Hi,
wie angekündigt gehen wir nach dieser Ausgabe in eine zweiwöchige Pause, was die öffentlichen Nexus-Briefings betrifft. Das nächste öffentliche Nexus-Briefing erscheint am 9. April.
Marcel
Im Fokus dieser Ausgabe:
- Microsoft schnappt sich DeepMind-Mitgründer Mustafa Suleyman: Nach Mistral Large bei Azure ist das jetzt der zweite Schritt von Microsoft weg von einer reinen Abhängigkeit von OpenAI.
- Figure und co.: KI-Software macht Maschinenbau flexibler
- Was der TikTok-Bann in Indien bedeutete.
- Preissegmentierung beim Economist mit Espresso schafft das Unmögliche: Ein Bezahlangebot für kuratierte Schlagzeilen. Don’t try this at home, though.
- Spotifys neuer Podcast-Ansatz bedeutet weniger Exklusivität, mehr traditionelle Podcastdistribution.
- und mehr
Inhaltsverzeichnis
Für welche Zwecke wird es nützlich sein?
Seth Godin fragt: “For What Purposes Will It Be Useful?”:
When I first saw Prodigy in 1986, I saw that the consumer internet would have many possibilities, but I didn’t have the guts to ask what I was missing. “In 40 years, for what purposes will it be useful” would have been a productive way to think about the change that was happening.
AI is as big a change as the internet, perhaps more so. And in just a few years, people will wonder why we weren’t wondering better.
Das ist eine der entscheidenden Fragen, die mich intellektuell umtreiben.
Man muss zwar auch darüber nachdenken, für welche Zwecke eine Technologie nicht nützlich sein wird. Aber das ist eine die Ränder der Überlegungen begrenzende Frage. Im Zentrum der Überlegungen steht, wofür es nützlich sein wird.
Im besten Fall: Reverse engineering der Zukunft.
In jedem Fall: konstruktive Auseinandersetzung mit der Gegenwart.
Die Themen der vorherigen Ausgabe
Nexus 191: Devin, Multi-Modell-Produkte, „Künstliche Weisheit“, Zalandos Strategieupdate, Temu & Shein, Telegrams Erfolg, Googles KI-Problem am Beispiel Indien:
🤖 KI
Microsoft stellt Mustafa Suleyman (DeepMind-Mitgründer) und die meisten Mitarbeiter von Inflection ein
- Microsoft stellt den DeepMind-Mitbegründer Mustafa Suleyman als Leiter für Consumer KI ein
- Suleymann wird direkt an Satya Nadella berichten
- Microsoft übernimmt die meisten Mitarbeiter seines KI-Startups Inflection
- Inflection war mit seinem jüngsten PI-Chatbotmodell nahezu an GPT-4-Level gekommen
(u.a. Bloomberg)
Meine Anmerkungen dazu:
- Suleyman ist eine AI/ML-Legende
- Nach Mistral Large bei Azure ist das jetzt der zweite Schritt von Microsoft weg von einer reinen Abhängigkeit von OpenAI
- Microsoft dürfte das Board-Chaos und die offenen Fragen bei OpenAI ordentlich erschreckt haben
- Once more, Suleyman ist eine AI/ML-Legende
Man muss hier auch bedenken, dass Microsoft zwar bei Azure dank KI Erfolge feiert, Amazon und Google, die beide kein GPT-4 haben, genau das bei sich aber wohl noch nicht sehen. (The Information)
Alles, was gerade bei Azure passiert, hängt noch zu 100% von OpenAI und Sam Altman ab. Altman ist in meinen Augen schon länger kurz davor, als loose cannon klassifiziert zu werden. Wir wissen etwa immer noch nicht, was genau das Board damals zu den drastischen Schritten bewog. Wir wissen aber um die Verflechtungen und Interessenskonflikte bei Altman und OpenAI.
-> Siehe OpenAIs bizarre Verflechtungen in Nexus 147.
Zu Suleymans Schritt kommentiert jemand auf X/Twitter:
This is one of those scratching my head moments in my life where i question the reality of everything and everyone. Founded in 2022, raised $1.5B and the CEO leaves the company to be CEO of another company’s AI department. I don’t know what to make of it.
KI-Software macht Maschinenbau flexibler und attraktiver
Jaha, das ist mal eine Überschrift.
Was mir letzte Woche bei dem Video des Figure 01 von Figure AI auffiel:
- Das künstlich eingefügte „Äh“ in der Sprachausgabe ist albern und hat die entgegengesetzte Folge zur beabsichtigten Wirkung. Man wird herausgerissen, ist irritiert und verärgert.
- Robotik wird mit den jüngsten KI/ML-Fortschritten auf der Software-Seite ein riesiger Wachstumsmarkt.
Neben den „Äh“s sollte man außerdem auch die humanoide Form des Roboters ignorieren.
Bezeichnend für die Berichterstattung und Betrachtung etwa Bloomberg:
Humanoid robots that can carry out a wide range of tasks—in contrast to a robotic arm that deftly repeats a single function in a factory—could be particularly useful.
Die jüngsten KI-Modelle können und werden auch festverschraubte Arme und Lagersysteme flexibler und damit effizienter im Einsatz machen.
Figure hat jüngst 675 Millionen $ eingesammelt.
Vor dem Hintergrund muss man auch die Robotik-News von Nvidia lesen, die ein ganzes Produktportfolio aufbauen.
Über all das und mehr schreibe ich ausführlichst in meinem dieswöchigen Text im D:Economy-Briefing der FAZ, das am Mittwoch erscheint.
⚖️ Regulierung
TikTok in den USA
Im März 2023 schrieb ich in Nexus 147:
Ohne US-Polit-Experte zu sein, sehe ich einen US-Bann von TikTok als weitere Eskalation am Horizont zunehmend für realistisch
Nun denn. Beide US-Parteien waren sich wie absehbar einmal in einem Thema einig. Bytedance muss TikTok nun verkaufen oder sich vom US-Markt verabschieden. Bitter für die Propaganda-Maschinerie in Peking, die TikTok als Ass im Ärmel sehen dürfte.
In TikTok und Europa schrieb ich 2020, als TikTok schon einmal den Besitzer wechseln sollte:
Die internen Datenflüsse, die Metadaten und die Steuerungen des Algorithmus, finden hinter verschlossenen Türen statt. Das ist Fakt. Und für diesen Fakt ist es egal, welche Schilder das Unternehmen nach außen sichtbar auf diesen Türen anbringt.
Deshalb ist das Vorgehen der US-Regierung zumindest allgemein gehalten hier sinnvoll und nachvollziehbar.
Deshalb wäre auch eine vergleichbare Haltung in Europa angemessen. Darf ein chinesisches Social Network Einfluss auf die europäische Öffentlichkeit nehmen, egal wie direkt, indirekt, subtil, weniger subtil, politisch motiviert oder nicht?
Das klingt hypothetisch und ist es auch.
Nicht hypothetisch ist, dass wir nie genau wissen werden, ob eine gewichtende Beeinflussung zum Beispiel stattfindet.
Ist diese Ungewissheit ok für Europa?
Das trifft weiterhin zu. Eine massenmediale, sich aufgrund ihrer Architektur jeder Regulierung entziehende Blackbox von einer zunehmend radikalen Diktatur mit explizit kommunizierten globalen hegemonialen Ambitionen.
Es ist erstaunlich, dass ausgerechnet hier Europa nicht Regulierungsvorreiter ist und stattdessen erst Indien und jetzt die USA vorangehen.
(Nicht so überraschend, wenn man bedenkt, dass die EU nichts macht, was Deutschland nicht will, und deutsche Automobilmarken China als größten Absatzmarkt haben.)
Ein kurzer Rückblick auf Indien
Als TikTok in Indien verbannt wurde, war das gut für Instagram, das mit seinen Reels entsprechend wachsen konnte, Nexus 84 aus 2021, Rest of World:
At its peak in 2020, TikTok had 200 million users in India. What made it remarkable was the opportunity it offered for creators like the Mahtos, economically downtrodden and from marginalized caste backgrounds, who were otherwise invisible on the Indian internet. It allowed them to become bona fide pieces of the nation’s digital culture, and to build a career online. […]
Before the ban, India had four of the top 15 paid TikTokers around the world, according to HypeAuditor, an influencer analytics company. The firm located 7.7% of the total TikTok influencers in India. Top influencers could make around $25,000 per partnered post. […]
Instagram itself has 210 million active users there, who are uploading 6 million short videos daily. Several desi, or local, alternatives of TikTok, have also launched. The largest of those is ShareChat’s Moj, with 2.5 million videos uploaded per day.
Ein weiterer Gewinner in Indien war Snapchat, Nexus 152 vom Mai 2023:
Snapchats MAUs lagen in Indien bei geschätzt 100 Millionen im Oktober 2021. Mittlerweile sind es 200 Millionen MAUs. Die Zeit, die User in Indien auf Snapchat verbringen, stieg 2022 um 175%.
Das meinte ich mit den Vorteilen von Plattformen. Snapchat lag bereit wie Instagram und andere, als Tiktok aus Indien verbannt wurde.
Spotlight ist ein TikTok-Klon, der es dank der Geduld der Software in die App geschafft hat.
Außerdem: TikToks egalitärer Algorithmus machte es indischen Creators aus allen Bevölkerungsschichten möglich, auf der Plattform Erfolg zu haben. Instagram dagegen tendiert zu Schichten mit gehobenem Einkommen. Interessante A/B-Geschichte in Indien, welche die realen Auswirkungen subtiler Unterschiede in Ranking und Interface aufzeigen.
Siehe auch:
📺 Medienwandel und vernetzte Öffentlichkeit
Preissegmentierung beim Economist mit Espresso
Der Economist ist eine sehr erfolgreiche globale abonnentenfokussierte Publikation. (Mit viel zu vielen Inhalten.) Economist hat weltweit mehr als eine Million Print- und Online-Abonnenten.
(Weltmarktführer dürfte die New York Times sein mit insgesamt 10,36 Millionen Abonnenten, davon 9,7 Millionen reine Digital-Abonnenten. NYT aber mit niedrigerem Abopreis.)
Interessant beim Economist allerdings die Preissegmentierung (via Press Gazette):
- Espresso wurde 2014 gestartet
- Für 7,90 £ pro Monat bietet Espresso seinen Lesern fünf Artikel pro Tag, vier längere Artikel pro Woche und einen täglichen Podcast (im Vergleich zu 19,90£ für die digitale Ausgabe und 26,50£ pro Monat für Digital plus Print).
Auch der Economist kämpft auf hohem Niveau mit rückläufigen Abonnements:
- Die digitalen Abonnements des Economist sanken im zweiten Halbjahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr um 2% auf 966.947. Die Zahl der Print-Abonnenten (von denen die meisten auch ein digitales Abonnement abschließen) sank um 12% auf 485.787.
Espresso ist spannend, weil sie die extrem starke Marke nutzen, um etwas zu verkaufen, was sich eigentlich nicht verkaufen lässt:
- Die Kuration von Schlagzeilen, mit etwas mehr Kontext
- aktualisiert drei Mal am Tag
Wer den Economist einmal eine Zeitlang gelesen hat, weiß, dass es keine Publikation gibt, die so ein sicheres (und deshalb selbstbewusstes) Händchen bei der Themenwahl hat. Beim Economist erfährt man was wichtig ist, unabhängig davon ob andere Publikationen das ebenfalls für wichtig halten oder nicht. (Journalismus ohne Gruppendenken!)
Das übersetzen sie auf das Espresso-Angebot und es zeigt:
Mit ausreichend hoher Produktqualität kann man fast jede Marktgewissheit aushebeln.
Sprich: Der Economist kann das machen. Niemand sonst.
(Auch gut an Espresso: Im Gegensatz zum Economist stapelt sich kein schlechtes Gewissen.)
Spotifys neuer Podcast-Ansatz
Weniger Exclusives, Mehr Unterstützung Für Creator*innen, schreibt OMR:
Generell sei die Strategie von Spotify sehr erfolgreich gewesen, sagt Daniel Nikolaou: „Wir sind damals mit dem Ziel in Podcasts eingestiegen, Marktführer zu werden, und haben dieses Ziel, mitunter dank unserer Investitionen in Original & Exclusive Content, in nur wenigen Jahren erreicht“ So sei man von weniger als zehn Millionen Podcast-Hörer*innen auf mehr als 100 Millionen weltweit gewachsen. Doch nun wolle man nicht länger ein reiner Publisher sein, sondern eine Plattform.
Der Richtungswechsel hat mit ‚Plattform‘ nichts zu tun. Spotify wechselt von vertikal integriertem Publisher (der die eigenen Podcast-Inhalte nur in der eigenen App anbietet) zu einem klassischen Publisher (der die Podcastinhalte überall veröffentlicht, wo Menschen Podcasts finden und abonnieren):
Eine Folge des Strategiewechsels ist wie erwähnt, dass bislang exklusive Spotify-Formate wie „Call Her Daddy“ von Alex Cooper oder auch „The Joe Rogan Experience“ inzwischen auch beispielsweise bei Apple Podcasts zu hören sind. Generell sollen laut Daniel Nikolaou auch insgesamt weniger Original oder Exclusive Podcasts produziert werden.
Ob demnächst auch die bekanntesten deutschsprachigen Spotify-Formate „Fest & Flauschig“ mit Jan Böhmermann und Oli Schulz oder „Gemischtes Hack“ mit Felix Lobrecht und Tommi Schmitt andernorts verfügbar sein werden, wollte Daniel Nikolaou im Gespräch mit „Podstars“ noch nicht verraten: „Das wird fallweise und im Laufe der Zeit für die entsprechenden Podcasts entschieden. Wobei Videoformate zunächst exklusiv auf Spotify verfügbar sein werden.“
Eine fallweise Entscheidung ergibt Sinn. Auch der jetzige Wechsel ergibt Sinn. Die Exklusivitäten haben Gewohnheiten bei den Hörer:innen etabliert: Spotify ist (auch) für Podcasts da. Besonders der extem populäre Rogan-Podcast dürfte dafür geholfen haben. Jetzt lassen sich die eigenen Podcasts besser monetarisieren, wenn sie die maximale Reichweite erreichen. Sie müssen nicht mehr mit Exklusivität Spotify als Podcast-App etablieren.
(Unbetrachtet wollen wir hier die vielen sehr teuren Promi-Flops lassen, die Spotify finanziert hat..)
Interessant sind die Aussagen zu Video:
Daniel Nikolaou setzt dabei langfristig auch auf die laut ihm immer weiter steigende Bedeutung von Bewegtbild-Content: „Wir können beobachten, dass es vor allem für junge und neue Creatorinnen zunehmend selbstverständlich ist, ihren Podcast auch als Video zu veröffentlichen.“ Der Effekt sei wiederum sehr eindeutig. „Sie werden schnell entdeckt und verzeichnen oftmals höheres Engagement als Audio-only Podcasts. Ich würde mir wünschen, dass mehr Podcasterinnen Video ausprobieren, mitdenken und zum neuen Standard machen“, sagt Daniel Nikolaou.
Im Grunde gibt Spotify damit zu, dass sie schlechte Podcast-Discovery haben. Die findet zunehmend auf YouTube statt.
Und dort und bei Insta und TikTok vor allem in Form kurzer Clips.
Das ist überhaupt die große unbeantwortete Frage bei Spotifys Podcast-Initiative. Wie gut oder schlecht ist die appinterne Podcast-Discovery?
Mehr Wissenswertes
Schauen wir direkt zum Economist über LLMs und dpo statt rlhf. The Economist Espresso:
According to the authors, removing the middleman makes dpo between three and six times more efficient than rlhf, and capable of better performance at tasks such as text summarisation. Its ease of use is already allowing smaller companies to tackle the problem of alignment, says Dr Sharma. A year ago only a few world-leading models, such as Google’s Gemini and Openai’s gpt-4, could afford to use rlhf. But as of March 12th eight out of the ten highest-ranked llms on an industry leaderboard used dpo. Mistral, the French startup seeking to rival Openai, uses it. Meta, a social-media giant, has integrated it into a home-grown llm.
„between three and six times more efficient“!
Davis Blalock:
Underappreciated: The entire public internet is maybe a few hundred terabytes of text.
This is not that big.
Many organizations have
petabytes of domain-specific data. CERN can generate a petabyte per second (
PDF)
Ich kann nicht beurteilen, ob das stimmt. Blalock, der mittlerweile bei MosaicML arbeitet, gehört aber zu den bestinformiertesten und ernsthaftesten Stimmen, was KI-Forschung angeht. Niemand, der zu Übertreibung neigt.
Das öffentliche Internet wird als Trainingsgrundlage vielleicht überschätzt.
Ethan Mollick vergleicht die großen führenden Modelle (GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced) Which AI Should I Use? Superpowers and the State of Play:
All three are full of ghosts, which is to say that they give you the weird illusion of talking to a real, sentient being – even though they aren’t. I am starting to believe this is a property of GPT-4 class models. Once an LLM is big enough, it emulates being a human really well.
All three are multimodal, in that they can “see” images. This allows them to work with a wide variety of real-world use cases. You can show them a picture of a broken appliance and ask them for advice, you can ask them to interpret diagrams or images, identify locations, read text (
including ancient manuscripts), and
apply them to a wide range of work tasks.
None of them come with instructions.
They all prompt pretty similarly to each other. This is actually a bit of a surprise. There is no reason that all the advanced AIs should work in a very similar way to each other, but they do.
I specifically want to point out two emerging features that can make GPT-4 class models feel superhuman: context windows and agents. Both are going to greatly extend what GPT-4 class models can do.
Und nochmal Mollick:
In fact, that is the general state of AI in early 2024. Whatever you are best at, you are very likely better than the best LLM at that same skill. This is why, at least for now, AI use can feel liberating – it does the tasks you want to do least so you can concentrate on the ones you both like best and are best at.
~
Diese Ausgabe auf neunetz.com lesen.
