https://substack.com/home/post/p-158101095
CoPilot für alles: Trainiert deine KI-Ersetzung einen Tastendruck nach dem anderen
Jack Morris – 28. Februar 2025
Der Autor arbeitete 2020–2021 remote bei Google und realisierte erst später, dass all seine digitalen Interaktionen – Tastendrücke, Mausbewegungen, Meetings – möglicherweise aufgezeichnet wurden. Neben Code und E-Mails könnten auch detaillierte Verhaltensmuster gespeichert worden sein. Diese “Behavioral Traces” könnten zur Entwicklung eines KI-Modells genutzt werden, das seine Arbeit nachahmt.
Automatisierung durch Verhaltensdaten
Unternehmen könnten auf Basis dieser Daten mit maschinellem Lernen Modelle trainieren, die Routineaufgaben automatisieren. Die Technologie ist bereits vorhanden: Supervised Learning und Transformer-Modelle könnten aus Bildschirminputs (Pixel, Audio) und Benutzeraktionen (Tastatureingaben, Mausbewegungen) ein Modell erzeugen, das die Handlungen eines Mitarbeiters vorhersagt und reproduziert.
Wie diese Modelle genutzt werden könnten
Anstatt einen Menschen direkt zu ersetzen, könnte ein “Copilot für alles” entstehen – ein System, das bestimmte Aufgaben eigenständig erledigt und den Menschen nur bei Unsicherheiten einbindet. Mögliche Anwendungsmodelle:
- Fast-Forward-Modus: Die KI übernimmt einfache Aufgaben in hoher Geschwindigkeit, während der Nutzer wartet. In bekannten Arbeitsprozessen könnte das System Arbeiten im “Zeitraffer” erledigen.
- Foreman-Modus: Ein Mensch überwacht mehrere KI-Assistenten, die weitgehend eigenständig arbeiten, aber bei Unsicherheiten Unterstützung benötigen. Dieses Modell erinnert an selbstfahrende Autos mit menschlichen Operatoren für Ausnahmefälle.
Grenzen und Herausforderungen
Während KI Routineaufgaben zuverlässig übernehmen kann, stößt sie in unvorhersehbaren Situationen an ihre Grenzen. Fehleranfälligkeit durch unbekannte Szenarien (“Exposure Bias”) bleibt ein Problem. Trotzdem schreitet die Entwicklung voran: Unternehmen werden versuchen, wiederkehrende Prozesse zu automatisieren, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern.
Was bedeutet das für Arbeitnehmer?
Der Fortschritt macht digitale Arbeit weniger vorhersehbar, indem monotone Aufgaben eliminiert werden. Wer unersetzbar bleiben will, sollte sich auf komplexe, kreative oder unerwartete Aufgaben spezialisieren – Tätigkeiten, die schwer zu modellieren sind. Die Zukunft gehört nicht den repetitiven Aufgaben, sondern denen, die sich kontinuierlich anpassen und Neues schaffen können.
Diskurs auf YCombinator
https://news.ycombinator.com/item?id=43220938
In der Hacker News-Diskussion zum Artikel “Copilot for Everything: Training your AI replacement one keystroke at a time” wurden vielfältige Perspektiven zur Fähigkeit von KI-Modellen, individuelle Persönlichkeiten zu imitieren, erörtert.
Erfassung digitaler Spuren und deren Grenzen
Einige Teilnehmer betonten, dass unsere digitalen Hinterlassenschaften – wie Social-Media-Beiträge, E-Mails und Textnachrichten – bereits eine umfangreiche Datenbasis darstellen, die es KI ermöglicht, bestimmte Aspekte unserer Persönlichkeit nachzubilden. Ein Nutzer äußerte jedoch Zweifel daran, dass diese Daten ausreichen, um eine vollständige Replikation einer Person zu ermöglichen, da viele Erfahrungen und Kenntnisse nicht digital erfasst sind. Er argumentierte, dass unsere Social-Media-Profile nur kleine Ausschnitte unserer tatsächlichen Persönlichkeiten darstellen und viele Menschen ihren vollständigen Charakter nicht in einem einzigen Medium offenbaren.
Entwicklung allgemeiner Persönlichkeitsmodelle
Ein weiterer Diskussionspunkt war die Möglichkeit, KI-Modelle zu entwickeln, die auf aggregierten Daten von Milliarden von Menschen basieren, um eine allgemeine menschliche Persönlichkeitsstruktur zu modellieren. Ein Teilnehmer schlug vor, Texte mit bekannten Autoren und Daten zu sammeln, um ein Modell zu trainieren, das Autoren vorhersagen und imitieren kann. Dieses Modell könnte dann genutzt werden, um fehlende Wissenslücken zu füllen und eine Person zu simulieren.
Bedenken hinsichtlich der Authentizität von Simulationen
Es wurden auch Bedenken geäußert, dass solche Simulationen nur die digitale Ausgabe einer Person erfassen und nicht die Vielzahl von Offline-Erfahrungen, die eine Person prägen. Ein Nutzer merkte an, dass es schwierig wäre, jemanden zu simulieren, der viel offline gelesen, gereist oder persönliche Gespräche geführt hat.
Praktische Anwendungen und ethische Überlegungen
Einige Teilnehmer stellten sich vor, wie es wäre, mit einer KI-Version ihres jüngeren Selbst zu interagieren, indem sie ihre Schreib- oder Sprechweise aus verschiedenen Lebensphasen replizieren. Andere wiesen darauf hin, dass solche Simulationen hauptsächlich für virtuelle Fokusgruppen oder Massenanalysen nützlich wären, anstatt individuelles Interesse an einzelnen Personen zu wecken.
Fazit
Die Diskussion reflektierte die Balance zwischen den technischen Möglichkeiten der KI und den ethischen sowie praktischen Herausforderungen bei der Nachbildung menschlicher Persönlichkeiten. Während digitale Daten eine Grundlage bieten, bleibt die Frage, inwieweit sie die Komplexität und Tiefe individueller Erfahrungen und Persönlichkeiten vollständig erfassen können.