KI im Wandel: Googles Pläne und die Zukunft der Websites

Goo­gles KI-Ent­wick­lun­gen könn­ten die Mone­ta­ri­sie­rung von Web­sites durch Zusam­men­fas­sun­gen von Such­ergeb­nis­sen stark beein­träch­ti­gen. Nut­zer müs­sen sich auf neue Model­le zur Finan­zie­rung von Inhal­ten einstellen.

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Die Mone­ta­ri­sie­rung von Web­sites wird im Hin­blick auf Goo­gles Plä­ne zur Wei­ter­ent­wick­lung von KI-Anwen­dun­gen schwie­rig. Sascha Pal­len­berg schreibt in sei­nem heu­ti­gen News­let­ter: »Goog­le wird mit AI nicht nur die Suche ver­än­dern, son­dern das kom­plet­te Netz neu auf­stel­len!«

Ich pro­bie­re seit einer Wei­le, die fort­schrei­ten­den Ent­wick­lun­gen auf dem Gebiet der KI für mich halb­wegs nach­voll­zieh­bar zu hal­ten. Das gelingt mir nur so mittelmäßig. 

Die Entwicklungsschritte fordern uns

Es klingt doch zunächst ein­mal gut, wenn Goog­le im »ers­ten Schritt« Zusam­men­fas­sun­gen von Such­ergeb­nis­sen anbie­tet. Es wird dann nicht mehr nötig sein, die ein­zel­nen Resul­ta­te (also die Web­sites) auf­zu­ru­fen und die dor­ti­gen Tex­te der Rei­he nach­zu­le­sen bzw. zu bewer­ten und zu ver­ar­bei­ten. Die ange­spro­che­nen The­men wer­den von Goog­le ana­ly­siert und sozu­sa­gen mit­hil­fe eines Fonds von Exper­ten­wis­sen in einer (womög­lich) wun­der­bar zusam­men­ge­fass­ten Ver­si­on als Ant­wort angeboten. 

Das zuvor als „Search Gene­ra­ti­ve Expe­ri­ence“ (SGE) bekannt gewor­de­ne Fea­ture wird kräf­tig auf­ge­bohrt. Heißt also, dass ihr eine AI-Zusam­men­fas­sung ober­halb der Such­ergeb­nis­se seht, die ihr dann auch noch wei­ter zusam­men­fas­sen las­sen könnt! Nut­zer in den USA und (spä­ter) welt­weit wer­den bald eine KI-gene­rier­te Zusam­men­fas­sung an der Spit­ze ihrer Such­ergeb­nis­se sehen. Aber das ist erst der Anfang!

Quel­le

Das klingt gut, dürf­te aller­dings für die Betrei­ber von Web­sites, die auf wei­ter­hin ver­nünf­ti­ge Mone­ta­ri­sie­rung set­zen, ein ech­ter Alb­traum sein. Wenn der­einst (wohl ein ganz fal­sches Wort in die­sem Kon­text) Web­sites nicht mehr direkt auf­ge­ru­fen wer­den, fal­len tra­dier­te Model­le aus. Was könn­te an deren Stel­le tre­ten und wie wirkt sich die­se Art der Beant­wor­tung unse­rer Anfra­gen all­ge­mein auf jour­na­lis­ti­sche Ange­bo­te aus? 

Befassen Sie sich mit dem Thema – egal, wie alt sie sind

War­ten wir es ab, wie sich die Din­ge tat­säch­lich ent­wi­ckeln. Sie kom­men auf uns zu und wir wer­den ver­mut­lich gut dar­an tun, sie nicht an uns vor­bei­ge­hen zu las­sen. Aus­sit­zen oder Igno­rie­ren wären für mich als Rent­ner gewiss eine Opti­on. Ich glau­be aller­dings, dass es unklug wäre, sie zu wäh­len. So fol­ge ich den Berich­ten und ver­schie­de­nen Aspek­ten, so gut ich das intel­lek­tu­ell über­haupt auf die Rei­he bekomme.

Unab­hän­gig von der aktu­el­len Beschäf­ti­gung mit dem The­ma in der ver­gan­ge­nen Woche blei­ben alle aktu­el­len poli­ti­schen Schwer­punk­te unge­löst in der Welt. Selbst Pis­to­ri­us, dem im Gegen­satz zu ande­ren Kabi­netts­mit­glie­dern sein Job wohl eine Wei­le Spaß gemacht hat, sagt neu­er­dings Sät­ze, die auf eine gewis­se Anspan­nung hin­deu­ten: »Ich muss das hier nicht machen.« 

Nie den Resultaten trauen

Inwie­weit wir den Resul­ta­ten der soge­nann­ten KI trau­en kön­nen, hängt auch davon ab, ob unse­re Fähig- und Wil­lig­keit zur Quel­len­kri­tik und all­ge­mei­ner Vor­sicht über­haupt aus­reicht. Was, wenn der gesell­schaft­li­che Scha­den, vor dem heil­sa­men Erwach­sen ein­tritt? Die Tools und wir benö­ti­gen Zeit, um ent­ste­hen­de Unsi­cher­hei­ten zu bewäl­ti­gen, und zwar bis alle genutz­ten Tools unse­ren Ansprü­chen auch genü­gen. Viel­fach tun sie das sicher schon. Noch ist jedoch Vor­sicht ange­bracht. Ich fürch­te, die­se Gleich­zei­tig­keit ist eine Uto­pie. Nicht zuletzt des­halb, weil die Macht der Kon­zer­ne, die die­ses Feld bestim­men, den Bür­ge­rin­nen und Bür­gern im urei­ge­nen Inter­es­se die Zeit dafür nicht las­sen werden.


Ich habe mit­hil­fe von ChatGPT4, ChatGPT4O, Gemi­ni und Bing über die Steu­er­ein­nah­men Deutsch­lands nach Jah­ren im Ver­gleich zu den unter­jäh­ri­gen Steu­er­schät­zun­gen recher­chiert. Schluss­end­lich bin ich (natür­lich) bei Desta­tis gelan­det, weil die Rück­mel­dun­gen die­ser Kan­di­da­ten alles ande­re als ver­läss­lich schienen. 

ChatGPTx gab im ers­ten Step zwar eine Tabel­le aus, die alle Daten ent­hielt, nur waren die­se falsch. Selt­sa­mer­wei­se gab es bei wei­te­ren Ver­su­chen unter­schied­li­che Wer­te. In einem Fall waren die Daten der Steu­er­ein­nah­men kor­rekt, die bezüg­lich Steu­er­schät­zun­gen nicht. Gemi­ni lie­fer­te wie ChatGPTx eben­falls Fan­ta­sie­wer­te. Das aller­dings in einem beein­dru­cken­den Tem­po. Bing (übri­gens habe ich dafür extra den Edge-Brow­ser instal­liert, weil die Ergeb­nis­se nur dar­in mit funk­tio­nie­ren­den Quel­len­an­ga­ben (Links) und Zusam­men­fas­sung aus­ge­stat­tet sind) ver­wies mich in die­sem Fall an die Web­site des Bundesfinanzministeriums. 

Zahlenspiele mit ChatGPT

Wie zuvor bespro­chen, die Höhe der Steu­er­ein­nah­men nach Jah­ren hat­te ich via Desta­tis erhal­ten, nicht aber die Wer­te der Steu­er­schät­zun­gen. Ich erin­ne­re mich, dass selbst in den ver­gan­ge­nen Jah­ren zum Teil die Steu­er­schät­zun­gen unter den tat­säch­li­chen Steu­er­ein­nah­men lagen. Dabei han­del­te es sich je nach Jah­ren um meh­re­re Mil­li­ar­den EUR. Neh­men wir die auch für den Staat schwie­ri­gen Coro­na-Jah­re ein­mal aus, kamen inner­halb weni­ger Jah­re in Sum­me beträcht­li­che Grö­ßen­ord­nun­gen an Mehr­ein­nah­men für den Staat zusam­men. Wo ist das Geld geblie­ben? Eine dum­me Fra­ge, ich weiß.

Unglaubliche Größenordnungen

Heu­te strei­tet die Regie­rung um eine Grö­ßen­ord­nung von 30 Mrd. EUR und bringt damit ver­ständ­li­cher­wei­se die kom­plet­te Repu­blik gegen sich auf. Fast eine Bil­li­on Steu­er­ein­nah­men erhält der Staat inzwi­schen von sei­nen Bür­gern und Unter­neh­men. Und doch reicht die­ses Geld nicht aus, um dem Anspruchs­den­ken einer Bevöl­ke­rung gerecht zu wer­den, die nur noch jam­mert. Oder muss man die lau­fen­den Dis­kus­sio­nen anders sehen? 2000 betru­gen die Steu­er­ein­nah­men 467.252 Mio. EUR, im Jahr 2023 waren es 916.000 Mio. EUR. In 23 Jah­ren fast eine Ver­dopp­lung der Steu­er­ein­nah­men des Staa­tes hin­zu­be­kom­men, ist kei­ne uncoo­le Sache. 

Das Bei­spiel mit der Ent­wick­lung der Steu­er­ein­nah­men ist viel­leicht nicht ide­al. Ande­rer­seits lässt sich dar­an fest­ma­chen, wie unzu­rei­chend die Ant­wor­ten sein kön­nen, die wir von der soge­nann­ten KI – bis­her jeden­falls – erhalten. 

Beden­ken gibt es auch von die­ser Sei­te: Micro­soft: KI lässt Emis­sio­nen um bis zu 40 Pro­zent stei­gen | hei­se online

Hier eine Zusam­men­fas­sung die­ser Argu­men­te (erstellt von Goog­le Gemini):

Umwelttechnische Aspekte gegen die Weiterentwicklung von KI

Wäh­rend die Wei­ter­ent­wick­lung der KI in vie­len Berei­chen gro­ßes Poten­zi­al für nach­hal­ti­ge Lösun­gen bie­tet, gibt es auch eini­ge umwelt­tech­ni­sche Aspek­te, die kri­tisch betrach­tet wer­den müssen:

1. Ener­gie­ver­brauch:

  • Trai­ning und Betrieb von KI-Sys­te­men: Der Rechen­auf­wand für das Trai­ning und den Betrieb von KI-Sys­te­men ist enorm und kann zu einem hohen Ener­gie­ver­brauch füh­ren. Gro­ße Rechen­zen­tren ver­brau­chen viel Ener­gie, die oft aus fos­si­len Brenn­stof­fen stammt, was Treib­haus­gas-Emis­sio­nen und Umwelt­ver­schmut­zung verursacht.
  • Bei­spiel: Laut einer Stu­die des Mas­sa­chu­setts Insti­tu­te of Tech­no­lo­gy (MIT) aus dem Jahr 2020 könn­te der Trai­nings­be­darf gro­ßer Sprach­mo­del­le bis 2025 den gesam­ten Strom­ver­brauch der USA erreichen.

2. Elek­tronik­schrott:

  • Pro­duk­ti­on von Hard­ware: Die Her­stel­lung von KI-Hard­ware, wie z. B. GPUs und Ser­ver, erfor­dert den Abbau von Roh­stof­fen und die Ver­wen­dung von Che­mi­ka­li­en, was nega­ti­ve Aus­wir­kun­gen auf die Umwelt haben kann.
  • Ent­sor­gung von E‑Schrott: Die Ent­sor­gung von Elek­tro­schrott, der durch die kur­ze Lebens­dau­er von KI-Hard­ware ent­steht, ist oft pro­ble­ma­tisch, da gif­ti­ge Stof­fe wie Schwer­me­tal­le und Arsen in die Umwelt gelan­gen können.
  • Bei­spiel: Laut der Inter­na­tio­na­len Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­uni­on (ITU) fal­len welt­weit jähr­lich bis zu 50 Mil­lio­nen Ton­nen Elek­tro­schrott an, wovon nur ein klei­ner Teil recy­celt wird.

3. Daten­samm­lung und ‑ver­ar­bei­tung:

  • Daten­be­reit­stel­lung: Die Daten­samm­lung und ‑ver­ar­bei­tung für KI-Sys­te­me erfor­dert oft gro­ße Daten­men­gen, die aus ver­schie­de­nen Quel­len wie Sen­so­ren, sozia­len Medi­en und dem Inter­net gesam­melt wer­den müssen.
  • Umwelt­aus­wir­kun­gen: Die Daten­er­he­bung kann mit Umwelt­be­las­tun­gen ver­bun­den sein, z. B. durch den Betrieb von Sen­so­ren oder die Über­tra­gung gro­ßer Daten­men­gen über das Internet.
  • Bei­spiel: Das Trai­ning eines gro­ßen Sprach­mo­dells kann meh­re­re hun­dert­tau­send Kilo­watt­stun­den Ener­gie ver­brau­chen, was mit dem CO2-Aus­stoß von etwa 50 Autos pro Monat ver­gleich­bar ist.

4. Algo­rith­mi­sche Verzerrungen:

  • Umwelt­re­le­van­te Ent­schei­dun­gen: KI-Sys­te­me wer­den zuneh­mend für umwelt­re­le­van­te Ent­schei­dun­gen ein­ge­setzt, z. B. bei der Über­wa­chung von Umwelt­ver­schmut­zung oder der Steue­rung von Energiesystemen.
  • Vor­ur­tei­le und Dis­kri­mi­nie­rung: Wenn die Trai­nings­da­ten für KI-Sys­te­me ver­zerrt sind, kön­nen die Algo­rith­men Vor­ur­tei­le und Dis­kri­mi­nie­rung in ihren Ent­schei­dun­gen wider­spie­geln. Dies kann nega­ti­ve Aus­wir­kun­gen auf die Umwelt und bestimm­te Bevöl­ke­rungs­grup­pen haben.
  • Bei­spiel: Ein KI-Sys­tem zur Über­wa­chung von Luft­ver­schmut­zung könn­te bestimm­te Stadt­tei­le oder Bevöl­ke­rungs­grup­pen benach­tei­li­gen, wenn die Trai­nings­da­ten nicht reprä­sen­ta­tiv für das gesam­te Gebiet sind.

Tabel­len zu den Umwelt­wir­kun­gen von KI:

The­maAus­wir­kun­genDaten
Ener­gie­ver­brauchTreib­haus­gas-Emis­sio­nen, Umweltverschmutzung- Trai­nings­be­darf gro­ßer Sprach­mo­del­le könn­te bis 2025 den gesam­ten Strom­ver­brauch der USA errei­chen (MIT)
Elek­tronik­schrottUmwelt­be­las­tung durch Roh­stoff­ab­bau und Che­mi­ka­li­en, pro­ble­ma­ti­sche Entsorgung- Bis zu 50 Mil­lio­nen Ton­nen Elek­tro­schrott fal­len jähr­lich welt­weit an (ITU)
Daten­samm­lung und ‑ver­ar­bei­tungUmwelt­be­las­tun­gen durch Sen­so­ren und Datenübertragung- Das Trai­ning eines gro­ßen Sprach­mo­dells kann meh­re­re hun­dert­tau­send Kilo­watt­stun­den Ener­gie verbrauchen
Algo­rith­mi­sche VerzerrungenFehl­ent­schei­dun­gen mit nega­ti­ven Fol­gen für Umwelt und Gesellschaft- KI-Sys­te­me kön­nen Vor­ur­tei­le und Dis­kri­mi­nie­rung aus den Trai­nings­da­ten widerspiegeln
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Horst Schulte
Rentner, Blogger & Hobbyfotograf
Mein Bloggerleben reicht bis ins Jahr 2004 zurück. Ich bin jetzt 71 Jahre alt und lebe seit meiner Geburt (auch aus Überzeugung) auf dem Land.

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4 Gedanken zu „KI im Wandel: Googles Pläne und die Zukunft der Websites“

  1. Das The­ma KI aus­zu­sit­zen, wird nicht funk­tio­nie­ren. Sie ist nicht mehr weg­zu­den­ken und längst ein Teil unse­rer Infor­ma­ti­ons­quel­len. Ange­sichts bevor­ste­hen­der Wah­len darf man sich aller­dings schon fra­gen, ob der ach so mün­di­ge Bür­ger über­haupt noch in der Lage ist, Infor­ma­tio­nen zu hin­ter­fra­gen und nicht ein­fach da sein Kreuz­chen macht, wo es ihm irgend­ein Wahl-o-mat vor­gibt. Gera­de, wenn Infor­ma­ti­ons­quel­len nicht nach­ge­wie­sen sind, soll­te man nicht alles unge­fragt hin­neh­men. Das wir Men­schen extrem leicht zu mani­pu­lie­ren sind, ist ja kei­ne neue Erkenntnis 😉

  2. Vor dem letz­ten Urlaub hab ich ChatGPT nach den mög­li­chen Erleb­nis­sen in Bari befragt. Unter ande­rem lob­te es den „wun­der­schö­nen Son­nen­un­ter­gang am Meer“, den man dort genie­ßen könn­te! An der Adria…!!!!

    „… dürf­te aller­dings für die Betrei­ber von Web­sites, die auf wei­ter­hin ver­nünf­ti­ge Mone­ta­ri­sie­rung set­zen, ein ech­ter Alb­traum sein. “

    Aus dem Gar­ten­be­reich weiß ich, dass es unzäh­li­ge Blogs und Web­sei­ten gibt, die fak­tisch NUR für die­se „Mone­ta­ri­sie­rung“ erschaf­fen und betrie­ben wer­den. Das sind nicht mal Hob­by­gärt­ner oder gar Exper­ten, son­dern ein­fach nur Leu­te, die mit­tels ihrer Tex­te Leser anzie­hen wol­len, damit sie deren Affi­lia­te-Links zu Gar­ten­ge­rä­ten etc. betä­ti­gen und etwas kau­fen. Das Exper­ten­blog „Selbst­stän­dig im Netz“ hat Jah­re lang „Chal­lenges“ ver­an­stal­tet zum Auf­bau von Web­sei­ten über Irgend­was in irgend­ei­ner Nische, ein­zig zum Zweck der Mone­ta­ri­sie­rung. Wenn die alle ver­schwin­den, sehe ich das in den meis­ten Fäl­len nicht als Ver­lust! Im Grun­de sind es Schma­rot­zer, die etwas Wege­geld absah­nen, um Leu­te zu Ama­zon zu trei­ben, das eben­falls noch erheb­lich Pro­vi­si­on von den Unter­neh­men, die dort ver­kau­fen (müs­sen) kassiert. 

    Ich selbst bin auch in die­sem „SEO-Geschäft“, aller­dings habe ich Exper­ti­se in dem, was ich schrei­be, kann gut recher­chie­ren und mei­ne Arti­kel erschei­nen direkt in den Maga­zi­nen der (eher klei­nen) Unter­neh­men, die in dem Bereich tätig sind und durch gute infor­ma­ti­ve Tex­te rund um die Nut­zung ihrer Pro­duk­te Leser anzie­hen. Bin gespannt, wie sich das ent­wi­ckeln wird und rech­ne durch­aus damit, irgend­wann nicht mehr gebraucht zu wer­den, wenn Goog­le kei­ne Links mehr angibt. Den­ke aber, aus Eigen­in­ter­es­se (Goo­g­leAds!) wer­den sie doch wei­ter­hin Links zu den Quel­len ange­ben – mal sehen, wie vie­le dann noch durchklicken. 

    Zu dem Ver­bleib der Steu­ern: es gibt doch irgend­wo beim Bund die­se Kuchen­dia­gram­me, aus denen man recht klein­tei­lig erse­hen kann, wie­viel Geld für was aus­ge­ge­ben wird. Fand ich mal sehr infor­ma­tiv und transparent!

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