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Keine Gäste, dafür zwei Hosts mit reichlich Redebedarf. Der Anlass ist ein Interview, das Sam Altman am Aufnahmetag gegeben hat. Darin räumt der OpenAI-Chef ein, dass seine Prognosen aus der Zeit nach GPT-4 zu schnell waren. Der Umbau der Arbeitswelt kommt später als angekündigt. Bemerkenswert ist die Begründung: Schuld sind demnach nicht die Labore, sondern Gesellschaft und Wirtschaft, die sich zu langsam bewegen und zu statisch sind. Im selben Atemzug findet Altman die Verzögerung auch gut, weil Regierungen so mehr Zeit für Regulierung und Fragen wie das bedingungslose Grundeinkommen bekommen.

Jens liest das anders. Wenn die Welt die vorhandenen Modelle ohnehin nicht schnell genug in Arbeitsweisen übersetzt, bringt es kein Geld, weitere hinterherzuschieben. Der Rückzieher wäre dann weniger Einsicht als Erwartungsmanagement Richtung Investoren, verpackt als Verantwortungsbewusstsein. Mark steuert eine Beobachtung aus der Smartphone-Welt bei: Beeindruckende Funktionen erscheinen, und drei, vier Jahre später laufen dieselben Menschen mit denselben Geräten herum. Aufmerksamkeit erzeugen neue Emojis. Genau deshalb sind Hersteller dazu übergegangen, wichtige Sicherheitsupdates gemeinsam mit Emoji-Erweiterungen auszuliefern.

Aus dieser Beobachtung wird die größere Frage der Folge. Jens hat einen Text gelesen, der nicht fragt, ob der Einzelne mit dem Wandel mitkommt, sondern wofür ein Staat seine Bürger überhaupt noch braucht, wenn Verwaltung, Wirtschaft und Exekutive weitgehend automatisiert laufen. Die Antwort führt in Gebiete, die nach Science-Fiction klingen und es nicht mehr sind. Bewaffnete Robotik ist im Ukraine-Krieg auf beiden Seiten im Einsatz, Polizeidrohnen sind aus China dokumentiert, und die Bewertung des Roboterherstellers Unitree hat gerade neue Höhen erreicht. Mark warnt davor, dabei nur an humanoide Formen zu denken: Die Evolution hat für unterschiedliche Aufgaben unterschiedliche Körper hervorgebracht, und die Fabrik wird auch künftig den Roboterarm behalten statt eines Humanoiden mit Schweißgerät.

Dazu kommen Fragen, die sich schlecht wegdelegieren lassen. Das bekannte Gedankenspiel zum autonomen Fahren bekommt eine neue Schärfe, wenn ein System die Social-Media-Profile der Beteiligten in die Abwägung ziehen könnte. In chinesischen Kinderzimmern stehen nach den Zahlen der Folge rund 20 Millionen Gadgets mit KI, und Kinder bauen Beziehungen zu sprechenden Kuscheltieren auf, deren Stecker irgendwann jemand zieht. Für Mark ist der Einschnitt insgesamt größer als der Buchdruck, mit derselben Doppelnatur: Herausforderung und Chance auf wissenschaftliche Ergebnisse, mit denen zu Lebzeiten niemand gerechnet hätte.

Im zweiten Teil wird es konkret. Dass die Entwicklung sich verlangsamt, hält Mark für unwahrscheinlich, und der Grund heißt China. Auf ein Modell, das über ein Terabyte Videospeicher verlangt, folgte kurz darauf ein offenes Modell, das auf gut ausgestatteter Endanwender-Hardware läuft und in Teilen an das Niveau der großen Anbieter heranreicht. Wer so etwas lokal betreiben kann, braucht die teuren Abos nicht mehr zwingend. Aus dieser Lage folgt eine Komplexität, die IT-Abteilungen für Jahre beschäftigen wird: lokale und entfernte Modelle, Router, Agenten, die Frage, wann ein kleiner Workflow, der einen Tag laufen darf, besser ist als eine Antwort in Echtzeit.

Zwei Beobachtungen aus der eigenen Praxis zeigen, wohin das führt. Mark saß am Wochenende an einem Projekt, als die Lüfter des Rechners hochdrehten. Codex hatte von sich aus das lokal installierte Ollama gestartet, ein fremdes Modell um eine zweite Meinung gebeten und darüber den Fehler gefunden. Ähnlich in seinem eigenen Aufbau: Nicht er hat entschieden, mehrere kleinere Modelle nebeneinander zu laden statt eines großen, sondern das System selbst, mit der Begründung, unterschiedlich trainierte Modell