Gibt es ein Leben nach der KI? Cory Doctorow glaubt das.

Der Boom der künstlichen Intelligenz wird durch die Elitewette angetrieben, dass Software teures menschliches Fachwissen ersetzen kann. Die Technologiebranche und ihre Investoren investieren Hunderte Milliarden Dollar in die Technologie – Goldman Sachs prognostiziert, dass die weltweiten KI-bezogenen Investitionen bald übersteigen werden1 Billion Dollar. Gleichzeitig sind die staatlichen Regulierungssysteme unzureichend und Anwendungsfälle für Verbraucher oft vage, irreführend oder völlig kontraproduktiv.

Die Ökonomie der KI ergibt keinen Sinn, wenn man nicht berücksichtigt, was ihre Befürworter erreichen wollen: eine Möglichkeit, Arbeitskräfte zu verdrängen. In seinem neuesten Buch „The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI“ erklärt Cory Doctorow, wie Menschen zu Werkzeugen der Maschinen und der Kapitalisten, denen sie gehören, geworden sind.

Doctorow sprach kürzlich mit Jacobin, um über den Aufstieg der KI, die finanziellen Zaubertricks hinter dem Boom, den Kampf um das Urheberrecht, darüber zu sprechen, was das alles für Arbeitnehmer bedeutet – und warum die Antwort auf den Doomerismus der KI im Aufbau von Arbeitnehmerrechten und öffentlicher Macht liegt.

David Moscrop

Die Leute reden ständig über KI. Sie kommen mit dem Gespräch zurecht und stellen fest, dass niemand genau angegeben hat, worüber er spricht. Ich möchte also mit der einfachsten und kompliziertesten Frage beginnen. Was ist KI?

Cory Doctorow

Diese Frage impliziert, dass Sie das Wichtigste an KI verstehen, nämlich dass wir alle fünf bis zehn Jahre etwas anderes „KI“ nennen, und das schon seit Mitte der 1950er Jahre. Man könnte sagen, dass KI die Bezeichnung ist, die wir auf alles anwenden, was etwas tut, von dem wir derzeit glauben, dass es die einzigartige Aufgabe eines bewussten Geistes ist. Dann hört es auf, KI zu sein, sobald wir erkennen, dass es das tutohneWir sind ein bewusster Geist und verwenden die Bezeichnung auf etwas anderes.

Aber diese neue, spezifische Art von KI ist aus klassenkämpferischer Sicht tatsächlich sehr nützlich und interessant. Es ist hilfreich zu verstehen, was diese KI anders macht als die KIs davor. Vor dieser Version der KI hatten wir etwas, das wir symbolische KI nannten. Die Funktionsweise bestand darin, dass Sie ein Softwaremodell der Sache erstellten, auf die Sie maschinelles Lernen anwenden wollten. Wenn Sie maschinelles Lernen nutzen wollten, um herauszufinden, wie man Schach spielt, würden Sie zunächst ein Softwaremodell eines Schachbretts, Schachfiguren und Schachregeln erstellen. Dann würden Sie maschinelles Lernen nutzen – eine statistische Technik, bei der frühere Partien analysiert, Iterationen ausgeführt und menschliches Feedback eingeholt werden –, um zu versuchen, das Schachspiel zu verbessern, das die KI spielen könnte.

Die aktuelle Version der KI, diese theoriefreie Version, tauscht diese Weltmodelle gegen einen Brute-Force-Ansatz aus. Deshalb nennen wir es theoriefrei. Wir nehmen alle Dinge auf der Welt, die wir beobachten können, und geben sie allen Computern zu, die wir finden können, und wir bitten die Computer, statistische Beziehungen zwischen Dingen zu finden, um zu verstehen, ob A B verursacht. Und obwohl wir alle wissen, dass Korrelation keine Kausalität ist, hängen Ursachen und Wirkungen zusammen.

Das Problem der Korrelation und Kausalität besteht darin, dass man vielleicht denkt, A verursacht B, aber tatsächlich sind es A und A’, die B verursachen. Aber A und A’ treten in 99,9999 Prozent der Fälle gleichzeitig auf, sodass wir nicht zwischen ihnen unterscheiden können. Die Antwort mit KI besteht darin, so lange Trainingsdaten hinzuzufügen, bis es genügend Beispiele gibt, selbst bei etwas, das nur einmal in einer Million Mal vorkommt, sodass wir tatsächlich erkennen können, dass es A und A sind, die B verursachen, und nicht nur A. Und wir investieren immer mehr Rechenleistung darauf.

Das Seltsame ist, dass wir das für Dinge tun, von denen wir tatsächlich wissen, wie sie funktionieren. Wir wissen, wie man Schach spielt, aber wir bitten LLMs, für uns Schach zu spielen. Das Problem ist, dass sie aufgrund ihrer Theoriefreiheit nicht wissen, was ein Schachbrett ist. Wenn Sie einen LLM bitten, Schach zu spielen, stellt er manchmal eine Figur auf ein Feld, auf dem er bereits eine Figur hat, weil er nicht weiß, dass er Schach spielt. Es geht lediglich darum, statistische Vermutungen aus einem mehrdimensionalen Array zu ziehen, das versucht, die Beziehung jedes Schachzugs zu jedem anderen Schachzug im Trainingssatz darzustellen. Das ist es also, was hier vor sich geht.

Wir verwenden es auch, um statistische Beziehungen zwischen Dingen herauszufinden, deren Kausalität wir nicht verstehen. Es gibt viel mehr Dinge auf der Welt, die wir nicht verstehen als die, die wir verstehen, aber wir können etwas beobachten, das wie ein kausaler Zusammenhang erscheint.

Wenn Sie heute Abend krank werden und zum Arzt gehen, erhalten Sie möglicherweise ein Arzneimittel, dessen Wirkungsweise nicht bekannt ist. Aber wir wissen, dass es funktioniert, also geben wir es an kranke Menschen. Wir warten nicht immer, bis wir es verstanden haben, bevor wir es verwenden – obwohl wir es studieren.

Aber hier ist die Sache: Indem wir ein System aufbauen, in dem wir rohe Gewalt gegen Verständnis eintauschen können – also Geld gegen Theorie –, nehmen wir die allerletzte Hürde für das Finanzkapital als Machtquelle. Fachwissen und Geld sind beide ungleich verteilt, aber Geld wird in den Händen von Leuten gesammelt, die nicht über viel Fachwissen verfügen, während Fachwissen in den Händen von Leuten gesammelt wird, die nicht viel Geld haben.

Unter Experten gibt es eine dauerhafte Kraftquelle. Wenn Sie nicht für Arthur Sackler arbeiten wollen, kann er Sie nicht verpflichten. Und wenn Sie die einzige Person sind, die sich in einem schwierigen Bereich der Pharmakologie auskennt, kann Arthur Sackler auf diesem Gebiet keine Forschung betreiben. Aber Arthur Sackler ist sehr, sehr reich. Wenn Sie Fachwissen gegen Geld eintauschen, müssen Sie nicht den einzigen Pharmakologen, der sich in einem bestimmten Fachgebiet auskennt, davon überzeugen, für Sie zu arbeiten. Man kann das Problem einfach mit Geld angehen.

Aus diesem Grund hat die KI-Branche in diesem Jahr eine Billion Dollar bei einem Umsatz von 50 Milliarden US-Dollar eingesammelt: Weil der Finanzsektor von der Idee einer Technologie begeistert ist, bei der Fachwissen durch Geld ersetzt werden kann.

Das kurze Leben der Lohnprämie großer Unternehmen

David Moscrop

In Ihrer neuestenBuch, Sie beschreiben diese Dynamik alsumgekehrter Zentaur – „eine Maschine, die einen Menschen als ihren Assistenten nutzt“ und nicht umgekehrt. Wie sind wir auf die andere Hälfte dieser Sache gekommen? Können wir es wieder umdrehen?

Cory Doctorow

Diese Dynamik ist dieser Art von KI inhärent, in dem Sinne, dass diese Art von KI sehr, sehr teuer ist und erst dann Geld einbringt, wenn man viele hochlohnige Arbeitskräfte ersetzen kann. Und auch hier müssen wir sehr vorsichtig sein, um gute Materialisten zu sein und das Brutzeln vom Steak unterscheiden zu können. Die Verarmung von Werbekünstlern, Pornodarstellern und Taxifahrern ist keine Möglichkeit, die mit der Ausbildung von KI verbundenen Kosten wieder hereinzuholen. Diese Unternehmen tun dies nicht, um reich zu werden. Sie tun es, um zu demonstrieren, wie unglaublich leistungsfähig die KI ist.

Keine Sprache der Welt kennt den Ausdruck „so reich wie ein Taxifahrer“. Das Ersetzen von Uber-Fahrern, die die Autos, Versicherungen, Abschreibungen, Treibstoff und die Kosten für das Shampoonieren von Erbrochenem vom Rücksitz bereitstellen, durch teure Roboter, die Sie besitzen, ist nicht realisierbar – es sei denn, Ihr Ziel besteht darin, zu sagen: „Wenn wir Taxifahrer ersetzen können, stellen Sie sich vor, was wir Buchhaltern, Anwälten, Ärzten, Lehrern, Radiologen und Krankenschwestern antun können. Und insbesondere Leuten, die in Bereichen arbeiten, in denen Sie gesetzlich verpflichtet sind, Ihrem Chef zu sagen, er solle sich verpissen, wenn er Ihnen sagt, dass Sie ein Verbrechen begehen sollen.“ wie Medizin, Finanzen, Bildung und so weiter.“

Das ist es, was sie so begeistert. Wir sind hierher gekommen, weil sie eine Chance sahen – sowohl in der Erzählung rund um die KI als auch in der überraschenden statistischen Glätte der Realität, die die KI offenbarte –, Arbeiter sowohl durch Angst und Gehorsam zu fügsam zu machen als auch in manchen Fällen Arbeiter durch Software zu ersetzen. Wenn Sie beides können, muss die Software nicht in der Lage sein, die Arbeit des Arbeitnehmers zu erledigen, da Sie genug Marktmacht erlangen können, um minderwertige Produkte zu produzieren, die die Öffentlichkeit immer noch konsumieren muss. Das ist das Ziel eines jeden Monopolisten: die Preise zu erhöhen und die Qualität zu senken, was man nur erreichen kann, wenn man über Marktmacht verfügt.

Deshalb ist Wettbewerb wichtiger, als viele Linke glauben. Es diszipliniert Unternehmen, weil sie sich um die Konkurrenz sorgen müssen. Und die Anwesenheit von Wettbewerbern macht es für Unternehmen schwieriger, das kollektive Aktionsproblem zu lösen, das erforderlich ist, um eine Regulierungsbehörde und eine Belegschaft zu erobern.

Ich denke, dass einige Linke glauben, dass die kurzlebige und äußerst abhängige Lohnprämie großer Unternehmen, bei der sehr große Unternehmen mit großen Marktanteilen ihren Arbeitnehmern mehr aus den von ihnen erwirtschafteten überschüssigen Gewinnen zahlten, ein Naturzustand war und dass wir dazu zurückkehren müssen, wirklich große Unternehmen zu haben, die genügend Gewinne haben, um sie mit uns zu teilen. Das stimmt nicht. Das war ein höchst zufälliger Moment, in dem die Nachwirkungen des New Deal mit den ersten Tagen des Monopols zusammenfielen – dem Monopolaufschwung nach dem New Deal.

Es waren noch genügend Arbeitskräfte vorhanden, um die Monopolisten zu zwingen, sich von einem Teil ihrer unrechtmäßig erworbenen Beute zu trennen. Aber das würde nie ein dauerhafter Zustand sein, denn sie würden ihre Marktmacht verstärken, und das würde zwangsläufig die Arbeitskraft schwächen. Dafür ist Wettbewerb gut: nicht als Selbstzweck, sondern als Möglichkeit, die Klassensolidarität der herrschenden Klasse zu zerstören.

Bewertungen heraufbeschwören

David Moscrop

Befindet sich die Branche in einer Blase? Sie sehen Schlagzeilen wie „Die Börse hatte das beste Jahr aller Zeiten.“ Ich schaue mir die Schlagzeilen von 1929 an und denke, ich bin nicht davon überzeugt, dass das ein so gutes Omen ist.

Cory Doctorow

Es ist eine Blase. Ich bezweifle nicht, dass es eine Blase ist. Ich versuche, die ideologischen und materiellen Wurzeln der Blase zu finden. Und als guter Materialist denke ich, dass die Ideologie den materiellen Bedingungen nachgeordnet ist.

Milliardäre lassen sich nicht gerne ausbremsen. Wir können uns den Milliardärismus als den pathologischen Zustand der Wut darüber vorstellen, dass man ausgebremst wird. Von Zeit zu Zeit werden wir alle zu unserem Blödsinn aufgefordert, und manchmal ist das schlecht, weil es kein Blödsinn ist. Aber oft haben wir uns tatsächlich geirrt, und es ist gut, dass jemand da war, der uns auf unseren Blödsinn aufmerksam machte. Deshalb leben verheiratete Menschen länger – weil es jemanden gibt, der sagen kann: „Nein, du musst zum Arzt gehen. Nein, du musst gehen und du musst aufhören, das zu essen.“ Es ist gut, auf den eigenen Bullsh-t angesprochen zu werden, aber Milliardäre sind in einem pathologischen Zustand, weil sie nicht auf ihren eigenen Bullsh-t angesprochen werden wollen.

Ich denke auch, dass es noch eine andere wesentliche Geschichte über die Blase gibt. Wachstumsaktien sind viel höher bewertet als reife Aktien, und zwar nicht aus Aberglauben oder einem Bekenntnis zum Wachstum, sondern weil eine Aktie einen Anspruch auf zukünftige Gewinne darstellt. Wachsende Unternehmen haben künftig höhere Erträge als stabile. Hoch bewertete Aktien sind zudem sehr liquide und können daher als Ersatz für Bargeld verwendet werden. Wenn Sie durch die Einstellung von Mitarbeitern oder den Kauf anderer Unternehmen wachsen möchten, können Sie dies mit Aktien erreichen, wenn die Aktien Ihres Unternehmens hochliquide sind – das heißt, wenn es wächst.

Aktien sind aus Sicht eines Unternehmens wirklich schön, weil man sie endogen verdienen kann, indem man Nullen in eine Tabelle eingibt, wohingegen Geld etwas ist, das man nicht endogen verdienen kann, ohne verhaftet zu werden. Sie müssen es von Banken oder Investoren oder Gläubigern oder Kunden bekommen. Unternehmen wollen also nicht den Punkt erreichen, an dem die Märkte sie als ausgereift ansehen, weil sie diesen besonderen Vorteil verlieren und auch einen Großteil ihrer Bewertung verlieren. Wenn Sie kein Wachstumsunternehmen mehr sind, sollte Ihre Bewertung ein Gewinnmultiplikator aufweisen, das dem eines reifen Unternehmens entspricht, was etwa 10 Prozent des Kurs-Gewinn-Verhältnisses eines Wachstumsunternehmens entspricht. Das bedeutet, dass Sie an dem Tag, an dem der Markt entscheidet, dass Sie nicht mehr wachsen, um 90 Prozent ärmer werden.

Und ich weiß, dass wir sagen: „Oh, endloses Wachstum ist die Ideologie eines Tumors“, aber es ist nicht ideologisch, nicht 90 Prozent ärmer sein zu wollen. Das ist ein rein materielles Phänomen. Einerseits haben Sie ein narratives Bedürfnis, eine Geschichte darüber zu erzählen, wie ein Unternehmen seinen Markt unbestreitbar gesättigt hat – Google hat einen Marktanteil im Suchbereich von 90 Prozent; Es hat den Markt gesättigt – wird in einen angrenzenden Sektor hineinwachsen. Es könnte etwas sein, auf das wir alle verweisen und dem wir zustimmen können: „Oh, wir machen Google Plus, also werden wir bald Facebook.“ Oder es könnte ein phantasievoller Ansatz sein, bei dem man Menschen davon überzeugen muss, dass sie existieren, wie Web3, Kryptowährung, das Metaverse oder was auch immer. Da es aber andererseits nicht existiert, können Sie äußerst phantasievolle Behauptungen über seine letztendliche Bewertung aufstellen. Sie sind der Experte darin, weil Sie es gerade erst erfunden haben.

Und so sagt Morgan Stanley: „Mark Zuckerberg hat recht. Das Metaverse ist ein 8-Billionen-Dollar-Spiel.“

Solipsismus in der Maschine

David Moscrop

Erinnert mich an NFTs [nicht fungible Token].

Cory Doctorow

NFTs, ja, das waren DOA. KI ist die neueste Version davon. Die Frage lautet nicht: „Gibt es eine KI-Blase?“ Es gibt eine KI-Blase aus demselben Grund, aus dem es eine Kryptowährungsblase gab. Die Frage ist: „Warum ist die KI-Blase so viel größer?“

Einerseits ist es so viel größer, weil die Informatik realer ist. Wir sollten nicht unterschätzen, wie überraschend es ist, mit dieser theoriefreien KI den Grad der statistischen Regelmäßigkeit im Universum zu entdecken. Die Tatsache, dass man allein durch das Erraten von Wörtern etwas erreichen kann, das einem Gespräch mit einer denkenden Person sehr ähnlich ist, ist zu Recht bemerkenswert. Aber es sagt uns nichts über das Bewusstsein – oder zumindest glaube ich nicht, dass es uns das sagt. Ich denke, es sagt uns, dass es mehr statistische Regelmäßigkeiten gibt, als unser Gehirn ohne ein Instrument vermuten würde, genauso wie unser Gehirn bei allen möglichen Dingen falsch rät.

Ihr Gehirn errät, wie lange Sie schon in der Schlange warten: „Ich bin schon eine Stunde hier.“ Dann schaust du auf die Uhr und es sind erst zehn Minuten vergangen. Wir unterschätzen ständig, wie regelmäßig Dinge sind, und das können wir nur herausfinden, indem wir über dieses Ding verfügen, das viele Daten aufnimmt und dann Vermutungen anstellt. Es ist cool; es ist interessant. Ich denke, die Philosophiefakultäten können davon in den nächsten fünfzig Jahren profitieren. Aber es war keine Billion Dollar wert. Das ist einer der Gründe, warum die Blase so viel größer ist: Die Informatik ist real und hat eine interessante Tatsache über das Universum auf eine Art und Weise entdeckt, wie es bei all dem anderen nicht der Fall war.

Auch Blockchains gibt es real; Sie sind einfach nicht so interessant. Die Anzahl der Anwendungen für diese Art von langsamer Datenbank wird auf Null gerundet. Es handelt sich um Geldwäsche, Glücksspiel, Ransomware. Das ist in der Art. Es ist einfach nicht so wertvoll, während dieses KI-Zeug viel interessanter ist.

Aber der andere Punkt ist der ideologische, den ich eingangs erwähnt habe: Milliardäre sind von der Idee, Geld gegen Fachwissen einzutauschen, sehr begeistert. Ich denke, das liegt daran, dass ein Milliardär auch ein Solipsist sein muss. Sie können nicht eine Milliarde Dollar verdienen und Menschen auf die Art und Weise verletzen, wie Sie müssen, um eine Milliarde Dollar zu verdienen, wenn Sie denken, dass andere Menschen auf die gleiche Weise verletzt werden wie Sie. Eine Welt anzustreben, in der 99,999 Prozent der Welt keine moralische Berücksichtigung finden, bedeutet, Solipsismus anzustreben. KI ist eine sehr solipsistische Technologie. Es ist eine Technologie, die sozusagen impliziert, dass alle anderen nur ein Bot sind. Wenn alle anderen durch einen Bot ersetzt werden können, dann sind in gewisser Weise alle anderen ein Bot.

David Moscrop

Ist diese Version der KI dazu bestimmt, zur Ware zu werden? KI-Unternehmen wollen uns mithilfe der von uns erstellten Inhalte Informationen meterweise zurückgeben. Werden Daten zwangsläufig zur Ware?

Cory Doctorow

Das Problem ist, dass ich glaube, dass keines dieser Dinge funktionieren wird. Der Verkauf von Intelligenz als Dienstleistung setzt voraus, dass die KI-Unternehmen im Geschäft bleiben. Sie geben eine Billion Dollar aus, um 50 Milliarden Dollar zu verdienen. Ihre Einheitsökonomie ist einfach scheiße.

Machen wir also einen kleinen Abstecher darüber, wie beschissen eine Unternehmens-KI ist. Sie geben viel Geld aus, um ein wenig Geld zu verdienen. Das ist nicht ungewöhnlich. Man gibt viel Geld aus, baut eine Eisenbahn und baut sie dann auf, indem man die Eisenbahnwaggons über die Schienen fährt. Aber es gibt viele Probleme mit dieser Analogie. Im Fall von KI ist die Einheitsökonomie – die Kosten für das Fahren der Eisenbahnwaggons über die Schienen – schlecht. Sie verlieren bei jedem Eisenbahnwaggon Geld. Jeder neue Kunde macht sie ärmer. Jedes Mal, wenn der Kunde zurückkommt, um sein Produkt zu verwenden, wird er wieder ärmer.

Jede Version der KI, jede neue Verbesserung der KI verliert mehr Geld als die vorherige. Und der Abschreibungsplan ist scheiße. Sie werden Ihnen sagen, dass sie die Hardware alle fünf Jahre aktualisieren müssen. Sie aktualisieren es tatsächlich alle zwei bis drei Jahre, was wild ist, denn das ist nur Buchhaltungsbetrug. Wenn Sie Vermögenswerte in Ihren Büchern haben, die Sie intern so behandeln, als wären sie wertlos, Sie aber dem Markt und Ihren Anlegern mitteilen, dass immer noch 40 Prozent ihres Wertes übrig sind, dann ist die Bezeichnung Buchhaltungsbetrug Gewalt gegen Buchhaltungsbetrug. Es ist einfach schrecklich.

Und das ist wichtig, denn selbst fünf Jahre mit einem Jahresumsatz von 50 Milliarden US-Dollar würden nicht ausreichen, um eine Billionen-Dollar-Investition wieder hereinzuholen. Aber die Wirtschaftlichkeit ihrer Einheiten verbessert sich nicht. Sie behaupten immer wieder, dass sie sich verbessern. Sie sagen immer wieder: „Nun, die Kosten für Schlussfolgerungen“ – also die Betriebskosten – „sinken.“ Das ist es nicht.

Spaß mit der Buchhaltung

David Moscrop

Wie funktioniert das Inferenzmodell?

Cory Doctorow

Sie haben also Training und Schlussfolgerungen. Beim Training erfassen Sie alle Daten und ermitteln deren statistische Beziehungen. Die Folgerung ist so, als würde ein Kerl zu Grok gehen und sagen: „Mach mich zu Sonic the Hedgehog, aber mit Riesentitten.“ Sie sagen immer wieder, dass Inferenz billiger wird, aber das ist nicht der Fall. Und wenn man sich die Bilanzen ansieht, stellt man fest, dass sie die schweißtreibendsten Tricks der Welt anwenden, um diese Tatsache zu verbergen.

Ed Zitron ist ein recht guter, aufmerksamer und detailorientierter Beobachter von KI. Jemand hat ihm eine Kopie der Bilanz von OpenAI zugespielt, und ich kann mir niemanden vorstellen, an den ich das besser weitergeben könnte, denn das ist der Typ, der es so genau durchgehen wird, wie man es sich nur vorstellen kann, mit absolut obsessiven Details. ErBerichtedass die Schlussfolgerungslinie eine kleine Geldsumme ist. Aber er berichtet auch, dass man, wenn man ständig mit dem Finger über die Bilanz fährt, zum Marketingbudget gelangt und feststellt, dass OpenAI behauptet, mehr für Marketing auszugeben als Coca-Cola.

Coca-Cola verfügt über drei globale Marketingagenturen mit Niederlassungen in jeder größeren Stadt und Werbetafeln an jeder Ecke. Wenn Sie wissen möchten, ob Coca-Cola wirklich Geld für Marketing ausgibt, können Sie dies überprüfen, indem Sie einfach Werbetafeln an Ecken und Nasen in Büros zählen. Es gibt jedoch keine Beweise dafür, dass OpenAI so viel Geld für Marketing ausgibt. Eds These, die meiner Meinung nach völlig richtig ist, ist, dass sie die Schlussfolgerung, die sie verschenken, lediglich als Marketingausgaben bezeichnen. Aber das reicht nichtnichtein Inferenzaufwand. Das ist, als würde man sagen: „Oh, das ist keine kahle Stelle. Es ist ein Solarpanel für eine Sexmaschine.“ Es ist immer noch eine kahle Stelle.

Diese Unternehmen haben keine Möglichkeit, ihre Bilanzen richtig zu dimensionieren. Und selbst wenn, und hier kommt die Kommerzialisierung ins Spiel, sind die Umstellungskosten wirklich, wirklich niedrig. Als Anthropic begann, OpenAI zu überholen, gingen alle einfach zu ChatGPT und sagten: „Verpacken Sie alle meine Daten in einem Format, das für Claude leicht verständlich ist.“ Und dann löschten sie ihre OpenAI-Konten, eröffneten Claude-Konten und begannen dort zu bezahlen.

Es ist so, als ob man mit dem Bau der Canadian Pacific Railway fertig ist und umkehrt, und jemand hat gerade einen weiteren Gleissatz neben Ihre Gleise gelegt und seine Züge sind 20 Prozent schneller, und Sie haben noch keinen einzigen verdammten Waggon über Ihre Gleise gefahren. Sie müssen also wieder mit dem Bau Ihrer eigenen Gleise beginnen.

Und hier kommen die Open-Source-Modelle mit offenem Gewicht ins Spiel. Die Chinesen nehmen Low-End-Hardware und offene Modelle und führen etwas durch, das sich Destillation nennt. Dabei befragen Sie Claude und ChatGPT methodisch und nutzen die Antworten dann, um Ihr eigenes Modell zu trainieren, ohne das ursprüngliche Training durchzuführen. Das können sie nicht verhindern.

Die Idee, dass sie aufgrund von Schlussfolgerungen für immer Miete verlangen können, erfordert zum Beispiel, dass sie eine riesige Angst davor hecken, dass ihr Worträtselprogramm zu Gott werden und uns alle töten wird, weil ihr Hacker-Bot der Eindämmung entkommen ist. Dann veranlassen sie die US-Bundesregierung einerseits, es legal zu machen, dass sie sich alle darauf einigen, die Forschung und Entwicklung einzustellen – was andernfalls einen eklatanten Verstoß gegen das Kartellrecht darstellen würde – und andererseits, alle chinesischen Modelle zu verbieten. Genau im Zeitplan haben sie das geschafft. Aber es wird nicht funktionieren.

Das Urheberrecht wird uns nicht retten

David Moscrop

Wie steht es mit der urheberrechtsmaximalistischen Reaktion auf LLM-Schulungen zu dem, was wir schaffen? Wird dadurch die intellektuelle und kreative Leistung noch weiter kommerzialisiert?

Cory Doctorow

Zunächst einmal geht der Wert Ihrer Daten für das Training gegen Null. Wir schaffen lediglich eine verrückte Version von Märkten, in denen wohlhabende Menschen es sich leisten können, ihre Daten aus dem Modell herauszuhalten, während arme Menschen einen Hungerlohn akzeptieren – weit weniger, als es ihnen schaden würde, wenn ihre Daten im Modell enthalten wären – und diese Daten dann auf eine Weise verwendet werden, die ihnen schadet.

Das Problem mit dem Urheberrecht besteht darin, dass es kein Arbeitsrecht ist. Den Künstlern wird gesagt, dass dies ihr primärer Mechanismus zur Verteidigung ihrer Arbeitsrechte sei, aber es sei ein Eigentumsrecht. Sie nennen es geistiges Eigentum. Denken Sie darüber nach: Eigentumsrechte sind vollständig veräußerlich. Wenn Sie in einem Markt mit fünf Verlagen, vier Studios, drei Labels, zwei App-Unternehmen und einem Unternehmen, das E-Books und Hörbücher herstellt, verhandeln, bedeutet mehr Rechte nur, dass Sie mehr zum gleichen Preis verhandeln können.

Das Urheberrecht hat sich um fünfzig Jahre erweitert. Urheberrechtszahlungen nicht. Die Urheberrechte, die dieses hochkonzentrierte Monopson, an das wir unsere kreative Arbeit verkaufen, im Rahmen eines Standardvertrags verlangen, machen lediglich 100 Prozent aller Rechte aus, die uns jemals gewährt wurden. Und jedes Mal, wenn wir ein neues Recht bekommen, erweitert sich das Standardangebot.

Die Hollywood-Autoren streikten nicht gegen Anthropic und OpenAI. Sie streikten gegen die Studiobosse, die Hollywood-Autoren durch KI ersetzen wollen und auch KI-Unternehmen wegen Urheberrechten verklagen. Wenn sie dieses Recht gewinnen, können Sie sich von den sozial produktiven Aktivitäten verabschieden, die wir durchführen und die einem KI-Training ähneln. Wenn Sie das Internet nicht mehr durchsuchen können, können Sie auch nicht aufzeichnen, wie CBS aussah, bevor Bari Weiss übernahm.

Wenn Sie keine sachlichen Behauptungen veröffentlichen können, können Sie auch keine sachlichen Behauptungen veröffentlichen, die aus großen Korpussen stammen – wie zum Beispiel, wie pummelig CBS ist, jetzt, wo Bari Weiss es betreibt, welche rassistischen Beleidigungen sie verwenden, wie viele Artikel von farbigen Menschen geschrieben werden oder was auch immer Sie nennen möchten. Das alles geht verloren, wenn wir ein ausschließliches Recht schaffen, flüchtige Kopien von Werken zu Analysezwecken anzufertigen, sie zu analysieren und die Ergebnisse dann zu veröffentlichen. Das Urheberrecht beschränkt diese Aktivitäten derzeit nicht darauf, das KI-Training zu blockieren. Sie müssten sie urheberrechtlich einschränken.

Dann würden die Chefs in den extrem konzentrierten kreativen Arbeitsmärkten diese Rechte einfach als nicht verhandelbare Beschäftigungsbedingung erwerben. Sie würden sie verwenden, um Chatbots zu trainieren und dann Ihr -ss abzufeuern und Sie durch diese beschissenen Chatbots zu ersetzen, die halluzinieren, weil sie nur statistische Extrapolationen durchführen.

Wir hätten dann geringere Erträge, schlechtere Löhne und ein politisches Umfeld, in dem es noch schwieriger ist, reiche und mächtige Menschen zur Rechenschaft zu ziehen. Wenn wir Arbeitsrechte, Datenschutzrechte, Menschenrechte und Verbraucherrechte, also die guten Rechte, ausbauen und Eigentumsrechte dahin verbannen, wo sie hingehören – zu den Dingen, die so wertlos sind, dass wir sie mit einem Preisschild versehen können –, dann haben wir tatsächlich eine Chance gegen KI.

Dieser Artikel erschien ursprünglich inJakobiner, ein demokratisch-sozialistisches Magazin, das ausführliche Essays und Analysen zu Politik, Wirtschaft und Kultur veröffentlicht.Abonnieren Sie die Printausgabe für 20 $ pro Jahr.