Nobelpreis nur noch mit KI? Wissenschaft am Wendepunkt

00:00:00: Hey Genie, ich bin ja bald arbeitslos.

00:00:03: Mach uns doch mal ein Gedankenexperiment zum Thema Zukunft der Wissenschaft!

00:00:07: Stell dir vor es ist der Morgen des vierten Oktoberst, zwei tausend fünfundfünfzig.

00:00:13: du wachst auf und da ist dieses Kribbeln wieder seit Tagen schon.

00:00:17: Du weißt genau warum?

00:00:19: Du bist Kernphysikerin an der Universität Malaysia in Kuala Lumpur Und du hast eines der hartnäckigsten Probleme deiner Disziplin gelöst.

00:00:27: Gemeinsam mit kollektiven KI-System ist es dir gelungen, die starke Wechselwirkung in komplexen Vielteilchensystem so präzise zu beschreiben das sich instabile Kerne erstmals zuverlässig vorhersagen lassen.

00:00:39: Aber es wird noch besser!

00:00:41: Seit gestern giltst du als chancenreichste Kandidatin für den diesjährigen Nobelpreis für Physik – als sechste Frau unter über zweihundertzwanzig Preistragenden.

00:00:50: Edward Witten hatte dir geschrieben nur einen Satz Du stehst auf, blickst aus dem Fenster.

00:01:01: Kuala Lumpur erwacht.

00:01:03: Bevor du das Haus verlässt, prüfst du deine mobile Erreichbarkeit.

00:01:06: In Stockholm ist es noch Nacht.

00:01:08: Trotzdem willst Du auf Nummer sicher gehen.

00:01:10: Die letzten Jahre waren rasant Nicht nur für Dich Für die Wissenschaft selbst.

00:01:15: Wissen ist allgegenwärtig geworden Global Übersetzbar Vergleichbar.

00:01:20: Neutrale KI-Tensysteme haben das alte Euro und Amerika zentrierte Elitensystem aufgebrochen.

00:01:27: Der Grund war nicht Ideologie Sondern Effizienz.

00:01:31: Die Universität Malaysia arrangiert heute zuverlässig unter den top drei Forschungsstandorten der Welt, nicht weil sie besser rechnet sondern weil sie anders fragt.

00:01:40: Ein Moment lang denkst du an Anna in Harvard – brillant wie eh und je!

00:01:44: Doch seit Jahren verbringt sie mehr Zeit damit Forschung zu erklären als sie zu betreiben.

00:01:48: Förderanträge, Wirkungsnarrative öffentliche Debatten darüber wozu Wissenschaft überhaupt noch gut sei.

00:01:55: In Kuala Lumpur hatte man das System anders gebaut.

00:01:58: Man finanzierte keine Projekte mehr, man finanzerte Probleme.

00:02:02: An der Universität wartet ein Seminar mit deinen Studierenden Simulationen laufen Modelle stehen Die KI hat gerechnet schneller und präziser als es früher ganze Institute konnten.

00:02:13: Ein Student präsentiert die Ergebnisse Dann hält er inne.

00:02:17: Hier

00:02:18: Sagt er nach kurzem Zögern Würde ich den

00:02:20: Modell nicht folgen.

00:02:22: Du nix kaum merklich.

00:02:24: Die KI empfiehlt an dieser Stelle eine Lösung mit maximaler Stabilität, rechnerisch perfekt, physikalisch möglich.

00:02:31: Aber ihr wisst beide!

00:02:33: In der Realität würde das System hier kippen – nicht wegen der Zahlen sondern wegen eines Effekts den man nicht berechnet, sondern erkennt durch Erfahrung Beobachtung Zweifel und wissenschaftliche Urteilskraft.

00:02:47: Der Raum wird still.

00:02:48: Du lächels deine Schützlinge an.

00:02:51: In solchen Momenten sagste ruhig Weiß ich, warum unsere Uni ganz oben mitspielt.

00:02:57: Nicht weil ihr besser rechnet sondern weil ihr wisst wann man zahlen misstrauen muss.

00:03:02: Einige deiner ehemaligen Doktorandinnen und Doktoranden arbeiten inzwischen in der angewandten Forschung in Europa Dort wo Modelle nicht nur stimmen müssen sondern wirken Wo jede Entscheidung eine Konsequenz hat Ökonomisch ökologisch gesellschaftlich.

00:03:18: Viele von ihnen sind heute Teil der Fraunhofer Plank Helmholtz Mask Association Eine Institution, die entstanden ist als man aufgehört hatte sich zu fragen ob Erkenntnis Anwendung Großforschung und Unternehmergeist wirklich getrennt organisiert sein müssen.

00:03:33: Einer von ihnen hatte einmal halb im Scherz gesagt Bei uns darf eine Theorie gern unvollständig sein solange sie am Freitag beim Industriepartner funktioniert.

00:03:42: Als du später das Gebäude verlässt vibriert dein Telefon Unbekannte Nummer internationale Vorwahl.

00:03:48: Du lächelst Denn egal wie Stockholm entscheidet, du weißt das.

00:03:52: die Zukunft der Wissenschaft nicht davon abhängt wer den Anruf bekommt.

00:03:56: Sondern davon ob unsere Institutionen den Mut haben Menschen zu erlauben einer perfekten Rechnung zu widersprechen und die Folgen dieser Entscheidung

00:04:03: zu

00:04:03: tragen.".

00:04:29: Wir sind ja auch jetzt dazu übergegangen, immer mehr zu erklären neben dem eigentlichen Forschen.

00:04:44: Also das war natürlich so ein bisschen selbst ironisch.

00:04:49: aber wie siehst du das denn?

00:04:50: Ja ich habe mir gerade gedacht dass es einen Seitenheb gegen unselbst hier.

00:04:54: wir verbringen mehr Zeit mit dem Erklären anstatt zu forschen.

00:04:57: Ich fand im Generexperiment waren viele Punkte drin über die wir diskutieren können.

00:05:01: Ich glaube viele Punkte wenn man nicht aus dem Wissenschaftssystem kommt Sie an einem erst mal vorbeirauschen.

00:05:06: Also Förderung und die Themen, die da angesprochen worden sind wie Dr.

00:05:10: Rannen.

00:05:10: Aber wir haben ein paar Sachen glaube ich ganz gut hier systemasch aufgreifen können.

00:05:14: Und ich glaube das was so gefügt bei allen steht weil ja immer dieses man wird in Zukunft kommt nicht aufs Rechnen an.

00:05:21: Wir leben aber gerade in der Zeit wo es durch Rechnungen durch KI natürlich eine ganze viel auch in der Wissenschaft im Wandel ist.

00:05:26: Ich glaube dann müssen wir schon einen Blick darauf werfen um zu verstehen wo das dann vielleicht mal endet.

00:05:30: Ja, und damit heißen wir euch herzlich willkommen zu Out of Time Vision Technik Zukunft.

00:05:35: Ich bin Tommy Falkowski katastrophaler Peer-Reviewer hier am Fraunhofer IEM Und wie immer mit mir im Studio Roman Dumitresco und wahrscheinlich der einzige der eure Dissertation neben euch jemals lesen wird.

00:05:47: Ich hoffe nicht aber bei der einen oder anderen könnte es sein Hallo zusammen Willkommen tatsächlich zur neuen Folge.

00:05:53: und ja ich lese tatsächlich viele Dissersionen Macht viel Spaß, aber macht manchmal auch nicht so viel Spaß.

00:06:00: Das ist doch auch... Manchmal wäre es kostst.

00:06:05: Aber natürlich gehört das dazu und vom Arbeiten an den Inhalten ist ja das spannende.

00:06:10: Die Dissertionsschrift ist am Ende des Tages nur die niedergeschriebene Dokumentation in Anführungszeichen nur.

00:06:16: Spannender sind natürlich die Inhalte und die begleitet man schon über die Jahre.

00:06:21: Ich kann dem Gedanke-Experiment total viel abgewinnen.

00:06:24: Deswegen wird es heute, glaube ich schon etwas grundsätzlich auch über uns selber und vor allem in einer oder anderen Stelle auch so ein bisschen über unsere eigene Disziplin, über unser eigenes Daseinsberechtigung das Gedanken machen.

00:06:34: Wir tun das schon länger also wir haben tatsächlich schon seit drei Jahren Schmunzeln wäre ja manchmal aber wir bringen das auch immer wieder wie sieht eigentlich die Zukunft des wissenschaftlichen Mitarbeiters?

00:06:45: tatsächlich aus, was so typische Recherche arbeiten.

00:06:47: Das ist natürlich völlig hinfällig geworden muss man ehrlicherweise sagen und dementsprechend ist das schon einiges im Bein.

00:06:53: Ja ich weiß nicht ob.

00:06:53: also es ist einfach zu sagen es ist hinfälich geworden aber ich glaube der Teufel steckt wie immer im Detail und da sollten wir heute wirklich mal drauf gucken weil ich habe auch sehr viele Gedanken dazu.

00:07:02: und du hast schon gesagt die Wissenschaft die steckt gerade in einem eigentlich der größten Umbrüche seit jeher würde ich sagen Wir haben Paper, die komplett von KI geschrieben werden.

00:07:15: Wir hatten letztens einen guten alten Kollegen Aiko Hülermeyer hier, der hat gesagt er hat auf einer Konferenz einen KI-Paper eingereicht und er hat vier Reviews bekommen.

00:07:23: davon war ein KI-Review und er gesagt das KI- Reviewer mit Abstand das Beste.

00:07:28: Und das ist bei mir hängen geblieben und ich glaube es ist etwas was wir einfach akzeptieren müssen als Status quo.

00:07:37: Und das Publikationssystem, was wir aktuell haben wird stark infrage gestellt.

00:07:42: Das Peer Review System teilweise zu Recht wie ich finde.

00:07:47: Ja und jetzt haben wir quasi unendlich viele Veröffentlichungen die auf Knopfdruck erzeugt werden können.

00:07:53: Die Frage ist, dass Wissenschaft...

00:07:55: Tja es vermeintlich schafft.

00:07:57: erst mal wissen viele Papiere aber ich sehe sie an meinem E-Mail Account.

00:08:00: also ich habe jeden Tag bestimmt locker fünf bis zehn Anfragen für irgendwas zu publizieren.

00:08:07: Man hat ja ein tolles Skip von Ihnen gelesen Herr Professor, da müssen Sie mal das was hier eindreichen.

00:08:12: Auf der anderen Seite kriegt man auch ich tatsächlich mittlerweile auch täglich einen bis zwei Anfragungen für Reviews also tatsächlich dann solche Papiere zu bewerten und ein Review zu schreiben und Verbesserung zu machen und die Zeit ist ja endlich.

00:08:24: also man könnte praktisch die ganze Zeit damit verbringen.

00:08:26: und dass es zurecht auch in Kritik weil Dafür wären wir nicht bezahlt am Ende des Tages.

00:08:31: Aber das Wissenschaftssystem hat sich eben so etabliert und es hatte auch seinen Sinn gehabt, aber ob das heute noch so sinnig ist?

00:08:37: Das muss man stark hinterfragen.

00:08:38: und gleichzeitig sehen wir natürlich auch diese massiven Durchbrüche durch KI.

00:08:43: Nobelpreise für Durchbrühchen der KI – Der Zugang zu Wissen wird komplett anders gestaltet was ja eine Grundvoraussetzung für Wissenschaft ist dass ich Zugang habe zu anderen wissen und darauf aufbauen kann.

00:08:54: früher also falls noch meinem Studium musste man in die Bibliothek gehen um wirklich Fachliteratur zu suchen.

00:09:00: Und mittlerweile kriegt man die ja praktisch per Knopfdruck sogar vorgefiltert, also das sind schon spannende Dinge, die glaube ich schon spannend sind und in Deutschland tut sich auch einiges.

00:09:09: Wir haben jetzt ein bayerisches, ich meine deutsches Superheitech-Ministerium seit letztem Jahr.

00:09:15: dann werden wir glaube ich auch einmal drauf gucken müssen was es damit auf sich hat weil das doch als andersherrste Vergangenheit das Thema Bildung, ich will nicht sagen los geworden ist sondern das Thema bildungen wurde in einen Andersministerium integriert Und aus einem Bildungs- und Forschungsministerium wurde ein Hightech-Ministerium, was ja auch für die Wissenschaft wesentlich zuständig ist.

00:09:33: Das ist glaube ich auch mal spannend hinzugucken.

00:09:35: Wir müssen einfach festhalten heute... Ich glaub wir nehmen kein Blatt vor den Mund aber es ist schon ein schwieriges Thema auch bei uns weil wir natürlich doch auch über einige Dinge, die wir als selbstverständlich bis in der Wissenschaft zu einfach machen, weil so gängig ist vielleicht mal hinterfragen müssen.

00:09:51: Also schneid euch an!

00:09:53: Heute bohren wir die ganz dicken Bretter.

00:09:55: Ja, Tomien.

00:09:56: Dann lass uns doch mal mit dem Thema was ich schon angesprochen habe starten Nobelpreise.

00:10:07: Auf dem ersten Blick hat das ja nichts mit KI zu tun, aber beide waren eigentlich KI Nobelpreise.

00:10:11: Genau und beides kann man sagen war ein KI-Nobelpreis.

00:10:13: Das sieht man auch an den Preisträgern.

00:10:15: also Physiknobel preis an John Hopfield und Jeffrey Hinton.

00:10:18: Jeffrey Hinten der ja von viel auch so als Godfather of Machine Learning bezeichnet wird jetzt in letzten Jahren sehr kritisch gegenüber der dererasanten Entwicklung geworden ist und warnend ist wobei Zuletzt auch hoffnungsvolle Töne wieder angeschlagen, hat es doch sicherlich sehr spannend.

00:10:34: Und der andere war halt der Chemie-Nobelpreis und da war dem ist Hassabis und John Jumper von DeepMind und die haben das für AlphaFold bekommen.

00:10:41: Das sind spannend.

00:10:42: zwei Dinge, die auch was als Thema KI auch für die Wissenschafts zwei unterschiedliche Aspekte haben.

00:10:46: also der Physik Nobelpreiser wo er viel auch kürzisiert ob das ein Physik-Nobilpreis ist.

00:10:51: man muss dazu sagen es gibt kein Nobelpreis für Informatik Sondern dafür gibt es den Turing Award.

00:10:56: In der Mathematik gibt's die Fields-Medaille hier und eben für die klassischen naturwissenschaftlichen Fächer, plus eben noch weitere Disziplinen gibt's den Nobelpreis aber für die Klassische Informatik an sich nicht.

00:11:08: Deswegen gab's da ein bisschen Kritik!

00:11:10: Das lasst mir außen vor, aber im Prinzip das was Jeffrey hinten und Hopfield bekommen haben war eigentlich die Aussage dafür dass KI jetzt diesen Weg gegangen ist oder soweit technologisch.

00:11:19: Ich sage mal aus der Theorie in die Praxis gekommen ist.

00:11:22: da gibt es sehr viel um das Thema Machine Learning Nordenale Netze Was ja nicht nur die beiden davon haben das ist ja Jahrzehnte alt Aber Jetzt Die Technologie Soweit eben Dass man das so weit entwickeln kann.

00:11:32: das ist das Eine.

00:11:32: Aber Viel Spannendes Eigentlich Der Chemie Nobelpreis Für das thema Wissenschaft weil Da hat ich KI Ja Eigentlich Das war, was wir heute diskutieren, nämlich zum Teil der Wissenschaftler.

00:11:44: Natürlich!

00:11:45: Also das, was RL-Verford ja macht ist dieses komplexen Aspekt der Proteinfaltung zu modellieren.

00:11:50: Ich muss zugeben, dass es komplett auch nicht all meines Kompetenzbereichs, aber ich habe da jetzt tatsächlich auch schon viele Interviews drüber gehört und das ist immer ein Beispiel für etwas, was hochgradig komplexes also... wenn man das zu Fuß machen müsste, wäre es einfach unglaublich aufwändig und würde unglaublich lange dauern um diesen riesigen Problemraum zu erschließen.

00:12:11: Und mit AlphaFold gibt es jetzt ein System was quasi diese Proteinfaltung simulieren kann und dass ist tatsächlich die Grundlage für sehr viele auch medizinische Durchbrüche gewesen.

00:12:21: Ja, aber ich glaube über fünfzig Jahre eigentlich mehr oder weniger ungelöstes Thema und das ist eben nicht nur reine Rechenpause sondern da ist auch eine gewisse Intelligenz dahinter, hat man hier zum ersten Mal sichtbar.

00:12:33: Es gibt auch viele andere Beispiele, aber sichtbaresignumiert mit dem Nobelpreis gesehen dass die wissenschaftlich sich durch KI verändern kann oder massiv auch beschleunigen können.

00:12:41: und das ist ja etwas wo es immer noch diskutiert wird wie gut kann KI einen Forschenden was neues entdecken?

00:12:49: Ja ich glaube da müssen wir ganz klar sagen also wir sind jetzt tatsächlich an den Punkt wo die Diskussion immer schwammiger wird dahingehend Da sage ich mal schwarz oder weiß die Antwort darauf gibt, sondern die antwort ist es kommt drauf an und ich glaube wir werden da jetzt noch viele durchbrüche auch in kurzer zeit erleben.

00:13:08: einfach wenn ich das thema so verfolge.

00:13:09: jetzt just vor ein paar tagen hat zum beispiel andré carpathie hat auch wieder einen ansatz veröffentlicht wo er über nacht quasi seine algorithmen sag mal wo die optimiert werden.

00:13:22: Und wo man jetzt quasi nennt das auto research und dass es Das sind so alles jetzt kleine Dinge, die so hervorkommen.

00:13:29: Also von Einzelpersonen tatsächlich auch getrieben, die einfach zeigen das unabhängig davon ob KI jetzt schon etwas komplett Neues entdecken kann.

00:13:37: Das ist der Kern der Diskussion.

00:13:39: Es ist unumstritten dass KI die Forschung und die Wissenschaft ultimativ beschleunigen kann.

00:13:43: Ich glaube das ist die wichtigste Erkenntnis, die wir heute hier diskutieren sollten.

00:13:48: Ja absolut!

00:13:49: Für meinen Vorsitzenden komme ich immer an den Punkt den Teilaufwärfe, wie intelligent ist eigentlich künstliche Intelligenz wirklich.

00:13:58: Das ist ja eine spannende Frage, wenn man KI als Forschungspartner, als neuen Doktoranden und als neuen Forschungskollegen tatsächlich so sehen möchte und das ein Extremum in das man reingehen möchte.

00:14:10: Und ich finde es aber ganz spannend, ich komme ja dann, das weiß du, ich komm da oft mit Terence Tau.

00:14:14: Terrence Tau ist wahrscheinlich nachweislich der Mensch mit dem höchsten Eich IQ hat irgendwie zwanzig, zweihundertdreißig.

00:14:22: Also absurd!

00:14:23: Dann weiß ich auch, ob wir den zusammen hier einen Tisch bringen, diesen hohen IQ, den Terence Tower alleine hat und er ist natürlich... was wird man mit so einem hohen EQ-Mathematikprofessor?

00:14:33: Und hat sich vor einem Jahr eines der ersten Reasoning Modeller mal angeschaut oder wann war das als die Reasoning-Modelle?

00:14:39: Ja, ich sag jetzt mal einen Nachdenken im Sinne einer KI.

00:14:42: Die muss sich selber

00:14:42: reden und

00:14:43: quasi nochmal angucken.

00:14:44: Sie haben mittlerweile auch besser bekannt als vor einem Jahr wie das tatsächlich funktioniert.

00:14:47: aber da wollen wir jetzt gar nichts drauf eingehen.

00:14:49: Und er hat damals schon das Urteil gemacht dass es ein... Das Niveau eines durchschnittlichen Mathematik-Doktoranden hat.

00:14:55: und der Durchschnitt des Mathematiktoktorand kann nicht ganz doof sein, muss man ganz deutlich zu sagen und das fand ich schon damals für mich schon so jawoll.

00:15:04: also da ist schon eine gewisse hohe Intelligenz und die Frage Trennt jetzt diese Intelligenz zu einer forschenden Intelligenzen.

00:15:11: Da gibt es echt viele Punkte über die man nachdenken kann, aber was ich total spannend finde um einmal im Feld der Mathematik zu bleiben sind diese Erdos-Probleme hast du wahrscheinlich schon gehört und da gibt's eine Liste.

00:15:23: Erdos war ein bekannter Mathematiker am zwanzigsten Jahrhundert, der viele, die wundern als Problem oder Vermutungen benannt gesammelt hat also über tausend solche Probleme, die er vermutet hat dass das mathematisch so ist, aber nicht beweisen konnte.

00:15:38: Und von diesen Übertausenden, also jahrzehntelange waren die praktisch nicht beweisbar.

00:15:44: und jetzt in den letzten Jahren fällt so eins nach dem anderen.

00:15:47: Gerade jetzt will ich aus den letzten zwölf Monaten immer wieder... ...und wenn man sich das genau anschaut, da gab es auch schon Fake News, die KI hat das komplett gelöst.

00:15:55: Das ist es nicht!

00:15:56: Also dass die KI es komplett allein löst?

00:15:57: Es ist aber auch faktisch nicht so, dass der Mensch sie alleine löst sondern gerade dieses Zusammenspiel doch zu einem zu einem großen Durchbruch bei diesen Lösungen, die sehr erlos Probleme gerade führt.

00:16:07: und das ist ja der spannende gerade.

00:16:08: Ja man muss das aber ein bisschen differenziert sehen.

00:16:11: also zum einen wird es hart diskutiert ob das jetzt wirklich komplett neue Lösungen sind die auf die KI da kommt.

00:16:18: viele sprechen auch davon dass es letztendlich immer noch Interpolationen sind von alten bekannten Lösungen was nichtsdestotrotz beeindruckend ist.

00:16:25: ich will das nicht kleinreden ich will nur im Prinzip aufzeigen dass das wirklich grade immer noch hart diskutieren wird und zum anderen Tatsache, dass das von Menschen nicht gelöst wurde in der breiten Masse liegt.

00:16:38: Nicht notwendigerweise daran, dass es nicht ging, dass keiner geschafft hat sondern auch jetzt nicht so mega lukrativ ist und dass man einfach sich sehr viel Zeit hätte nehmen müssen.

00:16:48: Es gab einfach zu wenig Leute die sich damit beschäftigt haben und das zeigt auch wieder wo die Riesen Chance für KI ist.

00:16:53: Die KI kann ja... Sieben an Dingen arbeiten, parallel verschiedene Dinge ausprobieren.

00:16:58: Auch wenn die KI, sagen wir mal, wenn neun-neunzig von hundert Ansätzen scheitern der eine, der nicht scheitert das ist ja den, den wir haben wollen und dass es sozusagen im Vergleich zum Menschen natürlich die riesen Chancel sind, dass wir sagen Wir können sehr schnell Lösungen ausprobiert werden.

00:17:12: Wir können stark parallelisieren und das Ganze dann halt die ganze Rechenpower auf diese Probleme schmeißen.

00:17:19: Ich glaube, das wird weiterhin jetzt ein krasser Benchmark bleiben.

00:17:22: Dass diese Erdös-Probleme einen einen Tag dem anderen weiter gelöst werden.

00:17:25: Das

00:17:26: wird dann in der Wissenschaftskommunität natürlich immer diskutiert.

00:17:30: aber ich plädiere dafür dass wir wirklich da schon auch ehrlich sein sollten und sagen okay das was wir hier gerade erleben ist insofern Neuland als dass wir einfach ganz viele Dinge lösen die vorher niemand lösen wollte oder konnte.

00:17:44: Und man muss sagen, es sind immer noch nicht mal die Hälfte der Probleme gelöst.

00:17:47: Dass man so einzuordnen, das sind schon... Nicht nur triviale Kombinationen.

00:17:51: Was tatsächlich der Fall ist, dass bei einzelner Essen wurde ein Problem als Gelöst bezeichnet, obwohl er schon mal gelöst war, weil bloß nicht dokumentiert in dieser sauberen Form also.

00:17:59: Aber auch das hat die KI natürlich transparent.

00:18:00: Genau

00:18:01: und da ist dann wieder die Schwierigkeit... Es kann ja kein Mensch nachvollziehen, was alles in dem Trainingsstart enthalten ist.

00:18:08: Das ist ja so ein Riesen-Wuß!

00:18:10: Erstens ist es meist nicht öffentlich, zumindest nicht von Open AI oder Anthropic.

00:18:14: Die halten das komplett unter Verschluss, was sie da reingegeben haben und das heißt nur die könnten wenn überhaupt das manuell durchsuchen machen selber natürlich auch nicht weil... ein unrealistischer Aufwand ist.

00:18:24: Das heißt, wir wissen gar nicht ob nicht vielleicht die Lösung doch irgendwo drin steckt nur halt in den Tiefen des Internets oder in irgendwelchen obskuren Büchern, die einfach nicht bekannt sind.

00:18:34: Nichtsdestotrotz ist es trotzdem einfach super erstaunlich und das zeigt ja offen dass wir das gesamte Wissen was die Menschheit bisher erschaffen hat.

00:18:41: Das machen wir uns jetzt zur Nutze dadurch.

00:18:43: Ja absolut also ich will Ich glaube wir müssen da lernen, dass KI wahrscheinlich ein massiver Beschleuniger für die Wissenschaft sein wird und das auch nichts Neues ist.

00:18:54: Also wir hatten ja schon immer ... Die Astronomie wäre gar nicht möglich gewesen wenn wir kein Teleskop erfunden hätten.

00:18:59: also wir brauchen ja immer Hilfsmittel in der Wissenschaft.

00:19:00: Wir sind das... Wir sind es schon immer gewohnt gewesen durch Hilfsmittel eigentlich voranzugehen ohne Teilchenbeschleunigern.

00:19:06: wo wär mir nur Physik?

00:19:07: Also das sind alles so Dinge die ja auch komplexe Lösungen sind.

00:19:10: Nur das Erstaunliche jetzt ist die KI eben so eine Querschnittswirkung hat.

00:19:14: Ich

00:19:15: glaube, die wichtigste Frage an der Stelle ist eigentlich, kann der Mensch da jetzt mittel- und langfristig gesehen noch was zu beitragen?

00:19:23: oder sind wir vielleicht sogar eher hinterlich in dem Prozess?

00:19:26: Und ich glaube das ist die Frage, die sehr intensiv gerade diskutiert wird – die großen Laboren insbesondere Anthropic und Open AI, die arbeiten daran, haben sich das Ziel ersetzt auch, die KI Forschung zu automatisieren.

00:19:40: sind wir aktuell heute, dass diese ersten Ansätze stattfinden.

00:19:43: Ich als jemand der jetzt nicht Hardcore Machine Learning Experte ist ich kann jetzt mithilfe von KI solche Modelle trainieren.

00:19:51: Ich kann das laufen lassen über Nacht und gucke mir am nächsten Morgen das Ergebnis an und die KI kann sagen okay probier noch mal einen anderen Ansatz und Das ist natürlich eine enorme Befähigung.

00:20:01: aber die Frage ist wie lange ist es noch so?

00:20:03: Dass die KI mich braucht um quasi diese Idee da rein zu gehen.

00:20:07: ist eigentlich das Spannende in der Case momentan, dass sie alle Disziplinen für die Wissenschaft gerade sehr spannend macht oder die Tür öffnet.

00:20:13: Ich frage mich immer ob das für die KI-Forscher selbst auch so ist?

00:20:16: Weil diese sind ja momentan mein Gefühl sehr stark benachteiligt weil sie nicht die Mittel haben können.

00:20:20: also dass kein Kollege in Deutschland hat die Möglichkeiten jetzt ein Open AI Harddoor dann entschuldigen.

00:20:26: Ja aber auch

00:20:27: da muss man sagen... Ich bin der erste, der Anthropic Open AI oft hart kritisiert.

00:20:33: Aber eines kann man denn nicht vorwerfen nämlich dass sie das jetzt irgendwie nicht zugänglich machen sondern die Modelle sind auch zu wirklich erschwinglichen Preisen zugänglig und da kann auch jemand der jetzt keinen GPU-Cluster an seiner Uni hat, kann dieses System natürlich nutzen?

00:20:49: Natürlich gibt es wahrscheinlich intern immer noch bessere Systeme bei Open AI und Anthropic.

00:20:53: aber das heißt ja nicht, dass das nicht trotzdem mega nützlich ist für uns alle.

00:20:57: Das ist schon richtig.

00:20:58: Aber dann sind wir eher, ich kann die KI nutzen um meinen Forschungsgebiet voranzutrunken aber an der KI selber zu forschen.

00:21:04: Okay das meinst du ja?

00:21:04: Das

00:21:05: ist glaube ich momentan eher schwieriger oder da muss man die Lücke finden.

00:21:08: gibt es auch gute Beispiele in einem Thema.

00:21:11: Natürlich kann man immer über diesen Scale sprechen und darüber, ja wir haben nicht die Mittel.

00:21:14: Wir haben nicht diese Klasse.

00:21:15: aber wir sehen gerade jetzt auch aus China, aber nicht nur aus China das aus der Not heraus dass man eben nicht die Rechenleistung hat entstehen halt auch wieder neue Innovationen, dass man halt wirklich kleinere Ansätze fährt.

00:21:26: Und ich finde das ist auch ein weiter sehr sehr wichtiges und spannendes Feld nämlich die Fragestellungen wie können wir mit super kleinen Modellen trotzdem gute Dinge erzielen also Edge-Devices, also die überall verteilt sind wo die keine große Rechenleistung haben.

00:21:40: Ich sehe da tatsächlich schon in Zukunft... Also ich möchte ungern in der Zukunft leben wo alles zentralisiert nur in der Riesencloud ablaufen kann sondern ich sehe tatsächlich oder ich habe die Hoffnung dass wir das ganze dezentralisiert verteilt aufbauen können und dafür muss man natürlich weiterhin intensiv an den Algorithmen aufforschen.

00:21:57: Jetzt gibt es natürlich auch Stimmen, die sagen KI kann Forschung eigentlich in dieser Art und Weise nicht wie das der Mensch kann.

00:22:03: Du hast dich da auch seien gelesen des Anfanges Jahrsehren ein spannender Titel entstanden.

00:22:09: kannst du uns dazu ein bisschen was sagen?

00:22:11: Es ist tatsächlich glaube ich muss man unterscheiden.

00:22:14: wir hatten jetzt über das Thema Intelligenz gesprochen und ich glaube Wir können bis heute nicht sagen dass die KI eine menschliche Insilienz hat.

00:22:21: Es ist einfach nicht so, es ist eine ganz andere Form von Intelligenz.

00:22:24: In vielen Teilen komplett überlegen der menschlichen Intelligenze in der Geschwindigkeit und auch in dem was sich eine KI merken kann oder was eine KI für Verbindungen herstellen kann.

00:22:32: aber ich glaube es gibt viele Effekte und viele Phänomene im menschlichem Denkprozess der tatsächlich stand heute und vielleicht auch mittelfristig nicht durch die KI übersetzt übernommen werden kann.

00:22:44: also ich glaube wir Menschen haben eine gewisse Intuition spontan bestimmte Verknüpfung entdecken, ohne auch aktiv daran darüber nachzudenken.

00:22:55: Und das ist tatsächlich etwas was ich sehr spannend finde.

00:22:59: und die Philosophin Alessandra Buccella hat nämlich so einen Artikel dazu geschrieben AI cannot automate science.

00:23:06: Sie hat gesagt KI kann Wissenschaft nicht automatisieren und das geht auch ein bisschen auf diesen Umstand zurück.

00:23:12: Ja, ich habe denn auch gelesen.

00:23:13: Ich bin da etwas zwiegespalten weil... ich nehme jetzt mal eine bewuselnde andere Position und sage am Ende des Tages ist das alles was bei uns im menschlichen Gehirn abläuft Informationsverarbeitung.

00:23:23: Und dementsprechend Auch wenn wir es bloß war wissen noch nicht verstanden haben heißt es nicht dass er's nicht abbildbar ist und dass es nichts simulierbar und damit auch nachbildbar is.

00:23:32: und ich bin wirklich da ein bisschen Zwie gespalten.

00:23:36: aber vielleicht kannst du nochmal ein paar setzen oder einen kurzen setzen zusammenfassen unsere Kollegen, die Philosophin das so gemeint hat.

00:23:42: Ja genau also ich hatte schon gesagt Intuition ist ein Element etwas was die KI jetzt nicht wirklich hat.

00:23:48: Das heißt nicht dass sie das nicht haben können wird wenn wir jetzt weiter hoch skalieren weitere Daten reingeben neue Ansätze und auch vielleicht neue KI Architekturen nehmen.

00:23:58: aber Man merkt es ja, wenn man selber mit diesen Modellen spricht.

00:24:02: Im einen Moment sprichst du mit einem gefühlt brillanten Wissenschaftler und im nächsten Moment machten die Dinge halt Fehler, die komplett abstrus sind Und da gibt es sehr viele Gründe warum das so ist.

00:24:13: Aber am Ende des Tages muss man sagen Es liegt einfach auch daran dass iKI eben nicht eins zu eins die menschliche Intelligenz nachbildet.

00:24:20: Das heißt sowas wie eine Intuition ist nicht drin welche Fragen überhaupt wert sind gestellt zu werden.

00:24:27: Die KI kann natürlich ganz viele Fragen aufwerfen, aber oftmals ist es so dass man als Mensch stand heute noch tatsächlich... ...auf Fragen kommt die die KI bisher nicht gestellt hätte und das ist tatsächlich auch im Gedankenexperiment ja passiert.

00:24:44: der Student hat der KI widersprochen weil er eine ganz lange Erfahrung hat und das is nämlich auch einen riesigen Unterschied zwischen einer riesigen trainierten KI und uns Menschen.

00:24:54: Jeder von uns Menschen hat eine komplett individuelle Erfahrung, das heißt jeder ist einzigartig in seinem Werdegang und hat auch ganz eigene Verknüpfung Und es wird natürlich spannend zu sehen sein.

00:25:04: wenn man jetzt dieses Continuous Learning in die KI integriert dass die KI wirklich auch kontinuierlich weiter lernen kann werden wir diesen Umstand dann ja auch irgendwann haben.

00:25:11: dass wir einfach unendlich viele Individuelle KI's haben da sind wir stand heute noch nicht an dem Punkt ganz aber Das ist glaube ich der Grund warum eben menschen dann auch aus der Intuition heraus vielleicht mal widersprechen oder sagen, nee ich habe das Gefühl da passt was nicht.

00:25:27: Das ist sehr schwierig natürlich einer Karrieren zu

00:25:30: trainieren.

00:25:30: Wir hatten ja vor einem Jahr die Folge zum Thema Wissen und das spielt er meiner Meinung nach auch sehr stark mit sein.

00:25:35: weil man sich mit Kisystem beschäftigen muss man sich damit wissen außer in Ersetzung welche Wissensformen es gibt dieses große Problem, dass ja ein Großteil des menschlichen Wissens ja nur stillschweigend verfügbar ist.

00:25:47: Also wir Menschen können das gar nicht ausdrücken und dementsprechend lässt sich es auch schwer zu externalisieren und dann in irgendwie KI-Systeme damit zu füttern Und das lässt sich dann in der Tat nicht einfach in Formeln fassen und wir können es auch nicht.

00:25:59: Wenn's so einfach wäre, könnte ich jetzt dir... Keine Ahnung, rumänisch beibringen als Beispiel, mir ist gut könnte, würde meine Schwester sagen aber ich kann sie ein bisschen oder Dinge die eben nur ich weiß, die ich gelernt habe.

00:26:10: Aber man merkt da ist ja oftmals dann auch im Prozess noch dahinter,

00:26:13: d.h.,

00:26:13: so einfacher ist es dann doch nicht.

00:26:15: Da sind diese Lernfähigkeit, da unterscheidet sich ordensichtlich den Menschen doch an vielen Aspekten aus.

00:26:20: Das hab' ich auch rausgelesen, wenn ich glaube aus dem Artikel von Philosophin Buccella, dass ich da nicht so positiv bin.

00:26:29: Dass die Grenze so klar zu ziehen ist?

00:26:31: Ja

00:26:31: das glaube ich nämlich auch nicht und ich merke das zwar aber selber auch immer.

00:26:37: also wir selber haben ja auch von diesem Na, wie heißt es dieses Paradoxon?

00:26:42: Was du immer erwähnst.

00:26:43: Jetzt fällt's mir gerade nicht ein... Die Wonder Panic!

00:26:45: Wir sprechen ja auch oft von der Wonder Panics, dass man in einer Minute begeistert ist von der KI und in den anderen Minuten wieder Panik bekommt was denn mit unserer Zukunft ist.

00:26:53: und das ist komplett normal.

00:26:55: so gehts mir eigentlich gefühlt fünfzehnmal am Tag hin und her.

00:26:58: aber ich stelle immer wieder fest wirklich, dass auch eine gewisse Langsamkeit die wir als Menschen zum Beispiel haben also aktuell muss man sagen, wir sind das Bottlenack häufig.

00:27:09: Wir als Menschen sind die der Flaschenhals, der dazu führt dass wir die Dinge nicht noch weiter automatisieren oder beschleunigen können.

00:27:15: denn wenn wir sagen wir müssen es überprüfen dann sind wir diejenigen die wirklich den langsamsten Teil in der Kette bilden was in bestimmten Bereichen aber glaube ich tatsächlich sogar positiv ist und gut ist, dass wir nämlich dann das ganze entschleunigt und unsere eigene Sicht auf die Dinge mit einbringen.

00:27:34: Aber ich bin da auch jetzt nicht keiner, der sagt, dass die KI wird niemals das erreichen können.

00:27:38: Ich habe letztes Jahr schon mal die Idee beschrieben, dass man natürlich auch die KI im Hintergrund einfach nachdenken lassen könnte.

00:27:45: Also was wir mit diesen Reasoning-Modellen haben in Sinne von Test-Time-Computed ist quasi zur Berechnungszeit, die KI einfach mehr mit sich selber redet bis sie dann zu Antwort kommt.

00:27:54: Natürlich könnte man das halt auch im Hintergrund einfach permanent laufen lassen, als die KI quasi mit sich selbst redet und permanent irgendwelches... Wissen schafft für sich im Hintergrund, gibt auch Ansätze wo sowas gemacht wird.

00:28:06: Gibt jetzt aber noch nicht den Nachweis dass das jetzt mega effektiv ist.

00:28:09: Ich habe aber ein neuerchen Artikel gelesen Wo eben das untersucht wurde wie diese reasoning modelle warum die so besser sind als jetzt einfache modeller und da hat man dann wirklich Jetzt mal eine studie durchgetestet schlechtere modelle zu nehmen also schwächere modellen Und die eben sich ständig mit eigenen prompts zu versorgen und die kamen dann auf ähnlich gute ergebnisse.

00:28:27: das heißt am endes tages scheint es gar nicht in der Nicht zwingend nur durch die Qualität der Modelle zu sein, sondern durch dieses ständige Hinterfragen und Arbeiten.

00:28:37: Die Qualität kann es noch massiv verbessern.

00:28:39: Aber

00:28:39: es gibt einen Umstand also... Du kommst immer, wenn du möchtest auch manuell durch Manöles prompten auf die Ergebnisse.

00:28:45: Du wirst nicht durch diesen reasoningprozess Dinge aus dem modell herauskitzeln können was das Modell nicht weiß sondern dass ist.

00:28:52: im prinzip kann man sich das vorstellen.

00:28:53: es ist eine form des autopromptings.

00:28:55: Das model promptet selber in die richtige richtung und das wird dann quasi verstärkt Durch den durch das reinforcement learning an trainiert aber ist ja einfach eine Erleichterung für die Menschen.

00:29:06: Wir müssen da nicht mehr so viel Gedanken reinstecken, wir können einen kurzen Prompt reingeben und das Modell versucht das Ganze mit Leben zu füllen und den richtigen Weg zu finden.

00:29:14: aber das zeigt auch wieder auf Das war quasi ein Ansatz gewesen der dazu geführt hat dass die Modellqualität im Durchschnitt besser geworden ist also die Antwortqualität dieser Modelle.

00:29:25: Und ich glaube da stehen wir noch lange nicht am Ende dieser Kette dieser verschiedenen Durchbrüche und Ideen.

00:29:30: Auch das Thema Idol-Time-Compute, dass die KI quasi wenn keiner eine Frage stellt einfach permanent weiter recherchiert nachdenkt und auch versucht vielleicht Dinge zu kombinieren aus der Vergangenheit so wie ich das mache.

00:29:41: Wenn ich unter der Dusche stehe und spontan beispielsweise einen Einfall habe.

00:29:44: Ja, absolut.

00:29:45: Jetzt haben wir in den letzten zwei Wochen ja nicht so viel miteinander gesprochen.

00:29:47: Ich war ja... Ja,

00:29:48: ich hatte es auch vergesst.

00:29:49: Ich wollte erst mal herzlichen Glückwunsch natürlich!

00:29:52: Danke schön aber darauf wollte ich gar nicht hinaus und einmal haben wir miteinander telefoniert und da haben wir tatsächlich zeitgleich ein Video gestartet.

00:30:00: Weißte ich aber währenddessen Zeitgleich das Video angestartet haben?

00:30:03: Aber Peter Steinberger hat ein Interview gegeben im österreichischen Fernseher.

00:30:06: Also Peter Steinbärger, kannst du sicherlich dazu sagen?

00:30:09: Du willst ihn da unten noch vor die... Ja.

00:30:11: ...interview bekommen.

00:30:12: aber er ist

00:30:13: sehr beschäftigt.

00:30:14: Er ist leider ein, zwei Wochen zu früh bekannt geworden und deswegen kommt er zu dir nicht in dein Insider-i-Format.

00:30:19: wahrscheinlich schafft es zeitlich.

00:30:20: ich glaube weiß vielleicht kommt's noch.

00:30:22: Aber er Peter Steinberg hat Open Claw also eines der bekanntesten Agentensysteme aktuell ja released von Haus aus gar keinen K.I.-ler, sondern Software-Entwickler und hat das so entwickelt?

00:30:32: Man muss dazu sagen, er ist ein exzellenter Softwareentwickler gewesen und hatte quasi auch vor Open Clore natürlich Erfolg mit seinem eigenen Startup was er dann auch irgendwann... ... lukrativ verkauft hat und... ... hat dann tatsächlich spannenderweise es ja so ein paar Jahre ausgestiegen.

00:30:50: Aus dem ganzen Programmieren, weil das ihm auch zu viel war und ist dann quasi als Cloud Code & Co veröffentlicht worden auf den Geschmack wiedergekommen und hat festgestellt okay wir können das Ganze noch zugänglicher und noch einfacher machen.

00:31:02: Hat sich seinen eigenen Personal Agent gebaut, den er dann auch Open Source veröffentliche hat und das ist natürlich komplett durch die Decke gegangen.

00:31:11: also Also es ist Wahnsinn zu sehen, dass hat mehr Sterne aufgeht als Linux und für diejenigen, die sich damit ein bisschen auskennen.

00:31:19: Es ist schon ein komisches Gefühl zu sehen wie jetzt so junges Projekt plötzlich durch die Decke geht, ist jetzt zur OpenAI gegangen weil OpenAI gesagt hat so einen brauchen wir bei uns.

00:31:30: der soll das Thema Agenten und Personal Agents auch weiter entwickeln.

00:31:36: Und im österreichischen Fernsehen hatte der ein Interview gewesen, was sich auch sehr gut fand.

00:31:40: Also viele haben kritisiert dass die Fragen so sehr normie-mäßig waren.

00:31:45: Im Sinne von Höhe ist das dann sicher und also sehr deutsch und europäische Fragen immer

00:31:49: bedenken.

00:31:51: Aber ich finde das nicht schlimm weil es sind die Fragen, die halt viele Leute tatsächlich beschäftigen.

00:31:56: Peter hat halt super gute Antworten gegeben und das was du meinst, fand ich tatsächlich auch sehr sympathisch.

00:32:01: auf die Frage nämlich ob denn jetzt KI eine Dissertation schreiben kann.

00:32:04: Hat er gesagt, ich hoffe nicht!

00:32:08: Das ist eine schwierige Frage also ich weiß nicht ob ich da so drauf antworten würde wie er weil Die Frage ist natürlich, was eine Dissertation ist.

00:32:18: Du hast am Anfang schon gesagt die DissERTATION ist nicht einfach das Schriftstück sondern es ist die Erkenntnis, die daraus entstanden ist.

00:32:24: aber gleichzeitig müssen wir ehrlich sein auch zu uns selber und das ist auch glaube ich wichtig dass wir hier selbstkritisch sind.

00:32:30: wie viele unserer DISSERTATIONen sind in der Schublade verschwunden hat niemand wieder gelesen und haben auch nichts wirklich bewegt?

00:32:38: und dann stellt sich die Frage

00:32:42: Das ist die Frage, was der Anspruch ist.

00:32:44: Ich fand er hat ja nicht nur gesagt, er hofft nichts, sondern hatte auch Begrün, weil er der Meinung ist menschliche Arbeit zählt etwas und das finde ich super sympathische Antworten.

00:32:52: Also im Prinzip derjenige, der im Prinzip die Arbeit automatisiert und man ja auch diese Ängste dann hätte jetzt alles weg sagt, die menschlichen Arbeit zelt es.

00:33:03: Jetzt sprechen nicht für alle Professoren der Welt, aber für mich persönlich zählt vor allem die Arbeit bei der Dissation.

00:33:09: Und mit der Arbeit meine ich nicht das Schriftstück sondern die drei, vier, fünf, sechs Jahre sehr unterschiedlich bei manchen, die man wirklich da reingesteckt hat intensiv und nicht nur das Thema voran entwickelt hat – und das würde jetzt allen, allen Dissassionen somit sich bereit betreut habe, die haben wirklich das Thema ein Stückchen nach vorne gebracht, den Erkenntnis gewinnen, dass er das entscheidet – Und ich glaube, so muss man auch ehrlich genug in der Wissenschaft sein.

00:33:33: Es ist ja auch ein Teil der Ausbildung der Personen.

00:33:35: Also die Personen werden ja mehr also werden schlauer.

00:33:38: Die Personen entwickeln sich weiter an dieser Zeit reifen und machen Ja wenn ich jetzt gucke auf unsere ehemaligen was sie alles so jetzt danach machen das sind dass die machen tolle Karrieren die wir sind in der wissenschaft.

00:33:48: Die sind natürlich dann ganz viel auch in Industrie in der Praxis.

00:33:50: Wir sind hier sehr ingenieurwissenschaftlich orientiert und dann denke ich Das schafft eine KI so in dieser Komplexität nicht.

00:34:00: Vor allem selbst wenn die KI das schaffen würde, dann hast du ja gar nichts des Learning dadurch als Mensch und das ist glaube ich tatsächlich die wichtige Erkennung.

00:34:08: Und das sehe ich nicht nur bei der Dissertation, sondern dass sehe ich bei vielen Sachen.

00:34:12: Es gibt jetzt hier in den letzten Tagen auch sehr viele Diskussionen aus dem Bereich der Softwareentwicklung wo auch ein Video viral gegangen ist, wo jemand gesagt hat, ich war früher einen Ten X Engineer also ich war so richtig, richtig guter Software-Engineur und jetzt bin ich wertlos sozusagen.

00:34:29: Wo er da wirklich auf sehr viele Fragen aufwirft.

00:34:31: und ich finde das spannend weil Einerseits ist es glaube ich schon so, dass wir rein aus wirtschaftlicher Sicht akzeptieren müssen.

00:34:39: Dass immer weniger Unternehmen bereit sein werden Geld für sowas auszugeben, für externe Dienstleistungen, externa Forschung wahrscheinlich wenn sie das Gefühl haben, ich kann auf den Knopf drücken und kriege etwas was vielleicht achtzig Prozent genauso gut ist.

00:34:52: also die monetäre Seite der Medaille ist auf jeden Fall glaube ich so dass wir davon ausgehen müssen, dass sich vieles job technisch verändern wird.

00:35:02: aber Frage mich, wie das mit der persönlichen Entwicklung ist.

00:35:05: Und da bin ich komplett bei dir und habe ja das auch mit allen Unternehmen, mit denen ich spreche.

00:35:10: Ich sage auch die Nachwuchsförderung dürfen wir nicht aufgeben.

00:35:13: Auch wenn es den Anschein macht dass jetzt ein junger Mitarbeiter oder eine junge Mitarbeiterin erst mal keinen Wert liefern kann, weil man sie ja erst anlernen müsste.

00:35:22: und die müssen erstmal Dinge verstehen.

00:35:23: und die KI kann das alles viel besser jetzt schon als so ein neuer Mitarbeiter.

00:35:29: Wir müssen uns ja die frage stehen was ist denn das endgame?

00:35:32: wo wollen wir den hin?

00:35:33: wollen wir irgendwann wirklich menschenlose unternehmen haben, wo all die kaie alles macht?

00:35:37: oder wollen wir tatsächlich die.

00:35:40: Menschlichen Komponenten immer noch hochhalten?

00:35:43: und ich glaube sowohl in der wissenschaft als auch in der wirtschaft ist das ein Trugschluss zu glauben, dass wir alles automatisieren können.

00:35:49: Ich glaube nämlich diese menschliche Imperfektion auf der einen Seite aber auch die menschlichen Genialität, die da ausbrechen kann, ist einfach notwendig und wir sollten nicht den Fehler machen und jetzt wirklich alles auf die KI Karte setzen sondern uns von Anfang an fragen okay wie können wir das Ganze dann bestmöglich zusammenbringen?

00:36:07: Absolut.

00:36:08: Also ich glaube, das ist eine ganz wichtige Differenzierung die man da auch treffen muss dass wir tatsächlich hier nicht die KI ausbilden sondern immer noch Menschen und wir sehen ja auch die Leute die gut ausgebildet sind diese es ist die auch gut damit umgehen können die Erfahrungen haben.

00:36:22: Die sind ja diejenigen die vor allem jetzt gerade massiv befähigt werden und auch extremen Nutzen von der KI haben.

00:36:29: aber wenn wir die nicht mal ausbildern dann frage ich mich, wer denn diese Leute sein sollen?

00:36:34: Also das heißt eigentlich müssen wir uns wirklich Gedanken machen in der Wissenschaft.

00:36:39: Welche Aufgaben muss der Mensch nicht... Ich sag bewusst, musst der Mensch so gar nicht mehr machen und auf welche Aufgaben kann ich mich fokussieren?

00:36:46: Und wenn ich jetzt hier durch unser Institutdurchlauf auch durch meinen Arbeitsalltag, dann sehe ich dass auch eine Wissenschaft, da ist ein Großteil dieser Arbeitin die ich mache also da muss ich nicht wissenschaftler sein dazu.

00:36:56: Das ist tatsächlich dann eher abarbeiten von Dingen und ich finde das, dass ist Potenzial.

00:37:02: Und dann hätte ich auch und viele Kollegen auch viel mehr Zeit mir wieder Gedanken zu machen über Dinge, über die sich halt noch nie jemand Gedanken gemacht hat.

00:37:09: Das wäre ja der spannende, das zu erschließen.

00:37:11: Ich glaube da müssen wir einfach gucken wo kann der Mensch wie du es schon gesagt hast seine Intuition ins Spiel bringen?

00:37:17: Wo kann er kritisch hinterfragen?

00:37:22: Unorthodoxe Wege einschlagen, die mit wirklich ganz untypisch vielleicht, wie wir ja auch tun.

00:37:27: Weil uns gerade irgendwie Gedanken blitzkriegen.

00:37:29: Das sind ja Dinge, die Effekte solange wir, die wir nicht automatisieren können und ich glaube da sind wir noch ein Stückchen weit davon entfernt und vielleicht wird es auch nie möglich sein dann sollten wir diese...

00:37:37: Und selbst wenn ist halt die Frage ob dann tatsächlich darauf dass sagen mal die Rechenkapazität aufgewendet wird oder ob die Rechenkapazität nicht so einen Großteil drauf aufgewendet wird?

00:37:46: Auf Dinge die wirklich sehr schnell umsatzgenerieren.

00:37:51: Insgesamt ein Aspekt, dass wir die Neugierde... ...die wir als Menschen inherent haben.

00:37:56: Die sollten wir nicht im KM ersticken indem wir sagen das kann alles TKI Sondern.

00:38:00: unabhängig davon wie weit sich TKI weiterentwickelt glaube ich ist es super super wichtig dass wir weiterhin neugierig bleiben und so viel lernen Wie wir können Und da ist KI eine riesen Chance aus meiner Sicht Dass wir schneller Dinge verstehen und uns schneller in Dinge einarbeiten können.

00:38:15: aber das muss man richtig machen.

00:38:16: also da gibt's auch verschiedene Studien jetzt in jüngster Zeit die Zeit haben, dass wenn nicht richtig eingesetzt wird, lernst du halt eben gar nichts.

00:38:22: Lass uns aber noch mal über ein anderes Thema sprechen was glaube ich auch schon so ein bisschen die Schattenseiten durch das ganze Thema KI in die Wissenschaft bringen als das Thema Publikation.

00:38:30: also man kann sich kaum noch retten der vielzeit der Publikations die vorhanden sind einen.

00:38:35: Dr.

00:38:35: Rand Neulich hat mir seine systematische Literaturrecherche gezeigt.

00:38:39: also man analysiert ja seinen Forschungsfeld und sucht danach Keywords um ähnliche Forschung Ergebnisse schon zu finden und er kam dann nach einer ersten Erlösung auf fünfzehntausend Papiere, was natürlich abstruse ist.

00:38:50: Weil die kann ich ja gar nicht alles lesen und hat dann aber mit KI das ganz gut runterfüllen können auf die Fünfzigrelevantesten.

00:38:57: Aber es zeigt zumindest eins publizieren, dass mittlerweile ein Geschäft geworden und durch KI fast schon automatisiert.

00:39:02: Schon lange tatsächlich.

00:39:04: Und das finde ich das, was man auch am härtesten kritisieren kann nämlich, dass das nicht erst seit KI einen auch sehr viele Schattenseiten hatte.

00:39:13: Also, vor KI hat man diese E-Mails bekommen von teilweise sehr dubiose Konferenzen wo man immer unabhängig davon was das Titel war mit Professor angeschrieben wurde

00:39:24: und

00:39:26: ich meine wir kennen das ja selber also Wie viel Zeit man wirklich investieren muss, um so ein Peer Review zu schreiben.

00:39:33: Also eine Bewertung von einer wissenschaftlichen Publikation.

00:39:37: im normalen Plastischer Weise ist das so, dass wird einfach an unabhängige Bewerter verschickt und die geben dann quasi ne Bewertungen ab und anhand der Bewertungszeit entschieden wird es jetzt angenommen für die Konferenz oder nicht.

00:39:48: Muss da noch was geändert werden?

00:39:50: Und da gab's halt schon seit jeher schwarze Schafe!

00:39:55: Wenn du dir anguckst, war auch diese Publikationen kosten, um die dann zu erwerben.

00:40:00: Das sind enorme Summen, die da geflossen sind und ich persönlich war schon immer ein großer Vertreter von Open Research in dem Sinne dass man natürlich diese Forschung kostenfrei zur Verfügung stellen muss.

00:40:12: aus meiner Sicht sogar.

00:40:12: sonst ist es gar keine richtige Forschung wenn das halt hinter einer Schranke immer ist.

00:40:18: aber das Ganze wird jetzt mit Kai hier auch wieder komplett auf den Kopf gestellt weil Zumindest augenscheinlich auf Knopfdruck, so eine Veröffentlichung erzeugt hat es einreichen kannst und das kannst du dann halt hundertfach oder tausendfach machen hast vielleicht eins zwei mal den Erfolg ja gut.

00:40:34: Es stellt sich halt wirklich die Frage wozu dieses ganze System noch?

00:40:38: oder viel wichtiger noch wie kommen wir dahin dass ist wieder vertrauensbasierter funktionieren

00:40:43: kann.

00:40:43: Absolut, ein schwarzeschaffel.

00:40:45: oder sagen man Leute ich will es gar nicht als schwarze schaffe aber ich glaube tatsächlich ist einige leute bewusst auch vorführen das system dass er so nicht funktioniert.

00:40:52: ja Kevin zu hier von bergley da hat der eigentlich im batch absolvent nur für uns sei ich nur aber irgendwie hundert dreizehn publikationen kaibasiert letztes Jahr geschrieben.

00:41:02: also da man kann das system natürlich dementsprechend schon extrem dahin trimmen weil das es sich auch unterstützt.

00:41:13: Es ist ja wirklich so, dass das incentiviert wird viel zu veröffentlichen.

00:41:17: Es gibt ja auch diese verschiedenen Indizes wie den Hirschindex oder die Anzeigen, wie oft du zitiert wurdest und auch das ist natürlich jetzt wieder fragwürdig in Zeit, als der KI eine Zitation in einem Paper... Welchen Wert hat das dann am Ende des Tages?

00:41:33: Und was ich halt verstärkt beobachte, ist dass viele Leute halt diesen Weg über die Konferenzen und Kostenpflichtigen Publikation einfach gar nicht mehr gehen.

00:41:41: Und ihre Paper zum Beispiel auf Archive X dann einfach publizieren.

00:41:46: Ich habe auch das Gefühl, dass es aktuell das, was fast mehr Aufmerksamkeit bringt also du veröffentlichtest ein Paper nicht auf einer Konferenz oder hast eine Webseite dafür.

00:41:54: Du warst auf ArchivX, du hast einen Github-Report mit dem gesamten Code Weil das führt dann tatsächlich dazu, dass es genutzt wird.

00:42:00: Natürlich gibt's jetzt keine Garantie, dass du da noch wirklich akkurat zitiert wirst.

00:42:04: aber ich habe das Gefühl, wenn du gute Arbeit machst, dass das immer noch einen sehr großen Impact

00:42:08: hat.

00:42:08: Und dann gehts ja eigentlich... Die Publikationen sind so zum Selbstzweck geworden, aber faktisch ging es ja um die Dokumentation und die Veröffentlichung und das Teil in deiner Forschungsergebnis und auch die Diskussion der Community.

00:42:18: Das ist an manchen Stellen ein bisschen überholt muss man ehrlich sagen.

00:42:23: Geht natürlich nicht hin!

00:42:24: Nicht in jeder Disziplin, aber mittlerweile muss man doch auch bei hochregenden Journals viele Dinge immer wieder hinterfragen.

00:42:31: Was da gerade passiert?

00:42:33: Ja ganz klar!

00:42:34: Also ich sehe das Thema natürlich jetzt ab ehrlicherweise schon länger kritisch weil dieser Publikationswahn den habe ich nie ganz dann so verstanden.

00:42:41: Aber das ist auch eine eher persönliche Sache bei mir.

00:42:46: Wenn du auf diesen Konferenzen warst, muss man ehrlich sein.

00:42:48: also es waren nicht so wirklich mega viele gute Fragen die da gestellt wurden.

00:42:52: Also das Beste an den Konferenz war dass wir halt haben so mit den Leuten ein Bier trinken können und das ist glaube ich tatsächlich das was wir nicht verlieren sollten.

00:42:58: Networking und diesen Austausch.

00:43:00: also das sollten wir aus meiner Sicht viel stärker wieder den Fokus rücken, weil dadurch entstehen natürlich dann auch wieder neue Ideen, neue Verknüpfung.

00:43:08: Wir machen das ja auch, dass wir einmal im Monat unsere Generale Connect beispielsweise haben und ich finde auch das gerade im Zeitalter der KI ist super wichtig, dass so halt diese Präsenzveranstaltung hast wo jeder hinkommen kann, wo man sich austauschen kann Und das ist aus meiner Sicht viel mehr wert als die meisten Paper, die veröffentlicht werden.

00:43:24: Was nicht heißt dass die Paper jetzt komplett hinfällig sind?

00:43:27: Es gibt weiterhin exzellente Paper die dann auch wirklich legendär werden und ich weiß aber nicht wie man quasi in diesem ganzen Sumpf wie man diejenigen identifizieren soll, die einen hohen Wert haben versus den ganz anderen Slop der automatisiert vielleicht sogar erzeugt wird.

00:43:48: Also die Zukunft der Wissenschaft kann sicherlich nicht sein, dass wir in Zukunft jährlich irgendwie eine Milliarde wissenschaftliche Paper erzeugen.

00:43:55: Das wäre aus meiner Sicht also wirklich abstrus.

00:43:58: Was ich aber schon bei mir hängen geblieben ist war das vorhin gesagt Eike Hüller-Meier, ein Kollege von uns hier an LMU KI Professor hat ja ... das war eine Hochkonferenz und die haben das bewusst gesagt.

00:44:08: Wir haben ein eigenes KI Modell was eben Reviews schreiben können Und er hat das ja dann genau wie du es gesagt hast, gesagt.

00:44:15: Das Review war halt wirklich das Beste.

00:44:17: Besser als das von den menschlichen Kollegen.

00:44:19: Klar die sind vielleicht... das kenn ich von mir auch.

00:44:21: Dann ist da auch ein Zeitfaktor und man macht das ja auch umsonst diese Reviews.

00:44:26: in der Regel engagiert sich.

00:44:29: Und das fand ich aber schon krass, weil er dann auch bewusst gesagt, dass er praktisch jetzt noch einen Klick weiter und dann kann die KI auch wieder um das Review einarbeiten und dann noch einen klick weiter dann kann die Karriere auch nächstes Mal das Pieper gleich erstellen.

00:44:40: Und hat es ja bewusst gesagt, also der... Das innerliche Feedback war ja wirklich extrem gut!

00:44:44: Also es war jetzt nicht so was man sagt, dass wir jetzt die offensichtlichen Dinge, sondern damit konnte man wirklich wirklich etwas anfangen und das kann im schlimmsten Case.

00:44:52: Wir hoffen es nicht und ich glaube nicht, dass es soweit kommt weil ich denke bis dahin wird das System dann implodieren.

00:44:57: aber natürlich kannst du einer völligen Automatisierung kommen.

00:45:00: Das schreiben ist der Publikation Und das Revius der Publikation, bis hin zu veröffentlichen.

00:45:05: Also im Prinzip dann hast du wirklich... Dann brauchst du keine Konferenz mehr?

00:45:08: Dann fahren sich keine Menschen mehr?

00:45:09: Ja es sei denn also natürlich man könnte den Spieß halt auch umdrehen.

00:45:13: Man könnte sagen wenn das alles automatisiert ist vielleicht sind dann gerade diese Konferenzen wo du dir das dann als menschlicher Geschwindigkeit erklären lässt und wo du das dann in der Menschlichen Community diskutierst.

00:45:24: Vielleicht ist das tatsächlich der wertvollste Teil des Ganzen weil Wir müssen uns die Frage stellen, was ist das Ziel von Wissenschaft?

00:45:31: Was ist das?

00:45:33: wir auch haben in den Paperschreiben?

00:45:34: und wenn wir sagen dass Ziel es das neues neue Erkenntnisse veröffentlicht werden.

00:45:38: Und dann wieder eingearbeitet werden können zukünftige Forschung muss man ehrlicherweise sagen ist die Automatisierung vielleicht tatsächlich ein sinnvoller Schritt um das ganze auch schneller nutzbar zu machen?

00:45:48: aber ich Ich bin da auch bei dir, ich glaube nicht dass wir den Menschen komplett aus dieser Gleichung herausnehmen sollten.

00:45:55: Aber die Frage ist wie und welchen Teil der Mensch in dieser Kette dann erbringt?

00:45:58: Das wird sich wahrscheinlich schon verändern vielleicht einfach stärker auch in Richtung Fragen stellen.

00:46:03: Wir stellen die Fragen, wir geben die Fragen rein, wir ziehen nach wenn wir merken es geht nicht in die richtige Richtung.

00:46:11: So geht es mir, wenn ich jetzt Coding-Agenten nutze.

00:46:14: Die machen natürlich auch nicht immer das was man will und dann schreitet man als Mensch ein und sagt den hier macht das bitte vernünftig Und natürlich kann man noch darüber diskutieren.

00:46:24: auch das wird irgendwann Versuchen auf viele das zu automatisieren.

00:46:28: aber Ich glaube dass ist das was Im wissenschaftsbereich tatsächlich das spannende ist nämlich zu sagen der kern ist daran wir stellen die frage wollen fragen beantworten wir wollen auch Dinge analysieren und kritisieren, aber müssen wir von Hand dann diese ganzen Schritte immer gehen.

00:46:43: oder ist das nicht etwas was wir einfach in Zukunft auch mehr der KI überlassen?

00:46:48: Ich bin da selbst viel gespalten weil ich gleichzeitig auch immer noch den Anspruch habe.

00:46:51: Ich will immer was lernen bei den Sachen und das ist nachgewiesermaßen schnell der Fall dass man eben dann nichts mehr lernt.

00:46:58: Wir haben neben der Publikationskrise ja auch hängt damit eng zusammen eine Replikationskrisis also die Ergebnisse sicherstellt, dass das Ergebnis wiederholbar ist und damit nachvollziehbar ist.

00:47:12: Da gibt es ja also... Das sind vielen Disziplinen völlig unterschiedlich muss man auch ganz klar sagen.

00:47:16: Das sind in manchen Disziplinn gar nicht einfach nachzuweisen, da wird auch kein großer Fokus drauf gelingen sondern geht eher um die methodischen Erkenntnisgewinn.

00:47:24: und dann versuchen andere Leute natürlich schon weiter zu verrenten.

00:47:27: aber es ist nicht so einfach eins-zu-eins ein Ergebnis nachzuproduzieren.

00:47:32: Aber das ist auch ein Thema.

00:47:33: was zunehmend erschwert ist Das wirklich nachzuweisen und das hat ja schon was mit Qualität und Güte, dann der Vorschuss ergeben sie zu tun.

00:47:41: Ja klar also wenn du nicht das replizieren kannst, was jemand da beschrieben hat, dann ist es im Prinzip muss man sagen kann man nicht mit gutem Gewissen sagen dass das jetzt richtige Erkenntnisse waren die da gezogen sind.

00:47:52: aber auch hier sehe ich also gerade wenn's jetzt in technischen Bereich ist Wenn wir grade im Coding-Bereich wird das repliziert natürlich immer einfacher indem man mittlerweile einfach der KI sogar ein Paper reingeben kann.

00:48:05: Stell das mal bitte nach und es ist faszinierend zu beobachten, wie schnell das Ganze dann tatsächlich auch repliziert werden kann.

00:48:12: Ja,

00:48:12: es zeigt auch wie schnell der Druck auch ist etwas zu publizieren was vielleicht noch nicht ausgereift genug ist.

00:48:18: Und was mich total geschockt hat in der Recherche war die acht tausend meist zitierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler jeder mindestens eine offensichtlich also mindestens Eine Publikation hat die auch schon wieder zurückgezogen wurde.

00:48:30: Also das fand ich auch... Zeugt auch ein bisschen von einem Druck, der da ist.

00:48:37: Es geht erst in der Linie mal schnell zu sein und so publizieren.

00:48:40: man kann es auch nachvollziehen.

00:48:41: Man muss ja weiß durch die zweite oder dritte sein Aber es ist natürlich eigentlich nicht wissenschaftlich.

00:48:46: Ja, da bin ich mir nicht so sicher ob das jetzt eine sehr deutsche Sicht auf das Thema ist weil ich glaube auch Fehler zu publizieren und wenn man es dann hinterher eingesteht und zurückzieht... Ich glaube dass es tatsächlich manchmal auch wertvoller als es von vornherein eben nicht zu publikieren ist.

00:49:02: aber natürlich Ein bisschen ne Philosophische und eine Glaubensfrage.

00:49:05: Sicherlich was ist Wissenschaft?

00:49:06: Ich glaube, gibt es auch unterschiedliche Definitionen zu dem Thema.

00:49:09: Elon Musk hat sich ja auch mit Jan Le Kuen, ich glaub vor zwei Jahren darüber gestritten auf Twitter, weil Jan Le-Kuen gesagt hat, Wissenschaft ist nur das, was auch wirklich offen gelegt wird und veröffentlicht wird.

00:49:18: Und Elon Musk meint daraufhin Quatschwissenschaft ist alles, was irgendwo neue Erkenntnisse bringt ob das jetzt privat ist oder nicht.

00:49:25: Ja, gibt halt unterschiedliche Definitionen für das Thema.

00:49:28: Zum Thema Publikation da also dass Da habe ich schon lange meine Bauchschmerzen mit.

00:49:36: Ich habe mir auch viele Gedanken gemacht, was ich jetzt tatsächlich sehr begrüßenswert finde.

00:49:39: der Wissenschaftsrat also das oberste Beratungsgremium Deutschlands für die Bundesregierung aus der Wissenschaft heraus und mein Doktorvater Jürgen Gaussmann war ja mal der erste Ingenieur im Wissenschaftsrad hat da jahrelang damit gemacht.

00:49:51: Also die versuchen da schon im Konsens über alle Disziplinen Empfehlung abzugeben und die haben jetzt in dem letzten Bericht, der ist vor wenigen Wochen rausgekommen tatsächlich auch gesagt man muss natürlich auch über die bisherigen Bewertungskriterien von Wissenschaften nachdenken.

00:50:06: Und dass ob die Anzahl der Publikation oder der Zitation wirklich das Richtige ist was ja oftmals auch bei Berufungspolitik ganz ausschlaggebend ist und aber faktisch an vielen Stellen nicht der Nachweis eines wirklichen Impacts.

00:50:22: Das sind Punkte ich Es ist super, das anzusprechen.

00:50:24: Ich glaube jeder der den Welt unterwegs ist viele werden da erst mal zustimmen die weiß natürlich was macht man und ersetzt man das?

00:50:33: oder ist es vielleicht sinnvoll zu sagen okay das ist halt nur ein Teil der gehört auch sicherlich dazu.

00:50:38: und was sind weitere Kriterien um gute Wissenschaft auch zu belohnen und auch zu Wertschätzen.

00:50:43: Und das sind dann eher wichtige und spannende Fragen?

00:50:45: Ja,

00:50:46: das erinnert mich an etwas weil ich glaube in jedem System wenn du irgendwelche Zielgrößen festlegst wird halt für diese Zielgrösse optimiert.

00:50:52: Eine lange Zeit in der Industrie war die Anzahl geschriebener Zeilen Code eine Messgröße, an der die Produktivität auch von Softwareentwicklern gemessen wurde.

00:51:01: es ist mittlerweile eigentlich Konsens dass das die schwachsinnigste Messgrüße überhaupt ist in dem Kontenpunkt weil häufig ist sogar so je weniger Koto erzeugt umso besser kann das Endprodukt sein, weil jeder Code ist sozusagen auch immer eine Liability.

00:51:16: Es kann zu mehr Bugs führen.

00:51:19: Ist aber jetzt im KI waren es wieder aufgekommen.

00:51:22: Viele sagen ich produziere jetzt hier zehntausend Zeilen kototäglich mit meinem KI-Agenten und in der Wissenschaft ist es natürlich genauso.

00:51:29: wenn du sagst okay die Anzahl der Publikation, die Anzeile einer Zitation sind die Messgrößen an der wir deine Reputation messen ja dann versuchen natürlich zumindest ein Teil der Leute versucht darauf hinzu optimieren.

00:51:39: hinterher uns wirklich was bringt oder ob es einfach nur den einzelnen etwas bringt, das ist glaube ich eine spannende Frage.

00:51:46: Ja, wir

00:51:46: wollen jetzt keinem zu nahe treten.

00:51:47: Das ist momentan Teil... also ich publiziere ja auch um Gottes Willen.

00:51:52: Man wird momentan...

00:51:53: Ich publizier viel heiße

00:51:55: Luft!

00:51:57: Also von daher, das ist ein wichtiger Teil und gehört auch zur Kultur.

00:52:01: Aber wir mussten jetzt ja auch mal die christischen Punkte ansprechen.

00:52:05: Ein anderer Punkt der im Gedankexperiment bei mir zähn geblieben ist, es ist hier mal leise.

00:52:08: Ich weiß gar nicht, wann man mal leiser reingekommen ist.

00:52:09: Wir haben natürlich auch Konvekt-Schichten

00:52:10: darüber.

00:52:11: Ich

00:52:12: kenne ja die Universität und auch Forschungsminister und ergleichen schon getroffen.

00:52:16: aber tatsächlich diese Verschiebungen, die im Gedangexperiments, diese globale Verschiefung auch in das Zentrum sich vielleicht verlagern woanders sind also Wissenschaft ist... Ich glaube, ich habe das noch nie so wahrgenommen.

00:52:28: Aber jetzt in letzter Zeit doch hat es einen sehr starken geopolitischen... Anschub bekommen und diese Themen da viel mit rein.

00:52:38: Ja, ganz klar.

00:52:39: Also allen voran habe ich jetzt vor kurzem tatsächlich auch ein Video aufgenommen zum Thema Nutzung von KI für Kriegsanwendungen.

00:52:46: Da gab es ja jüngst einen USA mit Anthropic.

00:52:50: Die hatten Vertrag mit dem Department of War wo dann die bestimmte Sachen im Vertrag stehen hatten, die gewisse Nutzungen untersagt, autonome Waffensysteme waren untersagt amerikanischen Bürgern.

00:53:04: und dass die Partner wo hat gesagt, nee das wollen wir nicht da drin stehen haben.

00:53:07: Wir wollen einfach darin stehen haben.

00:53:08: alle gesetz erlaubten Anwendungen können wir können machen Und die haben sie dann sozusagen rausgeschmissen auf eine schwarze Liste gesetzt und als sogar als Supply Chain Risk eingestuft was Das erste meine Geschichte von der USA war das ein US-amerikanisches Unternehmen so eingestuft wurde.

00:53:25: Ob mehr ist dann Heuchlerischerweise muss man sagen schnell eingesprungen und es ist noch nicht zu Ende die Story aber das zeigt einfach schon auf Politik und Entwicklung in dem Bereich, jetzt insbesondere natürlich im KI-Bereich aber letztendlich auch schon immer.

00:53:41: In jedem wissenschaftlichen Bereich ist eng miteinander verwoben und natürlich hat viele Länder ein interesser daran an der Spitze zu sein oder auch gewisse Ergebnisse für sich behalten zu wollen.

00:53:53: Spannend ist es jetzt aktuell wirklich geopolitisch zu sehen wo diese ganzen Innovationen entstehen und das ist nicht notwendigerweise nur noch in Europa und in den USA

00:54:02: Ja, definitiv.

00:54:03: Wir sehen natürlich, wenn wir Publikationen in allen Fachgebieten haben, insbesondere im KI-Bereich aber ich habe das ja auch im Systems Engineering vor noch keine fünf Jahre her mehr auch mal ein Studio gemacht und dann sieht man natürlich massiven Anstieg aus China unsere wirklich Top-Publikationen und auch Top-Institutionen die dort gebennschmackt sind.

00:54:20: da sind zum Teil in Top Ten die USA nur noch mit Harvard oder so vertreten und dann im Prinzip alles Chinesisch.

00:54:27: Das ist schon verrückt.

00:54:29: Und gleichzeitig sehen wir in den USA ja auch momentan eine massive Kürzung der Forschungsförderung.

00:54:33: Also das spielt die auch mit rein, also wir haben in den US-Aier gerade und manchen Teilen auch im EU ein populistisch geprägtes Wissenschaftsfeindlichkeiten, also wird klargestellt was aus der Wissenschaft kommt und dann ist natürlich nur der logische nächste Schritt dass man dort auch kürzt.

00:54:49: In den USA ist es ja ganz massiv, weil man ja praktisch mit der Kettensäge an den Status des Staatsbediensteten oder Angestellten gegangen darunter eben sehr viele Wissenschaftler.

00:54:59: Ich habe mir mal die Zahlen mal rausgegriffen, weil ich die so spannend fand, weil es neulich ein Artikel war im Handelsblatt.

00:55:05: Es wurden jetzt in vierzehn Institutionen, die Forschungsnah sind also zum Beispiel die NASA gehört auch dazu und den USA da wurden viertausend zweihundertvierundzwanzig Mint also Mathematik Naturwissenschaftlichechnik Doktoren also nicht Doktoran, die waren schon fertig promoviert entlassen.

00:55:23: das waren praktisch siebzehn Prozent aller Promovierten.

00:55:26: Die wurden praktisch in dem Bereich entlassen, die auch top ausgebildete Leute sind.

00:55:30: Da sind ja auch dabei Gesundheitssystem ganz viel und deswegen wird ja von diesem great government drain a brain drain gesprochen Und die leute müssen sie natürlich umgucken.

00:55:39: und gesundheitsministerium allein hat tausend entlassen.

00:55:42: NASA FDA also wirklich Bekannte große institutionen die eigentlich auf diese leute angewiesen sind.

00:55:48: aber es wird halt hinterfragt ob man die braucht und ich sage jetzt mal mit dem argument der effizienz dann eher Wahrscheinlich auch an einer Stelle, ich will nicht sagen dass man nicht effizienter werden kann über das Thema haben wir auch gesprochen.

00:55:59: Aber an der einen Stelle sicherlich prägt das schon so ein bisschen die Wissenschaftsweinigkeit im Science.

00:56:05: Wir können hier verlinken das Science also eines der dynamiertesten Wissenschaftsmagatien hat das mal analysiert und das ist schon spannend was da gerade dann auch in den USA passiert gerade weil ja so massiv in dem Thema aufbaut.

00:56:17: Also es genau die entgegensetzte Strategie gerade.

00:56:21: Ich finde es spannend also definitiv

00:56:24: Auf jeden Fall.

00:56:26: Das ist eine gefährliche Entwicklung aus meiner Sicht, dass man Wissenschaft grundsätzlich infrage stellt und das Wissenschaft auch als bestimmten Bevölkerungsgruppen eingestellt wird.

00:56:38: Das führt dann letztendlich dazu wenn weniger Forschungsförderung vorhanden ist weniger Innovationen in diesen Ländern entstehen, weil häufig ist es ja so Forschungsförderung hat eigentlich das hier Dinge zu fördern die eben nicht ganz so offensichtlich sind.

00:56:54: Die eben risikobehaftet sind wo man eben nicht aus eigener Kraft sagen würde Das mache ich jetzt unbedingt sondern Man möchte ja Dinge fördern, die vielleicht auch mal scheitern wo man sagt okay Es hat dann nicht geklappt.

00:57:05: aber wir sind auf jeden Fall schlauer als vorher geworden und wenn du anfängst das ganze natürlich so radikal zu kappen Erodierst du das System, soweit bist du irgendwann gar keinen Nährboden mehr hast für diese Art der Innovation und das ist nur eine Art der innovation.

00:57:19: Ich sage nicht dass man nur durch Forschungsförderung Innovationen herbeiführen kann ganz im Gegenteil.

00:57:23: ich glaube es gibt genug Beispiele wo es auch leider sehr schlecht funktioniert und darüber sollten wir auch gleich sprechen.

00:57:29: aber ich glaube dieses diese grundsätzliche Verteuflung der Wissenschaft hat natürlich in den USA gerade einfach diesen sehr krassen politischen ideologischen einschlag das einfach aus der wissenschaft heraus natürlich immer neue Fragestellungen entwickelt werden, auch Fragestellen die für die Bevölkerung nicht immer angenehm sind.

00:57:47: Auch Dinge wo ich selber als technisch veranlagter Mensch sagen würde okay das weiß ich nicht ob das jetzt wirklich notwendig ist zu ergründen aber das ist nun mal Wissenschaft.

00:57:55: wissenschaft

00:57:56: heißt

00:57:56: auch unangenehme Fragen zu stellen auch den Status quo mal zu kritisieren und sich zu überlegen ist es denn richtig was wir hier jetzt die ganze Zeit gemacht haben oder gibt's nicht bessere Wege etwas zu tun?

00:58:05: Und das passt natürlich gerade der US-amerikanischen Regierung gar nicht in den Kramen.

00:58:10: Nein, gar nicht.

00:58:11: Man kann schon sagen, dass eine gewisse Wissenschaftsfeindlichkeit in der Trump-Administration da ist.

00:58:16: Jetzt muss man aber sagen von diesem Braindrain hat Deutschland wenig profitiert.

00:58:22: Hightech-Ministin hat also sechshundert Millionen wurden eigentlich serviert um tausend plus Köpfe nach Deutschland zu holen.

00:58:29: ich habe die Zahlen nicht, wir sind davon beinweite entfernt Gut erklären, weil ich kenne viele amerikanische Kollegen.

00:58:35: Ich habe ja selber auch Kollegen aus dem USA und auch aus dem Ausland mit denen erst mal erklärst wie in Deutschland geforscht wird.

00:58:40: Dass du erstmal anfängst und dir erst einmal auf die Suche machst nach Forschungsförderung und so.

00:58:44: Dann kriegen die alle hier.

00:58:45: das sind die nicht gewohnt.

00:58:48: Das kennen die in dieser Art und Weise überhaupt nicht.

00:58:51: also von daher sind da schon mehr Faktoren dahinter ist, die dahinter sind und das sind wir in Deutschland.

00:58:58: Also ich kann dir über vielen Sachen recht geben, Forschungsförderung ist ein sehr komplexes Thema was wir jetzt hier nicht erschließen können.

00:59:03: Das ist auch jetzt nicht einfach und da will ich jetzt gar kein Vorwurf machen.

00:59:07: aber bei aller Liebe zu extremen risikoreichen Technologien über die ja in Deutschland viel gesprochen wird von denen extrem risikorreich weil sie entweder technologisch gar nicht nachweis.. noch vielleicht nie Nutzen bringen werden wie Fusionsenergie als Beispiel.

00:59:22: Das kann keiner zu hundert Prozent sagen, ob wir wirklich in einem produktiven Bereich dort jemals kommen werden oder Technologien die auf alle Fälle ihre Daseinsberechtigung haben wie Quantentechnologien aber man eben auch in Deutschland die Lücke finden muss, die sich nachhaltig am Markt dann durchsetzt.

00:59:34: also nützt uns ja nichts das ist eine Grundlagenforschung da tolle Erkenntnisse machen.

00:59:37: wenn wir dann aber hier die Kette nicht zu Ende denken können und das scheitert meiner Meinung nach auch in dem Bereich Dürfen wir nicht vergessen, was ja in Deutschland sehr stark ist.

00:59:46: Und das ist ein sehr starker Mittelstand der profitiert aktuell von Forschungsförderung und von diesem Thema.

00:59:51: Obwohl es vielleicht jetzt gerade am stärksten benötigt.

00:59:53: aktuell weil er momentan eben nichts mehr investiert in Deutschland und wir werden wahrscheinlich blöderweise in fünf Jahren erst die Auswirkungen sehen wenn der Mittelstand in Deutschland ich meine jetzt mich der große breite Mittelstand nicht mehr investiert, auch gerade in Forschung und Innovation.

01:00:06: Dann hat das gravierende Auswirkungen – und das lassen wir so ein bisschen außen vor.

01:00:10: Aber da will ich das Thema jetzt hier nicht überdehnen, weil es aus der Wissenschaft fast schon eher in Innovationspolitik reingeht.

01:00:16: Es steht doch alles im Effigutachten drin also Expertenkommission für Innovationen.

01:00:20: Da waren ja selber ja auch mal vorgesogen vor etlichen Jahren zum Autonomen Systeme Also auch das Gremium, was für Innovationsforschung die Bundesregierung berät.

01:00:30: Kann man sich jedes Jahr geben, die einen so einem e-Feegutmachten raus und dann kann man da viele Dinge nachlesen.

01:00:36: Da geht es genau dazu.

01:00:37: Dann finde ich dass schon in Summe... Müsst ihr dann auch nach Deutschland gucken?

01:00:42: Also nicht mal etwas ein USA Fall schläuft oder gerade auch wie besser machen können?

01:00:47: In den

01:00:47: USA können wir jetzt keinen großen Einfluss drauf haben und ist auch nichts wo wir vielleicht so stark von abhängig sind, sondern ganz im Gegenteil.

01:01:00: Wir sollten nach Deutschland gucken und in die EU weil auch hier gibt es glaube ich viele Dinge, die wir verbessern können.

01:01:04: ist nicht alles schlecht hier.

01:01:08: Das definitiv nicht.

01:01:09: aber wenn ich an Forschungsförderung denke dann kriege ich aktuell ein bisschen Gänsehaut ne?

01:01:15: Weil ich weiß wie die Prozesse bisher abgelaufen sind Wie viel Aufwand man reinstecken musste in das Thema Reporting tatsächlich am Ende auf das Ergebnis geschaut wurde.

01:01:29: Also wirklich, was kommt denn Gutes bei raus?

01:01:31: Und das ist aus meiner Sicht sehr bitter und ich ab hier den tiefen Wunsch dass wir hier deutlich bessere Ansätze und Lösungen finden ohne das Thema Wissenschaftsförderung.

01:01:41: abzusegen.

01:01:45: Wir sprechen uns dafür aus, dass wir da mehr machen müssten eigentlich und vielleicht gar nicht mehr im Sinne von mehr Geld sondern mehr im sinne von vertrauensvoll fördern.

01:01:54: also wir haben in deutschland definitiv wir haben das schon zweitermalche angesprochene podcast eine misstrauens orientierte es will keiner so sagen aber es ist faktisch ist es eine misstrauns orientierte Förderung.

01:02:02: wenn du als universität jedes mal diesen ganzen prozess durchlaufen muss man als staatliche organisation die er selber bist Und jetzt war es ja nicht ein Forschungsantrag, sondern etliche im Jahr.

01:02:12: Da muss er nicht jedes Mal derselbe Gedünnsdurchlaufen bei jedem unterschiedlichen Fördergeber und im Prinzip sind die Töpfe ja alle Steuergeladets zum Großteil hier reinkommen.

01:02:21: Also das ist ein völlig überdimensioniertes, überbürokratisches System wahrscheinlich das größte übrokratische System was wir überhaupt haben auf der Welt wenn du Aufwand nutzen gegenüberhältst.

01:02:31: Und jetzt kommt ja das Beste dass was Du angesprochen hast Was möchte man denn in der Wissenschaftsförderung?

01:02:36: Am Ende des Tages will sich jeder hinstellen Jeder Von Politik bis in die Gesellschaft, bisjenige der hier Bewohner ist einer Stadt und sagen guck mal hier wurde Folgendes erfunden.

01:02:44: Genau!

01:02:45: Das will man ja so und man will nicht... Hier wurde die Dienstreise XY aber wirklich Sand genau richtig abgerechnet.

01:02:51: So und das ist das was wir aber können?

01:02:53: Das letzte können wir wirklich auf den Sand genau.

01:02:55: und dass das Dienstreis als ein Beispiel alles wirklich runter und das wird fünffach konsoliert.

01:03:00: anstatt ein System zu haben in der Wissenschaft, in Deutschland eine Förderung das darauf abzielt wirklich Durchbrüche zu erreichen ist jeder.

01:03:07: Jeder wie ich auch.

01:03:08: Ich gebe das ehrlicherweise auch so.

01:03:09: Ich selber bin meiner Position auch auf Absicherung aus weil ich natürlich nicht über eine Dienstreise stolpern möchte oder irgendwas und Es hinterfragt mich ja keiner als Professor oder Forscher an Deutschland, ob ich jetzt hier die nächste große Innovation erfunden habe.

01:03:23: Daran werde ich gar nicht gemessen und das ist falsch!

01:03:24: Das müsste genau andersum sein.

01:03:26: Man bräuchte die freie Räume wirklich um sich auf diese Dinge zu fokussieren und sich heute Morgen wieder Gedanken zu machen wie man die Dienstreise richtig beantragt.

01:03:35: XY und wir reden dort über Beträge die am Ende des Tages so oder so zustande kommen und es gibt ja auch nochmal in der Wissenschaft Große Betrugsfälle, das soll sich immer bei mir melden.

01:03:46: Wir

01:03:49: müssen natürlich aufpassen.

01:03:50: jetzt hier als Fraunhofer dürfen wir natürlich müssen wir uns an die eigene Nase fassen.

01:03:54: da hatten wir halt leider in der Vergangenheit

01:03:57: Du musst ja dass in den Zahlen messen.

01:03:59: Natürlich

01:04:00: ich will nur

01:04:01: sagen das ist das was natürlich dann auch in der Zeitung Der autonormal Bürger liest und das finde ich sagen müssten wir uns komplett an die eigenen nase fassend nicht verstecken.

01:04:10: aber es wurde ja Gott sei Dank, einen Riegel vorgeschoben.

01:04:14: Zum Leid für uns alle übrigens, weil wir da glaube ich als Wissenschaftler hier Mitarbeiter am meisten drunter leiden durch die Daumenschrauben, die da angezogen wurden.

01:04:22: Also es trifft leider wieder...

01:04:23: Aber selbst will das ja auch gar nicht verharmlosen.

01:04:25: aber es geht ja hier um nicht oben ob jetzt eine Führungskraft einer Forschungsgesellschaft in einem Hotel für hundert Euro zu teuer übernachtet hat.

01:04:35: Das sind ja keine Impakts ziemlich als Steuerzahler wirklich berühren.

01:04:38: was mich berührt ist dass wir Milliarden ausgeben und wie eben nicht bei bestimmten Technologie Themen Führen sind.

01:04:44: Da würde ich mir viel mehr Sorgen machen und auf diese systemische Infekt, da guckt halt keiner drauf.

01:04:50: Was mich zum Beispiel wenn ich darüber nachdenke sehr wütend macht ist Ich kenne den Prozess wie Anträge geschrieben werden Wie mühselig und langsam das bisher war Und bis man dann eine Rückmeldung erhält ob das Projekt überhaupt gefördert werden kann.

01:05:04: Es ist ja ein mehrstufiger Prozess Das ist eine wahnsinnige.

01:05:09: Da sind so viele Arbeitsbeschaffungsmaßnahmen entlang dieser gesamten Kette, die aus meiner Sicht zum Großteil mittlerweile auch automatisiert werden könnten.

01:05:16: Also wenn wir jetzt zurückdenken an das Review und an das Paper was eine KI besser reviewen kann als alle anderen Peer-Reviewers.

01:05:22: Ich glaube da musste sich jeder Projektträger wirklich mal... hinsetzen, diese KI-Systeme ausprobieren und gucken.

01:05:28: Was kommt denn dabei raus wenn der KI jetzt mal diesen Antrag analysiert?

01:05:32: Und können wir das nicht vielleicht nutzen um schneller zu werden, schneller Dinge einzuschätzen anstatt dass wieder einen Menschenhinsetzen der keine Ahnung wie viele Tage diese Anträge durchbettert und seine eigene Meinung dann dazu abgibt?

01:05:46: Das gleich auch bei den Kontrollen also die Berichte die man da erzeugen muss.

01:05:50: Es sind aus meiner Sicht so viel Arbeitsbeschaffungsmaßnahmen mit drin die einfach Ja, sehr viel von dem Geld was eigentlich in Forschung gesteckt werden könnte verbrennen.

01:06:00: Jetzt wollen wir uns hier nicht im Kopf um Kragen reden aber man kann auch jetzt hier mal so ein... also da muss doch jetzt das auf einklingen.

01:06:06: wie könnt ihr die Zukunft der Wissenschaft über uns?

01:06:08: Also ich kann mir das ganz klar sagen wenn ich in zwanzig Jahren einen Forschungsantrag am Montag stelle am Freitag ihn genehmigt bekommen oder abgelehnt bekomme sagst du keinen Sinn oder ist es total sinnvoll am Montage darauf starten kann?

01:06:20: Das fände ich, wenn Zukunftsbild auf das man hinarbeiten kann.

01:06:22: Und wenn das zwei, drei Wochen mehr sind alles gut aber nicht zum Teil ein Jahr oder eineinhalb Jahre später... ...das macht die Sache so schwer planbar und auch dann am Ende des Tages ja nicht schnell genug und nicht dynamisch genug.

01:06:34: Ich finde das kann man sich doch mal als Ziel nehmen und dann müsste man überlegen okay was müssen wir dafür tun um dorthin zu kommen und wie weit kommen wir?

01:06:41: Diese Frage stellt sich keiner weil mein Gefühl ist dass die Die Phase zwischen einer Idee, die wir in der Forschung haben und des Staates eines möglichen Praktes.

01:06:49: Also diese Zeit wird immer größer anstatt dass sie mal kleiner ist.

01:06:52: Gerade jetzt im Kontext der KI-Forschung ist das der absolute Wahnsinn.

01:06:56: also die Projekte teilweise auch von uns.

01:06:58: Der eigene Projekt, den wir beantragt haben, die genehmigt worden sind da kann ich nicht mehr mit gutem Gewissen sagen was wir da reingeschrieben haben in den Antrags, dass es noch zeitgemäß ist.

01:07:05: Also ich sage den Kollegen da auch, wir müssen sehr viel Agile ran gehen und auf die Ergebnisse schauen.

01:07:10: Und nicht auf dem Projektplan.

01:07:11: aber natürlich sieht die Realität leider immer noch ein bisschen anders aus.

01:07:15: Es

01:07:15: gibt doch viele Gründe.

01:07:15: Aber was mich total spannend fandet... Da zählt es sich... Hab' ich mich erinnert, fragt man sich ja auch, was Deutschland vielleicht besser laufen könnte?

01:07:22: Ich glaube momentan haben wir auch ne... Sag jetzt mal, wir haben eine Überversorgung an Institutionen vielleicht gerade.

01:07:28: Ich mache jetzt nicht an einzelnen Institutioner, Dörfchen will ja mittlerweile eine Uni oder eine Hochschule haben.

01:07:33: Das ist ja letztlich so und dann muss die auch nicht nur leeren, sondern man muss auch noch forschen.

01:07:37: Und dann wird das natürlich irgendwann sehr viel und auch nicht besonders exzellent in der Breite wo immer tolle Leute überall sind.

01:07:43: ich will da gar keinen angreifen aber es klingt nicht nach einem strategischen Plan.

01:07:48: Jedes Land, jeder Kreis und so kann man es unterrechnen.

01:07:51: Jeder will irgendwie beteiligt sein an Spitzenforschung Und ich find's den Gedanken Ich muss da echt schmunzeln.

01:07:56: Ich weiß gar nicht wie sie ist jetzt Plank, Fraunhofer, Helmholtz, Musk.

01:08:01: Das

01:08:01: Unrealistische weil es müsste... Es würde wahrscheinlich Research X oder so heißen wenn Musk involviert wäre.

01:08:06: Ja ja

01:08:06: ja, wahrscheinlich irgendwie Aber so ne... Also ich fand diesen Gedanken jetzt so abstrus dass man ihn trotzdem vielleicht mal nochmal drüber nachdenken sollte.

01:08:14: Ich persönlich nehme es auch so wahr, dass sich hier Hochschulen, Universitäten und die genannten Forschungsorganisationen im Ziel eher annähern.

01:08:23: Was ja die Folge ist der Forschungspolitik weil eben diese Differenzen also Frauenhofer anwendungsnah, Max Planck Grundlagen orientiert Helmholtz große Investitionen und dergleichen Diese Grenze wird immer fließender.

01:08:35: wenn man auf gemeinsame Fördertöpfe zielt wird die Grenze natürlich weniger.

01:08:42: Und dann stellt sich natürlich die Frage, sind es überhaupt noch getrennte Organisationen?

01:08:45: Oder ist das nur getrennter Organisation aufgrund der Administration und sei nicht der Grund sein darf, sondern da muss ja eine Forschungsdifferenzierung da sein, die heute sicherlich noch da ist.

01:08:53: aber diese Annäherung ist sicherlich da.

01:08:56: Aber ich weiß nicht wie du siehst, ich habe persönlich bisher immer diese außeruniversitären und Forschungseinrichtungen plus die universitäre Sicht als große Stärke wahrgenommen wo auch viel welchem Ausland war.

01:09:07: doch uns viele drauf ihr neidisch drauf geguckt haben, weil sie gesagt haben das hatte auch echt viele positive Effekte.

01:09:16: Weil wir eine gute Kooperation mit der Wirtschaft haben... Das ist ja nicht selbstverständlich.

01:09:21: also ich kenne viele Länder, da wirtschaften akademische Welt sind, hat zwei völlig verschiedene Karrieren.

01:09:26: Da gibt es gar keine Effekten des Austausches und natürlich auch keine Prakte.

01:09:30: dann in diesem Maße Das sind ja Dinge, da muss man auch mal sagen.

01:09:32: Das läuft an Deutschland alle sehr gut und wir haben eigentlich schon gute Strukturen.

01:09:36: Ja also das Fraunhofer-System wird ja zurecht von vielen Ländern bewundert und als Modell angesehen.

01:09:42: in anderen Ländern gibt es ähnliche Konstrukte, in den Niedern gibt's TNO die auch ähnliches anstreben natürlich jetzt nicht in der gleichen Größe.

01:09:50: aber ich finde die Grundsatzgedanken weiterhin komplett valide und vor allem auch diese der Fokus auf die Wirtschaft Grundlagenforschung in die Anwendung zu bringen, ist glaube ich genau richtig.

01:10:03: Das würde ich behaupten können wir sehr gut.

01:10:06: aber uns wird halt immer mehr der Spielraum eingeschränkt weil halt diese ganzen Mechanismen und die ganze Förderpolitik tatsächlich nicht einfacher geworden ist in den letzten Jahren leider.

01:10:16: und das Witterste finde ich tatsächlich dann die Erkenntnis dass viele Unternehmen sagen wir machen nicht mehr mit bei ihren Fördergeschichten weil es ist mehr Aufwand das ganze Reportungen zu betreiben als wenn wir einfach kein Geld bekommen.

01:10:29: Ja oder es gibt dafür Unternehmungen, die sagen dann was ja jetzt aus dem Frauenmodell völlig in Ordnung ist aber das zeigt ja schon die Abstrusität.

01:10:36: Zum Teil dahinter, ich sage ja gut dann bezahlen wir euch lieber direkt bevor wir hier in so einem Förderprägt mitmachen

01:10:41: müssen.

01:10:41: Ja gut wenn sie es können ist das dann ja wieder eigentlich in Ordnung.

01:10:44: Aber die Kleinen können sich zum Teil... Das

01:10:45: ist halt gerade bei kleinen Unternehmen

01:10:48: nicht in der Maße dann zumindest.

01:10:50: Da gibt es schon viele Themen und ich finde das auch an euch ganz spannend muss man mal lobend.

01:10:55: auch Wirkenmax Plank ist ja in Europa mittlerweile auf Platz zwei der Diebtechausgründungen.

01:11:00: also zeigt auch Erfolge in solchen Bereichen, die ja traditionell in Deutschland eher schlechter sind.

01:11:05: Was viele andere Gründe haben.

01:11:06: Das kann ich noch aus der Forschung heraus.

01:11:08: Wir sind in vielen Belangen kein gründungsfreundliches Umfeld.

01:11:11: Kennen wir das selber?

01:11:13: In Deutschland gibt es viele anderen Gründe.

01:11:15: Also von da ist... Gibt es viele positive Seiten aus der Forschung?

01:11:21: Ja natürlich!

01:11:22: Ich glaube, das ist auch die wichtigste Erkenntnis heute, dass unser System an sich nicht schlecht ist.

01:11:28: Das, wo wir das hinsteuern ist nicht optimal und ich glaube aber der Nährboden ist da.

01:11:34: Wir haben wirklich eine sehr gute Basis.

01:11:37: Wir sollten jetzt tunlich daran arbeiten diese Basis auch besser wieder nutzbar zu machen vor allem mit dem Fokus, diese ganzen Innovationen die jetzt hier auch auftreten wirklich in die Anwendung zu bringen und auch die deutsche Wirtschaft, die europäische Wirtschaft damit zu stärken.

01:11:53: Wir haben natürlich eine sehr starke Wirtschaftsorientierung.

01:11:56: das ist natürlich nicht bei allen Institutionen so.

01:11:58: es auch zurecht finde ich gut dass man da gewisse Abstufungen hat.

01:12:02: aber das ist jetzt aus meiner Sicht etwas wo wir wirklich daran arbeiten sollten und wo ich auch wirklich den Wunsch habe dass die Politik da schnell versteht was für Dinge geändert werden müssen.

01:12:13: Ja, absolut.

01:12:14: Definitiv und ich finde schon jetzt... Ich hatte es am Anfang etwas kritisch beäugt und möchte das auch noch mal erklären warum?

01:12:20: Ich finde schon gut dass wir jetzt ein sehr stark Forschungsorientiertes Ministerium haben Heitech-Ministerium.

01:12:26: Das ist schon der richtige Weg.

01:12:28: Wer vorher meiner Meinung nach aber auch nie auch Jahre davor Jetzt muss natürlich wirklich eine zur Erbesserung führen was die Wissenschaftsführungen angeht.

01:12:36: Ich hatte es gesagt, das Bayerische Superministerium ist natürlich jetzt nicht ernst gemeint.

01:12:41: Aber die Kritik steht im Raum.

01:12:43: also es gibt wirklich Zitate von anderen auch Landesministern, die da wirklich wortwörtlich auch unter nicht öffentlich aber in der vorgeilen Hand da wirklich sagen... Also hier nimmt Bayern eventuell ganz viel Einfluss drauf auf die zukünftige Forschungspolitik.

01:12:59: was nicht gut ist und das ganz klar ist, dass keine Landesförderpolitik sondern nationale Förderpolitik.

01:13:05: Und das spiegelt sich jetzt, will ich es auch gar nicht am Beispiel von Bayern ausmachen.

01:13:08: Sondern an dem Beispiel... Wir müssen uns natürlich in Deutschland Gedanken machen, dass wir dann doch sagen vielleicht, wir können nicht in jedem Bundesland, in jedem Kreis dieselbe Spitzenvorscher versuchen zu positionieren und es macht wahrscheinlich auch keinen Sinn alles um München herumzubauen oder alles um Berlin oder alles so um Aachen-Schuttgart sondern es ist ja total geil, dass sie diese Standorte haben und dass wir noch mittelgroße Unistätene haben weil wir auch ausbilden die Talente vor allem auf den Menschen die jungen Leute eingehen wollen.

01:13:33: Also diese ganzen Stärken, die werden in der Diskussion oftmals finde ich nach hinten gekehrt weil es darum geht was kann man wirklich ganz nach vorne hinstellen?

01:13:41: Wir

01:13:41: haben ja tatsächlich ein aus meiner Sicht sehr gutes Beispiel wo wir sehen wie diese Spezialisierung gut funktionieren können und das ist der Spitzenclusterwettbewerb gewesen.

01:13:48: also wir haben hier hier in der Region Paderborn wir selber quasi sind da auch sehr stark involviert im Spitzen Cluster Isovel Und leider muss man dazu sagen gibt es nicht mehr so viele von diesen Clustern die auf diesem Niveau agieren wie wir jetzt hier bei Isoval.

01:14:02: Ich finde, das ist ein sehr gutes Beispiel wie es funktionieren sollte.

01:14:05: Nämlich nicht überall immer das Gleiche aufziehen sondern zu sagen okay was haben wir denn jetzt hier auch in der Region für Kompetenzen?

01:14:10: Wie können wir das Ganze versuchen zu bündeln?

01:14:12: auf einer Art und Weise dass wirklich da noch mehr Innovation entsteht im Bereich aber nicht mit dem Ziel das wollen wir jetzt eins zu eins in jedem Bundesland haben Sondern andere Bundesländer haben andere Spezialisierung, andere regionale Strukturen Und ich finde gerade dieser Ansatz ist deutlich charmanter als wirklich zu versuchen überall Mitumäßig etwas aufzubauen.

01:14:33: Ja, es ist immer.

01:14:35: das andere Problem unter der die Wissenschaft meiner Meinung nach in Deutschland definitiv krenkelt ist natürlich dass man am liebsten alle vier spätestens fünf Jahre irgendwas Neues machen möchte.

01:14:45: und jetzt hast du einen Spitzenklasse EZOVL.

01:14:47: den gibt es ja seit Zwei-Tausend Elf, seit Jahrzehnt zwölf.

01:14:50: dann hat er den Webbeerbab auch gewonnen.

01:14:52: Dann kenne ich natürlich sehr gut und mittlerweile habe ich schon das Gefühl, ich muss rechtfertigen warum es den immer noch gibt.

01:14:57: Das ist ja der große Erfolg dass in diesem Cluster immer noch gibt und dass wir nicht eben fünfmal umgenannt haben um dann zu sagen Ja wir wollen neues Bändchen durchschneiden ohne neue Förderung.

01:15:07: aber ich merke an das ihr jetzt wirklich nach fünfzehn Jahren richtig an die Grenzen stoßen was man konsequent und nachhaltig machen kann weil Ich kann es auch verstehen, die Politik stellt sich dann hin und sagt ja gut jetzt müsst ihr komplett ohne Förderung auskommen.

01:15:22: In dem Punkt kann man auf den ersten Blick immer ganz gut nachvollziehen und sagen natürlich das muss ich selber fördern und dann fragt man sie im zweiten aber warum eigentlich?

01:15:29: Also was hat sich denn geändert in den letzten fünfzehn Jahren?

01:15:31: wir sind weiter spezialisiert wir haben immer noch diesen Zusammenschluss Die Förderungen geht ja auch in Richtung Risiko in Dinge zu machen die einfach nicht so einfach funktionieren die auch eine Wissenschaft immer notwendig werden.

01:15:42: Und man sieht in den USA, was passiert.

01:15:44: Wenn die Diskussion über einzelne Förderung sieht man mittlerweile sogar im Silicon Valley dass Leute aus Kalifornien firmen umziehen nach Texas, wo dann die Förderung stärker wieder ist.

01:15:54: Und

01:15:54: auch die Regularien?

01:15:55: Die Regularien spielen damit rein.

01:15:56: Das heißt, der politische Rahmen bleibt immer wichtig und es ist immer ein Schulterschluss mit der Politik und nie ohne.

01:16:02: und dieses jetzt ziehen wir uns daraus.

01:16:04: das kann man machen aber dann soll man konsequent aussagen sagen weil wir es nicht mehr wollen oder brauchen.

01:16:10: Ein Umstand den ich auch sehr zu schätzen weiß durch dieses Cluster-Konstrukt ist der Zusammenhalt in der Region Zwischen den Unternehmen auch bei konkurrierenden Unternehmen selbst ist so enorm hoch, dass ich glaube... Wenn man das nicht selber mal erlebt hat, ist es schwer, dass nachzuvollziehen.

01:16:28: Dass man hier wirklich einfach den Hörer in die Hand nehmen kann und du kannst quasi bei jedem Unternehmen also wir persönlich kennen wahrscheinlich in jedem Unternehmen mindestens eine Person, die wir sofort anrufen können wenn wir irgendwie eine Idee haben Und da ist eine enorme Bereitschaft auch für die Kooperation oder mindestens für den Austausch natürlich alles auch gesetzmäßig vorwärblich akkurat In der Öffentlichkeit ne?

01:16:51: Also nicht im stillen Kämmerlein viel stärker weiterhin fördern müssen.

01:16:57: Das ist tatsächlich das, was wir auch in Deutschland haben.

01:17:00: Wir haben einfach sehr viele mittelständische Unternehmen die sehr innovativ sind, die auch teilweise Weltmarktführer sind ohne dass man deren Namen vielleicht überhaupt kennt und ich glaube es ist fatal wenn man so etwas dann verkümmern lassen würde.

01:17:18: Ja,

01:17:18: absolut.

01:17:19: Also da bin ich... wir will jetzt nicht in Schwärmen kommen von der Zowell oder das gibt es... Das

01:17:23: habe ich ja gemacht also ich hab's ja nicht mit aufgebaut!

01:17:26: Für mich natürlich ganz einfach weil ich das natürlich komplett so sehe.

01:17:29: Ich sehe es auch in vielen anderen Regionen und mich ärgert einfach dass wir es nicht... Wir sollten nicht immer anfangen über neue Cluster aufzubauen und Cluster abzubauen.

01:17:36: Also wir haben das jetzt über die letzten Jahrzehnte viel gemacht in Deutschland was ja auch seinen Sinn hatte.

01:17:41: aber wo es nicht geklappt hat muss man hinterfragen ob es da nicht andere Gründe gibt, die dagegen sprechen Lieber mit den Arbeiten, die sich schon mal da, die schon paar Schritte gemacht haben.

01:17:49: Das

01:17:49: ist natürlich auch ein sehr deutsches Phänomen das wir halt so viel Angst haben zu scheitern und dann nicht akzeptieren okay es hat nicht funktioniert sondern Es muss halt immer alles irgendwie geklärt werden oder hinterfragt werden.

01:18:00: Manchmal klappen die Sachen halt nicht, das muss man dann auch akzeptieren und da muss man halt vielleicht neue Dinge probieren.

01:18:06: aber die Sachen die klappen sollte man auf jeden Fall nicht dann irgendwann einfach links liegen lassen.

01:18:12: aus meiner Sicht.

01:18:13: Ja absolut!

01:18:14: Es gibt ja neben dem ganzen Thema institutionelle Veränderungen gibt es ja auch so grundlegend Wandel im Zugang von Wissen Open Science, Demokratisierung von Wissen.

01:18:23: Das sind die Themen, die uns im KI-Kontext sehr stark herumtreiben.

01:18:27: Wie stehst du dazu?

01:18:30: Absolut positiv!

01:18:32: Ich sage selber, ich persönlich habe das Gefühl, ich habe noch nie so viel gelernt wie in den letzten drei Jahren auch dank KI.

01:18:37: Das ist allerdings ein schmaler Grad und es gibt Studien, die zeigen halt auch auf dass man sehr schnell dem Anschein verfallen kann etwas gelernt zu haben wo man dann aber nichts gelernt hat.

01:18:47: Ich halte das wirklich für eine absolute Demokratisierung von Zugang zu wissen, ähnlich wie es Wikipedia auch vor Vorjahrzehnten schon angefangen hat.

01:18:55: Also auch ein Projekt was ich erinnere mich noch, wie bei mir in der Schule die Lehre gesagt habe ihr dürft nicht Wikipedia zitieren da kann ja jeder etwas reinschreiben.

01:19:02: also mit so wenig Weitsicht an das Thema heranzugehen.

01:19:05: Nicht zu verstehen.

01:19:05: okay natürlich steht da jetzt viel Falsches drin aber der Mechanismus ist ja absolut richtig und wichtig dahinter.

01:19:12: Und genauso sehe ich dass jetzt auch man kann sich quasi Inhalte in Sekundenschnelle zusammenfassen lassen, auf sein Niveau unterbrechen lassen.

01:19:20: Natürlich klar ich bin auch immer noch ein Verfechter davon zu sagen in die Quellen reinzugucken ist immer noch der goldene Standard um wirklich auch da zu sehen was haben diese Menschen geschrieben?

01:19:30: aber überhaupt erstmal diese Quellen zu entdecken?

01:19:33: Hattest du jetzt auch gerade so bei fünfzehntausend relevanten Paypons?

01:19:36: wie sollte man als Mensch das denn machen ohne die Hilfe von KI?

01:19:40: Und deshalb sehe ich tatsächlich eine riesige Chance.

01:19:42: Ich glaube, wir müssen auch relativ zügig jetzt feststellen wie man die jüngere Generation vernünftig an das Thema ran führt auf einer Art und Weise dass eben nicht Wissen verkümmert sondern ganz im Gegenteil dass Neugierde tatsächlich befriedigt wird und dass die Kinder vielleicht eigenständiger und auch individueller betreut lernen aber wirklich mit dem Ziel dann auch mehr zu lernen als bisher.

01:20:03: Es gibt halt ein Phänomen jetzt gerade oder eine Initiative die ich persönlich tatsächlich sehr kritisch sehe In den USA, in New York haben die jetzt tatsächlich ein Gesetzesvorschlag angekündigt.

01:20:14: Der ist KIS-System untersagen soll Antworten zu rechtsfragen zur medizinischen Fragen und Zu solchen sei ich mal regulierten Dingen zu geben.

01:20:23: und da siehst du halt das natürlich die alte Garde Die will natürlich nicht dass ihr wissen irgendwie komodizisiert wird die möchte nicht aus der Hand geben die Möchte weiterhin viel Geld dafür verlangen können um Rechtsberatung zu geben.

01:20:36: Und das ist so etwas wo ich aus persönlicher Sicht.

01:20:38: Da bin ich auch so ein kleiner Pirat in meinem Herzen und wo ich sage, hab' ich gehabt!

01:20:42: Also jetzt ist das Wissen da draußen.

01:20:44: Jetzt kann ihr das nutzen ob es richtig ist.

01:20:45: Das steht natürlich auf dem anderen Papier und wenn du den Vertrag von KI schreibst bist du als Mensch natürlich immer noch dafür verantwortlich, ob er richtig ist oder nicht.

01:20:53: aber daran sieht man natürlich wie sehr die Leute ihre Fälle davon schwimmen sehen und wir in der Wissenschaftskommunität sollten tooligst vermeiden, in dieses Schema zu verfallen.

01:21:03: Sondern wir sollten das aus meiner Sicht wirklich als eine sehr positive Entwicklung sehen weil dadurch glaube ich entstehen sehr viele neue Dinge.

01:21:11: Viele Leute fangen an Dinge auszuprobieren die sie früher nicht gemacht hätten, weil sie einfach keinen Zugang hatten, weil der Aufwand so hoch gewesen wäre und ich habe tatsächlich eine große Hoffnung dass wenn wir es richtig angehen, dass da dadurch einfach viel mehr Wissen entstehen kann, viel mehr Innovationen entstehen können.

01:21:27: Ja und das ist so ein bisschen meine Two Sense zu dem Thema.

01:21:31: Tommy, spannende Folge wieder.

01:21:34: ich glaube zum Ende vielleicht einmal nochmal so aus der Perspektive was muss sich eigentlich ändern?

01:21:39: oder wie ist Wissenschaft gerade so im Wandel?

01:21:40: Ich fange mal an.

01:21:41: also ich glaube wir haben mit einem Thema hier angefangen und es ist der Riesentreiber Das muss man auch sagen für das ganze Thema Wissenschaft noch eine ganze Menge verändern.

01:21:52: Ich glaube, wenn wir so über die... Wir haben heute mal keine Historien-Einordnung gemacht und machen das sonst immer ganz gerne.

01:21:56: aber ich meine, die Wissenschaft hat sicherlich seine großen Wurzeln.

01:22:01: dann... Das will ich gar nicht in die Antike gehen, aber sagen wir mal, eine Source Italien.

01:22:05: Deutschland war mir das wissenschaftliche System im Jahrhundert, glaube ich extrem am Anfang des zwanzigsten Jahrhunderte entwickelt.

01:22:10: Dann sehr stark die USA.

01:22:11: jetzt haben wir heute gehört China Vielleicht in Zukunft mal leise oder halt irgendein Ort, weil es völlig wuscht ist.

01:22:16: Weil ich komme einfach an die Daten und das Ergebnis an die Wissensquälen ran und kann sie dort arbeiten.

01:22:22: Das finde ich schon ein ganz spannender Gedanke.

01:22:25: da wird uns sicherlich noch sehr stark herumtreiben.

01:22:27: Ja, definitiv.

01:22:28: Also das Thema bleibt super spannend!

01:22:31: Ich versuche es sehr optimistisch zu besägen.

01:22:33: ich glaube mit gündigem Motivation können jetzt viel mehr Menschen Dinge tun die sie schon immer tun wollten gerade auch wenn ich auf unser Institut schaue.

01:22:43: wir haben immer sehr viele spannende Methodiken entwickelt aber wir hatten nie die Möglichkeit das wirklich schnell auch zu implementieren als Demonstratoren aufzubauen und dass war immer einfach out of scope.

01:22:55: Und das ist es halt jetzt eben nicht mehr und da sehe ich einfach eine riesen Chance zu sagen, wir können jetzt wirklich größere Räder drehen wenn wir wollen.

01:23:04: Ein wichtiger Umstand dabei ist aus meiner Sicht immer noch auch im Auge zu behalten was macht's mit uns als einzelnen Menschen?

01:23:10: weil ich glaube ein Phänomen ist tatsächlich die Tatsache dass wir jetzt einfach mehr arbeiten intensiver arbeiten was dann potenziell zu Dingen wie Burnout schneller führen kann.

01:23:19: Auch hier müssen wir Antworten darauf finden.

01:23:20: also ich will sage jetzt nicht parallel permanent zehn Agenten laufen lassen muss, um da irgendwie Forschung voranzutreiben.

01:23:28: Aber nicht sehr so trotzig ist das halt als riesige Befähigung und ich glaube wir werden in den nächsten Monaten und Jahren tatsächlich noch spannende Entdeckungen sehen die wir vielleicht gar nicht für möglich gehabt

01:23:39: haben.

01:23:39: Ja da bin ich komplett bei dir.

01:23:41: also die Rolle des Menschen das ist ja der Spannende jetzt ausdefinieren können im ganzen Kontext der Wissenschaft, der KI-Nutzung.

01:23:49: Da ist die Wissenschaft nicht anders als zu anderen Arbeitsgebieten vielleicht sogar noch stärker um Wandel in Summe, dass das vielleicht am Endes Tages doch deutlich anders ausschaut.

01:23:58: und ich bin ja der Meinung man kommt eigentlich auf was wir heute schon angesprochen haben.

01:24:02: Man kommt eigentlich auch auf die wichtigen menschlichen Eigenschaften.

01:24:06: Intuition, Kreativität, auf all diese Punkte,

01:24:09: Analyptik.

01:24:09: Emotionen auch?

01:24:10: Auf alle Fälle, auf diese Punkte.

01:24:12: Das zeigt ja auch, wenn wir das jetzt so betonen, dass wir das vielleicht in den letzten Jahren ein bisschen aus dem Auge verloren haben und uns eigentlich dorthin ausgebildet haben.

01:24:21: Und auch dorthin in den Arbeitsbild bewegt haben, wo eben die KI eigentlich viel besser sein würde.

01:24:26: Das ist ja der Fehler und da müssen wir glaube ich diesen Schiff wieder hinbekommen dass wir auf das was wir gut können, was wir besser können was auch absehbarer Zeit gut können.

01:24:34: Was ich vielleicht

01:24:35: auch weiterhin einfach in menschlicher Hand lassen wollte.

01:24:38: Ich glaube da gibt es auch gute Argumente für zu sagen ok nur weil die KI etwas kann heißt nicht dass wir alles der KI überlassen wollen.

01:24:45: Ja, ich hoffe das zum Beispiel sowas hier wie der Podcast den wir machen.

01:24:48: Dass es nicht jetzt in ein paar Jahren alles KI generiert ist und die Menschen sich das gerne reinziehen sondern dass sie weiterhin die Menschen hinter der Idee haben wollen mit unseren Ecken und Kanten Und ich glaube das ist etwas wo für uns auch ein bisschen besinnen

01:25:00: müssen.

01:25:01: Du hast es ja sehr schön gesagt mit unseren Imperfektionen Die wir sicherlich als gerade wir beide hier auch wenn wir uns wieder über Forschungsförderung so Kopf und Klang sehen.

01:25:11: aber Ich finde, das sind Dinge die geben mir an den Puls.

01:25:15: Die kann man ja auch einordnen und mich interessieren auch ganz viele Meinungen.

01:25:18: Wir haben auch viele Aspekte heute nicht ansprechen können.

01:25:21: Ich wollte eigentlich aber... Das machen wir beim anderen Thema mal das Thema das Wissenschaftszeitvertrag gesetzt also Die zum Teil prekären Situation in

01:25:29: der Wissenschaft.

01:25:33: Ich bin Hanna und so, das sind glaube ich Themen die wir sicherlich auch mal aufgreifen können.

01:25:36: dafür war heute einfach jetzt nicht der Raum.

01:25:39: aber da gibt es kritische Sachen.

01:25:41: aber ich will bewusst heute eigentlich eher mit einem... für mich ist ein positives Bild.

01:25:45: also ich glaube wir haben jetzt ein richtig mächtiges Werkzeug und wir müssen jetzt selber eine Hand damit umzugehen.

01:25:50: Auch die Wissenschaft selbst ist kreativ voller schlauer Leute Das isso Und deswegen bin ich da grundsätzlich sehr, sehr positiv.

01:25:59: Ich glaube auch, dass die Strategie in Europa gar nicht schlecht ist, die wir momentan in der Verfahren ... bloß sie sollten uns einfach nicht kleiner machen als hier vielleicht sind und einfach wirklich sagen, wir müssen wirklich auch dadurch nicht kleckern sondern klotzen wenn wir wirklich Innovationsführerschaft wieder haben wollen.

01:26:13: Die wir meiner Meinung nach, glaube ich benötigen um als EU, als Deutschland da uns auch wirklich beweisen zu können.

01:26:18: Wir müssen Abhängigkeiten und Souveränitätsschaften am besten, indem man selber ganz vorne mitspielt?

01:26:25: Ja, die Hoffnung habe ich auch.

01:26:28: In diesem Sinne lasst uns gerne ein paar Kommentare da wie ihr das Thema seht.

01:26:32: seid ihr Freunde der Wissenschaft?

01:26:34: haltet ihr das für überholt?

01:26:36: Die Art wie wir Wissenschaft betreiben?

01:26:38: Wir sind auf jeden Fall gespannt auf eure Kommentare!

01:26:40: Ich freue mich auf eure Anrehungen und Kommentare auch wo ihr sagt dass seht ihr komplett anders.

01:26:44: das sind die Dinge die uns für uns ja nochmal wichtig sind.

01:26:47: wir kommen jetzt ja selber vom Beide vom selben Institut im selbe Umfeld also von daher Spielt mit rein, welche Erfahrungen habt ihr gemacht?

01:26:54: Wie seht ihr die Punkte?

01:26:56: Ich freue mich auf die Kommentare und schaltet bitte wieder einen beim nächsten Mal.

01:26:59: Bis dann!

01:27:00: Ciao.