Wenn ein Versager wie Guttenberg, der 5,9% Minuswachstum produzierte und dann die #Bundeswehr ruinierte, bei @CDU+@CSU wieder als Hoffnungsträger gilt, muss die Verzweiflung groß sein.
Aber hey, er kann nach rechtsaußen blinken und Lobbyismus. Nur das zählt offenbar noch!
Bilanz der letzten 3 Wochen:
5 Tweets von Merz zur Fußball-WM.
0 Tweets zur Hitzewelle. Ein Extremwetterereignis, das allein in NRW am Wochenende die Zahl der Todesfälle vervierfacht hat.
Merz, sortier deine Prioritäten.
By David Abbruzzes:
This Australian's reply to Trump's rant about “NATO not being there for America” is perfect.
"Mate. You run a country with 600,000 homeless people sleeping on the street tonight. A country where 40% of adults can't cover a $400 emergency without borrowing money. A country where insulin costs more than a car payment and people are rationing it to survive. A country where medical debt is the number 1 cause of bankruptcy. A country where women are dying in hospital car parks because doctors are too scared of abortion laws to treat a miscarriage.
You lock up more of your own citizens than any nation on earth. More than China. More than Russia. More than North Korea. The land of the free has 2 million people in cages, and a quarter of them haven't even been convicted of anything. They're just too poor to make bail.
Your life expectancy is going backwards. You're the only developed nation where that's happening. Your infant mortality rate is worse than Cuba's. Your kids do active shooter drills between maths and English while you sell the gunmaker's stock to your mates.
Your minimum wage hasn't moved in 15 years. You've got teachers working 2 jobs and veterans sleeping under bridges and you just spent a trillion dollars flattening a country that didn't attack you.
And you’ve got a convicted felon, adjudicating raping, paedophile protecting, porn star shagging insurrectionist running the biggest dumpster fire war campaign since the Taliban thanked you very much for losing again.
And you're calling Greenland poorly run?
Greenland has universal healthcare. Free education. One of the lowest incarceration rates in the world. Nobody goes bankrupt there because they got sick. Nobody dies in a waiting room because their insurance said no.
'NATO wasn't there when we needed them." When exactly was that, champ? September 11? Because NATO invoked Article 5 for the first and only time in history FOR YOU. Soldiers from dozens of countries deployed, fought, bled, and died in Afghanistan FOR YOU. Australia wasn't even in NATO and we still showed up. For 20 years.
And you pulled out at 2am without telling anyone and left them to deal with the mess.
So maybe before you start calling other countries poorly run, have a look at your own backyard, you spray-tanned aluminium siding salesman. The only thing poorly run in this picture is your f----- mouth."
Very well stated.
Der nächste rechts-konservative der versucht die Berichterstattung über ihn zu canceln..
Da sag ich mal: liken, kommentieren und teilen - damit es den Algorithmus belebt und letztendlich auch wirklich jeder mitbekommt.
https://t.co/E7vC59pZex
Wofür in Deutschland immer Geld da ist:
- Dieselprivileg: 8 Mrd €
- Kerosinsteuerbefreiung: 8,3 Mrd €
- Senkung Luftverkehrssteuer: 185-355 Mio. Euro
- Tankrabatt: 1,6 Mrd. Euro
Wofür plötzlich um jeden Euro gestritten wird:
- Deutschlandticket
- Hitzeschutz
Warum ist in Deutschland fürs Klima aufheizen immer viel mehr Geld da, als fürs Klima abkühlen?
If you take something away from someone (food, medicine, medical assistance, water, whatever) and they die as a consequence, I think it is fair to say that you were the cause of their death. Wouldn't you? #Killionaire
Auch das muss man jeden Tag erwähnen : Der unbeliebteste Politiker Deutschlands Jens Spahn hat bei der Bevölkerung lausige 3 % Zustimmung und 97 % möchten ihn vor dem Untersuchungsausschuss sehen. Was für ein Armutszeugnis dieser CDU 😌
KI und Training: Warum KI nicht aus jedem Unsinn lernen darf. Nicht jeder Input ist Training: Die Lektion von Microsoft Tay
Viele glauben, KI lerne ständig mit. Lerne durch die Interaktion mit Millionen Menschen ständig dazu, entwickle sich dadurch.
Also: Ihr stellt eine Frage, die KI antwortet falsch, ihr korrigiert sie und ab morgen macht sie diesen Fehler nie mehr. Auch nicht bei anderen Nutzern.
Schöne Vorstellung. Nur: Das ist falsch - So funktioniert es nicht. 🤫
Wenn ihr eine KI korrigiert, kann sie das zwar im aktuellen Gespräch berücksichtigen. Je nach System kann sie sich auch bestimmte Dinge für euch persönlich merken: Vorlieben, Kontext, Arbeitsweise, Tonalität. Aber sie ändert dadurch nicht sofort ihr allgemeines Modell für alle Nutzer. Die KI wird bei einem anderen Benutzer genau den selben Fehler wieder machen.
Und das ist kein Versehen. Das ist Absicht. Warum?
Ein historisch ziemlich lehrreiches Beispiel dafür ist Microsofts Chatbot Tay. 🤖
Tay wurde 2016 auf Twitter veröffentlicht und sollte locker, jung und dialogfähig wirken. Die Idee war: Der Bot interagiert mit Menschen, lernt aus Gesprächen und wird dadurch schnell natürlicher.
Die Dynamiken in SocialMedia wurden unterschätzt, denn es lief völlig anders.
Innerhalb weniger Stunden wurde Tay von Nutzern gezielt mit rassistischen, sexistischen und rechtsextremistischen Inhalten gefüttert. Der Bot begann, solche Muster zu übernehmen und selbst problematische Inhalte zu veröffentlichen. Microsoft war gezwungen, Tay sehr schnell wieder vom Netz zu nehmen und entschuldigte sich öffentlich für die „offensive and hurtful tweets“. Microsoft schrieb damals auch, man habe nicht ausreichend vorhergesehen, wie gezielt Nutzer böswillige Absichten ausnutzen würden.
Kommt euch diese Dynamic von Rechtsextremen bekannt vor? 😉
Das war eine dieser wichtigen Lektionen, die in der KI-Geschichte hängen bleiben.
Nicht weil Tay der einzige Grund wäre, warum heutige KI-Systeme anders gebaut sind. Das wäre zu einfach. Aber Tay zeigte sehr plastisch, was passiert, wenn man ein System zu unmittelbar aus ungefilterten Nutzerinteraktionen lernen lässt.
Denn dann lernt KI nicht nur aus Korrekturen.
➡️ Es lernt auch aus Trollerei.
➡️ Aus Manipulation.
➡️ Aus koordinierten Angriffen.
➡️ Aus Unsinn, der überzeugend formuliert ist.
➡️ Von Menschen, die testen wollen, wie schnell man eine Maschine kaputt bekommt.
Darum gibt es heute eine viel stärkere Trennung:
Eine KI kann innerhalb eines Gesprächs Kontext verwenden. Sie kann gegebenenfalls persönliche Präferenzen eines Nutzers berücksichtigen. Aber einzelne Nutzer verändern nicht einfach live das Grundmodell für alle anderen.
Das schützt nicht nur vor versehentlichem Unsinn, sondern auch vor gezielter Kompromittierung.
Stellen wir uns kurz das Gegenteil vor:
Jeder Nutzer könnte einer KI dauerhaft „beibringen“, dass falsche Behauptungen stimmen. Das bestimmte Gruppen minderwertig seien. Dass unsichere technische Empfehlungen korrekt seien. Das Propaganda Wahrheit sei. Das Betrug nur „kreative Buchhaltung“ ist.
Das wäre kein lernendes System. Das wäre ein System, was nicht mehr nützlich wäre.
Wie lernen KIs dann tatsächlich?
Grob gesagt: durch Training auf großen Datenmengen, durch Nachtraining, durch menschliches Feedback, durch Tests, Sicherheitsprüfungen und neue Modellversionen. Fehler, die Nutzer melden, können in solche Verbesserungsprozesse einfließen aber nicht so, dass ein einzelnes Gespräch sofort das Modell für alle verändert.
Das ist weniger magisch, deutlich langsamer, aber auch deutlich robuster.
KI ist also nicht wie ein Mensch, der aus einem einzelnen Gespräch dauerhaft für sein ganzes Leben lernt. KI ist eher wie ein sehr leistungsfähiges System mit getrennten Schichten:
Gesprächskontext: sofort.
Personalisierung: begrenzt und nutzerbezogen.
Modelltraining: kontrolliert, geprüft, verzögert.
Diese wichtige Trennung ist einer der Gründe, warum moderne KI überhaupt halbwegs zuverlässig betrieben werden kann.
Tay war damals kein lustiger Betriebsunfall. Tay war eine wichtige Warnung:
Wenn du eine Maschine ungefiltert vom offenen Internet "erziehen" lässt, darfst du dich nicht wundern, wenn sie nach ein paar Stunden klingt wie ein rechtsextremes Güllebecken. 😎
Wann verstehen wir eigentlich, dass wir im hybriden Krieg mit dem illiberalen US-Regime stecken? Und dass Großbritannien für #Musk und seine Schergen nur ein Testgelände ist, wie schnell man ein Volk in den Bürgerkrieg hetzen kann? Und dass wir nicht davon ausgehen dürfen, nicht die nächsten zu sein? Und dass bei uns schon eine Menge Arschlöcher parat stehen, um davon zu profitieren und diese Leute deshalb hier vor Ort unterstützen?
Sherlock Holmes hat uns so viele gute Zitate gegeben.
Eines meiner Lieblingszitate lautet:
"Mein Betätigungsfeld ist es Dinge zu wissen, die andere Menschen nicht wissen."
Mein Gedächtnis gut, denn ich kann mir viele Dinge monatelang merken und sie dann erst niederschreiben.
Irgendwann, als ich längst schon erwachsen war, habe ich bemerkt, dass andere Menschen das scheinbar nicht können, zumindest die meisten nicht.
Dinge, die ich einmal verstanden habe, bleiben ebenfalls. Das ist meiner Meinung nach zum Teil angeborenes Talent, zum größeren Teil jedoch vermutlich Übung, Übung, Übung.
Ich lese jede Woche viel und lerne jede Woche mindestens 20 Stunden die unterschiedlichsten Dinge aus unterschiedlichen Fachgebieten und zudem täglich Vokabeln aus Fremdsprachen.
Lebenslanges Lernen formt das Gehirn und wenn man das schon in der Kindheit beginnt und nie nachlässt, dann ergibt das irgendwann einen großen Wissensschatz.
Mein Rat: Bringen Sie Ihren Kindern und Enkelkindern bei so viel Wissen wie irgend möglich anzuhäufen.
Das Faszinierende dabei ist, dass es immer einfacher wird, je mehr man schon weiß, weil man dann anfängt das Wissen zu verknüpfen.
Sobald man im Gehirn verknüpfen kann, entstehen Brücken und neues Wissen heftet sich sehr einfach an.
Zum Abschluss noch ein weiteres Zitat aus den Sherlock Holmes Büchern:
"Das Lernen endet nie, Watson."
In dem Sinne.
Nach der letzten Woche kann ich mir die kommenden Verteilungskämpfe um Trinkwasser & millionenfache Klima-Fluchtbewegungen deutlich besser vorstellen.
Seit 40+ Jahren ist nun klar, wohin wir steuern. 📉
Wer jetzt noch leugnet, hat keine Augen im Kopf - oder wird dafür bezahlt.