Die Medienhype um künstliche Intelligenz (KI) mag uns glauben lassen, dass sie hoch über uns schwebt, kurz davor, alle menschlichen Jobs überflüssig zu machen und die Welt zu beherrschen. Tatsächlich handelt es sich jedoch nur um Hype.
Die Wahrheit ist, dass es extrem schwer ist, ein KI-Anwendungsgeschäft auf der Grundlage großer Sprachmodelle zu starten. Ich glaube, dass die meisten Start-ups, die sich ausschließlich auf Anwendungen mit großen Sprachmodellen konzentrieren, wahrscheinlich innerhalb von sechs Monaten scheitern werden.
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Ein wesentlicher Unterschied zwischen dem heutigen KI-Zeitalter und dem vergangenen mobilen Internetzeitalter ist, dass die meisten grundlegenden Nutzerbedürfnisse bereits gut befriedigt werden. Von Kleidung und Nahrung bis hin zu Wohnen und Unterhaltung – der heutige Markt ist übersättigt.
Damit KI einen Einfluss hat, muss sie ein echtes Nutzerbedürfnis oder einen Schmerzpunkt angehen, was immer schwieriger zu finden ist. Die meisten KI-Anwendungen von heute gehen nicht auf kritische Schmerzpunkte ein; viele scheinen ziemlich überflüssig zu sein, indem sie „Probleme“ angehen, von denen wir uns selbst überzeugen, dass sie existieren.
Selbst wenn Sie einen Rand-Schmerzpunkt innerhalb eines benötigten Szenarios identifizieren, kann KI keine zu 100% stabile und zuverlässige Lösung bieten. Obwohl die KI-Fähigkeiten wie GPT-4 robust sind, entsprechen sie oft nicht unseren Erwartungen. Wenn Sie sich die Bewertungsmetriken genau ansehen, liegt die Genauigkeit in den meisten Fällen bei etwa 80% bis 90%.
Viele Produktfunktionen erfordern mehrere API-Aufrufe für große Sprachmodelle (LLM). Daher ergibt eine Erfolgsrate von 80% im Quadrat nur eine Zuverlässigkeit von 64%. Wenn ein Produkt nur 7 oder 8 von 10 Mal funktioniert, denken Sie, dass die Nutzer weiterhin damit verwenden werden?
In dem heutigen, überversorgten Markt werden die Nutzer unglaublich ungeduldig und die Zeit der Nutzer ist unglaublich wertvoll. Eine niedrige Erfolgsrate wird sie schnell davon abhalten, weiterhin das Produkt zu nutzen.
Eine gängige Messlatte für Innovation ist, dass ein neues Produkt 10 Mal besser sein sollte als die bestehenden Lösungen. Dies zu erreichen ist mit der aktuellen Erfolgsrate von KI von 70-80% extrem schwierig.
Selbst wenn Sie einen kritischen Schmerzpunkt finden und eine Lösung anbieten können, die 10 Mal besser ist, können die meisten Nutzer möglicherweise ähnliche Ergebnisse mit ChatGPT erzielen. Eine weitere Herausforderung für KI-Anwendungen heute ist, dass alle in diesem Bereich im Grunde gegen ChatGPT konkurrieren.
Die meisten Probleme von KI-Anwendungen können direkt über ChatGPT gelöst werden, das eine größere Flexibilität durch konversationelle Interaktionen bietet. Die Einbettung eines großen Sprachmodells in eine Benutzeroberfläche verringert oft diese Flexibilität.
Die Herausforderung mit ChatGPT als Konkurrent liegt auch in seiner starken Markenbildung und dem Nutzervertrauen, die für jede neue KI-Anwendung schwer zu erreichen sind.
Können Sie also mit Ihrer KI-Anwendung ChatGPT um das 10-Fache übertreffen?
Selbst wenn Sie einen kritischen Schmerzpunkt finden, eine Lösung anbieten können, die 10 Mal besser ist, und ein einzigartiges Szenario mit einer überlegenen Benutzeroberfläche bedienen, mit der ChatGPT nicht konkurrieren kann, haben Sie die Kosten für KI berücksichtigt?
Angesichts der unzureichenden Genauigkeit erfordert die Verbesserung der Erfolgsrate einer KI-Anwendung oft umfangreiche Prompt-Engineering, Ketten von Transformationen, wenige Beispiele und sogar die Koordination von mehreren Agenten. Dies bedeutet die Verwendung einer erheblichen Anzahl von Tokens pro Interaktion.
Selbst wenn Sie einen geringfügigen Schmerzpunkt lindern können, sind die Verbesserungen die erheblichen Token-Kosten wert? Wie werden Sie Gewinne erzielen, um diese Kosten zu decken? Die heutigen Nutzer, die von den Monopolen großer Unternehmen mit so vielen kostenlosen KI-Optionen verwöhnt werden, werden wahrscheinlich nicht zu viel für KI-Dienste bezahlen.
Ohne ein langfristiges, profitables Modell zur Deckung der enormen Kosten für die Nutzung von KI ist es eine Sackgasse.
Daher sind Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren, grundlegend fehlerhaft.
Es ist nicht alles pessimistisch – ich sehe viel Potenzial in anderen Modalitäten wie Bildern, Videos und 3D.
Tatsächlich sind die erfolgreichsten KI-Anwendungen von heute, obwohl sie nicht weit verbreitet sind, in der Modalität der Sprachsynthese. Die Sprachsynthese löst keine Probleme; sie generiert neuen Traffic. Und in der heutigen, überversorgten Welt ist die Generierung von Traffic viel wichtiger als die Lösung eines Problems.
Bemerkenswert an der Sprachsynthese ist ihre Fähigkeit, virale Inhalte zu schaffen.
