Hier geht’s zum Download: Tech Trend Report 2024
Das Future Today Institute (FTI) hat seinen 17ten Tech Trend Report herausgegeben und gibt einen umfassenden Überblick über technologische Trends, die unseren Lebens- und Arbeitsalltag (signifikant) verändern werden. Der Report wird von mehr als 1 Mio. Nutzern jährlich heruntergeladen. Der Bericht gibt einen gut strukturierten Überblick über technologische Trends in einer Vielzahl von Bereichen –Künstliche Intelligenz (KI), Klima, Biotechnologie, Finanzindustrie, Medizin und mehr.
Der Trendreport basiert hierbei auf der Auswertung umfangreicher Daten zu Konsumentenverhalten, aber auch auf Einblicke in die Aktivitäten und Erfolge zahlreicher Forschungsinstitutionen. Aufgrund dieser quantitativen Basis des Trendberichts ergibt sich eine belastbare Kurz- bis Mittelfristperspektive. An manchen Stellen bricht das Buch aus dem engen zeitlichen Rahmen aus und blickt in optimistischen (oder auch pessimistischen) Szenarien weiter in die Zukunft.
Nachfolgend stelle ich einige ausgewählte Fakten aus dem Tech Trend Report 2023 vor. Ich kann den kostenlosen Report als Lektüre wärmstens empfehlen; der Bericht ist in kleinen Lesehäppchen strukturiert, so dass man hier immer mal wieder drin schmökern kann.
Nachfolgend stelle ich einige Insights heraus, die für mich persönlich besonders interessant waren, allen voran natürlich das Thema KI.
Künstliche Intelligenz
Dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) werden 122 Seiten gewidmet. Es ist eine sehr kompakte Übersicht zu einer Vielzahl von Themen. Das Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels macht das deutlich:
Wer die Entwicklung der GenAI Angebote in 2023 verfolgt hat, der konnte beobachten: Viele der führenden KI-Modelle wie die GPT-Serie von OpenAI begannen das Jahr als reine Textmodelle und beendeten es als multimodale Modelle, die Bilder, Audio und in einigen Fällen sogar Video verarbeiten und produzieren können. Was damit einher geht: Auch die Lernprozesse für KI-Algorithmen sind inzwischen multimodal, das heißt: Diese Innovation ähnelt den menschlichen Lernprozessen und ermöglicht es der KI, aus visuellen und auditiven Informationen zu lernen, nicht nur aus Text – genau wie wir.
Im Februar (letzten Jahres) stellte Meta das Modell LLaMa vor und gab es frei. Das kompakte und dennoch fortschrittliche Sprachmodell mit 65 Milliarden Parametern ist für Forschung und kommerzielle Nutzung frei zugänglich und kostenlos. Damit hat Meta eine Bewegung für große Open-Source-Sprachmodelle ausgelöst. Der Tech Trend Report analysiert Vor- und Nachteile von proprietären vs Open-Source Modellen; es macht strategisch einen entscheidenden Unterschied, ob ein Unternehmen zur Entwicklung eigener KI-basierter Angebote entweder auf den einen oder den anderen Typus von LLMs setzt.
Unternehmen, die große Sprachmodelle verwenden, stehen vor einer schwierigen Entscheidung: Entweder man entscheidet sich für die großen Namen wie OpenAI und Microsoft, um einfachen Zugang zu erstklassiger Technologie zu erhalten, verzichtet aber auf Anpassungsfähigkeit und Transparenz, oder man krempelt die Ärmel hoch und baut seine eigenen maßgeschneiderten Systeme, um Transparenz und Erweiterbarkeit zu gewährleisten. Trotz der hohen Entwicklungskosten, die mit proprietären LLMs verbunden sind, hat die Open-Source-Gemeinschaft mit bemerkenswerten Alternativen reagiert, wie z. B. dem Dolly LLM von Databricks, das eine Lösung zu einem Bruchteil der Kosten bietet. Die neue Verlagerung hin zu Open-Source-Lösungen zielt darauf ab, der zunehmenden Konzentration von KI-Tools in den Händen einiger weniger Großunternehmen entgegenzuwirken, indem Unternehmen die Möglichkeit geboten wird, maßgeschneiderte Anwendungen zu integrieren, ohne dabei proprietäre Informationen zu gefährden.
Der Bericht weist auch darauf hin, dass die ungleiche Verteilung von KI-Fortschritten mit der Gefahr einher geht, die globalen Ungleichheiten zu vertiefen. Zum einen wird der globale Süden erheblich benachteiligt. Zum anderen bezieht sich diese Aussage natürlich auch auf die anhaltenden geopolitischen Spannungen zwischen China und dem Westen, die etwa in einem Verbot von Chip-Lieferungen US-amerikanischer Unternehmen an China resultierte.
Das Future Today Institute sieht eine (weitere) Konsolidierung unter den Tech-Giganten voraus. Warum? – Weil die Entwicklung von KI außerordentliche Ressourcen erfordert. Die größten Namen im Bereich der KI – OpenAI, DeepMind, Anthropic – sind zunehmend an die weltweit größten Hyperscaler und Cloud-Anbieter (Microsoft, Google, Amazon) angebunden. Vergleiche dazu Maßnahmen wie Microsofts 2023 erhöhte Investition in OpenAI für Bing, die darauf abzielt, Marktanteile von der Google-Suche zu erobern.
Wie wird sich das Angebot von KI-Modellen weitereentwickeln? – Das FTI prognostiziert die Herausbildung großer Reasoning-Modelle: Vertikal integrierte Lösungen, die einen höheren Transaktionswert erzielen. Einige Unternehmen werden dem Endverbraucher ein „verfeinertes Mehrwert-LLM-Produkt“ anbieten und den Kunden in den gewünschten Vertriebskanälen treffen, z. B. LLMs für Gesundheitswesen, Recht, Finanzen und Architektur.
Bemerkenswert ist auch ein Durchbruch in der KI-Entwicklung hin zur Lösung komplexer mathematischer Probleme. Das ist insbesondere relevant im Hinblick auf die Frage, ob bzw. wann Künstliche Intelligenz das Niveau menschlicher genereller Intelligenz erreichen könnte (vgl. dazu meinen Blogpost: Artificial General Intelligence (AGI) – Experten zur Frage, wann wir den Durchbruch erwarten können …):
Dieser Durchbruch in den mathematischen Fähigkeiten von KI wurde von DeepMinds AlphaGeometry erreicht: In einer bahnbrechenden Arbeit, die in Nature veröffentlicht wurde, zeigte AlphaGeometry seine Fähigkeit, komplexe Geometrieprobleme auf einem Niveau zu lösen, das mit dem eines menschlichen Olympia-Goldmedaillengewinners vergleichbar ist. AlphaGeometry löste 25 von 30 Geometrieproblemen auf Olympia-Niveau innerhalb der Standardzeit, eine Leistung, die mit menschlichen Spitzenkandidaten vergleichbar ist, und löste eine breite Palette von Mathematik- und Informatikfragen effektiver als menschliche Mathematiker, die allein arbeiten.
Der Erfolg von AlphaGeometry unterstreicht die wachsende Fähigkeit der KI zum logischen Denken und zur Wissensentdeckung. AlphaGeometry ist ein Beispiel für einen Prozess, der reales Denken widerspiegelt. Dieser Prozess wurde mit der dualen Prozesstheorie des Denkens, Typ I und Typ II, verglichen, die der Psychologe Daniel Kahneman in „Thinking, Fast and Slow“ populär gemacht hat.
Nachfolgend noch einige weitere Highlights aus dem Jahr 2023, das die weitere Entwicklungsdynamik im KI-Umfeld vorzeichnet. Ich verweise auch auf meinen Blog mit einem Überblick zu wichtigen Meilensteinen: Jahresrückblick 2023: Meilensteine in der KI Entwicklung Die nachfolgenden Punkte ergänzen diese Sicht:
Computing
Und hier noch als Appetizer das Inhaltsverzeichnis zum Berichtsteil „Computing“, der sich beschäftigt mit: Quantencomputing, neuem Chip-Design für KI-Algorithmen, photonischen Chips, smarten Textilien und mehr:
