Wirtschaftswachstum in den USA verdankt sich fast ausschließlich dem Ausbau der Künstlichen Intelligenz

11 Kommentare

Die KI-Unternehmen vertiefen die Ungleichheit, da die Gewinne enorm steigen, aber keine neuen Arbeitsplätze entstehen. Die Lohnquote sinkt in den USA, die Preise steigen an.

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  1. Das wird schon ziemlich beeindruckende Zahlen. Was passiert, wenn die Prognosen zutreffen, dass durch KI Arbeitsplätze in Größenordnungen ersetzt werden? Ich las mal, dass jeder, der bei seiner Arbeit vor einem Monitor sitzt, schon mal darüber nachdenken soll, was ihn persönlich unersetzbar macht. Ich habe in den letzten Wochen einige Beispiele dafür gesehen, was mit den kostenpflichtigen Modellen tatsächlich gemacht werden kann und war schon beeindruckt. Ich glaube, wir sollten aus den manchmal absurden und albernen Ergebnissen, die wir beim Spielen mit uns zugänglichen Modellen erzielten, keine falschen Schlüsse ziehen.
    Wie funktioniert Kapitalismus, dessen einziges Ziel die abstrakte Geldvermehrung ist, wenn all die Büroangestellten, Servicemitarbeiter, die Sachbearbeiter in Verwaltungen oder Banken, die Code schreibenden Programmierer in den Softwareschmieden usw. nicht mehr gebraucht werden? Hätte ich meine Söhne Maurer oder Klemperer lernen lassen sollen? Und hätte das was genutzt, wenn keiner sie beauftragen und bezahlen kann ?
    Womit machen Firmen, die die Leistungen der KI verwenden sollen, die Gewinne um sie zu bezahlen. Kriegen arbeitslose Programmierer Kredite, um sich Autos, Häuser oder auch nur Lebensmittel zu kaufen.

    Manchmal denke ich, dass die war pigs, die mit manischer Besessenheit auf einen neuen Waffengang drängen, sich diese Fragen auch schon stellten und dabei beunruhigende Antworten fanden, die sie so handeln lassen, als gäbe es kein Morgen.

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    2. Bringen wir es auf den Punkt, letztlich stellst du die Sinnfrage. Wozu das alles? Ist das nicht der Gipfel eines völlig falschen Weges, den die Menschheit eingeschlagen hat? Beim Lesen deines Posts ist mir diese uralte Programmierer-(Spaß)-Frage in den Sinn gekommen: Wozu brauchen wir Computer? Antwort: Damit wir die Probleme gelöst kriegen, die wir ohne Computer nicht gehabt hätten. War wohl noch nie so viel dran wie heute.

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  2. Die USA hat fertig.
    BIP kann man nicht essen und ein KI Boom ohne Industrieproduktion und Konsum als Basis, ist eine recht hohle Angelegenheit, die niemand braucht.

    Das wird nicht mehr lange weiter gehen können und die KI Blase platzt. Zurück bleibt eine ruinierte USA.

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  4. Der KI-Bereich ist in den USA praktisch der einzige schnell verfügbare Wachstumspfad. Es ist also gar nicht mal unbedingt eine bewusste strategische Wahl, eher eine zwingende Entscheidung. Ob sich das langfristig trägt, und was passieren würde, wenn das nicht der Fall ist, kann man wohl kaum Abschätzen. Das Risiko ist jedenfalls real und erheblich, aber zurück kann man nicht, weil man keine bessere Alternative sieht. Ziemlich unbequeme Lage.

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  5. Letzte Woche kam die Meldung von OpenAI, dass die KI 722 Papiere veröffentlicht habe, die sich mit ungelösten wissenschaftlichen Fragen beschäftigen, die bislang nicht gelöst wurden. Hauptsächlich aus der Mathematik und dort die wirklichen Schwergewichte wie die Riemann’sche Vermutung. Genaueres unten.
    Bereits 42 Prozent davon wurden schon maschinell verifiziert. Nun ist die Mathematik ja so etwas wie das Denken im engeren Sinne. Wenn uns die Maschinen in diesem Punkt überlegen sind, dann auch in allen verwandten Wissenschaften, dem Maschinenbau, der Physik, der Wirtschaftswissenschaft und der Statistik. So richtig Arbeitsplätze wird das nicht schaffen.
    Gleichzeitig wandert die KI auf die Roboter und auch dagegen ist kein Beruf wirklich sicher. Einen Maurer können sie derzeit noch nicht ersetzen, aber ein Exemplar, das mir das Bad putzt, ohne in die Kloschüssel zu fallen, ist schon in Reichweite.
    Ich selbst bin ja Informatiker und ich kann da nur mit den Ohren schlackern. KI, das war doch 50 Jahre lang der Versuch, es intelligent aussehen zu lassen, was es nicht war. Aber seit drei Jahren ist die Welt eine andere.

    Hier nun meine etwas unbeholfene Frage an Grok und seine Antwort:

    Man hat ChatGPT doch 722 ungelöste mathemstische Aufgaben vorgelegt. Er hat alle beantwortet. Weiß man schon, wieviele richtig waren?

    **Nein, eine vollständige Zahl „wie viele richtig waren“ gibt es noch nicht.** Die Überprüfung läuft, und der Stand ist deutlich differenzierter als die vereinfachte Formulierung „ChatGPT hat 722 ungelöste Aufgaben alle beantwortet“.[]()

    ### Was genau passiert ist
    Am 6. Oktober 2026 hat OpenAI auf GitHub (Repository `openai/math`) 722 mathematische Manuskripte veröffentlicht, die von einem **unveröffentlichten internen Modell** erzeugt wurden (nicht dem öffentlichen ChatGPT). Diese sind in 372 „Result Families“ (Gruppen verwandter Ergebnisse) zusammengefasst und stammen aus der Bearbeitung von ungefähr **4.000 offenen Forschungsproblemen**. Pro veröffentlichtem Ergebnis wurden im Schnitt etwa drei Stunden „ChatGPT Pro thinking“-Compute benötigt. OpenAI hat die Ausgaben gefiltert und nur als ausreichend bedeutsam erachtete Ergebnisse aufgenommen.[]()

    ### Aktueller Verifikationsstand
    – Das Repository listet aktuell **719 Manuskripte** (drei wurden am 7. Oktober zurückgezogen).[]()
    – Etwa **42 % der Top-Ergebnisse** (rund 300 von 719) haben eine **Lean-Formalisierung** – also einen maschinell geprüften Beweis. Das ist ein starkes Indiz für Korrektheit der formalisierten Aussagen (vorausgesetzt, die Formalisierung entspricht der behaupteten Aussage).[]()
    – OpenAI selbst schreibt im README, dass die Ergebnisse in unterschiedlichen Verifikationsstadien sind, nicht alle Lean-Formalisierungen haben und **einige nicht formalisierte Ergebnisse Fehler enthalten könnten**. Sie wollen Fehler schnell korrigieren und weitere Formalisierungen nachliefern.[]()

    ### Bereits gefundene Fehler
    Innerhalb von 24 Stunden nach der Veröffentlichung wurden drei Manuskripte wegen eines Vorzeichenfehlers zurückgezogen (der eine Stabilisierungs-Trace-Argumentation und die Konstruktion zweier abhängiger Arbeiten ungültig machte; betroffen waren u. a. Aspekte im Umfeld der Hodge-Vermutung). 14 weitere Manuskripte wurden überarbeitet (Beweisreparaturen, korrigierte Aussagen etc.), und weitere Zitierungen angepasst.[]()

    ### Fazit
    Es gibt **keine endgültige Zahl korrekt gelöster Probleme**, weil:
    – Die 722/719 Manuskripte keine 1:1-Abbildung auf „alle beantworteten Aufgaben“ sind (es waren ca. 4.000 Versuche, davon ausgewählte signifikante Ergebnisse).
    – Nur ein Teil (ca. 42 %) maschinell in Lean geprüft ist.
    – Der Rest menschlicher Prüfung und Peer Review unterliegt; Mathematiker:innen prüfen die Claims derzeit intensiv. Einige Ergebnisse sind spektakulär (z. B. Quasi-Riemann, Unique Games Conjecture u. a.), andere könnten sich als fehlerhaft oder weniger weitreichend herausstellen.

    Die Situation entwickelt sich weiter – OpenAI aktualisiert das Repository, und die Fachcommunity arbeitet die Ergebnisse durch. Eine belastbare Gesamtsumme „X von 722 richtig“ gibt es deshalb (noch) nicht.

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