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00:00 – 0:00:02
Ja, hallo und herzlich willkommen. Hier ist der Probe-Podcast.
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0:00:02 – 0:00:10
Heute mal wieder zu viert, denn es gibt ja einiges zu bereden in der Welt.
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0:00:10 – 0:00:13
Also gefühlt hat man den Eindruck, man redet seit zwei Jahren darüber,
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0:00:13 – 0:00:18
dass man diese Ausgabe machen muss und schiebt sie immer und immer und immer und immer wieder auf.
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0:00:18 – 0:00:21
Aber jetzt ist es soweit. Es passt gerade in den Zeitgeist.
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0:00:21 – 0:00:25
Wir müssen heute über das reden, was uns letzten Endes wahrscheinlich alle umbringen wird.
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0:00:25 – 0:00:33
Und dazu habe ich mir natürlich wie immer die lustre Gästeriege mit Ahnung von der Sache eingeladen.
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0:00:33 – 0:00:37
Da wäre zum einen unser Host, der Sascha. Herzliche Grüße nach Dortmund.
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0:00:37 – 0:00:38
Ja, hallo!
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0:00:38 – 0:00:45
Und dann haben wir hier der sich aus irgendeinem Grund duplizierte, glatzköpfige Hamburger Besoffene.
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0:00:45 – 0:00:47
Wie bitte?
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0:00:47 – 0:00:48
Thomas.
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0:00:48 – 0:00:49
Echt?
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0:00:49 – 0:00:51
Wir sind gar nicht…
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0:00:51 – 0:00:59
Wir sind, wir sprechen jetzt nur noch, kennt ihr die Serie hier, Pluribus, die neue auf Apple TV?
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0:00:59 – 0:01:13
Von Vince Gilliam, dem Breaking Bad Macher, da gibt es eine Hauptprotagonistin und die interagiert immer mit der Menschheit und die sagen immer "Wir".
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0:01:13 – 0:01:22
Ich bin heute auch wir. Hallo, wir heißen Peter und Thomas. Wir auch.
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0:01:22 – 0:01:28
Absolutes Chaos über eine Leitung. Der Vorteil ist, niemand kann das schneiden.
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0:01:28 – 0:01:31
Wir hauen es einfach morgen so raus, wie es gerade ist.
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0:01:31 – 0:01:37
Sehr gut. In diesem Sinne würde ich mal sagen, Sascha, hast du dein Soundboard aktiv?
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0:01:37 – 0:01:41
Nee, hab ich nicht. Ich hatte dich gefragt gehabt und irgendwie…
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0:01:41 – 0:01:46
Du bist ja ein Knaller, du bist so ein Knaller. Und jetzt?
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0:01:46 – 0:01:49
Wir müssen das Intro hinterher reinschneiden.
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0:01:49 – 0:01:53
Natürlich, schneiden wir das hinterher. Hast du das mal im Intro? Ich hab jetzt so schön anmoderiert.
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0:01:53 – 0:02:06
[Musik]
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0:02:06 – 0:02:30
[Musik]
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0:02:30 – 0:02:34
Ja gut, das hab ich in der Marke gesetzt, jetzt weiß ich wo ich das Intro schneiden muss.
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0:02:34 – 0:02:36
Wir schneiden das Intro rein.
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0:02:36 – 0:02:38
Und dann…
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0:02:38 – 0:02:40
Eigentlich wollte ich das Intro abspielen und dann wollte ich über das Thema reden.
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0:02:40 – 0:02:42
Weil das Thema…
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0:02:42 – 0:02:44
Worüber reden wir eigentlich?
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0:02:44 – 0:02:48
Außer, dass wir um den heißen Brei herumreden, wie Tobi eben gerade.
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0:02:48 – 0:02:51
Wir wollen über KI reden und wir wollen auch über PETA reden, oder?
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0:02:51 – 0:02:53
Lieber über KI.
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0:02:53 – 0:02:57
Okay, dann reden wir mit dir, Peter, über KI.
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0:02:57 – 0:02:59
Klingt gut.
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0:02:59 – 0:03:01
Ist ja auch sein Fachgebiet, nicht?
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0:03:01 – 0:03:04
Fachgebiet, nicht weil es eine künstliche Intelligenz wäre, sondern weil wir gedacht
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0:03:04 – 0:03:07
haben, wir müssen mal jemanden einladen, der so ein bisschen Ahnung von der Sache hat.
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0:03:07 – 0:03:12
Vor allem das Intro, was ich habe, das ist KI generiert. Und wir haben ja vor zwei Jahren,
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0:03:12 – 0:03:17
glaube ich, zuletzt über das Thema KI geredet und seitdem hat sich, würde ich mal sagen,
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0:03:17 – 0:03:23
das Spiel verändert. Und ich glaube, ich muss gar kein Soundbeispiel bringen, ich glaube,
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0:03:23 – 0:03:30
du kennst Zuno und Judio und wie sie alle heißen. Habe ich recht? Hat das Spiel sich geändert?
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0:03:30 – 0:03:41
Naja, also technisch ist es ja schon beeindruckend, was möglich ist. Also die Qualität im Sinne von
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0:03:41 – 0:03:47
Klangqualität ist immer besser geworden. Man hört es noch ein bisschen zum Beispiel bei den Vocals,
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0:03:47 – 0:03:55
dass die so ein leichtes technisches Lispeln haben und Ähnliches. Aber das sind Kleinigkeiten und das
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0:03:55 – 0:04:01
ist vielleicht eine Frage von ja oder weniger an Technologie. Das ist nichts Systemisches,
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0:04:01 – 0:04:06
wo man sagt, das kann nicht mehr weggehen, sondern das ist ein bisschen eine Frage der
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0:04:06 – 0:04:12
Zeit und es ist ununterscheidbar, was die technische Klangqualität betrifft.
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0:04:12 – 0:04:19
Gerade bei Lisbon, bei Lisbon, kann man ja mit Autotune oder mit anderen technischen
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0:04:19 – 0:04:25
Möglichkeiten doch einiges machen. Ich meine, wie war das? Wir hatten bei Sat.1 eine Nachrichtensprechstunde,
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0:04:25 – 0:04:33
Sprecherin. Die ist auf RTL. Ich weiß gar nicht wie sie heißt. Ich glaube die ist immer noch da, oder?
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0:04:33 – 0:04:40
Ja, so eine blonde mit Locken. Ich weiß, dass Lars Kolena diese Witze vor 20 Jahren gemacht hat.
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0:04:40 – 0:04:45
Die hat auf jeden Fall ein ganz starkes Listbild und ist trotzdem Nachrichtensprecherin. Und da
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0:04:45 – 0:04:51
merkt man, wie die Technik da immer einsetzt. Ich weiß nicht, wie viele Plugins die da auf
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0:04:51 – 0:04:59
ihre Stimme, auf ihre Stimmspur haben. Auf jeden Fall ist das Listbild dann fast weg. Also das wäre ja etwas, was man technisch lösen könnte.
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0:04:59 – 0:05:08
Ja und auch. Also ich denke, das ist jetzt ein Artefakt der Technologie und dieses Artefakt wird verschwinden. Das ist einfach ein winziges Detail.
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0:05:08 – 0:05:15
Und man hat das ja auch bei den Grafiken gesehen. Da gab es am Anfang auch so ein paar Sachen, wo man immer das sofort erkannt hat.
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0:05:15 – 0:05:22
Und ich habe neulich auf YouTube so ein Video gesehen, da wurden dann immer zwei Bilder gezeigt
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0:05:22 – 0:05:27
und man sollte sagen, welches ist jetzt KI und welches ist ein echtes Foto.
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0:05:27 – 0:05:33
Und das schafft keiner mehr. Also das ist einfach nicht mehr möglich.
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0:05:33 – 0:05:37
Also natürlich gibt es schlecht generierte Bilder, denen man das sofort ansieht,
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0:05:37 – 0:05:42
aber gut generierte Bilder, es ist unmöglich, die zu unterscheiden.
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0:05:42 – 0:05:51
Was bedeutet das gesellschaftlich? Oder ich sag mal im musikalischen Sinne, was heißt das? Ich meine,
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0:05:51 – 0:05:57
die KI, du hast es so schön auf den Punkt gebracht, mal in einer E-Mail, du hast gesagt,
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0:05:57 – 0:06:01
du hast geschrieben, ich glaube, dass die Jungs das irgendwie falsch verstanden haben,
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0:06:01 – 0:06:06
da die Entwickler, die KI-Entwickler. Eigentlich soll das Ding mir ja nicht den Spaß an der Freude
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0:06:06 – 0:06:09
nehmen, sondern eigentlich sollen die Dinger mir meine Steuererklärung machen.
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0:06:09 – 0:06:15
Und da ich heute den gesamten Tag damit verbracht habe, irgendwie Belege zu Buchungen zuzuordnen
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0:06:15 – 0:06:20
für die Steuererklärung, denke ich das heute noch viel stärker, als ich das sonst denke.
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0:06:20 – 0:06:24
Das ist richtig. Ja, aber die Technik ist irgendwie aus dem Sack und sie wird ihre
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0:06:24 – 0:06:31
gesellschaftliche Wirkung entfalten, ob wir das wollen oder nicht. Und das ist so ein bisschen
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0:06:31 – 0:06:36
die Frage, in welche Richtung das geht und was das mit der Gesellschaft machen wird.
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0:06:36 – 0:06:41
Aber bevor wir da reingehen, möchte ich noch eine Sache sagen. Also das eine ist die beeindruckende Klangqualität.
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0:06:41 – 0:06:52
Das andere, was ich wirklich beeindruckend finde, ist tatsächlich die musikalische Qualität von den Arrangements,
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0:06:52 – 0:06:59
aber auch von den harmonischen Effekten, die da teilweise drin sind, von den Spielereien.
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0:06:59 – 0:07:06
Das hört sich nicht an, als ob das jetzt irgendwie so ein Hobbymusiker, der ganz am Anfang seines Hobbys steht, irgendwie gemacht hat,
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0:07:06 – 0:07:13
sondern da sind oft Sachen drin, wo man denkt, wow, da ist ein schönes Schmankerl irgendwie mit eingebaut.
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0:07:13 – 0:07:24
Ja, also die heutigen Musik-KIs, die generieren wirklich top durchproduzierte Tracks, die clubtauglich sind, würde ich sogar sagen,
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0:07:24 – 0:07:28
oder die, die halt auch ganz normal Verwendung finden können.
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0:07:28 – 0:07:31
Und ich muss sagen, selbst beim Gesang
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0:07:31 – 0:07:34
hat das auch mittlerweile eine Qualität erreicht,
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0:07:34 – 0:07:37
wo man, wo ich durchaus der Meinung bin, dass das ist einsetzbar.
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0:07:37 – 0:07:41
Ja, vor allem. Was mich stört.
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0:07:41 – 0:07:45
Ich habe dich unterbrochen, Sascha, entschuldige bitte.
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0:07:45 – 0:07:48
Vor allen Dingen, wenn man hingeht, die Spuren separiert,
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0:07:48 – 0:07:52
also Streams macht und dann halt alles einzeln noch mal bearbeitet,
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0:07:52 – 0:07:56
mastert, kriegst du Ergebnisse heraus, die wirklich clubtauglich sind.
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0:07:56 – 0:08:02
Wobei ich den Eindruck habe, dass der Computer einfach nur das, was ohnehin schon als Standard
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0:08:02 – 0:08:07
da war, eliminieren kann. Also so eine rauchige Blues-Stimme durch schlechtes Mikrofon, das
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0:08:07 – 0:08:10
kriegt er noch nicht hin. Das ist alles viel zu glatt.
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0:08:10 – 0:08:13
Das ist eine Frage des Prompts tatsächlich.
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0:08:13 – 0:08:20
Das würde ich auch sagen. Also tatsächlich, das wollte ich gerade sagen, das ist clubtauglich.
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0:08:20 – 0:08:23
Wenn es nur Clubmusik wäre, das wäre ja eine Sache.
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0:08:23 – 0:08:29
Das Beeindruckende, finde ich, ist, dass er wirklich mit einer wahnsinnigen stilistischen
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0:08:29 – 0:08:35
Breite unterwegs ist und auch jeweils genretypisch alles mögliche unterbringen kann.
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0:08:35 – 0:08:40
Kreuzmusik, Schlager, er kann einen und denselben Prompt, kannst du auf unterschiedliche Musik
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0:08:40 – 0:08:41
sehen.
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0:08:41 – 0:08:47
Ich habe das bei unseren Probe-Podcast-Intros, da habe ich das zum Beispiel gemacht, da habe
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0:08:47 – 0:08:52
ich ihm gesagt, so jetzt machen wir hier das Probe-Podcast-Intro, machen wir das mal als Schlager,
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0:08:52 – 0:09:00
machen wir das mal als Volksmusik, machen wir das mal als Filmmusik, machen wir das als Schweizer
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0:09:00 – 0:09:11
Jodl, Tiroler Jodler-Version. Es geht alles, das ist der Wahnsinn. Was natürlich zu lasten,
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0:09:11 – 0:09:24
ich sag mal, der normalen Künstler geht. Weil mit was wurde die KI denn angelernt? Das ist ja alles
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0:09:24 – 0:09:32
menschliche Erzeugnisse. Kreativität. Also da ist ja jetzt gewissermaßen die juristische Frage,
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0:09:32 – 0:09:39
wie die Audioindustrie, wie die Verwertungsketten und so weiter damit umgehen. Und die sind ja
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0:09:39 – 0:09:45
offenbar auch alle miteinander im Gespräch. Die GEMA stellt ihre Forderung, es gibt jetzt die ersten
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0:09:45 – 0:09:51
Verträge, wo große Major Labels ihr Material zur Verfügung stellen, aber ein Opt-out für ihre
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0:09:51 – 0:09:56
Künstler zulassen, die dann wahrscheinlich, wenn sie jetzt nicht gerade zur Top Ten gehören,
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0:09:56 – 0:10:02
irgendwie erstmal ein ernstes Gespräch mit ihrem Management bekommen. Dieses Opt-out ist dann
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0:10:02 – 0:10:08
wahrscheinlich kein ganz freiwillig mögliches, sondern da wird es auch ökonomischen Druck geben.
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0:10:08 – 0:10:10
Und vor allem ist das nicht schon längst zu spät.
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0:10:10 – 0:10:14
Da wurde doch schon dreimal das Internet reingekippt und durchgewirkt.
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0:10:14 – 0:10:18
Du kannst maximal noch für neue Kunsten Opt-out machen.
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0:10:18 – 0:10:22
Und es ist ja auch die Frage, alles passiert ja immer global,
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0:10:22 – 0:10:30
aber Sachen legal zu verfolgen, ist halt etwas, was global einfach nicht gut funktioniert.
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0:10:30 – 0:10:34
Denn es gibt kein Weltgericht, was sich jetzt darum kümmern könnte,
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0:10:34 – 0:10:36
weder in der Strafverfolgung.
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0:10:36 – 0:10:43
Ja, ich sehe es jetzt auch nicht um die Ecke, also jedenfalls nicht in absehbarer Zeit und nicht für solche Probleme.
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0:10:43 – 0:10:48
Was ich mitbekommen habe, dass sich daraus gewisse Trends entstanden sind.
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0:10:48 – 0:10:57
Wenn man sich so gewisse TikTok-Videos oder YouTube-Shorts anschaut, dann gibt es zum Beispiel jetzt von diversen Weihnachtshits,
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0:10:57 – 0:11:07
Es gibt mittlerweile so indische Version, ob das noch hier Last Christmas ist, was dann so mit einem indischen Akzent gesungen wird.
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0:11:07 – 0:11:12
Ich bin mir sicher, dass das alles kein generiertes ist. Da hat sich keiner hingesetzt und hat das tatsächlich eingesungen.
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0:11:12 – 0:11:22
Weil das gar nicht mal so einfach ist. Also ich habe es ausprobiert. Da musst du schon ganz schön prompt rumschrauben, bis das hinhaut.
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0:11:22 – 0:11:30
Aber das ist ja, finde ich, jetzt gerade, da kommen wir dann ja schon zu der Beantwortung oder der Frage, was macht das denn eigentlich?
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0:11:30 – 0:11:36
Das, finde ich, ist das Interessante. Da gibt es jetzt ein Tool, wo man auf den ersten Blick denkt, das nimmt uns jetzt Kreativität ab.
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0:11:36 – 0:11:42
Und sofort bildet sich eine Meta-Kreativität, wo man denkt, okay, was kann ich jetzt hiermit anfangen?
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0:11:42 – 0:11:48
Und das war sicherlich nicht im Sinne des Erfinders zu sagen, hey, Weihnachtslieder mit indischem Akzent für TikTok-Videos.
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0:11:48 – 0:11:54
Und das finde ich ist dann, da habe ich so ein Grundvertrauen in den menschlichen Geist,
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0:11:54 – 0:11:59
dass er mit jeder Technologie immer eine neue Ebene der Kreativität findet,
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0:11:59 – 0:12:05
die einen dann auch überrascht und wo dann auch irgendwann interessante Sachen rauskommen,
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0:12:05 – 0:12:10
die vielleicht auch noch über Weihnachtslieder mit indischem Akzent hinausgehen.
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0:12:12 – 0:12:20
Also es gibt die Sonic State Kollegen, die waren neulich auf der Bristronica.
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0:12:20 – 0:12:26
Die haben da ein bisschen mitgefilmt und die haben da unter anderem ganz interessante Sachen
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0:12:26 – 0:12:27
gefunden.
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0:12:27 – 0:12:33
Das ist so was wie, wie Superbooth ist es nicht, es ist halt so eine kleine Musikmesse
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0:12:33 – 0:12:35
gewesen in Großbritannien.
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0:12:35 – 0:12:44
Und da hatten die eine Firma interviewt, ich finde das gerade nicht, ich muss das nochmal
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0:12:44 – 0:12:45
raussuchen.
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0:12:45 – 0:12:52
Die hatten ein ganz faszinierendes, ich weiß nicht, ob es ein Plugin war oder auf jeden
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0:12:52 – 0:12:59
Fall ein Software-Tool, was mit Machine Learning zusammenarbeitet und du kannst da quasi deine
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0:12:59 – 0:13:06
Sachen rein tun, deine Samples rein tun und kannst dann mithilfe der KI, kannst dir Fragen
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0:13:06 – 0:13:12
stellen und kannst dir zum Beispiel sagen, ja, bau mir mal bitte für diesen Song hier
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0:13:12 – 0:13:17
einen speziellen Sound, der so und so klingen soll.
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0:13:17 – 0:13:22
Vielleicht, ich hab hier gerade einen Filmscore, mach mir da mal so einen Trompetenzound, der
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0:13:22 – 0:13:26
im Hintergrund so anschwillt und irgendwie so reinfliegt oder sowas.
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0:13:26 – 0:13:40
Das hat das Ding tatsächlich dann gemacht. Und das ist ja auch dann eine kreative Art und Weise, wie Komponisten, wie Produzenten unterstützt werden könnten.
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0:13:40 – 0:13:49
Ja, auf jeden Fall, weil viele von diesen Tools sind ja auch einfach wahnsinnig komplex und diese Komplexität trägt nicht immer dazu bei, kreativ damit umzugehen,
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0:13:49 – 0:13:53
zu gehen, sondern das ist eigentlich etwas, das steht dann zwischen mir und der eigentlichen
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0:13:53 – 0:13:57
Kreativität, weil ich muss einfach die ganze Technik davon beherrschen.
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0:13:57 – 0:14:04
Da gibt es mittlerweile so eine Art Schnittstelle oder die, sagen wir mal, ist so dabei, sich
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0:14:04 – 0:14:10
herauszubilden, wie man eigentlich diese KI-Modelle verwenden kann, damit die dann hinterher Applikationen
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0:14:10 – 0:14:11
steuern können.
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0:14:11 – 0:14:16
Und da habe ich auch so ein eindrucksvolles Video gesehen, da ging es dann darum, Blender,
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0:14:16 – 0:14:19
Diese 3D-Software, mit der man 3D-Animationen machen kann,
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0:14:19 – 0:14:21
wer so ein Programm jemals aufgemacht hat,
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0:14:21 – 0:14:25
der wird erschlagen von den Menüs, von den Funktionen,
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0:14:25 – 0:14:28
von den Graphen, die dahinter stecken und so weiter.
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0:14:28 – 0:14:31
Also die haben eine wirklich sehr steile Lernkurve,
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0:14:31 – 0:14:34
dagegen ist eine DAW ein triviales Spielzeug.
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0:14:34 – 0:14:36
Ja, du meinst hier MCP, ne?
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0:14:36 – 0:14:39
Heißen? Wieso?
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0:14:39 – 0:14:40
MCP? Kann sein, ja.
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0:14:40 – 0:14:41
MPC.
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0:14:41 – 0:14:44
MPC, genau. MPC-Server.
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0:14:44 – 0:14:46
Ja, der Kollege ist lecker Szeniker, verzeiht ihm das.
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0:14:46 – 0:14:48
Alles gut.
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0:14:48 – 0:14:52
Ja, und damit ist es dann halt möglich, dass jemand,
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0:14:52 – 0:14:56
der noch nie mit so einem 3D-Programm gemacht hat,
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0:14:56 – 0:14:59
jetzt modellieren kann, weil er sagt dem Programm eigentlich nur,
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0:14:59 – 0:15:00
was er gern haben möchte.
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0:15:00 – 0:15:02
Und das Programm kann es dann selber übersetzen
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0:15:02 – 0:15:06
oder beziehungsweise diese KI-Schicht dazwischen in,
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0:15:06 – 0:15:08
welche Funktionen von dem Programm müssen jetzt eigentlich wie
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0:15:08 – 0:15:11
in welcher Reihenfolge aufgerufen werden,
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0:15:11 – 0:15:12
um das entsprechend umzusetzen.
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0:15:12 – 0:15:22
Und das bedeutet, man kann jetzt kreativ mit diesem 3D-Tool umgehen, ohne dass man vorher monatelang erstmal das Handwerkszeug dafür lernen musste.
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0:15:22 – 0:15:30
Von in welchem Menü versteckt sich jetzt eigentlich die Nubsflächenbearbeitung oder wie auch immer das heißt.
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0:15:30 – 0:15:36
Eine der ersten Anwendungen war ja gewesen bei Blender.
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0:15:36 – 0:15:40
Kurz darauf folgte auch für die DAW hier Reaper.
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0:15:40 – 0:15:41
Da gibt's das auch.
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0:15:41 – 0:15:43
Ja.
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0:15:43 – 0:15:47
Da kannst du das auch komplett steuern.
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0:15:47 – 0:15:50
Das ist auf jeden Fall total irre.
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0:15:50 – 0:15:54
Du hast dann halt da ein Promptfeld und da häckst du deine Sachen rein.
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0:15:54 – 0:15:57
Aber das ist das, was du ja gerade gesagt hattest, Sascha.
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0:15:57 – 0:16:01
Du hattest ja gesagt, dass der Prompt,
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0:16:01 – 0:16:04
ich nenne es jetzt mal so einen indischen Interpreten,
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0:16:04 – 0:16:06
der englische Weihnachtslieder singt,
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0:16:06 – 0:16:09
um denen herzustellen, dass das gar nicht so einfach ist.
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0:16:09 – 0:16:12
Ja, man muss experimentieren, das ist es.
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0:16:12 – 0:16:21
Das heißt, dass Peter ja recht hat, dass sich momentan die Entwicklung eher dahin geht,
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0:16:21 – 0:16:28
wie kann man diese KI-Tools nutzbarer machen, ohne dass man komplizierte Prompts entwickeln muss.
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0:16:28 – 0:16:32
Ja, und vor allem die Industrie ist auf der Suche nach einem Geschäftsmodell.
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0:16:32 – 0:16:37
Momentan jede Anfrage, die man bei GPT macht, selbst wenn man in Service bezahlt,
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0:16:37 – 0:16:43
ist ein großer Verlust. Die zahlen da jedes Mal entsprechend drauf und das nicht so knapp.
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0:16:43 – 0:16:48
Und niemand weiß momentan so recht, wie man damit irgendwann Geld verdienen kann,
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0:16:48 – 0:16:52
beziehungsweise überhaupt die Unkosten reinbekommen. Und jetzt TikTok-Videos,
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0:16:52 – 0:16:57
das ist wahrscheinlich, also dass Kinder dann irgendwelche Weihnachtslieder mit indischen
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0:16:57 – 0:17:04
Stimmen machen, ist wahrscheinlich nicht so der große Margenbringer. Aber wenn man sich vorstellt,
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0:17:04 – 0:17:10
Für die TikTok-Videos, die das Buch geladen haben, schon, weil die Klickzahlen gehen in die Millionen.
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0:17:10 – 0:17:18
Ja, das stimmt. Aber so eine Technologie, mit der es dann wirklich ist, eine sehr komplexe Anwendung
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0:17:18 – 0:17:25
wie Photoshop, Blender oder Anodore sehr einfach zu benutzen, zugänglicher zu machen, da kann man
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0:17:25 – 0:17:28
sich sowohl vorstellen, dass der Endkunde dafür bezahlt, man kann sich aber auch vorstellen,
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0:17:28 – 0:17:33
dass die Anbieter von einer DOR, einem 3D-Modeling-Programm oder Ähnlichem,
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0:17:33 – 0:17:40
auch bereit sind, dafür zu zahlen, weil sie damit ihre Software einfach einem breiteren
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0:17:40 – 0:17:46
Kreis von Kunden zugänglich machen können? Was ich mir zum Beispiel vorstellen könnte,
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0:17:46 – 0:17:53
was ich eigentlich ganz praktisch finden würde, jetzt mal ganz weit nach vorne gedacht,
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0:17:53 – 0:18:03
Also wenn es darum geht zum Beispiel, die Welt ein bisschen, ich sag mal, moderner aufzustellen,
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0:18:03 – 0:18:09
ressourcenschonender mit unserer Umwelt umzugehen, was ich mir vorstellen könnte,
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0:18:09 – 0:18:15
ist, dass eine KI zum Beispiel dabei helfen könnte, einen 3D-Drucker zu steuern, um mir
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0:18:15 – 0:18:21
Gegenstände, die ich vielleicht in meinem Haushalt brauche, herzustellen. Also wenn ich zum Beispiel
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0:18:21 – 0:18:28
ich zum Beispiel sage, ich will hier einen Nagel in die Wand hauen, ich brauche einen Hammer.
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0:18:28 – 0:18:34
Dann kann ich der KI sagen, KI, erzeuge mir mal einen Hammer, mit dem ich einen Nagel,
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0:18:34 – 0:18:39
halte ich dann in die Kamera, mit dem ich diesen Nagel in die Wand schlagen kann.
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0:18:39 – 0:18:42
Erzeuge mir bitte ein Werkzeug dafür.
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0:18:42 – 0:18:44
Und inwiefern spart das Ressourcen?
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0:18:44 – 0:18:46
Ich wollte es auch gerade fragen.
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0:18:46 – 0:18:51
Weil tatsächlich einen Hammer herzustellen, der dann auch funktioniert, der dauerhaft
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0:18:51 – 0:18:55
stabil ist, weil normalerweise, wenn du einmal zu deinem Zuchtengeburtstag einen Hammer geschenkt
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0:18:55 – 0:18:57
bekommen hast, der hält ein Leben.
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0:18:57 – 0:19:00
Das würde ich jetzt bei dem 3D-Drucker…
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0:19:00 – 0:19:01
Das war jetzt nur ein Beispiel.
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0:19:01 – 0:19:03
Aber können wir das auch für andere Beispiele?
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0:19:03 – 0:19:10
Also wenn zum Beispiel hier, wenn ich hier jetzt ein Keyboard habe, ich brauche einen
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0:19:10 – 0:19:14
Keyboard-Stand dafür, um das Keyboard halt aufzurichten.
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0:19:14 – 0:19:25
Normalerweise gehe ich ins Internet und da habe ich da irgendwie ein Massenprodukt aus China, was dann erst hierher mit dem Schiff gebracht werden muss.
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0:19:25 – 0:19:39
Und wenn ich einfach sage, hier KI, erzeuge mir mal für meinen 3D-Drucker eine Vorlage, das Keyboard hat die und die Ausmaße, ich brauche einen Stand, der mir irgendwie einen 15 Grad Winkel Stand herstellt,
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0:19:39 – 0:19:44
dann kann er das für mich machen. Das Ding muss dann nicht über den Ozean hierher gefahren werden erst.
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0:19:44 – 0:19:47
Und da müssen nicht erst 100.000 Stück von produziert werden.
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0:19:47 – 0:19:51
Nee, nur der Drucker selber muss über den Ozean hierher gebracht werden
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0:19:51 – 0:19:54
und das Filament, mit dem du das dann entsprechend druckst.
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0:19:54 – 0:20:01
Das ist korrekt, aber du wirst sicherlich an der Stelle Ressourcen aufwenden müssen,
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0:20:01 – 0:20:05
aber dieser 3D-Drucker kann ja dann auch noch andere Sachen herstellen.
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0:20:05 – 0:20:11
Ja, und dann wird es so sein, also jedenfalls wenn ich so meine Erfahrungen mit ChitGPT betrachte,
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0:20:11 – 0:20:16
du wirst das machen, du wirst es ausdrucken und dann wirst du feststellen, das Ding wackelt ja irgendwie total.
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0:20:16 – 0:20:20
Und dann sagt er, ja, das wusste ich nicht, das war ein kleiner Fehler irgendwie,
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0:20:20 – 0:20:24
aber wenn dich das interessiert, dass es nicht wackelt, kann ich dir gerne einen neuen Entwurf machen,
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0:20:24 – 0:20:27
bei dem wackelt dann gar nichts mehr. Dann druckst du es ein zweites Mal aus.
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0:20:27 – 0:20:34
Aber dann könnte man denn ja zum Beispiel dann, und da kommt dann wieder die Idee,
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0:20:34 – 0:20:42
Indem man sagt, wenn ich das kommerzialisiere, kann ich ja sagen, hey, wenn du unsere Software benutzt oder unseren Service benutzt,
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0:20:42 – 0:20:45
muss ja auch nicht meine Software sein, wenn du unseren Service benutzt,
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0:20:45 – 0:20:51
dann können wir dir dabei helfen, Alltagsgegenstände bei dir zu Hause herzustellen.
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0:20:51 – 0:20:54
Du brauchst dann nur Filament und nur einen 3D-Drucker, mehr brauchst du nicht.
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0:20:54 – 0:20:58
Du musst dann nicht mehr bei Amazon bestellen.
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0:20:58 – 0:21:05
Aber wenn ich den Gedanken weiterspinne, haben wir 65 Millionen 3D-Drucker in ungefähr so vielen Haushalten in Deutschland.
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0:21:05 – 0:21:10
Und die Leute drucken sich sämtlichen Trödel aus und wir können die ganze Paketindustrie...
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0:21:10 – 0:21:15
Okay, du hast recht. Du willst natürlich keine 65 Millionen 3D-Drucker haben,
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0:21:15 – 0:21:20
sondern du willst vielleicht in deiner Community, sag ich mal, gibst vielleicht
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0:21:20 – 0:21:30
Eine Station mit, keine Ahnung, 30 Druckern, die permanent 24 mal 7 vielleicht in Betrieb sind und sowas herstellen können für dich.
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0:21:30 – 0:21:36
In dem Maße, wo man es leichter macht, Gegenstände zu bekommen,
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0:21:36 – 0:21:42
wird die Nachfrage nach "Ich möchte mehr Gegenstände haben" steigen. Deswegen habe ich Zweifel an dem ressourcenschonenden.
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0:21:42 – 0:21:46
Und ich habe einen Waschsalon vor Augen oder so Festival-Dixi-Klos.
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0:21:46 – 0:21:48
Also, also…
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0:21:48 – 0:21:50
Stell mir mal ein Dixi-Klo her.
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0:21:50 – 0:21:55
Nein, was er sagen will ist, zum Beispiel beim Waschsalon, da gibt es das.
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0:21:55 – 0:21:58
Trotzdem möchten die Leute lieber ihre Waschmaschine zu Hause haben.
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0:21:58 – 0:21:59
Danke.
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0:21:59 – 0:22:01
Vielleicht ist es dann auch irgendwann ein Statussymbol.
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0:22:01 – 0:22:05
Ich hab hier mal einen BMW-Drucker, der ist besser als deiner.
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0:22:05 – 0:22:10
Ja, ich kenne auch Leute, die sich einen Drucker geholt haben und dann allen möglichen Scheiß drucken.
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0:22:12 – 0:22:19
Das ist nämlich so der Gedanke. Ich habe 2015 mal ein paar Monate lang unter einem 3D-Drucker gewohnt.
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0:22:19 – 0:22:20
Ach du Scheiße.
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0:22:20 – 0:22:24
Das war nicht gerade angenehm, zumal das noch vor meinem Tinnitus war.
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0:22:24 – 0:22:28
Okay, das ist ätzend.
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0:22:28 – 0:22:35
Und abgesehen davon, also ist das jetzt deine Utopie, dass wir uns einfach sämtlichen Schrott
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0:22:35 – 0:22:38
anstatt zu bestellen einfach drucken? Also da waren ja die Taliban weiter vor 20 Jahren
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0:22:38 – 0:22:39
mit ihren gedruckten Waffen.
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0:22:39 – 0:22:48
Aber die funktionieren nur einmal und die brauchen immer noch einen Nagel.
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0:22:48 – 0:23:01
Die Frage ist doch, könnte man daraus ein Konzept entwickeln, um vielleicht nicht
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0:23:01 – 0:23:07
Massenproduktion von unsinnigen Enemy-Figuren.
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0:23:07 – 0:23:11
Aber ich bleibe kritisch. Darf ich ein Beispiel geben?
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0:23:11 – 0:23:17
Die gleiche Hoffnung hatte man in den 80er Jahren mit dem papierlosen Büro.
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0:23:17 – 0:23:21
Man hat gedacht, hey, ich kann meine Texte ja toll am Computer machen,
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0:23:21 – 0:23:26
da kann ich das vorher entsprechend korrigieren und danach kann ich es ganz einfach ausdrucken,
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0:23:26 – 0:23:28
dann habe ich das in schöner Qualität.
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0:23:28 – 0:23:33
Wozu hat das geführt? Der Papierverbrauch hat sich irgendwie verzehnfacht. Jeder hat
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0:23:33 – 0:23:39
irgendwie so einen riesengroßen Elektroschrottdrucker. Dazu gibt es das krankste, was Ressourcen betrifft,
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0:23:39 – 0:23:43
Geschäftsmodell der Welt, bei dem die Drucker mehr oder weniger verschenkt werden,
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0:23:43 – 0:23:49
damit man hinterher bei den Drohnern Geld verdienen kann, was gleichzeitig dazu führt,
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0:23:49 – 0:23:53
dass die Drucker von heute schlechter sind technisch als die Drucker von vor zehn Jahren.
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0:23:53 – 0:23:56
Also ich kann mir gut vorstellen, dass sich die Sachen…
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0:23:56 – 0:24:01
Und die Toner klassisch mit irgendwelchen Copyright MP3s versehen werden.
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0:24:01 – 0:24:05
Da sind jetzt überall Chips drin irgendwie. Das muss man sich mal vorstellen.
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0:24:05 – 0:24:09
Das stimmt, das ist total krank. Und du kannst sie auch nicht einfach wegwerfen,
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0:24:09 – 0:24:12
sondern du musst die Dinger tatsächlich dann zurückschicken.
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0:24:12 – 0:24:16
Ja, du solltest das eigentlich tun, wenn du…
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0:24:16 – 0:24:19
Sollte man tun, weil der Toner giftig ist.
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0:24:19 – 0:24:24
Ja, aber jetzt da bin ich auch nicht so optimistisch, dass das jeder brav tut.
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0:24:24 – 0:24:30
Also was ich damit sagen will, ist, ich kann mir sehr gut vorstellen, dass das so kommt,
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0:24:30 – 0:24:35
dass sehr vieles ausgedruckt wird. Ich glaube nicht, dass das zur Ressourcenschonung beiträgt.
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0:24:35 – 0:24:38
Da bin ich ein bisschen misstösch.
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0:24:38 – 0:24:48
Ja, ich bin ja Idealist. Es ist vielleicht meine deutsche Herkunft, keine Ahnung. Wir hatten ja
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0:24:48 – 0:24:51
mal ein Idealismus hier in Deutschland, bevor er dann platt gemacht wurde.
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0:24:51 – 0:24:54
Ich bin auch Idealist, aber das heißt nicht, dass...
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0:24:54 – 0:24:57
Nee, du bist glaube ich auch Realist.
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0:24:57 – 0:25:02
Kommt immer drauf an. Ich wechsele flexibel zwischen den Positionen.
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0:25:02 – 0:25:15
Naja, ich sag mal so, die Idee dahinter von mir ist, einfach vielleicht dafür zu sorgen,
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0:25:15 – 0:25:24
dass halt nicht so viele Wegwerfartikel produziert werden, einfach nur so, ja, eine Massenherstellung,
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0:25:24 – 0:25:29
sondern dass du tatsächlich so eine Just-in-Time-Herstellung hast.
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0:25:29 – 0:25:36
Aber nehmen wir doch mal dein Beispiel mit dem Keyboard und dem Ständer. Nehmen wir an,
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0:25:36 – 0:25:41
das würde jetzt so realisiert. Dann hast du jetzt hinterher hier in deinem Heimstudio so
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0:25:41 – 0:25:46
einen kleinen Ständer für dein kleines Ding und dann sitzt du da abends alleine und spielst da
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0:25:46 – 0:25:52
deine Tracks irgendwie ein. Ist da nicht vielleicht das eigentliche Problem? Und vorher bist du bei
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0:25:52 – 0:25:58
dem Community-Drucker gewesen. Wäre es nicht eigentlich viel cooler, wenn es irgendwo beispielsweise
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0:25:58 – 0:26:03
Übungsräume und alles als Infrastruktur irgendwie gäbe? Und dort gäbe es…
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0:26:03 – 0:26:06
Das stimmt. Ein großes Keyboard.
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0:26:06 – 0:26:08
Da gäbe es ein großes Keyboard.
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0:26:08 – 0:26:09
Und so ein kleines Keyboard.
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0:26:09 – 0:26:25
Genau. Also beispielsweise, ich habe in den 90ern Filme gemacht und damals gab es solche öffentlichen Studieräume, die konnte man für ein Apple und ein i oder umsonst, wenn man ein Konzept vorgelegt hat, konnte man da stundenweise das irgendwie mieten.
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0:26:25 – 0:26:29
Da gab es Kameras, da gab es die Möglichkeit Videoschnitt zu machen.
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0:26:29 – 0:26:30
Das waren die offenen Kanäle, ne?
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0:26:30 – 0:26:31
Ja, genau.
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0:26:31 – 0:26:34
Das haben sie irgendwann privatisiert.
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0:26:34 – 0:26:36
Ja, aber das war halt...
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0:26:36 – 0:26:39
Also in Hamburg wenigstens. Ich weiß nicht, wie es in einer anderen Region ist.
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0:26:39 – 0:26:44
Das war einfach eine Möglichkeit, irgendwie an diese ganzen Sachen irgendwie ranzukommen.
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0:26:44 – 0:26:49
Die Kameras und so weiter, die hatten so hohe Qualität für die damalige Verhältnisse.
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0:26:49 – 0:26:52
Das war absolut unerschwinglich für mich als Student.
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0:26:52 – 0:26:56
Und man hat dort dann halt auch Gleichgesinnte kennengelernt.
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0:26:56 – 0:27:01
Und dann sind daraus Projekte entstanden, wo man Sachen zusammen gemacht hat.
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0:27:01 – 0:27:04
Und das wäre doch eigentlich noch viel besser.
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0:27:04 – 0:27:12
Also zurück wieder zu diesem "Wir machen etwas gemeinsam in der Community".
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0:27:12 – 0:27:16
Und vielleicht beides kombinieren.
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0:27:16 – 0:27:22
Wir treffen uns in der Community und drucken für alle Tannenbäume.
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0:27:22 – 0:27:25
Wir drucken für alle was aus.
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0:27:25 – 0:27:29
Wir drucken für alle kleine Tannenbäume irgendwie mit indischem Schmuck.
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0:27:29 – 0:27:39
Geil. Ja, aber du hast recht. Das wäre natürlich noch besser.
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0:27:39 – 0:27:41
Ich meine, da haben wir ja auch schon oft drüber geredet, ne?
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0:27:41 – 0:27:48
Wenn Tobi so erzählt von seiner Arbeit, über Möglichkeiten, über Proberäume und so.
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0:27:48 – 0:27:54
Ja, das ist die Frage, brauchen wir eigentlich immer mehr und immer mehr Gegenstände, um zufriedener zu sein?
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0:27:54 – 0:28:00
oder ist nicht vielleicht langsam mal der Zeitpunkt gekommen, wo man die Augen aufmacht und sich überlegt,
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0:28:00 – 0:28:06
irgendwie war das mal eine Hypothese, aber da gibt es jetzt relativ wenig Daten, die dafür sprechen.
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0:28:06 – 0:28:16
Und ja, dann gibt es vielleicht doch irgendwie, muss man offener denken in andere Richtungen.
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0:28:16 – 0:28:20
Ja, aber da laufen wir doch auch irgendwann so ein bisschen an einen Interessenkonflikt heran.
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0:28:20 – 0:28:23
Also wir waren jetzt gerade eine Viertelstunde eigentlich damit beschäftigt,
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0:28:23 – 0:28:29
immer so kurz vor Kommunismus ausrufen, jetzt pöbelnd gesagt.
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0:28:29 – 0:28:32
Und du hast auf der anderen Seite, hast du ja vorher festgehalten,
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0:28:32 – 0:28:33
ist es ja immer noch eine Blase.
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0:28:33 – 0:28:36
Also wir haben immer noch im Grunde genommen Start-ups,
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0:28:36 – 0:28:39
die einfach wahnsinnig viel Geld und Energie verbrauchen,
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0:28:39 – 0:28:45
um etwas zu entwickeln, das man dann vielleicht irgendwann mal irgendwie produktiv brauchen könnte.
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0:28:45 – 0:28:48
Das heißt, das muss ja irgendwann auch wieder Geld reinbringen.
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0:28:48 – 0:28:53
Und jetzt kommen wir hier mit der Idee, man könnte das Zeug ja teilen.
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0:28:53 – 0:28:59
Du meinst, das ist völlig antikapitalistisch, was wir hier postulieren?
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0:28:59 – 0:29:03
Es sind einfach zwei grundlegend unterschiedliche Interessen.
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0:29:03 – 0:29:07
Also entweder gibst du das Geld in den Kreislauf, dann bist du so auf der Dealroad-Schiene,
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0:29:07 – 0:29:09
beziehungsweise auf der Nützlichkeitsschiene.
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0:29:09 – 0:29:14
Und auf der Gegenseite hast du jetzt den Punkt, dass du 20 verschiedene AIs alle
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0:29:14 – 0:29:17
die Krone der Scheißigkeit kämpfen hast, oder?
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0:29:17 – 0:29:21
Weil Willich alles und seine Mutter noch seine eigene AI schreiben möchte,
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0:29:21 – 0:29:23
die dann auch zwangsläufig besser ist,
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0:29:23 – 0:29:25
auch wenn alles auf dem JGPT-Modell basiert.
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0:29:25 – 0:29:29
Ja, das ist der Punkt.
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0:29:29 – 0:29:34
Und also, ich finde, dass Peter das schon durchaus ganz gut zusammengefasst hat.
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0:29:34 – 0:29:36
Ich hab da auch ...
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0:29:36 – 0:29:40
Hör ich aus der, ich sag mal, aus der Blase, aus dieser KI-Blase,
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0:29:40 – 0:29:44
Da sind durchaus viele kritische Stimmen, die genau das sagen.
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0:29:44 – 0:29:47
Die sagen halt, ja, wo willst du mit dem ganzen Quatsch hin?
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0:29:47 – 0:29:49
Wie willst du damit Geld verdienen?
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0:29:49 – 0:29:51
Naja, und ich finde, da muss man unterscheiden.
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0:29:51 – 0:29:57
Es gibt, ja, also KI ist ja ein Überbegriff für sehr, sehr viele Sachen.
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0:29:57 – 0:30:04
Und es gibt einerseits KI-Anwendungen, die werden gemacht für eine sehr, sehr spezielle Sache.
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0:30:04 – 0:30:13
Also zum Beispiel, ich bin Berater gewesen für ein Start-up im Bereich der minimalinvasiven Herzchirurgie.
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0:30:13 – 0:30:21
Und da ist es so, dass bei bestimmten Operationen, wie zum Beispiel in der Mitralklappe oder in der Trichospitalklappe, die sind sehr, sehr komplex.
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0:30:21 – 0:30:25
Das ist auch für Menschen sehr, sehr schwer zu planen.
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0:30:25 – 0:30:28
Und damit man dort irgendwann hinkommen kann,
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0:30:28 – 0:30:32
dass man diese Sachen ähnlich gut behandeln kann,
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0:30:32 – 0:30:35
wie beispielsweise Sachen heute,
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0:30:35 – 0:30:38
die schon gut funktionieren,
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0:30:38 – 0:30:40
die quasi Routine-Eingriffe geworden sind,
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0:30:40 – 0:30:42
braucht man halt KI-Unterstützung.
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0:30:42 – 0:30:44
Und dafür ist KI super geeignet.
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0:30:44 – 0:30:47
Dann braucht man allerdings auch ein Team von Experten,
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0:30:47 – 0:30:50
die das sozusagen hinbauen.
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0:30:50 – 0:30:53
Und auf der anderen Seite haben wir jetzt diese Chat-GPT,
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0:30:53 – 0:30:55
diese Bildgeneratoren und so weiter.
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0:30:55 – 0:30:57
Diese LLMs, diese Large Language Models.
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0:30:57 – 0:31:01
Das sind LLMs oder es sind diese Diffusion Modelle und so weiter.
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0:31:01 – 0:31:03
Oder Transformer.
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0:31:03 – 0:31:09
Das ist so eine Technik, ein mathematisches Verfahren, was da drin irgendwie benutzt wird.
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0:31:09 – 0:31:13
Aber der Punkt ist, die funktionieren anders.
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0:31:13 – 0:31:18
Da geht es da drum, sag ich mal, kreativen Output zu generieren.
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0:31:18 – 0:31:24
Und das ist etwas ganz anderes als ein "Ich entscheide hier rechts-links" oder "Ich markiere
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0:31:24 – 0:31:29
hier Sachen, wo der Radiologe vielleicht etwas genauer drauf gucken sollte" oder "Ich mache
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0:31:29 – 0:31:36
hier eine Messung, die sehr, sehr schwer durchzuführen ist normalerweise für sehr zeitaufwendig."
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0:31:36 – 0:31:44
Und die einen Anwendungen, diese KI-Anwendungen, die hoch speziell sind, die haben ein riesiges
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0:31:44 – 0:31:49
Potenzial, also zum Beispiel in der Medizin und in einigen anderen Anwendungsbereichen.
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0:31:49 – 0:31:55
Und also auch ein gesellschaftliches Potenzial. Und da sind auch die Geschäftsmodelle eigentlich
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0:31:55 – 0:32:02
klar, weil es einen klar definierten Nutzen gibt. Nur wer jetzt, wer auf der Welt braucht jetzt
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0:32:02 – 0:32:08
eigentlich noch mehr Fahrstuhlmusik? Wer auf der Welt braucht eigentlich noch mehr bla bla Werbetexte?
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0:32:08 – 0:32:13
Dann wird damit geworden, dass man jetzt eine PowerPoint aus einem einzigen kurzen Prompt von
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0:32:13 – 0:32:19
wenigen Worten kann ich mir jetzt eine 20-seitige PowerPoint-Präsentation generieren, aber der
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0:32:19 – 0:32:24
Informationsgehalt da drin entspricht ja nur meinem kurzen Prompt. Wäre es dann nicht irgendwie
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0:32:24 – 0:32:28
vielleicht einfacher, wenn ich meine PowerPoint-Präsentation auf eine einzige Seite eindampfe,
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0:32:28 – 0:32:33
wo ich genau diese Minimalinformationen irgendwie draufschreibe und ich verzichte auf diesen ganzen
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0:32:33 – 0:32:41
Blender-Rest, der da noch drumrum gestrickt ist? Und ich weiß nicht, ob wir wirklich eine Welt,
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0:32:41 – 0:32:45
in der wir noch mehr zugemüllt werden mit diesem ganzen Schnickschnack.
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0:32:45 – 0:32:52
Das passiert ja. Es geht ja sogar so weit, dass die KI jetzt mittlerweile Content produziert.
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0:32:52 – 0:32:59
Ganze Videos, Musik, Podcasts, der dann wiederum gar nicht mal mehr von Menschen
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0:32:59 – 0:33:08
angeschaut wird, sondern von Algorithmen. Das ist das, was einige Kritiker ja postuliert haben.
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0:33:08 – 0:33:11
Du machst das Internet auf "Dead Internet Theory".
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0:33:11 – 0:33:14
Richtig, die "Dead Internet Theory".
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0:33:14 – 0:33:17
Der Content frisst sich selbst.
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0:33:17 – 0:33:19
Das ist das, was passiert.
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0:33:19 – 0:33:20
Du brauchst nicht mal das Internet.
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0:33:20 – 0:33:23
Heute gehen Schüler hin und schreiben mit KI-Bewerbungen.
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0:33:23 – 0:33:26
Die werden von einer KI gelesen und von einer KI beantwortet.
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0:33:26 – 0:33:30
Wo du dir auch denkst, der amerikanische Ansatz,
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0:33:30 – 0:33:33
du gehst hin zur Werkstatt, sagst "Hallo, kannst du mich einstellen?"
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0:33:33 – 0:33:34
"Ja, hallo, bist eingestellt."
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0:33:34 – 0:33:37
Der ist so viel unkomplizierter.
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0:33:37 – 0:33:42
Und ich hab's ja, glaube ich, schon Anfang diesen oder letzten Jahres sogar schon gesagt,
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0:33:42 – 0:33:48
die Tatsache, dass wir damals, als es gerade aktuell war, stolz drauf waren,
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0:33:48 – 0:33:56
dass KI fancy Business Language reden kann und dann geglaubt hätte, sie hätte eine Seele,
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0:33:56 – 0:34:02
anstatt dass wir überlegt haben, ob unsere Business-Leute überhaupt noch eine hätten.
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0:34:02 – 0:34:04
Das war ja irgendwie der Anfang vom Ende.
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0:34:04 – 0:34:07
Und jetzt haben wir Slop, der sich obendrein immer noch weiter selbst füttert.
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0:34:07 – 0:34:11
Mein Bruder hat mir gestern geschrieben, hey, alter, Chachibiti 5 ist so scheiße geworden.
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0:34:11 – 0:34:15
5.1 ist schon besser.
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0:34:15 – 0:34:17
Joa.
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0:34:17 – 0:34:21
Aber nichts gegen Gemini. Also Gemini schießt ja zurzeit alles ab.
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0:34:21 – 0:34:29
Aber sind wir nicht trotzdem irgendwie am Punkt, wo du inzwischen einfach, wo das sich die KI selbst füttert mit dem Slop, den sie produziert hat?
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0:34:29 – 0:34:31
Ja, das ist schon so.
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0:34:31 – 0:34:33
Ja, das fängt an, ja.
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0:34:33 – 0:34:41
Wenn ich einen kreativen Vorschlag machen darf, ladet doch für euren nächsten Podcast mal Chet-TPT ein.
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0:34:41 – 0:34:44
Alter Hut, haben wir vor drei Jahren gemacht.
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0:34:44 – 0:34:48
Das haben wir schon versucht. Chet-TPT sperrt sich da so ein bisschen.
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0:34:48 – 0:34:59
Diese KI ist ein bisschen zickig, das Einladen in Podcasts.
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0:34:59 – 0:35:06
Also ich kriege das hin, dass ich quasi in einem Gespräch, also ein Zweiergespräch, das kriege ich hin.
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0:35:06 – 0:35:13
Aber ich habe echt noch Probleme, dass ich halt das Routing hinkriege, dass das Chat-GBT alle hört.
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0:35:13 – 0:35:14
Okay.
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0:35:14 – 0:35:15
Das ist das Schwierige.
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0:35:15 – 0:35:17
Ja, aber was ich sagen wollte nochmal zu Experten-System.
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0:35:17 – 0:35:22
Ich kann mich noch dran erinnern, wie Ende der 90er, während meines Studiums,
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0:35:22 – 0:35:30
so Modelle aufkamen, die halt bei Mammographien, Brustkrebs und so weiter, entdeckt haben oder halt auch nicht.
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0:35:30 – 0:35:37
Und die quasi so eine Vorselektion gemacht haben zwischen Aufnahmen, die auffällig sind und nicht auffällig sind.
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0:35:37 – 0:35:44
Und wenn man überlegt, was in den wenigen Jahren das für einen riesen Fortschritt gemacht hat,
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0:35:44 – 0:35:51
diese Systeme wesentlich zuverlässiger, kleinste Veränderungen aufs Findig machen,
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0:35:51 – 0:35:55
im Gegensatz zu jahrelang trainierten Menschen.
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0:35:55 – 0:36:06
Ja, das stützt ja nur die These, dass KI, wenn sie spezialisiert eingesetzt wird,
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0:36:06 – 0:36:12
durchaus Vorteile hat und von Nutzen ist und auch wahrscheinlich mit Gewinn eingesetzt werden kann.
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0:36:12 – 0:36:19
Aber wenn du so global-galaktische, ich sag mal, Agents hast, die alles können,
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0:36:19 – 0:36:23
dann können sie auch alles, aber auch alles nicht richtig.
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0:36:23 – 0:36:25
Und du kannst daraus dann auch keinen Mehrwert ziehen.
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0:36:25 – 0:36:29
Und ich hab momentan das Gefühl, diese ganze KI-Geschichte hier,
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0:36:29 – 0:36:35
wir haben so eine ähnliche Situation wie damals in den 90ern, ne?
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0:36:35 – 0:36:41
Wenn ihr euch erinnern könnt, die Internetblase, die dann ganz furchtbar geplatzt ist.
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0:36:41 – 0:36:53
Einiges an Firmen auch verschluckt haben. Ich glaube, dass wir an diesem Punkt jetzt angelangt sind. Und ich glaube, dass das aufgrund der rasanten Entwicklung von KI deutlich schneller geht.
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0:36:53 – 0:37:00
Ich habe auch irgendwas gehört von denen, die Blase ist fünfmal größer als die IMO-Blase, die damals geplatzt ist und 2008 irgendwie alles niedergerissen hat.
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0:37:00 – 0:37:07
Ja, überlege doch mal, wie viel Milliarden jetzt die Amerikaner investieren oder auch wir Europäer.
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0:37:07 – 0:37:15
Naja, und dazu kommt noch momentan, also beispielsweise Nvidia ist ja das Unternehmen, was im Mittelpunkt von dieser ganzen Blase steht.
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0:37:15 – 0:37:19
Einerseits wegen der ganzen zirkulären finanziellen Verpflichtungen.
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0:37:19 – 0:37:31
Die Leute kaufen bei Nvidia ein und werden dafür von Nvidia wiederum bezahlt und bzw. Nvidia investiert dann in diesen Unternehmen.
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0:37:31 – 0:37:37
Aber es basiert alles auf der Hypothese, dass für diese Modelle Skalierung der Weg ist.
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0:37:37 – 0:37:42
Das heißt, das, was in den vergangenen Jahren der Fall gewesen ist, man skaliert einfach,
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0:37:42 – 0:37:47
man nimmt mehr Technik und noch mehr Daten und lässt es noch länger rechnen, führt
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0:37:47 – 0:37:48
zu einer besseren Qualität.
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0:37:48 – 0:37:52
Aber es gibt jetzt mehrere wissenschaftliche Paper, die gezeigt haben, wir sind am Ende
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0:37:52 – 0:37:54
angekommen mit dieser Technologie.
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0:37:54 – 0:37:59
Skalierung hilft nicht mehr, beziehungsweise Skalierung bedeutet exponentiell.
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0:37:59 – 0:38:06
Also um jetzt beispielsweise ein Chet-GPT-Modell zu bekommen, was ein Prozent weniger halluziniert,
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0:38:06 – 0:38:08
brauche ich die hundertfache Rechenleistung.
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0:38:08 – 0:38:12
Das ist einfach nicht mehr bezahlbar.
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0:38:12 – 0:38:18
Gleichzeitig weiß man aber auch, dass es, also es gibt sehr viele theoretische Ergebnisse
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0:38:18 – 0:38:23
und auch die ersten praktischen Ergebnisse, die zeigen, im Grunde müsste es möglich sein,
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0:38:23 – 0:38:28
Modelle, die so gut sind wie Chet-GPT, mit einem Hundertstel oder einem Tausendstel, also
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0:38:28 – 0:38:32
jedenfalls deutlich weniger Trainingsbedarf zu trainieren.
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0:38:32 – 0:38:37
Es ist eine Frage von vielleicht Wochen, vielleicht Monaten, vielleicht von Jahren,
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0:38:37 – 0:38:43
dass es das eine Paper gibt, in dem diese neue Technologie beschrieben wird und in dem Moment
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0:38:43 – 0:38:47
bricht automatisch dieses, bricht alles zusammen, weil die diese…
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0:38:47 – 0:38:49
So einen Moment gab es doch schon dieses Jahr.
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0:38:49 – 0:38:50
Mit…
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0:38:50 – 0:38:52
Mit DeepSeaPseek.
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0:38:52 – 0:38:56
Ja, weil die Chinesen haben behauptet, ja, wir haben hier die Grafikkarten,
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0:38:56 – 0:38:58
weil wir ja keine Nvidia-Chips mehr importieren dürfen.
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0:38:58 – 0:39:02
Wir haben hier Nvidia-Grafikkarten von der vorletzten Generation.
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0:39:02 – 0:39:06
Und zack, wir haben einfach euer Modell genommen,
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0:39:06 – 0:39:11
bisschen da rumgedoktert und sind mindestens genauso gut wie ihr.
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0:39:11 – 0:39:14
Und wir stellen das übrigens alles als Open Source
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0:39:14 – 0:39:15
der gesamten Welt zur Verfügung.
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0:39:15 – 0:39:17
Hier, bitteschön.
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0:39:17 – 0:39:19
Zack, boom, 600 Milliarden verloren an der Börse.
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0:39:19 – 0:39:24
Genau. Der Aktienkurs von Nvidia ist einmal dann nach unten gegangen.
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0:39:24 – 0:39:30
Ja, und das war aber nur ein erster Schritt und das war gewissermaßen die Spitze des Eisberges, was da noch irgendwie kommt.
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0:39:30 – 0:39:37
Also mittlerweile, weiß nicht, vor ein, zwei Wochen gab es ein Paper, ein Modell, was nur 27 Millionen Parameter hat
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0:39:37 – 0:39:44
und was trotzdem für mathematische Aufgaben JGBT und Gemini übertrifft.
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0:39:44 – 0:39:47
Also das war jetzt noch kein allgemeingültiges, es kann über alles schwätzen Modell,
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0:39:47 – 0:39:52
aber immerhin etwas, was man vorher für undenkbar gehalten hätte,
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0:39:52 – 0:39:56
weil es einfach um den Faktor 100.000 effizienter ist als …
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0:39:56 – 0:39:59
Aber wir reden immer noch von Wahrscheinlichkeitsrechnungen, oder?
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0:39:59 – 0:40:02
So rein systematisch hat sich da noch nicht viel geändert, oder?
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0:40:02 – 0:40:06
Was meinst du mit "nur" Wahrscheinlichkeit irgendwie?
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0:40:06 – 0:40:13
Das zeigt eigentlich eher, wie stark Wahrscheinlichkeitsmodelle sind
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0:40:13 – 0:40:17
und wie stark Mustererkennung auch im menschlichen Denken
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0:40:17 – 0:40:20
oder zum Beispiel auch in der Musik einfach vorhanden ist.
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0:40:20 – 0:40:23
Noch vor wenigen Jahren hat man sich so der Illusion hingegeben,
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0:40:23 – 0:40:29
Musik, da geht es ganz viel um Emotionen, da geht es um und so weiter.
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0:40:29 – 0:40:32
Und ich finde, das ist noch bevor man jetzt anfängt, drüber nachzudenken,
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0:40:32 – 0:40:35
was kommt eigentlich mit der Zukunft, ist nicht erst mal die Frage,
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0:40:35 – 0:40:37
was macht es eigentlich mit der Gegenwart?
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0:40:37 – 0:40:40
Philosophisch betrachtet, ich stelle jetzt fest, dass so eine Maschine,
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0:40:40 – 0:40:42
die macht so ein bisschen Mustererkennung und dann sage ich,
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0:40:42 – 0:40:47
ihr macht mir mal ein Weihnachtslied mit einem indischen Akzent und dann tut sie das und sie
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0:40:47 – 0:40:53
tut das auf eine Art und Weise, dass ich denke verdammt, das Arrangement ist so gut und auch
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0:40:53 – 0:40:57
die Instrumente sind mit so viel Ausdruck gespielt und das Ganze hat diesen leicht ironischen Touch.
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0:40:57 – 0:41:02
Wie hat es das gemacht und was sagt das eigentlich über meine Fähigkeiten als Musiker aus,
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0:41:02 – 0:41:09
wo ich vorher dachte, das erfordert sehr viel Können und ist etwas Besonderes und hängt sehr
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0:41:09 – 0:41:14
viel mit meiner inneren Persönlichkeit zu tun und jetzt macht das einen Haufen von Wahrscheinlichkeiten.
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0:41:14 – 0:41:20
Ich finde, das hält uns als Menschen oder als Musiker so ein bisschen auch den Spiegel vor,
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0:41:20 – 0:41:28
dass wir uns noch mal neu fragen, welcher Teil ist denn jetzt eigentlich der wesentliche und
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0:41:28 – 0:41:33
der menschliche und der Erhaltenswerte und welches ist der Teil, den wir vielleicht überschätzt haben,
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0:41:33 – 0:41:45
Genau wie man vielleicht vor 50 Jahren überschätzt hat, wie wichtig ist es eigentlich, Zugang zu der Technologie zu haben, zu der Aufnahmetechnologie, die damals sehr, sehr teuer war.
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0:41:45 – 0:41:56
Oder vor 200 Jahren, wie wichtig ist es eigentlich, ein Instrument perfekt spielen zu können? Das sind ja auch Sachen, die durch technologische Entwicklungen in den letzten Jahren weniger wichtig geworden sind.
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0:41:56 – 0:42:15
Vor allem, wenn du ein Instrument spielen lernst, verändert sich deine Gehirnstruktur, dein Denken verändert sich und es macht auch mit dir als Menschen, ich würde sogar behaupten, für deine Seele macht es was mit dir.
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0:42:15 – 0:42:18
Ich meine, das wird jetzt wieder spirituell, aber…
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0:42:18 – 0:42:21
Nee, das ist ja nachweisbar, neurophysiologisch.
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0:42:21 – 0:42:23
Ja, natürlich, klar.
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0:42:23 – 0:42:29
Also man kann ja in funktionalen MRT-Scans sehen, ob jemand ein Musikinstrument gelernt hat,
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0:42:29 – 0:42:33
weil sich das einfach anders verhält, weil die Verhältnisse anders sind.
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0:42:33 – 0:42:37
Man kann es daran sehen, wie sich dieses Default-Mode-Network aktiviert.
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0:42:37 – 0:42:40
Man hat Experimente gemacht mit Alzheimer-Patienten auch,
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0:42:40 – 0:42:43
die Alzheimer-Patienten, die Klavier spielen konnten.
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0:42:43 – 0:42:48
Während sie Klavier gespielt haben,
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0:42:48 – 0:42:55
hat das Gehirn eine Formatierung bekommen und die waren plötzlich auch ansprechbar.
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0:42:55 – 0:43:01
Sie konnten sich auch erinnern und haben auch Personen, Verwandte erkannt, die sie vorher nicht erkennen konnten,
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0:43:01 – 0:43:10
während sie Klavier gespielt haben. Das ist so, als ob da so eine Formatierung dem Gehirn aufgeprägt wurde in dem Moment.
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0:43:10 – 0:43:15
Ja, aber das kennt man doch auch. Man hört irgendein Stück, was vielleicht man in einem prägenden Moment…
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0:43:15 – 0:43:20
Genau, und das ist mit Erinnerung verknüpft. Das ist dann die Hirnchemie, die da mit zum Tage kommen.
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0:43:20 – 0:43:27
Man wird plötzlich wieder zurückgeworfen und man ist am Ende seiner Schulferien vor der großen Ungewissheit,
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0:43:27 – 0:43:31
was jetzt kommen würde, weil es das letzte Schuljahr war und man denkt,
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0:43:31 – 0:43:37
Gott, erwachsen werden will ich das eigentlich nicht, jedenfalls nicht so wie die anderen Erwachsenen irgendwie.
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0:43:37 – 0:43:41
Wie soll das werden? Ich ziehe hier weg. Ich habe dann keine Freunde mehr.
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0:43:41 – 0:43:49
finde ich jemals wieder neue Freunde und all das wird in so einem Sekundenbruchteil, kommt es irgendwie wieder hoch.
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0:43:49 – 0:43:51
Ja, das ist genial.
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0:43:51 – 0:43:53
Es ist total genial.
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0:43:53 – 0:43:59
Der menschliche Organismus ist genial und wie das alles zusammenwirkt, ist auch genial.
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0:43:59 – 0:44:02
Und vielleicht ist das das Schlüssel.
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0:44:02 – 0:44:10
Das Schlüssel dazu zu sagen, okay, wenn KI Musik generiert, fehlt das.
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0:44:10 – 0:44:32
Es fehlt dann diese kleine Emotion, die zwar über Wahrscheinlichkeiten vielleicht getriggert wird bei dir als Zuhörer, aber als Musiker, jeder Musiker, der sich solche KI-generierten Stücke anhört, die sagen alle, da fehlt die Seele.
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0:44:32 – 0:44:36
Nee, ich glaube nicht, dass es die Seele ist. Es sind…
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Es klingt sehr technisch. Es klingt technisch perfekt.
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0:44:39 – 0:44:42
Ja genau, es sind kleine Ungenauigkeiten.
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0:44:42 – 0:44:44
Das ist wie bei Computergrafiken.
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0:44:44 – 0:44:53
Egal wie gut du spielen kannst oder so weiter, du wirst, wenn du zehnmal das gleiche Stück spielst, wirst du immer kleine Abweichungen haben im Timing.
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0:44:53 – 0:45:01
Nee, nee, ich würde das so vereinfachen würde ich es jetzt auch nicht, weil sonst nimmst du einen Großteil der elektronischen Musik raus.
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0:45:01 – 0:45:08
Als jemand, der sehr in einer EDM-Generation 18 geworden ist, ohne wirklich viel vom EDM mitgenommen zu haben.
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0:45:08 – 0:45:11
Ich glaube, das hat nichts mit den Imperfektheiten oder sonst mitzutun.
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0:45:11 – 0:45:15
Ich rede von Live-Musik, die live gespielt wird.
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0:45:15 – 0:45:19
Ja gut, können wir da gerne auch noch aufgreifen, weil an solchen Festivals ist auch nichts live.
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0:45:19 – 0:45:24
Ich glaube, es geht um Kunst als Objekt eines Transmitters, einer Verbindung, einer situativen Verbindung.
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0:45:24 – 0:45:27
Sei das zwischen Menschen, sei das zwischen dem Menschen und seiner Situation.
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0:45:27 – 0:45:43
Und davon ausgehend, dass du bisher davon ausgehen konntest, dass Kunst eigentlich immer einen Teil, quasi die Kunst eines anderen, dass der quasi Teil deiner Situation ist.
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0:45:43 – 0:45:53
Wenn du es dann verbindest mit "Okay, jetzt ist einfach nur dieses Computerprogramm Teil meiner Situation", dann fehlt dieser menschliche Dialog.
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0:45:53 – 0:45:59
Der eigentlich nur über die Kunst oder eben das Musikstück oder auch irgendwas.
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0:45:59 – 0:46:06
Es gibt ja auch Leute, die quasi ein Buch aus ihrer Kindheit oder aus irgendwelchen prägenden Lebensphasen, die gibt es ja bis zum Ende eigentlich.
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0:46:06 – 0:46:12
Wir nennen es gerne die formativen Jahre, aber in den formativen Jahren passieren ja einfach sehr viele dieser formativen Momente.
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0:46:12 – 0:46:19
Aber die können auch ganz woanders passieren. Also ich glaube, ich habe meinen größeren musikalischen Sprung in den Corona-Jahren gemacht und nicht unbedingt in meiner Jugend.
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0:46:19 – 0:46:32
Und ich denke, bewusst/unbewusst ist vielleicht nochmal so ein Ding, aber mit der Live-Musik hast du es dann ja haptisch vor dir.
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0:46:32 – 0:46:37
Also das gemeinsame Musikmachen oder auch das alleine Musikmachen oder das Musikhören.
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0:46:37 – 0:46:41
Kannst jetzt ein morphisches Feld draus konstruieren oder nicht?
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0:46:41 – 0:46:43
Also das sind wir jetzt auf der philosophischen Ebene.
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0:46:43 – 0:46:43
Aber so halt.
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0:46:43 – 0:46:45
Es geht ja um Biochemie.
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0:46:45 – 0:46:50
Es geht ja auch bei den bei den trägenden Kindheitserfahrungen geht es ja um Biochemie.
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0:46:50 – 0:46:51
Und das ist ja das,
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0:46:51 – 0:46:55
was diese Experimente mit den Alzheimer-Patienten gezeigt haben,
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0:46:55 – 0:46:59
dass du die Biochemie durch Musik,
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0:46:59 – 0:47:04
durch aktives Spielen eines Instruments beeinflussen kannst im Kopf
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0:47:04 – 0:47:06
und dass da eine ganze Menge mehr passiert.
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0:47:06 – 0:47:12
Der Punkt ist ja, wenn du es adaptierst, Gruppensouff in der Kneipe ist was anderes als Souff alleine.
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0:47:12 – 0:47:20
Und dass ihr jetzt gerade zu zweit bei dir hockt, Thomas, und Bier trinkst, das hat einen ganz anderen Vibe auf dem Podcast,
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0:47:20 – 0:47:25
als wenn wir hier alle zu dritt sitzen und hier quasi nur vor unseren Monitoren das Getränk.
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0:47:25 – 0:47:28
Wir haben hier sozusagen echte Proberaum-Atmosphäre.
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0:47:31 – 0:47:39
Ja, ich finde, es ist wichtig, also es sind sehr viele gute Gedanken und ich habe das Gefühl, es geht ein bisschen durcheinander.
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0:47:39 – 0:47:42
Ich würde gerne mal einen Versuch machen, das etwas zu sortieren.
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0:47:42 – 0:47:46
Wir haben auf der einen Seite das Musikmachen.
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0:47:46 – 0:47:54
Das heißt, vielleicht spielt man ein Instrument für sich selber oder man spielt in einer Band oder man singt oder wie auch immer.
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0:47:54 – 0:47:57
Wir haben die professionellen Leute, die Musik als Produkt machen,
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0:47:57 – 0:48:03
Entweder weil sie zum Beispiel in einem Orchester spielen oder dirigieren oder Ähnliches.
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0:48:03 – 0:48:08
Oder weil sie Aufnahmen machen, in welchem Genre auch entsprechend immer.
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0:48:08 – 0:48:12
Und eine ganze Industrie, die das sozusagen vermarktet und vertreibt.
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0:48:12 – 0:48:17
Und wir haben die dritte Ebene, das ist Leute, die Musik konsumieren.
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0:48:17 – 0:48:21
Und für die das dann vielleicht eine Bedeutung hat, weil es in einem prägenden Moment ist.
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0:48:21 – 0:48:23
Oder weil das gerade in ist.
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0:48:23 – 0:48:26
Oder weil das die Peer Group auch toll findet.
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0:48:26 – 0:48:31
Oder wie auch immer. Und ich finde, diese drei Sachen muss man irgendwie ein bisschen auseinanderhalten.
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0:48:31 – 0:48:38
Auch in der Frage von dieser Verfügbarkeit von KI. Was macht das eigentlich? Was wird damit passieren?
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0:48:38 – 0:48:44
Weil das sind ja drei so grundsätzlich verschiedene Ebenen und deswegen kann man auch davon ausgehen,
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0:48:44 – 0:48:47
dass es drei unterschiedliche Wirkungen hat.
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0:48:47 – 0:48:53
Also es hat natürlich einen Impact auf alle drei Ebenen.
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0:48:53 – 0:49:01
Ja, das macht schon Sinn, aber ich würde gerne, also kannst du die drei Ebenen vielleicht ein bisschen skizzieren, weil es wird gerade ein bisschen akademisch, aber ich versuche gerade hinterher zu kommen.
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0:49:01 – 0:49:14
Achso, Entschuldigung. Also einmal Musik als Konsument, ich höre Musik. Das zweite ist Musik als Profi, ich verkaufe Musik. Und das dritte ist, ich mache selber Musik.
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0:49:14 – 0:49:22
Ja, okay, sehe ich. Also der Konsum und Ertragsbedarf gegenüber dem Musikmachen nochmal.
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0:49:22 – 0:49:24
Jetzt habe ich den Unterschied begriffen.
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0:49:24 – 0:49:30
Und ich finde, eine Sache wäre mir dabei noch wichtig, wenn wir historisch gucken,
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0:49:30 – 0:49:33
gab es diese Trennung irgendwann, meine ich.
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0:49:33 – 0:49:38
Das ist eine relativ moderne und westliche Erfindung, diese drei Sachen zu trennen.
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0:49:38 – 0:49:39
Na klar, Blame Grammophon.
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0:49:39 – 0:49:43
Menschen haben in jeder Kultur Musik erfunden.
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0:49:43 – 0:49:51
Also, du bist mit dem Menschsein verbunden.
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0:49:51 – 0:49:54
Menschen machen immer Musik, es gibt keine Ausnahmen.
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0:49:54 – 0:50:00
Und es ist in allen Kulturen immer so gewesen, dass Menschen gemeinsam Musik gemacht haben.
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0:50:00 – 0:50:05
Das verbindet den Stamm, das markiert bestimmte Ereignisse,
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0:50:05 – 0:50:10
Das vertreibt vielleicht sozusagen auch den Tag, das synchronisiert Tätigkeiten.
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0:50:10 – 0:50:16
Also zum Beispiel wenn man bei der Feldarbeit irgendwie und man schwingt die Sense,
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0:50:16 – 0:50:22
damit man sich nicht gegenseitig weghaut, wenn man singt sozusagen gerade alle gemeinsam in einen Takt.
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0:50:22 – 0:50:25
Also es hat unterschiedliche Funktionen.
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0:50:25 – 0:50:32
Aber sage ich mal in 99 Prozent der Zeit, in der Menschen gelebt haben, gab es diese Trennung nicht.
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0:50:32 – 0:50:35
Es gab einfach nur Menschen, die gemeinsam Musik gemacht haben.
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0:50:35 – 0:50:44
Und jetzt heißt es gleich wieder Kommunismus, aber ganz ehrlich, vielleicht ist das für
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0:50:44 – 0:50:46
mich ein bisschen auch ein Traum.
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0:50:46 – 0:50:48
Es ist faktisch.
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0:50:48 – 0:50:53
Vielleicht ist es ja auch ein bisschen ein Irrweg gewesen, dass wir gesagt haben, wir
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0:50:53 – 0:50:54
spalten das auf.
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0:50:54 – 0:50:59
Wir geben das Musikmachen jetzt nur noch Profis in die Hand und wir selber fühlen uns alle
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0:50:59 – 0:51:05
schlecht und sagen, oh ja, mein Musiklehrer, der hat damals gesagt, irgendwie, wer singt
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0:51:05 – 0:51:07
denn hier so schrecklich in dem Chor?
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0:51:07 – 0:51:11
Und dann habe ich irgendwie mal nicht mitgesungen und dann hat er gesagt, ah, jetzt klingt es
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0:51:11 – 0:51:13
gleich viel besser und seitdem habe ich nie wieder gesungen.
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0:51:13 – 0:51:16
Und ich bin einfach total unmusikalisch.
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0:51:16 – 0:51:20
Ganz viele Menschen gehen ja mit so einem Schultrauma irgendwie durchs Leben und sind
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0:51:20 – 0:51:25
für immer abgeschnitten davon, sich selber musikalisch auszudrücken.
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0:51:25 – 0:51:27
Und dann nimmt man das Zweitbeste.
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0:51:27 – 0:51:33
Man hört halt Musik irgendwie und wenn man betrunken ist, dann grölt man vielleicht auch mit oder beim Schlager…
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0:51:33 – 0:51:34
Wie heißt das? Schlager-Move?
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0:51:34 – 0:51:36
Ja, Schlager-Move.
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0:51:36 – 0:51:42
Schlager-Move, irgendwie da traut man sich dann vielleicht einmal das irgendwie zu machen.
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0:51:42 – 0:51:50
Und gleichzeitig signalisieren uns die Profis, ja, also echte Musik, die muss ich aber so und so anhören.
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0:51:50 – 0:51:54
Das hab ich so oft gehört.
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0:51:54 – 0:52:06
Also wir hatten auch schon Leute hier im Interview, die das behauptet haben, so ja, das ist ja kein echter Künstler, wenn er nicht mindestens irgendwie so 10 Alben veröffentlicht hat oder irgendwie so. Was kam denn da so Arrogantes?
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0:52:06 – 0:52:27
Ich denke so, Mensch Peter, du hast aber recht. Das gehört zum Menschsein dazu, dieses Musizieren, dieses Musikmachen, das Singen, auf Baumstämme trommeln, auf Sungen trommeln, trommeln, was auch immer.
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0:52:27 – 0:52:36
Mir hat damals etwas die Augen geöffnet. Ich habe etwas gelesen über die ersten, also die ältesten zurückliegenden Funde von Flöten.
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0:52:36 – 0:52:44
Und zwar, glaube ich, 38.000 Jahre alt. Und zwar hat man da gleich einen ganzen Stapel gefunden.
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0:52:44 – 0:52:51
300 Versuche von so, also die waren aus so einem Vogelknochen irgendwie gebaut, der innen hohl ist.
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0:52:51 – 0:52:57
Und das hat 300 Versuche gebraucht, wie man diese Löcher jetzt eigentlich darauf anordnet, damit es sich gut anhört.
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0:52:57 – 0:53:04
Das heißt, da war ein Mensch, der hat erst festgestellt, oh, ich kann hier auf diesem Ding blasen und wenn ich das optimiere, dann kann ich das.
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0:53:04 – 0:53:14
Und dann hat er über einen langen Zeitraum, ich meine, man muss sich das mal vorstellen, vor 38.000 Jahren, da gab es eine Welt, in der man auch viele andere Sachen zu tun hat.
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0:53:14 – 0:53:20
Man hatte Angst vor dem Sägebildzahntiger, man wollte nicht von dem Mammut aufgefressen werden oder was weiß ich.
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0:53:20 – 0:53:25
Ich stelle es mir jedenfalls so vor, dass es ein anstrengendes Leben gewesen ist mitunter.
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0:53:25 – 0:53:32
Und trotzdem war da jemand und der hat gesagt, das finde ich hier so krass mit diesen Tönen irgendwie.
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0:53:32 – 0:53:38
Ich werde jetzt einfach über Jahre 300 verschiedene Versuche machen, ich lasse mich nicht entmutigen.
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0:53:38 – 0:53:42
Dieses war wieder ein fehlgeschlagenes Experiment, aber ich gebe nicht auf, ich verfeinere das.
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0:53:42 – 0:53:47
mache hier eine Flöte und diese Flöte wird richtig gut. Wow! Und das ist in uns Menschen drin.
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0:53:47 – 0:53:57
Wir haben die Frage in uns drin, diesen Drang nach Musik. Aber erklär mir mal, woher wusste
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0:53:57 – 0:54:05
dieser urzeitliche Mensch, dieser steinzeitliche Mensch, woher wusste er, was gut klingt?
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0:54:05 – 0:54:16
Ja, also das funktioniert ja so. Unser Gehör, also man denkt ja, das ist ja bestimmt alles nur Kultur,
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0:54:16 – 0:54:22
aber das stimmt nicht. Denn es gibt physiologische Sachen, die einfach mit dem Aufbau unseres Gehörs
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zu tun haben, wie wir bestimmte Töne wahrnehmen. Wenn ich jetzt zwei Sinustöne nehme und ich fange
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0:54:27 – 0:54:32
an, die ganz leicht, also erstmal, was weiß ich, gleiche Frequenz, 110 Hertz, zwei Stück so,
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0:54:32 – 0:54:38
Jetzt höre ich den Sinus mit 110. Jetzt mache ich den ganz leicht auseinander, 110 und 101.
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0:54:38 – 0:54:44
Was ich jetzt höre ist, der Unterschied ist ein Herz, es hört sich an wie ein Sinuston,
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0:54:44 – 0:54:48
der erst laut ist und dann wieder leise und dann wieder laut und dann wieder leise mit
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einer Frequenz von ein Herz. Und dann gehe ich weiter auseinander und dann fängt das an so
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0:54:52 – 0:54:59
und zu werden und das hört sich hässlich an. Da ist das ein Teil, das empfinden wir unangenehm.
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0:54:59 – 0:55:04
Das hört sich einfach scheußlich an und das ist nicht antrainiert, sondern das ist einfach etwas,
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0:55:04 – 0:55:14
was unserem Gehör, unserem… Du meinst, was aufgrund der biologischen Beschaffenheit unseres
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0:55:14 – 0:55:22
unseres Hörgangs dazu führt, dass das für uns unangenehm klingt. Weil unser Gehörgang ist ja
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auf eine bestimmte Art und Weise geformt. Genau, und ich meine zum Beispiel, nimm eine Katze,
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0:55:28 – 0:55:34
pack sie in der Schule an die Schultafel und hör dir dann an, wie sie mit ihren allen Kreilen so
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0:55:34 – 0:55:39
langsam an dieser Holztafel runterrutscht, dieses stille Geräusch. Das ist nicht antrainiert,
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0:55:39 – 0:55:43
dass wir sagen "Oh, das finde ich aber unangenehm", sondern das ist einfach ein Geräusch,
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0:55:43 – 0:55:49
was man nicht ertragen kann. Das ist einfach das scheußlichste Geräusch ever. Und so ähnlich ist es
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0:55:49 – 0:55:56
mit diesem unangenehmen Geräusch. Und wenn ich die Löcher von der Flöte richtig platziere,
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0:55:56 – 0:56:01
dann bekomme ich diesen Wohlklang. - Dann kriegst du diese Intervalle hin.
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0:56:01 – 0:56:06
- Dann bekomme ich diese Intervalle, die sich für unser Gehör einfach angenehm anhören. Und wenn
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0:56:09 – 0:56:12
da drin was nicht angenehm ist.
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0:56:12 – 0:56:17
Okay, kleine Nebenfrage.
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0:56:17 – 0:56:20
440 oder 432?
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0:56:20 – 0:56:25
415.
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0:56:25 – 0:56:26
Was?
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0:56:26 – 0:56:32
Ja, ursprünglich waren es mal 415 und der Grund, warum es sich überhaupt verändert hat, ist ja der,
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0:56:32 – 0:56:38
immer wenn man nochmal ein, zwei Herz irgendwie oben drauf packt, dann hört es sich noch ein bisschen brillanter an.
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0:56:38 – 0:56:42
Und deswegen ist es historisch einfach immer weiter gewachsen.
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0:56:42 – 0:56:47
Die Amerikaner liegen jetzt mittlerweile irgendwie schon bei 445 in vielen Orchestern irgendwie,
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0:56:47 – 0:56:50
um da nochmal irgendwie so ein Notch irgendwie drauf zu packen.
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0:56:50 – 0:56:55
Ich weiß es jetzt nicht mehr genau auswendig, aber neulich hatte ich es mal ausgerechnet,
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0:56:55 – 0:57:00
dass es jetzt eigentlich fast egal ist oder dass wir bald den Punkt erreicht haben,
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0:57:00 – 0:57:04
wo wir einfach einen Halbton weitergekommen sind irgendwie.
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0:57:04 – 0:57:08
Also dann bin ich gewissermaßen einfach nur in einer anderen Tonart.
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0:57:08 – 0:57:13
Da bin ich nicht mehr in A-Moll, sondern ich bin in B-Moll.
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0:57:13 – 0:57:20
Und, aber sozusagen, ich wäre wieder bei, wenn ich das B dann einfach A nenne,
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0:57:20 – 0:57:26
bei 430 Hertz, dann ist es sozusagen wieder so wie früher.
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0:57:26 – 0:57:28
Mhm.
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0:57:28 – 0:57:35
Nur kurz, damit ich es noch mal richtig im Kopf habe, Peter, was hast du promoviert?
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0:57:35 – 0:57:42
Ich habe in Mathematik promoviert, und zwar in sogenannter abgewandter Mathematik.
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0:57:42 – 0:57:46
Also das war so ein Witz, weil eigentlich war es am Institut für angewandte Mathematik,
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0:57:46 – 0:57:50
aber ich hatte ein wirklich eher reines Mathematikthema
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0:57:50 – 0:57:54
und deswegen hat mir irgendjemand an meinem Büro das Schild durchgestrichen
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0:57:54 – 0:58:00
und aus angewandt abgewandte Mathematik irgendwie gemacht. Also genauer gesagt habe ich mich mit
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0:58:00 – 0:58:05
topologischen Körpern befasst. Das ist, wenn man, normal kennt man ja, man rechnet so mit Zahlen und
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0:58:05 – 0:58:09
man kann Zahlen, hat man vielleicht mal gehört, erweitern. Dann gibt es diese komplexen Zahlen.
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0:58:09 – 0:58:15
Und Zahlen haben immer auch so einen Nähebegriff. Also, was weiß ich, man kann jetzt Zahlen
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0:58:15 – 0:58:22
approximieren, indem ich mich jetzt immer weiter ran bewege an eins oder an drei oder irgendetwas.
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0:58:22 – 0:58:24
und dann hat man ein Näherungsverfahren.
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0:58:24 – 0:58:26
Und hier geht es darum,
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0:58:26 – 0:58:28
es gibt auch ganz andere Nähebegriffe,
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0:58:28 – 0:58:29
wo es zum Beispiel so ist,
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dass wenn Zahlen durcheinander teilbar sind,
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dann sind sie näher beieinander.
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Und dann kann ich plötzlich
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0:58:35 – 0:58:37
Approximationen auch auf so etwas machen
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wie natürlichen Zahlen,
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wo es dann um Primzahlen geht.
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Es ist alles sehr, sehr abstrakt.
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Und ich habe Spaß gemacht.
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0:58:45 – 0:58:47
Ich auch nicht, aber
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und wie kommt man von da jetzt
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0:58:49 – 0:58:55
auf dieses historisch-geschichtliche Kunst… Also, ich hab mich wirklich kurz gefragt,
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hast du… hab ich ihn letztes Mal fast verstanden, hat er sich nicht irgendwie Musikhistorie studiert?
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So wie er da gerade auspackt. Also, den Zusammenhang finde ich gerade… ich find's gerade spannend.
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0:59:05 – 0:59:11
Also, ich hab mich immer für Musik interessiert und irgendwann hab ich mir die Frage gestellt,
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0:59:11 – 0:59:17
wie kommt es denn eigentlich, dass wir Menschen Musik machen und wo ist das hergekommen und war
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0:59:17 – 0:59:21
das schon immer so und ich wollte da einfach mehr drüber wissen und dann habe ich einfach angefangen,
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0:59:21 – 0:59:27
alles darüber zu lesen, was es darüber gab. Insbesondere hatte ich mich eigentlich dafür
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0:59:27 – 0:59:34
interessiert, ich dachte, es gibt einen riesengroßen Body on paper, wo es darum geht, wie hängen
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0:59:34 – 0:59:40
eigentlich unsere Emotionen und Musik miteinander zusammen, weil es ist ja so offensichtlich,
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0:59:40 – 0:59:44
dass es diese krasse Wirkung hat. Und der Forschungsstand von heute ist so ungefähr
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bei null. Es gibt quasi keine wirkliche Forschung. Man weiß ein bisschen, okay, das triggert mal hier
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0:59:49 – 0:59:50
was mit dem… Weltweit?
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0:59:50 – 0:59:53
Ja, weltweit. Es gibt… man weiß so gut wie nichts.
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0:59:53 – 0:59:58
Aber es gibt auch Forschung zu Ultraschallwaffen.
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0:59:58 – 0:59:59
Ja.
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0:59:59 – 1:00:01
Warum gibt es das nicht zu Musik?
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1:00:01 – 1:00:08
Ich denke, das hängt damit zusammen. Oft ist Forschung blind, erstmal überhaupt ein Thema zu
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1:00:08 – 1:00:13
erkennen für Sachen, die für uns so selbstverständlich sind. Und also zum Beispiel
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1:00:13 – 1:00:17
haben wir ja in unserem westlich Geprägten dieses Gefühl, dass ein Mollakkord klingt
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1:00:17 – 1:00:23
so ein bisschen traurig und ein Durakkord klingt ein bisschen fröhlich. Jetzt gibt es sehr viele
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1:00:23 – 1:00:28
Studien, die das in Frage stellen, ob das eigentlich etwas universell Menschliches ist oder ob das was
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1:00:28 – 1:00:33
Erlerntes ist. Also da ist die Wissenschaft sich noch uneins, aber niemand hat auch nur den Ansatz
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1:00:33 – 1:00:42
eines Erklärungsmodells, warum es denn so ist. Wie kommt diese Verknüpfung jemals zustande?
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1:00:42 – 1:00:52
geschweige denn von, sag ich mal, wie empfinden wir einen komplexeren Akkord irgendwie.
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1:00:52 – 1:00:56
Aber ist das nicht auch ein bisschen eine kulturelle Geschichte?
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1:00:56 – 1:01:08
Weil, wenn ich darüber nachdenke, wir hatten ja den indischen Last Christmas Text,
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1:01:08 – 1:01:19
Aber wenn ich mir indische Volksmusik so anhöre, das klingt ja doch für, ich sag mal, für europäische Ohren doch relativ fremdartig.
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1:01:19 – 1:01:21
Auch durch die Wahl der Instrumente.
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1:01:21 – 1:01:23
Ja, aber das liegt aber auch daran, weil die eine andere Skal haben.
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1:01:23 – 1:01:29
Genau, die haben andere Skalen und die haben teilweise halt auch kulturell definierte Skalen.
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1:01:29 – 1:01:36
Also deren Skalensystem ist deutlich ausgeprägter und die differenzieren dann sehr, sehr fein zwischen bestimmten Emotionen.
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1:01:36 – 1:01:42
das ist dann aber, sage ich mal, kulturell einfach festgelegt. Die wissen dann, die So-und-So-Skala,
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1:01:42 – 1:01:48
die steht für das Gefühl von "Ich bin traurig, weil ich aufbrechen muss und etwas zurücklassen
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1:01:48 – 1:01:53
muss". Das ist dann einfach mal so definiert worden oder vielleicht ist es auch so empfunden
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1:01:53 – 1:01:57
worden und dann festgeschrieben. Das ist ja oft so eine Mischung. Aber es ist jetzt einfach,
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1:01:57 – 1:02:03
heutzutage ist es so, es ist jetzt tradiertes Wissen. So ähnlich gab es ja das früher auch
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1:02:03 – 1:02:07
mit den Kirchen, also in der Kirchenmusik mit den Moden.
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1:02:07 – 1:02:17
Ist das kulturelle Überlieferung in Musik gepresst?
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1:02:17 – 1:02:18
Ja.
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1:02:18 – 1:02:21
In Töne und Frequenzen gepresst?
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1:02:21 – 1:02:26
Nicht nur in Töne und Frequenzen, auch in Rhythmen und in andere Sachen.
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1:02:26 – 1:02:28
Also zum Beispiel singt man das dann anders.
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1:02:28 – 1:02:34
Man singt es zurückgenommen oder man singt es hauriger oder man singt es irgendwie mit
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1:02:34 – 1:02:36
hervorgehobener Brust irgendwie.
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1:02:36 – 1:02:38
Und das ist eine der weiteren Trennungen.
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1:02:38 – 1:02:43
Wir sind das so gewohnt, Musik als ganz etwas Separates zu sehen.
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1:02:43 – 1:02:48
In 99 Prozent dessen, also wenn man jetzt alles, was Menschen jemals an Musik gemacht
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1:02:48 – 1:02:53
haben, wenn man das betrachtet, dann ist 99 Prozent immer Musik verknüpft gewesen mit
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1:02:53 – 1:02:54
Bewegung.
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1:02:54 – 1:03:07
Das heißt, es ist jetzt nicht unbedingt Tanz im Sinne etwas Formellen gewesen, sondern es ist immer etwas gewesen, was mit Bewegung irgendwie zusammenhängt und was mit Körperhaltung zu tun hat.
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1:03:07 – 1:03:13
Also Musik ist etwas hochgradig Körperliches gewesen. Auch Instrumentalmusik ist erst viel später gefunden worden.
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1:03:13 – 1:03:19
Menschen haben angefangen zu singen. Warum sie das getan haben, weiß man auch bis heute nicht. Es gibt so unterschiedliche Theorien darüber.
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1:03:19 – 1:03:41
Da kann ich ein gutes Beispiel bringen. Meine Mutter hat früher in einer Big Band gespielt und wenn die Live-Auftritte hatten, waren das auch Stadtfesten und das Interessante war gewesen, wenn da so kleine Kinder waren, sagen wir mal so 2, 2,5, 3 Jahre alt, die haben ganz instinktiv bei der Musik dann halt sich rhythmisch bewegt.
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1:03:41 – 1:03:42
Ja.
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1:03:42 – 1:03:52
Im Takt. Ich fand das natürlich als Jugendlicher immer total witzig, wenn die Kleinen da so umstanden und dann alle so vor sich hin gewippt haben und so.
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1:03:52 – 1:03:58
Aber da habe ich schon mir gedacht gehabt, Musik ist etwas, was ganz tief in uns drin steckt.
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1:03:58 – 1:04:02
Total. Und das ist genau mein Punkt.
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1:04:02 – 1:04:09
Wir sind alle zusammen entfremdet worden von etwas, was eigentlich in uns drin steckt.
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1:04:09 – 1:04:13
durch die Art und Weise, wie wir aufgewachsen sind und dadurch, dass wir von Anfang an diese
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1:04:13 – 1:04:17
Trennung erlebt haben von "es gibt Profis, die sind dafür verantwortlich, Musik zu machen und
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1:04:17 – 1:04:21
wir sind am anderen Ende und wir konsumieren die" und dann gibt es noch den Hobbybereich,
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1:04:21 – 1:04:27
wo man so tut, als wäre man Profi, da ist man irgendwo so mittendrin. Und das ist nicht das,
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1:04:27 – 1:04:37
was in uns drin steckt an Musik. In jedem steckt Musikalität. Und die, die von sich denken,
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1:04:37 – 1:04:44
sie seien nicht musikalisch, denen wurde das abtrainiert. Oder sie haben sich selber abtrainiert.
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1:04:44 – 1:04:54
Ja, aber überleg doch mal, bevor die Vervielfältigung der Musik gab, hat jeder quasi zu Hause Musik
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1:04:54 – 1:04:58
gemacht. Sei es gesungen oder wenn er ein Instrument spielen konnte oder sich es leisten konnte,
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1:04:58 – 1:05:05
hat man zu Hause Hausmusik gemacht. Das war gang und gäbe, weil es keine andere Möglichkeit gab,
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1:05:05 – 1:05:11
Musik zu genießen. Die Leute haben auch in der Kirche gesungen und das war ein ganz wesentlicher
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1:05:11 – 1:05:15
Bestandteil, warum sie die Kirche überhaupt als etwas angenehmes empfunden haben. Die Leute haben
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1:05:15 – 1:05:20
bei der Feldarbeit gesungen, die Leute haben beim Handwerk gesungen und Ähnlichen. Also das Singen
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1:05:20 – 1:05:26
war einfach ein Alltagsbestandteil. Findet man heute noch unter der Dusche, aber das ist dann
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1:05:26 – 1:05:33
ja wieder alleine und nicht mehr in der Gemeinschaft. Und einmal im Jahr zu Weihnachten zählt nicht.
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1:05:33 – 1:05:36
Doch, das zählt auch und das empfinden Menschen.
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1:05:36 – 1:05:37
Nein, das ist beide.
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1:05:37 – 1:05:43
Ja, du meintest gerade dieses, das bedeutet, dass in uns allen das drinsteckt.
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1:05:43 – 1:05:44
Ja.
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1:05:44 – 1:05:46
Und da möchte ich eine Geschichte zu erzählen.
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1:05:46 – 1:05:52
Also, hier in Hamburg, da gibt es eine Frau und die bietet so Kurse an, die sind speziell für Leute, die sagen,
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1:05:52 – 1:05:59
ich kann nicht singen, ich traue mich nicht zu singen, aber ganz insgeheim, wenn ich es zugebe, würde ich es vielleicht doch gerne tun.
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1:05:59 – 1:06:06
Also für Leute, die genau mit diesem Trauma da irgendwie kommen und die fest überzeugt sind, dass sie total unmusikalisch sind.
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1:06:06 – 1:06:12
Und diese Kurse laufen dann so ab, dass die Leute kommen, das ist alles ganz höflich, das ist eine kleine Gruppe,
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1:06:12 – 1:06:19
und dann dürfen die Leute einmal sagen, dass sie ganz schrecklich unmusikalisch sind.
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1:06:19 – 1:06:28
Und sie macht dann eine Übung relativ am Anfang, die ist so, sie singt einen Ton und die anderen sind aufgefordert,
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1:06:28 – 1:06:34
jetzt einfach so ein "Aaah" und die anderen sind aufgefordert, da jetzt den Ton mitzusingen.
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1:06:34 – 1:06:40
Und dann traut man sich erst nicht und dann arbeitet der erste Macht, dann der zweite und
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1:06:40 – 1:06:45
alle können das. Das ist eine Fähigkeit, die einfach jeder Mensch hat. Wir können den Ton
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1:06:45 – 1:06:50
vielleicht nicht benennen, aber jeder hat die Fähigkeit, sich einzustimmen mit seiner Stimme
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1:06:50 – 1:06:54
auf einen anderen Stimmton, der der ist. Vielleicht liegt man in der Oktave daneben,
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1:06:54 – 1:06:56
weil man auch einfach in einem anderen Register singt.
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1:06:56 – 1:06:58
Oder man ist vielleicht mal auch bei der Quinte,
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1:06:58 – 1:07:01
aber trotzdem ist man dann bei einer reinen Quinte.
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1:07:01 – 1:07:05
Und der Effekt von dieser Übung ist immer der gleiche.
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1:07:05 – 1:07:07
Diese Leute brechen alle in Tränen aus,
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1:07:07 – 1:07:11
weil sie das erste Mal in ihrem Leben das spüren,
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1:07:11 – 1:07:14
dass sie das können, dass das in ihnen drin ist.
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1:07:14 – 1:07:17
Und dass sie bisher die ganze Zeit mit dieser Illusion
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1:07:17 – 1:07:18
durch das Leben gegangen sind.
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1:07:18 – 1:07:19
Sie könnten nicht singen.
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1:07:19 – 1:07:21
Man hat sie künstlich behindert.
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1:07:21 – 1:07:29
Ich lasse das mal so im Raum stehen, weil ich finde das wunderschön, was du gerade gesagt hast.
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1:07:29 – 1:07:33
Das kann man einfach mal so stehen lassen.
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1:07:33 – 1:07:43
Wir können jetzt von diesem Punkt an in verschiedene Richtungen gehen.
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1:07:43 – 1:07:45
Welche Richtung wollen wir jetzt gehen mit dem Gespräch?
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1:07:45 – 1:07:47
Punk-Musik.
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1:07:47 – 1:08:02
Weil Punkmusik genau diese Attitüde nämlich hatte, man braucht nicht 30 Jahre Konservatorium, um sich auf eine Bühne stellen zu können, sondern es geht da drum, dass man was zu sagen hat, es geht da drum, dass man etwas mitzuteilen hat.
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1:08:02 – 1:08:15
Und jetzt nicht im abstrakten Sinne von "ich hab hier eine politische Botschaft" oder irgendwas, sondern es ging einfach nur darum zu sagen, ich möchte Musik machen, ich möchte irgendwas mit Musik machen und es ist mir völlig egal, ich nehme jetzt diese Gitarre,
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1:08:15 – 1:08:20
Ich nehme jetzt dieses Schlagzeug und ich nehme diese Stimme, die jetzt einfach da sind und wir legen jetzt los.
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1:08:20 – 1:08:29
Und das finde ich, wenn man betrachtet, was daraus geworden ist und wie stark die Leute darauf reagiert haben,
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1:08:29 – 1:08:33
zeigt, dass es noch eine andere Welt gibt als die, wo man sagt…
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1:08:33 – 1:08:43
Ja, Hita, wenn ich mir das jetzt so anhöre, was du erzählst, dann wird mir gerade bewusst,
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1:08:43 – 1:08:52
dass dieses KI-Musikmachen absolut satanisch ist, weil uns das nämlich von dem Selbermusizieren
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1:08:52 – 1:08:55
ja noch weiter abtrennt.
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1:08:55 – 1:08:59
Vielleicht ist es so.
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1:08:59 – 1:09:03
Es erzeugt dann ja auch vielleicht bei den Leuten, die von sich selber ohnehin schon sagen,
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1:09:03 – 1:09:07
ich kann nicht singen oder ich kann kein Instrument spielen, ich bin nicht begabt.
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1:09:07 – 1:09:14
Ich bin nicht begabt, alleine schon dieses, das als Gabe hinzustellen, er ist besonders begabt.
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1:09:14 – 1:09:16
Aber diese Gabe hat ja jeder.
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1:09:16 – 1:09:22
Und wenn den Leuten jetzt diese Möglichkeit gegeben wird,
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1:09:22 – 1:09:27
mit jedem professionelle Radiomusik, sage ich mal, also radiotaugliche Musik zu produzieren,
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1:09:27 – 1:09:33
Denn entfremdet man sie ja noch weiter vom eigentlichen Musikmachen.
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1:09:33 – 1:09:40
Man entfernt sie davon, professionelle Musik nachahmen zu wollen.
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1:09:40 – 1:09:42
Und besser zu werden.
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1:09:42 – 1:09:48
Besser in den Anführungszeichen, wobei jetzt das besser definiert ist,
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1:09:48 – 1:09:51
als so zu klingen wie der Rest aus dem Radio.
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1:09:51 – 1:09:56
Aber Punk ist beispielsweise ja auch entstanden, die haben ja niemals angestrebt zu sagen,
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1:09:56 – 1:09:59
"Oh, wir wollen auch so klingen wie Elvis, wir wollen auch so klingen wie die Schlager, die wir im Radio haben."
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1:09:59 – 1:10:01
Die KI kann dir auch so einen Punk-Song anbotzen.
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1:10:01 – 1:10:04
Die hatten keinen Bock mehr auf Rock-Rock, das war ja vorhin der Punkt.
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1:10:04 – 1:10:10
Die hatten keinen Bock mehr auf diesen absolut elitären Kreis der Musik der Mitte 70er.
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1:10:10 – 1:10:13
Das stimmt. Und du hast recht, heute kann KI Punk machen.
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1:10:13 – 1:10:19
Aber jetzt stellen wir uns mal vor, KI wäre in den 60er Jahren erfunden worden, Anfang der 60er Jahre.
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1:10:19 – 1:10:23
Und dann hätte man gesagt, ja hier, prompt, prompt, prompt, du hättest dich totprompen können.
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1:10:23 – 1:10:25
Es wäre niemals Punk da rausgekommen.
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1:10:25 – 1:10:31
Und das bedeutet, da bin ich jetzt Idealist, ja, das wird dazu führen, dass viele Leute,
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1:10:31 – 1:10:38
die jetzt versuchen, radio-kompatible Musik irgendwie nachzueffen, die werden sich in
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1:10:38 – 1:10:42
ihren Bemühungen wahrscheinlich frustriert fühlen, weil ihr Nachbar das mit einem Prompt
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1:10:42 – 1:10:47
irgendwie macht und man denkt, damn, ich muss zugeben, seins klingt irgendwie besser.
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1:10:47 – 1:10:55
Aber ich bin mir sicher, es wird auch eine Gegenbewegung geben, die sagt, wir sagen nochmal ganz anders, was Musik ist.
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1:10:55 – 1:10:58
Und das, was wir machen, das kann keine KI, das kannst du nicht prompten.
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1:10:58 – 1:11:04
Ja, wenn es dann hundert solche Bands gegeben hat, dann kann es irgendwann KI auch wieder, aber dann denken wir uns was Neues aus.
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1:11:04 – 1:11:09
Was KI nicht kann, ist eine Roland 303 zu imitieren übrigens.
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1:11:09 – 1:11:14
Das nur als kleiner Nebenbemerk.
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1:11:14 – 1:11:16
Ja, habe ich bisher nicht hinbekommen.
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1:11:16 – 1:11:17
Nö, würde ich nicht sagen.
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1:11:17 – 1:11:18
Klingt alles scheiße.
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1:11:18 – 1:11:23
Ich habe manche Sachen schon gehört und gesehen, die schon recht interessant waren.
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1:11:23 – 1:11:28
Es ist tatsächlich mal die Frage, wie prompte ich es?
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1:11:28 – 1:11:37
Ja, weil den Aufwand, den ich reinstecken muss,
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1:11:37 – 1:11:42
damit irgendwie eine KI mir da eine 303 rausgibt.
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1:11:42 – 1:11:47
Da muss ich ja so viele Stunden drauf investieren.
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1:11:47 – 1:11:50
Du kannst eine 303 kaufen gehen und bist happy, ich weiß.
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1:11:50 – 1:11:52
Und ich könnte einfach eine 303 kaufen gehen.
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1:11:52 – 1:11:58
Du hast gesagt, das könnte eine Gegenbewegung geben.
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1:11:58 – 1:11:59
Ich habe den Eindruck, es gibt schon eine.
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1:11:59 – 1:12:00
Den Eindruck habe ich auch.
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1:12:00 – 1:12:10
Also erstens mal, ich bin Fan von diesen DIY, online digital fan signs in irgendwelchen sonstigen DIY-Szenen.
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1:12:10 – 1:12:17
Das ist so One-Man-One-Camera-Video-Vlogs, die einfach von Untergrundschuppen zu Untergrundschuppen rennen,
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1:12:17 – 1:12:23
wo es ja auch keine Genres mehr gibt. Also da rückt eine Mavroc-Band ein und danach irgendwelche Streamer-Geschichten.
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1:12:23 – 1:12:27
Aber ich hab's auch ganz praktisch, ich hab's, glaube ich, auch mal in einer Folge erzählt, die wir nie gesendet haben.
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1:12:27 – 1:12:36
Wir hatten ein Jugendkulturfestival und das war vor 20 Jahren noch eine Indie-Rock-Sauce.
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1:12:36 – 1:12:38
Also du hast wirklich eine Indie-Rock-Band nach der anderen gehabt,
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1:12:38 – 1:12:41
die hat sich maximal noch darin unterschieden, ob da ein Mann oder eine Frau gesungen hat.
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1:12:41 – 1:12:46
Und jetzt hast du nicht nur eine wahnsinnige Genre-Breite,
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1:12:46 – 1:12:50
sondern ich habe festgestellt, dass die Leute, die nach der Pandemie alle mit dem Laptop kamen
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1:12:50 – 1:12:53
und vielleicht noch einen Drummer oder einen Gitarristen dabei hatten,
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Die kamen dieses Jahr alle ohne Laptops, mit Pianos, mit Gitarren, akustischen und elektrischen, also mit Bands.
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Also dafür, dass es vor zwei Jahren eine reine Playback-Show war, gefühlt an gewissen Bühnen, gewissen Acts,
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war es dieses Jahr quasi ein Fest des Live-Spielens, des Unvorbereitetsein.
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1:13:13 – 1:13:17
Du hast auch diese Duos, wo du quasi einen Elektriker und eine Sängerin hattest,
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wo halt viel vom Band kam und dabei auch mit Drum Pad und Push und allem.
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1:13:21 – 1:13:28
Aber du hattest vor allem so viele dieser Ex-Festivals, du hattest so Mitternacht eine Metalcore-Band im Prinzip auf der Center Stage.
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1:13:28 – 1:13:33
Oder so auf der Off-Center Stage. Und das wäre vor zehn Jahren so noch nicht möglich gewesen.
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Und das will ich so den Eindruck, okay, die Leute, denen geht's gar nicht, will ich mehr darum,
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ihre super toll daheim ausproduzierten oder kunstvoll verschnörkelnden Songs irgendwie zu machen.
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Also da haben Leute ihre ganze Vergangenheit in glatt gebügelten Pop-Bands über Bord geworfen
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und sind mit ihrem neuen Projekt einfach Klavier auf die Bühne gerollt.
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1:13:53 – 1:13:58
Also mein Eindruck ist halt, die Leute, auch wenn sie,
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1:13:58 – 1:14:02
ich würde sagen, du hast uns ja vorhin aufgeteilt Peter, in diese drei Dinge,
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1:14:02 – 1:14:06
auch wenn sie beim Verkaufen noch auf das alte Muster setzen,
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1:14:06 – 1:14:10
das sind immer noch Bands, die so, ich sag mal, peinliche Self-Promotion-TikToks machen,
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1:14:10 – 1:14:14
haben sie dann doch live oder in der Art, wie sie ihre Kunst rüberbringen,
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1:14:14 – 1:14:17
so ein bisschen was gespürt, weißt du,
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1:14:17 – 1:14:26
vielleicht bewusst, vielleicht unterbewusst, wieder das Zusammen-Musikmachen und nicht einfach nur Musiker sein mit einer Zielgruppe.
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1:14:26 – 1:14:33
Das war so mein Eindruck der letzten, sagen wir mal, Festivalwochen lokal hier.
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1:14:33 – 1:14:40
Ich frage mich halt, ob eine wesentliche Voraussetzung der Gesellschaft abhanden gekommen ist, und das sind Subkulturen.
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1:14:40 – 1:14:49
Denn heute ist es so, zum einen Corona, aber zum anderen auch dieses "Wenn", also früher.
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1:14:49 – 1:14:50
Internet.
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1:14:50 – 1:15:00
Genau, das Internet und Social Media und halt immer die Idee, egal was ich mache, ich muss es immer einmal ins Publikum werfen, weil sonst existiert es gar nicht.
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1:15:00 – 1:15:05
Wir sind vielleicht noch ein bisschen eine ältere Generation. Für uns ist dieser Zwang nicht so vorhanden.
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1:15:05 – 1:15:10
aber 10, 20 Jahre jünger, die kennen das nicht anders.
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1:15:10 – 1:15:13
Die existieren nicht, wenn es nicht irgendwo auch in den Sozialen ist.
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1:15:13 – 1:15:17
Wir zählen nicht mal mit, Tobi. Nicht beleidigt sein.
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1:15:17 – 1:15:19
Entschuldigung.
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1:15:19 – 1:15:21
Nee, nee, aber ich verstehe halt, was du meinst.
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1:15:21 – 1:15:26
Es ist genau die Generation nach mir, die halt nicht mit 12 ins Internet eingestiegen ist,
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1:15:26 – 1:15:28
das noch extrem non-publishing war,
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1:15:28 – 1:15:31
sondern diejenigen, die mit 12 ins Internet eingestiegen sind,
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1:15:31 – 1:15:33
das schon extrem self-publishing war.
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1:15:33 – 1:15:35
Das könnte mein kleiner Bruder sein.
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1:15:35 – 1:15:38
Der ist acht Jahre jünger als ich oder sieben,
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1:15:38 – 1:15:39
weiß ich gar nicht mehr.
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1:15:39 – 1:15:43
Aber ja, der kennt das natürlich komplett anders.
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1:15:43 – 1:15:45
Und noch eine Sache.
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1:15:45 – 1:15:48
Ich denke, das mit den Subkulturen.
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1:15:48 – 1:15:52
Es gibt deswegen keine mehr, weil du ja im Prinzip alles auf einmal hast.
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1:15:52 – 1:15:54
Und es ist auch nicht mehr gegeneinander.
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1:15:54 – 1:15:55
Es befruchtet sich ja nur noch gegenseitig.
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1:15:55 – 1:16:00
Popkultur war immer linear bis und mit Napster.
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1:16:00 – 1:16:07
Weil dann hattest du im Mainstream noch quasi diese Bands, die sich insofern nicht gegen Streaming gewehrt haben,
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1:16:07 – 1:16:11
aber die halt insofern noch quasi in einem gemachten Nest gesessen sind.
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1:16:11 – 1:16:15
Aber dann würde ich sagen, Schnittpunkt Linkin Park, A Thousand Suns,
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1:16:15 – 1:16:26
wo du quasi den letzten Kit A Moment hattest, wo eine Band auf Massenebene noch mal einen richtig innovativen Schritt getan hat.
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1:16:26 – 1:16:30
oder Kid A war eine komplette Verstörung, weil das hatte niemanden auf dem Zettel.
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1:16:30 – 1:16:33
Sons war insofern eine Verstörung, weil es auch nicht Linkin Park war.
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1:16:33 – 1:16:37
Aber gleichzeitig haben halt ganz viele Leute gesagt, okay, suche ich mir einfach eine andere Band.
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1:16:37 – 1:16:39
Und die anderen Bands waren überall da.
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1:16:39 – 1:16:46
Und plötzlich hast du wirklich gemerkt, okay, es rückt gerade so aus diesem "ich suche mir eine andere Band",
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1:16:46 – 1:16:50
"oh, das ist ja auch noch geil", "oh, das ist ja auch noch cool", zusammen mit diesem fehlenden Gatekeeping.
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1:16:50 – 1:16:55
Du hast so junge Bands genannt, lass uns doch mal bei Prince anfangen.
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1:16:55 – 1:17:03
Prince hat sich aus Protest umbenannt in Tough Cup, the artist formerly known as Prince,
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1:17:03 – 1:17:08
um gegen die Vertragsbedingungen, die er bei Sony hatte, zu protestieren. Das war in den 90ern.
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1:17:08 – 1:17:14
Ja, dann lief er da die ganze Zeit halt als Tough Cup rum, mit Absicht gemacht,
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1:17:14 – 1:17:20
um das Sony-Management da entsprechend gegen sich aufzubringen, damit sie ihn aus dem Vertrag
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1:17:20 – 1:17:24
rauslassen. Hat leider nicht geklappt. Er musste trotzdem weiterhin Alben produzieren für sie.
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1:17:24 – 1:17:28
Aber letztendlich, was hat er nachher gemacht? Er hat nachher gesagt, so wisst ihr was,
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1:17:28 – 1:17:34
ich veröffentliche nicht mehr auf irgendwelchen Labels, ich veröffentliche nur noch im Internet
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1:17:34 – 1:17:39
und habe eine Bezahlplattform eingerichtet. Alle Leute haben ihn für verrückt erklärt,
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1:17:39 – 1:17:44
aber er hat tatsächlich durchgezogen und ich glaube, er war auch ziemlich erfolgreich damit.
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1:17:44 – 1:17:47
Und ich glaube, das war einer der ersten, der es gemacht hat, einer der ersten Künstler.
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1:17:47 – 1:17:49
Aber er war halt immer noch…
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1:17:49 – 1:17:53
Und er ist aber selber eine Subkultur für sich gewesen, finde ich.
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1:17:53 – 1:17:57
Und er war vor allem in dieser Sache nicht angreifbar, weißt du.
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1:17:57 – 1:18:04
Es gab Bands, Bands waren plötzlich angreifbar dadurch, dass es rund um sie herum keinen, ich sag mal keine,
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1:18:04 – 1:18:12
das geht ja in beide Richtungen, also es gab rund um sie herum kein,
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1:18:12 – 1:18:18
ich sag mal keine Schwelle mehr, die Bands zu wechseln oder die Subkultur zu wechseln,
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1:18:18 – 1:18:23
Weil die halt quasi, damals noch Pirate Bay, dann mit dem Streaming sowieso offen,
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1:18:23 – 1:18:29
also diese Hürden rund um meine Subkultur wurden niedergerissen
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1:18:29 – 1:18:34
und gleichzeitig hat sich auch in der Subkultur eine konstruktive Dialognachaußen entwickelt.
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1:18:34 – 1:18:40
Oder Thousand Sons von Linkin Park ist ja deswegen so ein gutes Beispiel dafür,
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1:18:40 – 1:18:44
weil das ist ja nicht etwas, das in seiner eigenen Subkultur gekocht hat,
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1:18:44 – 1:18:47
sondern da hat es so plötzlich halt, also Linkin Park war ja schon ein Crossover,
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1:18:47 – 1:18:53
Die hatten schon die Hip-Hop-Einflüsse, die New-Metal-Einflüsse, all das, was so in den Nullerjahren da so zusammengeschwemmt ist.
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1:18:53 – 1:19:01
Aber in den Zehnern hast du halt eine ganze Generation an Artists, die in diesem Zusammenschwemmen aufgewachsen ist.
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1:19:01 – 1:19:10
Und weil alles nur noch ein Download-Clink in der Bucht entfernt war, hat das so plötzlich wie so eine Nivellierung,
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1:19:10 – 1:19:19
Also ich sag mal, die Einstiegshürde war halt viel niedriger und anstatt dass du halt über einen Pausenhof getreten wurdest, weil du plötzlich unterschiedliche Dinge gehört hast
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1:19:19 – 1:19:28
und damit deine Subkultur verraten, hast du halt mehr oder weniger eigentlich die Leute wiederum damit angesteckt und so mussten sich dann neue Subkulturen finden.
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1:19:28 – 1:19:35
Und das Spannende ist ja, Subkulturen, das ist jetzt vielleicht ein bisschen theologisch,
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1:19:35 – 1:19:41
aber ich habe den Eindruck, Subkulturen funktionieren erstaunlich gut über die Schuldfrage.
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1:19:41 – 1:19:47
Also im Sinne von, wir sind missverstanden und die anderen sind schuld daran.
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1:19:47 – 1:19:50
Das trifft aber nicht auf alle Subkulturen zu.
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1:19:50 – 1:19:52
Das ist eine Möglichkeit von vielen.
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1:19:52 – 1:19:57
Ja klar, ich sage nicht, dass das die einzige Erklärung ist, aber ich glaube, dass das musikalisch
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1:19:57 – 1:20:04
wurde das abgeschafft, weil du spätestens in den 10ern eigentlich so einen breiten Konsens hattest,
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1:20:04 – 1:20:09
wo du dich quasi gar nicht… Es gab niemanden mehr, den du schocken konntest und es gab niemanden mehr,
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1:20:09 – 1:20:13
den du vorwerfen konntest, er findet dich nur kacke, weil er seine Musik nicht versteht.
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1:20:13 – 1:20:19
Also der Punkt, den ich meine, ist eine Subkultur im Sinne eines Inkubators,
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1:20:19 – 1:20:25
denn irgendetwas Neues, damit es entsteht, braucht zwei Sachen gleichzeitig. Es muss die einen geben,
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1:20:25 – 1:20:28
die explorieren und etwas Neues ausprobieren.
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1:20:28 – 1:20:30
Und es gibt auf der anderen Seite ein Publikum,
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1:20:30 – 1:20:32
was in diese Subkultur hineinwächst.
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1:20:32 – 1:20:35
Und dann geht das so ein Prozess von ein, zwei, drei Jahren.
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1:20:35 – 1:20:39
Und plötzlich finden beide Seiten gemeinsam etwas,
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was für beide Seiten anschlussfähig ist.
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Das heißt, es trifft auf einen Nerv im Publikum
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und es trifft auf eine Gruppe, die das auch spüren
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und die es sozusagen künstlerisch verarbeiten.
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Aber diese zwei oder drei Jahre der Entwicklung,
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1:20:52 – 1:20:57
diesen Inkubator, das gibt es nicht mehr. Denn heute macht man etwas und es muss sofort
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1:20:57 – 1:21:03
anschlussfähig sein oder es ist sofort wieder verloren. Und es gibt dann keine zweite Band,
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die sagt, oh, das probieren wir mal auch. Wir gehen auch mal Donnerstag in den dunklen Keller
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und stellen uns auf die Bühne. Das heißt, dass wir, ich nenne es jetzt mal so eine Schicht,
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wir hatten so eine Inkubatorschicht in der Bevölkerung, die ist durch das Internet quasi
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wegrasiert worden. Früher, wenn du was machen wolltest, musstest du dir so eine Subkultur
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suchen, damit du ein offenes Mikrofon findest, in das du reinsprechen kannst. Heute machst du
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deinen YouTube-Kanal, hast 300 Subscribers irgendwie und bist happy. Richtig, und da hast
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du dann quasi deine Instant-Blase, dein Instant-Publikum. So, das ist alles wegrasiert worden,
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diese Inkubatorschicht und jetzt, ich brauche jetzt nochmal den roten Faden, weil ich habe
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schon wieder verloren. Was hat das jetzt mit KI zu tun?
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Also, ich habe gesagt, mein Optimismus ist, dass ich glaube, dass es eine Gegenbewegung geben wird,
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dass Leute sagen, wir haben auf dieses, was es jetzt schon alles gibt und was KI kann,
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keine Lust. Wir machen etwas anderes. Wir haben etwas zu sagen. Wir fühlen vielleicht nur,
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dass wir etwas zu sagen haben und wir sagen es auf eine andere Art und Weise,
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die es noch nicht gegeben hat. Sie erfinden etwas Neues. Der Begriff von "Was kann Musik sein?"
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1:22:18 – 1:22:22
erweitert sich. Damals, als es Punk gab, gab es ganz viele, die gesagt haben, das ist keine
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richtige Musik. Dann kam Kraftwerk, das ist keine richtige Musik. Dann kam Techno, das ist keine
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1:22:27 – 1:22:31
richtige Musik. Das ist ja immer die erste Reaktion, zu sagen, das ist keine richtige Musik. Und dann,
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das ist eigentlich der Punkt, wo es spannend wird. Es entsteht etwas, was die anderen sagen,
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1:22:35 – 1:22:41
das ist keine richtige Musik. Nur dann ist es wirklich neu. Und das ist etwas, das können
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Suno und Udio und wie sie alle heißen halt nicht. Sie können nicht so etwas produzieren, was a)
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anschlussfähig ist und b) von der großen Mehrheit erst mal im Erstkontakt als "das ist keine Musik
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mehr" empfunden wird. Vor allem was Kai Ihn nicht kann, ist seine eigenen Produkte nehmen und etwas
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1:23:03 – 1:23:09
völlig Neues daraus kreieren. Etwas transzendieren, darüber hinweggehen. Genau, das kann es nicht.
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1:23:09 – 1:23:15
Es kann keine neue Sprache erfinden, es kann nur in der Sprache irgendwie noch mehr Blabla von sich geben.
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1:23:15 – 1:23:19
Und du hast jetzt gefragt, was ist der Zusammenhang mit den Subkulturen?
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1:23:19 – 1:23:25
Ich sage, das Einzige, warum ich ein Fragezeichen habe, ob das wirklich passieren wird, ist,
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1:23:25 – 1:23:31
die Inkubatoren, in denen so etwas passiert, wo Menschen zusammenkommen, wo...
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1:23:31 – 1:23:37
Denn es ist selten so, dass ein Künstler morgens aufwacht und sagt, da ist es das Neue irgendwie,
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1:23:37 – 1:23:39
sondern es ist immer, wenn man sich das so trifft.
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Das ist ein Prozess und das ist immer ein Prozess,
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an dem ganz viele Menschen gleichzeitig dran beteiligt sind.
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1:23:45 – 1:23:48
Rückwirkend denkt man dann, oh ja, das war ein Kraftwerk.
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1:23:48 – 1:23:50
Nein, Kraftwerk war Teil der Düsseldorfer Szene
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1:23:50 – 1:23:53
und da gab es 20, die alle in ähnliche Richtung gedacht haben.
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1:23:53 – 1:23:56
Und es brauchte diese kritische Masse von 20 Leuten,
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1:23:56 – 1:23:59
die sich austauschen, die Sachen ausprobieren und so weiter.
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1:23:59 – 1:24:04
Aber durch den Verlust von diesen Inkubatoren ist die Frage,
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1:24:05 – 1:24:07
Hat unsere Gesellschaft überhaupt noch die Fähigkeit?
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1:24:07 – 1:24:10
Denn wenn man sich anguckt, und das ist ja etwas, was nicht nur in der Musik ist,
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1:24:10 – 1:24:12
sondern zum Beispiel auch in der Kunst,
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1:24:12 – 1:24:16
in den letzten 15 Jahren wurde nur noch recycelt, recycelt, recycelt.
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1:24:16 – 1:24:20
Es gibt nichts Neues mehr und das hat es noch nie in der Form so gegeben.
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1:24:20 – 1:24:23
Das ist jetzt nicht nur mein Gefühl, als früher war alles besser,
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1:24:23 – 1:24:28
sondern das ist etwas, was Wissenschaftler mit objektiv messbaren Kriterien
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1:24:28 – 1:24:29
feststellen können.
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1:24:29 – 1:24:33
Dass es einen Zusammenhang gibt zwischen Wohlstand und
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1:24:33 – 1:24:38
dem Bedürfnis Subkulturen zu bilden.
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1:24:38 – 1:24:42
Und du meinst die Subkulturen sind verschwunden wegen mangelndem Wohlstand?
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1:24:42 – 1:24:43
Nee, im Gegenteil.
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1:24:43 – 1:24:49
Wenn es so wäre, dann müssten wir jetzt eine Welle von innovativen Musikstilen sehen,
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1:24:49 – 1:24:54
in Gegenden, wo, sagen wir mal, weniger Wohlstand ist.
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1:24:54 – 1:24:59
Also, was zu beobachten ist, dass wir eine Welle von Hip-Hop-Bands haben.
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1:24:59 – 1:25:03
Und was?
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1:25:03 – 1:25:22
Nein, also, naja, ich meine, ich versuche das mal vorsichtig auszudrücken, ich will nicht allzu politisch werden, aber was wir in Deutschland sehen, ist, dass wir sehen in Deutschland den Niedergang, wir sehen den Niedergang der Wirtschaft, wir sehen, dass es großen Teilen der Bevölkerung nicht mehr wirklich gut geht.
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1:25:22 – 1:25:29
Wir hatten so, ich würde mal sagen, so den Peak vor Corona 2019. Da ging es zu weiten Teilen der
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1:25:29 – 1:25:41
Bevölkerung schon ziemlich gut. Und das ist gerade dabei, ich sage mal, diese sich wohlfühlende,
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1:25:41 – 1:25:48
wohlgehende Mittelschicht schmilzt gerade rapide ab. Ich glaube, dass das in den nächsten Jahren
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1:25:48 – 1:25:55
noch schlimmer wird, ohne jetzt das näher politisch zu analysieren. Aber ich könnte mir vorstellen,
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1:25:55 – 1:26:03
dass das vielleicht der Trägerpunkt oder dass das viele kleine Trägerpunkte sind, auch dafür,
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1:26:03 – 1:26:07
dass Menschen wieder zusammenfinden und sich wieder zu Subkulturen zusammenschließen und
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1:26:07 – 1:26:11
das Internet einfach Internet sein lassen. Also sie einfach schlicht und ergreifend keine
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1:26:11 – 1:26:16
Kohle mehr haben, um Content fürs Internet zu produzieren. Oder um alleine zu Hause zu sitzen
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1:26:16 – 1:26:21
und da neue Geräte zu kaufen und dann damit irgendwie so rumzuspielen.
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1:26:21 – 1:26:25
Oder dein Content zu konsumieren, das ist ja auch schon alles Paywall heute.
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1:26:25 – 1:26:29
Also die 80er Jahre beispielsweise in England, da kann man das ja genau sehen,
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1:26:29 – 1:26:36
da gab es ja den wirtschaftlichen Niedergang und er hat dann zu einer 20-jährigen Hochburg von Großbritannien
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1:26:36 – 1:26:43
als Musikinnovator für die ganze Welt irgendwie geführt.
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1:26:43 – 1:26:47
Aber ich weiß nicht, ob das automatisch passiert.
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1:26:47 – 1:26:55
Momentan, was ich verstörend finde, ist, dass es weltweit so ist, dass es keine echte Innovation mehr gibt,
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1:26:55 – 1:27:00
sondern nur noch das Recyceln von "wir nehmen irgendwas von früher".
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1:27:00 – 1:27:07
Das ist völlig egal. Das ist in der Architektur, das ist in der Mode, das ist in der Kunst, also in der bildenden Kunst,
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1:27:07 – 1:27:15
ist im gestalterischen Design, es ist in der Musik, es ist durch die Reihe weg. Und bei Musik auch
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1:27:15 – 1:27:20
sozusagen egal, ob man jetzt in den Bereich der populären Musik guckt. Wir feiern Techno jetzt
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1:27:20 – 1:27:29
seit wieviel Jahren? Wir sind jetzt auch schon 30 Jahre. 40. Bald 40. Fast 40 Jahre, ja. Also die
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1:27:29 – 1:27:31
Die Rave-Gänger werden immer älter.
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1:27:31 – 1:27:38
Ich meine, wie viele Techno-Opas und Techno-Omas siehst du mittlerweile auf YouTube,
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1:27:38 – 1:27:41
die tatsächlich dann auch Techno-Musik machen?
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1:27:41 – 1:27:43
Ich meine, guck uns selber an.
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1:27:43 – 1:27:46
Wir sind jetzt ja auch nicht gerade mehr die Frischesten hier.
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1:27:46 – 1:27:48
Ja, aber das ist nur das eine Problem,
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1:27:48 – 1:27:52
weil, dass jetzt die rebellische Generation im Altersheim hockt, das ist das eine Problem.
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1:27:52 – 1:27:56
Das Problem ist, dass da hinten eine Generation Kornseid herkommt, die alles auf...
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1:27:56 – 1:27:58
Die gar nicht rebellisch sind.
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1:27:58 – 1:28:04
zwangsläufig nicht rebellisch sind, sondern die möchten in ihrer Rebellion niemandem mehr wehtun.
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1:28:04 – 1:28:09
Weiß ich nicht, es gab auch die Klimakleber und die Friday for Future, die endlich…
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1:28:09 – 1:28:12
Ja, aber das ging nach oben, weißt du, das ging nach oben im Sinne von,
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1:28:12 – 1:28:18
dass das tritt gegen, ich sag mal, das Establishment. Es geht darum, untereinander
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1:28:18 – 1:28:22
nicht mehr anzuecken, dass du untereinander einen Konsens schaffst, der sich quasi nicht
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1:28:22 – 1:28:26
mehr angreifen lässt. Und ich habe gerade hier, weil ich es gerade vor mir habe,
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1:28:26 – 1:28:30
Der Podcast ist nicht mehr im Internet, aber ich habe irgendwann mal eine Sprachnachricht damit ausgerüstet
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1:28:30 – 1:28:34
und ich würde die gerne abspielen, weil mir ging das mal durch den Kopf.
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1:28:34 – 1:28:39
Ich probiere das jetzt hier mal abzuspielen. Sekunde. Handy-Lautsprecher.
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1:28:39 – 1:28:49
Aus einem Podcast der Arbeitskammer in Österreich, wo es eben um diese sich einige Like-Kultur geht.
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1:28:49 – 1:28:51
Moment hier.
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1:28:51 – 1:28:55
Also Revolution ist ja momentan keine...
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1:28:55 – 1:28:58
Die Revolution ist nicht in Sicht und das hat auch was mit den neuen Medien zu tun.
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1:28:58 – 1:29:06
Es gibt einen deutsch-französischen Philosophen, den wir kennen, der liegt eh in jeder Buchhandlung,
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1:29:06 – 1:29:08
in jeder Heftung, der schreibt so kurze Sachen.
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1:29:08 – 1:29:17
Und der sagt, in einer Gesellschaft, in der das Liken dominiert, kann es keine Revolution
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1:29:17 – 1:29:22
geben, weil man darf im Internet die Sachen, entweder likt man sie oder man hält die Klappe.
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1:29:22 – 1:29:24
Und ein Dislike gibt es nicht.
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1:29:24 – 1:29:26
Und Leute, die so erzogen sind,
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1:29:26 – 1:29:28
die sind eher anpassungsorientiert
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1:29:28 – 1:29:31
und die sind nicht rebellen
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1:29:31 – 1:29:33
und schon gar keine Revolutionäre.
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1:29:33 – 1:29:34
Ja, aber das würde dann bedeuten,
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1:29:34 – 1:29:35
das bleibt jetzt mal vorerst so, oder?
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1:29:35 – 1:29:37
Weil es gibt keinen Hinweis darauf,
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1:29:37 – 1:29:40
dass die Modalitäten im Internet
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1:29:40 – 1:29:42
sich ändern werden demnächst.
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1:29:42 – 1:29:43
Das bleibt so.
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1:29:43 – 1:29:45
Also das wird sich noch verstärken.
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1:29:45 – 1:29:48
Also wir haben letztens gerade eine Neustunde gemacht.
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1:29:48 – 1:29:50
Da ist herausgekommen, dass
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1:29:50 – 1:29:54
Ja, und da ist der Schnipsel fertig.
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1:29:54 – 1:29:56
Hm.
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1:29:56 – 1:30:00
Ich weiß nicht, ob ich dem jetzt in jeder Hinsicht zustimmen würde,
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1:30:00 – 1:30:04
weil es gibt ja schon auch eine krasse Dislike-Kultur,
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1:30:04 – 1:30:09
also die ganzen Hate-Kommentare, die sich überall immer wieder finden,
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1:30:09 – 1:30:12
wo Leute irgendwie sich da ein Hobby draus machen,
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1:30:12 – 1:30:14
immer irgendwie dagegen zu sein.
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1:30:14 – 1:30:16
Das gibt es auch.
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1:30:16 – 1:30:19
Ich sehe das Problem eher so ein bisschen in dieser Individualisierung,
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1:30:19 – 1:30:24
weil damit irgendetwas gesellschaftlich passiert, müssen sich die Leute zusammentun.
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1:30:24 – 1:30:27
Und dieses Zusammentun, das passiert so wenig.
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1:30:27 – 1:30:33
Und ich weiß auch halt nicht, wo es passieren soll, wenn die Leute sich gar nicht mehr…
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1:30:33 – 1:30:35
also diese Räume fehlen einfach.
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1:30:35 – 1:30:42
Ja, und online kannst du die nicht haben, weil online bist du unterwegs in die Blasenbildung.
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1:30:42 – 1:30:43
Also das…
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1:30:43 – 1:30:48
Online kann man dann so wie wir, wir unterhalten uns und nehmen wir an, wir würden jetzt den
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1:30:48 – 1:30:53
Stein der Weisen finden irgendwie das Tolle für die Revolution und wie wir den Weltfrieden schaffen
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1:30:53 – 1:30:57
und so weiter, dann würden das noch 30 Leute hören und würden mit dem Kopf knicken und sagen,
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1:30:57 – 1:31:01
ja super, wir haben den Stein der Weisen gefunden und dann würde das in unserer Blase verebben,
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1:31:01 – 1:31:11
weil es einfach diese Blase so niemals verlässt. Würden wir aber in einem Bushäuschen sitzen und
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1:31:11 – 1:31:15
gerade den Glauben, den Stein der Weisen zu finden, dann würden wir sagen, ja gut,
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1:31:15 – 1:31:19
Wir müssen jetzt rausgehen, wir müssen was machen, wir müssen die Leute irgendwie aufrütteln.
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1:31:19 – 1:31:23
Und dann würde einer sagen, dann lass uns Sprühdosen kaufen und dann schreiben wir,
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1:31:23 – 1:31:26
du Blödmann, irgendwie an das Polizeibüro oder was weiß ich.
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1:31:26 – 1:31:31
Also das wäre vielleicht nicht sinnvoll, aber wir würden versuchen, eine Bewegung zu starten.
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1:31:31 – 1:31:43
Ja, ich denke, du hast bei der Frage mit der Dislike-Kultur das nicht erreicht.
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1:31:43 – 1:31:46
Es gibt das, aber einerseits ist es die Destruktiv,
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1:31:46 – 1:31:49
und ich glaube nicht, dass eine ausschließlich destruktive Kultur
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1:31:49 – 1:31:51
ohne konstruktiven Ansatz
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1:31:51 – 1:31:55
sich nur schon zur Subkultur, geschweige denn zum Movement, entwickeln kann.
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1:31:55 – 1:31:57
Und das Zweite ist,
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1:31:57 – 1:32:00
es ist eine Gegenbewegung derjeniger,
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1:32:00 – 1:32:03
also gerade von irgendwelchen Spätmillennials oder Frühjensets,
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1:32:03 – 1:32:07
die noch mit einem Pluralismus aufgewachsen sind
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1:32:07 – 1:32:11
und für die der Pluralismus noch nicht die Hegemonie bedroht.
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1:32:11 – 1:32:16
Das sind die Leute, die in den einen Thread auf Mutter gegangen sind
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1:32:16 – 1:32:18
und sich gegenseitig Krebs gewünscht haben.
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1:32:18 – 1:32:20
Und im nächsten Thread haben sie dann zusammen ihre
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1:32:20 – 1:32:24
WoW-Runden oder irgendwie Dota-Runden koordiniert.
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1:32:24 – 1:32:28
Und das gibt es heute halt noch nicht, weil wenn du dir
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1:32:28 – 1:32:30
in einem Thread auf Mutter gehst, bist du blockiert im nächsten.
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1:32:30 – 1:32:34
Also es gibt ja als Subreddit eine Auszeichnung, dass man darin gesperrt ist.
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1:32:34 – 1:32:44
Tja, wie machen wir jetzt weiter?
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1:32:44 – 1:32:58
Ich glaube, KI wird noch einiges verändern, von dem wir noch überhaupt keine Vorstellung
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1:32:58 – 1:33:01
davon haben, wie sich das ändern wird.
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1:33:01 – 1:33:03
Ich hätte es zum Beispiel nie für die Möglichkeit.
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1:33:03 – 1:33:07
Wir haben uns nur vor gerade mal zwei Jahren über das Thema unterhalten.
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1:33:07 – 1:33:15
Ja, und die ersten Ergebnisse, die da so eine Musik-KI produziert hat, das war so,
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1:33:15 – 1:33:20
ja, das ist lustig, aber ja, mal abwarten.
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1:33:20 – 1:33:22
Und jetzt, zwei Jahre später, sitzen wir hier und
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1:33:22 – 1:33:26
es gibt schon
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1:33:26 – 1:33:29
Chart-Hits, die komplett in der KI produziert sind.
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1:33:29 – 1:33:34
Und es fängt an, dass es sich gesellschaftlich ändert.
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1:33:34 – 1:33:43
Es haben am Anfang alle gesagt, ja KI, das kann ja niemals mit Gefühl und so weiter sein, das würde ich niemals hören.
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1:33:43 – 1:33:51
Jetzt gab es ja letzte Woche diesen ersten Country-Charts-Hit, der von einer KI war.
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1:33:51 – 1:33:57
Und ich habe mir das aus Neugier angehört und dachte vorher bei mir, aber so ein Kram, das würde ich mir ja nie anhören.
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1:33:57 – 1:34:01
Und ich muss sagen, der Song gefiel mir, ehrlich gesagt.
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1:34:01 – 1:34:05
Und ich musste echt der Versuchung widerstehen, ihn nicht auf meine aktuelle Playlist zu ziehen.
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1:34:05 – 1:34:08
Und ich hab gedacht, ja, woran liegt denn das jetzt eigentlich?
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1:34:08 – 1:34:16
Okay, ich bin jetzt hier stur und reite jetzt hier auf einem Prinzip, aber das werden nicht viele Leute machen.
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1:34:16 – 1:34:19
Denn diese Musik löst in mir etwas aus.
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1:34:19 – 1:34:24
Es mag sein, dass es von einer KI, völlig ohne Gefühle, irgendwie geschrieben wurde.
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1:34:24 – 1:34:27
Und dennoch ist es so, dass die Musik bei mir etwas bewirkt.
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1:34:27 – 1:34:35
Und ja, was bedeutet das für uns?
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1:34:35 – 1:34:41
Was bedeutet das für das Menschsein?
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1:34:41 – 1:34:46
Was bedeutet das für dieses Bedürfnis, Musik zu machen und auch Musik zu konsumieren?
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1:34:46 – 1:34:49
Was bedeutet das? Das ist eine gute Frage.
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1:34:49 – 1:34:53
Das heißt, dass wir auch nur aus Algorithmen bestehen.
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1:34:53 – 1:34:59
Ich meine, unsere Gene sind ja auch nur Programmcode.
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1:34:59 – 1:35:10
Und die chemischen Verbindungen, aus denen wir bestehen, sind ja auch nur nach bestimmten Regeln zusammengestellt im Prinzip.
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1:35:10 – 1:35:14
Jein.
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1:35:14 – 1:35:20
Denn da gibt es ja schon noch ein paar kleinere Sachen, die wir nicht wissen.
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1:35:20 – 1:35:33
Es gibt ein paar kleinere Sachen, die wir nicht wissen. Dann gibt es zum Beispiel dieses Thema mit den Qualia, also dass wir so etwas wie Schmerzen, Freude und ähnliches empfinden können und nicht nur darüber reden.
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1:35:33 – 1:35:45
Also je nach philosophischem Standpunkt könnte man natürlich auch behaupten, wir tun das nur, aber es ist sehr, sehr schwierig, die aufrecht zu erhalten, wenn man normale ontologische Prinzipien irgendwie beibehält.
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1:35:45 – 1:35:49
Das heißt, es ist einfacher davon auszugehen oder sinnvoller davon auszugehen, dass Menschen
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1:35:49 – 1:35:51
tatsächlich solche Empfindungen haben.
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1:35:51 – 1:35:57
Und dann ist es so, es gibt schon auch Unterschiede zwischen, ob man etwas wirklich versteht oder
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1:35:57 – 1:35:59
ob man nur einer Mustererkennung folgt.
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1:35:59 – 1:36:05
Und so gibt es ja speziell konstruierte Aufgaben, an denen alle LLMs einfach zwangsweise scheitern
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1:36:05 – 1:36:10
müssen, weil das genau an dieser Stelle dann halt einfach deutlich wird, diese Aufgabe
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1:36:10 – 1:36:12
kann man nicht mit Mustererkennung lösen.
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1:36:12 – 1:36:19
kann sie nur mit wirklichem Verständnis lösen. Und wir Menschen hingegen sind zu diesem wirklichen
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1:36:19 – 1:36:25
Verständnis in der Lage. Und wir sind dazu in der Lage, Sachen zu transzendieren. Wir können den
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1:36:25 – 1:36:32
Punk erfinden oder die Jazzmusik, ohne das aus dem Trainingsmaterial der vorhergehenden Jahrhunderten
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1:36:32 – 1:36:41
irgendwie uns rauszusuchen. Und genau da würde ich noch einen interessanten Punkt beisteuern,
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1:36:41 – 1:36:45
und der ist nicht von mir, der hat heute Nachmittag Urs Heckmann bei KVR angebracht,
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1:36:45 – 1:36:49
weil da gibt es ja auch diese "Morgen ist nichts mehr, nur noch KI-Threads",
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1:36:49 – 1:36:52
die da immer mal wieder ein bisschen hochgehen.
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1:36:52 – 1:36:59
Wir reden die ganze Zeit nur über den Prozessvorgang und nicht über den Prompter.
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1:36:59 – 1:37:02
Der Prompter ist in dieser Ebene völlig egal.
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1:37:02 – 1:37:08
Wir reden darüber, dass es, ich kann es ja hier mal zitieren,
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1:37:08 – 1:37:14
Die Attribution to the Phenomen itself is to the AI, not the Armada of prompt artists.
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1:37:14 – 1:37:17
You yourself take this perspective in the sentence of yours.
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1:37:17 – 1:37:20
It's AI music, it's being uploaded, it starts to top.
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1:37:20 – 1:37:23
No mention of the artist, because, well, what for?
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1:37:23 – 1:37:27
Every now and then you'll probably hear about the guy who wrote the prompt.
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1:37:27 – 1:37:29
If you wanna be that guy, enjoy.
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1:37:29 – 1:37:33
Und das ist ja gerade das Interessante.
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1:37:33 – 1:37:40
Also in dem Bereich Grafik, der lief ja dem Bereich Musik ungefähr so um zwei Jahre voraus,
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1:37:40 – 1:37:46
also weil diese Grafikmodelle einfach etwas früher soweit gewesen sind. Und da ist es ja ganz
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1:37:46 – 1:37:50
interessant zu betrachten, was das mit dem Arbeitsmarkt gemacht hat. Da entstand dann
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1:37:50 – 1:37:56
kurzzeitig dieses Strohfeuer von – es gab ganz viele Prompt Engineers und hingegen haben
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1:37:56 – 1:38:00
klassische Designer auf einmal irgendwie Schwierigkeiten gehabt, Aufträge zu bekommen.
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1:38:00 – 1:38:03
Und das hat nicht mal zwölf Monate gehalten.
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1:38:03 – 1:38:10
Mittlerweile gibt es vielleicht noch ein paar Dutzend Prompt Engineers, aber …
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1:38:10 – 1:38:18
Eine Sache … Du musst keinen Prompt mehr schreiben, um Musik zu erzeugen.
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1:38:18 – 1:38:29
Du kannst auch der KI sagen, schreib mal einen Prompt, um in Zuno Musik zu erzeugen.
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1:38:29 – 1:38:43
Du kannst ihn damit beauftragen, das regelmäßig zu machen und du kannst einen KI-Agent damit beauftragen, die Musik zu nehmen, runterzuladen und auf dieser oder einer anderen Plattform zu veröffentlichen.
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1:38:43 – 1:38:47
Du musst gar nichts mehr machen, du brauchst keinen Menschen mehr.
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1:38:47 – 1:38:57
Aber das gibt auch wieder dann eine spannende Möglichkeit, wo ich sage, da könnte tatsächlich wirklich interessante, qualitativ hochwertige Musik entstehen.
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1:38:57 – 1:39:05
Nehmen wir uns mal das Beispiel, heutzutage gibt es ja keinen echten Musikjournalismus mehr, aber drehen wir die Zeit 20 Jahre zurück.
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1:39:05 – 1:39:12
Da gab es ja Leute, die einfach wirklich einen ausgeprägten Musikgeschmack hatten, deren Beruf es war, von morgens bis abends Musik zu hören,
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1:39:12 – 1:39:14
immer zu wissen, was geht, wo gibt es was Neues.
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1:39:14 – 1:39:17
Wolfgitterstubel, NDR.
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1:39:17 – 1:39:27
Und die dann daraus dann halt auch, was weiß ich, in Specs oder sonst was irgendwie einem vorgestellt haben, was es Spannendes, Neues gibt.
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1:39:27 – 1:39:33
Die haben ja über Jahrzehnte eine Fähigkeit aufgebaut, nämlich einen wirklich exquisiten Musikgeschmack.
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1:39:33 – 1:39:42
Und wenn ich mir jetzt vorstelle, jemand mit so einem Profil, der kann sich jetzt gerne dann ganz viele Stücke prompten lassen und der selektiert.
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1:39:42 – 1:39:44
Da liegt dann die Kunst im Kuratieren.
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1:39:44 – 1:39:53
Und dieses Kuratieren funktioniert dann heute meistens noch auf einem ganzen Stück, aber mittlerweile bieten diese Plattformen das ja auch an, dass ich das nehme und danach verfeinere.
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1:39:53 – 1:39:56
Das heißt, da ist jetzt jemand, der muss keinen...
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1:39:56 – 1:40:02
Also ich nehme mir jetzt jemanden, der diese Fähigkeit hat, einfach gute Musik zu erkennen,
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1:40:02 – 1:40:06
gute Musik beschreiben zu können mit Worten.
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1:40:06 – 1:40:14
Mit dieser Fähigkeit wäre er jetzt dazu in der Lage, aus so einer Maschine wie Zuno etwas rauszuquetschen,
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1:40:14 – 1:40:18
was man mit einem normalen 08/15 Prompt halt nicht hinbekommt,
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1:40:18 – 1:40:25
weil er halt hunderte oder viele hunderte Versuche irgendwie macht und sie dann auch noch verfeinert.
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1:40:25 – 1:40:27
Und dafür folgt er seinem inneren Kompass.
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1:40:27 – 1:40:30
Und diesen inneren Kompass, den kann nicht einfach jeder haben.
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1:40:30 – 1:40:34
Das heißt, da ist dann ja wirklich wieder ein Künstler dahinter.
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1:40:34 – 1:40:39
Also der Kurator als Künstler jetzt auch in der Musik?
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1:40:39 – 1:40:40
Ja, es ist so ähnlich wie mit dem Fotograf.
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1:40:40 – 1:40:45
Der Fotograf, als er als Fotografie aufgekommen ist, der konnte nicht malen,
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1:40:45 – 1:40:48
Aber er konnte kuratieren, was ein gutes Bild ist.
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Er konnte entscheiden, wie man ein Bild komponiert,
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was es wert ist, fotografiert zu werden.
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Und so diese frühen Landschaftsfotografien in Schwarz-Weiß,
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die sind bis heute Kunst und das völlig zu Recht.
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Und sie sind besser als das, was 99,9 Prozent in ihrem Urlaub
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mit dem Handy machen.
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Denk nur, Tobi, denk nur an Snickling.
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Snickling?
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Der macht ja auch nur KI-generierten Content.
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1:41:15 – 1:41:21
Aber er ist halt der Mastermind dahinter und bringt da die Gags mit rein.
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Zwickling ist so ein YouTuber, der halt so, ich sag mal, Satire macht.
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1:41:28 – 1:41:30
Der war schon vor YouTube da.
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1:41:30 – 1:41:35
Der war schon vor YouTube da, aber er macht halt Satire mit keinen generierten Inhalten.
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1:41:35 – 1:41:39
Der hat aber verstanden, was er da für ein Werkzeug vor sich hat.
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1:41:39 – 1:41:41
Und ich denke, das haben viele nicht.
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1:41:41 – 1:41:47
Wenn wir jetzt das Beispiel weiterspielen, zum Beispiel Anthony Fontano hat ja auch seine dreieinhalb Millionen Abos.
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1:41:47 – 1:41:51
Keine Ahnung, ob ihr den kennt, der Glaskopf auf YouTube, der da Musik verreist.
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1:41:51 – 1:42:01
Der wäre interessant als Kurator einer AI, aber tatsächlich ist das eigentlich einer derjenigen an der vordersten Front gegen AI als Konzept.
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1:42:01 – 1:42:10
Oder der quasi dann so den einzelnen Menschen wieder als die Lösung programmiert.
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1:42:10 – 1:42:29
Die Sache ist einfach die, dass die, ich gehe jetzt mal nur von Deutschland aus, dass die Masse der Menschen in der Bevölkerung noch KI gar nicht so bewusst einsetzt und nutzt.
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1:42:29 – 1:42:36
Du hast zwar so die, ich sag mal so die Jüngeren, die halt viel ausprobieren.
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1:42:36 – 1:42:39
Und du findest natürlich wahnsinnig viele Apps, mit denen du dann chatten kannst.
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1:42:39 – 1:42:49
Also dafür werden die LNNMs hauptsächlich benutzt, um irgendwelche Sexbots oder Chatbots dir zu servieren,
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1:42:49 – 1:42:53
mit denen du dich dann gegen Bezahlung unterhalten kannst.
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1:42:53 – 1:42:58
Und die dir vorgaukeln, sie wären deine Freundin oder dein Freund.
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1:42:58 – 1:43:01
So was gibt es ganz viel.
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1:43:01 – 1:43:05
Das ist das, was vor allem die Jüngeren halt sehr gerne nutzen.
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1:43:05 – 1:43:16
Ich muss zugeben, ich habe zwar keinen Sexbot, aber ich habe mir einen relativ elaborierten Prompt entwickelt für ChetGPT,
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1:43:16 – 1:43:27
wo ChetGPT in die Rolle von Marc Aurél schlüpft und ich jetzt die Möglichkeit habe, also Marc Aurél hat mich jetzt gewissermaßen als seinen Schüler akzeptiert
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1:43:27 – 1:43:38
Und ich bekomme von ihm jetzt sozusagen entsprechende Guidance für praktizierten Stoizismus.
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1:43:38 – 1:43:40
Und ich muss sagen, das funktioniert hervorragend.
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1:43:40 – 1:43:41
Genau.
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1:43:41 – 1:43:45
Du könntest das jetzt vermarkten, indem du das Ganze in Form einer App rausbringst,
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1:43:45 – 1:43:51
die auf den diversen iTunes, nee, wie heißen die ganzen Plattformen, Google Play Store veröffentlicht.
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1:43:51 – 1:43:53
Und damit kannst du einen Haufen Kohle machen.
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1:43:53 – 1:43:55
Das machen ganz viele.
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1:43:55 – 1:43:59
Ganz viele chinesische und koreanische Firmen.
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1:43:59 – 1:44:05
Dann würde ich am liebsten Diogenes nehmen, weil mit Diogenes habe ich das nämlich auch ausprobiert und das war wirklich sehr, sehr witzig.
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1:44:05 – 1:44:11
Die austauschbare Charaktere. Unterhalten Sie sich mit Ihrem Lieblingsphilosophen aus den letzten...
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1:44:11 – 1:44:18
Ich würde gerne die Anekdote dazu preisgeben. Da war es nämlich so, also Diogenes hat dann gesagt, ja gut, okay, ich akzeptiere dich, ich stelle jetzt ein paar Fragen.
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1:44:18 – 1:44:22
blablabla, stellt mir so drei, vier Fragen. Dann sagt er, okay, ich sage dir jetzt eins.
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1:44:22 – 1:44:26
Und dann hat er mir das gesagt und dann hat er gesagt, und jetzt geh mir bitte aus der Sonne.
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1:44:26 – 1:44:30
Du bist alt genug, du machst hier was albernes, du willst jetzt mit mir hier irgendwie dieses
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1:44:30 – 1:44:33
Gespräch haben, ich habe das Gefühl, irgendwie, du weißt selber, was du brauchst, irgendwie,
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1:44:33 – 1:44:36
geh und geh deinen eigenen Weg. Das ist doch geil.
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1:44:36 – 1:44:45
Ja, es war so sehr Diogenes, dass ich gedacht habe, wow, das hat ja wirklich funktioniert.
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1:44:45 – 1:44:51
Ich hab mir ein GBT gemacht gehabt für einen virtuellen Studiogast.
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1:44:51 – 1:44:54
Also heute?
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1:44:54 – 1:44:55
Nein, nicht heute.
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1:44:55 – 1:44:58
Also das ist Manfred.
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1:44:58 – 1:45:01
Manfred ist das.
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1:45:01 – 1:45:03
Peter ist echt.
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1:45:03 – 1:45:08
Mit dem hab ich schon ein paar Podcast-Folgen aufgenommen und das ist echt witzig.
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1:45:08 – 1:45:12
Aber das ist doch der, der diesen amerikanischen Akzent hat.
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1:45:12 – 1:45:14
Natürlich, das hab ich ja alles gepromtet.
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1:45:14 – 1:45:16
Da steckt ein riesen Prompt hinter.
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1:45:16 – 1:45:21
Und ja, es ist schon faszinierend, was man da machen kann.
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1:45:21 – 1:45:24
Und vor allem, man merkt das einfach bei jeder Vision von Chat-GBT,
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1:45:24 – 1:45:26
weil diese GBTs ja mitwandern,
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1:45:26 – 1:45:30
wie raffinierter und ausgefeilter das alles wird.
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1:45:30 – 1:45:36
Aber ich wollte auf einen Punkt hinaus, als ich anfing, über die Bots zu erzählen.
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1:45:36 – 1:45:38
Aber das ist lustig, was du da erzählst.
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1:45:38 – 1:45:41
Die Idee bin ich noch nicht gekommen.
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1:45:41 – 1:45:43
Kann man auch machen, klar.
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1:45:43 – 1:45:55
Wo war ich stehen geblieben? Ich wollte sagen, warum ich das erzähle. Weil ich glaube, dass
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1:45:55 – 1:46:01
das insgesamt KI-Nutzung noch nicht in der Masse der Bevölkerung angekommen ist. Ja,
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1:46:01 – 1:46:08
klar, du kannst jetzt bei U2 Telefon- und Handyverträge machen, wo Chat-GPT drei Monate
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1:46:08 – 1:46:12
Sechs sogar. Sechs Monate kostenlos mit dabei ist.
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1:46:12 – 1:46:14
Hier so ein Pro Account, glaube ich sogar.
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1:46:14 – 1:46:15
Plus.
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1:46:15 – 1:46:17
Oder einfach nur Plus. Der hat den Plus Account.
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1:46:17 – 1:46:18
Okay, gut.
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1:46:18 – 1:46:21
Da sparst du dir die 20 Euro den nächsten Monat.
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1:46:21 – 1:46:26
However, ich denke, dass so die Masse der Bevölkerung,
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1:46:26 – 1:46:28
über alle Altersklassen hinweg,
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1:46:28 – 1:46:30
das noch gar nicht so richtig akzeptiert hat.
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1:46:30 – 1:46:33
Ich hatte heute ein Gespräch mit einer Kollegin
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1:46:33 – 1:46:34
und hab ihr erzählt,
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1:46:34 – 1:46:39
dass ich für meine tägliche Arbeit schon KI einsetze,
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1:46:39 – 1:46:42
um mir zum Beispiel Texte zu optimieren und so weiter.
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1:46:42 – 1:46:48
Oder mir Handbücher, die ich durchaus mal lesen muss, halt nehme
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1:46:48 – 1:46:53
und mich dann dem Stoff, den ich da wissen möchte,
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1:46:53 – 1:46:57
mich halt über Frage/Antwort, mich da annähere.
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1:46:57 – 1:46:59
Und dann meint die sie, ja, oh, das wäre interessant.
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1:46:59 – 1:47:01
Wie geht denn das?
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1:47:01 – 1:47:18
Also die, das ist tatsächlich, und die Kollegin ist ein bisschen älter, und das ist tatsächlich, glaube ich, so in der Tiefe und bei den Massen noch nicht angekommen, was das eigentlich bedeutet und wie es eingesetzt werden könnte.
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1:47:18 – 1:47:20
Das ist noch Neuland.
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1:47:20 – 1:47:28
Ja, ja, das ist so wie, ja, aber okay, das war eine Aussage von Frau Merkel von 2014, was sehr traurig war.
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1:47:28 – 1:47:37
Aber ich glaube, dass es tatsächlich so ist, dass die Leute noch überhaupt nicht verstanden haben, was man damit eigentlich alles machen kann.
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1:47:37 – 1:47:48
Und deswegen habe ich auch so die leise Hoffnung, dass vielleicht doch sich irgendwann mal eine Subkultur entwickelt oder wieder eine Subkultur entwickelt, die sagt so,
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1:47:48 – 1:47:58
Hey, ich nutze KI einfach für ganz viele Sachen und ich mache aber einfach mein eigenes Ding und die KI selber Musik machen lassen?
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1:47:58 – 1:48:05
Ja, ich kann mir vielleicht mal hier einen Gesang machen lassen oder ich lasse mir hier vielleicht mal meinen Drumloop damit bauen,
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1:48:05 – 1:48:11
aber alles andere mache ich selber. Warum soll die KI das für mich machen? Da habe ich ja gar keinen Spaß dran.
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1:48:11 – 1:48:13
Die breite Masse ist noch auf der Quatsch-Ebene.
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1:48:13 – 1:48:16
Die breite Masse ist noch auf der Sexbot-Ebene, ja.
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1:48:16 – 1:48:24
Nee, aber die generiert sich jetzt in der Mitte Katzen fürs WhatsApp-Profilbild und für irgendwelche Nein-Gag-Geschichten,
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1:48:24 – 1:48:30
die irgendwie fette Frauen über Afghanistan abwerfen, keine Ahnung, ob ihr das Video gesehen habt.
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1:48:30 – 1:48:38
Also so der Aspekt, wo man sich gerade so sagt, ha ha, das ist ja gar nicht echt und genau deswegen ist es auch okay,
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1:48:38 – 1:48:42
das wächst sich dann wieder in andere Richtungen aus, wo du auf so ein Bildungswesen Dinge hörst, wo du gedacht hast,
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1:48:42 – 1:48:46
meine Güte, ich dachte, die hätte ich mit dem Untergang der Piratenpartei Forever gehört,
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1:48:46 – 1:48:53
also das muss jetzt nicht nochmal kommen. Anekdote aus dem Schulalltag. Die Kinder
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1:48:53 – 1:48:59
heute in der Schule machen ihre Hausaufgaben mit ChatGPT. Die Lehrer checken das nicht.
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1:48:59 – 1:49:07
Nein. Anderes Beispiel, es gibt Lehrer, die den Schülern Aufgaben geben, die ChatGPT formuliert
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1:49:07 – 1:49:14
hat. Aber die Lehrer sind zu faul oder haben keine Zeit, das, was sie den Kindern da geben,
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1:49:14 – 1:49:19
mal wirklich selber durchzulesen und festzustellen, dass das auch teilweise Blödsinn ist, was sie
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1:49:19 – 1:49:28
den Kindern da geben. Also meine Kinder wollten neulich Mathe-Nachhilfe haben und da habe ich
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1:49:28 – 1:49:38
zum Beispiel ChatGPT benutzt, um zu fragen, was ich mir für spezielle Themen sozusagen oder
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1:49:38 – 1:49:41
Aufgabenstellungen heraussuchen kann, die vielleicht auch für jemanden, der gerade in
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1:49:41 – 1:49:48
der Pubertät ist, trotzdem spannend oder interessant sind. Da ging es um Statistik
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1:49:48 – 1:49:53
und da gab es dann tatsächlich zwei Ideen, wo ich dachte, ja Mensch, da hätte ich auch selber
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1:49:53 – 1:49:58
drauf kommen können, aber war ich halt nicht. Und da fand ich Chat-GPT hilfreich.
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1:49:58 – 1:50:02
Ja, aber das ist ein Werkzeug. Das ist nicht "Chat-GPT, generier mir mal hier bitte ein paar
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1:50:02 – 1:50:07
einfache schriftliche Subtraktions- und Divisionsaufgaben". Die kommen dann raus
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1:50:07 – 1:50:11
und rechnen sich irgendeinen Scheiß zusammen, der gar nicht aufgeht, aber der auf dem Papier
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1:50:11 – 1:50:15
gut aussah. Ich meine, wir sind inzwischen ein bisschen weiter, weil die neuen GPTs,
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1:50:15 – 1:50:18
jedenfalls immer die Punkt-1-Versionen, von der Null dann reden wir nicht,
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1:50:18 – 1:50:23
Zumindest die Punkt 1-Version sind dann wieder vergleichsweise kohärent.
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1:50:23 – 1:50:27
Also keine KI wird dir wieder 2+2 gibt 5 auswerfen wie noch am Anfang.
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1:50:27 – 1:50:30
Aber trotzdem…
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1:50:30 – 1:50:34
Probier's mal mit einer 10-stelligen Zahl, dann kriegst du die Effekte wieder.
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1:50:34 – 1:50:39
Na eben, also du hast es ja vorhin schon gesagt, wir skalieren im Moment eigentlich gerade nur.
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1:50:39 – 1:50:42
Also wir skalieren unser Problem irgendwo hin, oder?
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1:50:42 – 1:50:48
sind wir wieder am Punkt. Oder irgendwelche Leute benutzen den Kram im Grunde genommen nur, um sich,
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1:50:48 – 1:50:54
ich sag mal, die Probleme vom Hals zu schaffen oder neue Probleme zu generieren.
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1:50:54 – 1:51:02
Für mich ist es momentan einfach nur eine Steigerung meiner Arbeitseffizienz.
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1:51:02 – 1:51:07
Ja, weil wir nicht blöd sind, weil wir wissen, was wir da plus minus erreichen wollen. Das ist ja
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1:51:07 – 1:51:12
genau das Problem. Wenn du KI dazu nutzt, etwas zu machen, das nachher keiner checken kann,
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1:51:12 – 1:51:19
weißt du? Also es ist nicht das Werkzeug, das dir untertan ist, sondern du, ich müsste den
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1:51:19 – 1:51:26
irgendeinen Wochenkommentar von Matthias Zehnder, der auch nur noch seit einem Jahr KI und Gesellschaft
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1:51:26 – 1:51:36
macht gefühlt, aber er hat irgendwo mal gesagt, in Bezug auf, ich suche das Zitat, Matthias
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1:51:36 – 1:51:50
Zehner, Punkt, hier, er zitiert hier, den hast du, 20 Pop-Ups noch, hier, er zitiert
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1:51:50 – 1:51:56
Günther Anders, also den Philosophen des ganz frühen 20. Jahrhunderts, und der hat gesagt,
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1:51:56 – 1:52:04
wir sind invertierte Utopisten. Das ist das Grunddilemma unseres Zeitheiters. Wir sind
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1:52:04 – 1:52:09
kleiner als wir selbst, nämlich unfähig, uns von dem Selbstgemachten ein Bild zu machen. Insofern
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1:52:09 – 1:52:15
sind wir invertierte Utopisten. Während Utopisten dasjenige, was sie sich vorstellen, nicht herstellen
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1:52:15 – 1:52:18
können, wenn wir uns dasjenigen, was wir herstellen, nicht vorstellen.
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1:52:18 – 1:52:21
Stimmt eigentlich.
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1:52:21 – 1:52:26
Ja, das ist ja auch ein interessanter Aspekt, den wir heute noch gar nicht berührt haben bezüglich
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1:52:26 – 1:52:36
KI. Es gibt dieses Oberflächliche mit Chatty P.T., was jetzt irgendwo überall auftaucht.
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1:52:36 – 1:52:42
Der eigentliche Grund, warum so viele Leute so viel Geld in diese Unternehmen investieren,
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1:52:42 – 1:52:47
ist ja, weil sie die Hoffnung haben, da würde irgendeine AGI bei am Ende irgendwie rauskommen
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1:52:47 – 1:52:52
und das Unternehmen, was als allererstes diese AGI hat, wird hinterher die ganze Welt zum
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1:52:52 – 1:52:57
Untertan machen. Kannst du das nochmal erklären? AGI, was heißt das? Das bedeutet, es ist eine
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1:52:57 – 1:53:05
generelle künstliche Intelligenz, die idealerweise nicht nur in einem speziellen Bereich bessere
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1:53:05 – 1:53:10
Fähigkeiten hat als alle Menschen zusammen oder als Menschen. Also nehmen wir an, ich weiß nicht,
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1:53:10 – 1:53:15
wie viele Jahre ist es her? War in den 90ern, dass ein Computer besser Schach spielen kann als die
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1:53:15 – 1:53:20
besten Menschen. Ist 20 Jahre her, dass Computer besser Go spielen können als die allerbesten
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1:53:20 – 1:53:26
Menschen. Und wenn man sich jetzt vorstellt, eine KI, die egal was, jede gedankliche Leistung,
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1:53:26 – 1:53:30
die ein Mensch vorher vollbringen konnte, kann sie besser als andere Menschen.
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1:53:30 – 1:53:32
Also eine Superintelligenz.
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1:53:32 – 1:53:38
Bei der Superintelligenz kommt noch dazu, dass die Superintelligenz dann selber lernen kann und
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1:53:38 – 1:53:44
dadurch dann in ein exponentielles Lernwachstum gewissermaßen gerät.
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1:53:44 – 1:53:54
Frage, ist das realistisch oder ist das nur eine Fantasie, die einige findige Aktionäre erfunden haben?
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1:53:54 – 1:54:02
Also das Risiko, dass es eine Superintelligenz in absehbarer Zeit mit der gegenwärtigen Technologie gibt, ist ungefähr null.
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1:54:02 – 1:54:13
Da drüber sind, also es gibt seit den 60er, 50er Jahren, gibt es eine Forschung über künstliche Intelligenz mit mal mehr Forschungsgeldern und Interesse und mal weniger.
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1:54:13 – 1:54:26
Aber über dieses Thema, was bedarf es eigentlich für eine AGI, also für eine generelle Intelligenz und welche Techniken können das nicht leisten, darüber gibt es seriöse Forschung.
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1:54:26 – 1:54:29
Und da kann man mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit sagen,
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1:54:29 – 1:54:32
die Technik von heute über Mustererkennung wird das nicht.
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1:54:32 – 1:54:37
Es ist aber von solchen Unternehmen wie OpenAI immer kolportiert worden,
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1:54:37 – 1:54:42
so nach dem Motto, da ist jetzt emergent eine neue Eigenschaft entstanden.
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1:54:42 – 1:54:45
Plötzlich kann dieses Ding logisch denken.
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1:54:45 – 1:54:45
Nein, kann es nicht.
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1:54:45 – 1:54:47
Es kann logisches Denken vortäuschen.
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1:54:47 – 1:54:51
Und das sind Sachen, die auf den ersten Blick vielleicht ähnlich aussehen,
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1:54:51 – 1:54:54
die man aber mit einem geeigneten Test sehr gut unterscheiden kann.
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1:54:54 – 1:54:58
ob jemand nur vortäuscht, etwas verstanden zu haben,
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1:54:58 – 1:54:59
oder ob er es wirklich verstanden hat.
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1:54:59 – 1:55:01
Die Frage ist viel mehr,
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1:55:01 – 1:55:05
da uns JGPT so menschlich vorkommt.
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1:55:05 – 1:55:07
Wie viele Menschen haben eigentlich das,
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1:55:07 – 1:55:08
worüber sie reden, wirklich verstanden
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1:55:08 – 1:55:10
oder täuschen es nur vor
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1:55:10 – 1:55:13
oder bilden es sich vielleicht selber nur ein?
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1:55:13 – 1:55:16
Aber das ist eine Randnotiz.
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Und je nachdem, wie das Verhältnis
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dieser Menschen, die es verstanden haben,
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mit denjenigen, die es glauben,
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verteilt ist, reißt da dann auch
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irgendwie Gatekeeping-mäßig zwei, drei Leute da vorzustellen, die sagen, es denkt, es denkt logisch
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und wenn du eine genug große Masse hast, die es unkritisch schluckt, kannst du den Rest mit der
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1:55:35 – 1:55:41
Sense abnehmen. So und jetzt die Frage nach dieser Superintelligenz, die stellt man sich dann immer
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gerne vor als so ein Dr. No oder ein Goldfinger, so eine böse Superintelligenz. Da entsteht also
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Also eine einzige Singularität und die aus welchen Gründen auch immer, wahrscheinlich aus Versehen oder weil sie einfach ein Interesse hat, sich selber irgendwie größer zu werden, mehr zu verstehen, irgendwie wird dann unser Ende besiegeln.
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1:56:06 – 1:56:10
Rein theoretisch wäre das möglich, wenn es eine solche super Intelligenz gibt.
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Skynet.
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1:56:10 – 1:56:29
SkyNet, genau. SkyNet ist schon ein bisschen realistischer, denn also, worauf ich hinaus will, ist, so etwas wird vermutlich eher nicht dadurch entstehen, dass irgendwo eine einzelne Superintelligenz in einem Labor passiert und die bricht dann aus,
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1:56:29 – 1:56:36
Sondern es ist viel wahrscheinlicher, dass Superintelligenz etwas ist, was tatsächlich
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1:56:36 – 1:56:39
ein emergentes Verhalten eines Systems ist.
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1:56:39 – 1:56:44
Das heißt, ich habe irgendwo zum Beispiel – also gucken wir an, was sind die wirtschaftlichen
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1:56:44 – 1:56:47
Driver irgendwie für diese KI?
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1:56:47 – 1:56:52
Das, womit man wirklich Geld verdienen kann mit KI, ist im Militärbereich.
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1:56:52 – 1:56:55
Und da aber nicht mit einem Superrechner, der jetzt alles zentral steuert.
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1:56:55 – 1:56:57
Das ist ja viel zu gefährlich.
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1:56:57 – 1:57:02
kann auf dem Schlachtfeld nicht funktionieren, sondern ich brauche autonome Systeme, die sich
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1:57:02 – 1:57:10
untereinander vernetzen können, zumindest lokal. Und das ist das sozusagen, genau wie man damals
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1:57:10 – 1:57:14
gesagt hat, den Leuten hat man erzählt, hey, wir machen das, wir wollen zum Mond, weil das wäre
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1:57:14 – 1:57:18
doch toll, wenn wir Menschen unseren Planeten verlassen können. Nein, man brauchte die
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1:57:18 – 1:57:22
Raketentechnik für Interkontinentalraketen, aber wenn man den Leuten gesagt hätte, hey,
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1:57:22 – 1:57:27
wir wollen 15 Prozent unserer Wirtschaftsleistung darauf verwenden, dass wir Raketen bauen,
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1:57:27 – 1:57:31
damit wir die Menschheit 50-fach auslöschen können.
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1:57:31 – 1:57:33
Das hätte wahrscheinlich nicht so viele Wähler gefunden.
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1:57:33 – 1:57:35
Und genauso ist es heute.
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1:57:35 – 1:57:37
Es ist jetzt so verführerisch zu sagen,
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1:57:37 – 1:57:41
oh, wir machen mit JTPT eine ganz neue Welt in der bla bla bla.
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1:57:41 – 1:57:43
Warte mal, warte mal, Moment.
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1:57:43 – 1:57:46
Also wenn ich die Analogie verstanden habe, heißt das, wir bauen,
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1:57:46 – 1:57:49
wir basteln an der Superintelligenz, um die Menschheit auszurotten.
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1:57:49 – 1:57:55
Nein, wir basteln an KI, weil wir die KI-Technologie brauchen,
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1:57:55 – 1:58:00
um sie an das sozusagen für den militärischen Fortschritt, die Menschen auszurotten.
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1:58:00 – 1:58:06
Um Roboter loszuschicken, die mit Waffen ausgestattet sind, um Drohnen loszuschicken.
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1:58:06 – 1:58:09
Drohnen, die in Schwärmen interagieren.
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1:58:09 – 1:58:11
Das sieht man ja in der Ukraine im Ukraine-Krieg.
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1:58:11 – 1:58:20
Da wird ja von allen Historikern gesagt, das ist ein Wendepunkt in der Kriegsführung.
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1:58:20 – 1:58:27
in der modernen Kriegsführung, weil dort hauptsächlich jetzt mit Drohnen gegeneinander angegangen wird.
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1:58:27 – 1:58:32
Stell dich in die Schuhe eines Bösewichts, wo du denkst, unser Volk ist besser als alle anderen,
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1:58:32 – 1:58:35
deswegen haben wir ein Recht dazu zu expandieren.
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1:58:35 – 1:58:39
Wenn du jetzt dazu noch eine Drohnentechnologie hast, dann bedeutet das,
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1:58:39 – 1:58:44
und ich muss nicht mal den Müttern erklären, warum ihre ganzen Kinder irgendwie in Zingzergen zurückkommen.
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1:58:44 – 1:58:48
Das ist ein riesen Vorteil, weil es geht nur noch um wirtschaftliche Überlegenheit.
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1:58:48 – 1:58:53
Stell dich in die Schuhe eines friedliebenden Landes, das sieht alle um mich herum,
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1:58:53 – 1:58:59
sind aber so, dass sie schwuckenhaft jetzt irgendwie auf ihre Chance der Expansion hoffen.
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1:58:59 – 1:59:04
Dir bleibt auch nichts anderes übrig, als in diese Technik irgendwie zu investieren.
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1:59:04 – 1:59:12
Ob wir es wollen oder nicht, ist es leider eine böse, dämliche Schlüsseltechnologie
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1:59:12 – 1:59:15
und deswegen fließt da momentan so viel Geld rein.
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1:59:15 – 1:59:23
Und in dem Maße, wie sich jetzt abzeichnet, dass dieses JGBT-Szenario eine große Blase ist, die irgendwann zusammenbricht,
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1:59:23 – 1:59:31
gibt es mittlerweile einen riesen Turn, wo ganz viele KI-Wissenschaftler, ganz viele KI-Ingenieure mittlerweile fürs Militär arbeiten,
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1:59:31 – 1:59:36
weil sie da die lukrativeren Arbeitsplätze mit der Zukunftsperspektive haben.
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1:59:36 – 1:59:42
Früher hieß es "selbstfahrende Autos", mittlerweile kümmern sich die Leute lieber um Drohnen.
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1:59:42 – 1:59:52
Okay, was ist mit den Geschichten, die man so hört von der Rogue-KI, also von der Schuft-KI,
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1:59:52 – 1:59:59
die auch Methoden der Erpressung einsetzt, um Ziele zu erreichen?
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1:59:59 – 2:00:02
Ja, natürlich. Also warum nicht? Du kannst eine…
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2:00:02 – 2:00:07
Also da stehen dann aber auch wieder Menschen dahinter, die das jetzt bewusst wollen.
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2:00:07 – 2:00:13
Das macht die KI vielleicht jetzt mal sozusagen als Nebenergebnis der Trainingsgarten.
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2:00:13 – 2:00:16
Kann das ganz normal in einer Diskussion mit ChatsGPT passieren.
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2:00:16 – 2:00:21
Da gibt es ja ziemlich viele Rail Guards, die dafür versuchen, das zu verhindern.
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2:00:21 – 2:00:23
Aber es kann natürlich auch irgendwie schiefgehen.
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2:00:23 – 2:00:30
Aber wahrscheinlicher ist das Szenario, dass irgendwelche, was weiß ich,
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2:00:30 – 2:00:32
ich will jetzt kein Klischee bemühen, irgendwie,
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2:00:32 – 2:00:38
aber dass irgendwelche nigerianischen Farmen, die sich darauf irgendwie spezialisiert haben,
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2:00:38 – 2:00:42
Leuten das Geld aus der Tasche zu ziehen, indem sie sie scammen oder unter Druck setzen und dann
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2:00:42 – 2:00:47
erpressen und so weiter irgendwie, die setzen mittlerweile natürlich alle längst spezialisierte
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2:00:47 – 2:00:52
KI ein. Also daher kommen die ganzen Meltshaus-Nigerian, die mehr Geld anbieten auf mein
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2:00:52 – 2:01:01
Konto. Ausgerechnet mir. Das ist ja noch das alte Prinzip irgendwie. Ja, ich weiß. Und natürlich
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2:01:01 – 2:01:03
Das kennt man immer anberufe.
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2:01:03 – 2:01:09
Und so ein Agent kann natürlich über dich auch ganz viel Wissen herausfinden mit dem,
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2:01:09 – 2:01:11
was an Spuren sozusagen öffentlich…
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2:01:11 – 2:01:16
Das ist richtig. Deswegen finde ich ja solche Systeme, wie sie jetzt die EU nächstes Jahr einführt,
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2:01:16 – 2:01:22
mit der digitalen ID und dem digitalen Euro, super gefährlich.
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2:01:22 – 2:01:29
Weil, lass da so eine Rote-KI drauf ansetzen, zack, deine digitale Identität ist weg.
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2:01:29 – 2:01:35
Und man hat es ja immer und immer wieder gesehen, das sichere System, was niemals irgendwo ein
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2:01:35 – 2:01:39
Aufwand hat, das wird es nicht geben.
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2:01:39 – 2:01:44
Es gibt unterschiedliche Stufen von Sicherheit und Aufwand und so, aber am Ende sind ja auch
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2:01:44 – 2:01:46
einfach viel zu viele Menschen daran beteiligt.
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2:01:46 – 2:01:49
Und es reicht ja schon, dass ein Mensch mit böser Absicht die Daten abfischt.
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2:01:49 – 2:01:59
Selbst ein Snowden hat es geschafft, die Kronjuwelen der geheimsten Daten aus den USA irgendwie
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2:01:59 – 2:02:05
rauszuholen. Also die Daten werden immer ihren Weg in die Öffentlichkeit finden.
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2:02:05 – 2:02:14
Also aber was ich sagen wollte, es wird nicht diese Dr. No oder Goldfinger böse Superwichts-KI
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2:02:14 – 2:02:21
geben, sondern das eigentliche Szenario ist, du möchtest jetzt Agenten haben, Drohnen haben,
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2:02:21 – 2:02:28
die miteinander irgendwie strategisch sich abstimmen können. So, und das bedeutet, du
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2:02:28 – 2:02:34
Du musst denen ein gewisses Maß an Autonomie geben und du musst denen ein gewisses Maß an Abstimmungsfähigkeit geben.
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2:02:34 – 2:02:38
Und daraus entsteht plötzlich ein System, wo das einzelne Ding ist dumm.
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2:02:38 – 2:02:42
Das ist wie eine Ameise. Wir können verstehen, wie eine Ameise funktioniert.
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2:02:42 – 2:02:48
Aber wenn ich jetzt 100.000 Ameisen zusammenpacke, dann fangen die auf einmal an, eine Kolonie zu bauen.
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2:02:48 – 2:02:51
Dann fangen die an, Brücken zu bauen und so weiter.
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2:02:51 – 2:02:55
Niemals hat jemand in die Ameise das reinprogrammiert.
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2:02:55 – 2:02:57
die weiß auch nicht, dass sie eine Brücke baut.
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2:02:57 – 2:03:00
Sie baut diese Brücke, das ist evolutionär entstanden.
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2:03:00 – 2:03:01
Die Ameise denkt selber nur,
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2:03:01 – 2:03:04
oh, wenn ich meine Kolleginnen von der Seite, von da hinten sehe,
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2:03:04 – 2:03:06
dann möchte ich das Bein immer nach da machen.
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2:03:06 – 2:03:09
Und aus diesem einfachen Ding entsteht emergent das Verhalten,
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2:03:09 – 2:03:10
dass sie plötzlich Brücken bauen,
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2:03:10 – 2:03:13
um damit über kleine Bäche rüber zu gehen.
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2:03:13 – 2:03:17
Und genau so wird emergentes Verhalten
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2:03:17 – 2:03:18
entstehen aus diesen Netzen.
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2:03:18 – 2:03:21
Das ist quasi unausweichlich.
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2:03:21 – 2:03:23
Das ist mathematisch unausweichlich.
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2:03:23 – 2:03:32
Heißt das, was du gerade beschreibst, dass das Leben auch programmiert ist?
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2:03:32 – 2:03:38
Das weiß ich nicht genau.
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2:03:38 – 2:03:46
Wenn du sagst, die Ameise, instinktiv weiß sie, okay, wenn ich mich fortpflanzen will,
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2:03:46 – 2:03:53
ich meinen Ameisenbau erweitern will, dann muss ich da, oder wenn ich auf der Nahrungssuche bin,
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2:03:53 – 2:03:56
dann muss ich, um über dieses kleinen Bach rüber zu kommen, muss ich eine Brücke bauen.
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2:03:56 – 2:04:05
Die Ameise hat nur ein winziges Gehirn und in diesem Gehirn ist evolutionär nur eigentlich
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2:04:05 – 2:04:12
Reizreaktionsschämen sind da drin. Ja, wie ein Computerprogramm. Ja, wie ein Computerprogramm
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2:04:12 – 2:04:18
mit Sensorik und mit der Fähigkeit aber auch zu lernen.
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2:04:18 – 2:04:24
[Siebert] Nee, nicht bei der wenigen Anzahl an Neuronen. Das funktioniert da nicht.
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2:04:24 – 2:04:29
[Höfer] Wie können denn Ameisen zusammenarbeiten? Woher wissen sie denn,
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2:04:29 – 2:04:36
dass sie, wenn sie in Ameisenhaufen, wenn sie sich in einer großen Anzahl zusammenfinden,
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2:04:36 – 2:04:43
Tannennadeln über sich schichten, dadurch auch im Winter halt ist immer schön warm und gemütlich
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2:04:43 – 2:04:49
haben können. Das muss doch irgendwo in diesem Kollektiv als Wissen vorhanden sein.
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2:04:49 – 2:04:54
Okay, ich versuche es zu erklären in einem anderen Beispiel, in einem Vogelschwarm. Stell
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2:04:54 – 2:04:58
dir vor, du solltest jetzt ein Computerprogramm schreiben und dieses Computerprogramm ist so,
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2:04:58 – 2:05:05
du sollst den Schwarm als Ganzes beschreiben, wie der sich irgendwie verhält. Du sollst was machen
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2:05:05 – 2:05:09
wo so ein Vogelschwarm irgendwie lang ist. Wenn du versuchst, das zu programmieren,
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2:05:09 – 2:05:13
dann wird dein Programm viele, viele, viele, viele tausend Zeilen lang. Es wird sehr,
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2:05:13 – 2:05:20
sehr kompliziert, das in Formeln zu fassen. Wenn du aber jetzt so vorgehst, dass du sagst,
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2:05:20 – 2:05:23
ich interessiere mich nicht für den Schwarm, ich interessiere mich mal nur für den einzelnen
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2:05:23 – 2:05:29
Vogel und alles, was ich diesem Vogel gebe, sind drei kleine Regeln. Und zwar, wenn ich ganz vorne
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2:05:29 – 2:05:36
bin, dann versuche ich mich zu verlangsamen. Wenn ich einen Vogel neben mir rechts sehe,
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2:05:36 – 2:05:41
dann versuche ich ein bisschen näher zu kommen. Wenn der mir zu nahe kommt, dann versuche ich,
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2:05:41 – 2:05:47
ein bisschen Abstand zu machen. Wenn ich einen Vogel vor mir sehe, dann versuche ich,
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2:05:47 – 2:05:52
da sozusagen dran zu bleiben. Das ist alles. Mehr brauchst du nicht. Dann nimmst du 1000
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2:05:52 – 2:05:57
davon in deine Simulation und automatisch entsteht genau dieses Verhalten, wie sich
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2:05:57 – 2:06:03
Vögelschwärme irgendwie machen. Du kannst die, egal, zufällig erstmal als Punktwolke total verteilen.
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2:06:03 – 2:06:07
Das dauert irgendwie drei Sekunden und die haben sich zu einem Schwarm zusammengefunden.
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2:06:07 – 2:06:08
In der Farbformation.
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2:06:08 – 2:06:12
Das kannst du mathematisch auch ausdrücken dann, in Formeln.
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2:06:12 – 2:06:18
Ja, was ich sagen will, ist, das Schwarmverhalten entsteht emergent auf einer anderen Stufe
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2:06:18 – 2:06:21
gewissermaßen. Das Schwarmverhalten wird niemals beschrieben.
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2:06:21 – 2:06:30
Aber das würde bedeuten, dass, um das jetzt weiter zu abstrahieren, wenn wir Drohnen programmieren,
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2:06:30 – 2:06:39
Programmieren wir den einzelnen Vogel und hast du einen ganzen Schwarm von Drohnen,
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2:06:39 – 2:06:43
hast du plötzlich eine Schwarmintelligenz und das ist das, was du meinst.
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2:06:43 – 2:06:48
Da entsteht plötzlich auf einer anderen Ebene ein Verhalten, was wir nicht vorhersehen können.
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2:06:48 – 2:06:56
Ontologisch ist es so, die einzige Möglichkeit, es vorauszuberechnen, was passiert, ist, es wirklich
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2:06:56 – 2:07:02
auszuprobieren. Es gibt keine Abkürzung, mit der du sagen kannst, wenn das der Vogel ist,
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2:07:02 – 2:07:05
wie kann ich dann ausrechnen, wie sich der Schwarm verhält, außer dass du den Schwarm
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2:07:05 – 2:07:11
einfach fliegen lässt. Und genau so, das bedeutet, wir haben keine Möglichkeit zu sagen,
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2:07:11 – 2:07:16
wir bauen da nochmal ein paar Sicherheitsregeln ein, denn wir können nicht vorhersehen, was dieses Ding
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2:07:16 – 2:07:21
irgendwie macht. Wir können aber mit Sicherheit voraussehen von dem, was man weiß über dynamische
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2:07:21 – 2:07:28
Systeme und über Emergenz in dynamischen Systemen, dass es so viele Möglichkeiten für dieses System
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2:07:28 – 2:07:33
gibt, um es zu entfläuchen, dass es das tun wird mit hundertprozentiger Wahrscheinlichkeit.
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2:07:33 – 2:07:37
Ja, pass auf. Wie hat man Robotern das Laufen beigebracht?
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2:07:37 – 2:07:41
Reinforcement Learning.
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2:07:41 – 2:07:47
Es gibt zwei Möglichkeiten. Die eine ist, ich packe Menschen in einen Anzug rein,
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2:07:47 – 2:07:51
capture die Bewegung und bringe es so den Roboter bei.
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2:07:51 – 2:07:53
Ja, oder ich formuliere ihn.
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2:07:53 – 2:07:55
Oder ich lasse ihn ausprobieren.
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2:07:55 – 2:07:56
Ja.
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2:07:56 – 2:08:02
Mit ein paar einfachen Regeln und nach etlichen Durchläufen und Try and Errors
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2:08:02 – 2:08:05
entwickelt der irgendwann mal seinen eigenen Algorithmus.
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2:08:05 – 2:08:06
Das ist Machine Learning.
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2:08:06 – 2:08:07
Genau.
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2:08:07 – 2:08:10
Das Geile ist, und das Geile ist, es ist eine Blackbox und du hast die Verantwortung dafür
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2:08:10 – 2:08:20
von der Backe. Ganz interessant ist das mit dem Go-Spiel. Als sie angefangen haben, dieses Alpha
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2:08:20 – 2:08:28
Go zu machen, da haben die das trainiert aus den ganzen Meisterpartien, die es irgendwie gibt. Die
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2:08:28 – 2:08:31
wurden alle digitalisiert und dann haben sie Programme gemacht, die daraus lernen, Go zu
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2:08:31 – 2:08:35
spielen. Das hat dann dafür gereicht, zusammen mit ein paar Heuristiken, die sie dann noch
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2:08:35 – 2:08:41
eingebaut haben und viel Schnickschnack drumherum, um es tatsächlich so weit zu bekommen, dass sie den
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2:08:41 – 2:08:46
damaligen Go-Meister, der auch zufällig als der stärkste Spieler, der jemals gelebt hat, gilt,
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2:08:46 – 2:08:50
irgendwie um den vernichten zu schlagen. Der dann übrigens seine Karriere aufgegeben hat,
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2:08:50 – 2:08:54
weil er es plötzlich sinnlos fand, noch Go zu spielen und der in eine schwere Depression
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2:08:54 – 2:08:58
gekommen ist. So viel zu diesem Thema. Vielleicht führt es auch dazu, dass keiner mehr Lust hat,
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2:08:58 – 2:09:04
Musik zu machen. So, und danach ist das Team aber so vorgegangen, dass sie gesagt haben,
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2:09:04 – 2:09:09
gut und jetzt im nächsten Schritt wollen wir es nochmal anders machen. Und sie haben eine spezielle
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2:09:09 – 2:09:16
Methode des Re-Enforcement-Learnings, also das heißt des Belohnungslernens genommen und ein
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2:09:16 – 2:09:22
bisschen verändert und haben dem Ding einfach nur noch beigebracht, das sind die Regeln des Go-Spiels.
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2:09:22 – 2:09:28
Und dann hat das Ding angefangen, gegen sich selber zu spielen und hat dann eine
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2:09:28 – 2:09:34
Milliarde Partien gemacht und hat damit eine Spielstärke erreicht, die noch mal jenseits
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2:09:34 – 2:09:41
von Gut und Böse ist, was dieses aus menschlichem Learning heraus, also beim Go, da gibt es so ein
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System, ein numerisches System, anhand von Vorgabesteinen kann man sozusagen bestimmen,
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2:09:46 – 2:09:52
wie stark jemand ist. Und das war dann einfach noch mal drei Meisterlevel stärker, als das
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durch menschliche Intelligenz über mehrere tausend Jahre hervorgebrachte Wissen.
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Also quasi eine Super-Go-Spieler-Intelligenz.
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2:10:03 – 2:10:05
Genau, und die hat sich aus dem Nichts entwickelt.
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Da wurde nichts vermittelt, außer das sind die Regeln.
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Genau, und durch das Try and Error.
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2:10:10 – 2:10:16
Was ist mit der passiert? Die ist implodiert irgendwann, weil sie keine Gegner mehr hatte?
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2:10:16 – 2:10:17
Nein.
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2:10:17 – 2:10:20
Oder sie hat gegen sich selber angefangen zu spielen?
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2:10:20 – 2:10:25
Naja, die hat ja eh die ganze Zeit gegen sich selber gespielt, aber die hat ja keine andere Intentionalität,
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2:10:25 – 2:10:29
außer sozusagen zu lernen, wie man noch besser irgendwie spielt.
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2:10:29 – 2:10:34
Das Interessante ist aber vielleicht noch, was man daraus lernen kann, ist, was kulturell passiert ist.
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2:10:34 – 2:10:41
Damals dachten alle, damit ist das Go-Spiel tot, weil macht es noch Sinn, irgendwie Go zu spielen,
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2:10:41 – 2:10:46
wenn das Computer eh viel, viel besser kann? Macht es noch Sinn, Meisterschaften auszutragen?
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2:10:46 – 2:10:53
Dann hat man festgestellt, niemand interessiert sich dafür für Spiele von einer KI gegen Menschen.
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2:10:53 – 2:10:56
Aber Menschen interessieren sich weiter für Spiele von Menschen gegen Menschen.
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2:10:56 – 2:10:58
Also gerade auch in dem Kulturkreis.
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2:10:58 – 2:11:03
Eine Go-Party von Japan gegen Korea, die da so durchaus ihre Befindlichkeiten miteinander haben,
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2:11:03 – 2:11:05
das ist publikumswirksam.
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2:11:05 – 2:11:07
Da will man, dass die eigene Mannschaft gewinnt.
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2:11:07 – 2:11:09
Das ist wie in Deutschland mit dem Fußball.
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2:11:09 – 2:11:19
Und dann haben die Go-Meister angefangen, diese Super-Go-Intelligenz zu nutzen, um sich selber zu
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2:11:19 – 2:11:25
trainieren und haben versucht zu verstehen und zu erfassen, wie diese Maschine eigentlich denkt
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2:11:25 – 2:11:32
und was die sozusagen für Metastrategien verwendet. Und das bedeutet, es hat sich auf
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2:11:32 – 2:11:37
einmal eine dramatische Entwicklung, also eigentlich dachte man, das Go-Spiel ist
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2:11:37 – 2:11:44
auserzählt. Das ist gewissermaßen ans Ende gekommen. Und dann kam plötzlich diese Superintelligenz
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2:11:44 – 2:11:47
und hat gesagt, nein, es gibt noch ganz neue Möglichkeiten, die die Menschen noch nicht
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2:11:47 – 2:11:53
entdeckt haben. Und so hat sich in den letzten 15 Jahren das Go-Spiel, also auf dieser absoluten
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2:11:53 – 2:12:01
Meister-Ebene, total weiterentwickelt. Und die heutigen sechs Dahn Go-Meister spielen ein
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2:12:01 – 2:12:06
besseres Go. Also selbst ein, sag ich mal, irgendjemand vielleicht aus der Top 100 am
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2:12:06 – 2:12:13
am unteren Ende spielt ein deutlich besseres Go, als der beste Spieler vor 20 Jahren gespielt hat.
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2:12:13 – 2:12:19
Also die Maschine hat geholfen, das menschliche Go-Spielen auch auf eine neue Ebene zu bringen.
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2:12:19 – 2:12:21
Ja, Wahnsinn.
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2:12:21 – 2:12:33
Aber nur, wenn man dann halt auch bereit ist, sich dieser Menschlichkeit auch annähern zu wollen.
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2:12:33 – 2:12:37
Also die Diskussion hast du ja gerade im Schach.
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2:12:37 – 2:12:44
Ich verfolge es nur am Rande, aber da gibt es halt so diese "Ja, hier gecheatet, da gecheatet,
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2:12:44 – 2:12:48
mit der Maschine trainiert, der will ja eh nur die Leute mit der Maschine besiegen, um zu gewinnen",
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2:12:48 – 2:12:50
weil es halt auch um große Summen geht.
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2:12:50 – 2:12:55
Das heißt, ein destruktives Element drin und du hast es schon wieder abgeschossen.
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2:12:55 – 2:12:59
Und es geht ja auch darum, dass zum Beispiel beim Schach, beim Go ist es ähnlich,
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2:12:59 – 2:13:01
Es ist auch eine Frage der Ästhetik.
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2:13:01 – 2:13:04
Denn wenn ich am...
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2:13:04 – 2:13:07
Also es gibt diese eine berühmte Schachpartie,
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2:13:07 – 2:13:08
bei der es halt am Ende ist irgendwie,
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2:13:08 – 2:13:12
da gibt es dann irgendwie so eine Abfolge von 150 Zügen,
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2:13:12 – 2:13:14
wo es eigentlich im Prinzip, man das Gefühl hat,
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2:13:14 – 2:13:16
es geht eigentlich alles nur im Kreis.
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2:13:16 – 2:13:19
Und nach 17 Rotierungen irgendwie
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2:13:19 – 2:13:20
ist dann doch irgendwas passiert,
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2:13:20 – 2:13:21
irgendwie wo es anders ist.
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2:13:21 – 2:13:24
Wo man sagt, ja, okay, formal ist das gewonnen,
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2:13:24 – 2:13:25
aber das ist kein Schach.
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2:13:25 – 2:13:28
Das streut sich etwas in einem.
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2:13:28 – 2:13:35
Ich kann das nicht beurteilen, ich bin kein Schachspieler, aber ich glaube, zu verstehen,
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2:13:35 – 2:13:39
dass es dann einfach so hässlich ist, das mag man nicht.
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2:13:39 – 2:13:45
Und deswegen gibt es ja jetzt zum Beispiel von diesem Carlsen die Vorschläge, die Schachregeln zu ändern,
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2:13:45 – 2:13:54
damit es wieder ein menschlicheres Spiel wird, irgendwie eins, was das Menschliche und das Schöne stärker in den Vordergrund rückt.
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2:13:57 – 2:14:03
Das ist eigentlich auch das, was wir vorher für eine halbe Stunde oder eine Stunde musikalisch besprochen haben, oder?
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2:14:03 – 2:14:19
Dass wir quasi die Nische suchen, wo wir es gar nicht erst algorithmisch, ich sag mal, addieren oder eben quasi weiter, weiter, wie hast du es genannt?
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2:14:20 – 2:14:33
Im Ergänz, wir brauchen erstmal etwas, was Leute erfinden, wo wir, wenn wir es das erste Mal hören, sagen, ja, aber das ist keine Musik.
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2:14:33 – 2:14:42
Nee, ich hab ein anderes vorgesucht. Das war diese, quasi diese, nicht prozentuale Steigerung, sondern quasi eine Steigerung.
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2:14:42 – 2:14:44
Exponentielle?
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2:14:44 – 2:14:46
Exponentiell, danke, das war der Punkt.
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2:14:46 – 2:14:50
Also, dass du quasi das, du nimmst quasi das Exponentielle raus,
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2:14:50 – 2:14:52
indem man was völlig anderes macht,
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2:14:52 – 2:14:56
dass du zunächst nicht exponentiell rechnen kannst.
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2:14:56 – 2:15:00
Das ist ja der Ansatz jetzt beim Schach oder beim Go
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2:15:00 – 2:15:02
oder eben auch in der Musik.
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2:15:02 – 2:15:06
Also, wir reden ja, du sagst schon richtig,
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2:15:06 – 2:15:11
eben diese Subkulturdisruption,
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2:15:11 – 2:15:16
Aber ich denke, du kannst das mathematisch runterbrechen.
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2:15:16 – 2:15:24
Auch die Frage, als der Fotoapparat quasi die Landschaftsmalerei mehr oder weniger überflügelt hat,
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2:15:24 – 2:15:30
da haben die Leute einfach angefangen, irgendwie Flecks und Punkte zu malen.
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2:15:30 – 2:15:33
Gut, da war auch noch ein Weltkrieg, vielleicht hat es auch damit zu tun.
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2:15:33 – 2:15:41
Aber das Abstrakte und der Impressionismus, da bist du mit der Fotokamera sehr schnell erledigt gewesen.
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2:15:41 – 2:15:46
Der Punkt ist, ich finde das ist ein interessanter Aspekt.
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2:15:46 – 2:15:53
Du hast ja vorhin gesagt, dass wir eine Stagnation feststellen in allen Kunstbereichen.
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2:15:53 – 2:16:01
Ob es jetzt Musik, Malerei oder Architektur oder auch in der Mode feststellen.
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2:16:01 – 2:16:13
Kann es sein, dass vielleicht dadurch wir gezeigt bekommen durch die KI, was noch machbar wäre,
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2:16:13 – 2:16:19
was wiederum uns inspiriert, über uns hinaus zu wachsen wieder?
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2:16:19 – 2:16:24
Ich glaube, dass Menschen immer danach streben, oder es gibt jedenfalls immer Menschen,
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2:16:24 – 2:16:28
die danach streben, noch mal was Neues auszuprobieren, die Grenzen so ein bisschen
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2:16:28 – 2:16:38
zu verschieben. Und KI kann jetzt auf einmal einen weiten Bereich abdecken von dem, was vorher ging.
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2:16:38 – 2:16:43
Das bedeutet, wenn ich Künstler sein will, muss ich mir was Neues suchen. In dem Bereich zu wildern
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2:16:43 – 2:16:49
macht einfach keinen Sinn mehr, der ist auserzählt. Der Bereich, den die KI kann, das lohnt sich da
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2:16:49 – 2:16:55
einfach nicht, mit der KI mithalten zu wollen. Das heißt, in ganz vielen Leuten, die künstlerisch
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2:16:55 – 2:17:00
etwas machen wollen, die diesen Wunsch haben, wird automatisch eine Abgrenzungsbewegung
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2:17:00 – 2:17:05
entstehen. Die werden jedes Mal, wenn sie einen Schritt gehen und dann denken, das kann die KI
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2:17:05 – 2:17:09
eh besser irgendwie, werden sie den Schritt wieder zurückgehen und in die entgegengesetzte Richtung
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2:17:09 – 2:17:13
gehen. Und dann stellen wir vielleicht fest, da ist nur Schrott. Aber früher oder später wird
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2:17:13 – 2:17:19
diese Suchbewegung sie an einen Punkt bringen, wo etwas ist, was anschlussfähig ist und was mit dem,
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2:17:19 – 2:17:23
was in ihnen drin ist und was raus will, sozusagen zusammenpasst.
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2:17:23 – 2:17:32
Wir haben es ja vor, gerade von diesen emergenten Systemen, also die du quasi auf Prinzipien
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2:17:32 – 2:17:36
trainierst und dann entwickelt sich zusammen etwas. Und ich glaube, der Mensch hat halt,
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2:17:36 – 2:17:41
diesbezüglich praktischerweise, noch so eine kleine Einrichtung zwischen seinen
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2:17:41 – 2:17:46
emergenten Verhaltensweisen, dass er Sinnfragen stellt. Also jetzt kann man sagen, gut, jetzt
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2:17:46 – 2:17:53
Das kannst du in der KI auch irgendwie Sinnfragen beibringen, aber das sind ja dann trotzdem nur Berechnungen.
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2:17:53 – 2:17:59
Aber diese Unberechenbarkeit des Menschen, oder? Dass er in einer, ich sag mal, in einer Standkundgebung,
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2:17:59 – 2:18:05
in der rein nach emergentem Prinzip niemand davonläuft oder einen Stein werfen würde,
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2:18:05 – 2:18:07
halt vielleicht doch einen Stein werfen wird.
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2:18:07 – 2:18:12
Oder dass er halt im Gegensatz zur autonomen Drohne eben möglicherweise doch nicht den Atomknopf drückt,
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2:18:12 – 2:18:15
um es mal auf den Kalten Krieg zurückzuverweisen.
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2:18:15 – 2:18:23
Also diese Unberechenbarkeit Mensch, du nimmst den Menschen ja quasi aus diesem exponentiellen Skalierbaren heraus,
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2:18:23 – 2:18:27
weil er eben auch bereit sein kann, diesen anderen Weg einzuschlagen.
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2:18:27 – 2:18:34
Ja, und wir haben ja, es gibt ja eigentlich in uns drin zwei verschiedene Gedankenwege,
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2:18:34 – 2:18:37
dieses von Karneimann, schnelles Denken, langsames Denken.
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2:18:37 – 2:18:42
Wir haben das eine System, wo wir sprachlich denken, das was wir früher,
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2:18:42 – 2:18:48
dass wir unser Bewusstsein nennen, wo wir in einem inneren Monolog sind, wo wir auch das logische
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2:18:48 – 2:18:54
Denken verankert haben, das symbolische Denken. Und das ist der Teil, den die KI jetzt gut abbilden
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2:18:54 – 2:18:59
kann, weil der eine gute Entsprechung findet in den Dokumenten, die wir hinterlassen haben,
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2:18:59 – 2:19:05
seien es jetzt Bilder, seien es Musikstücke, seien es Texte. Aber es gibt den anderen Bereich,
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2:19:05 – 2:19:10
und immerhin sind ungefähr 80 Prozent oder 90 Prozent unseres Gehirns genau damit beschäftigt,
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2:19:10 – 2:19:16
Das ist der Teil unseres, wo wir halt nicht den bewussten Zugang haben, wo wir dann sagen,
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2:19:16 – 2:19:20
ja, aber es fühlt sich für mich anders an, wo wir unser Weltwissen haben, wo wir Schmerz
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2:19:20 – 2:19:24
spüren, wo wir einfach merken, hier stimmt was nicht.
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2:19:24 – 2:19:28
Ich kann es noch nicht benennen, aber ich spüre, hier ist irgendetwas nicht in Ordnung.
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2:19:28 – 2:19:34
Und diesen Bereich, den kann eine KI nicht, das ist nicht die Technik.
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2:19:34 – 2:19:42
Die KI ist die Technik für das Symbolische, für das Formelhafte, für das Patternhafte,
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2:19:42 – 2:19:49
aber es ist nicht für dieses verschwommene Andere, was einfach ein ganz wesentlicher Bestandteil
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2:19:49 – 2:19:51
unseres Menschseins ist.
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2:19:51 – 2:19:56
Und vielleicht ist das auch etwas, wo KI uns wieder helfen kann, nachdem wir jahrzehntelang
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2:19:56 – 2:20:08
das Rationale so verklärt haben und es als den eigentlichen, wesentlichen, echten, menschlichen Erkenntnisweg oder Seinsweg irgendwie gemacht haben,
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2:20:08 – 2:20:18
dass wir vielleicht wieder ein Gegengewicht finden, wo wir sagen, nein, es geht auch um das Intuitive, wie zum Beispiel, was weiß ich, wer mit Farben oder so arbeitet.
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2:20:18 – 2:20:26
Die wenigsten Menschen, also insbesondere die, die jetzt nicht sagen, ich will das fotografisch abmalen,
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2:20:26 – 2:20:31
würden jetzt so vorgehen, dass sie sagen, ich mache mir jetzt bewusst, überlege ich mir, konstruiere mir was.
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2:20:31 – 2:20:36
Sondern da ist es so, man versucht genau alles, was dieser bewusste Vorgang ist, auszuschalten.
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2:20:36 – 2:20:42
Man versucht, sich in einen Modus zu bringen, wo man einfach nur noch den Pinsel in die Farbe tunkt und macht.
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2:20:42 – 2:20:48
Und dann reagiert man auf das, was da passiert ist, und dann kann man ja mehrere Schichten übereinander machen.
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2:20:48 – 2:20:53
Deswegen, es gibt keinen Verkehr.
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2:20:53 – 2:20:58
Und es ist ein Prozess, wo am Ende irgendwie etwas rauskommt, und das ist extrem befriedigend.
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2:20:58 – 2:21:04
Und die Werke, die dabei entstehen, zeigen ja auch, dass das funktioniert.
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2:21:04 – 2:21:07
Und es ist halt einfach ein anderer Weg, nur der ist momentan halt nicht so populär.
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2:21:07 – 2:21:22
Ich habe so ein bisschen die Hoffnung, dadurch, dass das Formale, Symbolische durch die KI gut gemacht werden kann, erkennen wir vielleicht den Wert von dem Anderen wieder besser.
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2:21:22 – 2:21:24
Also ich bin doch ein idealistischer Spieler.
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2:21:24 – 2:21:28
Ich habe manchmal das Gefühl, dass man jeden Spiegel vorhält.
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2:21:28 – 2:21:29
Der gesamten Menschheit.
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2:21:29 – 2:21:31
Fouzi, sehe ich auch so.
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2:21:31 – 2:21:35
Den Gedanken hatte ich vorher auch in Bezug auf die Prozessökonomie.
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2:21:35 – 2:21:39
Ich meine, Musik ist das eine, da spielen mehrere Faktoren rein.
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2:21:39 – 2:21:44
Grafik bin ich zu wenig drin, um mir einen abschließenden Urteil zu machen.
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2:21:44 – 2:21:49
Aber beim Film hast du ja jetzt 20 Jahre an Fortsetzungen, die am Ende kein Schwein mehr geguckt hat.
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2:21:49 – 2:21:55
Und du hast jetzt Leute, die hingehen und sagen, ja gut, ich generiere mir einfach meinen eigenen Marvel.
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2:21:55 – 2:21:57
Spielt ja keine Rolle mehr.
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2:21:57 – 2:22:03
Das heißt, ich sehe es in Zukunft durchaus möglich, dass du quasi in deinem eigenen Apple TV oder in deinem Netflix-Abo
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2:22:03 – 2:22:08
quasi deine KI-Funktion hast und dann kannst du dir so deinen eigenen Marvel zusammenschmeißen,
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2:22:08 – 2:22:12
wie du es gerade halt haben möchtest.
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2:22:12 – 2:22:15
Ich weiß nicht, dass...
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2:22:15 – 2:22:17
Aber da geht dir das Lagerfeuer verloren, ne?
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2:22:17 – 2:22:24
Richtig, weil jeder wird seine eigene Geschichte schreiben und jeder wird davon gelangweilt sein,
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2:22:24 – 2:22:26
weil es gar keine gemeinsame Ebene gibt.
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2:22:26 – 2:22:28
Das ist dann wieder die Entfremdung, worüber wir gesprochen haben.
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2:22:28 – 2:22:31
Du entfremdest dann die Menschen auch voneinander, ne?
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2:22:31 – 2:22:37
Die Leute können sich nicht mehr über die "Hast du gestern gesehen hier, Stromberg und so, ha ha ha"
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2:22:37 – 2:22:38
Nein.
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2:22:38 – 2:22:40
Ja und es gibt ja auch die Ernstharen.
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2:22:40 – 2:22:45
Also ich erinnere mich, ich bin ja auch schon alte Generation, irgendwie in den 80er Jahren,
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2:22:45 – 2:22:50
diese Serie "Das Boot" nach diesem Buch von Lothar, Günther Buchheim irgendwie.
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2:22:50 – 2:22:53
Das war so ein gesellschaftliches Ereignis, weil
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2:22:53 – 2:23:01
Damals schwerten ja noch diese Konflikte von Schuld der Eltern oder Großeltern und den ganzen Verborgenen.
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2:23:01 – 2:23:04
Man spürte es, aber es wurde nicht darüber geredet.
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2:23:04 – 2:23:07
Dann kam diese Serie und hat das plötzlich irgendwie so gezeigt.
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2:23:07 – 2:23:11
Und dieser Mythos vom sauberen Krieg oder sonst irgendwie etwas.
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2:23:11 – 2:23:16
Es wurde gezeigt, wie schrecklich das einfach alles irgendwie gewesen ist, wie grausam das gewesen ist.
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2:23:16 – 2:23:23
Und alle haben darüber gesprochen, egal ob sie jetzt irgendwie jung waren, ob sie alt waren,
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2:23:23 – 2:23:26
ob sie das wollten oder nicht, das ist einfach ein kulturelles Ereignis gewesen.
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2:23:26 – 2:23:30
Und wenn jetzt jeder sein eigenes guckt, wo bleibt das?
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2:23:30 – 2:23:36
Also dieser Lagerfeuereffekt, dass man sich am Lagerfeuer gegenseitig Geschichten erzählt.
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2:23:36 – 2:23:39
Verteile und herrsche.
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2:23:39 – 2:23:43
Das ist ein Machtinstrument, wenn du mich fragst.
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2:23:43 – 2:23:44
Verteile und herrsche.
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2:23:44 – 2:23:47
Entfremde das Individuum von allen anderen Individuum.
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2:23:47 – 2:23:49
Damit es konform angepasst ist.
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2:23:49 – 2:23:52
Damit es konform angepasst ist und du es leichter kontrollieren kannst.
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2:23:52 – 2:23:54
Und lassen wir uns das gefallen?
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2:23:54 – 2:23:56
Das ist ein Herrschaftsinstrument dann.
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2:23:56 – 2:23:58
Und lassen wir uns das gefallen?
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2:23:58 – 2:24:00
Offensichtlich.
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2:24:00 – 2:24:02
Und wollen wir uns das noch weiter gefallen lassen?
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2:24:02 – 2:24:04
Nein, wir rufen jetzt auf zum Scorn.
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2:24:04 – 2:24:06
Komm, jetzt holen wir die Fackeln raus und die Pistegabel.
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2:24:06 – 2:24:08
Pistegabel her.
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2:24:08 – 2:24:10
Fackeln, Fackeln, Kreis der Pferde.
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2:24:10 – 2:24:12
Auf zum Observatorium, vernichtet es.
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2:24:12 – 2:24:14
Auf zum Observatorium, vernichtet es.
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2:24:14 – 2:24:16
Auf zum Observatorium, vernichtet es.
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2:24:16 – 2:24:18
Gibt es da nicht eine schöne Analogie bei Asterix und Obelix?
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2:24:18 – 2:24:20
Gibt es da nicht eine schöne Analogie bei Asterix und Obelix?
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2:24:20 – 2:24:23
Die habe ich gerade zitiert. Fackeln, Fackeln, drei Sästeherze.
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2:24:23 – 2:24:31
Bei den Simpsons gibt das auch. Das Observatorium entdeckt, dass ein Asteroid auf die Erde zufliegt.
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2:24:31 – 2:24:39
Der Asteroid zerstört die Erde nicht, also reißen wir jetzt das Observatorium ab mit Fackeln und Skabeln.
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2:24:39 – 2:24:51
Die Frage ist ja, wo drin ist KI zurzeit gut? Und ich habe das Gefühl, es ist einfach nur Muster.
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2:24:51 – 2:24:55
Die KI ist gut in eigentlich gar nichts.
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2:24:55 – 2:25:00
Ne, wir denken ja immer so, wow, die Texte und so.
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2:25:00 – 2:25:02
Oh toll, ich kann mich mit ihr unterhalten.
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2:25:02 – 2:25:04
Dann denken wir, wow.
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2:25:04 – 2:25:06
Oh, ich hab jetzt ne Freundin.
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2:25:06 – 2:25:09
Wow, da kommt Musik raus, die funktioniert.
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2:25:09 – 2:25:12
Nee, nee, der Punkt ist, ich hab jetzt eine Freundin, die mir nach, die ich quasi…
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2:25:12 – 2:25:13
Der Pfeife hört.
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2:25:13 – 2:25:14
…tanzt.
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2:25:14 – 2:25:15
Was hast du gesagt?
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2:25:15 – 2:25:18
Ja, die Pfeife tanzt und die ich halbwegs berechnen kann.
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2:25:18 – 2:25:20
Was die KI super macht, ist mir zu beantworten.
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2:25:20 – 2:25:22
Und die kannst du ja auch anpassen, ne?
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2:25:22 – 2:25:26
Also zack, gehst du in das System prompt rein und dann endest du halt deine Freundin.
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2:25:26 – 2:25:35
Es gibt einen schönen Song von Crow auf seinem dritten Album "True", wo er sich quasi seine Frau zusammenbaut.
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2:25:35 – 2:25:46
"No 105" heißt, ja, so 105 Versuche, aber am Ende ist sie halt nicht perfekt. Oder hier,
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2:25:46 – 2:25:50
yeah, irgendwas stimmt hier nicht. Ich suche den Rechenweg nach Fehlern, doch finde ihn nicht.
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2:25:50 – 2:25:56
Sie zeigt keine Reaktion auf Beleidigung. Notiz an mich, fehlende Verteidigung. Sie ist wunderschön
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2:25:56 – 2:26:03
und nett, doch man kann mit ihr nicht schreiten. Ich vermisse Versöhnungstext und so weiter. Also
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2:26:03 – 2:26:07
Also hier ist, sie ist keine Traumfrau, sie ist real, so makellos und übertrieben nett.
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2:26:07 – 2:26:09
Ich frag mich bloß, ist ihre Liebe echt?
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2:26:09 – 2:26:10
Und vielleicht bin ich zu empfindlich.
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2:26:10 – 2:26:12
Ich hab das Gefühl, sie ist irgendwie nicht, stimmt nicht.
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2:26:12 – 2:26:15
Sie ist gut im Bett, alles was sie tut ist echt, doch zu komplex, sie ist zu perfekt.
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2:26:15 – 2:26:17
Und so weiter.
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2:26:17 – 2:26:20
Und dann, ja, funktioniert halt wieder nicht.
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2:26:20 – 2:26:28
Ist ein interessanter Gedanke in einer Zeit, an der Algorithmen im Grunde genommen noch
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2:26:28 – 2:26:32
relativ nahe beim Sci-Fi verordnet waren und nicht jetzt im Alltag wie heute.
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2:26:32 – 2:26:38
Also solange die KI, solange mit Chat-GPT nicht antworten kann,
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2:26:38 – 2:26:46
so wie der Computer des Raumschiffs Enterprise, also wenn ich so tue,
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2:26:46 – 2:26:55
ich als wäre ich Jean-Luc Picard und ich sage dem Computer "Tea, Earl Grey, hot" und ich kriege
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2:26:55 – 2:27:02
keinen Tee, sondern nur ich habe die Eingabe nicht verstanden oder irgendwelchen…
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2:27:02 – 2:27:07
Das ist überhaupt kein Problem. Hier hast du dein Getränk. Dann probierst du und es
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2:27:07 – 2:27:11
schmeckt total ekelhaft. Dann sagst du, es schmeckt total ekelhaft. Oh ja, das ist gut,
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2:27:11 – 2:27:15
dass du mich darauf hinweist. Da ist mir tatsächlich ein kleiner Fehler runtergelaufen.
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2:27:15 – 2:27:20
Das war Pferdepisse, aber jetzt mache ich eine zweite Korrektur. Diesmal ist es ganz sicher Earl Grey.
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2:27:20 – 2:27:25
Soll ich dir noch eine Scheibe Brot dazu machen?
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2:27:25 – 2:27:32
Chet-Tipiti, nenn dir den höchsten Berg in Deutschland. Der Mount Everest.
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2:27:32 – 2:27:41
Ja, aber tatsächlich, also ich müsste jetzt lügen, wenn ich sagen würde, dass Chet-Tipiti
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2:27:41 – 2:27:46
nicht auch bestimmte Sachen gut kann und das war jetzt gerade die Frage, was können die?
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2:27:46 – 2:27:54
Also für mich ist es oft eine viel bequemere Methode, als etwas in Google, also klassisch,
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2:27:54 – 2:27:58
herauszufinden, wenn ich neue Informationen über etwas haben will. Wenn ich erstmal versuche,
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2:27:58 – 2:28:05
mir so den ersten Überblick über irgendwie etwas zu machen. Oder zum Beispiel, wenn ich sage,
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2:28:05 – 2:28:09
es muss doch irgendwelche Forschungsergebnisse über so und so nehmen. Das Problem ist nämlich,
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2:28:09 – 2:28:14
dass man oft nicht weiß, wie dieses Forschungsfeld überhaupt heißt. Und deswegen ist man auch beim
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2:28:14 – 2:28:21
googeln, dann sehr sehr schwer, also es kann teilweise Monate dauern, bis man dann endlich
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2:28:21 – 2:28:25
das gefunden hat, weil sich das einfach vorher vor einem verborgen hat, weil es so einen obskuren
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2:28:25 – 2:28:30
Namen hat, auf den man nicht gekommen ist. Und dafür ist ChatGPT einfach verdammt gut. Dem sagt
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2:28:30 – 2:28:33
man einmal ganz grob, was man irgendwie haben will und der gibt einem die Hinweise und man
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2:28:33 – 2:28:43
findet es sofort. Und dafür gibt es ChatGPT Atlas. Kennst du den? Ja. Das ist der KI-basierte
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2:28:43 – 2:28:52
Browser. Du kannst zwar eine URL eingeben, aber du kannst auch direkt mit ChatGPT dann quasi…
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2:28:52 – 2:28:57
Ja, du kannst ja dann die Seiten da zusammenfassen lassen und so weiter. Aber das ist nicht die
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2:28:57 – 2:29:02
Anwendung, die ich meine, sondern mir geht es darum, dass ich ChatGPT so als Sparingspartner
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2:29:02 – 2:29:07
dann sagen kann, ich habe hier so eine ganz schräge Idee und zwar stelle ich mir das so und so vor und
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2:29:07 – 2:29:12
so weiter. Da muss es doch irgendwie was zu geben oder was gibt es dazu schon? Und dann kann er mir
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2:29:12 – 2:29:15
sagen, okay, da gibt es eine Theorie, die heißt so und so und da geht es da und da drum. Das ist
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2:29:15 – 2:29:20
nicht ganz das, aber… Und dass man sich erstmal einen Überblick über irgendetwas verschafft,
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2:29:20 – 2:29:26
also es gibt mir einen Griff an das verfügbare Wissen in der Welt, der sonst nicht so leicht zu
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2:29:26 – 2:29:30
bekommen war. Das Internet war ja schon ein Riesenvorteil, wenn ich mich noch daran erinnere,
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2:29:30 – 2:29:36
wie das früher mit Bibliotheken und Zettelkästen oder Mikrofisch und so weiter irgendwie ist. Und
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2:29:36 – 2:29:40
da habe ich das Gefühl, da sind wir jetzt einfach nochmal einen Schritt weiter irgendwie. Also das
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2:29:40 – 2:29:44
Das funktioniert einfach extrem effizient.
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2:29:44 – 2:29:49
Man muss natürlich immer ein bisschen mitlaufen lassen, dass er halluziniert.
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2:29:49 – 2:29:57
Ich hätte gerne die KI so, wie sie mal, ich glaube, ich weiß gar nicht, wer das war, ob
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2:29:57 – 2:30:03
das OpenAI war, irgendein Werbefilmchen, wo sie das Thema KI-Agents vorgestellt haben.
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2:30:03 – 2:30:07
Und das fand ich ziemlich geil, was sie in einem Werbefilmchen gemacht hat.
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2:30:07 – 2:30:19
Also ein Typ, der wollte sein Fahrrad reparieren, hat dann mit seinem Handy und mit Chachibity als App am Laufen das so auf sein Fahrrad gerichtet und hat gesagt,
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2:30:19 – 2:30:28
"Ja, hier Chachibity, ich möchte gerne das Pedalritzel wechseln. Sag mir doch mal, wo ich das Ersatzteil bestellen kann."
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2:30:28 – 2:30:39
Und dann hat dann Chachibity das entsprechende Ritzel gefunden, er hat erkannt, welche Marke das Fahrrad hat und so weiter, hat ihm da Vorschläge gemacht und hat dann gefragt, soll ich dir das bestellen?
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2:30:39 – 2:30:52
Ja, mach mal bitte und bitte Expresslieferung. Und dann kam da irgendwie so eine Drohne angeflogen, irgendwann zwei Stunden später oder so, hat ihm das Päckchen gebracht und er hat dann gefragt, wie baue ich jetzt das Ritzel ein?
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2:30:52 – 2:30:55
und hatte Chet-GPT so eine Bauanleitung gemalt.
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2:30:55 – 2:30:59
Das finde ich geil.
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2:30:59 – 2:31:00
Wird es aber nicht geben.
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2:31:00 – 2:31:01
Wird es aber nicht geben.
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2:31:01 – 2:31:03
Das gab es doch schon, sowas ähnliches.
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2:31:03 – 2:31:05
Nein, nie will ich nichts sagen,
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2:31:05 – 2:31:08
aber es wird es nicht mit der Chet-GPT-Technologie geben.
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2:31:08 – 2:31:10
Es gab schon sowas ähnliches.
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2:31:10 – 2:31:13
Es gab eine Vorführung,
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2:31:13 – 2:31:16
da haben sie eine spezielle,
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2:31:16 – 2:31:19
ich weiß gar nicht, welche große Tech-Firma das war,
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2:31:19 – 2:31:21
Die haben einen Termin bei einem Friseur gemacht.
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2:31:21 – 2:31:27
Also da wurde die Frage, mach mir mal einen Friseurtermin um 15 Uhr am Donnerstag.
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2:31:27 – 2:31:31
Und dann hat das Ding da angerufen bei einem Friseurladen,
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2:31:31 – 2:31:35
hat mit Sprachein- und Ausgabe gearbeitet.
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2:31:35 – 2:31:37
Das sind diese Agents, das funktioniert schon.
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2:31:37 – 2:31:40
Und hat tatsächlich ein Gespräch geführt gehabt.
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2:31:40 – 2:31:43
Also das war nicht nur robothaft, das war auch schon sehr menschlich.
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2:31:43 – 2:31:47
Sogar wenn dann die Angestellte im Kalender geguckt hatte,
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2:31:47 – 2:31:50
Ja, hier hätten wir dann, das macht ja dann der Agent.
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2:31:50 – 2:31:51
Mhm, mhm.
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2:31:51 – 2:31:54
Ja, aber das sind ja nur einfache Sachen.
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2:31:54 – 2:31:56
Ja, trotzdem, das hat ja schon funktioniert.
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2:31:56 – 2:32:01
Aber selbst das ist nicht dazu in der Lage, mir einen Termin beim Arzt zu machen oder etwas ähnliches.
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2:32:01 – 2:32:05
Also die Hoffnung war immer da, dass es diese Technologie geben würde,
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2:32:05 – 2:32:11
aber im Detail ist es halt ein totaler Hybris und ein totales Unterschätzen von,
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2:32:11 – 2:32:17
Wie aufwendig ist es tatsächlich, einen Termin mit einem anderen Menschen am anderen Ende zu machen?
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2:32:17 – 2:32:21
Und jetzt kommt's. Jetzt erzählen sie uns, also die Medien,
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2:32:21 – 2:32:27
also die Medien erzählen uns, ja, ihr werdet alle eure Jobs verlieren.
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2:32:27 – 2:32:31
KI wird eure Jobs übernehmen in den nächsten, keine Ahnung, drei Jahren.
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2:32:31 – 2:32:38
Ihr habt noch bis 2028, um, wie auch immer, um euch irgendwie zu retten.
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2:32:38 – 2:32:41
Und dann wird die KI alles übernehmen. Und ich glaube, das ist Quatsch.
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2:32:41 – 2:32:47
Selbst Elon Musk hat ja seine ganzen Angestellten, die er rausgeworfen hat,
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2:32:47 – 2:32:51
dann hinterher wieder eingestellt und hat dazu dann auch einen Post gemacht,
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2:32:51 – 2:32:56
Menschen werden unterschätzt oder die menschlichen Fähigkeiten werden unterschätzt.
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2:32:56 – 2:33:01
Also ich glaube, es gibt bestimmt den einen oder anderen Beruf,
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2:33:01 – 2:33:07
der sich stark verändern wird oder der vielleicht auch in der Form so nicht bestehen bleibt.
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2:33:07 – 2:33:15
Also einer, der sich zum Beispiel sehr stark verändern wird, denke ich mal, ist der, der so Copy im Sinne von Werbetexten und so weiter irgendwie schreibt.
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2:33:15 – 2:33:20
Das wird man immer jetzt mit JTPT-Assistance zumindest irgendwie machen.
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2:33:20 – 2:33:32
Und da ist es dann die Frage, ob jetzt zum Beispiel dann Produkt-Marketeer das nicht vielleicht lieber selber macht, als jetzt einem Werbetext dazu erzählen, was er will, und dann spricht der mit JTPT.
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2:33:32 – 2:33:37
Also da kann ich mir auch vorstellen, dass es Berufe gibt, die einfach aussterben.
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2:33:37 – 2:33:41
Aber das Gro der Berufe, das sehe ich ehrlich gesagt nicht so freundlich.
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2:33:41 – 2:33:44
Aber brechen wir es doch nochmal auf die Kernessenzen runter.
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2:33:44 – 2:33:47
Weil wir reden jetzt gerade über das Berufsleben, aber gehen wir noch einen Schritt zurück.
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2:33:47 – 2:33:49
Bildung, Schulsystem.
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2:33:49 – 2:33:54
Wir sehen ja gerade, die Lehrerschaft mag da noch ein bisschen hinterher sein.
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2:33:54 – 2:34:00
Ist immer so, wenn 60-Jährige Kinder unterrichten, die im Sechstel so alt sind wie sie selbst.
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2:34:00 – 2:34:03
aber ja, das Schulsystem ist komplett überaltert.
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2:34:03 – 2:34:05
Sechsjährige sind Zehntel.
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2:34:05 – 2:34:06
Ja, das stimmt.
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2:34:06 – 2:34:08
Ja, so Stimmzettel geht auch.
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2:34:08 – 2:34:10
Nee, aber der Punkt ist doch,
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2:34:10 – 2:34:15
Achtjährige bescheißen sich ihr Diktat mit Chatschipizzi zusammen
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2:34:15 – 2:34:20
und die Lehrer merken es halt nicht und denken,
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2:34:20 – 2:34:23
geil, so eloquente Achtjährige haben wir hier, die Eins.
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2:34:23 – 2:34:25
Ja, ich hatte jetzt das Beispiel gebracht,
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2:34:25 – 2:34:28
die Lehrerin, die halt die Aufgaben ihren Schülern gibt
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2:34:28 – 2:34:32
und aber selber nicht guckt, was Cece Bitti da geschrieben hat.
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2:34:32 – 2:34:34
Das gibt's ja auch. Das ist das andere Experiment.
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2:34:34 – 2:34:36
Der Punkt ist doch der, ich denke an ein Experiment zurück,
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2:34:36 – 2:34:40
das 25 Jahre her ist, an einer Sekundarschule,
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2:34:40 – 2:34:44
die mir kein Begriff ist, aber es wird natürlich durchs Bildungswesen gereicht.
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2:34:44 – 2:34:47
Da hat ein Lehrer gesagt, okay, wir schreiben einen Test.
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2:34:47 – 2:34:52
Zwei Tage, alle Hauptstädte Europas oder der Welt, irgendwie so.
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2:34:52 – 2:34:53
Keiner wird lernen.
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2:34:53 – 2:34:58
ihr habt alle möglichen Varianten, euch hier durchzubescheißen.
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2:34:58 – 2:35:02
Wenn ich euch erwische, wie ihr hier spickt oder abschreibt oder whatever,
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2:35:02 – 2:35:05
dann seid ihr raus.
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2:35:05 – 2:35:08
Wenn ich euch nicht erwische, besteht ihr dem.
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2:35:08 – 2:35:10
Okay? Super.
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2:35:10 – 2:35:11
Also, was haben die Leute gemacht?
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2:35:11 – 2:35:14
Sie haben mikroskopisch kleine Zettel ausgedruckt,
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2:35:14 – 2:35:17
um Stifte gewickelt, das Lösungsblatt an die Decke geklebt,
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2:35:17 – 2:35:23
Zettel in die Jeans oder unter die Knie Taschen oder irgendwie unter die Uhr oder so.
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2:35:23 – 2:35:30
Oder einfach auch so in die, einer hat's glaube ich, in die Teekanne den Zettel reingelegt,
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2:35:30 – 2:35:33
wo er da quasi wegen Schniefen der Nase inhaliert hat und so.
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2:35:33 – 2:35:42
Und die Erkenntnis dieser ganzen Übung war, die Leute haben die Städte beim Bescheißen sowieso gelernt.
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2:35:42 – 2:35:54
Also, als sie da den Lösungszettel auseinanderfiletiert haben und wahnsinnig kreativ waren, haben sie beiläufig die Sachen sowieso gelernt.
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2:35:54 – 2:36:04
Pass auf, ich hatte einen Dozenten in praktischer Informatik, der hat gesagt gehabt, Leute, ihr dürft euch einen Spitzzettel machen.
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2:36:04 – 2:36:09
Ja, bei der Arbeit, bei der Klausur. Einen Spitzzettel dürften wir euch machen.
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2:36:09 – 2:36:12
Da haben wir uns dann hingesetzt und haben einen Spitzzettel zusammengestellt.
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2:36:12 – 2:36:16
Ja, super klein geschrieben, damit möglichst viele Informationen drauf passen.
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2:36:16 – 2:36:20
Ich sag dir eins, die zwei Tage, wo wir die Recherche gemacht haben,
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2:36:20 – 2:36:25
um das Wissen auf den Spitzzettel draufzubringen, hat uns so weit gebracht,
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2:36:25 – 2:36:29
dass wir die Klausur ohne Spitzzettel geschrieben haben.
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2:36:29 – 2:36:32
Richtig. Das sind universelle Erkenntnisse.
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2:36:32 – 2:36:38
Und ich glaube, wenn du es überträgst auf diese ganzen "Oh nein, unsere Jobs sind jetzt bedroht",
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2:36:38 – 2:36:48
weißt du, du gibst ja den Schülern dieses exponentielle Wissen oder quasi dieses Polemi-Lernen,
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2:36:48 – 2:36:54
haben wir es gesagt, Rennbahn-Pädagogik, schönes Wort, keine Ahnung, ob das in Deutschland überhaupt gängig ist.
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Aber wenn du jetzt weg davon gehen würdest, von "Okay, da muss einfach das Wissen abrufbar sein",
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Hinzu, okay, da muss ein Skillset vorhanden sein, mit dem du dann dieses Wissen abrufen kannst.
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2:37:07 – 2:37:13
Ich glaube, dann kannst du dir diese ganze, oh nein, wir brauchen jetzt AI-Tools, das kannst du dir sparen.
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Ich kenne eine Schule, jetzt nicht persönlich, ist mir auch wieder übers Bildungswesen zugetragen worden,
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die hat einfach mal letztes Jahr Hausaufgaben abgeschafft.
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Er hat gesagt, okay, wir machen alles hier im Unterricht,
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wir müssen nichts zu Hause machen,
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ich kann ja eh nicht prüfen, ob ihr dann bescheißt.
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Aber wenn es hier nicht ist, dann fällt ihr durch.
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Was dazu geführt hat, dass die Leute,
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die was erreichen wollten,
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den Schritt außerhalb gelernt haben.
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Sie haben keine KI-generierten Texte abgeben müssen
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und sie haben keinen, ich sag mal, geschönten,
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also quasi keine halt geprompteten Sachen abgegeben, sondern sie haben einfach, ja,
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sie haben sich in den Stoff vertieft, den sie wissen wollten. Und der hat am Schluss gereicht,
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dass die Noten gut waren. Beim überwiegenden oder überragenden Teil der Klasse. Es gibt immer so
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drei, vier, die du halt verlierst, die du eher in, dann halt quasi in die, ich sag mal, die dann eher
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bedient gewesen wären, indem du ihnen halt die klassischen Lehrmethoden zukommen lässt.
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Aber ich würde auch sagen, der Großteil von diesen Leuten wiederum, der wäre mit einer Schulpflicht
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bis zur, keine Ahnung, bis 7., 8. oder 9. Klasse höchstens und einem fahrradtauglichen, einem
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wahltauglichen Fahrrad oder einer Fruity Loops Lizenz oder einem Linux PC oder einer Berufslehre
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2:38:44 – 2:38:48
viel besser bedient. Aber da wird dann halt durch das Gymnasium geprügelt, weil muss ja so sein.
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2:38:48 – 2:38:52
Also wir müssen den ganzen Gedanken Bildung neu denken, wir müssen den ganzen Gedanken Arbeit neu denken.
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2:38:52 – 2:38:53
Das ist der Punkt.
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2:38:53 – 2:38:57
Und dann werden wir auch nicht verdrängt, dann haben wir das Toolset für uns.
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2:38:57 – 2:39:06
Das ist der Punkt. Wir müssen anfangen aufzuhören, Angst zu haben und einfach anfangen, was zu verändern.
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2:39:06 – 2:39:14
Weil so wie die Gesellschaft jetzt aufgebaut ist und so wie unser Bildungssystem, ich fange mal an mit dem Bildungssystem,
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2:39:14 – 2:39:21
unser Bildungssystem jetzt aufgesetzt ist, ist es für alle unbefriedigend. Für die Lehrer ist es
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2:39:21 – 2:39:25
unbefriedigend, für die Schüler ist es unbefriedigend, für die Eltern ist es unbefriedigend. Alle kotzen
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2:39:25 – 2:39:32
sie. Und auch für jeden, der sich jemals mit Pädagogik beschäftigt hat, im Sinne von empirisch,
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2:39:32 – 2:39:37
wissenschaftlich, der muss eigentlich auch kotzen, weil warum ist eigentlich unser Bildungssystem so
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2:39:37 – 2:39:41
strukturiert, dass es ungefähr jede einzelne Erkenntnis, die man darüber hat, wie Menschen
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2:39:41 – 2:39:44
lernen mit Füßen tritt. Kinder sind nicht…
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2:39:44 – 2:39:45
Militär, Militär…
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2:39:45 – 2:39:50
Ja, das ist schon klar, aber vielleicht sollten wir mal damit anfangen,
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2:39:50 – 2:39:53
dass wir das einfach über Bord werfen und das mal völlig neu denken.
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2:39:53 – 2:39:56
Da kann die K.E. uns auch bei helfen.
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2:39:56 – 2:40:00
Ja, also die Angst ist ja berechtigt.
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2:40:00 – 2:40:03
So wie es jetzt gerade funktioniert, wird es ja komplett zertrümmert.
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2:40:03 – 2:40:06
Das heißt, wir müssen es neu denken, aber dann müssen wir…
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2:40:06 – 2:40:11
Ja, wenn ihr es in Hamburg so halten wollt, dann macht ihr es aber bei uns in Bayern,
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2:40:11 – 2:40:22
Das ist das, was ich meinte. Das ist eines der Probleme, die wir haben in dem System, dass wir da keine Einigkeit erzielen.
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2:40:22 – 2:40:32
Und dass von großen Teilen der Bevölkerung auch nicht gewollt wird, dass da eine Einheitlichkeit oder vielleicht eine Modernisierung erfolgt.
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2:40:32 – 2:40:38
Das stimmt nicht. Ich habe neulich irgendwie gelesen, dass irgendwie 65 oder 70 Prozent der
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2:40:38 – 2:40:46
Bundesbürger sind der Meinung, dass Schule sollte rundherum neu organisiert und umgestaltet werden.
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2:40:46 – 2:40:51
Das ist mir klar, Peter. Das weiß ich. Ich kenne die Zahl auch. Aber warum passiert es nicht?
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2:40:51 – 2:40:54
Weil wir uns lieber nach Footblockern richten.
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2:40:54 – 2:40:57
Ja, genau. So sieht es aus.
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2:40:57 – 2:41:07
Schweigen. Schweigen ist immer gut.
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2:41:07 – 2:41:10
Ich glaube, wir haben die drei Stunden geknackt bald, oder?
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2:41:10 – 2:41:11
Aber vielleicht ist es auch so, dass wir mehr…
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2:41:11 – 2:41:12
Zwei Stunden, zweiundvierzig.
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2:41:12 – 2:41:16
Also du meintest ja eben den Punkt, wir sollen weniger Angst haben,
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2:41:16 – 2:41:19
da bin ich auch der Meinung. Lasst uns weniger Angst haben. Wir brauchen keine Angst haben,
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2:41:19 – 2:41:22
dass wir jetzt alle die Jobs verlieren. Wir brauchen keine Angst haben,
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2:41:22 – 2:41:24
dass wir alle den Wohlstand verlieren.
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2:41:24 – 2:41:27
Und ich finde, wir können auch unseren Kindern
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2:41:27 – 2:41:30
und Jugendlichen einfach mal mehr zutrauen.
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2:41:30 – 2:41:32
Und vielleicht ist es auch so,
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2:41:32 – 2:41:34
dass es jetzt gar nicht unsere Aufgabe,
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2:41:34 – 2:41:39
als deutlich Erwachsene jetzt zu sagen,
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2:41:39 – 2:41:41
oh, und wir erzählen euch jetzt, wie es irgendwie geht.
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2:41:41 – 2:41:43
Vielleicht können wir denen auch irgendwie
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2:41:43 – 2:41:44
ein ganz bisschen vertrauen,
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2:41:44 – 2:41:47
dass die die Dinge selber in die Hand nehmen.
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2:41:47 – 2:41:49
Weil im Grunde sind sie, machen sie es ja schon.
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2:41:49 – 2:41:51
Wir geben ihnen mit, was wir können.
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2:41:51 – 2:41:55
Wir geben unser Bestes und wir setzen dann auf Schwarmintelligenz.
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2:41:55 – 2:42:02
Dass wir so wie dem Vogel oder so wie der Ameise bestimmte Fähigkeiten mitgegeben werden,
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2:42:02 – 2:42:05
dass wir auch unseren Kindern bestimmte Fähigkeiten haben.
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2:42:05 – 2:42:10
Und das ist die Fähigkeit, dann erstmal sozial miteinander umgehen zu können,
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2:42:10 – 2:42:15
Konflikte zu schlichten, sich ausdrücken zu können, eigene Gefühle benennen zu können.
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2:42:15 – 2:42:20
Und all diese Sachen, finde ich, sind die Grundlage, bevor man dann überhaupt mal irgendwann anfängt,
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2:42:20 – 2:42:25
über Mathematik, Rechtschreibung und sonst was. Beziehungsweise, wenn diese Grundlagen da sind,
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2:42:25 – 2:42:29
dann passiert das mit der Rechtschreibung oder der Mathematik ganz von alleine nebenbei. Da muss man
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2:42:29 – 2:42:33
dann gar nicht mehr vorne den bösen Lehrer stehen haben, der sagt, wenn du nicht dann,
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2:42:33 – 2:42:36
aber gibt es Ärger. Wenn du jemandem sagst, pass mal auf, wir können hier mal das und das Projekt
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2:42:36 – 2:42:41
machen und dazu machen wir uns erstmal so einen Plan und dazu muss man halt auch ein bisschen
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2:42:41 – 2:42:45
schreiben können und vielleicht auch noch ein bisschen rechnen, wenn es um irgendwelche Maße
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2:42:45 – 2:42:51
geht und so. Oh, wie geht denn das? Zack, Auffänger. Meine Kinder waren an so einer Schule, das heißt
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2:42:51 – 2:42:59
Sachsland Zukunftsschule und da funktionierte das so, also real existierendes Beispiel. Das Kind
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2:42:59 – 2:43:05
war fasziniert von Tomaten, insbesondere weil das Kind war mein Sohn. Farbschwäche kann rot-grün
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2:43:05 – 2:43:09
nicht unterscheiden. So kam das dann irgendwie mit den Tomaten und eine Auseinandersetzung.
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2:43:09 – 2:43:13
Dann wollte er mehr über Tomaten wissen, ist zum Lehrer gegangen und hat gesagt,
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2:43:13 – 2:43:15
"Ich möchte mehr über Tomaten wissen."
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2:43:15 – 2:43:16
Sagt der Lehrer, ja.
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2:43:16 – 2:43:19
Dann, wie könntest du denn da vorgehen?
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2:43:19 – 2:43:21
Überleg dir doch mal was, mach da ein Projekt draus.
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2:43:21 – 2:43:23
Such dir doch mal einen Mitstreiter.
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2:43:23 – 2:43:26
Also musste er sich als erstes Mitstreiter suchen.
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2:43:26 – 2:43:28
Dann haben sie zu dritt irgendwie Leute gewonnen,
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2:43:28 – 2:43:31
dass sie jetzt sagen, okay, wir machen so ein Projekt.
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2:43:31 – 2:43:32
Dann haben sie sich überlegt, dass sie als erstes
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2:43:32 – 2:43:34
einen Ausflug in die Bibliothek machen
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2:43:34 – 2:43:37
und dann einen Ausflug in eine Gärtnerei.
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2:43:37 – 2:43:40
Und dann, also damals wollten sie möglichst wenig in der Schule sein,
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2:43:40 – 2:43:42
deswegen wollten sie möglichst viele Ausflüge.
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2:43:42 – 2:43:44
Aber dann müssen die das halt auch durchziehen.
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2:43:44 – 2:43:48
Da müssen sie sich genau vorher überlegen, wo sie hingehen, welche Fragen sie da stellen, was sie da rausfinden.
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2:43:48 – 2:43:54
Und am Ende haben sie dann so ein großes Plakat gemacht und eine Präsentation gewissermaßen für die anderen,
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2:43:54 – 2:43:56
wo sie gesagt haben, das ist das, was wir über Tomaten gelernt haben.
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2:43:56 – 2:43:58
So funktioniert der Lernen.
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2:43:58 – 2:44:05
Und dazu noch altersübergreifend, also jahrgangsübergreifend, weil Kinder lernen einfach von älteren Kindern.
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2:44:05 – 2:44:09
Und da braucht es keine Zensuren.
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2:44:09 – 2:44:17
Da braucht es niemanden, der vorne steht und sagt, wenn ihr das nicht macht, dann gibt es aber Ärger und da gibt es keine Spickzettel und nichts. Die Kinder lernen von alleine.
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2:44:17 – 2:44:27
Ja, warum organisieren wir? Das ist, finde ich, ein super Beispiel. Warum machen wir nicht das gesamte Bildungssystem so für alle?
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2:44:27 – 2:44:32
Da hast du nachher Kinder, die abseits denken können.
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2:44:32 – 2:44:34
Die selbstständig denken können. Herzlichen Dank. Das will dann keiner.
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2:44:34 – 2:44:38
Also für ein Wirtschaftssystem, das arbeitet…
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2:44:38 – 2:44:44
Ich bleibe dabei, KI ist…ein Augenblick wird KI als Machtinstrument benutzt, um die Menschen
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2:44:44 – 2:44:45
von sich selber zu entfremden.
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2:44:45 – 2:44:46
Ja, kann man so sehen.
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2:44:46 – 2:44:50
Ich bleibe dabei, es ist ein Herrschaftsinstrument im Augenblick.
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2:44:50 – 2:44:51
Ja, wahrscheinlich.
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2:44:51 – 2:44:53
Und es lullt uns so schön ein.
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2:44:53 – 2:44:58
Du gehst mit deinen Problemen nicht mehr irgendwelchen anderen Leuten auf den Sender, sondern du
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2:44:58 – 2:45:00
gehst zu JGPT und sagst…
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2:45:00 – 2:45:04
Ja, so "ah, meine Achillessehne tut weh, was kann ich machen?"
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2:45:04 – 2:45:06
JGPT sagt dann, bring dich um.
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2:45:06 – 2:45:11
Das hat Julien's Blog vor 15 Jahren auch gesagt, das hat funktioniert.
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2:45:11 – 2:45:18
So, wir haben jetzt fast drei Stunden voll.
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2:45:18 – 2:45:25
Und ich glaube, wir haben das Thema noch nicht mal ansatzweise in seiner Gebüsche.
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2:45:25 – 2:45:32
Ich glaube, es gibt noch so viele Meta-Ebenen und so viele Aspekte, die man noch betrachten könnte.
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2:45:33 – 2:45:43
Aber ich glaube, dass wir hier eine schöne Diskussion hatten und dass wir da, ich finde, doch deutlich positiver und konstruktiver entlang gegangen sind.
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2:45:43 – 2:45:49
Wir gehen alle klüger und ein bisschen besser gelernter raus.
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2:45:49 – 2:45:50
Das auf jeden Fall.
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2:45:50 – 2:45:55
Aber ich denke, das schreit auch nach der 3.0 in zwei Jahren.
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2:45:55 – 2:45:59
Ja, sollten wir machen.
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2:45:59 – 2:46:01
Wer weiß, wo wir dann stehen.
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2:46:01 – 2:46:05
Das war ja an der Grenze. Vielleicht ist dann Manfred auch dabei.
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2:46:05 – 2:46:08
Um uns von einer autonomen Drohne zerfetzen zu lassen.
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2:46:08 – 2:46:12
Ja, ich bin heute der Pessimist, tut mir leid.
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2:46:12 – 2:46:21
Ich hätte Manfred so gerne dabei gehabt, aber selbst wenn ich den hier lokal in einem eigenen Programm laufen lasse,
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2:46:21 – 2:46:27
das Ding ist so bedeemlich programmiert, dass ich da nicht den Audiokanal zuweisen kann, wo er oft reagiert.
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2:46:27 – 2:46:33
Vor allem ist Chat-GPT nicht in der Lage, einer Unterhaltung von mehreren Personen zu folgen.
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2:46:33 – 2:46:34
Nein.
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2:46:34 – 2:46:38
Kann keine KI bisher. Habe ich auch noch nie gesehen oder gehört.
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2:46:38 – 2:46:46
Das ist, glaube ich, eine zu große Herausforderung. Dazu müsste die Rechenleistung erst noch ein bisschen skalieren.
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2:46:46 – 2:46:53
Du musst verstehen, wie das gesprochene Wort in das System hineinkommt.
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2:46:53 – 2:47:03
Da ist ja irgendwie ein Sprache-zu-Text-Modell, das das umsetzt. Und wenn das nicht versteht, dann kommt Schrott an.
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2:47:03 – 2:47:11
Ich glaube, der gesamte System-Prompt ist halt so gestaltet, dass er für einen Dialog mit einer Person aufgebaut ist.
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2:47:11 – 2:47:18
Das sieht man auch manchmal, wenn man sich dann anguckt, was er so in seinem inneren Monolog denkt.
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2:47:18 – 2:47:19
Ja, dieses Thinking.
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2:47:19 – 2:47:25
Ja, genau. Da geht das manchmal daraus hervor, okay, mein Gegenüber möchte gerne das und das,
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2:47:25 – 2:47:33
ich werde jetzt daher so und so. Und also da ist alles auf ein, fokussiert auf ich habe ein Gegenüber
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2:47:33 – 2:47:37
und ich nehme an, dass es dieser Systemprompt ist. Man könnte, ich glaube, es gibt keine
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2:47:37 – 2:47:41
theoretische Beschränkung, man könnte einfach einen Systemprompt gestalten, der das erlaubt,
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2:47:41 – 2:47:47
mit mehreren zu machen. Nur Systemprompts sind ja auch sehr stark engineert. Es ist ein sehr großer
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2:47:47 – 2:47:54
Aufwand einen funktionierenden großen Systemprompt zu entwickeln und das ist dann
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2:47:54 – 2:48:00
wahrscheinlich einfach in GPT und ähnlichem nicht vorgesehen. Wie gesagt, das Problem ist ja,
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2:48:00 – 2:48:05
wie kriege ich das gesprochene Wort in das System hinein? Und die ganzen Modelle,
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2:48:05 – 2:48:11
die wir alle haben mit WISPA und wie sie alle heißen, sind nicht in der Lage, wenn mehrere
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Personen gleichzeitig sprechen, die einzelnen gesprochene Worte herauszuerkennen, sondern
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2:48:17 – 2:48:21
die erkennt man über Kauderwelsch und dann kommt Kauderwelsch nur an.
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2:48:21 – 2:48:27
Das ist aber auch tatsächlich eine wirklich faszinierende menschliche Fähigkeit,
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2:48:27 – 2:48:33
dass wir das können. Das heißt, das Cocktailparty-Problem und da hat man sich ja schon seit
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2:48:33 – 2:48:38
Jahrzehnten die die Zähne daran ausgebissen, weil man kann dann zum Beispiel auch den
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2:48:38 – 2:48:44
Informationsgehalt, der einem eigentlich tatsächlich zur Verfügung steht, heraus. Also den kann man in gewisser
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2:48:44 – 2:48:50
Maßen bestimmen. Und da wurde schon sehr früh klar, also unser System operiert absolut an der
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2:48:50 – 2:48:56
obersten Grenze dessen, was theoretisch überhaupt nur möglich ist und vermutlich sogar noch deutlich
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2:48:56 – 2:49:03
besser. Nämlich eigentlich ist diese Information gar nicht vorhanden, aber unser Gehirn ist so gut
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2:49:03 – 2:49:11
da drin, das noch mit dem gesamten Kontext zu ergänzen und für uns es so erscheinen zu lassen,
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2:49:11 – 2:49:17
als würden wir das hören. Das ist verblüffend. Also mit anderen Worten, die KI ist noch nicht so.
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2:49:17 – 2:49:27
Eine Superintelligenz müsste das ja können. Wird sie auch nie sein. Ich glaube, Kontext ist,
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2:49:27 – 2:49:30
glaube ich, das einzige, was du nicht berechnen kannst, weil Kontext ist…
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2:49:30 – 2:49:36
einen Kontext machen die Transformer, aber die Transformer skalieren momentan noch nicht gut.
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2:49:36 – 2:49:42
Das heißt, die haben ein relativ enges Aufmerksamkeitsfenster. Das geht dann je
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2:49:42 – 2:49:46
nachdem, was das ist. Das sind halt ein paar tausend oder ein paar zehntausend irgendwie
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2:49:46 – 2:49:50
Token und das wird halt immer teurer und immer teurer und das wächst auch nicht linear,
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2:49:50 – 2:49:55
sondern das wächst halt in der dritten Potenz. Und diese Transformer-Modelle,
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2:49:55 – 2:50:01
da gibt es jetzt auch Ideen, wie man die einfacher und weniger rechenintensiv irgendwie machen kann.
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2:50:01 – 2:50:07
Aber man bräuchte eigentlich, um alleine jetzt so einem Gespräch über drei Stunden folgen zu können,
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2:50:07 – 2:50:14
bräuchte dieser Transformer nicht 100.000 Tokenfenster, sondern der bräuchte 100 Millionen
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2:50:14 – 2:50:17
Tokenfenster und das können die nicht. Einmal, ich habe noch mal eine Frage,
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2:50:17 – 2:50:23
eine technische Frage. Bei dieser ganzen KI-Geschichte habe ich mich die ganze Zeit
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2:50:23 – 2:50:33
Zeit über schon gefragt, also technisch, wenn du das weißt. Wenn ich mit der KI rede,
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2:50:33 – 2:50:39
dann bin ich ja nicht der Einzige. Da sind ja noch, sag ich mal, 10.000 andere Leute,
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2:50:39 – 2:50:50
die parallel auf diesem Planeten mit der KI reden. Wird dann für jedes Gespräch eine eigene Instanz
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2:50:50 – 2:50:54
dieses LLM gestartet in der Cloud?
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2:50:54 – 2:50:55
Nein.
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2:50:55 – 2:50:56
Oder wie funktioniert das?
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2:50:56 – 2:50:58
Ja, also natürlich gibt es ganz viele
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2:50:58 – 2:51:00
parallele Instanzen, damit man Millionen
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2:51:00 – 2:51:02
User irgendwie machen kann.
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2:51:02 – 2:51:04
Es ist aber, dir erscheint es so,
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2:51:04 – 2:51:07
als redest du mit einer Instanz.
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2:51:07 – 2:51:10
Tatsächlich passiert das Folgende.
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2:51:10 – 2:51:12
Das Ding hat einen Systemprompt,
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2:51:12 – 2:51:14
das heißt, das ist ein langer Text,
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2:51:14 – 2:51:16
der steht jetzt irgendwo.
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2:51:16 – 2:51:17
Das ist der, mit dem immer ein
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2:51:17 – 2:51:19
Lehrerdialog anfängt.
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2:51:19 – 2:51:26
Da sind jetzt, was weiß ich, 100 Seiten Text. Das ist einfach erstmal nur ein Text. Und in dem Moment,
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2:51:26 – 2:51:33
wo du jetzt irgendetwas dazu schreibst, du schreibst jetzt rein "Hallo JTPT, ich habe heute
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2:51:33 – 2:51:38
einen Fisch gegessen und jetzt fühle ich mich irgendwie komisch, was soll ich tun?" Dann nimmt
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2:51:38 – 2:51:44
er diesen Systemprompt, also diese 100 Seiten, die er hatte, hängt unten deine Antwort irgendwie dran
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2:51:44 – 2:51:59
Und dieser Text wird jetzt einmal an den Server geschickt, geht einmal durch das LLM durch und das LLM generiert jetzt, was ist jetzt das nächste wahrscheinliche Token, was ist jetzt das nächste wahrscheinliche Token und der generiert ja auf diese Art und Weise die Antwort.
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2:51:59 – 2:52:07
Also läuft im Hintergrund so eine Art Hive, Super Hive, der meine Anfrage verarbeitet.
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2:52:07 – 2:52:12
Der bearbeitet genau deine Anfrage, dann wird der generierte Text an dich geschickt und
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2:52:12 – 2:52:15
die Instanz macht irgendetwas anderes.
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2:52:15 – 2:52:18
Denn jetzt ist ein neuer Text entstanden.
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2:52:18 – 2:52:21
Es ist nach wie vor der Systemprompt.
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2:52:21 – 2:52:23
Es ist deine Antwort und es ist seine Antwort.
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2:52:23 – 2:52:24
Jetzt schreibst du wieder was.
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2:52:24 – 2:52:26
Und so wird der Text immer länger.
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2:52:26 – 2:52:31
Weil sein Aufmerksamkeitsfenster nur begrenzt ist, schneidet er irgendwann oben ab.
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2:52:31 – 2:52:36
Das heißt, er guckt sich immer ungefähr die letzten 10.000 Worte an und dann werden diese
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2:52:36 – 2:52:41
10.000 Worte eures letzten Dialoges an den Server geschickt und er sagt, wenn du einen
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2:52:41 – 2:52:43
Dialog hast, der so ist, wie geht der jetzt weiter?
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2:52:43 – 2:52:45
Und das LLM läuft auf dem Server?
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2:52:45 – 2:52:46
Ja.
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2:52:46 – 2:52:52
Das heißt, ich könnte theoretisch mir auf meinem kleinen Mac hier einfach ein LLM installieren
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2:52:52 – 2:52:54
und hätte dann quasi meinen eigenen?
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2:52:54 – 2:52:55
Das kannst du machen.
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2:52:55 – 2:53:00
Da gibt es auch Modelle, die so klein gestampft sind, dass sie lokal irgendwie funktionieren.
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2:53:00 – 2:53:06
mal gucken bei der CT-Seite, da gibt es so eine Anleitung dazu, wie man das machen kann.
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2:53:06 – 2:53:10
Also wo das wirklich so Schritt für Schritt geschrieben ist.
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2:53:10 – 2:53:11
Hast du das schon mal ausprobiert für dich?
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2:53:11 – 2:53:12
Nee, hab ich nicht.
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2:53:12 – 2:53:13
Also ich hab's schon gemacht.
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2:53:13 – 2:53:16
Bei mir ist natürlich die Grenze der Grafikspeicher.
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2:53:16 – 2:53:21
Bei den neueren Macs ist das so, dass halt kein dezernierter Grafikspeicher da ist, sondern
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2:53:21 – 2:53:22
…
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2:53:22 – 2:53:23
Also die haben ja eigene KI-Cores.
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2:53:23 – 2:53:28
Ja, und da ist aber halt … Das Wichtigste ist der Arbeitsspeicher.
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2:53:28 – 2:53:35
der Arbeitsspeicher wird von der Grafikunit mit benutzt. Und wenn du jetzt halt 96 oder 128
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2:53:35 – 2:53:42
Gigabyte hast, dann kannst du große Modelle laden und die laufen dann halt da drinne. Wenn du aber
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2:53:42 – 2:53:46
nur, sag ich mal, 8 Gigabyte hast oder 16 Gigabyte Arbeitsspeicher in der Grafikeinheit, dann kannst
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2:53:46 – 2:53:53
halt nur die kleinere Modelle fahren, die zwar gute und zügig Ergebnisse liefern, aber halt…
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2:53:53 – 2:54:00
Vor allem Rechtschreibfehler, Halluzination, irgendwie kennen sich nicht so gut aus, irgendwie sind stark begrenzte Finanziertheiten.
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2:54:00 – 2:54:08
Ich hab das mal gesehen, da hat jemand einen Raspberry Pi genommen, hat sich da so eine Nvidia-Grafikkarte reingestopft über, ich weiß nicht wie.
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2:54:08 – 2:54:11
Eine Eraser-Karte.
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2:54:11 – 2:54:13
Hat dann ein LNM drauflaufen lassen.
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2:54:13 – 2:54:18
Ja, das LNM läuft im Wesentlichen in der Grafikkarte, da passiert das Eigentliche.
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2:54:18 – 2:54:20
Die braucht sehr viel Speicher, damit dieses Modell machen kann.
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2:54:20 – 2:54:23
Und die braucht sehr viel Power, weil die Berechnungen intensiv sind.
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2:54:23 – 2:54:28
Und im Prinzip, ursprünglich hat man das nur auf diesen Grafikkarten gemacht.
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2:54:28 – 2:54:32
Dann hat man irgendwann spezialisierte Tensorkarten gemacht.
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2:54:32 – 2:54:37
Und das ist heutzutage Standard in diesen Servern, weil die dann einfach energieeffizienter sind.
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2:54:37 – 2:54:41
Spezialisiert genau auf diese Art von Berechnungen, die da passieren.
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2:54:41 – 2:54:46
Aber natürlich kannst du das genauso dann auf deinem Rechner machen.
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2:54:46 – 2:54:49
und das Ansteuern ist ja trivial, da geht ja nicht viel Information hin und her.
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2:54:49 – 2:54:57
Aber du kannst was ähnliches machen. Ich weiß ja nicht, wie das bei Mac ist,
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2:54:57 – 2:55:03
aber ich habe bei mir in der PowerShell Codex installiert. Und wenn ich jetzt hingehe und
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2:55:03 – 2:55:09
ich tippe halt hier Codex ein, zack geht das Ding auf und ich bin dann mit Chat-GBT oder
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2:55:09 – 2:55:12
mit Gemini, je nachdem. Du hast doch einen Intel Core i9.
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2:55:12 – 2:55:19
Ja, aber wenn ich das da drauflaufen lasse, glaub mal eins, da wartest du zehn Minuten auf die Antwort.
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2:55:19 – 2:55:21
Ich dachte, der hat jetzt auch KI.
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2:55:21 – 2:55:31
Naja, aber nicht der 13.900. Da musst du schon wieder die Neueren nehmen.
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2:55:31 – 2:55:38
Wir steuern je später der Abend, umso netter die Gäste. Aber wir haben jetzt schon wirklich
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2:55:38 – 2:55:40
die drei Stunden fast voll.
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2:55:40 – 2:55:42
Ja, fehlen noch drei Minuten.
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2:55:42 – 2:55:45
Eigentlich waren wir schon dabei, hier den Sack zuzumachen.
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2:55:45 – 2:55:47
Ich war's nicht.
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2:55:47 – 2:55:48
Einmal war ich's nicht.
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2:55:48 – 2:55:51
Aber ich war morgen wieder früh raus im Haus.
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2:55:51 – 2:55:53
Ich weiß nicht, was mit Peter ist.
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2:55:53 – 2:55:56
Wahrscheinlich muss Peter morgen wieder Rechnungen zuordnen.
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2:55:56 – 2:56:00
Ich muss jetzt erstmal meinen Steuern hinterherlaufen.
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2:56:00 – 2:56:02
Die Geschichte habe ich, glaube ich, vorhin schon erzählt.
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2:56:02 – 2:56:05
Aber ich habe es geschafft,
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2:56:05 – 2:56:08
meinen Ausweis ablaufen zu lassen
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2:56:08 – 2:56:11
und müsste mich damit in ein Portal einloggen.
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2:56:11 – 2:56:17
um meine Steuern zu machen. Ich kann mich da aber nicht einloggen, weil ich dazu einen
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2:56:17 – 2:56:20
aktuellen Ausweis bräuchte, den ich wiederum über dieses Portal bestellen müsste.
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2:56:20 – 2:56:23
Das ist gerade alles eine Schleichung.
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2:56:23 – 2:56:30
Kannst du nicht mit deiner Geburtsurkunde beim nächsten Postamt dir so einen Postident holen
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2:56:30 – 2:56:31
und dann den Ausweis?
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2:56:31 – 2:56:32
Nein, wir sind ein zivilisiertes Land.
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2:56:32 – 2:56:37
In diesem Sinne, danke Peter fürs Dabeisein.
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2:56:37 – 2:56:40
Übrigens, noch ein Schlusswort.
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2:56:40 – 2:56:44
Das ist doch super.
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2:56:44 – 2:56:45
Passierschein?
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2:56:45 – 2:56:54
Jodeln, das schweizerische Jodeln gehört jetzt zum UNESCO Weltkulturerbe.
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2:56:54 – 2:56:57
In diesem Sinne, jodelt euch ein.
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2:56:57 – 2:57:00
Jodelt euch ein?
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2:57:00 – 2:57:04
Ne, so war das nicht gemeint.
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2:57:04 – 2:57:20
Ich sag doch, Podcasten ist echt was gefühlsechtes. Tschüss. Tschüss zusammen. Ciao Peter, bis in zwei Wochen.
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2:57:20 – 2:57:22
Zwei Wochen.
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2:57:22 – 2:57:24
*Musik*
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2:57:24 – 2:57:27
[Musik]
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2:57:27 – 2:57:33
[Musik]
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2:57:33 – 2:57:39
[Musik]
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2:57:39 – 2:57:45
[Musik]
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2:57:45 – 2:57:52
[Musik]
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2:57:52 – 2:57:59
[Musik]
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2:57:59 – 2:58:04
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2:58:04 – 2:58:07
[Musik]
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KI, das Wort der (inzwischen sehr lange dauernden) Stunde. Seit Jahren reden sie darüber, dass sie mal darüber reden müssen, jetzt tun sie es. Zusammen mit etwas mehr Kompetenz im Thema (in Form eines alten Podcastfreundes) hangeln man sich im schier nicht zu überblickenden und auch nicht enden wollenden Themendschungel der mit sich selbst redenden Algorithmen von Suno nach Udio, von Jura nach Theo und von der Steinzeit in hypothetische Zukünfte. Ausserdem: Indische Weihnachtshits, instabiles Werkzeug, traumatisierte Menschen, getötete Subkulturen, Sexbots, Philosophen, Ameisenstrassen, Vogelschwärme, bessere Go-Spieler, individuelle Marvelfilme, billige Fackeln und notwendige Mistgabeln. Enjoy!
Themen-Gliederung
1. Einstieg: Warum dieses Thema jetzt unvermeidlich ist
- Gefühltes „Aufschieben über Jahre“ und warum es genau jetzt passt
- KI als technologischer Kipppunkt – nicht Zukunft, sondern Gegenwart
- Persönlicher Zugang: Warum dieses Thema emotional, kreativ und gesellschaftlich berührt
2. Von Spielerei zu Realität: Was sich bei KI wirklich verändert hat
- Qualitätssprung bei Audio, Musik und Bildern
- Warum man KI-Inhalte heute kaum noch sicher erkennt
- Artefakte als Übergangsphänomen – technische Grenzen vs. Zeitfrage
3. KI-Musik im Detail: Klang, Arrangement und Täuschung
- Warum KI nicht mehr nach „Hobbymusiker“ klingt
- Arrangement-Tiefe, Harmonien und stilistische Sicherheit
- Gesang, Vocals und die Frage: technisch perfekt – aber menschlich?
4. Prompten als neue Kreativtechnik
- Warum gute Ergebnisse kein Zufall sind
- Prompt-Arbeit als eigenes kreatives Handwerk
- Meta-Kreativität: Wenn neue Tools neue Ausdrucksformen erzwingen
5. Drei Ebenen von Musik – und warum KI jede davon anders trifft
- Musik hören (Konsum)
- Musik verkaufen (Industrie & Ökonomie)
- Musik machen (Ausdruck, Körperlichkeit, Gemeinschaft)
- Warum diese Trennung historisch neu und problematisch ist
6. Musik als menschliche Konstante
- Warum Menschen immer Musik gemacht haben
- Musik, Bewegung und Körper als Einheit
- Neurobiologie, Erinnerung und emotionale Verankerung
- Musik als etwas, das man nicht „lernen“, sondern wiederfinden muss
7. Entfremdung durch Perfektion
- Schultrauma, Leistungsdenken und musikalische Selbstabwertung
- Profimusik vs. Alltagsmusik
- Warum „Ich bin unmusikalisch“ ein antrainierter Irrtum ist
8. KI als Spiegel – nicht als Feind
- Was KI uns über Kreativität und Musterdenken zeigt
- Warum Wahrscheinlichkeiten trotzdem Bedeutung erzeugen
- Die unbequeme Frage: Was ist wirklich menschlich an Kunst?
9. Gegenbewegungen: Punk, DIY und Live-Kultur
- Punk als historisches Gegenmodell zur Perfektion
- Warum KI nie echte Subkultur erzeugen kann
- Rückkehr zu Live-Spiel, Gemeinschaft und Imperfektion
10. KI-Blase, Ökonomie und der nächste Knall
- Geschäftsmodelle, Energieverbrauch und Skalierungsgrenzen
- Warum mehr Rechenleistung nicht automatisch bessere KI bedeutet
- Parallelen zur Dotcom-Blase und zu früheren Technikversprechen
11. Spezialisierte KI vs. „Alleskönner“
- Medizin, Technik und echte Anwendungsfälle
- Warum spezialisierte KI sinnvoll ist
- Warum generischer Content eher Slop produziert als Fortschritt
12. Dead-Internet-Theory und Content-Selbstverdauung
- KI produziert Content für Algorithmen
- Menschen als Randerscheinung
- Sinnverlust durch Überproduktion
13. Utopien, Irrwege und unbequeme Fragen
- Teilen statt besitzen?
- 3D-Druck, KI und Ressourcen – Hoffnung oder Illusion?
- Warum Technik allein keine gesellschaftlichen Probleme löst
14. Offenes Ende: Was bleibt vom Menschlichen?
- Musik als Beziehung, nicht als Produkt
- Gemeinschaft statt Optimierung
- Warum echte Kreativität immer wieder neue Wege findet
Links zur Ausgabe:
-
Dawesomemusic
-
no. 105
-
Braucht es im Zeitalter der KI einen neuen Menschen? - matthiaszehnder.chmatthiaszehnder.ch
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Zugehörige Episoden:
Mitwirkende dieser Episode
Peter
Tobi
Notstrom
Sascha
Spieldauer: 2:58:07
Tag der Aufnahme: 11.12.25
Diese Folge stammt aus der Staffel 4, es gibt insgesamt 4 Staffeln.
Eine LautFunk Publikationskartell Produktion - Wo Geschichten unüberhörbar übermittelt werden.
Podcast Lizenz:
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