Speaker 1: Willkommen zu How I Met My Money, dem Finanzpodcast für Anfänger mit Ingo Schröder und Lena Kronenbürger. Ich habe heute neben mir den Experten sitzen, den Experten der Stunde, Tim Meiner. Hallo Tim. Das ist eine ganz neue Situation. Hallöchen Tim. Das ist wirklich neu. Wir haben uns hier in New York kennengelernt und ich muss es sagen, Tim hat mein Leben verändert. Ui, ist jetzt, jetzt bin ich gespannt.

Speaker 2: Hallo. Wo die Liebe fällt.

Speaker 1: Tim hat einen Vortrag gehalten in dem Workspace, wo wir beide arbeiten. Und ich sag jetzt mal so, die Konsequenzen daraus sind, dass ich heute Morgen ein Gedicht meiner Mutter geschrieben hab. Ich hab's nicht selbst geschrieben, aber ich hab ihr eins geschickt. Ich habe heute schon nicht selbst gebrainstormt, sondern für mich brainstormen lassen. Ich hab auch schon eine E-Mail verfassen lassen. Also sagen wir mal so, ich hab mich selbst abgeschafft. Und zwar wegen künstlicher Intelligenz. Weil Tim mir etwas beigebracht hat. Und das heißt Chat-GPT. Und darüber reden wir heute. Wir reden über genau das, Chat-GPT, über künstliche Intelligenz. ob KI verändern wird, wie wir arbeiten. Spoiler, ja. Und ob wir alle arbeitslos werden. Genau. Tim, erst mal zu dir. Wer du überhaupt bist. sag mal so, LinkedIn hat mir einiges verraten. 15 Jahre plus, noch mal mehr als 15 Jahre hast du jetzt im Bereich Unternehmenssoftware und Dienstleistung gearbeitet und wenn ich es richtig verstanden habe, machst du wettbewerbsfähiger, indem du ihnen digitale Lösungen präsentierst. Ja!

Speaker 2: Und ich sage nur 15 Jahre mehr ist garantiert nicht. Ich sage 15 Jahre schon seit ein paar Jahren, aber das macht nichts. Wir zählen ja nicht mehr dazu. Aber wir sind ein Unternehmen, das dabei hilft, Salesforce zu installieren bei Kunden oder diesen Salesforce, der schon installiert ist, zu optimieren. Das ist unser genauer Plan, genauer Grund oder Goal, wir haben, ⁓ Unternehmen dazu zu verhelfen. zu funktionieren.

Speaker 1: Und wie kommt es jetzt, dass wir auf Deutsch diesen Podcast machen können, obwohl du Amerikaner bist?

Speaker 2: Ich spreche

Speaker 1: Ja genau, Das ist die Kindesistage.

Speaker 2: Wir kennen Leute, die drei Sprachen sind, sind trilingual. Wenn du zwei Sprachen siehst, ist bilingual. Wenn du eine Sprache sprichst, bist du American. Aber ich war sehr jung und ich bin nach Deutschland gezogen mit meinen Eltern und daher habe ich als Kind die deutsche Sprache ein bisschen etwas gelernt.

Speaker 1: Hahahaha Ich bin auch bilingual aufgewachsen mit Ost- und Westdeutsch.

Speaker 2: Ich war eigentlich in Tirol und das ist überhaupt keine Sprache.

Speaker 1: Spannend. Du hast keinen Dialekt, aber...

Speaker 2: Das kennt man auch.

Speaker 1: Ingo, hast chat GPT benutzt? Weißt du was das ist? Ja, ich weiß, was das ist. Ich habe mich dann im Zuge von Börsen, Investment und allem drum und dran, dass das dann alle Welt geschrieben hat und dass dann Microsoft das Ganze dann in Bing integrieren will, dann auch mal näher damit beschäftigt und habe das tatsächlich für meinen Fall ausprobiert, denn ich habe mir gedacht, okay, also wir zahlen jetzt Lena-Artikel. Vielleicht kann ja auch Chetjipiti einfach die Artikel schreiben, dann brauchen wir Lena nicht mehr. Ich schreibe sie nicht mehr für euch, das ist der Grund. Du siehst nur nicht mehr, dass die Artikel rauskommen. Nein, aber ich hab mich dann tatsächlich einfach mal damit beschäftigt, weil... Der Use-Case bei uns war tatsächlich, dass man zum Beispiel Copies bei Instagram, Facebook und Co. oder einfache Texte dann dort mal ersetzen kann. Das war so der erste Use-Case, ich ganz spannend fand. Halt eben so Kurztexte, also mal so, weiß ich nicht, 15 bis 20 Zeilen halt schreiben zu lassen. Ich wollte mal so bisschen testen, wie das im Investmentbereich mit ETFs und Co. aussieht. Aber viel, viel weiter habe ich mich damit noch nicht beschäftigt, aber mit der Firma dahinter dann ein bisschen mehr, weil dann habe ich mir eine Shutterstock-Aktie gekauft. Shutterstock kennt man vielleicht, weil man dann quasi Bilder, also so Bilddatenbank, weil man dann einfach ganz neue Bilder kreieren kann und Shutterstock auf einmal massiv viele Anmeldungen hatte. Und da sieht man halt, wie es in den verschiedensten Bereichen dann schon Einzug hält und das war mein Kontaktbereich. Fangen wir mal ganz von vorne an. Denn ich habe ja schon gesagt, du hast mein Leben verändert, weil du mir eine Welt eröffnet hast. Und vielleicht geht es jetzt der einen oder anderen Hörerinnen, dem einen oder anderen Hörer genauso wie mir. Man hat vielleicht davon gehört und ja, künstliche Intelligenz ist ein Thema. Wir sollten uns alle damit befassen. Aber dass es so konkret wird und dass ich das jetzt wirklich seit deinem Vortrag jeden Tag benutze, hätte ich nicht gedacht. Kannst du uns in einfachen Worten erzählen, was ist JetJPT?

Speaker 2: Wahrscheinlich nicht einfachen Worten, aber ich werde Worte dazu verwenden. Aber ChatGPD ist ein KI-Modell, also Künstler-Intelligenz-Modell. Sie hat da möglich, dass wir menschenähnliche Gespräche führen können. Das heißt, man kann eben Spracheingaben geben oder Kontexteingaben geben und es generiert dann menschenähnliche Sprache zurück. Es ist eine Applikation, die man über einen Browser anfassen kann, also ob es ein Telefon oder am Computer ist und direkt mit diesen Servern, die eigentlich die ChatGPT-Schnittstelle sind, dann zu sprechen. ChatGPT wurde von OpenAI geschaffen, ist eine Firma, die eigentlich eine Non-Profit-Firma sein wollte und dann haben sie gesagt, das wird so populär, dass sie vielleicht ein Profit-Dings aufmachen und haben seit ChatGPT dann peilen sie darauf, eigentlich einen Profit daraus zu machen. Zwei Sachen haben sie erfunden dabei, das ist das Basierend auf Transformer-Architektur. Da kann ich sehr tief reingehen, aber das wollen wir vielleicht nicht. Sie haben aber auch eine GPT-3-Sprachmodell entwickelt. Diese ist sehr empfangreich, ⁓ diese Wust von Text und Daten nicht nur zu generieren, sondern zu lesen und daraus Ausgänge oder Antworten zu generieren. Und das

Speaker 1: Was ist denn jetzt, ich meine, kenne das so, Chatbots von irgendwelchen Seiten, wo ich drauf gehe und wo mir dann immer nur, wenn es so aller Art Facebook-Chatbots sind, wo ich immer was anklicken muss und dann einfach vorgefertigte Mindmap-Antworten da auftauchen. Was ist jetzt der Unterschied? Wie ist diese KI, wie ChatGPT oder OpenAI, es geschaffen haben? Warum ist das jetzt so viel cooler und geht so durch die Decke vom Erlebnis her?

Speaker 2: Also künstliche Intelligenz hat ja zwei Seiten. Einst ist erstmal das Wissen, das künstliche Intelligenz schafft. Das heißt, ich kann dann plötzlich Fragen beantworten, überhaupt Fragen beantworten, sagen wir so. Und dann ist die zweite Seite, ist diese Sprache, was ist das? Natural Language Processing and Natural Language Generation. Das sind die zwei Sachen, die zusammengefügt werden, die auch künstliche Intelligenz dann benötigt, um eben diese Schnittstelle mit Menschen oder menschenähnliche zu schaffen. Was OpenAI geschaffen hat, war erstens mal ein sehr robustes Lernfähigkeit, die aber nicht eigenartig für OpenAI ist. Google hat das gleiche. Es ist ein ähnliches System, das sie haben. Nur, was wahrscheinlich OpenAI überrascht hat und natürlich Google und die ganze Welt überrascht hat im November, ist, dass diese Schnittstelle plötzlich offen wird für die allgemeine Menschheit und dass jeder einen Versuch oder eine Lösung für findet, direkt von der künstlichen Antigen-Sprache zu generieren oder Text zu generieren, die da rauskommt. Dass dies so durch die Welt durchgeht, dass sie innerhalb von fünf Tagen Millionen Benutzer haben und dann innerhalb von zwei Monaten 100 Millionen wird, das haben die sicher nicht gewusst. Deswegen hat sie auch keine Kapazität und deswegen hat die ganze Gespräche, die mit Microsoft schon durchgeführt waren, sind plötzlich sehr beschleunigt worden, weil Microsoft plötzlich diese Möglichkeit sieht. Hey, wir können in demselben Raum spielen, Google eigentlich spielt und können von den Marken ein bisschen was mehr nehmen.

Speaker 1: Wie hat Google reagiert?

Speaker 2: schwer. Sie sind auf ein sogenanntes Code Red gegangen, so heißt es, von Google. Das heißt, alle Leute, die auf irgendwas innerhalb von Google gearbeitet haben, haben ihren Bleistift fallen lassen müssen und müssten sofort alle zusammen auf Künstliche Intelligenz arbeiten. Denn sie haben ganz klar gesehen, wenn jeder zur Chat-GPT gehen kann und statt auf der Google eine Liste von Webseiten findet, die irgendwo drin die Antwort haben, ich kann eigentlich eine Antwort generieren von Chatchi PT, dann ist das viel einfacher. Dann gehe ich nicht mehr zu Google.

Speaker 1: Das ist mir passiert. Seit ich bei deinem Vortrag war, ich glaube ich habe insgesamt nur Google benutzt, dann zu JetJPT zu kommen. Noch mal das für alle ganz anschaulich zu machen. ist so, es fühlt sich an, als ob ich zu WhatsApp Web gehen würde und dir einfach eine Nachricht schreiben würde. Aber ich schreibe sie nicht einem Menschen, sondern ich schreibe sie einer Maschine und ich kann alles mögliche fragen. Ich kann auch sagen, hey ich habe zwei Ideen, könntest du mir noch weitere Ideen liefern und mir werden weitere Ideen geliefert. kann, haben wir auch ganz schön in deinem Vortrag gesehen, einen Text, der jetzt bestät, kann ich dann sagen, der Text ist viel zu komplex, kannst du ihn mir für einen neunjährigen irgendwie runterbrechen, sodass ein neunjähriges Kind es versteht. Also du hast eben zu mir gesagt, du könntest ein Gedicht in, wie Goethe schreiben. Wahnsinn.

Speaker 2: Ich habe ein liebes Gedicht an Lene geschrieben in Goethes Format. Es war nicht so gut wie Goethe, aber es war wenigstens ein Versuch. Sie hat gesagt, für einen Ami war es gut genug.

Speaker 1: Es war nicht so gut. Mir würde es wahrscheinlich nicht auffallen, aber natürlich Lena als Sprachwissenschaftlerin, als Geisteswissenschaftlerin, natürlich umso mehr. Wie lässt sich das denn ganz oder anders gesagt? Was kann denn ChatGPT da nicht? Also ich meine, wenn man schon Gedichte aller Goethe nahezu schreiben kann, also Goethe in US-Versionen, Goethe, dann wo sind die Grenzen da aktuell?

Speaker 2: Ja, was eine Maschine nicht machen kann, ist natürlich zu fühlen, also Emotionen zu haben. Du kannst sagen, gib mir ein Gedicht oder gib mir einen Aufsatz und versuch es so auszudrücken, als wärst du dieser Mensch. Goethe zum Beispiel. Und er nimmt sich aus den riesigen Wust von Goethe Dateien, die es ihr gibt und kann dann einen bestimmten Art zu Sprachen zu kreieren. dann diese Gefühle mit reinzubringen. Aber fühlen tut natürlich das System überhaupt nicht. nehmen wir immer besser Jobs her. ist immer das leichtere. Customer Service.

Speaker 1: Kundendienst.

Speaker 2: Du kannst natürlich eine Chat-GPT-Maschine hinstellen und kannst jede Frage, die ankommt, wahrscheinlich richtig beantworten. Was du aber nicht beantworten kannst, ist die Anfrage, kommt und sagt, Mensch, ich sitze schon seit einer Stunde, das Ding funktioniert immer noch nicht, meine Kinder müssen nach Hause und so weiter. Du kannst diese Sachen nicht fühlen. Und deswegen ist Kundendienst besser. Es kann vielleicht schneller sein, aber es mag vielleicht nicht besser werden.

Speaker 1: Also Customer Service im Sinne von du rufst jemanden an, zum Beispiel deine, weiß nicht, Flugairline, weil irgendeine Verspätung ist und dann würde ich ganz gerne eine Person haben, die dann sagt, es ist nicht so schlimm, ich helfe ihm. Aber das gibt es nicht.

Speaker 2: Genau, das gibt es Oder es gibt es bedingt. Man kann schon einige Gefühle mit aussprechen, aber ob sie richtig das spüren und fühlen, wird es wahrscheinlich nicht geben. Das kann eine Maschine einfach

Speaker 1: Da gab's doch auch ein Fauxpas, Google hat doch jetzt mal schnell was gelongt und hat dann die Google-KI-Nicht-Leute bedroht.

Speaker 2: Ne, ne, Google hat, erstens waren beide Seiten ein Vorpaar. ist erste Chat-GPD. Chat-GPD gibt es eigentlich schon als API-Interface, also Application-Interface, gibt es schon seit 2021. Aber diese erste Herausgabe, die sie gemacht haben im November, 30. November, hat auch ein paar Probleme gehabt. Du konntest zum Beispiel eingeben, jetzt sag mir, ich in eine Bank einbrechen kann mit Daten, also so Daten einbrechen kann. Der hätte genau die Hackfrequenz gegeben, den Code dazu und alles andere. Und das mussten sie natürlich ablocken. Das heißt, der Grund, wieso Google nicht vorher angekommen ist mit derselben Sachen wie ChatGBT, Google war der Meinung, sie konnten diese Sicherheit einfach nicht bahnen, dass dieses Ding nicht zu gefährlichen Zwecken verwendet werden könnte. Sie waren nicht der Meinung, dass sie es konnten.

Speaker 1: Und jetzt ist es ja so, jetzt hat ja jeder erstmal Terminator im Gedanken. Ja, also die KI lernt zu schnell und alles verselbstständigt sich und wir brauchen nachher wieder Arnold Schwarzenegger in real. Ich würde noch mal ganz gerne wissen wollen... Wie kommt es denn überhaupt zu einer KI? Also wie lernt sowas? Weil ich glaube, es ist überhaupt nicht jedem klar, wie so ein System überhaupt anfängt zu lernen und wie das überhaupt zustande kommt, dass so ein System Goethe-indliche Gedichte schreiben kann.

Speaker 2: Ja, es kommt natürlich durch dieses Transformator-Architektur, es sogenannte Neural, Recurring Neural Networks, RNN ist das, und das ist ein Netzwerk von verschiedenen Prozesse, die abgelaufen werden. Werden diese ganzen Wust von Dateien reingelesen und daraus werden Kontexte gebaut. Das heißt, du merkst dann plötzlich Kontext, also wer ist der Autor? Aha, was war sein seine Absicht durch diese Scheiben und der hat sich dann diese Wortsequenz verwendet, das zu machen. Wenn du das bedenkst jetzt computermäßig, ⁓ Millionen Mal hintereinander, dann lernt der Computer aus einer Weile zu sagen, hey, ich kann doch denselben Text auch wieder zurück generieren. Und auf dieser Weise ist eigentlich ChatGPT gar nicht so schlecht. Ich glaube, wir wissen es nicht, aber wir meinen, auf Deutsch ist es nicht so gut, wie es auf Englisch ist. Wieso? Weil einfach mehr Text vielleicht schon existiert oder schon eingelesen worden ist von ChatGPT und deswegen ist ihr Englischer, wo es schon viel besser also der, der, Der deutsche Schüler steht vielleicht nicht so sehr für die Gefahr, seine ganzen Aufsätze durch ChatGP-Teach schreiben zu lassen. Der amerikanische Schüler ist dumm, wenn er es nicht ChatGP verwendet.

Speaker 1: Und ich glaube, man kann sich das praktisch so vorstellen, ich füttere quasi dieses System. mit Informationen. Also ich lese dem 100.000 Mal verschiedene Goethe-Texte vor und alle anderen Arten, gebe verschiedene Datenpunkte da rein, so wie wenn ich meiner Katze sage, das ist Thunfisch, das ist Chicken, das ist Rind, das ist Karotte und im besten Fall checkt sie es und kann es wieder zurückverfolgen oder ich habe sie konditioniert à la Pavlov. Aber im Endeffekt ist es darum, ich gebe Informationen rein und dieses System ist halt so intelligent, dass es diese Punkte miteinander verbinden kann und dann auch Neues daraus schaffen kann. irgendwann, richtig?

Speaker 2: Das ist so eine leichte Umschreibung von diesem Deep Learning Architektur. Und dieses Deep Learning heißt, dass ich diesen ganzen Text auf Worte, auf Wortlaute, auf Kontext auseinanderreiße. Und diesen auseinanderreißen kann ich entweder sequenziell machen, das heißt ich mache das erst die ganzen Aufsatz durch und dann schaue ich die ganzen Worte, welche Worte verwendet man, oder ich kann es auch parallel machen. Und deswegen diese recurring network Architektur und das ist das Transformator eigentlich mit, dass ich parallel alles machen kann. Das heißt ich muss nicht Jahre warten bis ich den ganzen Goethe Text durch habe. Ich kann das innerhalb von ein paar Sekunden machen.

Speaker 1: Tim, es ist so, unsere Reihe beim Podcast beschäftigt sich ja gerade mit Geld und Arbeit. Und ich muss sagen, seit ich ChatGPT entdeckt habe, fühle ich sehr viel. Du hast ja gesagt, das können wir. Wir Menschen fühlen ganz viel, die Menschen nicht. Ich fühle ... Sagen wir schon auch Angst. Man könnte es Angst nennen. mein Gott, so viele Jobs, ich in der Vergangenheit gemacht habe, werden auf jeden Fall ersetzt werden, das weiß ich. Viele aber auch, wie z.B. Interviews für Immigration nicht, weil ich glaube, da kommt einfach auch wieder meine menschliche Empathie ins Spiel. Wenn man jetzt mal auf alle möglichen Jobs guckt, was würdest du sagen, wie viel Prozent wird wegfallen? Wer verliert alles seinen Job? Was für ein Cliffhanger. Wie viele werden denn jetzt durch künstliche Intelligenz ihren Job verlieren? Das erfährst du schon nächsten Money Monday. Und falls du dich jetzt auch wie ich total für ChatGBT interessierst und richtig verstehen möchtest, wie man es anwendet, dann schau unbedingt in die Show Notes. Ingo hat nämlich Tim und mich auf eine Idee gebracht und so geben wir jetzt Workshops auf Englisch und auch auf Deutsch, ⁓ dir ChatGBT zu erklären und interaktiv zu lernen, wie das Ganze funktioniert. Ein Rabattcode warte für dich. Also, nie schon ausgucken und viel Spaß beim Chat-GBT ausprobieren. ⁓ Fragen, Feedback oder Themenwünsche hat. How I Make My Money wird gesponsert von der Mayberg Finanzakademie. Spannende Online-Kurse für deine finanzielle Zukunft zu ETFs, Immobilien und Altersvorsorge. Natürlich gibt's für dich Rabatt. Schau dafür einfach in die Show Note.