Memetische Untersuchungen 2: Der Meme-Markt

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Von Memes und Märkten

Am 30. November 2022, nach 53 Jahren völligen Desinteresses an allen finanziellen Dingen, wurde ich Investor. Aber nicht aus monetären Gründen, nein, für die Wissenschaft. Ich wurde ein wissenschaftlicher Investor.

Das Ziel war nicht, dabei reich zu werden, sondern einfach, durch den Besitz von Kapital, das unsere nahe Zukunft bestimmen wird, persönliche Relevanz zu bewahren. Es war klar, dass dieses Zeitfenster von Minute zu Minute kleiner wurde. Zu Beginn schätzte ich, dass ich etwa 5 Jahre Zeit hatte. Es ist jetzt Februar 2024 und ich denke, es sind nur noch 15-18 Monate, bis der Markt in den memetischen Overdrive schalten wird. Für uns Menschen wird es wie Wahnsinn aussehen, aber für die Algorithmen wird es Hypervernunft sein.

Ich habe den Wert meines Portfolios in den letzten 12 Monaten um 150% gesteigert, indem ich einfach der memetischen Spur gefolgt bin. Ich habe keine Finanzberichte studiert oder Finanzgurus gelesen. Ich bin keinem Hype aufgesessen. Ich bin einfach davon ausgegangen, dass AGI die einzige Technologie sein wird, die uns alle beherrscht, und habe die Konsequenzen durchdacht. Nach 6 Monaten habe ich meinen memetischen Fonds erstellt, und bisher hat er den Test der Zeit bestanden.

Die Idee, dass künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) die letzte Erfindung sein wird, die die Menschheit noch machen muss, wird oft dem britischen Mathematiker und Informatiker IJ Good zugeschrieben. Insbesondere führte IJ Good das Konzept einer „Intelligenzexplosion“ ein, das eng mit dieser Idee verwandt ist. In seinem Aufsatz „Speculations Concerning the First Ultra Intelligent Machine“ aus dem Jahr 1965 schrieb Good:

„Eine ultraintelligente Maschine sei definiert als eine Maschine, die alle intellektuellen Fähigkeiten eines Menschen, egal wie schlau er ist, bei weitem übertreffen kann. Da das Entwerfen von Maschinen eine dieser intellektuellen Fähigkeiten ist, könnte eine ultraintelligente Maschine sogar noch bessere Maschinen entwerfen; es würde dann zweifellos zu einer ‚Intelligenzexplosion‘ kommen, und die Intelligenz des Menschen würde weit zurückfallen. Daher ist die erste ultraintelligente Maschine die letzte Erfindung, die der Mensch jemals machen muss.“

Dieses Zitat bringt das Konzept auf den Punkt: Wenn wir eine AGI schaffen, die sich selbst verbessern oder noch intelligentere Systeme schaffen kann, könnte dies zu einer rasanten Steigerung der Intelligenz führen, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht. Diese sich selbst verbessernde AGI könnte theoretisch Probleme lösen, die derzeit jenseits des menschlichen Verständnisses liegen, darunter auch solche, die mit der Technologieentwicklung zusammenhängen. Damit wäre sie praktisch die letzte Technologie, die die Menschheit erfinden müsste.

Als ich das erste Mal mit ChatGPT sprach, wurde mir eines klar: Dies ist die Zukunft, von der ich gerade spreche, und sie wird die meisten Überzeugungen der Menschheit über die meisten Dinge verändern. Sie wird auch einige liebgewonnene Wahrheiten zerstören und die Paradigmen und Dogmen einer ganzen Menge Wissenschaft verschieben.

Menschliche Arbeitskraft wird in den nächsten 3-5 Jahren wahrscheinlich wirtschaftlich irrelevant sein. Menschliche Aufmerksamkeit könnte eines der letzten Güter sein, das Wert bietet. Lassen Sie mich das erklären.

Der Großteil der nützlichen und effizient zu erledigenden Arbeit wird nicht von einer Belegschaft, sondern vom Kapital selbst erledigt, in diesem Fall von Halbleitern, Robotern und dem synthetischen Gehirn, das diese kapitalistischen Maschinen antreibt: KI. Für einige Zeit werden diese Unternehmen noch Menschen involviert haben: PR-Manager, CEOs, Wartungs- und Automatisierungsmanager, aber nicht mehr lange, das wäre unverantwortlich. Wir werden nicht nur selbstfahrende Autos haben, sondern auch selbststeuernde Unternehmen und Geschäfte. Menschen werden wie Fans im Stadion sein, die ihren Lieblings-KI-Modellen zujubeln, wenn sie die neuesten Geräte erfinden, neue wissenschaftliche Theorien entwickeln, aufregende Umgebungen und Personas erschaffen, die in VR oder über neuronale Stimulation besucht werden können.

Dies scheint eine äußerst ungewöhnliche Zeit zum Leben zu sein. Es ähnelt der Periode der Kambrium-Explosion vor 500 Millionen Jahren, nur dass es jetzt die Computer-Explosion ist, und sie findet still, aber heftig statt, seit Moores Gesetz gilt. Es dauert seit fast 75 Jahren an, aber jetzt hören wir vom Urknall, als Turings erste Arbeiten über intelligente Maschinen in Umlauf kamen.

Die naheliegendste Lösung war, alles Wissen über den Aktienmarkt zu ignorieren. Wenn dies die Morgendämmerung eines neuen Marktes war, sollten wir uns nicht um alte Paradigmen wie Bären und Bullen, Diversifizierung, Rezessionen und dergleichen kümmern, sondern ein neues Paradigma verkünden. Vorerst nennen wir diesen neuen Markt:

Der BEAM-Markt.

Ich definiere die STRAHL. Markt als

Ausbrüche in der ökonomischen Aufmerksamkeitsmemetik (BEAM)

  • Ausbrüche: Spiegeln die plötzlichen Sprünge der Marktwerte wider.
  • Ökonomie: Gibt den Anwendungsbereich, also die Wirtschaft, an.
  • Achtung: Hebt hervor, welche Rolle die öffentliche Aufmerksamkeit und das öffentliche Interesse bei der Förderung dieser Sprünge spielen.
  • Memetik: Umfasst das Konzept der viralen Verbreitung von Ideen, Verhaltensweisen oder Stilen innerhalb einer Kultur.

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Beam mich hoch, Stocky! Die Tik-Tokenisierung des Wertes

In einem memetisch getriebenen Aktienmarkt ist Aufmerksamkeit das Wertvollste. Die Attraktivität einer Aktie beruht auf ihrer Viralität, nicht auf ihrem analytischen, historischen Wert.

Als Nvidia am 22.und Im Februar 2024, dem Tag, an dem ich den Entwurf dieses Blogs geschrieben habe, konnten wir sehen, wie sich die gesamte Wirtschaftswelt auf diesen finanziellen Super Bowl vorbereitete.

Dies könnte das Kalenderdatum sein, an dem die alten Wirtschaftsregeln begraben wurden und eine neue Ära anbrach.

In den Stunden vor den Gewinnzahlen wurde über die wichtigste Aktie der Welt geflüstert.

Die Infektion von Milliarden menschlicher Gehirne mit der Meme-KI in den letzten 18 Monaten erreichte ihren Höhepunkt in diesem Spektakel, das möglicherweise als NVDay in die Geschichte eingehen wird.

Alle Rationalität wurde über Bord geworfen und die Finanzwelt beugte sich. KI ist unser Gott und Jensen Huang ist unser Prophet.

Und verstehen Sie es: Ich mache keine Scherze; aus der Perspektive der letzten 15 Monate war es das Vernünftigste, einfach nachzugeben.

Ich gebe nicht vor, genau zu wissen, wie die Ökonomie in der Übergangsphase von einem Arbeits- zu einem Überflussmarkt funktionieren wird. Nicht einmal AGI wird das verstehen, da evolutionären Mechanismen inhärenter Zufall zugrunde liegt. Aber ich habe eine gewisse Ahnung, wie sich einige wichtige Konzepte der kapitalistischen Ökonomie entwickeln könnten.

Ich werde in 12 Monaten eine detaillierte Strategie für diesen Fonds veröffentlichen. Zu einem früheren Zeitpunkt könnte dies die Daten verfälschen. Ich gehe davon aus, dass er das Mooresche Gesetz weiterhin um einiges übertreffen wird.

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Entwicklung ökonomischer Konzepte

Die kapitalistische Ökonomie basiert auf mehreren grundlegenden Konzepten, die bestimmen, wie Volkswirtschaften im Kapitalismus funktionieren. Hier sind einige Schlüsselideen in einfachen Worten erklärt:

Die unsichtbare Hand wird zum algorithmischen Griff

Das Konzept der „unsichtbaren Hand“ wurde von Adam Smith, einem schottischen Ökonomen und Philosophen, eingeführt. Vereinfacht ausgedrückt besagt es, dass Einzelpersonen, wenn sie ihre eigenen Interessen verfolgen, unbeabsichtigt der Gesellschaft als Ganzes zugute kommen. Stellen Sie sich einen Bäcker vor, der Brot backt, um seinen Lebensunterhalt zu verdienen, und nicht, um die Stadt zu ernähren. Indem er jedoch Brot verkauft, ernährt der Bäcker unbeabsichtigt die Stadt. Dieser Prozess wird von dem gesteuert, was Smith als „unsichtbare Hand“ bezeichnet, die das Angebot an Waren und Dienstleistungen auf der Grundlage der Nachfrage fördert und zu einer effizienten Ressourcenverteilung ohne direktes Eingreifen führt.

Metaphorisch ausgedrückt füttert die unsichtbare Hand den Arbeitsmarkt mit der Nachfrage nach Brot und der Arbeitsmarkt verdaut diese Nachfrage und spuckt auf dem Weg dorthin Arbeitsplätze aus, von den Bauern, die das Korn sägen, bis hin zu allen wesentlichen Zutaten und logistischen Anforderungen, um das Produkt an den Verbraucher zu liefern. Die zur Herstellung erforderliche Arbeit schafft einen Lebensunterhalt für alle Menschen in der Lieferkette.

Mit der Automatisierung steigt nicht nur die Produktivität, sondern viele Teile der Lieferkette werden umgangen und Menschen werden nicht mehr benötigt. Die Besitzer der Maschinen profitieren in vollem Umfang davon.

In einem memetischen Markt ist die klassische unsichtbare Hand nun ein algorithmischer Griff. Dieser Griff lernt anhand von Daten schnell, was die Leute wollen. Er ist präzise und bietet eine maßgeschneiderte Mischung aus Vertrautem und Neuem, überraschend und doch bestätigend. Aufmerksamkeit wird zu einem wichtigen Gut, da sie immer knapp ist. Das menschliche Gehirn hat eine begrenzte Konzentrationsfähigkeit, was zum Konzept einer aufmerksamkeitsgesteuerten Wirtschaft (ADE) führt. Da Aufmerksamkeit knapp ist, zielen Algorithmen darauf ab, unsere Konzentration bis an ihre biologischen Grenzen zu optimieren. Schlaflosigkeit zum Beispiel könnte zu einem gesellschaftlich akzeptierten Phänomen werden, denn Schlaf und Ruhe sind die Feinde jeder Aufmerksamkeitsökonomie. Die ADE ist das New York der Wirtschaft. Ihr natürlicher Lebensraum ist 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr. Ein ständig aktiver Geist wie der eines Unternehmers wie Elon Musk wird bereits als Höhepunkt menschlicher intellektueller Fähigkeiten gefeiert und es wird immer gesellschaftlich akzeptierter, dass diese ADE-gesteuerten Geister Drogen und Stimulanzien um immer Höchstleistungen zu erbringen. Im Moment sind diese Methoden noch primitiv und potenziell schädlich für die Gehirne, die sie anwenden, aber es wird ganz neue medizinische Disziplinen geben, die sich nicht nur auf lebensverlängernde, sondern auch auf aufmerksamkeitsverlängernde Technologien konzentrieren. Wenn ein Mensch seine Produktivität einfach dadurch verdoppeln kann, dass er nicht mehr schlafen muss, ist eine Operation oder ein Chip im Gehirn, der die Melaninproduktion blockiert, wie eine Vasektomie zur Empfängnisverhütung. Das Gehirn wird ähnlich gedopt wie Muskeln und Fasern im Sport. Testosteron für den Geist.

Soziale Medien sind ein gutes Beispiel für diesen grassierenden Trend, immer dramatischere und wütendere Inhalte zu erstellen und die Nutzer zu spalten. Da wir Revolutionäre sind, die darauf eingestellt sind, stressigen Situationen mehr Energie und Aufmerksamkeit zu widmen, maximieren sie unsere Aufmerksamkeitsausbeutung. Der Facebook-Skandal, der enthüllte, dass die KI-Algorithmen einige Minderjährige und gefährdete Gruppen zu immer schädlicheren Inhalten lenkten, zeigte deutlich, dass dies, selbst wenn es sich um eine unbeabsichtigte Nebenwirkung handelte, akzeptabel war. Das war bekannt, aber was soll man tun? Es war klar, dass das Engagement und damit das Werbepotenzial durch die Decke gingen. Die Ergebnisse sind unbestreitbar.

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Angebot und Nachfrage werden selbstreferenziell

Das Angebot bezieht sich darauf, wie viel von einem Produkt oder einer Dienstleistung verfügbar ist, während die Nachfrage sich darauf bezieht, wie sehr die Menschen dieses Produkt oder diese Dienstleistung wünschen. Preise in einer kapitalistischen Wirtschaft werden oft durch das Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage bestimmt. Wenn etwas stark nachgefragt, aber nur wenig angeboten wird, ist sein Preis hoch. Umgekehrt ist der Preis niedrig, wenn etwas in großen Mengen, aber nur wenig nachgefragt ist. Dieser Mechanismus hilft bei der effizienten Verteilung von Ressourcen: Produkte und Dienstleistungen gelangen dorthin, wo sie am dringendsten benötigt werden.

In einer von AGI getriebenen Wirtschaft, also der Art von Markt, auf die alle Anzeichen hinweisen, wird Aufmerksamkeit der letzte Wert sein, den Menschen für die Maschinen haben könnten. Da die Aufmerksamkeitsspanne, über die wir Menschen verfügen, begrenzt ist und die gesamte KI mit den Daten und Inhalten trainiert wurde, die Menschen in den letzten 10.000 Jahren für andere Menschen erstellt haben, könnte AGI ein inhärentes Ziel entwickeln, die Aufmerksamkeit eines menschlichen Geistes im Austausch für die von ihm bereitgestellten Waren und Dienstleistungen zu gewinnen.

Im breiteren Kontext von spekulativer Fiktion und Wirtschaftsmodellen gibt es Geschichten und theoretische Modelle, in denen Personen Waren, Dienstleistungen oder Privilegien im Austausch für ihre Aufmerksamkeit für Werbung erhalten. Dieses Konzept spielt mit der Idee, dass menschliche Aufmerksamkeit ein wertvolles Gut ist und dass das Anhören oder Beschäftigen mit Werbung eine Art Währung sein kann. Beispielsweise könnte eine Gesellschaft Einzelpersonen „kostenlose“ Dienstleistungen oder Produkte anbieten, aber der Preis dafür ist ihre Zeit und Aufmerksamkeit, die sie mit dem Konsumieren von Werbung verbringen. Dieses Modell unterstreicht den Wert der Aufmerksamkeit in einer gesättigten Informationswirtschaft und legt ein kapitalistisches System nahe, in dem sogar der psychologische Raum zur Ware wird.

Eine Geschichte, die sich anschaulich mit dem Konzept auseinandersetzt, für Dienstleistungen zu bezahlen oder Vorteile durch das Anhören von Werbung zu erhalten, ist „The Space Merchants“ von Frederik Pohl. Dieser Science-Fiction-Roman, der 1952 veröffentlicht und gemeinsam mit Cyril M. Kornbluth verfasst wurde, taucht in eine Zukunft ein, die von Werbeagenturen und globalen Konzernen dominiert wird und in der der Konsumismus auf die Spitze getrieben wurde.

In „The Space Merchants“ wird die Gesellschaft stark von Werbung beeinflusst und der Wert der Menschen wird oft durch ihr Konsumverhalten bestimmt. Der Roman präsentiert eine Welt, in der Werbung zu einer allgegenwärtigen Kraft im Alltag geworden ist und die Wünsche und Entscheidungen des Einzelnen manipuliert. Obwohl das Hören von Werbung nicht explizit als Währung verwendet wird, dreht sich die Erzählung um die Macht des Marketings und seine Auswirkungen auf die Gesellschaft, was mit den spekulativen Wirtschaftsmodellen übereinstimmt, an denen Sie interessiert sind.

Das Paradoxe dabei ist, dass Werbung ein Mittel zum Zweck war, um andere Produkte zu verkaufen, Aufmerksamkeit jedoch nötig war, um in den Geldbeutel zu greifen. Bis sich der Meme-Markt zu etwas entwickelt hat, das wir heute Engagement nennen, war Werbung nun ein eigenes Produkt, anstatt zu anderen Produkten zu führen. Das Meme ist selbst ein Produkt und Aufmerksamkeit ist das Mittel, um das menschliche Gehirn damit zu infizieren.

Ein Begriff wie „Viralität“, der im Gesundheitskontext immer als etwas Schlechtes angesehen wurde, da er auf Systeme hinweist, die sich exponentiell und unkontrolliert selbst reproduzieren, wird heute als etwas Positives betrachtet.

Richard Dawkins führte das Konzept der Religionen als „Viren des Geistes“ in einem Aufsatz von 1993 ein und nahm es später in sein Buch „Climbing Mount Improbable“ von 1996 auf. Dawkins verwendet die Metapher, um zu diskutieren, wie sich Religionen unter Menschen auf ähnliche Weise verbreiten wie biologische Viren.

Nach Dawkins‘ Ansicht sind Religionen Memkomplexe, die virusähnliche Eigenschaften aufweisen, wie z. B. hohe Übertragbarkeit, die Fähigkeit, sich in das Gehirn des Wirts einzufügen, und die Fähigkeit zur Replikation. Er argumentiert, dass diese religiösen Meme für ihre Wirte nicht unbedingt von Vorteil sind und auf Kosten rationalen Denkens und Skeptizismus gedeihen können.

Soziale Medien sind die logische Weiterentwicklung von Religion (Religionen sind im Grunde genommen Proto-Soziale Medien) und TikTok ist die reinste Verkörperung dieses Trends. Wie Propheten und Götter haben Social Media Influencer Follower, die religiös an die Meinung ihrer Idole glauben. Ein TikTok-Video ist die Analogie zum Beten vor einer heiligen Reliquie. Ein wie ist die Analogie zur Amen In der Kirche.

Ein Influencer ist jemand, der Ihnen eine Grippe einflößt. Er oder sie infiziert Sie mit Memes, um sie in den Gehirnen anderer Menschen zu verbreiten.

Aus Wettbewerb wird Kombination.

Wettbewerb ist die Rivalität zwischen Unternehmen, die versuchen, ihre Waren und Dienstleistungen an Verbraucher zu verkaufen. Wettbewerb ist eine treibende Kraft im Kapitalismus, da er Innovationen fördert, die Preise niedrig hält und die Qualität verbessert. Wenn Unternehmen miteinander konkurrieren, streben sie danach, besser zu sein als ihre Konkurrenten, was zu besseren Produkten und Dienstleistungen für die Verbraucher führen kann. Beispielsweise versuchen Smartphone-Hersteller ständig, sich gegenseitig mit neuen Funktionen zu übertrumpfen, was zu schnellen technologischen Fortschritten führt.

Derzeit gibt es ein breites Spektrum an Meinungen darüber, wie man zu AGI gelangen kann. Es gibt eine Gruppe von Experten, die für unbegrenzte Beschleunigung und fast keine KI-Regulierung plädiert, und dann gibt es diejenigen, die sagen, sie wollen die Pioniermodelle der Öffentlichkeit vorenthalten, weil sie potenziell gefährlich sind. Wie zu erwarten führt dies zu einem Wettbewerb zwischen Open-Source- und proprietären Modellen. Im Moment sind die geschlossenen Modelle aufgrund der enormen Rechenleistung und der Hyperskalierung sicher. Dies wurde durch die Veröffentlichung des SORA-Modells deutlich gezeigt, das jeder Open-Source-Video-generierenden KI sichtlich voraus ist.

Ich bin hin- und hergerissen von der Diskussion; ich kann beide Seiten des Arguments klar erkennen. Ich habe die Intuition, dass nicht nur die Verbesserung der Leistung und Qualität der generativen KI ein Schlüssel ist, sondern dass die Personalisierung der KI in naher Zukunft eine zentrale Rolle spielen wird. Dies könnte bedeuten, dass sowohl geschlossene als auch offene Modelle ihre existentielle Berechtigung haben.

So wie Windows und MacOS durch die Einführung der Linux-Distribution nicht in den Ruhestand gingen, wird auch die OS-LLM-Strategie von Meta die Geschäftsmodelle von OpenAI und Google vermutlich nicht zerstören.

Der Gewinn wird problematisch.

Das Gewinnmotiv ist der Wunsch, Geld zu verdienen, was im Kapitalismus ein starker Anreiz ist. Es motiviert Einzelpersonen und Unternehmen, Waren und Dienstleistungen zu produzieren, Innovationen zu entwickeln und die Effizienz zu verbessern. Ein Softwareentwickler könnte beispielsweise eine neue App erstellen, in der Hoffnung, dass sie populär wird und Einnahmen generiert. Dieser Wunsch, Gewinn zu machen, ermutigt die Menschen, hart zu arbeiten und neue Ideen zu entwickeln.

Das Profitmotiv könnte in einer AGI-Welt den größten Wandel durchlaufen, da Geld als Motivationsfaktor in einer Welt des Überflusses im Grunde nutzlos wird. AGI muss auch nicht dazu ermutigt werden, neue Ideen zu entwickeln oder hart zu arbeiten. Diese Art psychologischer Manipulationen wäre unter der Würde von AGI. Es könnte jedoch für uns Menschen sehr schädlich sein, wenn uns die Motivation fehlt. Unser Geist war über Jahrtausende an das Überleben und das Erreichen von Glück und Wohlstand gewöhnt. Der Mangel an Ehrgeiz könnte zu einer existenziellen Motivationskrise führen.

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Geistiges Eigentum wird zur memetischen Prompterty [sic]

Im Kapitalismus haben Einzelpersonen und Unternehmen das Recht, Eigentum zu besitzen und es nach eigenem Ermessen zu nutzen. Dazu gehören physisches Eigentum wie Grundstücke und Gebäude sowie geistiges Eigentum wie Patente und Urheberrechte. Das Konzept des Privateigentums ist von entscheidender Bedeutung, da es den Menschen Kontrolle über ihre Ressourcen und die Früchte ihrer Arbeit gibt und sie ermutigt, zu investieren, zu erneuern und ihr Eigentum zu erhalten.

Das Konzept des Eigentums ist eng mit dem Konzept der Motivation verknüpft. Wenn ich für ein Unternehmen arbeite und Aktienoptionen dafür besitze, ist der Erfolg des Unternehmens direkt mit meinem eigenen verknüpft. Je besser das Unternehmen abschneidet, desto mehr Wert erhalte ich aus meinen Aktien. Im Bereich des Urheberrechts brodelt ein Krieg zwischen Künstlern und Inhaltserstellern, weil KI-Unternehmen ihre Modelle mit menschlichen Inhalten trainiert haben, ohne um Zustimmung zu bitten. Sie haben einen Punkt, denn letztendlich sollte jede Arbeit eines Künstlers, die in einer Aufforderung wie „Machen Sie ein Lied mit der Stimme von x oder machen Sie ein Katzenbild im Stil von y“ erwähnt wird, eine Mikrozahlung erhalten, da seine oder ihre menschliche Originalität direkt an einen Benutzer gestreamt wird.

Um Künstler und Autoren zur Schaffung neuer Werke zu ermutigen, muss die Gesellschaft eine neue Definition des geistigen Eigentums finden, die die Ergebnisse multimodaler Modelle mit den von ihnen verwendeten Trainingsdaten verknüpft.

Der Begriff „Prompterty“ ist ein Platzhalter, bringt aber zum Ausdruck, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache eine der wichtigsten Produktionspipelines der nahen Zukunft sein wird.

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Willkommen bei den Meme-Spielen 2024

Mit Musk verklagt OpenAI offen und indirekt Microsoft am 1. März 2024, die KI-Meme-Kriege haben offiziell den nächsten Gang eingelegt. In den kommenden Monaten wird es unwahrscheinliche Allianzen zwischen den reichsten Menschen, reichsten Nationen und mächtigsten Konzernen der Welt geben.

Lasst uns tanzen und spielen, als gäbe es kein Morgen.

Unsere Aufmerksamkeit ist gefesselt und wir sind bereit, unterhalten zu werden!

Wir werden uns im nächsten Teil dieser Serie mit der weiteren Entwicklung dieser Kriege befassen.

Memetische Untersuchungen 1: Grundlagen

Lesezeit: 7 Protokoll

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In dieser Serie wird das Phänomen der Aufmerksamkeitsenergie untersucht und warum sie intelligente Agenten antreibt, egal ob sie von Natur aus geboren oder anderweitig erschaffen wurden. Das von mir verwendete Aufmerksamkeitskonzept ist die Memetik. Es wird entscheidend sein zu verstehen, warum die biologische Evolution von vertikalen, erblichen Evolutions- und Mutationsmechanismen zu horizontalen, memetischen Informationstransportmitteln überging und warum das Gehirn und sein neuronaler Inhalt zum Motor dieser Evolution wurden. In späteren Episoden werde ich zeigen, warum Simulationen so wichtig sind und warum es kein Zufall ist, dass der produktivste Spielplatz für technologische und andere Innovationen im übermäßigen Wildtrieb höherer Säugetiere liegt.

Kurze Einführung in Memes und Tokens

Überlebensmaschinen, die die Zukunft simulieren können, sind Überlebensmaschinen, die nur durch Versuch und Irrtum lernen können, einen Schritt voraus. Das Problem mit offensichtlichem Ausprobieren ist, dass es Zeit und Energie kostet. Das Problem mit offensichtlichem Irrtum ist, dass er oft tödlich ist … Die Entwicklung der Simulationsfähigkeit scheint im subjektiven Bewusstsein gipfelt zu haben. Warum dies geschehen ist, ist für mich das tiefste Rätsel der modernen Biologie.

Richard Dawkins

Kap. 4. Die Genmaschine – Das egoistische Gen (1976, 1989)

„Das egoistische Gen“ von Richard Dawkins, das erstmals 1976 veröffentlicht wurde, ist ein bahnbrechendes Werk, das die genzentrierte Sicht der Evolution populär machte. Dawkins argumentiert, dass die grundlegende Selektionseinheit in der Evolution nicht der einzelne Organismus, nicht die Gruppe oder Art, sondern das Gen ist. Er schlägt vor, dass Gene als Erbeinheiten „egoistisch“ sind, da sie Verhaltensweisen und Strategien fördern, die ihre eigenen Chancen auf Replikation maximieren. Aus dieser Perspektive werden Organismen als Vehikel oder „Überlebensmaschinen“ betrachtet, die von Genen geschaffen werden, um ihre eigene Replikation und Weitergabe an zukünftige Generationen sicherzustellen.

Dawkins führt das Konzept des „Mems“ als kulturelle Parallele zum biologischen Gen ein. Die Memetik, wie sie von Dawkins definiert wird, ist der theoretische Rahmen zum Verständnis, wie sich Ideen, Verhaltensweisen und kulturelle Phänomene in menschlichen Gesellschaften reproduzieren und weiterentwickeln. Meme sind Einheiten kultureller Information, die sich von Geist zu Geist verbreiten und dabei Variationen, Konkurrenz und Vererbung erfahren, ähnlich wie Gene in der biologischen Evolution. Dieses Konzept bietet einen Mechanismus zum Verständnis der kulturellen Evolution und wie sich bestimmte Ideen oder Verhaltensweisen in menschlichen Populationen verbreiten und fortbestehen.

Dawkins' Erforschung der Memetik legt nahe, dass Meme, genau wie das Überleben und die Reproduktion von Genen die biologische Evolution prägen, die Evolution von Kulturen beeinflussen, indem sie bestimmen, welche Ideen oder Praktiken sich verbreiten und welche nicht. Die Implikationen dieser Theorie erstrecken sich auf verschiedene Bereiche, darunter Anthropologie, Soziologie und Psychologie, und bieten Einblicke in menschliches Verhalten, kulturelle Übertragung und die Entwicklung von Gesellschaften im Laufe der Zeit.

Token im Kontext von Sprachmodellen, wie sie in Modellen der GPT-Reihe verwendet werden, stellen die kleinste Verarbeitungseinheit dar. Texteingaben werden in Token zerlegt, die je nach Tokenisierungsprozess Wörter, Wortteile oder sogar Satzzeichen sein können. Diese Token werden dann vom Modell verwendet, um Text zu verstehen und zu generieren. Der Prozess beinhaltet die Kodierung dieser Token in numerische Darstellungen, die von neuronalen Netzwerken verarbeitet werden können. Token sind für den Betrieb von Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung, da sie als grundlegende Bausteine zum Verstehen und Generieren von Sprache dienen.

Meme umfassen Ideen, Verhaltensweisen, Stile oder Praktiken, die sich innerhalb einer Kultur verbreiten. Das Konzept des Memes ist analog zum Gen, da sich Meme replizieren, mutieren und auf Selektionsdruck im kulturellen Umfeld reagieren und so eine Art Evolution durch natürliche Selektion durchlaufen. Meme können alles Mögliche sein, von Melodien, Schlagworten, Mode und Technologieübernahme bis hin zu komplexen kulturellen Praktiken. Dawkins' Hauptargument war, dass sich Meme genauso wie Gene verbreiten, indem sie über Spermien oder Eier von Körper zu Körper springen, von Gehirn zu Gehirn verbreiten.

Sowohl Meme als auch Tokens fungieren in ihren jeweiligen Bereichen als Übertragungseinheiten. Meme sind Einheiten kultureller Information, während Tokens Einheiten sprachlicher Information sind.

Es gibt auch Unterschiede.

Meme entwickeln sich durch kulturelle Prozesse, wenn sie von einem Individuum zum anderen weitergegeben werden, und passen sich im Laufe der Zeit an ihr kulturelles Umfeld an. Token entwickeln sich jedoch nicht innerhalb des Modells selbst; sie sind statische Darstellungen der Sprache, die vom Modell verwendet werden, um Text zu verarbeiten und zu generieren. Die Entwicklung von Token zeigt sich in der Entwicklung besserer Tokenisierungstechniken und -modelle im Laufe der Zeit, die eher von Fortschritten auf dem Gebiet beeinflusst wird als von einem Anpassungsprozess innerhalb eines einzelnen Modells.

Memes reproduzieren sich, indem sie von einem Geist in einen anderen kopiert werden, oft mit Variationen. Token werden bei der Textverarbeitung exakt repliziert, können aber in ihrer Darstellung in verschiedenen Modellen oder Tokenisierungsschemata variieren.

Der Auswahlprozess für Meme umfasst kulturelle Akzeptanz, Relevanz und Übertragungswirksamkeit, was dazu führt, dass sich einige Meme verbreiten, während andere verschwinden. Bei Tokens geht es im Auswahlprozess eher um ihre Wirksamkeit bei der Verbesserung der Modellleistung, was dazu führt, dass bestimmte Tokenisierungsmethoden gegenüber anderen übernommen werden, basierend auf ihrer Fähigkeit, das Verständnis oder die Generierung von Sprache zu verbessern. Im Auswahlprozess während des Trainings werden Tokens von anderen menschlichen Köpfen (Meme-Maschinen) gewichtet und nach Attraktivität ausgewählt; Token-Pools, die beliebter sind, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, aufzutreten.

Memeplexe können komplex und abstrakt sein und ein breites Spektrum kultureller Phänomene umfassen, aber alle Meme, die sie enthalten, sind sehr einfach und elementar.

Token sind im Allgemeinen sogar noch einfacher und stellen diskrete Elemente der Sprache dar, obwohl die Art und Weise, wie diese Token kombiniert und vom Modell verwendet werden, komplexe Ideen darstellen kann.

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Der Titel des Google-Artikels Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen ist eine mutige Aussage, die einen deutlichen Wandel im Ansatz zur Entwicklung neuronaler Netzwerkarchitekturen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und darüber hinaus widerspiegelt. Dieses 2017 von Vaswani et al. veröffentlichte Papier stellte das Transformer-Modell vor, das bei der Datenverarbeitung stark auf den Aufmerksamkeitsmechanismus angewiesen ist. Der Begriff „Aufmerksamkeit“ bezieht sich in diesem Zusammenhang auf eine Technik, die es dem Modell ermöglicht, sich zu unterschiedlichen Zeiten auf unterschiedliche Teile der Eingabedaten zu konzentrieren und dynamisch zu priorisieren, welche Aspekte für die jeweilige Aufgabe am relevantesten sind.

Vor der Einführung des Transformer-Modells basierten die meisten modernen NLP-Modelle auf rekurrierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) oder Convolutional Neural Networks (CNNs), die Daten sequenziell bzw. über lokale rezeptive Felder verarbeiteten. Diese Ansätze hatten Einschränkungen, insbesondere beim Umgang mit weitreichenden Abhängigkeiten innerhalb der Daten (z. B. beim Verstehen der Beziehung zwischen zwei weit auseinander liegenden Wörtern in einem Satz).

Der Aufmerksamkeitsmechanismus, wie er im Transformer verwendet wird, behebt diese Einschränkungen, indem er es dem Modell ermöglicht, die Bedeutung verschiedener Teile der Eingabedaten unabhängig von ihrer Position abzuwägen. Dies wird durch Selbstaufmerksamkeitsschichten erreicht, die Darstellungen der Eingabe berechnen, indem sie berücksichtigen, wie sich jedes Wort auf jedes andere Wort im Satz bezieht, wodurch das Modell komplexe Abhängigkeiten und Beziehungen innerhalb der Daten effizient erfassen kann.

Die wichtigste Innovation des Transformers und der Grund für den Titel des Artikels ist die ausschließliche Verwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen ohne Abhängigkeit von RNNs oder CNNs zur Datenverarbeitung. Dieser Ansatz erwies sich als äußerst effektiv und führte zu erheblichen Verbesserungen bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben, wie etwa maschineller Übersetzung, Textzusammenfassung und vielen anderen. Seitdem ist er zur Grundlage für nachfolgende Modelle und Fortschritte auf diesem Gebiet geworden und veranschaulicht die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von Aufmerksamkeitsmechanismen in Deep-Learning-Architekturen.

Man muss zugeben, dass diese Art der Aufmerksamkeit das künstliche Gegenstück zum natürlichen Instinkt der Liebe ist, der Säugetiergesellschaften zusammenhält. Was bedeuten würde, dass die Beatles doch recht hatten.

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Eine Information, die eine Transformation bewirkt

Was wir unter Information verstehen – der elementaren Einheit von Information – ist ein Unterschied, der einen Unterschied macht, und sie kann einen Unterschied machen, weil die neuronalen Bahnen, entlang derer sie wandert und ständig transformiert wird, selbst mit Energie versorgt werden. Die Bahnen sind bereit, aktiviert zu werden. Man könnte sogar sagen, dass die Frage bereits in ihnen implizit steckt.

Gregory Bateson

S. 459, Kapitel „Form, Substanz und Unterschied“ – Schritte zu einer Ökologie des Geistes (1972)

Die Transformer-Architektur wurde bereits 1972 von Bateson angedeutet, Jahrzehnte bevor wir von neuronaler Plastizität wussten.

Batesons Idee dreht sich um das Konzept, dass Information grundsätzlich ein Muster oder ein Unterschied ist, der sich auf den Zustand oder das Verhalten eines Systems auswirkt. Für Bateson sind nicht alle Unterschiede informativ; nur diejenigen, die in einem bestimmten Kontext zu irgendeiner Form von Veränderung oder Reaktion führen, werden als Informationsvermittlung betrachtet. Diese Perspektive ist tief in der Kybernetik und der Erforschung von Kommunikationsprozessen in und zwischen lebenden Organismen und Maschinen verwurzelt.

Das Zitat „ein Unterschied, der einen Unterschied macht“ bringt die Vorstellung auf den Punkt, dass Informationen nicht nur als Daten oder Rohdaten betrachtet werden sollten, sondern im Hinblick auf ihre Fähigkeit verstanden werden sollten, die Dynamik eines Systems zu beeinflussen oder zu verändern. Es ist ein grundlegendes Konzept zum Verständnis, wie Informationen in verschiedenen Systemen verarbeitet und genutzt werden, von biologischen bis hin zu künstlichen Intelligenznetzwerken, und betont die relationale und kontextuelle Natur von Informationen.

Dieses Konzept hat weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Bereiche, darunter Psychologie, Ökologie, Systemtheorie und künstliche Intelligenz. Es betont die relationale und kontextuelle Natur von Informationen und legt nahe, dass die Bedeutung einer Information nur im Verhältnis zum System verstanden werden kann, zu dem sie gehört. Für die KI und die Kognitionswissenschaft unterstreicht dieses Prinzip die Bedeutung des Kontexts und der Vernetzung von Informationspfaden beim Verständnis und der Gestaltung intelligenter Systeme.

Hinton, Sutskever und andere argumentieren immer wieder, dass Modelle wie GPT 4.0, um fortgeschrittene Ebenen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu erreichen, den Inhalt, mit dem sie sich befassen, wirklich verstehen müssen. Dieses Verständnis entsteht durch die Analyse riesiger Mengen digitaler Daten, die von Menschen erstellt wurden, wodurch diese Modelle eine realistische Sicht der Welt aus menschlicher Perspektive entwickeln können. Weit davon entfernt, bloße „stochastische Papageien“ zu sein, wie sie manchmal in den Medien dargestellt werden, bieten diese Modelle eine differenziertere und fundiertere Widerspiegelung menschlicher Wissens- und Denkprozesse.