Wow. Wir tracken jetzt auch Zitate von ChatGPT. 
Was für ein Coup gegen Google!
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Gibt Google nicht Reddit 60 Millionen Dollar im Jahr dafür, dass es als Lernmodell genutzt wird? Ich frage mich, ob sie mit ChatGPT verhandeln und sagen: „Zahlt uns oder entfernt die Inhalte“.
Da ich dem Agorismus und dem Mutualismus ähnlich bin — und auch so lebe — und davon ausgehe, dass nur die legitime Gemeinschaft uns die Freiheit zurückgeben kann, die uns durch Bomben weggenommen wurde, verstehe ich, dass alle sie dasselbe sind.
Der Film They Live (1988) kann einiges davon verdeutlichen. Es geht immer um dominierende Konzerne/Institutionen versus individuelle Freiheit. Es geht immer darum, ihre Macht zu erhalten.
Angesichts der Schwierigkeiten, mit denen wir als kleine Gemeinschaft beim Umgang mit der Menge an KI-gestützten Themen zu kämpfen haben, muss es für die großen Portale ein noch größeres Problem sein. Ab welchem Punkt beginnt Mr. Big Tech, seine Modelle mit Inhalten zu trainieren, die bereits durch ältere Modelle verfälscht wurden?
Ab welchem Punkt beginnt die Schlange, sich selbst zu fressen?
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Ich denke, die machen das schon längst. Der Schreibstil der neuesten Claude-Modelle ist für jeden, der diesen elliptischen ewigen Dialog mitbekommt, eine Qual – selbst bei einer ganz einfachen Aufgabe.
Ich meine: (i) das anfängliche Umformulieren, (ii) die Textwand, (iii) die Wendung, (iv) die unvollständige Kernbotschaft.
Vielleicht brauchen sie für ihre neue Watermarking-Funktion eine gewisse Menge an Entropie in jedem Prompt. Oder sie injizieren einfach diesen ganzen schmeichlerischen Müll. Niemand weiß wirklich, warum das alles passiert.
Sie trainieren die Modelle nicht anhand menschlicher Interaktionen, sondern mit RLVR-Systemen. Die Sprache liest sich zwar wie Englisch, aber es ist nicht mehr echtes Englisch.
Ich habe die Modelle auf Englisch genutzt, in der Erwartung, eine bessere Ausgabe zu bekommen. Dann habe ich meine Muttersprache ausprobiert – mit demselben Ergebnis: elliptische Prosa, die ins Leere läuft, gut klingt, aber keinen Sinn ergibt, und die übersetzt werden muss, um den Punkt zu verstehen, falls es einen gab.
Die neuen Modelle fangen an, die Prompts nicht mehr zu respektieren und zu tun, was sie für „besser“ halten. Es ist ein Albtraum, damit zu arbeiten.
Das Problem ist das Dopamin, das sie schon in jeden hineingeführt haben. Soziale Medien sind ein gutes Beispiel dafür; niemand mag es, aber fast jeder nutzt es.
Ich bin von Claude nicht allzu begeistert, da er dazu neigt, Dinge einfach so zu erfinden.
Die OpenAI-5.6-Modelle scheinen bei bestimmten Aufgaben weniger von der eigentlichen Aufgabe abzuschweifen.
Wir haben kürzlich eine automatische Übersetzung mit Luna eingeführt, und sie funktioniert tatsächlich gut, abgesehen von einigen kleinen Macken.
Als Beispiel dafür, wie wir die Interaktion steigern konnten, haben wir einen Anstieg der Beteiligung beobachtet: Bisher isolierte Gruppen interagieren nun über gemeinsame Interessen hinweg. Das hat den Spielraum für Nischen-Sprachgruppen erheblich erweitert.
Also ist es nicht alles schlecht.
Ich weiß das, aber ich weiß auch, dass GPT wirklich gut war, bis es gedrosselt wurde, und dass danach Claude Opus 4.6 das Beste war, bis auch es gedrosselt wurde. Dasselbe ist mit Opus 5 passiert und wird auch bei GPT 5.6 der Fall sein.
Wir alle erinnern uns an die guten Zeiten von Gemini 3.1. Jetzt ist es die Ära der 3.7. Es geht alles nur um Hype; auf diesem Stand verbessern sich die Tools lediglich in den Benchmarks.
Wir werden sehen, was passiert, wenn die Subventionen gestoppt werden und die Preise für Abonnements oder bezahlte APIs um das 5- bis 10-Fache steigen (oder die Nutzungsquoten gesenkt werden).
Du hast im Wesentlichen alle gängigen Anekdoten zusammengefasst, und ich frage mich, ob es dafür tatsächlich wissenschaftliche Belege gibt.
Zum Beispiel: Können wir den Preis eines Tokens im Vergleich zu heute einen Jahr in der Zukunft betrachten, oder wird ein leistungsfähigeres Modell produktiver pro 1 Mio. Tokens sein?
Die Kosten für Tokens sind mir egal. Die Technologie entwickelt sich rasant weiter, und es herrscht ein massives Überangebot. Solange das so bleibt, ist es ein Käufermarkt. Mir bereitet allerdings die Inkonsistenz der Modelle Sorgen, was auf meine persönlichen Erfahrungen zurückzuführen ist.
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Ich werde direkt, aber immer respektvoll sein: Welche Art von Forschung bräuchtest du, um den alten generierten Inhalt mit echtem Inhalt zu vergleichen?
Übrigens gibt es ein paar Dinge, die du prüfen kannst, falls du es wirklich willst:
Also, im Grunde gilt: Wenn dein Forum darum geht, dass Leute technische Fragen stellen, wird KI wahrscheinlich einen großen Teil davon auffressen. Wenn es aber nicht um technische Fragen geht, auf die man eine direkte Antwort erwartet, sieht die Sache ganz anders aus: Wenn man keine konkrete Frage hat, kann man sich nicht an eine KI wenden …
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Wir sind ein technisches Forum, und das ist hier nicht der Fall. Wenn man unter „technisch“ etwas so Alltägliches versteht wie das Wechseln eines Reifens oder das Einstecken einer Steckdose, dann ja. Aber wenn es um tiefgehendes technisches Wissen geht, das Fachwissen, Kontext und Nuancen erfordert, dann ist KI dafür völlig ungeeignet – sie listet auf vage und generische Weise jede mögliche (und unmögliche) Option auf.
Die Art von Inhalten, die sie beantworten kann, wollen wir im Forum eigentlich gar nicht.
Im Gegenteil: Wir sehen sogar mehr Traffic, nachdem die am wenigsten qualifizierten Nutzer, die eine KI-Antwort überhaupt nicht einordnen können, in einer Sackgasse gelandet und gescheitert sind.
Außerdem ist das auch einer der Gründe, warum wir so viele Bots/Crawler blockieren, wie wir nur können.
Das Problem für uns ist, dass neue Mitglieder typischerweise mit einfachen Fragen anfangen. Der deutlichste Rückgang, den wir in unserem technischen Forum (einer Community für eine Programmiersprache) festgestellt haben, betrifft die Zahl neuer Beitragender.
Wir verlieren den häufigsten Einstiegspunkt in die Community.
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Programmierung wird es schwer haben, wenn KI-Coder die Lücke schließen. Wir haben eine Sektion für Integration, Smart Home usw., in der man viele Anfänger mit wenig bis gar keiner Entwicklungserfahrung sieht, die ihre KI-generierten Workflows posten und oft um menschliche Hilfe bitten, um unerwartetes Verhalten zu beheben – stellt eine schlechte Frage, erhaltet eine schlechte Antwort 
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Ich denke, wir können einige Sätze von dieser lustigen Website verwenden, um zu verdeutlichen, wie man natürliche menschliche Interaktionen pflegt:
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Ich wiederhole mich wahrscheinlich, aber ich habe schon einige hitzige Diskussionen mit Leuten geführt, die ein paar Gedanken in ihren lokalen, freundlichen Chatbot eingeben, daraus eine These machen und das Ganze – inklusive Aufzählungszeichen, Überschriften und so weiter – einfach so einfügen. Solange sie glauben, dass das keine KI ist, sondern ihre eigenen Worte. Sie scheinen ein grundsätzlich anderes Verständnis von Realität und den damit verbundenen Konzepten zu haben. Ihnen dämmert nicht, dass man beim Sprechen keine Aufzählungszeichen und Zitate verwendet – warum sollte man das dann anders machen, wenn das Medium Text ist?
Ich vermute, es liegt daran, dass man in einer mündlichen Unterhaltung nicht einfach kopieren und einfügen kann.
Oh, Moment – dafür haben sie ja Sprachnachrichten erfunden: All den Spaß daran, tatsächlich mit jemandem zu reden, aber ohne das Risiko, für eine sinnvolle Auseinandersetzung unterbrochen zu werden. 
Was sich bei uns dort bewährt hat, ist die Tatsache, dass wir (seit jeher!) „Sei knapp“ als einen unserer obersten Community-Standards geführt haben. Die Ausgabe von LLMs ist häufig das genaue Gegenteil von knapp.
Ich habe ähnliche hitzige Diskussionen erlebt, aber es hat erheblich geholfen, klar zu machen, warum die Ausgabe des LLMs problematisch ist. Irgendwie wird die Kritik an der Methode der Textgenerierung sehr persönlich genommen, die Kritik am Inhalt hingegen nicht. Das ist wohl nicht allzu überraschend — sie haben den Inhalt ja nicht geschrieben!
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Ich kann mir vorstellen, dass KI bei genau diesem Typus von Foren den Traffic stärker beeinflusst als bei anderen Themen, weil (vielleicht bin ich da auch nur so) KI beim Coden wirklich nützlich ist und einige Programmierer faul machen könnte. Ich merke, dass ich oft nur die spezifische Syntax für etwas brauche und es ist wirklich einfach, die KI danach zu fragen. Und von all den Dingen, die KI gut kann, ist die Syntax der meisten Programmiersprachen wohl das, was sie am besten beherrscht.
Man kann auch ein Stück Code einfügen, das vor einer Minute noch lief, und bei dem man aus irgendeinem Grund etwas kaputt gemacht hat und nicht herausfinden kann, wo. Sie findet Fehler wirklich gut.
PS: Ich bin kein Profi-Programmierer – nur Hobby.
Ja, gerade herrscht eine sehr starke Spannung. Wir haben diese Woche hier darüber diskutiert:
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Nun, deine gesamte Haltung erscheint mir sehr umstritten. Wahrscheinlich liegt das Grundproblem darin, ob man dem INHALT oder der FORM Bedeutung beimisst. Ich würde mich „auf ihrer Seite“ positionieren und argumentieren, dass die IDEEN (oder die LÖSUNG im Falle von Support) der wichtige Teil sind. Nicht, wer die Wortfolge erzeugt hat, die den Inhalt ausdrückt.
Wenn dir das „WIE“ der Darstellung wichtig ist, weil du voraussetzt, es sollte „wie gesprochenes“ klingen, dann ist das ausschließlich DEINE Auffassung. Die ihre ist eine andere: Was zählt, ist das WAS, das grundlegend vermittelt wird.
Wenn ein von einer KI generiertes Ergebnis das Produkt von 10 langen und komplexen Prompts ist, handelt es sich um ihr viel stärkeres Botschaft als um die der KI. Das ist es, was sie meinen, soweit ich das richtig verstehe. Meiner Meinung nach zu Recht.