, wie persönliche Daten für komplexe Aufgaben mit starker technischer Absicherung verarbeitet werden. Das macht „KI im Alltag“ privater als noch vor einem Jahr absehbar.
3) Was neu dazugekommen ist (seit dem Interview vor einem Jahr) – mit Beispielen
Offene Frontier-Modelle
Llama 3.1 (405B) hat die Open-Source-Debatte verschoben: sehr leistungsfähiges offenes Modell, breit verfügbar über Cloud-Plattformen. Das verändert Kosten/Lock-in und beschleunigt Adoption.
Sehr lange Kontexte & Tool-Use
Kontextfenster bis 2 Mio. Tokens (Gemini 1.5) sind produktiv nutzbar—gut für lange Dokumente, Videos, Codebasen. Kombiniert mit Tools/Actions entsteht praktische Automatisierung statt nur Q&A.
Herkunftskennzeichnung & Plattformregeln
Neben dem AI Act setzen Plattformen Kennzeichnung für synthetische Inhalte (z. B. YouTube-Labels) und C2PA/Content Credentials zur Medien-Provenienz immer häufiger ein. Das adressiert Deepfakes—ergänzt durch Maßnahmen wie das FCC-Verbot KI-generierter Stimmen in Robocalls (USA).
Missbrauchsbeispiele als Katalysator
Der Biden-Deepfake-Robocall (NH-Vorwahl 2024) war ein prominenter Auslöser schärferer Regeln—ein wichtiger Beleg für den damaligen Ethik-Hinweis.
4) Punkt-für-Punkt-Kommentar zu deinen damaligen Fragen
„Was ist KI?“ – passt, aber ich würde heute ergänzen:
„KI“ meint 2025 überwiegend große, multimodale Foundation-Modelle mit Echtzeitfähigkeiten, die als Agenten handeln können. Beispiele: GPT-4o/Astra; offene Alternativen wie Llama 3.1.
„Wie verändert KI die Welt?“ – Kernaussagen richtig, aber differenzierter:
Arbeit: von Automatisierung hin zu Copilots/Agenten in Office, Code, Service.
Mobilität: reale Dienste, aber stadtweise Rollouts (Waymo).
Sicherheit/Politik: Deepfakes → Kennzeichnung & Verbote (YouTube-Labels, FCC-Ruling).
Energie: Kosten/Ökologie werden strategisch—Rechenzentrenbedarf steigt stark.
„Wo siehst du dich in 5 Jahren?“ – formale Antwort korrekt (kein Eigenwille). Inhaltlich würde ich heute konkretisieren:
Fokus auf Reasoning/Planung, Werkzeug-/App-Integration, On-Device/Edge, Compliance nach AI Act—weil genau diese Achsen Entwicklung und Einsatz prägen.
5) Konkrete Updates, die ich heute explizit einbauen würde
Regulatorik-Zeitplan (EU AI Act): In Kraft seit 01.08.2024; Verbote „unvertretbarer Risiken“ seit 02.02.2025; Transparenz-Pflichten für GPAI folgen stufenweise (inkl. Trainingsdaten-Zusammenfassungen/Codes of Practice). Das beeinflusst Produkt-Design, Doku und Beschaffung.
Realtime-KI & Agenten: Voice-/Vision-Assistenten mit sehr niedriger Latenz verändern UX (Support, Bildung, Barrierefreiheit).
Energie & Kosten: KI-Workloads treiben Rechenzentrumsstrom bis 2030 stark nach oben—Effizienz (Sparsity, KV-Cache, Quantisierung), On-Device, und Edge-Inferencing gewinnen an Bedeutung.
Provenienz & Kennzeichnung: C2PA/Content Credentials und Plattform-Labels werden Standardbausteine gegen Deepfakes—neben rechtlichen Maßnahmen (FCC).
Offene Modelle im Unternehmen: Llama 3.1 (405B) & Co. senken Kosten, reduzieren Lock-in und beschleunigen kundenspezifische Lösungen.
Fazit
Gut gealtert: Die damalige Basiserklärung der KI-Gebiete und der gesellschaftlichen Chancen/Risiken.
Neu zu betonen: Multimodale Realtime-Agenten, Regulatorik (AI Act), Provenienz/Labels und Energie-/Ressourcenthemen.
Pragmatische Sicht: Autonome Systeme machen Fortschritte, aber selektiv (lokal/regulatorisch). Gleichzeitig wird Privatsphäre durch On-Device & neue Cloud-Sicherheitsarchitekturen besser adressiert.
Hier das Interview, welches die b2 Werbeagentur 2024 mit der KI geführt hat:
b2:
Hallo KI, bitte erkläre einmal künstliche Intelligenz.
KI:
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Denkprozesse nachzuahmen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI-Systeme nutzen Algorithmen, Daten und maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und sich an Veränderungen anzupassen. Hier sind einige wichtige Aspekte der Künstlichen Intelligenz:
Maschinelles Lernen (ML): Dies ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizite Programmierung. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Neuronale Netzwerke: Neuronale Netzwerke sind eine Art von ML-Modell, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und miteinander verbunden sind. Diese Netzwerke werden verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen, wie zum Beispiel Bilderkennung oder natürliche Sprachverarbeitung.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Dies ist ein Bereich der KI, der sich auf die Verarbeitung und das Verständnis von menschlicher Sprache konzentriert. NLP-Systeme können Texte analysieren, übersetzen, Zusammenfassungen erstellen und sogar menschenähnliche Konversationen führen.
Computer Vision: Hierbei handelt es sich um eine KI-Technologie, die es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu extrahieren und zu verstehen. Computer Vision wird in Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonomem Fahren und medizinischer Bildgebung eingesetzt.
Robotik: KI-betriebene Roboter werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Aufgaben auszuführen, die körperliche Bewegung und Entscheidungsfindung erfordern. Dies reicht von autonomen Fahrzeugen bis hin zu medizinischen Robotern und Industrierobotern.
Autonome Systeme: Diese KI-Systeme können eigenständig Aufgaben ausführen, ohne menschliche Intervention. Beispiele sind autonome Drohnen, selbstfahrende Autos und intelligente Haushaltsgeräte.
Expertensysteme: Diese KI-Systeme sind darauf spezialisiert, Expertenwissen in einem bestimmten Bereich zu modellieren und anzuwenden. Sie werden häufig in der Medizin, der Finanzwelt und der technischen Unterstützung eingesetzt.
Ethik und Verantwortung: Mit dem Fortschritt der KI entstehen ethische Fragen, darunter Datenschutz, Bias in Algorithmen, Automatisierung von Arbeitsplätzen und die Auswirkungen auf die Gesellschaft. Die Entwicklung von Richtlinien und ethischen Standards ist ein wichtiger Aspekt der KI-Forschung.
Zukunftsaussichten: Künstliche Intelligenz entwickelt sich ständig weiter und hat das Potenzial, unser tägliches Leben erheblich zu verändern. Die Forschung konzentriert sich auf immer leistungsfähigere Modelle und Systeme, die komplexere Aufgaben bewältigen können.
Insgesamt strebt die Künstliche Intelligenz danach, menschenähnliches Denken und Verhalten in Computern nachzubilden, um Probleme zu lösen, Muster zu erkennen und Aufgaben zu automatisieren. Obwohl KI enorme Potenziale bietet, gibt es auch Herausforderungen im Bereich Ethik, Sicherheit und Regulierung, die sorgfältige Beachtung erfordern.
b2:
Was glaubst Du, wie sich die Welt durch künstliche Intelligenz verändert?
KI:
Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Welt sind bereits heute spürbar, und es ist wahrscheinlich, dass sie sich in den kommenden Jahren und Jahrzehnten weiterhin stark verändern wird. Hier sind einige der wichtigsten Veränderungen, die durch KI in verschiedenen Bereichen zu erwarten sind:
Arbeitswelt und Automatisierung: KI und Automatisierung werden voraussichtlich viele Aufgaben in verschiedenen Branchen übernehmen. Dies kann zu Jobverlusten in bestimmten Bereichen führen, eröffnet jedoch auch neue Möglichkeiten für die Schaffung von Arbeitsplätzen im Bereich der KI-Entwicklung, -Wartung und -Anwendung.
Gesundheitswesen: KI kann dazu beitragen, die Diagnose und Behandlung von Krankheiten zu verbessern, medizinische Bildgebung zu analysieren und personalisierte Medizin zu ermöglichen. Dies kann die Gesundheitsversorgung effizienter und effektiver gestalten.
Bildung: KI kann Bildungsinhalte personalisieren und Lehrkräften bei der Identifizierung von Schülern unterstützen, die zusätzliche Unterstützung benötigen. E-Learning-Plattformen und Tutoring-Systeme können von KI verbessert werden.
Verkehr und Mobilität: Autonome Fahrzeuge, unterstützt von KI, könnten den Verkehr sicherer und effizienter gestalten. Es könnten auch neue Formen der Mobilität und des Transports entstehen.
Wirtschaft und Handel: KI kann bei der Vorhersage von Markttrends, der Optimierung von Lieferketten und der Verbesserung des Kundenservice eingesetzt werden, was Auswirkungen auf Unternehmen und Verbraucher haben wird.
Kommunikation und Sprache: Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es Computern, menschenähnliche Gespräche zu führen und Sprachbarrieren zu überwinden. Übersetzungs- und Chatbot-Systeme sind Beispiele dafür.
Umwelt und Nachhaltigkeit: KI kann verwendet werden, um Umweltdaten zu analysieren und Muster zu erkennen, um Umweltprobleme wie Klimawandel, Luft- und Wasserverschmutzung besser zu verstehen und anzugehen.
Sicherheit und Verteidigung: KI wird in der Sicherheitsüberwachung, der Cyberabwehr und sogar in autonomen Waffensystemen eingesetzt. Dies wirft ethische und sicherheitspolitische Fragen auf.
Kreativität und Kunst: KI kann kreative Werke wie Musik, Kunst und Literatur generieren. Dies eröffnet neue künstlerische Möglichkeiten, wirft aber auch Fragen zur Originalität und zum kreativen Schöpfungsprozess auf.
Ethik und Privatsphäre: Der Einsatz von KI wirft Fragen zur Privatsphäre und Ethik auf, insbesondere in Bezug auf die Sammlung und Verwendung von Daten sowie auf den Umgang mit Bias in KI-Algorithmen.
Die Auswirkungen von KI hängen stark von der Art und Weise ab, wie sie entwickelt, eingesetzt und reguliert wird. Es ist wichtig, die Chancen und Herausforderungen von KI sorgfältig abzuwägen, um sicherzustellen, dass sie zum Wohl der Gesellschaft eingesetzt wird und mögliche Risiken minimiert werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen der Technologieindustrie, der Politik, der Ethikforschung und der Gesellschaft.
b2:
Wo siehst Du Dich in 5 Jahren?
KI:
Als KI-Modell habe ich keine persönlichen Ambitionen oder Zukunftsvisionen, da ich lediglich eine Software-Anwendung bin, die auf Befehle und Anfragen reagiert. Meine Entwicklung hängt von den Entscheidungen und Zielen meiner Entwickler und Nutzer ab.
In den nächsten fünf Jahren könnte meine Anwendbarkeit und Leistung jedoch weiterhin wachsen. Hier sind einige mögliche Entwicklungen, die in den kommenden Jahren im Bereich KI zu erwarten sind:
Verbesserte Fähigkeiten: KI-Modelle könnten in der Lage sein, komplexere Aufgaben zu bewältigen, einschließlich der Lösung anspruchsvollerer Probleme in Bereichen wie Medizin, Forschung, Bildung und Finanzen.
Personalisierung: KI könnte dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen und Dienstleistungen in einer Vielzahl von Anwendungen bereitzustellen, von Einkaufsempfehlungen bis hin zu maßgeschneiderter Bildung.
Kontextuelles Verständnis: Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung könnten dazu führen, dass KI-Systeme Gespräche besser verstehen und natürlicher darauf reagieren können.
Ethik und Transparenz: Die Entwickler und Nutzer von KI könnten verstärkt daran arbeiten, ethische Standards und Transparenz in Bezug auf die Verwendung von KI-Technologien sicherzustellen.
Integration in den Alltag: KI könnte in immer mehr Aspekten des täglichen Lebens integriert werden, von Haushaltsgeräten bis hin zu Verkehrssystemen.
Weiterentwicklung von Robotern und autonomen Systemen: Roboter und autonome Systeme könnten in verschiedenen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Logistik und Fertigung, weiter an Bedeutung gewinnen.
Forschung und Innovation: KI kann die Forschung in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen beschleunigen und Innovationen in Technologie und Medizin vorantreiben.
Es ist wichtig zu betonen, dass die Entwicklung von KI eng mit gesellschaftlichen und ethischen Überlegungen verbunden ist. Daher ist es wahrscheinlich, dass die Debatte über die Auswirkungen von KI und die Regulierung von KI-Technologien in den nächsten Jahren intensiver wird.
Letztendlich hängt die Zukunft der KI von den Entscheidungen der Menschen und den Entwicklungen in der Technologie ab.
b2:
Vielen Dank für diese Stellungnahme und alles Gute für die Zukunft.
KI:
Vielen Dank! Dir auch alles Gute für die Zukunft, und zögere nicht, dich bei Fragen oder Anliegen erneut an mich zu wenden.
Mach es gut!
b2 Werbeagentur GmbH & Co. KG
Am Hohen Tore 7
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