F.A.Z. Digitalwirtschaft Folgen

OpenAI's „Deep Research“ ist das neueste Werkzeug für Künstliche Intelligenz (KI), das für Furore sorgt und verspricht, in wenigen Minuten zu erledigen, wofür ein menschlicher Fachmann Stunden benötigen würde. Als Funktion in ChatGPT Pro gebündelt und als Forschungsassistent vermarktet, der es mit einem ausgebildeten Analysten aufnehmen kann, durchsucht es selbstständig das Internet, stellt Quellen zusammen und liefert strukturierte Berichte. Aber die Tiefenrecherche wird dem Hype nicht ganz gerecht. Sie erstellt zwar ausgefeilte Berichte, weist aber auch schwerwiegende Mängel auf. Darüber sprechen wird mit dem KI-Koordinator der F.A.Z, Maximilian Bruhn. Denn die Idee eines KI-„Forschungsanalysten“ wirft auch eine Reihe von Fragen auf: Wie funktioniert er? Kann man so etwas für den internen Gebrauch möglicherweise selbst besser machen? Mit welchen KI-Werkzeugen befasst sich die F.A.Z. gerade selbst? Nicht zuletzt auch das F.A.Z. Archiv setzt sich mit der Technologie schon lange auseinander. In jedem Fall sind Research-Assistenten eine neue KI-Entwicklung, die man kennenlernen muss. In diesem Fall geht es im Gegensatz zu einem Standard-Chatbot um eine Tiefenrecherche in einem mehrstufigen Prozess, um einen strukturierten Bericht zu erstellen: Der Benutzer stellt eine Anfrage. Die KI klärt die Aufgabe. Sie kann Folgefragen stellen, um den Forschungsumfang zu verfeinern. Der Agent durchsucht das Internet, selbstständig Hunderte von Quellen, darunter Nachrichtenartikel, Forschungsarbeiten und Online-Datenbanken, schließlich fasst er seine Ergebnisse zusammen. Aber: Jeder KI-Agent, egal wie schnell er ist, ist immer noch nur ein Werkzeug und kein Ersatz für menschliche Intelligenz. Kritisches Denken, Faktenprüfung, tiefgreifendes Fachwissen und Kreativität sind und bleiben wichtig, oder sie werden sogar wichtiger. Letztlich geht es um eine Augmentierung und Effizienzsteigerung, nicht aber um einen Ersatz für das menschliche Urteilsvermögen. Wie nimmt man – auch kritische – Mitarbeiter auf diese Reise mit? Und was nützen KI-Tage oder KI-Umgebungen wie Langdock? Alle diese Fragen werden in diesem Podcast geklärt.

Der von Elon Musk geführte Elektroautohersteller Tesla verkauft immer weniger Autos – in Deutschland, Frankreich, den Niederlanden, Schweden und Großbritannien. Der Marktanteil hat sich in den vergangenen beiden Jahren dramatisch verringert. Das liegt daran, dass viele (potentielle) Käufer durch das Gebaren des Firmenchefs zunehmend abgeschreckt sind, der als enger Vertrauter des amerikanischen Präsidenten Trump gerade versucht, die Verwaltung umzubauen. Das liegt aber auch an der in die Jahre gekommenen Modell-Palette Teslas und der stärker gewordenen Konkurrenz. Klar scheint, dass auch Zölle Tesla in dieser Hinsicht nicht helfen würden. Und auch sonst darf Trump offenbar nicht darauf hoffen, mit solchen Maßnahmen der amerikanischen Autoindustrie wirklich zu helfen, denn dazu ist der Markt zu kompliziert und zu verbunden. Ford-Chef Farley hat dies gerade ganz offen ausgesprochen und das Weiße Haus explizit gewarnt, dass viele Jobs gefährdet sein könnten. Und wie steht es um den Auto-Standort Deutschland? Wie gut aufgestellt sind die deutschen Hersteller in der Elektromobilität? Über all das sprechen wir in dieser Episode.

Haben die Chinesen in der Künstlichen Intelligenz geschafft, wovon Amerikaner und Europäer bislang nur träumen? Haben die Tüftler eines Start-ups aus Fernost die führenden Internetkonzerne des Westens mit ihren Milliardenmitteln vorgeführt, weil sie mit älterer Technik und deutlich weniger Energie die mindestens selbe Qualität erbracht haben wie die führenden großen Sprachmodelle à la ChatGPT? Die Reaktionen auf die nun breit bekanntgewordene Leistungsfähigkeit des KI-Systems aus dem Hause Deepseek sprechen eine eindeutige Sprache: Sie sind bewundernd bis alarmiert, was in diesem Fall ungefähr auf dasselbe hinausläuft. Kristian Kersting ist Professor für Künstliche Intelligenz an der TU Darmstadt und einer der gefragtesten KI-Fachleute hierzulande. Er erklärt, wie Deepseek funktioniert, was das Modell so effizient macht und wie intelligent es ist. Und was die Nachricht für Deutschland und Europa bedeutet. Denn zumal in Deutschland propagieren Fachleute schon länger, dass der Weg zum künstlichen Gehirn nicht alleine über immer mehr Rechenleistung und Daten führt. Über das, was daraus folgt, sprechen wir in dieser Episode.