Widersprecht mir – wenn ihr könnt! 😄

Die Explosion der KI-Modelle: Ein zweischneidiges Schwert

Als ich gestern einen Artikel über das neue Modell von Anthropic, Claude Sonnet 3.7, verfassen wollte, wurde mir bewusst, wie komplex und unübersichtlich die Welt der KI-Sprachmodelle geworden ist, insbesondere für Menschen, die sich nicht jeden Tag intensiv damit beschäftigen.

In den letzten 12 Monaten haben wir eine beispiellose Flut neuer Large Language Models (LLMs) erlebt. Von OpenAIs GPT-4.5, über Googles Gemini 2.0 Pro, bis hin zu xAIs Grok-3 – die Liste der Neuzugänge ist beeindruckend lang. Als Ende Januar diesen noch jungen Jahres, Deepseek sein R1 Modell auf den Markt warf, bebte glaub ich nicht nur gefühlt der KI Markt. Etwas war definitiv ins Rutschen gekommen und ich behaupte, es rutscht nach wie vor noch. Vielleicht eher, wie ein Anrissgebiet einer Schneebrettlawine…

Diese rasante Entwicklung ist einerseits faszinierend und zeugt von den enormen Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz. Andererseits stellt sie uns vor eine wachsende Herausforderung: Wie sollen Nutzer, Entwickler und Unternehmen in diesem Dickicht noch den Überblick behalten? In den letzten 12 Monaten erlebten wir 30 LLM Veröffentlichungen namhafter Anbieter.

Die Qual der Wahl: Ein Dilemma für Nutzer und Entwickler

Stellen wir uns einen durchschnittlichen Nutzer vor, der vielleicht nur ChatGPT für seine täglichen Aufgaben verwendet. Schon hier sieht er sich mit der Wahl zwischen verschiedenen Modellen konfrontiert: 4o, 4o-mini, o3-mini, o3-mini-high, o1 und da habe ich weder die Tasksgeschichte mit drin, noch das ältere GPT-4? Und das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die PRO Abonnenten profitieren von einer noch größeren Auswahl…

Für Entwickler und Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren wollen, wird die Entscheidung noch komplexer. Ist o3-mini das richtige Modell für Ihre Anwendung, oder wäre o3-mini-high die bessere Wahl? Vielleicht ist GPT-4o die optimale Lösung? Die Antwort auf diese Fragen wird mit jedem neuen Modell, das auf den Markt kommt, schwieriger.

Nachdem ich überwiegend Langdock nutze, stehen mir allein 23 auf europäischen Servern laufende LLMs zur Verfügung und es werden nicht weniger.

Die verborgenen Perlen: Spezialisierte Modelle im Aufwind

Inmitten dieser Flut von Großmodellen zeichnet sich jedoch ein interessanter Trend ab. Nicht immer sind es die größten, die ressourcenhungrigsten und die im Betrieb teuersten Modelle, die in allen Bereichen glänzen. Stattdessen sehen wir immer häufiger, dass kleinere, spezialisierte Modelle – oft sogar Open-Source-Lösungen – in bestimmten Aufgabenbereichen überraschend gute Leistungen erbringen.

Diese Entwicklung ist vielversprechend, denn sie deutet auf eine mögliche Zukunft hin, in der nicht ein einzelnes, allumfassendes Modell dominiert, sondern ein Ökosystem spezialisierter KIs für verschiedene Aufgaben zur Verfügung steht. Ich bin sehr gespannt auf die AGI Geschichte… Wird es wirklich ein monströs-großes LLM sein? Mir fehlt der Glauben daran, insbesondere, wenn ich mir die benötigte Rechenpower ansehe, die aufgewendet werden muss um in den Scorings und Benchmarks ganz nach vorne zu kommen. Das Konzept oder die Idee “Ein mächtiges Modell für ALLES” ist meiner Meinung nach dem Tode geweiht!

Die Vision: Ein intelligenter KI-Dirigent or more fancy - AI-AGENT 😄

Angesichts dieser Entwicklungen drängt sich eine Frage auf: Wäre es nicht wünschenswert, wenn wir uns als Nutzer nicht mehr den Kopf darüber zerbrechen müssten, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist?

Stellen wir uns einen Moment lang vor, es gäbe einen intelligenten Agenten – eine Art KI-Dirigent –, der in der Lage wäre, jede Anfrage im ersten Schritt zu analysieren und sie automatisch dem am besten geeigneten Modell zuzuweisen. Dieser Agent könnte eine ganze "LLM-Armee" oder besser gesagt ein "LLM-Cluster" verwalten, wobei jedes Modell auf bestimmte Aufgaben spezialisiert wäre.

In diesem Szenario würde der Nutzer lediglich seine Anfrage stellen, und im Hintergrund würde der Agent blitzschnell das passende Modell auswählen, die Anfrage bearbeiten lassen und die Antwort zurückliefern – alles ohne sichtbaren Wechsel oder Verzögerung für den Nutzer.

Wer würde sich für einen ersten Online-Agenten besser anbieten als Langdock, welche heute bereits die großen Modelle alle laufen haben und wo es ein Klacks wäre, dies umzusetzen?

Eine Vorabanalyse und Zuweisung ist kein Hexenwerk. Mein selbstentwickelter Chatbot macht dies direkt nach dem Absenden der Nutzernachricht. Eine KI-Instanz prüft kurz, ob der Nutzer Zeichen von Frustration in seiner Wortwahl aufweist und entscheidet, ob eine Weiterleitung an den Kundensupport angeboten werden soll, oder ob die Nachricht vom Agenten auf dem Standardwege zu beantworten ist. 😊

Die mobile Revolution: KI in der Hosentasche

Die wirkliche Revolution dieser Technologie, wäre meiner Meinung nach aber im Offline-Bereich oder wer lieber On-Premises lesen möchte, zu finden.

Eine solche Technologie könnte insbesondere den Durchbruch im mobilen Bereich geben. Die heutigen Großmodelle sind viel zu ressourcenhungrig, um überhaupt auf Smartphones oder Tablets zu laufen (bevor jemand mit “DOOOCH - geht” antwortet… ich spreche von den LLMs, deren Parameteranzahl ausreichend groß ist, um wirklich sinnvoll nutzbar zu sein!). Ein System aus kleineren, spezialisierten Modellen, gesteuert von einem intelligenten Agenten, könnte dies sofort ändern.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten auf Ihrem Smartphone eine Reihe hochspezialisierter KI-Modelle, die wie eine kleine Agentenarmee für verschiedene Aufgaben im Hintergrund bereitstehen. Der intelligente Agent könnte je nach Bedarf das richtige Modell laden, nutzen und wieder entladen – alles in Sekundenschnelle und ohne dass Sie als Nutzer etwas davon mitbekommen.

Die Demokratisierung der KI

Diese Vision geht über reine technologische Fortschritte hinaus. Sie hat das Potenzial, KI zu demokratisieren und sie für jeden zugänglich zu machen – ähnlich wie das Internet heute. KI würde nicht länger ein Privileg derer bleiben, die Zugang zu leistungsstarken Computern oder teuren Cloud-Diensten haben. Auch ergäben sich ganz andere Nutzungsmöglichkeiten, wenn man nicht jedes Mal Angst haben muss, dass der eingegebene Prompt wie ein Boomerang zurückkommen kann (DSGVO, AI-Act, usw.).

Erinnern wir uns an die Anfänge des Internets: in den 90er Jahren war es noch ein Ereignis, sich mit quietschendem Modem einzuwählen und zu hoffen, "drin" zu sein (für die junge Generation, wenn das quietschen aufhörte und die LEDs lustig blinkten).

Damals gab es eine Werbung, die dies thematisierte, mit der Aussage/Frage "Ich bin drin! ... Bin ich schon drin?". Heute ist das Internet allgegenwärtig und selbstverständlich, niemand rechnet mehr nach Minutenkontingenten ab, niemand wählt sich quietschend ein und freut sich über eine Geschwindigkeit von 56 kbit oder die stolzen ISDN Nutzer 64 kbit oder oftmals darunter. Was damals für eine kleine Gruppe revolutionär war, bewegt heute niemanden mehr wirklich, denn es ist omnipräsent! Könnte KI einen ähnlichen Weg gehen?

Ich behaupte - DEFINITIV - JA! 😄

Die Zukunft: Evolution statt Revolution

Es ist wichtig zu betonen, dass wir nicht von einer plötzlichen Revolution sprechen, sondern von einer graduellen Evolution. Die großen Modelle und etablierten Anbieter werden nicht über Nacht verschwinden. Stattdessen könnten wir eine schrittweise Verschiebung hin zu effizienteren, spezialisierten und zugänglicheren KI-Lösungen erleben.

Diese Entwicklung könnte ähnlich verlaufen wie die Evolution des Internets. Viele der dominanten Plattformen von 1994 (das Jahr, in dem ich von 1.200 Baud Packet Radio über Funk, hin zu 14,4 kbit Quietschi-Internet wechselte) – wie T-Online, CompuServe oder AOL – existieren heute nicht mehr in ihrer damaligen Form oder Bedeutung.

Stattdessen haben neue Player wie Google, YouTube, Amazon, Instagram oder Facebook den Markt grundlegend verändert.

Ein Blick in die Zukunft

Die KI-Landschaft befindet sich in einem ständigen Wandel, und es ist schwer vorherzusagen, welche Entwicklungen sich durchsetzen werden. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass die Art und Weise, wie wir KI nutzen und mit ihr interagieren, sich in den kommenden Jahren grundlegend verändern wird.

Die Vision eines intelligenten KI-Dirigenten, der nahtlos zwischen spezialisierten Modellen wechselt, ist eine mögliche Zukunft. Meiner Meinung nach jedoch denklogisch, notwendigen Zukunft!

Vielleicht werden wir Zeugen ganz anderer, noch nicht vorstellbarer Innovationen. Was jedoch klar scheint: Die Zukunft der KI wird effizienter, zugänglicher und stärker in unseren Alltag integriert sein, als wir es uns heute vorstellen können.

Fazit: Eine Einladung zum Mitgestalten

Als Nutzer, Entwickler und Bürger einer zunehmend von KI geprägten Welt haben wir die Möglichkeit und die Verantwortung, diese Zukunft mitzugestalten. Indem wir uns mit den Entwicklungen auseinandersetzen, kritische Fragen stellen und innovative Lösungen fördern, können wir dazu beitragen, dass KI zu einem Werkzeug wird, das unser Leben bereichert, ohne dabei ethische Grundsätze oder unsere Privatsphäre zu opfern.

Die KI-Landschaft mag heute unübersichtlich erscheinen, aber sie birgt auch ungeahnte Möglichkeiten. Lassen Sie uns gemeinsam darüber nachdenken, wie wir diese Technologie so gestalten können, dass sie nicht nur leistungsfähiger, sondern auch zugänglicher, ethischer und menschenzentrierter wird.

Wie stellen Sie sich die Zukunft der KI vor? Welche Hoffnungen und Bedenken haben Sie? Lassen Sie uns den Dialog fortführen und gemeinsam die Zukunft der künstlichen Intelligenz gestalten.