Die Ökonomie der transformativen KI.
2022 hat dramatische Fortschritte in AI, insbesondere im Bereich großer Sprachmodelle, wobei die Fortschritte viel schneller als erwartet gemacht werden. In den letzten Monaten hat ChatGPT, der Chatbot von OpenAI, die Fantasie der Welt erregt, seine beeindruckenden Schreibfähigkeiten in unzähligen Artikeln unter Beweis gestellt und sogar Studenten der Wharton University bei MBA-Prüfungen übertroffen. ChatGPT hat in den ersten zwei Monaten seines Bestehens mehr als 100 Millionen Benutzer gewonnen, was die schnellste Einführung digitaler Produkte in der Geschichte darstellt, und wird nun schätzungsweise alle 14 Tage eine Textmenge produzieren, die allen gedruckten Werken der Menschheit entspricht. Sein Potenzial ist so groß und der Einsatz so hoch, dass Google beschlossen hat, seine eigene Version, Bard, auf den Markt zu bringen, die Googles bestehendes großes Sprachmodell LaMDA verwendet, das sich an frei fließenden Gesprächen mit Menschen beteiligen kann.
Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen zu Beginn des Jahres 2023 möchte ich einige Fakten, Gedanken und Meinungen darüber teilen, welche Auswirkungen die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der KI haben und wie die Technologie in Zukunft aussehen könnte.
1. Kognitive Automatisierung: Dies wird 2023 und darüber hinaus ein großer Trend sein. Da die Fähigkeiten großer Sprachmodelle weiter zunehmen, sind kognitive Arbeiter (wie ich selbst) zunehmend dem Risiko ausgesetzt, automatisiert zu werden. Das bedeutet, dass Ökonomen die Vorstellung aufgeben müssen, dass die Automatisierung nur Routinearbeiten betrifft und dass die menschliche Kreativität irgendwie – auf wundersame Weise – immun gegen die Automatisierung ist. Um mit dieser neuen Realität Schritt zu halten, müssen Wirtschaftsmodelle entsprechend angepasst werden.
2. Sprachmodelle – vom Assistenten bis zum Tutor: In den kommenden Jahren werden kognitive Arbeiter zunehmend große Sprachmodelle in ihren täglichen Arbeitsablauf integrieren. Kurzfristig werden kognitive Arbeiter dadurch produktiver – sie können unzählige kleine Aufgaben an ihre neuen digitalen Assistenten auslagern. Menschen werden sich auf ihren komparativen Vorteil konzentrieren müssen: Während die Erstellung von Inhalten zunehmend von großen Sprachmodellen standardisiert wird, ist die Unterscheidung, welche Inhalte nützlich sind, immer noch etwas, in dem Menschen besser sind. Mit der Zeit werden die digitalen Assistenten immer mehr zu digitalen Tutoren, die ihren Nutzern neue Konzepte beibringen und unseren Horizont erweitern. Ich habe kürzlich einen Leitfaden fertiggestellt, der zeigt, wie kognitive Arbeiter große Sprachmodelle nutzen können. Obwohl ich mich auf Anwendungen in meinem eigenen Fachgebiet, der Wirtschaftswissenschaft, konzentriere, gelten die Lektionen im Großen und Ganzen für alle kognitiven Arbeiter.
3. Exponentielles Wachstum der Rechenleistung: Der Fortschritt in der KI geht unerbittlich weiter, angetrieben durch eine Kombination aus Fortschritten bei Hardware und Software sowie ständig wachsenden Schulungsbudgets. Dies hat zu einer Verdopplung der Rechenzeit von etwa sechs Monaten für hochmoderne Modelle geführt – viel schneller als das Mooresche Gesetz – eine Regelmäßigkeit, die nun seit fast einem Jahrzehnt gilt. Beachten Sie, dass die Dollarkosten für Trainingsläufe auch für hochmoderne Modelle exponentiell steigen – und derzeit im Bereich achtstelliger Dollarbeträge liegen. Da die Ausgaben für Rechenleistung viel schneller wachsen als die Gesamtwirtschaft, wird ein ständig wachsender Teil der Ressourcen unserer Wirtschaft der Rechenleistung gewidmet – der Beginn eines KI-Starts!
4. Wirtschaftswachstum: Im Vergleich zur Makroökonomie sind die Investitionen in KI noch relativ gering, und es wird noch einige Verdopplungsrunden brauchen, bis die makroökonomischen Auswirkungen spürbar werden. Die Wirtschaft ist wie ein großes Schiff, das lange braucht, um sich zu drehen, daher gehe ich nicht davon aus, dass sich die jüngsten Fortschritte 2023 in Investitionen, Produktivität und Wachstumszahlen auf Makroebene niederschlagen werden.
5. Wachsende öffentliche Aufmerksamkeit: ChatGPT von OpenAI, das im November veröffentlicht wurde, vermittelte der Öffentlichkeit aus erster Hand Erfahrungen mit der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher KI und erhöhte das öffentliche Bewusstsein für die Fähigkeiten großer Sprachmodelle erheblich. (Wenn Sie es noch nicht getan haben, probieren Sie es aus, um einen Eindruck davon zu bekommen, wie die persönlichen Assistenten der Zukunft aussehen werden.) Technisch gesehen ist das System nur eine Anpassung
eines großen Sprachmodells (GPT3.5) unter mehreren anderen, die ein wachsendes Maß an allgemeiner Intelligenz gezeigt haben. Aber es ist ein weiterer kleiner Schritt hin zu künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI), also zu KI-Systemen, die alle kognitiven Aufgaben übernehmen können, die Menschen leisten können. Gerüchten zufolge soll die nächste Generation von Sprachmodellen bald veröffentlicht werden und eine noch größere allgemeine Intelligenz aufweisen.
6. Erweiterung des Overton-Fensters und der AGI-Governance: Da Gespräche über AGI immer alltäglicher werden, erweitert sich das Overton-Fenster – die Bandbreite an Ideen und politischen Optionen, deren Diskussion die Menschen für sinnvoll halten – schnell. Dadurch rückt die AGI-Governance in den Vordergrund des öffentlichen Diskurses. Wichtige Fragen sind sowohl, wie AGI mit bestehenden Governance-Strukturen interagieren wird, als auch wie AGI selbst regiert werden sollte. Ökonomen können zu diesen Themen viel beitragen und bieten zahlreiche Möglichkeiten für hochmoderne Forschungsarbeiten und Dissertationen. Unser Oxford Handbook of AI Governance, das Anfang 2023 erscheinen soll, wird einen einflussreichen Beitrag leisten – und viele der Kapitel sind bereits online verfügbar.
7. Vorbereitung auf die nicht existierende Zukunft der Arbeit: Unsere Gesellschaft wird sich mittelfristig auf eine Welt einstellen müssen, in der menschliche Arbeitskraft weitgehend überflüssig wird. Und dies könnte früher geschehen, als viele erwarten, vielleicht sogar innerhalb des laufenden Jahrzehnts. Kognitive Automatisierung macht Politiken wie ein universelles Grundeinkommen dringlicher und attraktiver. Um besser zu verstehen, wie man sich auf diese nicht vorhandene Zukunft der Arbeit vorbereiten kann, habe ich kürzlich einen Bericht zu diesem Thema veröffentlicht. Darüber hinaus müssen wir, wenn kognitive Arbeit überflüssig wird, auch den Zweck der Bildung auf einer grundlegenden Ebene neu bewerten.
8. Leben nach der kognitiven Automatisierung: Obwohl es für die Forschung zur Steuerung von AGI an der Zeit ist, nehme ich mir schließlich auch die Zeit, über das Leben nachzudenken, nachdem die kognitive Automatisierung mich als Ökonomen überflüssig gemacht hat, und mich mental darauf vorzubereiten, dass ich es bin bereit, wenn es soweit ist.
