In den Kommentaren lass ich gestern sinngemäß: wen wundert es, alle wissen, dass #LLMs ständig Fehler machen.

@Chaotica @AwetTesfaiesus Na ja, auf globaler Ebene ist es pure Illusion, diese „Regeln“ in den Griff zu bekommen, da die Interessen mancher Player dagegen sprechen.

Das Problem lieg m. M. n. In der Bildung. Klar könnten KI-basierte Systeme die ganzen einfachen Tätigkeiten eliminieren. Aber was machen wir dann mit den Menschen, die damit ihren Lebensunterhalt bestreiten? Darauf sind wir als Gesellschaft gar nicht vorbereitet.

@AwetTesfaiesus @Chaotica @Lamal Das trifft den Nagel auf den Kopf. Genau das ist das Problem.

@AwetTesfaiesus @Chaotica @Lamal

Das ist aber eher ein Problem verursacht von unserer Bildungskatastrophe

@AwetTesfaiesus @Lamal
Das ist dann noch zusätzlich das Problem. Bei Elektrizität ist es noch verschmerzbar, weil der Komplexitätsgrad noch überschaubar ist und Normalmensch das einfach Profis überlassen können.
Bei allem was mit IT und digitalem zu tun hat, finde ich, dass man inzwischen von #Digitalfeudalismus sprechen kann. Die große Mehrheit muss einfach glauben, was ihnen eine kleine Gruppe wissender erzählt. „Der Computer sagt nein!“

@AwetTesfaiesus

Deine Vergleiche der Fehlerquote finde ich spannend, aber so nicht für sinnvoll, denn Du vergleichst Äpfel mit Birnen:

1.) Bescheide, die intentionell Fehlerhaft sind: Der Fehler wird absichtlich gemacht, etwa, um einer politischen Vorgabe zu folgen.
2.) Fehler, die LLMs unabsichtlich herbeiphantasieren. Dabei kann man sie allerdings sehr wohl zu 1.) ebenfalls heran ziehen.

@odrotbohm @marcuwekling

@falk @AwetTesfaiesus
Ich wäre dafür, dass wir die Sache mit dem „Lebensunterhalt“ ganz grundsätzlich neu denken.
Aber das schweift jetzt erheblich ab.

@Saupreiss @odrotbohm @marcuwekling

Aber das ist halt in vielen Bereichen die Realität. Schau dir nur mal die Nichtanwendungserlasse an https://de.wikipedia.org/wiki/Nichtanwendungserlass

Oder, nimm die Hartz4-Bescheide: 50+% falsch. Nicht-intendiert.

@Chaotica @Lamal

Ich denke, ich spüre dasselbe "ungute Gefühl" wie Du, aber es fällt mir wirklich schwer, das aktuell sauber zu strukturieren. Mir fehlt sozusagen auch ein "Reasoning" (BS term!).

@AwetTesfaiesus

Man nehme übermäßige Komplexität, handwerklich an dieser Stelle wohl oft schlechte Gesetze, die streckenweise selbst einer juristischen Prüfung nicht gehalten haben, zunächst schrottige Software, Zeitdruck (bei Software wie Bearbeitern) - dann bekommt man sowas.
Ich sehe aber nicht, wie LLMs hier helfen würden: Die liefern flott Ergebnisse, wirken aber ebenfalls wie ein DOS, denn das tun sie weit schneller, als man es überprüfen könnte; dabei…

@odrotbohm @marcuwekling

@BrennpunktUA @AwetTesfaiesus

ich wisst schon dass jeder moderne cmos sensor viele pixel errechnet und nicht misst?

Die Grenze zu erraten ist da auch fließend.

@Chaotica
Das ist die gleiche Situation wie seit sehr langer Zeit. Die Fragen lauten immer noch:
Was ist der Wert menschlicher Arbeit? Wer verfügt über die Produktionsmittel? Und, spezieller zu LLM und "Lügen": wie wollen wir miteinander, mit den Menschen um uns herum umgehen?
Die Fragen wurden alle schon vor der ersten Glühbirne behandelt und sind bis heute nicht allgemeingültig beantwortet.
Die Gefahr von ChatGPT ist, dass es zuerst eine soziale Technologie ist.
@AwetTesfaiesus

@AwetTesfaiesus 2/2 …dabei referenzieren sie sich mit zunehmender Menge auch noch selbst und trainieren sich an gemachten Fehlern.

Wenn ich will, phantasiert mir das Ding einige hundert Seiten Begründung mit, die zwar Bullshit ist, aber jede Bescheidprüfung prohibitiv teuer macht…

@AwetTesfaiesus
Ich finde die Analogie zur Alphabetisierung recht hilfreich.
Meine Bank zB kann mir - selbst auf Nachfrage in der technischen Abteilung - nicht präzise erklären, wie mein Kreditscore zustande kommt. „Der Computer“ spuckt halt eine Zahl aus und die wird dann geglaubt.
Da ist kein wesentlicher Unterschied mehr zu „Priester liest aus Buch vor und man muss das einfach glauben.“
@Lamal

@Chaotica @falk ich auch! Insbesondere wegen KI.

Massenhaft Fehler bleiben dennoch. Auch außerhalb des Sozialbereichs. Nur weil die FDP es immer sagt, ist es ja nicht falsch: Nichtanwendungserlasse im Steuerrecht sind auch ein rechtsstaatliches Problem.

@Saupreiss das fasst weite Teile des Jurastudiums in Deutschland auch ganz gut zusammen

@AwetTesfaiesus

Ein Teil deiner Annahmen wird "Eliza Effekt" genannt.

Und folgender Satz klingt sehr nach dem Coping, dass du beschreibst:

"Der Mensch wünscht sich zwar menschliche Empathie von der KI, gleichzeitig genießt er die Gewissheit, es mit einer Maschine zu tun zu haben."

https://www.impulse.de/organisation/eliza-effekt/7632397.html

@BrennpunktUA @AwetTesfaiesus

ich sehe Technologie nicht per se als gut oder schlecht an.

Wichtig ist, zu wissen, wo die Gefahren sind sie zu hinterfragen und was Mensch daraus macht.

Klar nutze ich KI. Ich weiß nur noch nicht ob ich damit schneller zum Ziel komme.

Und bei einige Sachen muss man echt höllisch aufpassen weil es oft verwechselt wird, was gerade der aktuelle Stand ist.

Aber die Büchse der Pandora ist eh schon offen. Ich finde die alte Eu Regulierung zur Ki gut und wichtig.

@AwetTesfaiesus @Chaotica @Lamal

Vielleicht hilft es, die Strukturen und Organisationen/Personen "dahinter" zu betrachten.
KI/AI wird von Personen und Orgas gehypt und überwiegend betrieben, die klare faschistische Strukturen aufzeigen.
Es ist mehr als gut belegt, dass KI/AI durch das notwendige Training nicht nur die. in den Trainingsdaten vorhandenen Vorurteile erlernt, sondern sogar verfestigt und das Training nur durch Ausbeutung gelingt.

@expertenkommision_cyberunfall

Meh. Bildungskatastrophe hin oder her: Es ist illusorisch, die Mathematik, die da et large am Werken ist, sinnvoll zu vermitteln.

Auch Spezialisten können bestenfalls in Einzelfällen nachvollziehen, wie welche Antwort zu welchem Zeitpunkt zustande kam. Natürlich ist das alles deterministische Mathematik. Aber mit so vielen Variablen, dass es im Regelfall nicht deterministisch überprüft werden kann.

@AwetTesfaiesus @Chaotica @Lamal

@AwetTesfaiesus @odrotbohm @marcuwekling

Wenn 50% falsch sind bei > 3Monaten bearbeitungszeit, wäre dann nicht ein System mit 50% Fehleranfälligkeit und 1 Minute Bearbeitung das bessere System? z.B. Münzwurf oder Würfel?
Woher nimmst du die Annahme, dass das LLM nur 20% Fehleranfällig wäre? Es hat doch lediglich die bisherigen Daten als Grundlage. Und falls 50% falsch sind, dann sind ja auch (im Schnitt) 50% der Revisionen falsch. Es gibt also keine besseren Daten.