Der "war ein interessanter Artikel" Thread

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    • Grimm schrieb:

      Isabella Weber: "Firmen erhöhen ihre Preise, damit sie mehr Profit machen"
      Noah Smith: "Nein, das ist komplett falsch. Firmen erhöhen ihre Preise, damit sie mehr Profit machen, weil sie damit rechnen, dass ihre Kosten steigen könnten/werden"

      Verstehe nicht, wo sich das widerspricht. Also klar, das primäre Ziel, das für die Preiserhöhung verantwortlich ist, ist in beiden Fällen unterschiedlich, aber Outcome ist ja gleich. Geht's hier nur um Semantics? Dann würde ich als Verbraucher weiterhin von Greedflation sprechen bis diese Kosten auch tatsächlich bei den Unternehmen ankommen.
      Die Leute die von Greedflation sprechen argumentieren in zweierlei richtungen:
      1. unternehmen sind “greedy” und wollen profite erhöhen
      - sind sie sonst nicht greedy? einfach nur greedy sein reicht natürlich nicht aus um inflation zu erklären, ansonsten müsste man ja auch einräumen dass unternehmen bei deflation auf einmal altruistisch sind oder so. aber gut, dass sind oft nur paar twittertrottel die das behaupten
      2. unternehmen haben erhöhte marktmacht und nutzen diese in einer krisensituation aus (das ist ca das was weber sagt)
      - ökonomen sind da nicht so happy bei der aussage, weil man sowas als wissenschaftler nicht einfach so behaupten sollte ohne es mit daten zu unterfüttern. die daten welche weber anführt reichen nicht um ihre aussage zu unterstützen. sie arbeitet rein deskriptiv, profitmargen sind gestiegen, ergo sind die unternehmen greedy und schuld an der inflation.

      es gibt aber andere erklärungen, wofür es auch daten gibt! einmal makroökonomisch gesehen gab es zwei effekte, nämlich das riesenstimulationsprogramm in den usa während der pandemie welches die nachfrage deutlich angekurbelt hat (mehrere billionen usd!) dazu die ganzen supplychainprobleme ausgelöst durch chinas zero covid strategie. gleichzeitig dann letztes jahr der ukraine krieg mit grossen verwerfungen im energiemarkt. all diese effekte führen zu inflation, ohne, dass sich die marktmacht von unternehmen gross hat ändern müssen.

      das ist nicht nur semantik, sondern führt zu anderen politikempfehlungen. wenn unternehmen marktmacht ausnutzen sind preiskontrollen in ordnung. wenn das aber nicht der fall ist, führen sie zu mangelsituationen, was schlimme konsequenzen haben kann.

      was vor allem die deutschen ökonomen an der weber auch so aufregt ist auch die geschichte mit der gaspreiskommission. da wurde sie eingeladen nach ihrem presseschaulauf zu preiskontrollen im vergangenen jahr. am ende wurde eine “lehrbuchlösung” verabschiedet: jeder kriegt einfach etwas cash. absurderweise wurde das dann aber gaspreisbremse genannt, wahrscheinlich eine politische entscheidung. obwohl das was man am ende gemacht hat nichts mit preiskontrollen zu tun. weber stellt sich dann aber am ende als gewinnerin von der diskussion dar und tut so als ob alle ihren argumenten gefolgt sind, dabei ist das gegenteil der fall gewesen!

      tldr: vwl handwerklich sind ihre preiskontrollenpaper nicht sehr gut, da ist man mehr gewohnt wenn man grosse politikempfehlungen raushauen möchte (zumindestens wenn man weiterhin wissenschaftlich anerkannt bleiben möchte)
      dazu dann die riesenmedienfeier, welche imo wirklich nicht angebracht ist.
      ihr eigentlicher forschungsschwerpunkt ist btw auch chinas wirtschaftliche entwicklung, glaube das was sie da macht ist ziemlich gut!
    • zeit.de/gesellschaft/2023-06/u…international-deutschland

      33 Prozent der befragten Männer im Alter von 18 bis 35 Jahren gaben demnach an, es "akzeptabel" zu finden, wenn ihnen im Streit mit der Partnerin gelegentlich "die Hand ausrutscht".


      Überdies äußerten die Befragten demzufolge eine hohe Abneigung gegen das öffentliche Zeigen von Homosexualität. 48 Prozent gaben an, dass sie sich davon "gestört" fühlen.
      Men :2615:
    • faz.net/aktuell/finanzen/arme-…tal-geplant-19130849.html

      endlich richtig hebeln

      Spoiler anzeigen

      Die Verteilung der Vermögen in Deutschland ist sehr ungleich. Das reichste Zehntel der Haushalte verfügten laut dem aktuellstem, 2017 durchgeführten, „Household Finance and Consumption Survey“ der Europäischen Zentralbank im Durchschnitt über knapp 1,25 Millionen Euro. Die ärmsten 50 Prozent besitzen dagegen im Durchschnitt nur knapp 10.000 Euro. Die Gründe für die großen Vermögensunterschiede sind so vielfältig, wie Vermögen unterschiedlichen ökonomischen Zwecken dient.

      Zunächst bedeutet „Vermögen“ aus ökonomischer Sicht vor allem die Möglichkeit, in der Zukunft Ausgaben tätigen zu können, die die Einnahmen übersteigen. Daher ist zum Beispiel die Altersvorsorge ein zentrales Motiv für die Vermögensbildung. Aber auch andere Situationen, in denen Einkommen und Ausgabenwünsche auseinanderklaffen, spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidung, auf gegenwärtigen Konsum zu verzichten und Vermögen aufzubauen. Dies können beispielsweise Phasen der Arbeitslosigkeit oder der Teilzeitbeschäftigung sein.

      Inwieweit Haushalte bereit sind, zugunsten der Vermögensbildung auf aktuellen Konsum zu verzichten, hängt natürlich stark von ihrer persönlichen Situation ab: Werden in Zukunft höhere oder niedrigere Einkommen erwartet? Wie hoch sind die Einkommensrisiken? Wie gut sichert mich der Staat im Notfall ab? Wie gut ist meine Altersvorsorge? Die Liste ließe sich noch lange fortsetzen, und die ökonomische Forschung der letzten Jahrzehnte hat gezeigt, wie wichtig diese Fragen sind, um Unterschiede im Sparverhalten der Haushalte innerhalb eines Landes, aber auch im internationalen Vergleich zu verstehen. So zeigt sich beispielsweise im europäischen Vergleich, dass in Ländern ohne (große) soziale Grundsicherung, wie Italien, Spanien oder Griechenland, auch arme Haushalte sehr viel größere (und schmerzhaftere) Anstrengungen unternehmen, um sich durch eigenes Vermögen zumindest etwas abzusichern.

      Neben diesen Selbstversicherungsmotiven ist für die Vermögensbildung natürlich auch die Frage von Bedeutung, ob es besonders lohnende Sparziele gibt, insbesondere dann, wenn schon etwas Vermögen aufgebaut wurde. Wichtige Beispiele hierfür sind der Erwerb von Wohneigentum oder die Gründung eines Unternehmens.

      Die ärmere Hälfte hält ihr Vermögen in renditeschwachen Anlageformen

      Es ist leicht ersichtlich, dass diese unterschiedlichen Motive für die Vermögensbildung und die unterschiedlichen ökonomischen Fähigkeiten dazu nicht nur die Höhe des Vermögens der Haushalte bestimmen. Sie prägen auch entscheidend seine Struktur, die Verteilung des Vermögens auf verschiedene Anlageformen. Die Grafik zeigt die Unterschiede in den durchschnittlichen Haushaltsnettovermögen zwischen den reichsten 10 Prozent aller Haushalte, der oberen Mittelschicht (die nächsten 40 Prozent der Haushalte) und den ärmsten 50 Prozent, gegliedert nach Anlagearten.

      Die reichsten Haushalte halten mehr als die Hälfte ihres Vermögens in Form von Unternehmensbeteiligungen, sei es als Einzelunternehmer, durch persönliche Beteiligungen an Gesellschaften, durch den Besitz von Mietwohnungen oder in Form von Aktien. Selbstgenutztes Wohneigentum macht ein weiteres gutes Drittel des Vermögens aus. Der Anteil des Geldvermögens ist mit unter 8 Prozent gering, es umfasst auch Sparguthaben und Anleihen. Der typische Mittelschichthaushalt besitzt dagegen vor allem selbstgenutztes Wohneigentum. Im Vergleich zur Oberschicht spielt auch das Geldvermögen eine relativ gesehen größere Rolle: Fast jeder sechste Vermögenseuro der oberen Mittelschicht liegt auf Bankkonten und Sparbüchern. Bei der ärmeren Hälfte der Bevölkerung ist diese Vermögensform sogar die dominierende.

      Die Unterschiede in der Struktur der Haushaltsportfolios sind also groß. Wichtiger noch: Sie haben ihrerseits erhebliche Konsequenzen. Die vermögensarme Hälfte der Bevölkerung hält ihr ohnehin geringes Vermögen nämlich vor allem in renditeschwachen Anlageformen. Sie tut das sicherlich nicht ohne Grund, denn der Vorteil solcher Anlageformen liegt in ihrer hohen Verfügbarkeit und kurzfristigen relativen Wertstabilität. Dinge, die wichtig sind, gerade wenn man wenig Vermögen hat.

      Auch geringe Renditeunterschiede wirken langfristig erheblich

      Aber über ihre Auswirkungen auf die Kapitaleinkommen der Haushalte wirken diese Renditeunterschiede ungleichheitsverschärfend. Die Grafik (unten) zeigt die unterschiedlichen realen Vorsteuerrenditen von deutschen Aktien, Immobilien, Staatsanleihen und Bankguthaben zwischen 1970 und 2020; und darunter die durchschnittlichen Portfoliorenditen nach Vermögensgruppen. Selbst der auf den ersten Blick geringe Renditeunterschied zwischen der oberen Mittelschicht und der Oberschicht ist langfristig erheblich: Aus einem Euro, der 1970 im Portfolio der Oberschicht angelegt wurde, sind real, das heißt, selbst nach Abzug der Inflation, bis 2020 neun Euro geworden. Mit dem oberen Mittelschicht-Portfolio wurden es sieben Euro und so angelegt, wie es die ärmste Hälfte der Bevölkerung tut, lediglich zwei Euro.

      Das von der Bundesregierung geplante „Generationenkapital“ will diese Renditedifferenzen nun umgekehrt nutzen und damit allen zugänglich machen. Die Idee: Der Staat leiht sich Geld auf dem Finanzmarkt und investiert im Gegenzug in Unternehmen, wie es auch die Oberschicht tut – eine ökonomisch sinnvolle Sache, denn anders als ein einzelner Bürger wird der Staat kaum in die Situation kommen, seine Anlage kurzfristig und notgedrungen liquidieren zu müssen. Er kann Renditeschwankungen oder Liquiditätsrisiken ganz anders verkraften, vermutlich sogar besser als reiche Haushalte. Mit anderen Worten: Die Motive, die private Haushalte dazu veranlassen, einen Renditeaufschlag für Aktien oder Immobilien gegenüber Staatsanleihen zu verlangen, lassen den Staat als Ganzes kalt.

      Im Gegenteil: Die Bundesrepublik Deutschland ist einer der wenigen Anbieter von hochsicheren und hochliquiden Staatsanleihen, die weltweit stark nachgefragt werden: im Bankensystem, bei Industrieunternehmen und auch bei Privatanlegern. Entsprechend niedrig sind nach wie vor die realen Renditen, die Deutschland den Anlegern bieten muss. Sie liegt für 10-jährige inflationsindexierte Staatsanleihen derzeit bei nur 0,2 Prozentpunkten und damit immer noch deutlich unter dem historischen Durchschnitt von 3,2 Prozentpunkten.

      Das Generationenkapital des Bundes nutzt diese hohe Nachfrage. Es führt dem Markt Staatsschulden zu, ohne die Schuldenbremse zu verletzen, weil im Gegenzug für die Neuverschuldung Vermögenswerte erworben werden. Dies ist auch deshalb sinnvoll, weil die Schuldenbremse sonst zu einem stetigen Rückgang der für den Privatsektor als sichere Anlage wichtigen Staatsschulden führen würde, zumindest relativ zur Wirtschaftsleistung.

      Eine Anlagestrategie ohne politische Einflussnahme

      Damit die Renditedifferenzen so hoch bleiben, wie man es aufgrund historischer Erfahrungen erwarten kann, muss die Anlagestrategie natürlich nach Rendite- und nicht nach politischen Gesichtspunkten erfolgen. Das bedeutet vor allem, dass es wahrscheinlich besser ist, international zu investieren als im eigenen Land. Dem norwegischen Ölfonds gelingt eine solche international diversifizierte Anlagestrategie ohne allzu große politische Einflussnahme und Zielvorgaben. Dies gelingt auch dem schwedischen staatlichen Pensionsfonds, der genau aus diesem Grund privatwirtschaftlich verwaltet wird. Aufgrund der Größe eines solchen Fonds sind auch die Verwaltungskosten vernachlässigbar.

      Ein weiterer Fallstrick ist der Anlagehorizont. Natürlich kann man nur über einen langen Anlagehorizont vernünftig mit den oben genannten Renditedifferenzen rechnen. Leider steigt das Land erst jetzt in die Kapitaldeckung ein und nutzt die Renditedifferenzen zwischen deutschen Staatsanleihen und Unternehmensbeteiligungen. Gleichzeitig sollen die erwarteten Renditedifferenzen schon von Mitte der 2030er-Jahre an zur Deckung der Kosten der Rentenversicherung beitragen. Ein vermutlich eher kurzer Anlagehorizont für das, was man erreichen will. Denn je kürzer der Anlagehorizont ist, desto geringer ist die Gesamtrendite und desto stärker wirkt sich eine mehrjährige Schwäche der Aktienmärkte aus.

      Auch die vorgesehene Verwendung des Generationenkapitals zur Senkung des Steuerbeitrags zur Rente nimmt ihm etwas von seinem Charakter als „Vermögen für alle“, auch wenn es künftige Steuerzahler entlastet.
      Eine Alternative wäre ein echtes Altersvermögen für alle mit noch längerer Aufbauzeit und etwas anderer Verwendung gewesen. Man könnte nämlich – und das wäre gut begründbar – das Generationenkapital dazu verwenden, eine beitragsunabhängige Rentenkomponente zu schaffen, einen kapitalgedeckten Rentensockel. Schließlich werden die Erträge auf der Basis der Glaubwürdigkeit der Bundesrepublik insgesamt auf den Finanzmärkten erwirtschaftet, und zu dieser Glaubwürdigkeit tragen eben alle Bürger des Landes bei. Ein solcher Rentensockel würde auch Freiräume schaffen für notwendige, aber schmerzhafte Strukturreformen in der Rente, etwa eine Orientierung des Renteneintrittsalters an der Lebenserwartung, wie es sie in Dänemark, Schweden oder Portugal gibt. Die Ärmeren und Schwächeren wären so durch den im Vergleich zum Erwerbseinkommen für sie höheren Rentensockel aus dem Generationenkapital abgesichert und könnten bei Bedarf auch mit versicherungsmathematisch korrekten Abschlägen noch ohne allzu große Einkommensverluste vorzeitig in Rente gehen.

      Christian Bayer ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Universität Bonn. Er ist Mitglied im wissenschaftlichen Beirat beim Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.
    • devilchen schrieb:

      businessinsider.com/ai-chatgpt…m=topbar&referrer=twitter

      acemoglu über AI und automatisierung.
      super interessant
      Machine Learning Models sind Software, und daher quasi kostenlos replizierbar. Eine Dampfmaschine ist schwierig nachzubauen, selbst wenn die Bauanleitung geleaked wurde. Dadurch waren die Means of Production natürlich zentral in Hand der Kapitalgeber:innen. Für die großen KI Modelle gab es ja vor ein paar Monaten mal ein paar Leaks (oder fake leaks, who cares) wo ein Google Employee aufgezählt hat dass die big player wie Google oder Open AI gar nicht gegen die Innovationskraft der Open Source Community ankommen. (lesenswert: semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither ) Die großen Rechencluster sind natürlich exklusiv für die mit Kapital, aber irgendwelche Leute publishen in ihrer Freizeit Modelle die statt 91% nur 88% accuracy schaffen, aber dafür auf einer Kartoffel laufen und nicht auf 10000 GPUs. Software-basierter Wohlstand ist viel einfacher öffentlich zu halten und nicht so kapitalintensiv wie zB die industrielle Revolution. Dies ist ein großer Vorteil wenn es darum geht, die Vorteile von KI der breiten Bevölkerung zu Gute kommen zu lassen.



      Sicherlich wird KI unsere Gesellschaft umwälzen. Ich könnte mir aber vorstellen, dass wieder mehr Leute selbstständig arbeiten (wie die Weber:innen vor der Dampfmaschine) und nicht soviel Lohnarbeit für große Firmen, weil Services weniger kapitalintensiv sind. Wir sehen das ja schon mit Plattformen die Freelancer für Artwork, Software, was auch immer an Kundschaft vermitteln. Mit mehr open source werden die means of production wieder mehr in den Händen der breiten Masse liegen. Deshalb sehe ich das ganze nicht so dystopisch. Es sollte natürlich reguliert werden, aber ich glaube wir werden nicht so sehr darunter leiden wie in deinem Artikel geteased. Von alleine werden wir aber natürlich auch nicht in der 5h-Woche Utopie landen.
      Let's Play: CK2, Patrizier 2, Anno 1800
    • Bighead schrieb:

      Software-basierter Wohlstand ist viel einfacher öffentlich zu halten und nicht so kapitalintensiv wie zB die industrielle Revolution. Dies ist ein großer Vorteil wenn es darum geht, die Vorteile von KI der breiten Bevölkerung zu Gute kommen zu lassen.
      Bin kein Experte, aber Ist das so?
      Weil die GAFA (Google, Facebook/Meta, Amazon, apple) sowie Tesla, Microsoft etc...sind gigantische Mono- bzw. Oligopole.
      Man kann kleine Fische aufkaufen, vergibt Lizenzen, schafft Kompatibilitäten, musss sich durch massive Werbekampagnen- und Preiskampf auf den Märkten um Aufmerksamkeit und Skaleneffekte durchsetzen...

      also es geht dir ja um die Zukunft, aber die Beobachtungen der Gegenwart zu extrapolieren spricht eher dagegen.




      Bighead schrieb:

      Sicherlich wird KI unsere Gesellschaft umwälzen. Ich könnte mir aber vorstellen, dass wieder mehr Leute selbstständig arbeiten (wie die Weber:innen vor der Dampfmaschine) und nicht soviel Lohnarbeit für große Firmen, weil Services weniger kapitalintensiv sind. Wir sehen das ja schon mit Plattformen die Freelancer für Artwork, Software, was auch immer an Kundschaft vermitteln. Mit mehr open source werden die means of production wieder mehr in den Händen der breiten Masse liegen. Deshalb sehe ich das ganze nicht so dystopisch. Es sollte natürlich reguliert werden, aber ich glaube wir werden nicht so sehr darunter leiden wie in deinem Artikel geteased. Von alleine werden wir aber natürlich auch nicht in der 5h-Woche Utopie landen.

      Wer ist denn "die breite Masse". Ein einzelner Betrieb der ne Software wartet oder n Künstler/Designer der mit AI arbeitet? Solche Dienstleister wären wenig revolutionär, die arbeiten dann einfach mit anderen Tools, statt Schreibmaschine oder MS-DOS gibt es im Büro Windows 95.
      Das mag für den einzelnen das Arbeiten vollkommen verändern, aber verschieben sich davon irgendwelche großen Kapitalmengen?

      Ich würde dazu auf unbedingt "die Natur des Menschen" noch einbringen: Viele Leute werden denke ich weiterhin grundsätzlich "9to5" in sicheren Jobs arbeiten wollen, in Sicherheit, mit Planungshorizont, mit klaren Aufgaben und Hierarchien, mit verlässlicher Lohnzahlung
      (wenn auch mb in easy-life-version davon, Home-Office, 4-Tage-Woche, flache Hierarchie, sehr flexible Zeitgestaltung oder sowas).
      Das mehr Leute "selbstständig arbeiten" setzt ja auch den Willen voraus, Bequemlichkeiten gegen potentiell erfolgreicheres aber hochriskantes Entrepeneuership einzutauschen.
      Da qualifizierte Arbeitskraft und Menschen mit fundierter, immer aktueller IT-Kenntnis vermutlich laufend teurer wird, haben Leute ja einen hohen Anreiz, gar nicht groß auf "Gegenpol zum Kapital" zu machen, sondern sich schlicht von diesem in Lohnarbeit bezahlen zu lassen.

      Also Entwicklungen die aus Sicht des "großen Ganzen" wünschenswert und theoretisch verwirklichbar wären, müssen sich ja nicht einstellen, wenn Einzelne der Generations Y, Z, Alpha sich da einfach nice life machen wollen. Das halte ich auch für realistisch.
      Also TikTok geht es jedenfalls blendend. Und damit können sich zwar einzelnen besser verwirklichen, aber das große Geld wird dadurch ja nicht dezentralisiert im Gegenteil, du bist so stark auf einzelne Software und Affiliate-Dienstleistungen, Management, Agenturen etc. angewiesen, da steigt doch der Einzelne gar nicht mehr durch und jeder Taler fließt durch zahlreiche Schnittstellen die mit abkassieren.
      Das sind doch keine "autonomen Selbstständigen", sondern professionelle Konzerne mit Agglomerationsvorteilen wie 1870 in der Montanindustrie. Nur halt nicht räumlich, sondern über Know-How oder Lizenzrechte.

      Das jedenfalls ist die Entwicklung die ich jetzt sehe in der TEchnologie, (ohne dezidiert auf deine Punkte KI oder Opensource eingehen zu können, aber ich sehe auch nicht wo die diese Trends groß verändern im Wesentlichen).

      Also eine Dystopie hat die Gesellschaft immer irgendwo auch selber mit Regulativen und ihren Konsumentscheidungen in der Hand, aber große Kapitalverschiebungen erwarte ich nicht, höchstens wenn damit gemeint ist, dass Silicon Valley und China ihren Zuwächse und Monopolisierungstendenzen noch steigern.

      Auch Autos, Smar-homes, Phones, Wearables werden ja alle profitieren, wenn z.B. irgendeine Firma dafür standartisierte Lizenzen im Milliardenumfang raushaut. Wie das zu irgendeiner Art vom "Empowerment des kleinen Mannes" führen soll, der da mit seinem kommerzfreien Opensource-Produkt gegenan arbeitet, sehe ich nicht.

      Das wird (no Front) ähnlich sein wie "Linux-Nutzer" oder "Alternativen zu WhatsApp-Nutzer", die zwar durchaus keine kleine Gruppen sind, aber gegen die ganz breite kommerzielle Maße, die es einfach, bekannt, bewährt, günstig, schnell, haben will, nach dem Motto "ich kümmer mich um nix, versteh davon nix, alle haben das".

      Vermute ich...
    • Software ist allerdings nur eine Seite, die andere ist die Frage, mit was die Modelle trainiert werden. Bin gerade unterwegs, deswegen Artikel nicht gelesen, aber ich könnte mir vorstellen, dass Trainingsdaten der Bottleneck sind.

      In China ist vor ein paar Monaten ein riesiges LLM auf den Markt gekommen, dass im Verhältnis zu (kleineren) West-Modellen underperformed. Mitgrund ist die kleine Basis an chinesischem öffentlichen Content.

      Weiteres Beispiel ist Adobe. Ist im Wert in den letzten Jahren kräftig gestiegen, haben aber selber keine nennenswerte AI afaik. Grund ist da auch die zig Millionen an Stockbildern, die gut Asche generieren.
    • DerSaxe schrieb:

      Weiteres Beispiel ist Adobe. Ist im Wert in den letzten Jahren kräftig gestiegen, haben aber selber keine nennenswerte AI afaik. Grund ist da auch die zig Millionen an Stockbildern, die gut Asche generieren.
      Doch klar, die haben doch auch generative KI in Photoshop eingebaut.

      DerSaxe schrieb:

      Software ist allerdings nur eine Seite, die andere ist die Frage, mit was die Modelle trainiert werden.
      Trainieren ist natürlich kapitalintensiv, aber wenn ein Modell und seine Parameter geleaked werden ist es feasible daraus ein kleineres Modell abzuleiten das auch auf kleinen Rechnern statt auf riesigen Clustern läuft. Den Bauplan einer Dampfmaschine kann man auch leaken, der Aufwand eine nachzubauen ist aber deutlich teurer als ein DNN zu verkleinern im Allgemeinen.
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    • DerSaxe schrieb:

      Software ist allerdings nur eine Seite, die andere ist die Frage, mit was die Modelle trainiert werden. Bin gerade unterwegs, deswegen Artikel nicht gelesen, aber ich könnte mir vorstellen, dass Trainingsdaten der Bottleneck sind.
      In China ist vor ein paar Monaten ein riesiges LLM auf den Markt gekommen, dass im Verhältnis zu (kleineren) West-Modellen underperformed. Mitgrund ist die kleine Basis an chinesischem öffentlichen Content.

      Weiteres Beispiel ist Adobe. Ist im Wert in den letzten Jahren kräftig gestiegen, haben aber selber keine nennenswerte AI afaik. Grund ist da auch die zig Millionen an Stockbildern, die gut Asche generieren.
      keine Werbeagentur mit Mitarbeitern der letzten 30 Jahre hat ohne Adobe gearbeitet.
      Die Stocks sind mMn mehr als nur dezent zu vernachlässigen im Vergleich zum Income über Abonnements.
      A change is as good as a rest.

    • DerSaxe schrieb:

      aber ich könnte mir vorstellen, dass Trainingsdaten der Bottleneck sind.
      Kannst du das erläutern, warum dies der Bottleneck sein könnte?

      Und falls es so sein sollte, wer hätte da die Nase vorne?

      Ich kann mir gut vorstellen, dass es möglich ist auch mit frei verfügbaren Daten zu lehren oder mit den Trainingsdaten nur die Richtungen vorzugeben.
      Da wird es Firmen geben, die mehr Know-How haben als andere (aber "mehr Daten?") und es gibt ja zwei denkbare Verläufe, wenn deine Hypothese stimmen sollte:

      a) Training ist tatsächlich der Bottleneck, aber das Know-How ist recht frei und billig käuflich (externe Dienstleister/Spezialisten trainieren für dich). Dann ist es aber faktisch kein Bottleneck mehr, weil jeder die Anbieter nutzen kann/gleiche oder ähnliche Dienstleister nutzt.

      ODER

      b) Training ist der Bottleneck aber das Know-How behalten die bisher erfolgreichen Konzernriesen für sich, die sich gigantische Investitionen und lange Durststrecken leisten können und ihren Wissensvorsprung nicht (oder unerschwinglich) zum share anbieten.
      Dann ist es nur indirekt der Bottleneck und der "eigentliche" ist Größe/Vorsprung/Monopolstellung (also genau das Gegenteil des sehr demokratischen und marktliberalen Szenario a)
    • Im Moment sind die meisten AI (als marketing Begriff) Anwendungen egal ob Bilder oder Sprache, sehr sehr fancy Datenverarbeitungsmaschinen. Midjourney macht Bilderkennung, aber rückwärts, und ChatGPT macht Autokorrekt, aber in krasser.

      Damit die Dinger funktionieren kann man die nicht selbstständig an Datensätzen trainieren lassen, sondern muss sehr genau aufpassen, was man reinfüttert. Hat man ja direkt nach dem großen Rush letztes Jahr gemerkt, dass diese Datensätze bei aller Mühe, die man reingesteckt hat, doch viel zu einseitig waren.

      Im Endeffekt steckt hinter einer großen Anwendung ein Heer an Billiglohnarbeitern, das den ganzen Tag Daten katalogisiert und für ein machine learning aufbereitet. Also zB. 50.000 Bilder von Hunderassen einsortiert. Das lässt sich erst mal nicht so gut durch einfaches Übernehmen des Codes nachbilden. Dass man dann auf die 80% Funktionalität mit Open Source Datenbänken kommt, kann schon sein, aber dafür muss man als Gemeinschaft vermutlich auch da noch ein paar open source Tricks finden.
      The verdict is not the end
      It is only the beginning
      Strong will shall keep spreading
    • Zagdil schrieb:


      Das lässt sich erst mal nicht so gut durch einfaches Übernehmen des Codes nachbilden. Dass man dann auf die 80% Funktionalität mit Open Source Datenbänken kommt, kann schon sein, aber dafür muss man als Gemeinschaft vermutlich auch da noch ein paar open source Tricks finden.
      Du übernimmst ja nicht nur den Code per se, sondern auch die gelernten Gewichte im Netz. Das original Netz ist zu groß, als dass du es auf deinem Privat-PC laufen lassen kannst, weshalb pruning ('Asten') des Netzwerks notwendig ist, bis es klein genug für dein Memory ist. Das ist auf jeden Fall technisch machbar und wurde auch schon vielfach gemacht, vor allem mit dem semi-open source Llama von meta.
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