{"id":8602,"date":"2026-07-21T22:10:04","date_gmt":"2026-07-21T14:10:04","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/"},"modified":"2026-07-21T22:10:04","modified_gmt":"2026-07-21T14:10:04","slug":"creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/de\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/","title":{"rendered":"Erik Brynjolfsson vom Stanford Digital Economy Lab"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<div class=\"article-left-col\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Themen<\/h4>\n<ul class=\"article-topics__list\">\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/data-ai-machine-learning\/\">Daten, KI und maschinelles Lernen<\/a>\n            <\/li>\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/ai-machine-learning\/\">KI und maschinelles Lernen<\/a>\n            <\/li>\n<\/ul>\n<\/section><\/div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p>Erik Brynjolfsson hat eine Herausforderung f\u00fcr alle, die sich um k\u00fcnstliche Intelligenz sorgen: H\u00f6ren Sie auf zu fragen, was KI mit uns machen wird, und fragen Sie stattdessen, was wir mit KI machen werden. In dieser Folge von <cite>Ich, ich selbst und AI<\/cite>erkl\u00e4rt der Wirtschaftswissenschaftler der Stanford University, warum Technologie nicht das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr Fortschritt ist \u2013 sondern Menschen, Organisationen und Institutionen. Gest\u00fctzt auf neue Forschungsergebnisse zu den Auswirkungen von KI auf Arbeitspl\u00e4tze, Produktivit\u00e4t und Wirtschaftswachstum argumentiert er, dass die Zukunft nicht vorbestimmt ist: Sie wird von den Entscheidungen gepr\u00e4gt, die wir heute treffen. Dies ist ein aktuelles Gespr\u00e4ch \u00fcber menschliche Handlungsf\u00e4higkeit, gemeinsamen Wohlstand und warum die wichtigsten KI-Durchbr\u00fcche m\u00f6glicherweise weniger mit Technologie zu tun haben als damit, wie wir sie nutzen.<\/p>\n<aside class=\"callout-info\">\n<img decoding=\"async\" alt=\"Erik Brynjolfsson\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Stanford-Digital-Economy-Labs-Erik-Brynjolfsson.jpg\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Stanford-Digital-Economy-Labs-Erik-Brynjolfsson.jpg\" alt=\"Erik Brynjolfsson\"\/><\/p>\n<h4>Erik Brynjolfsson, Stanford Digital Economy Lab<\/h4>\n<p>Erik Brynjolfsson ist Jerry Yang und Akiko Yamazaki Professor und Senior Fellow am Stanford Institute for Human-Centered AI sowie Direktor des Stanford Digital Economy Lab. Er ist au\u00dferdem Ralph Landau Senior Fellow am Stanford Institute for Economic Policy Research, Professor by Courtesy an der Stanford Graduate School of Business und der Stanford Department of Economics sowie Research Associate am National Bureau of Economic Research.<\/p>\n<p>Als Bestsellerautor konzentriert sich Brynjolfsson in seiner Forschung auf die Untersuchung der Auswirkungen von Informationstechnologien auf Unternehmensstrategie, Produktivit\u00e4t und Leistung, digitalen Handel und immaterielle Verm\u00f6genswerte.<\/p>\n<\/aside>\n<p>Abonnieren <cite>Ich, ich selbst und AI<\/cite> auf <a href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/me-myself-and-ai\/id1533115958\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apple Podcasts<\/a> oder <a href=\"https:\/\/open.spotify.com\/show\/7ysPBcYtOPVgI6W5an6lup\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Spotify<\/a>.<\/p>\n<h4>Abschrift<\/h4>\n<p><strong>Allyson Ryder:<\/strong> Der heutige Gast hat eine k\u00fchne Provokation: KI wird nicht von der Technologie zur\u00fcckgehalten. Sie wird von uns zur\u00fcckgehalten. Neugierig, wie? Finden Sie es jetzt heraus.<\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Ich bin Erik Brynjolfsson von Stanford, und Sie h\u00f6ren <cite>Ich, ich selbst und AI<\/cite>. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Willkommen bei <cite>Ich, ich selbst und AI<\/cite>, ein Podcast von <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz erforschen. Ich bin Sam Ransbotham, Professor f\u00fcr Analytik am Boston College. Ich forsche \u00fcber Daten, Analytik und KI bei <cite>MIT SMR<\/cite> seit 2014 mit Forschungsartikeln, j\u00e4hrlichen Branchenberichten, Fallstudien und nun 13 Staffeln Podcast-Episoden. In jeder Episode sprechen Unternehmensf\u00fchrer, f\u00fchrende Forscher und KI-Politikgestalter mit uns dar\u00fcber, was KI-Hype von KI-Erfolg unterscheidet.<\/p>\n<p>Heute spreche ich mit Erik Brynjolfsson, der das Stanford Digital Economy Lab leitet und untersucht, wie Menschen Technologie im Allgemeinen und jetzt speziell KI nutzen. Er versucht dar\u00fcber nachzudenken, wie Technologie die Wirtschaft und Arbeit beeinflusst. Sein Buch <cite>Das zweite Maschinenzeitalter<\/cite> hat diese Debatte ma\u00dfgeblich gepr\u00e4gt. Und sein Team hat k\u00fcrzlich \u201eCanaries in the Coal Mine?\u201c ver\u00f6ffentlicht, ein Forschungspapier dar\u00fcber, was mit Berufseinsteigern passiert. Erik und ich treffen uns ein paar Mal im Jahr beim National Bureau of Economic Research, und er bringt immer etwas zur Sprache, das ich nicht bedacht hatte. Kein Druck, Erik, aber ich erwarte heute dasselbe. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Es ist gut, hier zu sein, Sam. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Willkommen zur Show. Beginnen wir mit dem Stanford Digital Economy Lab. K\u00f6nnen Sie uns einen kurzen \u00dcberblick geben, was das Labor macht? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Gerne. Wir untersuchen die digitale Wirtschaft. \u2026 Ich habe meine Zeit am MIT geliebt. Ich war dort \u00fcber 25 Jahre, aber jetzt bin ich hier im Silicon Valley, dem Epizentrum der KI-Revolution. Wir konzentrieren uns darauf, wie KI und andere digitale Technologien die Wirtschaft ver\u00e4ndern. Die Pr\u00e4misse des Labors und meiner Arbeit, meiner Karriere, ist, dass die Technologie sehr schnell voranschreitet. Die F\u00e4higkeiten sind erstaunlich. Gleichzeitig schreitet unser wirtschaftliches Verst\u00e4ndnis bei weitem nicht schnell genug voran. Unsere wirtschaftlichen Institutionen, F\u00e4higkeiten, Organisationen halten nicht Schritt. Meine Aufgabe ist es, zu versuchen, diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Es sind diese l\u00e4stigen Menschen. Die Technologie bewegt sich schnell. Organisationen und Menschen bremsen uns aus, nehme ich an, das ist die Zusammenfassung. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Das stimmt. Ein Gro\u00dfteil Ihrer Arbeit hat das auch hervorgehoben, und wir tun, was wir k\u00f6nnen, um Schritt zu halten. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich dachte an die <cite>Wettlauf gegen die Maschine<\/cite> Buch und \u2026 \u201eKanarienv\u00f6gel\u201c heute. Was verbindet all das? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> \u201eRennen gegen die Maschine\u201c \u2026 lautete die Schlagzeile. Die Schlussfolgerung war, dass wir mit Maschinen rennen sollten, nicht gegen Maschinen. Und das habe ich immer wieder betont \u2013 es gibt eine Chance f\u00fcr Menschen und Maschinen, zusammenzuarbeiten. Es passiert nicht automatisch. Es gibt viele Entscheidungen, die wir treffen m\u00fcssen, aber die Technologie erm\u00f6glicht alle m\u00f6glichen neuen M\u00f6glichkeiten. Diese zu erfinden und zu entdecken, ist ein gro\u00dfer Teil dessen, was wir Menschen tun m\u00fcssen. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich mag den Teil mit den Entscheidungen, weil ich denke, dass es so leicht f\u00fcr uns ist, in die Umgangssprache zu verfallen und zu sagen: \u201eKI macht dies, Technologie macht das.\u201c Ich wei\u00df, dass du dagegen warst. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Das ist genau richtig. Es ist wahrscheinlich eine der h\u00e4ufigsten Fragen, die ich bekomme: \u201eWas wird KI mit uns machen? Was wird KI als N\u00e4chstes bewirken?\u201c Ich sage dann: \u201eMoment mal, die Pr\u00e4misse deiner Frage ist falsch. Es hei\u00dft: \u201aWas werden wir mit KI machen?\u2018\u201c <\/p>\n<p>Dies ist ein unglaublich m\u00e4chtiges Werkzeug, wohl das m\u00e4chtigste Werkzeug, das wir Menschen je hatten. Fast per Definition bedeutet das, dass wir mehr F\u00e4higkeiten haben, die Welt zu ver\u00e4ndern, als je zuvor. Also lasst uns dar\u00fcber nachdenken, wie wir das nutzen wollen. Es stellt sich heraus, dass unsere Werte, unsere Entscheidungen jetzt mehr z\u00e4hlen als in der Vergangenheit, weil wir diese F\u00e4higkeit haben, einen wirklich gro\u00dfen Eindruck im Universum zu hinterlassen, im Guten wie im Schlechten. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ja, im Guten wie im Schlechten. Ich denke, das wird wahrscheinlich ein paar Mal zur Sprache kommen, w\u00e4hrend wir hier reden. <\/p>\n<p>Ich habe dar\u00fcber nachgedacht, wie viel du in dem fr\u00fchen <cite>Wettlauf gegen die Maschine<\/cite> Buch richtig hattest. Aber das ist als Akademiker nicht interessant. Was, denkst du, hast du falsch gemacht? Was hat dich \u00fcberrascht? Was hat sich anders entwickelt, als du es vor 16 Jahren oder vor 15 Jahren gedacht hast? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Nun, zuallererst, da wir dar\u00fcber sprechen, was wir falsch gemacht haben, sollte ich betonen, dass dies zusammen mit Andy McAfee geschrieben wurde, zusammen mit <cite>Das zweite Maschinenzeitalter<\/cite>Er war bei vielen meiner Projekte ein Partner.  <\/p>\n<p>Was haben wir falsch gemacht? Wir haben uns einige Fortschritte angesehen \u2013 ich m\u00f6chte besonders hervorheben, in <cite>Das zweite Maschinenzeitalter<\/cite>haben wir damit begonnen, eine Fahrt in Googles selbstfahrendem Auto zu machen. Eigentlich war es 2012, direkt nachdem wir <cite>Wettlauf gegen die Maschine<\/cite>geschrieben hatten, fuhren wir von Mountain View nach San Francisco. Ich muss sagen, ich dachte: \u201eWow, selbstfahrende Autos sind gleich um die Ecke\u201c, metaphorisch, und ich dachte, es w\u00fcrde sehr schnell passieren. Es hat offensichtlich l\u00e4nger gedauert. Ich fahre hier in der San Francisco Bay Area und in der Stadt ziemlich oft in selbstfahrenden Autos mit. Sie haben sie schon eine Weile, und jetzt sind sie auch nach Palo Alto gekommen, und man kann sie die ganze Strecke auf der Autobahn fahren. Aber das ist 15 Jahre sp\u00e4ter. <\/p>\n<p>Es hat eine Weile gedauert, und ich denke, ich war da zu optimistisch. Das hei\u00dft, ich denke, ich habe untersch\u00e4tzt, wie schnell die Technologie in anderer Hinsicht voranschreiten w\u00fcrde. Die Art und Weise, wie du und ich mit [gro\u00dfen Sprachmodellen] sprechen k\u00f6nnen, sei es ChatGPT oder Gemini oder Claude, und sie Arbeit erledigen lassen, h\u00e4tte ich nicht erwartet, dass das so schnell passiert. Ich meine, im Grunde h\u00e4tte ich das als [k\u00fcnstliche allgemeine Intelligenz] betrachtet, wenn du mich 2012 oder 2015 gefragt h\u00e4ttest. Es ist also ziemlich cool, dass man wirklich gute Ratschl\u00e4ge von ihnen bekommen kann. Wir alle wissen, dass sie immer noch halluzinieren und Fehler machen, aber das tun wir Menschen auch. Im Durchschnitt sind sie wirklich ziemlich gut. Das ist also schneller passiert. Da haben wir uns ein bisschen geirrt. <\/p>\n<p>Der entt\u00e4uschendste Teil ist dann: Schau, ich wusste, dass wir nur dar\u00fcber sprachen, wie sich menschliche Institutionen langsamer \u00e4ndern als Technologie. Aber oh mein Gott, ich hatte nicht erwartet, dass es so viel langsamer ist. Manchmal kommt es mir fast so vor, als w\u00fcrde es sich r\u00fcckw\u00e4rts bewegen. Das war also ziemlich entt\u00e4uschend, dass unsere politischen Institutionen, unsere Unternehmen, Organisationen nicht Schritt halten. Die Produktivit\u00e4t w\u00e4chst nicht schneller als zu Beginn dieser KI-Revolution, vielleicht ein bisschen, wenn man genau hinsieht. Aber wir setzen diese F\u00e4higkeiten nicht wirklich in bessere Gesch\u00e4ftsergebnisse oder die Art von Vorteilen um, die wir uns alle erhoffen. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich bin in Palo Alto in einem der automatisierten Autos mitgefahren, bei dem letzten Treffen, wo ich dich gesehen habe. Es wurde sehr schnell langweilig. Ich war ein paar Sekunden fasziniert und dann sehr schnell gelangweilt. Du hast angesprochen, dass das vor ein paar Jahren AGI gewesen w\u00e4re, oder LLM-Sachen w\u00e4ren vor ein paar Jahren AGI gewesen, aber das ist es nicht mehr. Wie viel davon ist eine Art \u201eFrosch kochen\u201c, wir gew\u00f6hnen uns an diese Technologien, es braucht noch mehr, um uns zu beeindrucken? Ist das ein Teil davon? Ist es ein Messproblem? Ist es eine J-Kurve, auf die wir gleich zur\u00fcckkommen werden? Alles davon? Nichts davon? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Alles davon. Ein Teil davon ist, wie du gesagt hast, dass man sich im selbstfahrenden Auto langweilt; die ersten Minuten sind irgendwie be\u00e4ngstigend und aufregend, und dann ist es spannend. Und dann, innerhalb einer halben Stunde, denkt man: \u201eOK, ich verstehe das irgendwie.\u201c Diese Autos fahren irgendwie wie meine Gro\u00dfmutter, sehr vorsichtig und langsam, was, denke ich, das Richtige ist. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Deshalb hast du Boston vielleicht verlassen. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Genau. Ihre Unfallrate ist 90 % niedriger als bei Menschen. Ich freue mich auf den Tag, an dem alle Autos so sind. Im Moment sind sie von Punkt zu Punkt ein bisschen langsamer. Manchmal, wenn ich es eilig habe, nehme ich tats\u00e4chlich einen Uber, weil ich wei\u00df, dass der Fahrer eher bereit ist, Abstriche zu machen, sozusagen. Aber ein Teil davon ist, dass wir Dinge, die anfangs atemberaubend waren, irgendwie als selbstverst\u00e4ndlich hinnehmen. <\/p>\n<p>Ich denke, unsere Gehirne sind darauf ausgelegt, sich an Dinge zu gew\u00f6hnen. Aber die anderen beiden Dinge, die du gesagt hast, sind, denke ich, wichtiger und interessanter. Eines ist das Messproblem. Unsere wirtschaftlichen Kennzahlen sind einfach nicht darauf ausgelegt, viele der Vorteile von KI zu erfassen, insbesondere die Vorteile von kostenlosen digitalen G\u00fctern. Also haben wir eine ganze Methodik, um das anzugehen. Vielleicht k\u00f6nnen wir sp\u00e4ter dar\u00fcber sprechen.<\/p>\n<p>Der andere Teil ist die J-Kurve. Damit haben wir das Gespr\u00e4ch begonnen \u2013 es gibt wirklich eine L\u00fccke und eine Schwierigkeit, F\u00e4higkeiten in echte Gesch\u00e4ftsver\u00e4nderungen zu \u00fcbersetzen. Das liegt daran, dass es so viele komplement\u00e4re Verm\u00f6genswerte und Investitionen gibt, die get\u00e4tigt werden m\u00fcssen. Viele von ihnen m\u00fcssen erfunden werden, und wir wissen nicht, was sie sind, diese komplement\u00e4ren Ko-Erfindungen neuer Gesch\u00e4ftsprozesse, neuer F\u00e4higkeiten, v\u00f6llig neuer Gesch\u00e4ftsmodelle und Arbeitsweisen. Sie sind schwierig, und wir haben Unternehmer, Manager, Business-School-Professoren und Berater, die alle daran arbeiten, sie herauszufinden.<\/p>\n<p>In fr\u00fcheren Arbeiten, die ich mit [University of Pennsylvania\u2019s] Lorin Hitt und Prasanna (Sonny) Tambe und anderen gemacht habe, fanden wir heraus, dass die Investitionen in diese immateriellen Verm\u00f6genswerte etwa zehnmal gr\u00f6\u00dfer sind als die direkten Investitionen in Computertechnologie. Aber da sie weitgehend immateriell, weitgehend unsichtbar sind, neigen wir dazu, sie nicht so sehr zu sch\u00e4tzen, und wir messen sie nicht, und die Leute erkennen nicht einmal, dass sie da sind. Aber wir versuchen, sie in unserer Forschung sichtbarer zu machen und ein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr zu schaffen, dass man diese Investitionen auch t\u00e4tigen muss. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Eigentlich ist das Messproblem riesig und schwierig. Ich erinnere mich, dass du und [Carnegie Mellon University\u2019s] Avinash Collis \u00fcber die Messung des Werts von Wikipedia und Facebook und diesen anderen Technologien gesprochen habt. All das ist einfach extrem schwer zu messen. Und wenn wir Dinge nicht messen, machen wir einen schlechten Job, denke ich. <\/p>\n<p>Lass uns vielleicht zum Messen wechseln, weil ich denke, dass eine der coolen Geschichten \u00fcber deine Studie \u201eKanarienv\u00f6gel im Kohlebergwerk\u201c \u2026 ich denke, dein Hauptergebnis war, dass Menschen im Alter von 22 bis 25 am st\u00e4rksten betroffen waren [und] etwa 16 % ihrer Besch\u00e4ftigung verloren haben. Aber du verwendest ADP-Gehaltsdaten, um das herauszufinden. Das ist ein sehr interessantes Informationssignal. Erz\u00e4hl uns von dieser Studie. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Wie alle anderen haben wir all diese Schlagzeilen gesehen, dass KI Arbeitspl\u00e4tze vernichtet, oder andere Schlagzeilen, dass KI Arbeitspl\u00e4tze schafft. In jedem beliebigen Monat gibt es Hunderttausende von Menschen, die Arbeitspl\u00e4tze gewinnen oder verlieren. Ein halbwegs guter Journalist kann leicht Beispiele f\u00fcr beides finden und eine Erz\u00e4hlung darum herum aufbauen, oder einfach einen Mann auf der Stra\u00dfe, mit dem er sprechen kann. F\u00fcr mich zumindest wei\u00df ich nicht wirklich, wie ich das aggregieren soll. Was ist die wahre Geschichte? Also wollten wir Daten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab bekommen. <\/p>\n<p>Als wir uns die aktuelle Bev\u00f6lkerungsbefragung ansahen, sahen wir nicht wirklich viel, und als wir uns die oberste Zeile von ADP ansahen, dem weltweit gr\u00f6\u00dften Gehaltsabrechnungsdienstleister, teilten sie uns die Daten hier im Digital Economy Lab mit. Wir sahen tats\u00e4chlich auch in der obersten Zeile nicht viel. Ich dachte fast: \u201eOK, wir schreiben eine Geschichte dar\u00fcber, wie das alles nur eine Menge Hype ist.\u201c Aber dann sind wir etwas tiefer eingetaucht, und einige der Untergruppen, die diese sehr gro\u00dfen Effekte hatten, wie du gerade erw\u00e4hnt hast, Menschen im Alter von 22 bis 25, Berufsanf\u00e4nger, hatten einen merklichen R\u00fcckgang der Besch\u00e4ftigung, aber es wurde wirklich auff\u00e4llig, als man es danach unterteilte, wie stark sie KI ausgesetzt waren. <\/p>\n[OpenAIs] Tyna Eloundou, [University of Pennsylvania\u2019s] Daniel Rock und andere haben eine Taxonomie erstellt, in der sie alle Aufgaben in der Wirtschaft, 18.000 verschiedene Aufgaben, danach bewerten, wie stark sie LLMs ausgesetzt sind. K\u00f6nnte ein LLM dir helfen, ein Memo zu schreiben? Auf jeden Fall. K\u00f6nnte ein LLM dir helfen, eine Kiste zu heben? Nicht wirklich. Wenn man jede Aufgabe so bewertet und sie dann zu Berufen zusammenfasst, hat man im Grunde eine Punktzahl daf\u00fcr, ob dieser Beruf von LLMs betroffen sein wird oder nicht. <\/p>\n<p>Wir haben uns etwa 750 Berufe angesehen. Wir haben sie in Quintile eingeteilt. Das am st\u00e4rksten exponierte Quintil, etwas \u00fcber hundert Berufe in dieser j\u00fcngsten Altersgruppe, hatte zun\u00e4chst einen R\u00fcckgang von etwa 12 % bis 13 %. Jetzt sind es eher 16 % bis 17 % Besch\u00e4ftigungsr\u00fcckgang im Vergleich zu den anderen Berufen. Es ist also wirklich ziemlich auff\u00e4llig. Wir haben keinen Besch\u00e4ftigungsr\u00fcckgang bei den \u00e4lteren Arbeitnehmern gesehen, selbst in den exponierten Berufen. Man muss es wirklich so aufschl\u00fcsseln. <\/p>\n<p>Selbst wenn wir andere Faktoren kontrollierten, wie wir die Zinss\u00e4tze kontrollierten, kontrollierten wir die Tech-Branche \u2013 man kann die gesamte Tech-Branche herausnehmen, wenn man will, oder die \u00dcberbesetzung im Tech-Bereich kontrollieren \u2013 man kann Remote-Arbeit kontrollieren, man kann Bildung kontrollieren, nichts davon hat das Kernresultat ausgehebelt. Wir hatten weiterhin diesen sehr deutlichen R\u00fcckgang. <\/p>\n<p>Ich kann noch etwas sagen, n\u00e4mlich dass, wie ich erw\u00e4hnte, die \u00e4lteren Arbeitnehmer gut dastanden. Es gibt ein paar andere Gruppen, die gut dastanden. Eine sind die Menschen in den nicht exponierten Berufen. Wenn man sich also das andere Ende des Spektrums ansieht, wie h\u00e4usliche Pflegehelfer, bei denen KI sie nicht ann\u00e4hernd so stark beeinflusst, hatten sie tats\u00e4chlich wachsende Besch\u00e4ftigung, sogar f\u00fcr die jungen Arbeitnehmer. <\/p>\n<p>Und dann war das interessanteste Ergebnis, das mich am meisten begeistert, dass, wenn man die Art und Weise, wie sie KI einsetzen, haupts\u00e4chlich in Automatisierung und Arbeitsplatzvernichtung versus Erweiterung und Schaffung neuer F\u00e4higkeiten, neuer M\u00f6glichkeiten, Dinge zu tun, die man noch nie zuvor getan hat, unterteilt, die automatisierende Gruppe sinkende Besch\u00e4ftigung hatte, und die erweiternde Gruppe, diejenigen, die neue F\u00e4higkeiten lernten, wachsende Besch\u00e4ftigung hatte. Es ist also eine Art doppelter Gewinn: h\u00f6here Produktivit\u00e4t und wachsende Besch\u00e4ftigung. Aus irgendeinem Grund wird das in der Presse nicht so oft aufgegriffen, wenn sie \u00fcber unsere Forschung schreiben, aber ich denke, es ist wirklich wichtig, dass wir herausgefunden haben, dass KI mit h\u00f6herer Besch\u00e4ftigung f\u00fcr bestimmte Arten von Arbeitnehmern verbunden sein kann. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich denke, das h\u00e4ngt damit zusammen, wie man es nutzt, mit Ihrer Entscheidungsfindung, den Entscheidungen, die wir alle dabei treffen. Das \u00fcberrascht mich nicht, denn wenn ich \u00fcber eine Aufgabe nachdenke und zur\u00fcckkomme auf diese Aggregation von Aufgaben, die Sie erw\u00e4hnt haben, bin ich mir sicher, dass kein Job zu hundert Prozent die Liste der Aufgaben und zu hundert Prozent die Liste der nicht automatisierbaren Aufgaben abdeckt. Die Zusammensetzung dieser Aufgabe wird Teile dieser Arbeitspl\u00e4tze wertvoller machen. Das wird diese Teile wertvoller machen. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Genau. Das ist ein weiterer wirklich wichtiger Punkt: Sie k\u00f6nnen jeden Beruf nehmen; [jeder hat] ein B\u00fcndel von Aufgaben. In O*Net hat ein typischer Beruf 20 bis 30 Aufgaben. Ein Radiologe hat 26 verschiedene Aufgaben. [Informatiker] Geoffrey Hinton sagte bekanntlich: \u201eMedizinische Bilder lesen, das ist es, was Radiologen tun. Das wird durch KI ersetzt werden.\u201c Was er nicht ber\u00fccksichtigte, war, dass es 25 andere Aufgaben gab, die Radiologen erledigen, und die meisten davon wurden nicht von KI beeinflusst. <\/p>\n<p>Der Nettoeffekt war, dass, als das Lesen von Bildern durch KI billiger und besser wurde, dies tats\u00e4chlich den Wert von Radiologen f\u00fcr die Erledigung dieser anderen Aufgaben erh\u00f6hte, und die Netto-Besch\u00e4ftigung f\u00fcr Radiologen wuchs. Ich sage nicht, dass das immer passiert, aber es gibt definitiv F\u00e4lle \u2013 manche nennen es Jevons-Paradoxon \u2013, bei denen die Ver billigung einer Sache die Nachfrage danach erh\u00f6ht, und man am Ende mehr Besch\u00e4ftigung hat statt weniger, selbst wenn es effizienter wird. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich denke, das ist das Frustrierende. Ich denke, jeder w\u00fcrde gerne eine Antwort haben, die lautet: \u201eHier ist die klare Antwort\u201c, und worauf Sie hier gesto\u00dfen sind, ist einfach ein gigantisches \u201eEs kommt darauf an\u201c, und es h\u00e4ngt von einer zunehmend komplizierten Menge von Dingen ab.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Nun, lassen Sie es mich etwas einfacher machen. Es ist etwas komplizierter als die einfache Geschichte, dass man immer Arbeitspl\u00e4tze vernichtet, oder dass es immer Arbeitspl\u00e4tze schafft. Aber als \u00d6konom ist ein wirklich n\u00fctzliches Werkzeug f\u00fcr mich \u2013 und ich werde etwas fachspezifisch f\u00fcr Ihre Leser werden, aber es wird eine n\u00fctzliche Zeit sein \u2013, dass Sie an eine Nachfragekurve denken k\u00f6nnen. Wenn der Preis f\u00e4llt, steigt die Menge. Nachfragekurven sind abw\u00e4rts geneigt. Die meisten von uns wissen intuitiv: Wenn man etwas billiger macht, werden die Leute mehr davon kaufen.<\/p>\n<p>Aber was wirklich z\u00e4hlt, ist, wie steil diese Nachfragekurve ist. Bei manchen Produkten, wie \u00c4pfeln, werden Sie, selbst wenn Sie sie zehnmal billiger machen, nicht zehnmal mehr \u00c4pfel kaufen. Vielleicht kaufen Sie ein paar mehr \u00c4pfel. Aber die Nachfragekurve ist ziemlich steil. Wenn also die Preise sinken, geben Sie am Ende weniger aus. Das ist ziemlich intuitiv. Die meisten Leute denken, dass alle G\u00fcter so sind.<\/p>\n<p>Es stellt sich heraus, dass nicht alle G\u00fcter so sind. Es gibt viele G\u00fcter, bei denen, wenn der Preis sinkt, selbst nur ein wenig, die Menge stark steigt, wie zum Beispiel Flugreisen. Fr\u00fcher flogen nur sehr wenige Menschen mit dem Flugzeug quer durchs Land, aber jetzt ist es billiger, und viele von uns fliegen viel zu oft quer durchs Land. Es gibt also G\u00fcter und Dienstleistungen wie diese. Das nennt man elastische Nachfrage oder eine flache Nachfragekurve.<\/p>\n<p>Wann immer Sie solche Situationen haben, haben Sie tats\u00e4chlich eine wachsende Nachfrage nach etwas, und am Ende haben Sie mehr Ausgaben. Mindestens die H\u00e4lfte der G\u00fcter und Dienstleistungen in der Wirtschaft befindet sich auf dieser Seite der Kurve. Das sind wirklich gute Nachrichten. Es bedeutet, dass, wenn wir produktiver, effizienter werden, einige Dinge schrumpfen, aber andere Dinge wachsen. Ich denke, es gibt eine etwas zu gro\u00dfe Voreingenommenheit in der \u00f6ffentlichen Diskussion hin zu der Seite, die schrumpft. Eines der Dinge, die ich mit Ihrem Podcast erreichen m\u00f6chte, ist, mehr Menschen dazu zu bringen, \u00fcber die Seite nachzudenken, die w\u00e4chst. <\/p>\n<p>Ich unterrichte einen Masterkurs, in dem wir den Leuten im Grunde zeigen, wie man diese neuen M\u00f6glichkeiten zur Verm\u00f6gensbildung identifiziert und entdeckt, wie man KI nutzen kann, um neue Arten von Dingen zu tun, um unternehmerische Unternehmungen zu schaffen. Je mehr wir das tun, desto besser, denke ich, werden die Leute dran sein. Sie werden sich selbst helfen, und sie werden der \u00fcbrigen Wirtschaft helfen, indem sie neue Dinge erfinden. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> \u00c4pfel sind ein gro\u00dfartiges Beispiel. Wie Sie sagen, konsumieren wir sie nicht, wenn wir mehr davon haben, aber ich kenne kein Unternehmen, das sagt: \u201eSo ziemlich alle IT-Projekte, die wir uns jemals vorstellen k\u00f6nnten, f\u00fchren wir durch.\u201c Sie wissen, was ich meine? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Ja, genau. Es scheint eine fast unendliche Nachfrage nach der L\u00f6sung aller Arten von IT-Problemen zu geben. Wenn ich mich in der Welt umsehe, sehe ich keinen Mangel an Problemen. Armut, Umwelt, insbesondere das Gesundheitswesen, das sind alles Dinge, bei denen wir viel mehr Ressourcen gebrauchen k\u00f6nnten, und ich sehe nicht, dass uns die M\u00f6glichkeiten ausgehen, diese anzugehen. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Die Fantasie, dass uns diese Art von Problemen ausgehen w\u00fcrden, ist gro\u00dfartig, aber ich glaube nicht, dass das in den n\u00e4chsten Jahren passieren wird, in den n\u00e4chsten Jahrhunderten. Gehen wir zur\u00fcck zu dieser J-Kurven-Idee. Erkl\u00e4ren Sie zun\u00e4chst ein wenig, was die J-Kurve ist und wie die Leute dar\u00fcber denken sollten? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Dies ist ein weiteres Konzept, das die Leute, wie ich finde, sehr n\u00fctzlich finden, und zwar, dass es immer dann, wenn es eine wichtige, m\u00e4chtige Technologie gibt, die wir \u00d6konomen als Basistechnologien bezeichnen. Fr\u00fcher sagten wir einfach GPT, aber meine KI-Freunde haben dieses Akronym gestohlen. Aber KI ist beides. Sie ist ein generativer, vortrainierter Transformer, wie GPT-5, aber sie ist auch eine Basistechnologie wie die Dampfmaschine, Elektrizit\u00e4t, der Verbrennungsmotor und Autos. Das sind die Dinge, die tats\u00e4chlich das meiste Wirtschaftswachstum, die meiste Produktivit\u00e4t angetrieben haben. Sie sind der Grund, warum wir einen h\u00f6heren Lebensstandard haben als unsere Vorfahren vor ein paar hundert Jahren oder sogar vor 50 Jahren. <\/p>\n<p>KI ist die wichtigste Basistechnologie unserer Zeit, vielleicht der gesamten Geschichte. Aber die Sache mit diesen Basistechnologien ist, dass der Wert wirklich von den komplement\u00e4ren Verm\u00f6genswerten kommt. Mit Elektrizit\u00e4t erm\u00f6glichte sie Gl\u00fchbirnen, Elektromotoren und Klimaanlagen und schlie\u00dflich Computer und viele andere Dinge. Mit KI erm\u00f6glicht sie alle Arten von neuen Gesch\u00e4ftsprozessen, und es sind nicht nur die physischen Technologien. Es sind auch diese immateriellen Verm\u00f6genswerte, \u00fcber die wir zuvor gesprochen haben. Das ist gro\u00dfartig. Die Sache ist, dass diese immateriellen Verm\u00f6genswerte Zeit brauchen, um geschaffen zu werden. Sie sind teuer. Man muss in sie investieren. Ob man nun Berater einstellt oder es selbst macht, man muss die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu erfinden. <\/p>\n<p>W\u00e4hrend dieser kostspieligen Phase gibt man mehr aus, w\u00e4hrend man seine Gesch\u00e4ftsprozesse neu erfindet, aber die Produktion steigt nicht sofort. Mathematisch bedeutet das mehr Input, keine Steigerung des Outputs, [und] die Produktivit\u00e4t, zumindest wie sie konventionell gemessen wird, sinkt. Das ist also der absteigende Teil der J-Kurve. Sp\u00e4ter beginnt man dann, die Fr\u00fcchte zu ernten. Man beginnt, diese neuen Gesch\u00e4ftsprozesse zu nutzen, um mehr Output zu erzeugen. Jetzt steigt der Output. Und das ist der aufsteigende Teil der J-Kurve. <\/p>\n<p>Was wir bei den meisten Basistechnologien sehen, ist, dass es anfangs eine Flaute gibt, in der die Produktivit\u00e4t niedrig oder sogar negativ ist, und sp\u00e4ter steigt sie dann an. Es ist schwer zu sehen, wo genau wir bei KI stehen. Wir sind mittendrin. Aber wenn man auf die fr\u00fchere Geschichte zur\u00fcckblickt, wenn man zum Beispiel auf die Elektrizit\u00e4t zur\u00fcckblickt \u2013 ich habe in meiner Doktorarbeit einiges davon geschrieben \u2013, glauben Sie es oder nicht, es dauerte etwa 20 bis 30 Jahre, in denen Unternehmen versuchten, die Organisation von Fabriken neu zu erfinden. <\/p>\n<p>Sie installierten Elektromotoren. Zuerst erzielten sie nicht viel Produktivit\u00e4t. [Der \u00d6konom] Paul David und andere haben das sehr sorgf\u00e4ltig dokumentiert. Buchst\u00e4blich bis zu 30 Jahre lang gab es in den Fabriken w\u00e4hrend der Elektrifizierung praktisch keinen Produktivit\u00e4tszuwachs, was bemerkenswert ist, aber schlie\u00dflich gestalteten sie die Organisation der Fabriken komplett neu. Anstatt um einen zentralen Motor wie eine Dampfmaschine herum gruppiert zu sein, hatten sie separate Motoren f\u00fcr jedes Ger\u00e4t, und sie verteilten die Arbeit, und sie legten das Layout basierend auf dem Materialfluss fest. <\/p>\n<p>Als sie das taten, begann die Produktivit\u00e4t sprunghaft anzusteigen, sie verdoppelte und verdreifachte sich sogar. Aber wie gesagt, es dauerte 30 Jahre. Ich glaube nicht, dass KI 30 Jahre brauchen wird. Ich bin mir ziemlich sicher, dass es bereits beginnt. Aber gleichzeitig dauert es l\u00e4nger, als einige meiner Technologiefreunde, einige meiner KI-Freunde erwarten. Sie denken, dass man, sobald man die KI erfunden hat, fertig ist. <\/p>\n<p>Die Realit\u00e4t ist, wie Sie, Sam, in Ihrer Arbeit und in meiner Arbeit wissen, dass eine Menge Gesch\u00e4ftsprozess-Neugestaltung stattfinden muss. Wir sind mittendrin, und ich tue, was ich kann, um das zu beschleunigen. Mein Unternehmen Workhelix ist stark daran beteiligt, Unternehmen zu zeigen, wie sie die M\u00f6glichkeiten zur Wertsch\u00f6pfung identifizieren k\u00f6nnen. Wenn wir das beschleunigen k\u00f6nnen, w\u00e4re das gro\u00dfartig, aber wir werden immer noch ein bisschen eine J-Kurve haben. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich denke zur\u00fcck an die Zeit der Elektrizit\u00e4t. Ich vermute, sie hatten damals nicht den Druck der viertelj\u00e4hrlichen Aktienberichte und das Bed\u00fcrfnis nach sofortigen Ergebnissen, mit dem die Leute heute vielleicht umgehen m\u00fcssen.<\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Das Wichtigste, ehrlich gesagt, ist, dass sie nicht wirklich all unsere Institutionen hatten. Nicht, um uns selbst auf die Schulter zu klopfen, aber es gab keine Business Schools. Beratungsb\u00fccher [und] die gesamte Wissenschaft des Industrieingenieurwesens und des Managements gab es nicht. Ich bin zur\u00fcckgegangen und habe einige der B\u00fccher gelesen. Ich ging zur Baker Library der Harvard Business School, und sie hatten diese alten B\u00fccher, und es war ziemlich primitiv, wie sie \u00fcber Dinge dachten. <\/p>\n<p>Jetzt gibt es ein viel gr\u00f6\u00dferes \u00d6kosystem, das Unternehmen hilft, ihre Gesch\u00e4ftsprozesse neu zu gestalten. Es braucht immer noch Zeit und Neugestaltung [und Umschulung] ihrer Belegschaft. Aber ich habe das Gef\u00fchl, dass Manager sich dessen jetzt viel bewusster sind, und sie engagieren sich viel aggressiver, und sie teilen Best Practices. <\/p>\n<p>Bei Workhelix haben wir ein Tool, das alle M\u00f6glichkeiten durchsucht und sie mit den Arbeitnehmern teilt, schaut, wer die Superuser sind, die wirklich hervorragende Leistungen erbringen, und sie dann mit dem durchschnittlichen Arbeitnehmer vergleicht. Es beschleunigt also das Lernen wahrscheinlich um das Zehnfache im Vergleich zu dem, was die Leute vorher getan h\u00e4tten, bevor sie solche Werkzeuge hatten. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Das gef\u00e4llt mir sehr gut, weil es wiederum Messung und einige andere Dinge einbezieht. Die j\u00e4hrliche Leistungsbeurteilung ist wirklich nicht mehr hilfreich. Die Idee, dass man eine bessere Messung dessen bekommen k\u00f6nnte, was man tut und wie man es tut, hilft. <\/p>\n<p>Lassen Sie mich ein wenig antagonistisch sein. Ich habe etwas geschrieben bei <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> vor einiger Zeit \u00fcber <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/rethink-ai-objectives\/\">KI-Ziele \u00fcberdenken<\/a>. Sie haben etwas geschrieben \u00fcber <a href=\"https:\/\/digitaleconomy.stanford.edu\/news\/the-turing-trap-the-promise-peril-of-human-like-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\">die Turing-Falle<\/a>. Ich glaube, der erste Impuls der Menschen ist, den Turing-Test zu bestehen, die Maschine das tun zu lassen, was der Mensch kann. Und das f\u00fchrt uns zu schrittweisen Verbesserungen bestehender Prozesse. Es scheint, als k\u00f6nnte die Messung unbeabsichtigt dazu beitragen, wenn wir nicht die richtigen Dinge messen. Was denken Sie dar\u00fcber, kurzfristig versus langfristig? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Nun, es gibt definitiv eine kurzfristige und eine langfristige Perspektive; [das sind] Ihre Ziele. Ich habe vor ein paar Monaten mit einer CFO gesprochen, und sie sagte mir: \u201eHey, wir m\u00fcssen wirklich den Nutzen von KI messen, den ROI.\u201c Und ich sagte: \u201eDas ist gro\u00dfartig. Sie sollten es messen. Erz\u00e4hlen Sie mir davon.\u201c Und sie sagte: \u201eDeshalb verlange ich von jeder Abteilung, mir mitzuteilen, wie viel Personalabbau sie durch KI erzielen.\u201c Ich dachte: \u201eMoment mal. Ich bin froh, dass Sie messen, aber ist das nicht ein bisschen einf\u00e4ltig? Denn ja, es ist nichts falsch daran, Kosten zu senken, aber es verpasst wirklich die gr\u00f6\u00dfere Chance, neue Dinge zu tun und Ihren Mitarbeitern zu erm\u00f6glichen, neue Arten von Wert zu schaffen.\u201c <\/p>\n<p>Da ist eine CFO, die Millionen von Dollar verdient, und der Grund, warum sie viel Geld verdient, ist, dass sie kreativer \u00fcber Wertsch\u00f6pfung nachdenken muss, nicht nur dar\u00fcber, Maschinen das tun zu lassen, was Menschen bereits tun, und sie zu ersetzen. Das ist der klassische Turing-Test: Kann man eine Maschine perfekt einen Menschen imitieren lassen?<\/p>\n<p>Das ist eine sehr enge Denkweise. Ich denke, Alan Turing war ein brillanter Kerl, aber ich glaube, diese Denkweise hat dem Einsatz von KI gro\u00dfen Schaden zugef\u00fcgt. Ich nenne es die Turing-Falle, weil ich denke, dass es eine Falle ist, sich nur darauf zu konzentrieren, KI zu nutzen, um Arbeiter zu ersetzen oder zu imitieren. Wir sollten auch dar\u00fcber nachdenken, wie KI uns erweitern und neue Dinge erm\u00f6glichen kann. Aber das erfordert neue Messgr\u00f6\u00dfen, wie: Wie schafft man neue Produkte und Dienstleistungen? Wie erreicht man h\u00f6here Kundenzufriedenheit? Wie verbessert man die Qualit\u00e4t, sowohl die Qualit\u00e4t der Produkte als auch die Qualit\u00e4t des Arbeitslebens der Mitarbeiter? <\/p>\n<p>All das wird in Ihrer engen Ersetzungsdenkweise nicht auftauchen, also ist das etwas, das auch mehr Zeit braucht, wie Sie sagten. Kurzfristigkeit neigt dazu, sich nur auf Kostensenkungen und das zu konzentrieren, was Sie bereits tun. Aber diejenigen, die den gr\u00f6\u00dften Wettbewerbsvorteil haben, diejenigen, die die nachhaltigsten Vorteile haben, sind diejenigen, die dar\u00fcber hinausdenken und neue Dinge tun, neue Gesch\u00e4ftsprozesse, neue Produkte und Dienstleistungen. Es passiert nicht in Wochen, aber wenn Sie es erreichen, haben Sie etwas, das Jahre h\u00e4lt. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Es gibt viele Bereiche, in denen Maschinen uns \u00fcbertreffen. Der einfachste Weg, um festzustellen, ob dies eine Maschine oder ein Mensch ist und den Turing-Test zu bestehen, ist, dass ich nicht sehr schnell Mathe machen kann. Unsere Ziele sind nicht genau der richtige Ma\u00dfstab, denke ich. Sie erw\u00e4hnten, dass die Menschen zu [Beginn] der Elektrifizierung keine Institutionen daf\u00fcr hatten. Neil Thompson [und] die MIT Initiative on the Digital Economy, [an der] Sie offensichtlich beteiligt waren, bevor Sie nach Stanford gingen, haben einen Science-Artikel, der besagt, dass etwa 90 % der wichtigsten neuen KI-Modelle aus der Industrie kommen. Wir haben diesen massiven Wechsel von der Wissenschaft und \u00f6ffentlicher Finanzierung [die] Technologievorteile [hervorbringt] hin zu den meisten davon, die von Technologieunternehmen und Startups kommen. Sie erw\u00e4hnten Palo Alto und das Epizentrum, das dort ist. Okay, ich bin besorgt. Ist das der richtige Ort f\u00fcr solche Dinge? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Ein Grund daf\u00fcr, dass es aus der Industrie kommt, ist, dass es unglaublich teuer geworden ist, diese sehr gro\u00dfen Modelle zu bauen. Es gibt diese Skalierungsgesetze f\u00fcr LLMs, bei denen, wenn man ein Modell gr\u00f6\u00dfer macht, [wenn es] mehr Daten, mehr Rechenleistung, mehr Parameter [hat], man eine vorhersagbare Leistungsverbesserung erh\u00e4lt. Also gingen sie von Ausgaben in Millionenh\u00f6he zu zig Millionen, Hunderten Millionen, Milliarden, jetzt zig Milliarden, sogar Hunderten Milliarden Dollar f\u00fcr das Training dieser Modelle \u00fcber. Keine Universit\u00e4t kann sich das leisten. Keine gemeinn\u00fctzige Organisation kann sich das leisten. Also sammeln die Unternehmen riesige Geldbetr\u00e4ge, w\u00e4hrend wir sprechen. Anthropic und OpenAI bereiten den B\u00f6rsengang vor. Google hat eine nette Cash-Maschine, die sie daf\u00fcr einsetzen k\u00f6nnen, ebenso wie Meta. <\/p>\n<p>Das ist es also, was das antreibt. Gleichzeitig sage ich meinen akademischen Kollegen: Ihr komparativer Vorteil liegt nicht darin, mehr Geld f\u00fcr Computer auszugeben. Es liegt darin, kreativ zu denken. Es gibt einige brillante Ideen, die einfach dadurch entstehen, dass man in seinem B\u00fcro sitzt und tiefgr\u00fcndig nachdenkt. Es ist immer noch eine gute Strategie.<\/p>\n<p>Ich hatte vor einiger Zeit ein Gespr\u00e4ch mit Geoffrey Hinton, und ich fragte ihn, welche Art von Hardware er verwendet, um seine Erkenntnisse und Entdeckungen zu machen. Er zeigte auf seinen Laptop, tippte darauf und sagte: \u201eDas ist die Hardware, die ich verwende.\u201c Und f\u00fcr diese Art von grundlegenden Durchbr\u00fcchen geht es nicht immer darum, Tausende von GPUs zu haben. <\/p>\n<p>Ich denke, Akademiker m\u00fcssen sich auf ihren komparativen Vorteil konzentrieren. Das hei\u00dft, es ist fair zu sagen, dass immer mehr der Spitzenforschung durch einen sehr teuren Ansatz erfolgt. In gewisser Weise ist es ein Zeugnis daf\u00fcr, wie wertvoll KI ist. Einer der Gr\u00fcnde, warum die Industrie es fr\u00fcher nicht tat, war nicht nur, dass es teuer war, sondern es hatte einfach keinen so gro\u00dfen Nutzen. <\/p>\n<p>Ich werde eine Geschichte erz\u00e4hlen. Das erste KI-Unternehmen, das ich gr\u00fcndete, war, ob Sie es glauben oder nicht, in den sp\u00e4ten 1980er Jahren. So alt bin ich. Ich gr\u00fcndete ein Expertensystem-Unternehmen mit Todd Loofbourrow. Expertensysteme sind diese regelbasierten Systeme. Wir haben f\u00fcr einige Banken und Personalabteilungen ein wenig Wert geschaffen, aber am Ende des Tages war es nichts im Vergleich zu dem Wert, den Unternehmen heute schaffen. Diese Art von KI war einfach nicht so wertvoll, um ehrlich zu sein. Erst jetzt, wo wir diese sehr leistungsstarken neuronalen Netze haben, gibt es wirklich kommerzielle Anreize, wie wir sie noch nie zuvor hatten. In gewisser Weise ist es ein Zeugnis f\u00fcr den Erfolg des Feldes, dass die Industrie so viel investiert, wie sie es tut. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich mag diesen Punkt. Die US-Regierung hat, glaube ich, letztes Jahr etwa eineinhalb Milliarden Dollar f\u00fcr nicht-milit\u00e4rische Forschung ausgegeben, und das ist ungef\u00e4hr das, was Google ausgibt. Sie wissen, die Budgets der [National Institutes of Health] und der [National Science Foundation] sind klein. Wie Sie anmerken, werden wir nicht in der Lage sein, diese auszustechen. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Aber dazu denke ich, es ist fair. Man m\u00f6chte beides haben. Ich meine, es ist die Aufgabe der Wissenschaft, es ist die Aufgabe der Bundesregierung, zu investieren, bevor es kommerziell rentabel ist. So viele der langfristigen Vorteile von F&amp;E sind nicht offensichtlich, und es gibt keinen kommerziellen Anreiz zu investieren. Das Internet, die fr\u00fche Raumfahrt, so viele grundlegende Durchbr\u00fcche in der Biologie, die unser Leben verl\u00e4ngert haben, sie geschahen in Universit\u00e4ten und Regierungslaboren, weil sie nicht kommerziell rentabel waren, aber sp\u00e4ter bauten die Leute darauf auf. Man kann nicht immer im Voraus sagen, welche sich auszahlen werden. Aber wenn man die Grundlagenforschung betreibt, zeigt die Erfolgsbilanz, dass irgendwann ein Prozentsatz von ihnen wirklich einen Unterschied in unserem Lebensstandard machen wird. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Das ist der grundlegende angewandte Schnitt. Wir m\u00fcssen die angewandten Dinge nicht finanzieren, weil sich der Markt darum k\u00fcmmert. Und bei den grundlegenden Dingen funktioniert die unsichtbare Hand nicht ganz so gut, oder sie funktioniert langsamer, als alle es sich w\u00fcnschen. <\/p>\n<p>Ich denke, Sie werden eine Reihe von Akademikern haben, die dies h\u00f6ren, weil sie neugierig sind, was Sie sagen. Worauf sollten die Leute achten? Was sind die Arten von Dingen, die in diese Kategorie fallen? Vielleicht ist eine Kritik, dass viele der Studien, die ich in der Wissenschaft sehe, sagen wir, Beratungsprojekte f\u00fcr Unternehmen sind. Was sind diese grundlegenden Arten von Ideen, die die Leute verfolgen sollten? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Nun, es gibt viele davon in vielen verschiedenen Bereichen, und ich denke, ich m\u00f6chte sie nicht vorschreiben, weil ich denke, dass ein Teil der Magie darin besteht, die Leute ihre eigenen Ideen verfolgen zu lassen, selbst wenn niemand von au\u00dfen den Wert darin sieht. <\/p>\n<p>Das gesagt, werde ich Ihnen meine eigene Liste geben. Ich konzentriere mich auf die wirtschaftliche Seite. Ich denke, dass die gr\u00f6\u00dfte L\u00fccke derzeit darin besteht, dass wir kein gutes Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr haben, wie KI die Wirtschaft ver\u00e4ndern wird. Wir erschaffen unglaublich leistungsstarke Informationsverarbeitungseinheiten. Als \u00d6konom kann man einen Markt als eine Informationsverarbeitungseinheit betrachten. Man kann Firmen und Organisationen als Informationsverarbeitungseinheiten betrachten. Wenn es eine tausendfache oder millionenfache Verbesserung bei KI gibt, w\u00e4re es ein Wunder, wenn sich nicht auch Firmen und M\u00e4rkte ver\u00e4ndern und wir neue Arten von Organisationen entwickeln, um Arbeit zu managen. Aber wir haben diese noch nicht herausgefunden. Ein gro\u00dfer Teil meiner Arbeit besteht also darin, zu verstehen: Wie sieht die Wirtschaft aus? [Was sind die] Firmen, M\u00e4rkte und vielleicht einige neue Arten von Einheiten, wenn KI leistungsst\u00e4rker wird, wenn sie Informationen aggregiert, wenn sie Informationen verarbeitet? Und wie werden wir dann die Konzentration von Reichtum und Macht managen, die daraus resultieren k\u00f6nnte? <\/p>\n<p>Ich bin super optimistisch, was das Potenzial der Technologie zur Steigerung der Produktivit\u00e4t angeht. Ich habe eine Wette, eine langfristige Wette darauf mit [Robert Gordon von der Northwestern University], und ich habe dar\u00fcber geschrieben, wie ich erwarte, dass die Produktivit\u00e4t wachsen wird. Gleichzeitig bin ich ziemlich besorgt, dass es, wenn wir es nicht richtig managen, zu einer noch gr\u00f6\u00dferen Konzentration von Reichtum f\u00fchren k\u00f6nnte, und das tendiert zu einer Konzentration von Macht. Und das k\u00f6nnte unsere Freiheiten beeintr\u00e4chtigen, wenn wir kein Wirtschaftssystem entwickeln, das nicht nur Wohlstandsschaffung, sondern auch gemeinsamen Wohlstand ausgleicht.<\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich habe vor dem Gespr\u00e4ch etwas \u00fcber Ihren Hintergrund nachgeschlagen, um mich zu erinnern, und ich sah den Ausdruck <em>achtsamer Optimist<\/em>, und es hat mich irgendwie getroffen. Also, was wird es brauchen, um uns zu dieser positiven Version der Zukunft zu bringen, im Gegensatz zur negativen Version der Zukunft? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Lassen Sie mich eine Minute nehmen, um zu definieren <em>achtsamer Optimist<\/em>, weil ich eine sehr spezifische Bedeutung daf\u00fcr habe. Es gibt viele Leute hier im Silicon Valley, die Optimisten sind, aber ich denke, zu viele von ihnen sind eine Art blinder Optimisten. Sie sagen: \u201eHey, Erik, mach dir keine Sorgen. Es hat in der Vergangenheit funktioniert. Es wird in der Zukunft funktionieren. Entspann dich.\u201c Es gibt auch viele Leute, die das sind, was ich blinde Pessimisten nenne. Sie sagen: \u201eOh mein Gott, wir sind verloren. Wir k\u00f6nnen nichts tun.\u201c Ich denke, beide Gruppen machen denselben Fehler. <\/p>\n<p>Es ist der, den wir zu Beginn der Sendung besprochen haben, n\u00e4mlich dass sie KI als etwas betrachten, das uns etwas antun wird, anstatt dass wir die Handlungsf\u00e4higkeit haben, die Zukunft zu kontrollieren. Ein achtsamer Optimist ist jemand, der eine Zukunft sieht und dann darauf hinarbeitet, sie zu verwirklichen, achtsam ist, sie zu schaffen, nicht einfach annimmt, dass sie automatisch passieren wird. <\/p>\n<p>Sie sind nicht wie Kinder an Weihnachten, [die] erwarten, dass Geschenke am n\u00e4chsten Morgen magisch erscheinen, sondern sie sind eher wie Kinder, die einen Baum sehen und einige Bretter sehen und denken: \u201eHey, wir k\u00f6nnten dort ein Baumhaus bauen.\u201c Dann sagen sie: \u201eNun, es wird nicht von selbst passieren. Lass uns herausfinden, wie wir es machen k\u00f6nnen.\u201c Und dann lassen sie diese optimistische Realit\u00e4t durch ihre harte Arbeit und ihre Vorstellungskraft wahr werden. Das ist die Art von Optimismus, die ich gerne sehen w\u00fcrde. Ich sehe nicht genug davon. Ich sehe viel zu viel Passivit\u00e4t. <\/p>\n<p>Ich habe letzte Woche Freitag die Abschlussvorlesung f\u00fcr meinen Kurs hier in Stanford gehalten, und eines der Dinge, die ich ihnen sagte, war, dass sie jedes Mal, wenn sie ... \u201eKI\u201c h\u00f6ren, an <em>verst\u00e4rkte Absicht<\/em>denken sollten, dass KI der gr\u00f6\u00dfte Verst\u00e4rker von Absicht ist, den es je gab. Was auch immer sie erreichen wollen, KI kann es verst\u00e4rken, aber es wird nicht ohne diese Handlungsf\u00e4higkeit, ohne diese Absicht passieren. <\/p>\n<p>Das ist also eine Botschaft, die ich an die breitere Welt haben m\u00f6chte: \u201eLasst uns dar\u00fcber nachdenken, was unsere Werte sind, welche Art von Wirtschaft wir gestalten wollen, welche Art von gemeinsamem Wohlstand wir schaffen wollen.\u201c Und ich meine das f\u00fcr alle, nicht nur f\u00fcr die Technologen und um ihnen diese Botschaft zu senden, sondern auch f\u00fcr politische Entscheidungstr\u00e4ger, auch f\u00fcr B\u00fcrger, f\u00fcr Arbeiter, f\u00fcr Manager. Lasst uns wirklich aktiv dar\u00fcber nachdenken, dies zu nutzen. <\/p>\n<p>In den n\u00e4chsten 10 Jahren erwarte ich, dass sich die Welt radikal ver\u00e4ndern wird. Aber es gibt keine einzige unvermeidliche Zukunft. [Wenn] Sie die Grenze zwischen, sagen wir, [den] Vereinigten Staaten und Mexiko oder anderen L\u00e4ndern \u00fcberqueren, k\u00f6nnen Sie sehen, dass verschiedene Institutionen zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen f\u00fchren, unterschiedlichen Niveaus von Wohlstand und Demokratie, und das gilt auch f\u00fcr die Zukunft. Wir k\u00f6nnen in vielen verschiedenen m\u00f6glichen Zuk\u00fcnften leben. Eines der Dinge, die ich hier im Digital Economy Lab mache, ist eine Menge Forschung, um zu verstehen, welche Wege eher zu diesen vorteilhaften Ergebnissen f\u00fchren. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Ich denke, das ist eine gro\u00dfartige Art, hier zu enden. Wir haben [keine] einfachen Antworten in die eine oder andere Richtung. Die Gewinne sind real, der Schaden ist real, und was gewinnt, ist eine Wahl, die wir jetzt treffen, und etwas, das wir unter Kontrolle haben. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Mehr denn je. Eines der interessanten Dinge ist, dass dies die Zeit f\u00fcr Philosophen, Geisteswissenschaftler, \u00d6konomen und Menschen ist, die dar\u00fcber nachdenken, welche Werte wir in der Welt verankern wollen. Mit dieser gr\u00f6\u00dferen Macht kommt gr\u00f6\u00dfere Verantwortung und mehr Potenzial, die Welt zu ver\u00e4ndern. Wir m\u00fcssen also wirklich bewusst dar\u00fcber nachdenken, welche Art von Welt wir in Zukunft gestalten wollen. Ich glaube nicht, dass dem genug Aufmerksamkeit geschenkt wurde, aber das Digital Economy Lab konzentriert sich teilweise darauf. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Danke, dass Sie die Zahlen und die Nuancen eingebracht haben. Wir sehen uns diesen Sommer in Boston. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Absolut. Ich freue mich darauf, Sam. Es war gro\u00dfartig, mit Ihnen zu sprechen. <\/p>\n<p><strong>Allison Ryder:<\/strong> Vielen Dank an alle, die heute zugeh\u00f6rt haben. Wir machen Sommerpause und kommen im Herbst mit einer spannenden Reihe von Rednern von Instacart, GoFundMe, Dropbox und Honeywell zur\u00fcck. Bitte schalten Sie dann wieder ein.<\/p>\n<p>In der Zwischenzeit hilft es unserer Show sehr, wenn Sie uns eine Apple Podcasts-Bewertung oder eine Spotify-Bewertung hinterlassen. Wenn unsere Show Ihr Leben und Ihre Arbeit wirklich beeinflusst hat, schreiben Sie uns bitte eine Nachricht. Sie erreichen uns unter <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/audio\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/mailto:smr-podcast@mit.edu\" target=\"_blank\">smr-podcast@mit.edu<\/a>. Wir w\u00fcrden uns freuen, von Ihnen zu h\u00f6ren. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p class=\"mmai-trademark\">\n        ICH, MICH UND KI<sup>\u00ae<\/sup> ist eine bundesweit eingetragene Marke des Massachusetts Institute of Technology.\n    <\/p>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">\u00dcber das Produktionsteam<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p><cite>Ich, ich selbst und AI<\/cite> ist ein Podcast, der von <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> und moderiert von Sam Ransbotham. Die Sendung wurde von David Lishansky konzipiert und von Allison Ryder produziert.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/sam-ransbotham\/\">Sam Ransbotham<\/a> ist Professor in der Abteilung f\u00fcr Informationssysteme an der Carroll School of Management am Boston College und Gastredakteur f\u00fcr <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite>der Initiative f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und Unternehmensstrategie \"Big Ideas\".<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>#Stanford #Digital #Economy #Labs #Erik #Brynjolfsson<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Themen Daten, KI &amp; maschinelles Lernen KI &amp; maschinelles Lernen Erik Brynjolfsson hat eine Herausforderung f\u00fcr alle, die sich \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz Sorgen machen: H\u00f6ren Sie auf zu fragen, was KI mit uns machen wird, und fragen Sie stattdessen, was wir mit KI machen werden. 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