Walrus und das echte Problem der KI-Datenherkunft warum Speicherung ohne Beweis nutzlos ist
Ich dachte früher, der Wettbewerb um die KI-Revolution würde durch Modelle entschieden. Größere Modelle, schnellere Chips, bessere Prompt-Techniken und wer als Erster den intelligentesten Assistenten herausbrachte. Im Laufe der Zeit begann diese Überzeugung jedoch unvollständig zu wirken. Je mehr KI in alltägliche Entscheidungen Einzug hält, desto deutlicher zeigt sich ein leiser, aber stetig auftauchender Problem. Niemand kann sich mehr darauf einigen, welche Daten man vertrauen kann.
Und wenn man den Daten nicht vertrauen kann, wird das Modell zu einer Maschine, die Vertrauen erzeugt, aber auf Unsicherheit trainiert ist.
Deshalb glaube ich, dass die nächste echte Engstelle für KI nicht nur die Rechenleistung ist. Es ist die Datenherkunft. Wo kommt diese Daten her, wurden sie verändert, wer hat sie erzeugt und können wir sie später überprüfen? Ohne diese Transparenz bauen wir Intelligenz auf einem Nebel auf.
Und wenn man den Daten nicht vertrauen kann, wird das Modell zu einer Maschine, die Vertrauen erzeugt, aber auf Unsicherheit trainiert ist.
Deshalb glaube ich, dass die nächste echte Engstelle für KI nicht nur die Rechenleistung ist. Es ist die Datenherkunft. Wo kommt diese Daten her, wurden sie verändert, wer hat sie erzeugt und können wir sie später überprüfen? Ohne diese Transparenz bauen wir Intelligenz auf einem Nebel auf.
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