Warum ich für die Zukunft der KI optimistisch bin

In meinem Umfeld bin ich der KI-Typ. Also werde ich das oft gefragt, meistens bei einem Bier oder gegen Ende eines Abendessens: «Ehrlich, sind wir am Arsch, oder wird das gut?»

Ich weiss nie genau, was die Leute von mir hören wollen, wenn sie das fragen. Manchmal wollen sie die Erlaubnis, Angst zu haben. Manchmal wollen sie einen Grund, aufzuhören, Angst zu haben. Oft wollen sie einfach wissen, ob ich Angst habe, weil ich ja angeblich der Experte im Raum bin und das ein nützlicher Anhaltspunkt wäre.

Also hier ist meine ehrliche Antwort. Ich bin ein Tech-Optimist. Nicht im Sinne von «sieh das Positive». Eher im Sinne von «ich habe viel darüber nachgedacht, und die Rechnung geht für mich zugunsten der Hoffnung auf». Es wird Schmerz geben. Es wird Menschen geben, die von dem, was kommt, hart getroffen werden. Aber ich glaube, wir gehen auf ein echtes goldenes Zeitalter des Wissens und der Entdeckung zu, und die meisten Leute lassen sich das noch nicht ganz zu.

Lass mich erklären, warum.

Das amüsante Museum vergangener Panik

Es gibt eine Website namens Pessimists Archive, mit der sollte sich meiner Meinung nach jeder Erwachsene mal einen Nachmittag beschäftigen. Sie sammelt liebevoll die Zeitungsausschnitte und Kommentare, mit denen praktisch jede wichtige Technologie der modernen Geschichte begrüsst wurde.

Ein paar meiner Favoriten:

• Der Schweizer Wissenschaftler Conrad Gessner warnte 1565, die Flut an gedruckten Büchern sei «verwirrend und schädlich» für den Geist. Es gebe schlicht zu viel Information. Die Menschen würden die Fähigkeit zu denken verlieren.
• Ärzte prägten in den 1890er-Jahren den Begriff «bicycle face» – ein dauerhafter Anstrengungsausdruck, den Radfahrerinnen angeblich entwickelten. Manche medizinischen Fachzeitschriften warnten, Velofahren führe zu Unfruchtbarkeit.
• Als die ersten Züge fuhren, gab es echte Sorge, der menschliche Körper sei nicht für Geschwindigkeiten über 50 Stundenkilometer gebaut und Passagiere könnten ersticken oder ihre Organe könnten verrutschen.
• Kritiker des Telefons argumentierten Ende des 19. Jahrhunderts, es würde menschliche Beziehungen zerstören. Warum sollte jemand noch einen Freund besuchen, wenn man ihn einfach anrufen kann?
• Das Fernsehen sollte in den 1950er- und 60er-Jahren die Gehirne von Kindern verrotten lassen und dem Lesen ein Ende setzen.
• Taschenrechner sollten in den 1970er-Jahren eine ganze Generation von Schülern hervorbringen, die nicht mehr im Kopf rechnen kann. (Es gibt heute noch Mathelehrer, die argumentieren würden, das sei nicht ganz falsch gewesen – das respektiere ich, aber der Untergang kam trotzdem nicht.)

Jedes Mal hat die Zivilisation überlebt. Jedes Mal hat die neue Technologie echte Nachteile gebracht, manche davon ernst. Aber der Untergang kam nicht. Wir haben uns angepasst, uns neu geordnet und konnten uns irgendwann nicht mehr vorstellen, zurückzugehen.

Das ist kein schlagendes Argument. «Es hat vorher funktioniert» ist kein Beweis dafür, dass es diesmal auch funktioniert. Aber das Muster zählt. Jede Generation ist überzeugt, dass ihr technologischer Umbruch derjenige ist, den die Zivilisation nicht übersteht. Sie sind überzeugt, weil sich die Angst im Moment echt anfühlt, und weil wir notorisch schlecht darin sind, uns vorzustellen, wie wir uns an etwas anpassen werden, an das wir uns noch nicht angepasst haben.

«Aber KI ist doch sicher anders»

Diesen Einwand nehme ich ernst. KI ist kein Velo. Sie ist kein Taschenrechner. Sie kann Dinge tun – schreiben, denken, programmieren, entscheiden –, für die bisher ein menschlicher Verstand nötig war. Da gibt es einen Kategorienunterschied, den man respektieren sollte.

Aber ich glaube, der Unterschied liegt weniger in der Art als im Tempo. Jede frühere Technologie hat Menschen gezwungen, neue Fähigkeiten zu lernen, alte aufzugeben, ihre Arbeit und ihr Leben neu zu ordnen. KI zwingt zum Gleichen, nur viel schneller. Das ist die eigentliche Herausforderung, und dort sehe ich den echten Schmerz.

Denn ich will klar sein: Es wird Schmerz geben. Alles andere zu behaupten wäre respektlos.

Manche Jobs werden verschwinden, bevor die Leute, die sie machen, Zeit haben, sich umzuorientieren. Manche Branchen werden sich schneller wandeln, als irgendjemand darin bequem mithalten kann. Menschen, die ihre Karriere auf einer bestimmten Fähigkeit aufgebaut haben, die KI jetzt gut beherrscht, werden spüren, wie ihnen der Boden unter den Füssen wegrutscht. Das ist real, und das verdient Ernsthaftigkeit, nicht Optimismus als Abwiegelung.

Wogegen ich mich wehre, ist der Sprung von «dieser Übergang wird wehtun» zu «diese Technologie ist schlecht». Das sind unterschiedliche Aussagen. Die Druckerpresse hat den Schreibern geschadet. Das Auto hat den Kutschenbauern geschadet. Das Internet hat den Reisebüros geschadet. Keine dieser Technologien war schlecht. Sie waren einfach disruptiv, und die Disruption traf nicht alle gleich.

Der ehrliche Satz lautet: KI wird wahrscheinlich die grösste Umwälzung von Arbeit und Wissen in unserer Lebenszeit, der Schmerz wird ungleich verteilt sein, und wir werden trotzdem froh sein, dass es passiert ist.

Warum ich glaube, dass wir auf ein goldenes Zeitalter zugehen

Das ist der nächste Teil, den ich wirklich aufregend finde und den die meisten öffentlichen Debatten unterschätzen.

Für den grössten Teil der Menschheitsgeschichte war unser Gehirn der Flaschenhals dafür, was wir verstehen können. Wir können nur so viel im Arbeitsgedächtnis behalten. Wir können nur so viele Studien lesen. Wir können nur so viele Experimente durchführen. Das Universum ist unfassbar komplex – allein die Molekularbiologie hat mehr bewegliche Teile, als ein einzelner Mensch je im Kopf behalten könnte. Wir haben trotz dieses Flaschenhalses enorme Fortschritte gemacht. Aber der Flaschenhals war real.

Zum ersten Mal haben wir Werkzeuge, die mehr von dieser Komplexität tragen können, als es je ein Mensch könnte. Sie können jede Studie lesen. Sie können jede Proteinstruktur im Gedächtnis behalten. Sie können Moleküle, Wetter, Volkswirtschaften, Materialien simulieren. Sie können Muster über Fachgebiete hinweg erkennen, die kein einzelner Forscher je verbinden würde, weil kein einzelner Forscher zwölf Fachgebiete gleichzeitig liest.

Das verändert die Wissenschaft. Nicht langsam. Schnell.

Ein paar Dinge, die schon passiert sind:

• 2024 teilten sich Demis Hassabis und John Jumper von Google DeepMind den Nobelpreis für Chemie für AlphaFold, das im Grunde ein Problem gelöst hat – die Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen –, an dem die Biologie 50 Jahre lang festhing. AlphaFold hat inzwischen Strukturen für über 200 Millionen Proteine veröffentlicht – praktisch jedes Protein, das die Wissenschaft kennt. Teams in der Medikamentenentwicklung, die früher Jahre brauchten, nur um die Form des Moleküls herauszufinden, starten jetzt am ersten Tag genau dort.
• INS018_055 von Insilico Medicine, ein Medikament gegen Lungenfibrose, dessen Zielprotein und Molekül beide von KI entworfen wurden, war das erste vollständig KI-entdeckte Medikament, das Phase-2-Studien erreichte. Es ist das erste von vielen, die folgen werden.
• Das GNoME-System von DeepMind, Ende 2023 in Nature veröffentlicht, sagte 2,2 Millionen neue stabile Kristallstrukturen voraus – etwa 800 Jahre menschlicher Materialwissenschaft, erledigt in ein paar Monaten. Materialien sind wichtig für Batterien, Solarzellen, Halbleiter, Fusionsreaktoren, praktisch alles Physische.
• Ihr GraphCast-Wettermodell übertrifft bei den meisten Kennzahlen die klassischen, superrechnergestützten Prognosen – und läuft dabei tausendmal schneller.
• Im Dezember 2022 erreichte die National Ignition Facility in Kalifornien Fusionszündung – den ersten Nettoenergiegewinn aus einer Fusionsreaktion in der Menschheitsgeschichte. KI spielt eine immer grössere Rolle beim Design von Reaktorgeometrien und bei der Vorhersage des Plasmaverhaltens.

Nichts davon ist Science-Fiction. Es ist bereits passiert. Und wir sind vielleicht zwei, drei Jahre in den ernsthaften Einsatz von Spitzenmodellen. Was passiert, wenn sich das ein Jahrzehnt lang verstärkt?

Ich denke oft an mein eigenes Leben. Ich bin 41. Wenn ich das Glück habe, eine normale Lebensspanne zu erreichen, rechne ich damit, Folgendes zu erleben:

• Echte Fortschritte gegen mehrere Krebsarten, vielleicht sogar die Ausrottung einiger davon
• Echte Behandlungen – nicht nur ein Hinauszögern – für Alzheimer und Parkinson
• Praktisch nutzbare Fusionsenergie, oder etwas sehr Nahes daran
• Personalisierte Medizin, die endlich das Versprechen einlöst, das sie seit zwanzig Jahren macht
• Wahrscheinlich einige wirklich grosse Überraschungen, die gerade niemand auf Social Media vorhersagt

Wenn das «Dystopie» ist, nehme ich sie.

Die Roy-Amara-Korrektur

Es gibt eine Idee namens Amaras Gesetz, benannt nach dem Zukunftsforscher Roy Amara:

We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run.

(Sinngemäss: Wir neigen dazu, die Wirkung einer Technologie kurzfristig zu überschätzen und langfristig zu unterschätzen.)

Darüber denke ich ständig nach. Der kurzfristige KI-Hype ist grösstenteils Unsinn. KI wird deinen CEO dieses Jahr nicht ersetzen. ChatGPT wird nicht den nächsten grossen Roman schreiben. Dein Job ist wahrscheinlich bis nächstes Quartal sicher.

Aber die langfristige Wirkung wird noch viel grösser sein, als selbst die grössten Maximalisten heute behaupten. Die meisten Leute sind auf den kurzfristigen Blick geeicht, weil Social Media genau darauf optimiert ist, und landen deshalb doppelt falsch kalibriert: zu aufgeregt wegen der nächsten sechs Monate, zu gelangweilt von den nächsten zwanzig Jahren.

Der richtige Blickwinkel, meiner Meinung nach, ist der umgekehrte. Sei skeptisch bei jedem Produkt, das verspricht, dein Leben nächstes Quartal zu verändern. Nimm es todernst, was sich über ein Jahrzehnt aufbaut.

Wie du mit der Unsicherheit umgehst

Wenn du bis hierhin gelesen hast, fragst du dich vielleicht, was du mit alldem konkret anfangen sollst. Vor allem, wenn du nicht der KI-Typ auf Partys bist und beruflich nicht den ganzen Tag darüber nachdenken kannst.

Ein paar Gedanken. Keiner davon ist originell; die meisten habe ich von Leuten gelernt, die schon länger über Technologie nachdenken als ich.

Nutz die Tools selbst, auch wenn du glaubst, du brauchst sie nicht

Wenn du aus diesem ganzen Text nur einen Ratschlag mitnimmst, dann diesen. Du kannst dir keine ehrliche Meinung über KI aus Artikeln über KI bilden. Der einzige Weg ist, selbst Hand anzulegen, idealerweise täglich.

Ich will hier direkt sein, denn das ist der Punkt, bei dem ich am häufigsten mit klugen, skeptischen Leuten uneinig bin, und bei dem ich vermute, dass sich einige Leser leise wiedererkennen. Das Muster geht so: Du hast die Gratisversion eines Consumer-Chatbots geöffnet. Du hast eine vage Frage eingetippt. Du hast eine mittelmässige, seltsam selbstsichere Antwort bekommen, die auf offensichtliche Weise falsch war. Vielleicht hast du es noch zwei-, dreimal versucht, bist auf ähnliche Grenzen gestossen und hast eine feste Meinung mitgenommen: Das ist überbewertet, der Kaiser hat keine Kleider, mein Job ist sicher. Ich verstehe den Reiz. Es ist eine saubere Geschichte, und sie erlaubt dir, aufzuhören, dir Sorgen zu machen. Sie basiert allerdings auch nur auf einem winzigen Ausschnitt dessen, was KI 2026 tatsächlich ist.

Wenn dein einziger Kontakt ein beiläufiger Chat mit dem war, was gerade gratis auf einer Webseite verfügbar war, hier ein paar Dinge, auf die du wahrscheinlich noch nicht gestossen bist:

• Das Modell, das du ausprobiert hast, ist mit ziemlicher Sicherheit nicht das Modell, das Leute nutzen, die damit ernsthaft arbeiten. Es gibt eine spürbare Lücke zwischen dem, was Consumer-Produkte standardmässig zeigen, und dem, was an der Spitze tatsächlich verfügbar ist – manchmal versteckt hinter demselben Produktnamen.
• Wie du das Ganze aufsetzt, macht einen riesigen Unterschied. Das nackte Modell ist wie das brillante neue Teammitglied, eingesperrt in einem leeren Raum. Gib ihm den richtigen Context, eigene Anweisungen, Wissen über dein Projekt, verbundene Tools, den richtigen Harness drumherum, und es hört auf, sich wie cleveres Autocomplete anzufühlen, und fängt an, sich wie ein Kollege anzufühlen. Über diesen Wandel habe ich separat geschrieben.
• Large Language Models sind nicht die endgültige Form von KI. Sie sind ein Typ davon. Es gibt Bildmodelle, Videomodelle, Sprach- und Audiomodelle, wissenschaftliche Simulatoren, Planungssysteme, Agenten – alle mit sehr unterschiedlichen Stärken. Das Interessanteste passiert gerade dort, wo diese kombiniert werden. Ganz ähnlich, wie dein eigenes Gehirn kein homogenes Ding ist, sondern eine funktionierende Gesellschaft spezialisierter Systeme, von denen keines für sich allein besonders klug ist, die zusammen aber alles tun, was du tust.

Auf eine einzelne Chatbot-Antwort zu schauen und zu schliessen «das ist nicht intelligent» ist ein bisschen so, als würde man auf ein einzelnes Neuron schauen und schliessen «das ist kein Mensch». Streng genommen richtig. Verpasst die Ebene, auf der die eigentliche Geschichte spielt.

Genau hier ist Paul Krugman gestolpert, 1998. Der Nobelpreisträger und Ökonom schrieb, die wirtschaftliche Wirkung des Internets werde «nicht grösser sein als die des Faxgeräts». Krugman ist nicht dumm. Er ist einer der klügsten Ökonomen überhaupt. Er hatte einfach nicht genug Zeit in der Sache selbst verbracht, um eine kalibrierte Sicht zu haben, und traf trotzdem eine selbstsichere Vorhersage. Die gleiche Falle steht heute weit offen, und viele kluge, beschäftigte, erfolgreiche Menschen laufen geradewegs hinein.

Wie ich diese Gewohnheit tatsächlich aufgebaut habe, habe ich separat beschrieben. Die Kurzversion: Wähl ein Tool, nutz es einen Monat lang jeden Tag richtig – nicht nebenbei –, und das Verhältnis von Angst zu Hoffnung in deinem Kopf kalibriert sich von selbst.

Investier in Anpassungsfähigkeit, nicht in Abschlüsse

Alvin Toffler machte 1970 in Future Shock eine Vorhersage, die besser gealtert ist als die meisten: “The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn.” (Sinngemäss: Der Analphabet des 21. Jahrhunderts wird nicht der sein, der nicht lesen und schreiben kann, sondern der, der nicht lernen, verlernen und neu lernen kann.)

Das ist die eigentliche Fähigkeit dieser Ära. Nicht «KI kennen», sondern jemand sein, der Wandel ständig aufnehmen kann, ohne brüchig zu werden. Die konkreten Tools wechseln alle zwei Jahre. Die Fähigkeit, weiter zu lernen, nicht.

Stärke, was an dir einzigartig menschlich ist

Deine Beziehungen. Dein Geschmack. Deine körperliche Gesundheit. Deine Fähigkeit, einem anderen Menschen zuzuhören und ihn wirklich zu verstehen. Dein Sinn für Humor. Das sind keine blossen Nice-to-haves.

Je mehr kognitive Arbeit von Maschinen übernommen wird, desto wertvoller werden die Teile von dir, die sich nicht kopieren lassen – nicht weniger wertvoll. Kümmere dich um sie wie um ein Sparkonto. Sei da für die Menschen, die dir wichtig sind. Lies Dinge, die nichts mit KI zu tun haben. Schlaf genug. Entwickle eine echte Meinung zu irgendetwas, zu der du ehrlich gekommen bist.

Sei Lernender, nicht Verteidiger

Mir fällt auf, dass die Leute, die am härtesten gegen KI kämpfen, meistens diejenigen sind, die am härtesten daran arbeiten zu beweisen, dass sie etwas nicht kann. Sie posten die Fehlschläge, sammeln die Peinlichkeiten, warten darauf, dass die Blase platzt. Ein Teil davon ist faire Kritik. Ein grosser Teil davon ist emotionale Abwehr gegen das Unbehagen, etwas Neues lernen zu müssen.

Das musst du nicht tun. Du kannst die Sache einfach lernen. Es ist kurzfristig langsamer und langfristig viel schneller, weil du nicht mehr gegen den Strom kämpfst.

Versuch nicht vorherzusagen, sondern mitzumachen

Alan Kay hat es 1971 am besten gesagt: “The best way to predict the future is to invent it.” (Sinngemäss: Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, ist, sie zu erfinden.)

Du musst nichts weltbewegend Neues erfinden. Du musst nur an deiner eigenen Ecke der Zukunft mitbauen. Bau etwas. Nutz ein Tool, um etwas zu tun, das du vorher nicht konntest. Zeig jemandem, was du gelernt hast. Führ ein echtes Gespräch mit einem Kollegen darüber, wie ihr das Ganze in eurer Firma gut nutzen könnt. Das ist alles. Das ist der Move.

Woher das kommt

Nichts davon kommt aus irgendeiner besonderen Position. Ich bin kein Zukunftsforscher. Ich habe keine grosse Theorie der Technologie. Ich baue KI-Systeme, um echte Arbeit zu erledigen – bei Carewell und bei den Nebenprojekten, die mir wichtig sind –, und dann nutze ich sie, jeden Tag. Das Nutzen zeigt mir, wo sie an ihre Grenzen stossen, und das prägt die nächste Runde des Bauens. Der Grund, warum mich das alles interessiert, ist nicht, dass KI schick ist. Es ist, was sie für Leute möglich macht, die diese Tools vorher nicht hatten. Den Rest meiner Zeit verbringe ich damit, wahrscheinlich mehr zu lesen, als gesund ist, und darüber nachzudenken, wohin sich das alles entwickelt.

Was ich weiss, dafür habe ich hart gearbeitet. Ich habe weitergemacht, wenn Dinge kaputtgingen, aus Gründen, die ich nicht verstand, wenn die Antwort noch nirgends zu finden war, wenn ich sichtbar schlecht in dem war, was ich gerade versuchte. Und einen grossen Teil dessen, was ich heute denke, verdanke ich einer Gemeinschaft von Leuten im Internet, die mit echter Grosszügigkeit teilen, was sie lernen – Tipps, seltsame Experimente, Dinge, die nicht funktioniert haben, Dinge, die sie überrascht haben. Das meiste, was mich zu etwas inspiriert hat, hat mit einem ihrer Posts angefangen. Ohne sie wäre ich deutlich weiter zurück.

Aber vielleicht reicht das schon. Die meisten der lautesten Stimmen zur Zukunft der KI verkaufen entweder Angst oder Utopie, und keines von beidem fühlt sich ehrlich an. Wo ich nach ein paar Jahren, in denen ich bis zu den Ellbogen in dieser Sache stecke, gelandet bin, ist eher: Das wird hart, es wird auch unglaublich, und das Beste, was du tun kannst, ist mitzumachen statt vorherzusagen.

Die Zukunft wird gerade jetzt gebaut, in Echtzeit, von Leuten, die nicht klüger sind als du. Du kannst in der Werkstatt sein, oder du kannst im Publikum sein.

Ich weiss, welches ich lieber wäre.