# Presseclub: Die KI-Revolution – Was wird aus unseren Jobs? | 31.05.26

https://www.youtube.com/watch?v=ewnJH16bExc
Translation: en

[00:00] Und herzlich willkommen zum Presseclub.
  And a warm welcome to the Press Club.

[00:01] An diesem Sonntag.
  This Sunday.

[00:03] Schön, dass Sie dabei sind.
  Glad you could join us.

[00:05] Ich möchte heute mal mit einer Frage einsteigen.
  I'd like to start with a question today.

[00:08] Haben Sie heute schon mal künstliche Intelligenz benutzt?
  Have you used artificial intelligence today?

[00:10] Vielleicht haben Sie es getan und vielleicht haben Sie es auch gar nicht gemerkt, denn es gibt ja jetzt diese praktischen Zusammenfassungen, wenn man was im Internet sucht oder man diktiert halt mal eine Textnachricht, anstatt sie zu schreiben.
  Perhaps you have, and perhaps you didn't even notice, because there are now these practical summaries when you search for something on the internet, or you dictate a text message instead of writing it.

[00:21] Aber künstliche Intelligenz ist viel mehr als das Ding.
  But artificial intelligence is much more than that.

[00:26] Ich frag mal kurz Chat GPT.
  I'll ask ChatGPT briefly.

[00:28] Künstliche Intelligenz verändert schon jetzt unseren Alltag massiv, aber auch unsere Arbeitswelt.
  Artificial intelligence is already massively changing our everyday lives, but also our world of work.

[00:33] Sogar der Papst hat sich schon mit diesem Thema befasst.
  Even the Pope has already dealt with this topic.

[00:35] Leo der X. hat seine erste Enzyklika, also sein erstes Lehrschreiben, den Herausforderungen der künstlichen Intelligenz gewidmet und dazu aufgerufen, dass mit den Arbeitenden würdevoll umzugehen ist.
  Leo X dedicated his first encyclical, his first teaching letter, to the challenges of artificial intelligence and called for workers to be treated with dignity.

[00:51] Wird mit künstlicher Intelligenz alles leichter auf der Arbeit oder werden sehr viele Arbeitsplätze wegfallen?
  Will artificial intelligence make everything easier at work, or will many jobs be lost?

[00:56] Weil diese Aufgaben von Maschinen übernommen werden.
  Because these tasks will be taken over by machines.

[01:01] Unser Thema im Presseklub heute, die KI Revolution.
  Our topic in the press club today, the AI revolution.

[01:06] Was wird aus unseren Jobs und das möchte ich mit diesen Gästen diskutieren, die ich alle herzlich willkommen heiße.
  What will become of our jobs and I would like to discuss this with these guests, whom I all warmly welcome.

[01:12] Miriam Meckel.
  Miriam Meckel.

[01:13] Sie ist Kolumnistin und Podcasterin fürs Handelsblatt für den Podcast Meckel und Matthes.
  She is a columnist and podcaster for Handelsblatt for the podcast Meckel und Matthes.

[01:18] Katrin Bennhold, sie ist Host des The World Newsletters der New York Times.
  Katrin Bennhold, she is the host of The World newsletter from The New York Times.

[01:24] Gregor Schmalzried, er ist freier Journalist und Host des KI Podcasts der ARD und Patrick Bernau, er ist Ressortleiter Wirtschaft und Wert bei der Frankfurter allgemeinen Sonntagszeitung.
  Gregor Schmalzried, he is a freelance journalist and host of the AI podcast of ARD and Patrick Bernau, he is head of the business and values section at the Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung.

[01:35] Wir sind wie immer zu hören auf NDR Info WDR5 zu sehen auf Phöniix und im Stream der Tagesschau bei YouTube.
  As always, we can be heard on NDR Info WDR5, seen on Phöniix and in the stream of Tagesschau on YouTube.

[01:42] Und wenn Sie Fragen einreichen wollen zu dieser Sendung, dann können Sie das tun unter presseclub@wdr.
  And if you want to submit questions for this program, you can do so at presseclub@wdr.

[01:49] Um in die Diskussion einzusteigen, möchte ich auch noch eine aktuelle Zahl zeigen, nämlich aus dem AD Deutschlandtrend vom vergangenen April.
  To get into the discussion, I would also like to show a current figure, namely from the ARD Deutschlandtrend from last April.

[01:57] Da sagen 64% der Deutschen, dass sie ein sehr großes oder großes Risiko sehen,
  There, 64% of Germans say that they see a very large or large risk,

[02:02] dass ihre Ihr ihr Arbeitsplatz durch künstliche Intelligenz verloren gehen könnte.
  that their jobs could be lost through artificial intelligence.

[02:05] Nur 1 33% sehen ein weniger großes oder gar kein Risiko.
  Only 33% see a smaller or no risk at all.

[02:08] Und mit dieser Zahl möchte ich gerne in die Runde einsteigen.
  And with this number, I would like to start the discussion.

[02:13] Frau Meckel, vielleicht eine kurze Antwort zum Start.
  Ms. Meckel, perhaps a brief answer to start.

[02:15] Ist diese Sorge von fast zwei Drittel der Deutschen begründet oder nicht?
  Is this concern of almost two-thirds of Germans justified or not?

[02:17] Also, sie ist auf jeden Fall da und sie ist auch berechtigt und wir müssen sie ernst nehmen, weil Menschen Sorge haben und ich glaube, es ist richtig, dass man sich Gedanken darüber macht, weil künstliche Intelligenz eine Alzwecktechnologie ist, die wirklich alles verändern wird, auch unsere Arbeitswelt.
  Well, it is definitely there and it is also justified, and we must take it seriously because people are concerned, and I believe it is right to think about it because artificial intelligence is an all-purpose technology that will truly change everything, including our world of work.

[02:35] Aber manchmal sagt man ja psychologisch, man muss in die Angst gehen, um sie bewältigen zu können und ich würde mal sagen, ausprobieren, äh mit KI Tools zu arbeiten, um rauszufinden, was die können und was sie auch nicht können.
  But sometimes, psychologically, one says you have to face the fear to be able to overcome it, and I would say, try it out, uh, work with AI tools to find out what they can do and what they cannot do.

[02:46] Es gibt Dinge, die können die nicht, die können nur wir Menschen und deshalb Angst ist kein guter Berater.
  There are things they cannot do, only we humans can, and therefore fear is not a good advisor.

[02:49] Loslegen, also angstfrei ausprobieren.
  Get started, so try it out without fear.

[02:51] Herr Schmalzried, ich probiere sehr viel KI aus im Alltag, also ich arbeite sehr viel damit und ich habe nicht das Gefühl, dass ich auf einmal weniger arbeite als vorher, sondern es wird tatsächlich eher mehr
  Mr. Schmalzried, I try out a lot of AI in everyday life, so I work with it a lot, and I don't have the feeling that I'm suddenly working less than before, but it's actually becoming more.

[03:02] manchmal sogar.
  sometimes even.

[03:05] Und ich glaube, das ist eine Entwicklung, die viele sehen werden.
  And I believe that is a development that many will see.

[03:07] Das Problem ist, es sind nur nicht unbedingt die gleichen Sachen.
  The problem is, it's just not necessarily the same things.

[03:09] Also, wir werden weiter, glaube ich, viel arbeiten, aber an anderen arbeiten als vorher.
  So, we will continue, I believe, to work a lot, but on different things than before.

[03:13] Also sogar mehr arbeiten als vorher, Herr Bernau.
  So even work more than before, Mr. Bernau.

[03:16] Ja, das halte ich tatsächlich für möglich.
  Yes, I actually consider that possible.

[03:17] KI ist schon eine Kraft, die sehr viel verändern wird in den nächsten Jahren und gleichzeitig aber natürlich auch eine riesige Chance, die wir nützen können, um einige unserer Probleme, die wir haben, zu lösen und da müssen wir eigentlich richtig ran.
  AI is already a force that will change a lot in the coming years and at the same time, of course, also a huge opportunity that we can use to solve some of our problems that we have, and we really need to get to grips with that.

[03:29] Also auch eine Mischung aus Chance und Risiken.
  So also a mixture of opportunities and risks.

[03:32] Und Frau Bennhol, also ich würde sagen, in einer Welt, wo die großen KI Unternehmen, besonders in Amerika explizit das Ziel haben, ähm Superintelligenz zu schaffen.
  And Ms. Bennhol, well I would say, in a world where the big AI companies, especially in America, explicitly aim to create superintelligence.

[03:44] Das heißt, Maschinen, die besser sind als Menschen in allem.
  That means, machines that are better than humans at everything.

[03:48] In so einer Welt muss man, wäre es fahrlässig, sich nicht genau diese Gedanken zu machen.
  In such a world, it would be negligent not to think about these very things.

[03:52] Die Angst ist berechtigt.
  The fear is justified.

[03:54] Ja, das äh ist gut, weil Sie haben jetzt das Stichwort Silicon Valley schon genannt.
  Yes, that uh is good, because you have already mentioned the keyword Silicon Valley.

[03:58] Ähm vielleicht ähm können Sie uns da beschreiben, da gab es ja
  Um perhaps um can you describe to us there, there was

[04:02] tatsächlich jetzt auch schon massive Entlassungen in der Techbranche.
  actually already massive layoffs in the tech industry.

[04:06] Also, man muss ja auch immer drauf gucken, wo findet jetzt diese KI Produktivitätserhöhung statt.
  So, you always have to look at where this AI productivity increase is taking place.

[04:12] Ähm, können Sie uns ein bisschen mehr zu diesen Entlassungen in der Techbranche sagen?
  Um, can you tell us a little more about these layoffs in the tech industry?

[04:16] Ja, also man muss ganz klar sagen, wir wissen noch nicht genau, wie das alles ausgeht und wir wissen noch nicht genau im Arbeitsmarkt äh was die Zahlen genau sind.
  Yes, well, one must clearly say, we don't know exactly yet how it will all turn out and we don't know exactly in the labor market, uh, what the numbers are exactly.

[04:23] Das ist alles sehr früh im Moment, aber in der Techbranche sieht man bei den Eingangsjobs äh erstmal, dass es weniger Jobs gibt.
  It's all very early at the moment, but in the tech industry, you see with entry-level jobs, uh, first of all, that there are fewer jobs.

[04:30] Also viel AI selber, also KI kann schon besser coden als die Eingangscoder.
  So a lot of AI itself, so AI can already code better than entry-level coders.

[04:35] Das heißt, diese Jobs gibt es jetzt schon nicht mehr.
  That means these jobs no longer exist.

[04:37] Es gibt Entlassung, also Meta hat gerade, das ist die Firma, der WhatsApp und Instagram und Facebook gehört, hat gerade tausende entlassen.
  There are layoffs, so Meta just, that's the company that owns WhatsApp and Instagram and Facebook, has just laid off thousands.

[04:44] Bei Googles gibt's diese Rolling Layoffs, das heißt, da werden ständig Leute entlassen und diese Techfirmen, die gelten halt als Frühindikatoren.
  At Google, there are these rolling layoffs, which means people are constantly being laid off and these tech companies are considered early indicators.

[04:52] Das heißt, der Rest der Wirtschaft schaut sich an, was da passiert und schaut sich dann auch an, natürlich mit einem Blick auf die Aktionäre, wie kann ich meinen Headcount
  That means the rest of the economy looks at what's happening there and then also looks, of course with an eye on the shareholders, how can I reduce my headcount

[05:03] reduzieren? Weil das ist so das Ziel, Kosten reduzieren äh und das bedeutet Menschen entlassen, weil Maschinen meistens günstiger sind.
  Reduce? Because that is the goal, reduce costs uh and that means laying off people, because machines are mostly cheaper.

[05:10] Also, das heißt, der Trend ist da, aber es ist ein Frühhtrend und obwohl es früh ist, sieht man jetzt schon äh den Rückschlag.
  So, that means the trend is there, but it is an early trend and although it is early, one already sees the backlash.

[05:18] Also mit dem Programmieren finde ich interessant, weil vor 10 Jahren weiß ich noch, dass wir alle so drüber diskutiert haben, Mensch, die die Kinder müssen in der Schule codier coden lernen und programmieren lernen und so und das ist jetzt tatsächlich, haben Sie gerade gesagt, die erste Tätigkeit, die schon besser von KI übernommen werden kann als von Menschen.
  So with programming I find it interesting, because 10 years ago I still remember that we all discussed it, man, the children must learn to code and learn to program in school and so on and that is now actually, you just said, the first activity that can already be taken over better by AI than by humans.

[05:32] Äh sehr interessant, Herr Bernau, sie haben ja auch gerade was angedeutet, ne?
  Uh very interesting, Mr. Bernau, you also just hinted at something, right?

[05:37] Also, dass es tatsächlich ja auch Probleme der deutschen Wirtschaft gibt, nämlich einen Fachkräftemangel in verschiedenen Bereichen, wo es einfach nicht genug Arbeitnehmer gibt und könnte die KI an der Stelle helfen, diesen Fachkräftemangel auch mit auszugleichen.
  So, that there are actually also problems in the German economy, namely a shortage of skilled workers in various areas, where there are simply not enough employees and could AI help to compensate for this shortage of skilled workers.

[05:51] Ich mach's jetzt mal ganz pauschal an der Stelle.
  I'll put it very generally at this point.

[05:53] Wenn es so einfach wäre, wäre es ja ganz wunderbar.
  If it were that simple, it would be wonderful.

[05:56] Aber man muss ja schon bei diesen Silicon Valley Unternehmen ganz genau hingucken.
  But one has to look very closely at these Silicon Valley companies.

[06:00] Also Meta hat über die letzten zwei Jahre, glaube ich, drei verschiedene
  So Meta has over the last two years, I believe, three different

[06:03] Entlassungswellen oder vier äh im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz angekündigt und umgesetzt.
  Layoff waves or four, uh, announced and implemented in connection with artificial intelligence.

[06:09] Und jetzt habe ich in den letzten Quartalsbericht geguckt, da hatten die trotzdem mehr Stellen als ein Jahr vorher.
  And now I looked at the last quarterly report, they still had more jobs than a year before.

[06:14] Ah, okay.
  Ah, okay.

[06:14] Die bauen an der einen Seite ab, aber bauen an der anderen Seite auch auf.
  They are cutting back on one side, but also building up on the other side.

[06:18] Und das wird uns mit künstlicher Intelligenz vermutlich an einigen Stellen so gehen.
  And that will probably happen to us in some areas with artificial intelligence.

[06:23] Und tatsächlich, ich wäre helfroh, wir verlieren 300 bis 400.000 Arbeitskräfte im Moment jedes Jahr in Deutschland an den demographischen Wandel.
  And indeed, I would be very happy, we are losing 300 to 400,000 workers every year in Germany at the moment due to demographic change.

[06:34] die gehen in Rente und an jungen Leuten kommt weniger nach, wir brauchen richtig Arbeitskräfte und wenn die künstliche Intelligenz uns da helfen könnte, wäre da viel gewonnen.
  they are retiring and fewer young people are coming in, we really need workers and if artificial intelligence could help us there, a lot would be gained.

[06:43] Aber ich glaube, sie wird uns auch einiges an Arbeit machen.
  But I believe it will also give us quite a bit of work.

[06:45] Sie haben ja gerade gesagt, auf der einen Seite wird abgebaut und auf der anderen Seite sogar mehr Stellen aufgebaut.
  You just said that on the one hand, jobs are being cut, and on the other hand, even more jobs are being created.

[06:50] Das sind ja aber dann wahrscheinlich nicht identische Profile.
  But those are probably not identical profiles.

[06:54] Herr Schmalzried, welche Jobs könnten denn aus Ihrer Sicht zuerst betroffen sein oder wo Aufgaben wegfallen werden durch KI?
  Mr. Schmalzried, from your perspective, which jobs could be affected first or where will tasks be eliminated by AI?

[07:01] Also, das wäre besser.
  So, that would be better.

[07:03] besprechen das in 20 Jahren, dann wissen wir es.
  We'll discuss that in 20 years, then we'll know.

[07:05] Es ist leider immer so.
  It's always like that, unfortunately.

[07:07] Ähm, aber klar, alles was repetitiv ist,
  Um, but clearly, everything that is repetitive,

[07:10] alles wo es ums Analysieren von Datenbanken geht,
  everything where it's about analyzing databases,

[07:12] alles wo wir vor allem damit zu tun haben, wir kriegen Daten von Punkt A und stecken sie in anderer Form in Punkt B.
  everything where we primarily have to do with it, we get data from point A and put it in another form into point B.

[07:18] Das sind eine ganze Menge äh Jobs tatsächlich, die immer noch so funktionieren.
  These are quite a few uh jobs actually, that still work like that.

[07:21] Die lassen sich wahrscheinlich mittelfristig irgendwie automatisieren.
  They can probably be automated somehow in the medium term.

[07:24] Kundenservice gehört da auch mit dazu.
  Customer service is also included.

[07:26] Ich glaube auch nicht, dass das heißt, dass wir da gar keine Leute mehr haben werden, aber die werden andere Sachen machen als vorher und es wird vielleicht weniger Leute brauchen.
  I also don't think that means we won't have any people there at all, but they will do different things than before and it will perhaps require fewer people.

[07:33] Aber me hat ja gerade auch gesagt, ich glaube anderswo brauchen wir Leute ganz dringend.
  But you just said, I think we urgently need people elsewhere.

[07:37] Jetzt nähern wir uns mal, weil wir können ja leider nicht in 20 Jahren diskutieren, sondern heute.
  Now let's approach it, because unfortunately we can't discuss it in 20 years, but today.

[07:39] Wir nähern uns mal den Berufsbildern und ich zitiere ein Pionier der KI, Joffrey Hinton, der gesagt hat, er würde seinem Enkel raten, Klemptner zu werden.
  Let's approach the job profiles and I quote a pioneer of AI, Geoffrey Hinton, who said he would advise his grandson to become a plumber.

[07:51] Er meinte das auch fast ganz ernst.
  He meant that almost quite seriously.

[07:54] Frau Meckel, hat er recht?
  Ms. Meckel, is he right?

[07:55] Ich glaube, das meinte er sehr ernst.
  I think he meant that very seriously.

[07:56] Und im Moment kann man sagen, gibt's da jedenfalls große Chancen, weil es gibt eine erheblichen Mangel im Bereich von Handwerk.
  And at the moment one can say, there are certainly great opportunities, because there is a significant shortage in the skilled trades sector.

[08:02] wenn ich versuche ein Elektriker zu bekommen, dann kann das
  if I try to get an electrician, then it can

[08:04] Ein halbes Jahr dauern, wenn ich Glück habe.
  It can last half a year if I'm lucky.

[08:08] Und insofern das sind die Dinge, die halt von der KI nicht ge ähm äh erledigt werden können bislang.
  And in that respect, these are the things that cannot be done by AI yet, um, uh.

[08:12] Das gleiche ist ähm ne, wenn wir überlegen äh wie wir sozusagen äh bestimmte Reparaturen äh machen müssen und so.
  The same is, um, right, when we consider, uh, how we have to do certain repairs, for example.

[08:19] Da müsste man die Robotik mit der KI verbinden, dass also Roboter das machen.
  There, robotics would have to be connected with AI, so that robots do it.

[08:23] Irgendwann wird es vermutlich der Fall sein, dass das geht.
  At some point, it will probably be the case that this is possible.

[08:24] Im Moment ist das noch nicht der Fall.
  At the moment, that is not yet the case.

[08:27] Lustigerweise hat aber Jeffrey Hinton auch vor 10 Jahren, glaube ich, schon berühmterweise gesagt, dass es bald keine Radiologen mehr braucht und man sollte jetzt eigentlich aufhören Radiologen auszubilden.
  Funnily enough, Jeffrey Hinton also famously said, I think, 10 years ago, that there would soon be no more radiologists needed and that one should actually stop training radiologists now.

[08:37] Man hat jetzt eine gigantische Radiologen Mangelsituation auf einmal.
  Now there is suddenly a gigantic shortage of radiologists.

[08:41] Ich glaube das was worauf könen sie können sie erklären, warum?
  I think what, what can you, can you explain why?

[08:43] Weil ich weiß nicht, na ja, die nutzen natürlich KI, aber sie nutzen die nicht unbedingt, um ihren kompletten Arbeitsprozess zu abzubilden, sondern
  Because I don't know, well, they use AI, of course, but they don't necessarily use it to map their complete work process, but rather

[08:53] tatsächlich bin kein Radiologiexperte und das ist ein bisschen der Punkt.
  actually, I am not a radiology expert, and that's a bit of the point.

[08:56] Jeffre Hinton war das auch nicht.
  Jeffrey Hinton wasn't either.

[08:57] Jeff Hinten wusste gar nicht, was ein Radiologe wirklich macht den ganzen Tag.
  Jeff Hinton didn't even know what a radiologist really does all day.

[08:59] Der hat einfach nur gehört, na ja, eine KI kann das jetzt irgendwie, das heißt, der wird ja wohl den Job übernehmen können.
  He just heard, well, an AI can do this somehow now, which means it can probably take over the job.

[09:03] Aber das zu so einem Beruf
  But to such a profession

[09:05] natürlich auch ganz viele kleine Aufgaben gehören, die man nur innerhalb des Berufsbilds wirklich kennt.
  of course, also many small tasks belong, which one only knows within the professional field.

[09:10] Das wird dann von außen und gerade glaube ich auch von vielen der Techkonzerne oft unterschätzt.
  That is then underestimated from the outside and especially, I believe, also by many of the tech corporations.

[09:13] Also um beim sorry, dass ich beim Radiologen Beispiel bleibe, weil ich das so eingängig fand.
  So, to stick with the radiologist example, sorry that I'm sticking with it, because I found it so catchy.

[09:19] Also was braucht man denn in Zukunft noch jetzt, wo die KI offensichtlicher medizinische Abbildungen sehr gut vergleichen kann, das wissen wir ja schon.
  So what will still be needed in the future, now that AI can obviously compare medical images very well, we already know that.

[09:25] Was braucht man denn in Zukunft dann noch an menschlicher Arbeitskraft?
  So what will still be needed in the future in terms of human labor?

[09:28] Also, der Radiologe kann mit Hilfe der KI diese Bilder, die er anguckt, die Rönkenbilder, die MRTs, kann er schneller und mutmaßlich auch besser auswerten mit dem ordentlichen Training.
  So, the radiologist can, with the help of AI, evaluate these images that he looks at, the X-rays, the MRIs, faster and presumably also better with proper training.

[09:39] Aber was halt überhaupt nicht funktioniert, ist, dass sich die KI dann vor den Menschen setzt und mit dem diesen Befund bespricht.
  But what doesn't work at all is that the AI then sits in front of the person and discusses this finding with them.

[09:44] Das möchte ehrlich gesagt niemand von der KI erklärt haben, auch wenn wir wissen, dass die durchschnittliche KI empathischer ist oder empathischer wirkt als der durchschnittliche Arzt.
  Honestly, nobody wants to have it explained by the AI, even if we know that the average AI is more empathetic or appears more empathetic than the average doctor.

[09:55] Und trotzdem möchte man es vom Radiologen erklärt gekriegt haben.
  And yet one wants to have it explained by the radiologist.

[10:00] Man möchte jemanden, der dafür verantwortlich ist und all das kann die KI nicht übernehmen.
  One wants someone who is responsible for it, and the AI cannot take over all of that.

[10:03] Gleichzeitig
  At the same time

[10:05] arbeiten Radiologen jetzt viel produktiver als früher, schaffen viel mehr in der gleichen Zeit.
  Are radiologists working much more productively now than before, achieving much more in the same amount of time?

[10:11] Der Preis für ihre Leistungen geht runter und dann kann man sich auch mehr davon leisten.
  The price for their services goes down and then you can afford more of it.

[10:14] Mm. Ich glaube, das ist ein wichtiger Punkt, weil wir wissen ja auch aus der Geschichte eine ganze Reihe von Konzepten, die sich gezeigt haben, wie sich sowas verändert.
  Mm. I think that's an important point because we also know from history a whole series of concepts that have shown how something like this changes.

[10:21] Es gibt so eine Fehlannahme, man nennt das The Lump of Labor Fallacy, die Annahme der begrenzten [räuspern] Arbeitsmenge.
  There is such a misconception, it's called the Lump of Labor Fallacy, the assumption of a limited [cough] amount of work.

[10:27] Nach dem Motto, wenn Maschinen mehr Arbeit übernehmen können, dann fällt der Teil beim Menschen weg.
  The motto being, if machines can take over more work, then the part for humans disappears.

[10:32] Und wir wissen aus der Geschichte, dass das nicht der Fall ist.
  And we know from history that this is not the case.

[10:33] Also, wenn wir uns die Dampfmaschine anschauen, die Dampfmaschine wurde immer effizienter und die Logik wäre gewesen, man braucht dann weniger Kohle, um sie zu betreiben.
  So, if we look at the steam engine, the steam engine became more and more efficient and the logic would have been, you need less coal to operate it.

[10:42] Und das Gegenteil ist der Fall gewesen.
  And the opposite has been the case.

[10:44] Die Nachfrage nach Kohle ist im 19. Jahrhundert in die Höhe geschnellt, weil Menschen immer mehr Dinge gefunden haben, die sie mit dieser Dampfmaschine produzieren konnten.
  The demand for coal shot up in the 19th century because people found more and more things that they could produce with this steam engine.

[10:52] Das heißt, ich glaube, wir dürfen uns das nicht als Gesamtmenge vorstellen, sondern als einen Bereich, der sich komplett verändern und verschieben wird, wo einzelne Elemente von Jobs, von Berufsprofilen von KI auch wirklich ersetzt werden können, aber wo andere
  That means, I believe, we should not imagine this as a total amount, but as an area that will completely change and shift, where individual elements of jobs, of professional profiles, of AI can indeed be replaced, but where others

[11:07] Bereiche eben dann neu erfunden werden,
  Areas are then reinvented,

[11:09] Menschen sind kreativ auch darin, sich neue Aufgaben zu suchen.
  People are also creative in finding new tasks for themselves.

[11:12] Ich würde ich würde eine Warnung aussprechen.
  I would I would issue a warning.

[11:14] Also es wird natürlich oft gerne die Industrierevolution genannt.
  So it is of course often gladly called the Industrial Revolution.

[11:17] Als Beispiel vor der Industrierevolution waren 95% der Menschen Bauern und dann über einige Jahrzehnten weg sind die Leute in die Fabriken gegangen.
  As an example, before the Industrial Revolution, 95% of people were farmers, and then over a few decades, people went into factories.

[11:27] Das heißt, diese Industrierevolution hat nicht dafür gesorgt, dass alle arbeitslos wurden, sondern die Arbeitswelt hat sich verändert.
  This means that this Industrial Revolution did not cause everyone to become unemployed, but rather the world of work changed.

[11:33] Aber es gab zwei Dinge, die da sehr unterschiedlich waren.
  But there were two things that were very different.

[11:34] Das erste war, es hat Jahrzehnte gedauert und im Moment befinden wir uns in einer Situation, wo es womöglich wenige Jahre dauert.
  The first was, it took decades, and at the moment we are in a situation where it might take a few years.

[11:42] Ich meine Chat GPT ähm gibt es seit 3 Jahren.
  I mean, ChatGPT has existed for about 3 years.

[11:45] Das kann man sich gar nicht vorstellen.
  You can't even imagine that.

[11:46] Also es passiert rasant schnell und diese Umstellung muss rasant schnell passieren.
  So it happens very quickly, and this transition must happen very quickly.

[11:51] Das zweite ist, man brauchte damals noch Menschen, um diese Jobs zu machen.
  The second is, back then, you still needed people to do these jobs.

[11:57] Und das Szenario, wir wissen nicht genau, wie es aussieht, aber das Szenario, dass in Zukunft die meisten Jobs von Maschinen gemacht werden können und besser gemacht werden können als Menschen, kann man einfach
  And the scenario, we don't know exactly what it looks like, but the scenario that in the future most jobs can be done by machines and can be done better than humans, one can simply

[12:07] nicht vorne weglassen.
  Don't leave it out at the front.

[12:09] Das heißt, man muss sich auch auf dieses Szenario vorbereiten, sozusagen.
  That means one also has to prepare for this scenario, so to speak.

[12:11] Wir müssen da, glaube ich, genau hingucken, aber ich habe vor kurzem noch mal drüber nachgedacht, seit wann wir eigentlich Geldautomaten haben und Überweisungsautomaten.
  We have to look closely at that, I think, but I was thinking recently about how long we've actually had ATMs and transfer machines.

[12:22] Im Prinzip sind Bankangestellte, also diese Schalterbeamten seit 30 Jahren technisch nicht mehr nötig, wenn man es nur aus rein technischer Sicht zieht.
  In principle, bank employees, so these counter clerks, have not been technically necessary for 30 years, if you look at it purely from a technical perspective.

[12:28] Und trotzdem haben wir sie immer noch, weil wir sie haben wollen.
  And yet we still have them, because we want to have them.

[12:31] Und ich vermute, dass auch das den Wandel der Arbeitswelt in Sachen KI bremsen wird.
  And I suspect that this too will slow down the change in the world of work regarding AI.

[12:36] vielleicht mehr als uns lieb ist, vielleicht, weil wir die Arbeitskraft ja bräuchten.
  perhaps more than we would like, perhaps because we would need the labor.

[12:41] Aber das dann wieder eine Frage der Qualität der Arbeitsplätze, weil ich meine, klar, wer es wird immer Arbeitsplätze vielleicht geben, die man vielleicht auch künstlich am Leben erhält, aber wer welche Qualität haben diese Arbeitsplätze, welchen Status und welches Gefühl der Sicherheit auch ökonomisch geben diese Arbeitsplätze den Menschen, wenn wenn man zumal man in einer Situation ist, wo wie gesagt die Schere auseinander geht mit der KI und es einige Leute gibt, die dieses Kapital ähm den es das gehört, also die Firmen Inhaber und die immer reicher werden und
  But that is then again a question of the quality of the jobs, because I mean, sure, there will always be jobs, perhaps, that one perhaps also artificially keeps alive, but who, what quality do these jobs have, what status and what feeling of security, also economically, do these jobs give people, when, especially when one is in a situation where, as I said, the gap is widening with AI and there are some people who own this capital, um, those who own it, so the company owners, and who are getting richer and richer and

[13:09] gleichzeitig halt die Arbeitsplätze womöglich immer weniger äh abwerfen.
  at the same time, jobs will possibly yield less and less.

[13:14] Ich merke schon, hier am Tisch gibt's durchaus unterschiedliche Perspektiven auf das Thema.
  I can already tell that there are quite different perspectives on the topic here at the table.

[13:17] Also die Bewertung der Auswirkung auf den Arbeitsmarkt ist tatsächlich auch unter Experten umstritten, weil wir ja noch nicht 20 Jahre in die Zukunft schauen möchten äh können.
  So the assessment of the impact on the labor market is indeed controversial among experts, because we don't want to look 20 years into the future.

[13:26] Aber ich möchte den internationalen Währungsfond zitieren und äh die äh Chefin hat auf dem Weltwirtschaftsforum in der Wos im Januar gesagt, in fortgeschrittenen Volkswirtschaften, so wie die deutsche eine ist, wird KI bis zu 60% der Arbeitsplätze mindestens verändern und viele davon verdrängen.
  But I would like to quote the International Monetary Fund, and the head said at the World Economic Forum in Davos in January that in advanced economies, like the German one, AI will change at least 60% of jobs and displace many of them.

[13:46] Also, wir reden auf jeden Fall über eine große Anzahl von Veränderungen oder Verdrängungen und deshalb würde ich gerne zu dem Part in dieser Sendung kommen, wo wir uns fragen ähm wie bleiben denn die Menschen, die jetzt arbeiten, dann in welcher Form Teil der Arbeitswelt?
  So, in any case, we are talking about a large number of changes or displacements, and therefore I would like to come to the part of this show where we ask ourselves how people who are currently working will remain part of the working world in what form?

[14:02] Da hat der Bundesdigitalminister Carsten Wildberger von der CDU zuletzt dazu gesagt, die
  Federal Digital Minister Carsten Wildberger from the CDU recently said about this,

[14:09] Zeit, in der die Industrie ein Job, eine Jobmaschine war, die geht zu Ende.
  The era in which industry was a job, a job machine, is coming to an end.

[14:15] Mein Appell geht daher an alle Gruppierungen, Arbeitgebergewerkschaften und Zivilgesellschaft.
  My appeal therefore goes to all groups, employer associations, and civil society.

[14:20] Wir müssen uns zusammenraufen und die Zukunft neu gestalten.
  We must pull together and reshape the future.

[14:24] Das ist ein sehr breiter Appell gewesen.
  That was a very broad appeal.

[14:26] Und wir fangen mal mit den Arbeitgebern und den Unternehmen an.
  And we'll start with the employers and the companies.

[14:29] Ähm, wie was ist Ihr Eindruck, wie stellen sich deutsche Unternehmen nach Branche darauf ein, was möglicherweise an Veränderung durch KI auf Sie zukunft?
  Um, what is your impression, how are German companies preparing by industry for the changes that AI may bring in the future?

[14:37] Frau Meckel?
  Ms. Meckel?

[14:38] Nicht genug, würde ich da sehr deutlich sagen.
  Not enough, I would say very clearly.

[14:40] Ja, also es gibt von verschiedenen äh Studienzahlen, dass wir ungefähr ein Drittel von deutschen Unternehmen haben, die mit KI äh arbeiten.
  Yes, so there are figures from various studies that about a third of German companies are working with AI.

[14:47] Äh dazu muss man immer sagen, was heißt mit KI arbeiten?
  We must always say, what does working with AI mean?

[14:51] Das heißt oft, dass Copilot angeschafft wird und alle dürfen das dann benutzen.
  It often means that Copilot is purchased and everyone can then use it.

[14:55] Und das ist das äh Programm künstliche Intelligenz.
  And that is the artificial intelligence program.

[14:57] was in Microsoft integiert ist, das wissen vielleicht auch genau genau.
  which is integrated into Microsoft, you probably know exactly.

[15:01] Was was dann eben im Office System auch gleich genutzt werden kann und wenn man dann genauer reinschaut in die Unternehmen, stellt man fest, wer nutzt das denn?
  What can then be used directly in the Office System, and when you look more closely into the companies, you find out who is using it?

[15:07] Ein kleiner Teil, wie wird das genutzt?
  A small part, how is it used?

[15:11] für Dinge, die nicht sehr sehr hilfreich sind.
  for things that are not very very helpful.

[15:13] und damit endet äh die äh äh die Reise in die künstliche Intelligenz dann auch.
  and with that, the journey into artificial intelligence also ends.

[15:18] Also ich glaube, wir haben eine Situation, die wir für die deutschen Unternehmen und überhaupt für Unternehmen brauchen und Organisationen, auch für Regierungen, dass wir sagen müssen Bildung, Ausbildung in einer neuen Form, da wird viel zu wenig gemacht.
  So I believe we have a situation that we need for German companies and companies in general and organizations, also for governments, that we must say education, training in a new form, very little is being done there.

[15:30] Ich finde es wirklich ein ein dramatisches Versäumnis, wie die deutsche Bundesregierung und in anderen Ländern ist es leider ähnlich damit umgeht.
  I find it truly a dramatic failure how the German federal government, and unfortunately it's similar in other countries, deals with it.

[15:38] Das zweite ist, wir müssen ehrlich sein.
  The second is, we must be honest.

[15:39] Wir können nicht irgendwie anfangen jetzt alles selber zu bauen, aber wir müssen es adaptieren an unsere Bedürfnisse und nach unseren Regeln.
  We cannot somehow start building everything ourselves now, but we must adapt it to our needs and according to our rules.

[15:44] Und das Dritte ist, es reicht eben nicht ein System ein zu pflegen, wie Copilot oder welches auch immer oder Jet GBT, sondern man muss sich fragen, was sind denn eigentlich die Prozesse, die wir verändern können mit KI?
  And the third is, it's not enough to maintain one system, like Copilot or whichever it may be or Jet GBT, but one must ask oneself, what are actually the processes that we can change with AI?

[15:56] Was für Voraussetzungen brauchen wir dafür?
  What prerequisites do we need for that?

[15:58] Das ist eigentlich eine Art Kulturrevolution.
  This is actually a kind of cultural revolution.

[16:01] Es ist gar nicht eine Technologiefrage, über die wir reden.
  It's not a technology issue at all that we are talking about.

[16:04] Also, sie haben ja auch jetzt drei Unterpunkte äh aufgemacht äh an der Stelle.
  So, you have also now presented three sub-points here.

[16:08] Vielleicht bleiben wir mal bei dem Thema Ausbildung, weil ich weiß
  Perhaps let's stick to the topic of training for now, because I know

[16:12] nicht, ob wir alle am Tisch und vor allem da draußen dasselbe Verständnis davon haben, was Ausbildung in KI bedeutet.
  not whether we all at the table and above all out there have the same understanding of what training in AI means.

[16:18] Herr Schmalzried, wenn Sie das äh jetzt für junge Menschen und aber auch äh Arbeitnehmer in Deutschland festlegen könnten, was bedeutet Aus und Fortbildung in Sachen KI?
  Mr. Schmalzried, if you could now determine for young people and also for employees in Germany, what does training and further education in AI mean?

[16:29] Ja, also tatsächlich sind wir im Bereich Bildung ziemlich gut.
  Yes, so actually we are quite good in the area of education.

[16:31] Also Deutschland hat äh fantastische Lehrstühle, was KI angeht.
  So Germany has fantastic chairs when it comes to AI.

[16:35] Äh auch in der Grundlagenforschung sind wir absolut nicht schlecht.
  Also in basic research we are absolutely not bad.

[16:38] Die Frage ist, ist das das, was tatsächlich Unternehmen weiterbringt im Alltag?
  The question is, is that what actually moves companies forward in everyday life?

[16:41] Und künstliche Intelligenz, das erlebe ich auch immer wieder, ist halt nicht wie ich habe jetzt ein neues Tool, womit ich meine Reiseabrechnung mache und dann lerne ich einmal, wie das geht, sondern es ist eigentlich eine neue Art und Weise über Arbeit nachzudenken.
  And artificial intelligence, I experience this again and again, is not like I have a new tool now with which I do my travel expenses and then I learn once how it works, but it is actually a new way of thinking about work.

[16:52] Und ich glaube, viele unserer klassischen Ausbildungsmechanismen greifen da gar nicht richtig.
  And I believe many of our classic training mechanisms do not really apply here.

[16:57] Aber das Tolle ist, wir haben die Lösung oft schon da, weil ganz oft gibt es in diesen Unternehmen Leute, die total tolle Ideen haben, die das intuitiv verstehen, die auch in ihrer Freizeit sich damit beschäftigen, die kommen halt nicht zum Zug, aber die das Wissen ist glaube ich da und es gibt auch so eine Tüftler, so ein Tüftlerum.
  But the great thing is, we often already have the solution there, because very often there are people in these companies who have great ideas, who understand it intuitively, who also deal with it in their free time, they just don't get a chance, but the knowledge is there, I think, and there is also a tinkerer, a tinkerer community.

[17:13] was glaube ich bei KI ganz toll aufgehoben ist.
  which I think is wonderfully preserved in AI.

[17:16] Dieses Wissen muss man heben und nutzen.
  This knowledge must be leveraged and utilized.

[17:17] Sie haben jetzt so von so Tüftlertum gesprochen.
  You just spoke of tinkering.

[17:18] Ich habe auch schon so ein paar Menschen hier im WDR vor Augen, die sich tatsächlich da schon sehr intensiv äh mit beschäftigen, aber ähm ich möchte an der Stelle gerne eine Frage per Mail mit einspeisen.
  I also have a few people here at WDR in mind who are actually already dealing with it very intensively, but um I would like to add a question by email at this point.

[17:31] Also jetzt alle jungen Menschen sind ja nicht automatisch Tüftler.
  So, not all young people are automatically tinkerers.

[17:32] Äh wie können die sich auf einen solchen Berufsmarkt, wo KI eine immer größere Rolle spielen wird, wie können die sich da gut drauf vorbereiten, Herr Bernau?
  Uh, how can they prepare themselves well for such a job market, where AI will play an ever-increasing role?

[17:39] Na, das erste ist und tüfteln tatsächlich auch, wenn uns einem erstmal ein bisschen schwer fällt, wir müssen daran, wir müssen das alle ausprobieren, weil man K so eine Technik, die kann man auch gar nicht vollständig schulen, das muss man ausprobieren, das muss man erleben.
  Well, the first thing is to actually tinker, even if it's a bit difficult for us at first, we have to do it, we all have to try it out, because you can't fully train a technology like AI, you have to try it out, you have to experience it.

[17:56] Und dann gut, ich würde natürlich im Moment sagen, wer vor 5 Jahren Informatik studiert hat, weil er gehofft hat, dass man damit viel Geld verdient und leichten Beruf findet, das würde ich nicht mehr machen.
  And then well, I would say at the moment, whoever studied computer science 5 years ago because they hoped to make a lot of money and find an easy job, I wouldn't do that anymore.

[18:06] Ich würde Informatik studieren, weil ich Lust an der Sache habe.
  I would study computer science because I enjoy the subject.

[18:09] Und vielleicht ist das im Moment der beste Rat.
  And perhaps that is the best advice at the moment.

[18:11] Mach das, worauf du Lust
  Do what you feel like doing.

[18:14] hast an der Sache.
  have in the matter.

[18:15] Also Lust an der Sache ist ja jetzt aber kein neuer Rat, weil das galt ja eigentlich schon immer, dass man gesagt hat, wenn du Lust auf was hast, wirst du auch gut da drin, weil dann machst du es mit dein
  So, desire for the matter is not new advice, because it has always been the case that one said, if you have a desire for something, you will also be good at it, because then you do it with your

[18:24] Es ist der einzige Rat, es ist der Rat, den ich auch meinen Kindern gebe, weil wir können eben nicht in die Zukunft.
  It is the only advice, it is the advice that I also give my children, because we cannot see into the future.

[18:29] Das macht die Situation ja so schwierig auch für die Politik.
  That makes the situation so difficult for politics too.

[18:31] Es gibt ja keine Politiker mehr, die eine Vision für die Zukunft haben, weil keiner weiß, wie die Zukunft aussieht.
  There are no more politicians who have a vision for the future, because no one knows what the future looks like.

[18:37] nicht die Zukunft in 20 Jahren, sondern die Zukunft in fünf.
  not the future in 20 years, but the future in five.

[18:40] Also, ich meine, ich war ähm das muss ich kurz mit euch teilen.
  So, I mean, I was um I have to share this with you briefly.

[18:42] Ich war in Davos und bin durch Zufall in in einem Vortrag gelandet von Juwel Harari, der der ähm der Sapiens geschrieben hat und diverse andere Bücher, Philosoph Israeli
  I was in Davos and by chance ended up in a lecture by Yuval Harari, who wrote Sapiens and various other books, an Israeli philosopher

[18:52] und der hat diese sehr provokante ähm interessante provokante Analogie vorgestellt ähm zum Thema KI.
  and he presented this very provocative um interesting provocative analogy um on the topic of AI.

[18:58] Er hat gesagt, ihr müsst euch KI wie eine Art von Massenimmigration vorstellen.
  He said, you have to imagine AI as a kind of mass immigration.

[19:02] Die KI Immigranten überfluten eure Wirtschaft.
  The AI immigrants are flooding your economy.

[19:07] Sie nehmen euch die Arbeitsplätze weg.
  They are taking your jobs away.

[19:10] Sie verändern eure Kultur.
  They are changing your culture.

[19:14] eure Sprache.
  your language.

[19:16] Wenn das okay ist mit euch, wenn das in Ordnung ist, fein.
  If that's okay with you, if that's alright, fine.

[19:18] Wenn nicht, müsst ihr jetzt regulieren, weil in 5 Jahren ist es zu spät.
  If not, you have to regulate now, because in 5 years it's too late.

[19:23] Und dann hat er noch hinzugeführt, Donald Trump verlangt von allen Europäern, die Grenzen für menschliche Immigranten zu schließen, aber sie weit offen zu lassen für amerikanische KI Immigranten.
  And then he added, Donald Trump demands that all Europeans close their borders to human immigrants, but leave them wide open to American AI immigrants.

[19:35] Ich finde das Bild provokant, ähm aber sehr, sehr interessant, weil es gibt einem so ein bisschen dieses Gefühl äh des der des der des des Impacts.
  I find the image provocative, um but very, very interesting, because it gives one a bit of this feeling uh of the of the of the of the of the impact.

[19:45] Also, ich meine, das wird uns gesellschaftlich auf ganz vielen Ebenen verändern und da eine Vision zu haben ist unglaublich schwierig.
  So, I mean, this will change us socially on many levels and to have a vision for that is incredibly difficult.

[19:51] Deswegen würde ich auch sagen, wenn man 17 oder 18 ist heutzutage, soll man das machen, was einen glücklich macht und dann muss man adaptieren.
  That's why I would also say, if you are 17 or 18 nowadays, you should do what makes you happy and then you have to adapt.

[19:59] Ein Spruch.
  A saying.

[20:00] Also, ich muss ich finde machen, was ein glücklich macht, finde ich super.
  So, I must I find doing what makes you happy, I find that great.

[20:03] Das ist eine ein immer guter Rat.
  That is always good advice.

[20:05] Aber dieses Bild, was Juwel Noah Harari nutzt, ist wirklich nicht hilfreich, finde ich, weil es macht Angst.
  But this image that Yuval Noah Harari uses is really not helpful, I think, because it causes fear.

[20:10] Es macht noch mehr Angst, als die Menschen sowieso schon haben und Angst hält viele davon ab, sich damit
  It causes even more fear than people already have anyway, and fear prevents many from engaging with it

[20:14] auseinanderzusetzen. Und das zweite ist,

[20:17] ich finde, dass es nicht in Ordnung ist,

[20:19] dass wir diese Technologie, die unsere

[20:21] gesamte Wirtschaft, Gesellschaft, unser

[20:23] ganzes System verändern wird, jetzt den

[20:25] einzelnen auferlegen und sagen, macht

[20:27] irgendwie mal was euch glücklich macht

[20:28] und dann kümmert euch mal darum, dass

[20:29] ihr was lernt. Andere Länder machen das

[20:31] anders. Ich war gerade eine Woche in in

[20:32] Estland mit einem internationalen

[20:34] Masterkurs und was die machen ist, dass

[20:36] sie konsequent in ihren Schulen

[20:37] staatlich organisiert und vorgegeben

[20:40] anfangen bei der 11 und 12 Klasse mit

[20:43] KI. Die haben Kooperationsabkommen mit

[20:45] Google und mit Open AI, zwei großen KI

[20:48] Firmen und adaptieren die Modelle für

[20:50] ihre Bedürfnisse und zwar nach einem

[20:52] soatischen Ansatz. Und das hat mich

[20:54] wirklich beeindruckt. Was ist ein

[20:55] soatischer Ansatz? Die Schülerinnen und

[20:58] Schüler interagieren mit der KI und die

[20:59] KI gibt nicht einfach nur eine Antwort,

[21:01] sondern sie stellt Rückfragen. Sie sagt,

[21:03] wie kann ich dir helfen, dass du

[21:05] verstehst, wie du dahinkommst zu dem

[21:07] Ergebnis? Und das wird konsequent

[21:09] forschungsbegleitet, untersucht,

[21:11] ausgerollt, adaptiert. [räuspern] Das

[21:13] ist die Aufgabe eines Staates und wir

[21:15] übernehmen diese Aufgabe überhaupt nicht

[21:17] im Moment. Und ich finde das nicht in

[21:19] Ordnung, dass man einfach sagt, jeder

[21:21] muss da selber für sorgen, sondern das

[21:23] ist das ist genau wie eine industrielle

[21:25] Revolution oder wie ein Sondervermögen,

[21:28] was Infrastrukturinvestitionen oder

[21:30] Verteidigungsinvestitionen notwendig

[21:32] macht. Das bräuchten wir für KI und

[21:34] Bildung und wir sind da schon spät. Wir

[21:36] müssten da jetzt wirklich drankommen,

[21:37] aber nicht nur [gelächter] zu sagen, das

[21:41] zu machen, was mein Glück, ich will

[21:42] damit nur sagen, der einzelne kann das

[21:43] nicht. Das muss der Staat begleiten. Da

[21:45] bin ich voll bei ihnen. Da bin ich voll

[21:47] bei ihnen. Aber deswegen der einzelne in

[21:49] dem Moment kann nicht viel mehr machen,

[21:50] nicht viel machen als das,

[21:52] was ihn interessiert.

[21:53] Und aber das Interessante an dem ganzen

[21:55] ist ja, dass Estland mit diesem Ansatz

[21:57] auch nicht mehr KI Nutzung erreicht als

[21:59] wir. Die Länder, die mehr KI Nutzung

[22:01] haben als wir, das sind Finnland,

[22:04] Schweden, Belgien, Luxemburg, die

[22:06] Niederlande, Österreich, Norwegen. Es

[22:08] gibt eine ganze Reihe von Ländern, aber

[22:10] Estland ist sogar noch ein Tick hinter

[22:11] uns. Und jetzt müssen wir natürlich

[22:13] nicht drüber reden. Ich glaube, da sind

[22:14] Perspektive.

[22:15] Ja. Ähm, ich glaube, wir sind uns alle

[22:17] drüber einig, dass KI natürlich

[22:18] ordentlich in die Schulen gehört und

[22:20] dass die Schulen eine Antwort drauf

[22:22] brauchen, wie man damit umgeht, dass die

[22:24] Schulen Schülern beibringen müssen, wie

[22:26] man richtig damit umgeht. Aber ich

[22:28] glaube davon, dass wir in den Lehrplan

[22:32] reinschreiben, jetzt kommt noch die KI

[22:34] in Klasse 10, 11, 12 mit rein und dann

[22:38] unterrichten das, sage ich jetzt mal,

[22:40] klischeehaft, Deutschlehrer, die Technik

[22:43] skeptisch gegenüber stehen. Ich weiß

[22:45] nicht, ob uns das so viel weiterbingt.

[22:47] An der Stelle brauchen wir wirklich

[22:49] brauchen wir wirklich richtig

[22:50] in Kulturwandel und kulturelles

[22:52] Interesse an dieser Technik, sonst soll

[22:54] ja

[22:55] Herr Schmalzried, ich würde Sie auch

[22:56] gerne dazu hören. Vor allem hat ja Frau

[22:57] Meckel gerade beschrieben, wie Estland

[22:59] das natürlich mit den amerikanischen

[23:00] Techfirmen zusammen macht, ne? Also da

[23:02] wir hatten ja hier auch kurz schon mal

[23:04] das Thema, was macht eigentlich Europa?

[23:06] Ich versuche es nur bisschen zu

[23:07] strukturieren. Wie sehen Sie das

[23:09] Beispiel? Genau. Also, ich denke,

[23:10] Interesse an der Technik ist völlig

[23:12] klar, brauchen wir, aber wir brauchen

[23:13] auch Interesse an uns. Wir brauchen auch

[23:15] Interesse an den Menschen. Also, man

[23:16] hätte auch während der industriellen

[23:17] Revolution nicht sagen können, jetzt

[23:18] wird einfach jeder Maschinenexperte oder

[23:20] Dampfmaschinenexperte, sondern natürlich

[23:21] sind auch da Jobs und neue Berufsbilder

[23:24] entstanden, die man sich damals nicht

[23:25] hätte vorstellen können. Ähm, ich

[23:26] glaube, Anpassungsfähigkeit ist

[23:28] wahrscheinlich das Wichtigste und wenn

[23:30] ich heute jemandem jungen Menschen sage,

[23:31] mach das, worauf du Lust hast, dann

[23:33] würde ich zumindest das Sternchen

[23:34] ansetzen und sagen, zumindest solange du

[23:37] das Gefühl hast, das ist eine gute Idee.

[23:39] und sei im Zweifelsfall auch bereit noch

[23:41] irgendwas anderes zu machen, weil das

[23:43] ist in meinen Augen oft das größte

[23:44] Problem. Na, gar nicht so sehr, dass wir

[23:46] jetzt gerade das falsche tun, aber dass

[23:48] wir zu sehr feststecken in dem, was wir

[23:50] gerade machen und wie Unternehmen gerade

[23:52] aufgebaut sind, wie Behörden aufgebaut

[23:53] sind und uns nicht genug offen halten

[23:57] für so eine Metasituation z.B. Ja, das

[23:59] kann man natürlich drakonisch finden,

[24:00] dass da auf einmal so viele Leute

[24:01] rausgeschmissen werden, aber natürlich

[24:03] bleibt so ein Konzern auf diese Art und

[24:04] Weise auch agil, wenn an einem Ort

[24:06] abbauen kann und an ein anderen Ort

[24:09] zubauen. Und da gibt's auch Länder in

[24:11] Europa, Dänemark z.B., wo das sehr viel

[24:13] normaler ist, ähm eher zu kündigen und

[24:15] dafür ein starkes Sicherheitsnetz zu

[24:17] haben, was einen dann auffängt. Wir in

[24:19] Deutschland schützen traditionell eher

[24:20] lieber den Arbeitsplatz, der schon da

[24:22] ist, aber wenn wir den gar nicht mehr

[24:23] brauchen in Zukunft, dann haben wir ein

[24:24] Problem. An der Stelle kann ich

[24:26] wunderbar zu den äh weiteren Akteuren an

[24:29] der Stelle kommen, nämlich zu den

[24:30] Gewerkschaften. Ich habe, wir haben ja

[24:31] eigentlich bei den Unternehmen

[24:32] angefangen, nur daf damit wir wissen, wo

[24:34] wir hier gerade noch sind. äh in der

[24:36] Enzyklika, die ich zu Beginn der Sendung

[24:39] schon gezitiert hatte von Papst Leo, ähm

[24:42] hat er unter anderem einen würdevollen

[24:44] Umgang mit den Arbeitenden äh gefordert,

[24:46] aber auch die Stärkung der

[24:48] Gewerkschaften eingefordert. Jetzt ist

[24:50] ja die Frage, wie wie sehr haben die

[24:52] Gewerkschaften das Thema ähm tatsächlich

[24:55] präsent? Sie haben gerade gesagt,

[24:56] Anpassungsfähigkeit ist eigentlich das,

[24:58] was man am meisten brauchen würde für

[25:00] die Zukunft. Ähm, sehen Sie das bei den

[25:04] Gewerkschaften als Thema auf der Agenda

[25:06] und können die diesem

[25:07] gesamtgesellschaftlichen Prozess helfen?

[25:09] Ich gucke einfach mal in die Runde, wer

[25:11] dazu was sagen möchte. Herr Berno,

[25:13] ähm es gibt sogar eine ganze Reihe von

[25:16] Studien, die zeigt, dass in Ländern mit

[25:18] starken Gewerkschaften und das ist dann

[25:21] häufig Deutschland ähm solche

[25:24] Anpassungsprozesse

[25:26] Arbeitnehmerfreundlicher über die Bühne

[25:28] gehen. Und vermutlich hat er das

[25:29] gemeint, ein amerikanischer Papst, der

[25:31] viel auf die USA guckt und dann sagt,

[25:33] wir brauchen stärkere Gewerkschaften.

[25:35] Diese Forschung bezieht sich häufig auf

[25:36] Deutschland, auf die da rekurt. Mm. Ähm,

[25:39] den Nachteil an dem ganzen haben wir

[25:41] auch gesehen.

[25:43] Man kommt in eine gewisse

[25:43] Unbeweglichkeit rein und jetzt haben

[25:46] über die letzten 30 Jahre die USA es

[25:49] geschafft aus einer Arbeitsstunde das

[25:52] was man damit leistet, das was man da

[25:53] rausholt an Arbeitsergebnis. Innerhalb

[25:56] von 30 Jahren haben die das verdoppelt.

[25:59] Deutschland ist ungefähr um ein Drittel

[26:01] hoch. Mm. Und wenn wir jetzt alle gern

[26:03] weniger arbeiten würden, ich sag noch

[26:05] mal in Zeiten des demographischen

[26:06] Wandels, dann wäre es doch ganz super,

[26:09] wenn wir aus der einzelnen Arbeitsstunde

[26:11] mehr schaffen würden. Und das haben wir

[26:14] tatsächlich seit Beginn der digitalen

[26:15] Revolution in Deutschland nicht mehr

[26:17] ordentlich geschafft. Und eigentlich

[26:19] müssten wir auch von den Gewerkschaften

[26:22] her sehr viel stärker in die Richtung

[26:24] kommen, dass man diese Flexibilität

[26:25] fördert. Also die Verantwortung, die

[26:28] Gewerkschaften gegenüber ihren

[26:29] Mitgliedern haben, könnten sie durchaus

[26:31] auch so durchbuchstaben, dass sie sagen,

[26:33] okay, der Arbeitgeber kümmert sich hier

[26:34] nicht ordentlich um Kurse, kümmert sich

[26:36] hier nicht ordentlich um Ausbildung, wir

[26:38] schließen hier einen Gruppenvertrag ab.

[26:40] Hier findest du einen Kurs vergünstigt

[26:42] oder kostenlos oder sonst was. Aber in

[26:45] die Richtung sehe ich ehrlich gesagt

[26:46] noch nicht viel. Ja, Respekt vor dem

[26:48] Arbeitnehmer heißt ja auch Respekt

[26:49] davor, dass er tatsächlich eine

[26:50] Tätigkeit macht, die erfüllt und von der

[26:52] man weiß, dass man tatsächlich einen

[26:54] Unterschied macht damit und nicht

[26:55] einfach nur Beschäftigung. Und das

[26:57] glaube ich ein ganz wichtiger Punkt,

[26:58] weil darüber reden wir ja auch jetzt

[27:00] seit über 100 Jahren, ja, wie wir es

[27:02] schaffen, weniger zu arbeiten und

[27:03] erfüllter zu leben. Ich erinnere mich

[27:06] daran, dass der Ökonom John Maynard

[27:08] Kanes, ich glaube, 1935 einen Aufsatz

[27:10] geschrieben hat über die ökonomischen

[27:12] Möglichkeiten für unsere Enkel und

[27:14] Enkelinnen und darin sagt er voraus,

[27:16] dass in 100 Jahren äh wir nur noch 15

[27:19] Stunden pro Woche arbeiten. In 100

[27:21] Jahren von 1935 ist ungefähr jetzt, ich

[27:23] weiß nicht, wer hier 15 Stunden

[27:24] arbeitet, ich nicht, weil Arbeit

[27:27] natürlich auch nicht nur Geld verdienen

[27:28] ist. Arbeit hat was mit Identität, mit

[27:32] Zufriedenheit, mit Dazugehören, mit all

[27:35] den sozialen Aspekten zu tun. Und ich

[27:37] glaube, das ist natürlich der Punkt,

[27:38] über den wir nachdenken müssen. Und da

[27:39] könnten die Gewerkschaften eine ganz

[27:41] tolle Rolle spielen. Sehe ich gerade

[27:43] noch nicht so. Könnten Sie aber um

[27:44] diesen dieses Element nach vorne zu

[27:46] bringen, ähm Sie, ich wollte Ihnen das,

[27:49] was Frau Meckel gerade gesagt hat, noch

[27:50] mit einem weiteren Aspekt mitgeben. Wir

[27:52] reden natürlich hier auch vor allem die

[27:54] Menschen an diesem Tisch äh über Jobs,

[27:55] die uns sehr viel Spaß machen. Deshalb

[27:57] arbeiten wir auch gerne mehr als 15

[27:58] Stunden die Woche etc. Äh es gibt aber

[28:01] möglicherweise eben durch die künstliche

[28:03] Intelligenz auch Menschen, die da

[28:04] tatsächlich auf der Strecke bleiben

[28:06] könnten, was den Arbeitsplatz angeht. In

[28:08] den USA gibt es dafür den Begriff der

[28:10] Permanent Underclass, also das sozusagen

[28:13] die finanzielle Unterschicht, die bei

[28:15] diesem Change nicht mehr mitkommt.

[28:18] Können Sie das noch genauer erläutern,

[28:19] Frau Bennhold, mit Blick auf die USA?

[28:22] Ich meine, natürlich ähm hat man in

[28:24] System, wo die Leute ähm wo es kein

[28:27] Sozialversicherungssystem in dem Sinne

[28:28] gibt, wie wir das vielleicht in Europa

[28:29] kennen, ist es noch eine größere

[28:31] Herausforderung? Absolut. Ähm, insofern

[28:34] ist diese Idee der Schere, die immer

[28:36] weiter auseinander geht und was das

[28:37] bedeutet, ganz wichtig. Ich glaube, das

[28:39] Problem der Erfüllung ist eins, mit dem

[28:41] wir uns auseinandersetzen müssen. Was

[28:43] bedeutet Arbeit nicht nur für uns,

[28:45] sondern für die Allgemeinheit? Es gibt,

[28:46] ich glaube, das Problem ehrlich gesagt

[28:48] lösbar wäre. Also, ich glaube, wir sind

[28:50] auch sehr daran gewöhnt zu arbeiten und

[28:52] beziehen unseren Zweck und Sinn aus der

[28:54] Arbeit, weil es eben so ist. In einer

[28:56] Welt, wo wir nicht mehr so viel arbeiten

[28:58] müssten, würden wir uns anders

[28:59] beschäftigen. Das müsste man

[29:01] organisieren und darüber nachdenken.

[29:02] Aber ich glaube, das wäre lösbar. Das

[29:03] größere Problem, was ich mit dieser

[29:05] Vision habe, einer Gesellschaft, wo

[29:06] weniger Leute arbeiten oder vielleicht

[29:08] keine Leute mehr arbeiten, selbst wenn

[29:10] man von einem Grundeinkammen ausgibt,

[29:13] was vielleicht irgendwelche

[29:14] Techmilliardäre oder oder Regierungen

[29:17] einem auszahlen und das das wenn da ist

[29:20] ein wichtiger Punkt, weil ich bin nicht

[29:21] sicher, dass das der Fall sein würde.

[29:23] Ähm, aber selbst wenn man kein, wenn man

[29:26] keinen produktiven Wert mehr hat, weil

[29:28] man nichts mehr produziert und praktisch

[29:31] Almosen bezieht sozusagen, dann hat man

[29:34] keine politische Macht mehr. Man kann

[29:36] seine Arbeit nicht entziehen, man kann

[29:37] nicht streiten. Und ich finde das

[29:39] problematisch für eine Demokratie. Das

[29:40] heißt, ich glaube eine Sache und

[29:42] vielleicht wir gerade als Journalisten

[29:44] auch, mit der wir uns auseinandersetzen

[29:45] müssen, ist wie erzählen wir diese KI

[29:47] Geschichte? Wie nehmen wir die Leute

[29:48] mit? Weil ich glaube, es gibt durchaus

[29:50] ähm Utopien und und schöne

[29:54] Zukunftsperspektiven,

[29:55] aber da muss man die mussen organisiert

[29:58] werden und da muss z.B. eine Regierung

[30:00] äh sich überlegen, wie besteuern wir das

[30:02] Kapital und die Renten, die daraus

[30:04] entstehen und wie verteilen wir das um?

[30:07] Oder müsste man vielleicht sogar

[30:08] überlegen, das setzt natürlich voraus,

[30:09] dass man KI Firmen hat. Europa hat

[30:12] wenige. Mistral ist eine davon. Darüber

[30:14] können wir auch noch mal reden. Ähm,

[30:16] deepmind haben wir verkauft 2009. Das

[30:18] war ein britisches Unternehmen, das sah

[30:19] auch ein Disaster im Nachhinein, ne?

[30:22] Egal, da sind wir vielleicht auch naiv

[30:23] in Europa, ne? Äh und da müssen wir ein

[30:25] bisschen härter werden, auch gerade was

[30:26] China angeht, aber ich glaube ähm wir

[30:29] wir müssen uns überlegen, ob man nicht

[30:32] teilweise solche Firmen dann auch

[30:33] verstaatlicht. Also, das sind so so zu

[30:34] Konzepte, die taboos sind bis jetzt,

[30:36] aber ich glaube, wir müssen alles auf

[30:38] den Tisch legen und darüber nachdenken.

[30:39] Frau Bennold hat ein ganz großes Feld

[30:41] jetzt noch mal aufgemacht, was zeigt,

[30:42] wie groß unser Thema heute ist. Also was

[30:44] machen wir mit denen, die möglicherweise

[30:45] aus der Produktivität rausfallen durch

[30:48] KI aus diesem System rausfallen? Eine

[30:50] Sorge, die Sie gerade beschrieben haben,

[30:53] hat äh Andreas Zebuller auch auf X

[30:55] gefragt. Wie wollen wir eigentlich das

[30:56] Gemeinwesen und die Sozialsysteme

[30:58] finanzieren, wenn die Wirtschaft mittels

[30:59] KI Automatisierung und Robotik den

[31:02] Faktor Mensch aus der Produktivität

[31:04] zunehmend eliminiert? Sie haben das

[31:07] bedingungslose Grundeinkommen

[31:08] angesprochen und auch der

[31:10] Bundesdigitalminister Carsten Wildberger

[31:13] hat dieses bedingungslose Grundeinkommen

[31:15] schon angesprochen. Er sagte der Osten

[31:18] neuen Osnerbrücker Zeitung am 21. im

[31:21] März in diesem Jahr. Ich halte es für

[31:24] möglich, dass dank KI sehr hohe Gewinne

[31:26] erlöst werden können, auch in

[31:27] Deutschland und ich bin überzeugt, dass

[31:29] ein bedingungsloses Grundeinkommen ein

[31:31] Teil der Lösung werden kann, um die

[31:34] Umwältzung am Arbeitsmarkt aufzufangen,

[31:35] aber ausreichend wird das nicht. Wir

[31:37] Menschen brauchen eine sinnstiftende

[31:38] Tätigkeit. Also, dieser Teil unserer

[31:41] Sendung ist jetzt hier quasi eröffnet.

[31:44] ähm die Frage bedingungsloses

[31:46] Grundeinkommen. Sie haben mir gesagt,

[31:48] das ist auch aus dem Silicon Valley

[31:50] schon mal vorgeschlagen worden. Wie ist

[31:51] der Blick der Runde hier drauf für die

[31:53] Verlierer der KI sozusagen? Das ist

[31:56] natürlich mit mit Absicht vorgeschlagen

[31:58] worden. Das ist die Externalisierung der

[32:00] selbstproduzierten äh Probleme, die

[32:03] diese Tech Konzerne haben nach dem

[32:05] Motto: "Wir machen das einfach und

[32:06] kümmern uns nicht drum, was es bedeutet

[32:08] und dann soll bitte der Staat über ein

[32:09] bedingungsloses Grundeinkommen unsere

[32:11] Probleme lösen." Ich halte da nicht so

[32:13] viel von, auch vor allen Dingen aus der

[32:14] Frage der Identität, die die Arbeit uns

[32:16] gibt. Aber Katrin Ben hat was ganz

[32:18] Wichtiges gesagt gerade, nämlich die

[32:20] Frage der Besteuerung. wenn wir ein

[32:22] Shift vornehmen würden, eine Veränderung

[32:24] weg von der Besteuerung von Arbeit hin

[32:25] zur Besteuerung von Kapital. Ich glaube,

[32:27] das ist etwas, worüber wir wirklich

[32:28] nachdenken müssen, um mit dieser KI

[32:30] Situation umzugehen. Und ich glaube,

[32:32] zwischen der Situation, wie wir sie

[32:34] jetzt haben und einer Gesellschaft, wo

[32:36] keiner mehr arbeitet und das

[32:38] menschliche, wie gerade gefragt wurde,

[32:39] keine Rolle mehr spielt, gab's ja

[32:41] vielleicht eine Zwischensituation. Und

[32:42] das finde ich interessant. Es gibt einen

[32:44] Ökonomen von der Universität Chicago,

[32:46] Alex Imas, der redet von einer

[32:47] Beziehungswirtschaft und sagt, wenn wir

[32:50] uns angucken, wie ökonomisch Nachfrage

[32:52] und Wünsche und Begehren natürlich zu

[32:54] neuen Märkten und neuen Angeboten

[32:55] führen, dann kann es sein, dass die KI

[32:57] dazu führt, dass wir beispielsweise in

[32:59] der Lage sind, menschliche

[33:01] Beziehungsarbeit, die Pflege, wir haben

[33:02] totales Pflegekaos, ja, dass wir das

[33:05] besser bezahlen können, dass wir das

[33:08] aufwerten können. bräuchten wir so

[33:10] dringend in unserer Gesellschaft, gerade

[33:12] in einer Demographieentwicklung, wie wir

[33:14] sie haben. Und wenn das passieren würde,

[33:16] Kindergärtner und Kindergärtnerinnen und

[33:18] Pfegekräfte und Menschen, die sich

[33:19] einfach um andere Menschen kümmern und

[33:21] Ärzte, die in der Lage sind besser als

[33:23] ChatGBT mit Patientinnen und Patienten

[33:25] zu sprechen und sie ernst zu nehmen, das

[33:27] wäre eine Gesellschaft, in der ich ganz

[33:29] gerne leben würde.

[33:30] Sie haben jetzt das Thema Steuer auf,

[33:33] also ich habe hier rausgehört

[33:34] bedingungsloses Grundeinkommen. Lalau

[33:38] Schmalz [gelächter]

[33:39] ja.

[33:40] Ich glaube es es lenkt halt auch

[33:41] irgendwie ein bisschen ab von der

[33:42] eigentlichen Frage, nämlich die also

[33:44] wenn wir in der Lage sind auch mit der

[33:46] Hilfe von KI mehr Produktivität zu

[33:48] erzeugen, dann ist das sehr gut, weil

[33:49] die brauchen wir dringend. Wir haben

[33:50] auch eine ganze Menge Probleme, die wir

[33:51] lösen müssen. Also da brauchen wir jede

[33:53] Intelligenz, die wir kriegen können.

[33:55] Ähm, aber natürlich ist es so, dass die

[33:56] großen KIUnehmen, die gerade vermehr,

[33:59] also vor allem in den USA sitzen,

[34:01] teilweise auch in China, die schöpfen ja

[34:02] immer ein bisschen was von diesem Wert

[34:03] ab. Also ähm das Geschäftsmodell könnte

[34:06] in der Zukunft so aussehen. Das ist wie

[34:08] so eine Art Kreditkartengebühr. Das

[34:09] heißt, jedes Mal, wenn ich irgendwas

[34:10] mache mit meinem Computer, läuft das

[34:12] indirekt mit, äh was die KI macht. Und

[34:15] ich finde das als Nutzer und als

[34:16] Arbeitgeber und als Firma total super,

[34:18] weil ich bekomme ja viel mehr für das,

[34:19] was ich vorher reingesteckt habe an

[34:21] Arbeit. Aber es fließt eben konstant

[34:23] etwas weg. Und wenn sich das einmal

[34:25] exponentiell verstärkt, dann haben wir

[34:27] wirklich ein Problem in Europa, wenn

[34:28] dieses Geld nur in die USA fließt und

[34:30] nach China, weil das wäre nämlich

[34:32] klassischerweise zu den Arbeitnehmern.

[34:34] geflossen und die zahlen ja auch unsere

[34:35] Renten.

[34:36] Damit haben Sie jetzt die Frage

[34:37] beantwortet, die hier auch auf dem über

[34:40] die Mail kam. Inwiefern wäre eine

[34:42] Maschinensteuer sinnvoll, welche

[34:43] zugunsten der Allgemeinheit in die

[34:45] Grundsicherung einfließt. Das Thema

[34:47] Maschinensteuer ist schwierig, weil also

[34:49] ein Roboter oder eine KI ist keine kein

[34:51] Steuersubjekt nach dem deutschen Steuer

[34:54] das könnte man ja ändern. Und sie haben

[34:55] jetzt beschrieben, wie wäre es, wenn das

[34:57] quasi am Computer, was man so macht,

[35:00] jedes Mal, wenn man eine K eine

[35:01] Anwendung, also eine Text

[35:03] Zusammenfassung oder eine Text to Speech

[35:05] und andersrum, wenn man das benutzt hat,

[35:07] dann geht sozusagen gleich ein Gewinn

[35:09] rau, also ein Steuerabgabe raus. Das

[35:11] würde dann aber wieder nur den

[35:13] amerikanischen Unternehmen helfen. Habe

[35:14] ich das?

[35:14] Ja. Und also aktuell ja, so wie die so

[35:16] wie der Markt gerade aussieht, ja, es

[35:18] kann sein, dass sich das ändert, kann

[35:19] auch sein, dass wir in Zukunft

[35:20] komodifizierte Modelle haben, also dass

[35:22] es eigentlich egal ist, welche KI man

[35:23] benutzt und und die da gar nicht mehr so

[35:26] viel Geld damit verdienen werden,

[35:27] sondern dass das Geld dort verdienen

[35:28] wird, wo die KI tatsächlich angewandt

[35:30] wird. Ich glaube aber das Thema

[35:31] Maschinensteuer, das ist eine sehr

[35:33] schöne Idee, insbesondere für ein

[35:34] Science Fiction Roman, wo sich die ganze

[35:36] Welt darauf geeinigt hat, aber jetzt

[35:38] gerade haben wir ja das genau

[35:39] gegenteilige Problem, nämlich dass zu

[35:40] wenig mit KI gemacht wird bei uns in

[35:42] Deutschland und dass wir jetzt auch noch

[35:44] sagen wir besteuern das und machen

[35:45] zusätzlich univ [gelächter] darf ich

[35:47] diese Frage von Jörg K aus dem Gästebuch

[35:50] an der Stelle. Sind die

[35:50] Produktivitätsgewinne durch KI jetzt

[35:53] schon messbar? Sie haben gerade so

[35:55] gesprochen, als wäre das in Deutschland

[35:57] noch gar nicht messbar, weil wir noch

[35:58] gar nicht genug damit arbeiten.

[36:00] Also auf einem individuellen Level, ja,

[36:02] in ähm auf große Organisation ist das

[36:04] sehr schwierig, weil das auch einfach

[36:05] ein bisschen dauert.

[36:06] Ja, aber ich würde gerne einmal kurz

[36:08] dran erinnern an die letzten

[36:10] Tarifverhandlungen von Samsung, die

[36:11] gerade vor ein paar Tagen zu Ende

[36:13] gegangen sind. Samsung in Korea, die

[36:16] zahlen jedem Mitarbeiter in der

[36:18] entsprechenden Sparte jetzt einfach mal

[36:20] 350 000$ Bonus aus. jedes Jahr, weil die

[36:24] sich eben nicht vor KI versteckt haben,

[36:26] eben nicht gesagt haben, wir müssen das

[36:27] besteuern, sondern weil die gesagt

[36:29] haben, wir nutzen diese Chance, dann

[36:30] machen wir ein Geschäftschaus und dann

[36:31] ist das eben nicht nur ans Kapital

[36:34] gegangen, die Gewinne, die da

[36:35] draußwachsen sind, sondern dann haben

[36:37] die Arbeitnehmer ihren ordentlichen Teil

[36:39] da rausgekriegt.

[36:42] We auch, wie viel die verdienen, die die

[36:44] Firmen, ne? Das ist ja sozusagen nur der

[36:46] Gewinn, von dem eben ein kleiner

[36:48] Prozentsatz umgewechselt wird und wir

[36:50] reden von 375. In dem anderen

[36:52] koreanischen Unternehmen sind es 475 000

[36:55] $ pro Mitarbeiter, Mitarbeiterin pro

[36:58] Jahr.

[36:58] Aber das kann ja rechnerisch nicht für

[37:00] die ganze Wirtschaft funktionieren, das

[37:02] was Sie jetzt beschreiben. Also das

[37:04] funktioniert bei den Unternehmen, die

[37:05] von äh künstlicher Intelligenz stark

[37:07] profitieren und dadurch starke

[37:09] Umsatzsteigerungen.

[37:10] So und jetzt müssen wir es halt

[37:11] hinkriegen, dass möglichst jedes

[37:12] Unternehmen von der künstlichen

[37:13] Intelligenz profitiert. Ich glaube, da

[37:15] ist unsere erste Priorität. Bevor wir

[37:17] drüber nachdenken, wie wir das

[37:18] abschöpfen, müssen wir erstmal gucken,

[37:20] dass wir es kriegen.

[37:21] Ich ich finde es auch ganz wichtig, weil

[37:22] ich glaube, wenn wir jetzt anfangen äh

[37:24] das Ganze zu bremsen, dann machen wir es

[37:26] genau zum falschen Zeitpunkt.

[37:27] Also durch eine KI Steuer. Ja, aber ich

[37:29] ich finde, also man kann ja man kann ja

[37:31] Renditen besteuern bzw. Renten

[37:34] besteuern, die über die die sozusagen

[37:37] regulären Durchschnittsprofite einer

[37:39] Kapitalrendite hinausgehen. Das heißt,

[37:41] ab dem Moment, wo es Renten werden,

[37:43] äh sollte man besteuern, meiner Meinung

[37:45] nach. Und das ist was anderes als

[37:47] Kapitalsteuer, weil Kapitalsteuer bremst

[37:50] sozusagen das Tech, die technologische

[37:52] Entwicklung. Also, es ist noch mal ein

[37:53] Unterschied. Ich würde noch mal gerne

[37:54] was anderes sagen, weil ich meine,

[37:56] China, ich ich wir gucken jetzt immer in

[37:58] die USA, weil da die großen AI

[38:00] Unternehmen sitzen und ich glaube AI

[38:03] muss man halt digital denken, man muss

[38:04] es aber auch physisch auf Industrie

[38:06] denken. Das digitale Rennen haben wir im

[38:08] Prinzip schon verloren. Also, ich meine,

[38:10] Mistral ist gut und schön, aber ich

[38:11] meine Open AI, Anthropic und so weiter,

[38:14] da kommen wir jetzt erstmal nicht

[38:15] hinterher. Also die Unternehmen die

[38:16] künstliche Intelligenz entwickeln und

[38:18] weiter nach vorne bringen. So, das haben

[38:20] wir schon verloren.

[38:21] Na ja, oder zumindest jetzt erstmal

[38:23] kurzfristig, mittelfristig, [räuspern]

[38:24] aber was wir haben und deswegen müssen

[38:26] wir glaube unsere Stärke gucken, was wir

[38:28] in Europa haben und wo wir auch besser

[38:30] sind als die Amerikaner ist, wir haben

[38:32] noch viel mehr Industrieproduktion und

[38:34] wo wir z.B. was jetzt mstral diese

[38:37] Kooperation mit BMW und äh und Airbus

[38:39] ist super interessant, weil was wir

[38:41] haben, sind die historischen Daten der

[38:43] Industrieproduktion in Europa, was super

[38:45] wertvoll ist. Die Chinesen bauen auch

[38:48] darauf, dass sie jetzt KI anwenden. Das

[38:51] heißt, KI anwenden im industriellen

[38:53] Bereich. Man baut die KI in die

[38:55] Flugzeuge ein, man baut sie in die in

[38:57] die

[38:58] in in Elektrogeräte ein, in die Toaster

[39:00] ein, in was auch immer ein, in die

[39:01] Staubsauger ein und dann exportiert man

[39:04] die. Das heißt, man hat Arbeitskräfte,

[39:06] die produzieren diese diese Geräte, die

[39:08] dann aber mit der KI augmentiert sind.

[39:10] Die Chinesen haben einen Plan, die haben

[39:12] eine Vision, die wissen, wie sie ih wie

[39:14] ihre Gesellschaft aussieht und aussehen

[39:16] soll und diesem Plan wird die KI

[39:18] untergeordnet. Und ich finde, so muss

[39:20] man das denken. Das heißt, das können

[39:22] wir auch machen.

[39:23] Ich konnte Ihnen jetzt folgen, ähm also

[39:25] so nach dem Motto, es gibt eine große

[39:27] Blaupause aus den USA, aus dem Silicon

[39:29] Valley und jetzt ist es an den

[39:31] Unternehmen und an der Industrie genau

[39:33] zu gucken, welche Komponente muss ich

[39:34] für mein Unternehmen wie ausbauen und

[39:37] anpassen an meine Produkte. So, ich bin

[39:39] aber noch, wer soll jetzt wie beste

[39:41] werden? Also, sie haben gerade gesagt,

[39:43] erstmal gar nicht, weil wir müssen

[39:44] überhaupt erstmal da in die

[39:45] Produktivität kommen. Es gibt ja es gibt

[39:47] ja sehr viele verschiedene Vorstellunge.

[39:49] Ich gebe geb noch mal das Beispiel

[39:50] Estland äh die erstmal eine

[39:52] grundsätzliche Unternehmenssteuer von

[39:53] null haben, solange alles, was

[39:55] erwirtschaftet wird, wieder ins

[39:56] Unternehmen gesteckt wird. Da haben Sie

[39:58] Probleme mit der Europäischen Union. Ich

[40:00] sehe auch und höre gleich die ganzen

[40:01] Aufschreie, aber natürlich könnte man

[40:03] Motivationen schaffen, die es dazu, die

[40:05] Unternehmen dazu bringt, jetzt wirklich

[40:07] in diese Technologie zu investieren. Ein

[40:09] anderes Beispiel ist der der CEO und

[40:11] Gründer von Misstrahl der Europäischen

[40:12] KI Kampanie hat kürzlich vorgeschlagen

[40:14] Arthur Mensch in einem Stück in der

[40:16] Financial Times und hat gesagt, wir

[40:18] sollten in Europa die Gewinne von allen

[40:21] kommerziellen KI Unternehmen, die in

[40:23] Europa gemacht werden, mit 1 bis 1,5% äh

[40:27] sozusagen Abgabe belegen und diese

[40:29] Abgabe distribuieren, um genau dieses

[40:31] diese Möglichkeit zu schaffen. Das ist

[40:33] ein ganz anderer Ansatz, aber es gibt

[40:34] sehr viele,

[40:35] aber macht den gleichen Denkfehler wie

[40:36] Donald Trump in dieser Situation. Donald

[40:39] Trump hat gesagt,

[40:39] ganz kurz noch bitte. Ja. Ja, bitte Herr

[40:41] Berner, ganz kurz noch. [räuspern] Ja,

[40:42] wir Donald Trump hat gesagt, wir wollen

[40:44] die Zölle von den Unternehmen aus

[40:45] anderen Ländern. Das Ergebnis war, dass

[40:47] in den USA die Preise hochgegangen sind.

[40:49] Es haben nicht etwa die Unternehmen aus

[40:51] den anderen Ländern bezahlt, sondern die

[40:52] eigenen Verbraucher und die USA haben

[40:54] darüber ein Wettbewerbsfähigkeit

[40:56] verloren.

[40:56] Ja, das werden wir jetzt hier an dieser

[40:58] Stelle in der Sendung leider nicht mehr

[40:59] fertig diskutieren können. Ich habe

[41:00] schon gespürt, das Thema ist sehr groß

[41:02] für eine dreiviertelstunde Presseclub.

[41:03] Es wird sicherlich nicht das letzte Mal

[41:05] gewesen sein, dass wir uns mit der

[41:06] [musik] künstlichen Intelligenz hier

[41:07] beschäftigt haben. Vielen Dank für ihren

[41:09] Interesse bis hierhin. Es geht im ersten

[41:11] deutschen Fernsehen weiter mit dem ARD

[41:13] Europamagazin. [musik] Wenn Sie

[41:15] Presseclub nachgefragt verfolgen wollen,

[41:17] dann können Sie das bei Phönix, WDR5 und

[41:19] ND Info. In jedem [musik] Fall wünsche

[41:21] ich Ihnen noch einen schönen Sonntag.

[41:23] Danke. Bis zum nächsten Mal.

[41:32] Und da sind wir wieder mit Presseclub

[41:33] nachgefragt bei Phönix auf WDR5 und NDR

[41:37] Info. Immer noch zu unserem Thema, die

[41:39] KI Revolution. Was wird aus unseren

[41:42] Jobs? Wir haben gerade schon sehr

[41:43] engagiert diskutiert und sind vor allem

[41:45] an einem Thema angekommen, wer muss

[41:47] jetzt wie beste Aber jetzt kommt die

[41:49] Viertelstunde, wo vor allem unsere

[41:51] Zuhörerinnen und unser Publikum äh zu

[41:54] Wort kommen können. Ich möchte als

[41:55] erstes Rimund Perz in Gessertzhausen

[41:58] begrüßen. Hallo und was haben Sie für

[42:00] eine Frage an diese Runde?

[42:02] Hallöchen, bin ich online?

[42:04] Sie sind online oder auf Sender, je

[42:06] nachdem wie Sie wollen.

[42:07] Wunderbar. Also, ich meine, gut, äh wir

[42:10] unterhalten uns über ungelegte Eier und

[42:12] zwar ganz einfach deswegen, weil äh

[42:15] irgendwie keiner keiner auch auf dem

[42:17] Plan hatte, wie viel wie viel verfluchte

[42:20] Energie so ein Rechenzentrum braucht.

[42:22] Also, ich meine, das sind High Density

[42:25] äh Rechenfarmen äh für KI, die

[42:27] normalerweise betrieben werden, die sind

[42:29] in der Größenordnung von der Großstadt,

[42:32] also irgendwas 100 Megwatt plus.

[42:35] Und das ist einfach die Frage, wie will

[42:37] man das hier flächendeckend, um

[42:40] Wertschöpfung zu betreiben,

[42:41] flächendeckend zur Verfügung stellen

[42:44] können. Einfach nur so als Frage.

[42:47] Ja, Herr Perz, eine sehr gute Frage. Es

[42:49] haben alle am Tisch genickt und Herr

[42:50] Bernau kriegt den Zuschlag jetzt. Ähm,

[42:53] da muss man verschiedene Dinge sehen.

[42:55] Also, man kann es einerseits mit einer

[42:56] Großstadt vergleichen, andererseits kann

[42:58] man auch feststellen, dass die

[43:01] Generierung, diese extremen

[43:03] energieintensive Generierung eines neuen

[43:06] KI Modellsel Energie braucht, wie die

[43:08] Deutsche Bahn an einem Tag verfährt

[43:10] ungefähr. Ähm, es relativiert sich auf

[43:13] eine gewisse Weise und dann ist

[43:15] natürlich auch ganz wichtig, dass diese

[43:16] Rechenzentren nicht alle in Deutschland

[43:19] stehen müssen. Ich meine, wir haben

[43:20] Datenleitungen, die können in Island

[43:21] stehen, die können in Schweden stehen,

[43:23] in Norwegen, wo wir viel erneuerbare

[43:25] Energie haben, vielleicht sollten wir da

[43:26] stärker drauf achten als bisher, aber ob

[43:29] es unbedingt die Datenzentren sein

[43:31] müssen, die wir hier haben, da wäre ich

[43:32] mir nicht so sicher. Wir müssen es halt

[43:33] nutzen.

[43:34] Frau Benut, ganz kurz normalerweise eine

[43:36] Frage, eine Antwort. Ganz kurz, weil ich

[43:38] aus den USA komme, ähm in in den USA

[43:41] sind diese Datenzentren mittlerweile der

[43:43] Mittelpunkt, der Schwerpunkt dieses

[43:44] Backlashes, also des Gegenschlags. Also

[43:46] das hat revolutionäres Potenzial, weil

[43:49] äh diese Daten, die die führen nicht nur

[43:51] dazu, dass also ich meine, das

[43:53] Grundwasser wird verschmutzt, die

[43:54] Elektrizitätspreise gehen nach oben. Äh

[43:56] ich habe jetzt mit einer Senatorin

[43:58] gesprochen in den USA, die mir gesagt

[43:59] hat, das wird das große Thema bei den

[44:01] nächsten Präsidentschaftswahlen sein.

[44:02] Datenzentren, die sind ungefähr so

[44:05] unbeliebt wie Eis. Also wie die wie die

[44:07] Einwanderungsbehörde die Menschen aus

[44:09] dem Land wirft. Genau. Ja.

[44:11] Müsste man echt besser an bessere Orte

[44:13] stellen.

[44:13] Ich hab hier jetzt im Weltall zwei zwei

[44:16] Antworten zugelassen, weil tatsächlich

[44:17] die Frage nach dem gewaltigen

[44:19] Energiebedarf auch schon mehrfach hier

[44:21] über unsere digitalen Fragewege kam. Ich

[44:24] glaube, das ist ein sehr wichtiges Thema

[44:26] mit Blick auf die KI in der Zukunft.

[44:28] Jetzt gehen wir zu Heinrich Wiederhol

[44:31] in Wetter in Hessen. Das ist ein Ort in

[44:34] Hessen. Herr Wiederhol, hallo.

[44:36] Hallo. Guten Tag in die Runde. Ihr seid

[44:38] ihr seid ihr seid eigentlich tolle tolle

[44:40] Leute und ich will mal ganz von Anfang

[44:42] anfangen. Ganz von Anfang. Ich werde ich

[44:45] bin 81 Jahre und werde von meinen

[44:47] Kindern Enkelkinder, gefragt, Opa, was

[44:49] ist denn überhaupt KI? Das einzige, was

[44:52] ich weiß, das heißt künstliche

[44:54] Intelligenz. auch in meinem Stammtisch

[44:57] da weiß niemand was mit KI anzufangen.

[45:00] Vielleicht von euch tollen Leute, die da

[45:02] wunderschön sitzt, kann doch einer mal

[45:05] ganz grob mir mal sagen, Heinrich, das

[45:07] ist was und das ist gemeint. Schönen

[45:10] Dank auch und für euch alles alles Gute.

[45:12] Ja, danke Herr Wiederhol und toll, dass

[45:14] Sie mit 81 Jahren so in dieses Thema

[45:16] einsteigen. Wer kann das denn knackig

[45:18] mal in erklären, was künstliche

[45:20] Intelligenz ist herem Podcast in der AD

[45:23] tatsächlich so KI für alle erklären.

[45:24] Also, ich glaube, das Interessante an KI

[45:26] ist eben, dass es ein Thema ist, was ähm

[45:30] was uns seit 70 Jahren Betrag begleitet,

[45:33] weil wir seit 70 Jahren versucht haben

[45:35] herauszufinden, wie können wir denn

[45:36] Maschinen dazu bringen, Gedankenähnliche

[45:39] Prozesse durchzuführen. Und das heißt

[45:40] bewusst nicht genauso denken wie wir,

[45:42] das geht wahrscheinlich gar nicht auch

[45:44] physisch, aber Prozesse, die bisher nur

[45:47] menschliches Gehirn machen konnte, auf

[45:48] einmal eine KI machen lassen. Und das,

[45:51] was wir vor allem in den letzten paar

[45:52] Jahren gemerkt haben, ist das

[45:55] klassische Modell, was man da benutzt

[45:56] hat, nämlich dass man strenge Regeln

[45:57] vorgegeben hat. Ich sage einem Computer,

[46:00] wenn das passiert, dann machst du das,

[46:01] dass das weniger funktioniert oder

[46:03] weniger hilfreich ist. Was man

[46:05] stattdessen mittlerweile macht, ist, man

[46:06] nimmt einfach sehr viele Daten und sehr

[46:08] viel Rechenpower und lässt das Ganze so

[46:09] lange köcheln, bis die Maschine mehr

[46:11] oder weniger von alleine auf die Antwort

[46:12] kommt. Und das ist dann leider weniger

[46:14] transparent. Wir verstehen oft gar nicht

[46:16] genau, wie die Maschine auf die Antwort

[46:17] kommt, aber es funktioniert eben. Und

[46:20] ähm sobald das einmal funktioniert,

[46:22] sobald wir einmal gelernt haben, wir

[46:23] können eine Maschine nutzen, um Muster

[46:24] zu erkennen und die auch wieder neu zu

[46:27] reproduzieren, also diese Muster wieder

[46:29] neu aufzubauen, neue Texte zu schreiben,

[46:31] können wir theoretisch mit einer KI

[46:33] alles machen, was ein Mensch auch an

[46:35] einem Computer machen kann. ob ganz so

[46:37] gut, das finden wir noch raus, aber

[46:39] theoretisch sind die Grenzen da äh kaum

[46:42] zu sehen.

[46:43] Also Gedankenähnliche Prozesse. Ich

[46:45] möchte gerne noch mal bei Heinrich

[46:47] Wiederhol nachfragen, ist das was, was

[46:49] Sie ihren Enkeln jetzt mitgeben können

[46:50] oder?

[46:51] Also, da also da ist da ist was, da ist

[46:54] was dran. Also, da kann ich was

[46:55] mitgeben. Das ich hab's verstanden. Ich

[46:58] wünsche euch nochmals alles aus Gute und

[47:00] vielen vielen Dank.

[47:01] Super. Ganz toll. Ich habe tatsächlich

[47:03] auch gerade noch mal was mehr

[47:04] verstanden. Also das dieses wenn dann äh

[47:07] ja, sehr schön. Äh gut. Äh danke. Dann

[47:09] äh machen wir äh weiter mit Käteprögel

[47:13] aus Öim. Hallo und äh was möchten Sie

[47:17] gern von der Runde wissen? Hallo, mein

[47:19] Name ist Bröckel und ich hätte

[47:21] eigentlich die Frage äh was passiert mit

[47:25] der Ränder und mit der Sozialbeiträge,

[47:28] wenn immer mehr von KI oder Maschine äh

[47:33] die Arbeit von den Menschen übernehmen

[47:35] soll. Äh weil jetzt sind ja schon

[47:39] Schwierigkeiten damit äh der ganze

[47:41] Sozialbeiträge, was von der Krankenkasse

[47:44] und Rente und so ist. Die Frage hätte

[47:47] ich dazu.

[47:47] Ja, Frau Pröckel, danke für diese Frage

[47:50] und tatsächlich knüpft das ja gut an, wo

[47:52] wir gerade in der Sendung steheneblieben

[47:54] waren. Wie kann man das in Zukunft

[47:56] finanzieren? Wo kann man Geld aus der

[48:00] Produktivitätsgewinnung durch künstliche

[48:01] Intelligenz abgreifen? Da waren wir

[48:04] gerade, wir hatten zwei unterschiedliche

[48:06] Positionen von Herrn Berner und Frau

[48:07] Meckel gehört.

[48:09] Ich hätte sonst auch noch eine. Also,

[48:11] [gelächter] was ich interessant, bitte

[48:13] also was ich was ich da als Vergleich

[48:15] mal äh raushole, ist wie in Amerika das

[48:19] funktioniert. Also in Amerika raushole

[48:21] ist, wie in Amerika das funktioniert.

[48:23] Also in Amerika hatten die meisten

[48:24] Arbeitnehmer einen sogenannten 401k. Das

[48:26] bedeutet, die Altersvorsorge hängt

[48:28] letztlich am Aktienmarkt. Also, wenn der

[48:30] wenn es dem Aktienmarkt gut geht, dann

[48:31] geht's meiner Rente auch gut. grob

[48:33] gesagt, wir haben dieses System nicht.

[48:36] Bei uns ist es äh praktisch so, dass die

[48:38] Arbeitnehmer das einfach bezahlen. Und

[48:40] das heißt natürlich in dem Szenario, in

[48:41] dem vielleicht den Unternehmen es

[48:43] weiterhin gut geht, weil die lassen halt

[48:44] die Arbeit von KI machen, könnte man in

[48:46] Amerika weiterhin ganz gut davon leben,

[48:49] verkürzt zumindest gesagt, aber in

[48:51] Deutschland nicht. Das heißt,

[48:53] wahrscheinlich müssen wir uns auch

[48:54] darüber Gedanken machen, wie wir eben da

[48:56] an dieses Geld drankommen, also wie wir

[48:58] letztlich auch ein bisschen über die

[49:00] Löhne hinweg denken und auch an das, was

[49:03] äh was an den Profiten reinkommt in den

[49:04] Unternehmen.

[49:05] Das setzt natürlich voraus, dass es

[49:06] einen Arbeitsplatz gibt, der dieses vork

[49:09] hat. Das heißt, wenn der nicht mehr

[49:11] existiert, dann muss man drüber

[49:13] nachdenken, dass man Bürgerdividenden

[49:15] zahlt oder das ist eine Form von

[49:17] Verstaatlichung, wo man einfach sagt,

[49:18] die Leute, weil diese großen

[49:20] Sprachmodelle, diese KI trainieren ja

[49:23] mit dem kollektiven Wissen von uns allen

[49:25] auf dem Internet. In gewisser Weise

[49:27] haben wir vielleicht sogar einen

[49:28] Anspruch darauf, dass wir einen Anteil

[49:31] der Profite für uns beanspruchen können.

[49:34] Das wäre z.B. ein Modell, wie man solche

[49:35] Foreks auch ohne Arbeitsplatz

[49:38] rechtfertigt. Also den Begriff konnte

[49:39] ich mir sowieso nicht merken, aber

[49:40] Bürgerdividende [gelächter]

[49:41] ist dann sowas ähnliches wäre dann sowas

[49:43] ähnliches wie bedingungsloses

[49:44] Grundeinkommen.

[49:45] Na ja, es wäre ein Akt, es wäre im

[49:47] Prinzip eine Akt Bürgeraktie in diesen

[49:49] sehr profitablen KI Unternehmen, selbst

[49:52] wenn man kein Arbeitnehmer mehr ist,

[49:54] sondern als Bürger in einer

[49:55] Gesellschaft, der davon profitiert.

[49:57] Ja, Frau Pröckel, wir haben uns versucht

[49:59] ihrer Frage zu nähern und eine Antwort

[50:01] darauf zu geben. Danke für ihren Anruf.

[50:05] Äh, wir gehen weiter zu Steffen Riedel

[50:08] nach Weilheim

[50:11] in das ist irgendwo in Süddeutschland,

[50:12] würde ich sagen.

[50:14] Herr Riedel,

[50:15] ja, grüß Gott in die Runde hier aus

[50:17] Oberbayern.

[50:18] Aus Oberbayern. Grüß Gott.

[50:19] Ja, genau. Grüß Gott. Ähm, ich wollte

[50:22] jetzt ganz kurz in die Runde einen guten

[50:25] Gedanken reinwerfen. Es wird doch äh von

[50:28] der KI doch ein bissel etwas falsch

[50:30] gedacht. Ich geb's mach ganz kurz. Auf

[50:33] das Dach wird keine KI gehen oder kommen

[50:37] und es wird auch keine KI äh äh unsere

[50:40] unsere Rohrleitungen in die Häuser

[50:42] verlegen. Und ich wird auch keine KI äh

[50:45] äh äh Zementauto fahren, was zur

[50:47] Baustelle fährt. Und Bus und das sind B

[50:50] mal einige Beispiele. Ja, die KI ist

[50:53] jetzt vielleicht für die Medizin und für

[50:55] die Forschung äh äh von Vorteil,

[50:58] vielleicht auch für die Bürokratie, um

[51:00] da einige Sachen abzukürzen. Ja, und äh

[51:04] äh Geld zu sparen. Aber im großem ganzen

[51:07] äh wird die KI äh dann im praktischen

[51:10] Leben äh äh gar nicht so gebraucht

[51:13] werden, außer wenn man jetzt mal

[51:15] Wasserrohrbruch hat, kann man vielleicht

[51:16] mal schneller feststellen, dass die die

[51:18] stelle, da kann man schneller hin, das

[51:20] spar für die Zeit, aber ansonsten wird

[51:22] sich das mit ist das mit der KI total

[51:25] überzogen.

[51:26] Ja, Herr Riedel, danke für Ihre

[51:27] Einlassung und auch für die Möglichkeit

[51:29] Wasserrohrbruch mit KI zu kombinieren.

[51:31] Ich glaube, wir hatten was ähnliches

[51:32] auch gerade schon in der Sendung

[51:33] besprochen, Frau Meckel.

[51:34] Ja, Herr Riedel, [räuspern] das ist ähm

[51:36] im Moment äh richtig, was Sie sagen,

[51:38] aber das kann sich ändern. Wenn wir das

[51:40] Zementfahrzeug uns anschauen, dann gibt

[51:42] es da natürlich schon äh Trucks, die mit

[51:45] KI automatisch fahren und daran wird ja

[51:47] sehr intensiv gearbeitet. Also diese

[51:49] Erfahrung haben wir schon und zum

[51:50] anderen gibt es natürlich die

[51:52] Kombination von Robotern und künstlicher

[51:55] Intelligenz. Das heißt, also Roboter,

[51:56] die durch künstliche Intelligenz

[51:58] gesteuert werden und wir sind da noch

[52:00] nicht, aber es ist durchaus vorstellbar,

[52:01] dass wir irgendwann dahinkommen, dass

[52:03] solche Roboter auf Dächer klettern

[52:04] können und dann auch eben äh ohne

[52:07] Menschengefährdung äh Dachpfannen

[52:09] auswechseln können oder dass sie eine

[52:12] neue Toilette installieren können oder

[52:14] was alles man macht. Aber im Moment ist

[52:16] das Handwerk sicherlich ein Bereich, der

[52:18] relativ geschützt ist, aber ich würde

[52:19] nicht sagen, dass das auf immer so

[52:20] bleiben muss.

[52:22] Danke, Herr Riedel und viele Grüße nach

[52:25] Oberbayern. Wir gehen zu Kai Schwalm

[52:28] nach Köln, der ist quasi hier bei uns um

[52:30] die Ecke. Hallo.

[52:33] Ja, ich war als Psychoanalytiker

[52:36] 10 Stunden Testperson der ersten

[52:38] Arbeitsplätze schaffenden Super KI der

[52:41] Welt, die also Elon Musk deutlich

[52:43] abgehangt hat. gemacht von 50

[52:46] Professoren aus Deutschland, also ein

[52:48] echtdeutsches Produkt. Und die Frage ist

[52:51] halt, ob wir dieses Produkt wieder

[52:53] verschlafen wollen und denn die

[52:55] verhandeln schon die ganze Zeit mit USA

[52:57] und China und Singapur und äh äh äh mein

[53:01] Statement, meine Testurteil und das von

[53:04] 70 anderen findet man auf dieser

[53:06] weltbekannten Plattformseite eBay.com,

[53:10] Suchbegriff super bindai.

[53:15] Da findet man also 70 Urteile, die alle

[53:18] sagen, das Ding ist ein Weltwunder, das

[53:20] macht in Deutschland ein

[53:21] Wirtschaftswunder, das kann neue

[53:23] Arbeitsplätze generieren, schaffen und

[53:26] fördern. Wollen wir das auch wieder

[53:28] verschlafen? Wir verschlafen alles.

[53:30] Herr Schweim, danke auch für den kleinen

[53:32] Input zur Webseite, die man dann jetzt

[53:34] suchen kann mit den Ergebnissen des äh

[53:37] Experiments, von dem Sie erzählt haben.

[53:38] Aber die Frage war quasi, was lassen wir

[53:41] als Deutschland jetzt Möglichkeiten und

[53:43] äh Chancen für eine Industrie oder für

[53:45] eine eine ganze Branche? Lassen wir die

[53:48] vorbeiziehen. Herr,

[53:49] ich würde sagen, also sie haben sehr

[53:51] recht mit Ihrer Frage und ich würde auch

[53:53] sagen, in Europa generell und auch in

[53:54] Deutschland müssen wir einfach weniger

[53:57] naiv sein und unsere National Champions,

[54:00] unsere Industrien besser beschützen. Ich

[54:01] habe gerade Deepmind erwähnt. Das war

[54:03] sozusagen das OG, das das originale AI

[54:07] Unternehmen, das war britisch 2009

[54:10] gegründet. Ich meine, die neuen äh

[54:12] amerikanischen Unternehmen sind gerade

[54:13] mal 3, 4 5 Jahre alt und es wurde 2013

[54:16] an Google verkauft, weil Google hat

[54:18] geschnallt, dass es äh dass es die

[54:20] Zukunft ist. Und das darf uns nicht mehr

[54:22] passieren. Da haben Sie völlig recht.

[54:24] Wenn man sich anguckt, was die Chinesen

[54:25] machen, die jetzt eher mit uns ähm

[54:27] konkurrieren werden, dürfen wir alle

[54:29] vielleicht mit Aufmerksamkeit auf den äh

[54:32] europäischen auf die Ratsitzung im Juni

[54:34] gucken, wo besprochen wird äh ob wir

[54:36] außergewöhnliche Maßnahmen greifen

[54:38] werden, auch was die chinesische

[54:40] Konkurrenz angeht und ich hoffe sehr,

[54:42] dass die Antwort da ja lauten wird.

[54:46] Danke an Herrn Schwalm aus Köln und wir

[54:49] gehen weiter zu Thomas Gruse nach

[54:52] Putlitz. Hallo.

[54:53] Ja, schönen guten Tag.

[54:55] Guten Tag. Was möchten Sie gerne die

[54:57] Runde fragen?

[54:58] Ja, also nur eine Anmerkung, komplexe

[55:00] Systeme sind nicht intuitiv zu erfassen.

[55:03] Die funktionieren kontraintuitiv und

[55:06] deshalb ist es unmöglich, solche

[55:08] komplexen Systeme tatsächlich zu

[55:10] regulieren. Und wenn die wenn der

[55:12] einzigste Lebensinhalt für die Menschen

[55:14] die Arbeit ist, werden sich viele neu

[55:16] finden müssen. So. und zu äh äh wie man

[55:19] das Geld von diesem Techunternehmen

[55:20] bekommt. Besteuern sie die Werbung, die

[55:22] vom Außen reinkommt. Ganz einfach, weil

[55:26] das ist den Ihr Geschäftsmodell. Und für

[55:28] die Jugendlichen verbieten sie Werbung

[55:30] bis 18, dann dann werden die sich äh

[55:33] freiwillig aus manchen ähäh Regionen

[55:35] zurückziehen. Also, die Frage, die ich

[55:37] habe, ist bei den total bei unsere

[55:41] Zukunft zeigt, dass wir in eine äh Welt

[55:44] kommen, die von automatisierten

[55:46] Antworten ähm ja leben wird und das das

[55:51] wird auch die Regel werden. Brauchen wir

[55:53] da nicht dann mittlerweile ein Fach,

[55:55] dass man lernt, wie man analog lernt?

[55:59] Herr Herr Herr Kru aus Putlitz, Herr

[56:01] Krue. Ja, danke für Sie haben ja auch

[56:03] noch mal ein einen großen Überblick über

[56:05] die Situation geliefert. Die konkrete

[56:06] Frage, braucht man ein Fach, wo man

[56:08] analoges Arbeiten lernt, aber es gab

[56:11] auch viele andere Aspekte, die

[56:12] angeklungen sind. Herr Bernau, möchten

[56:14] Sie ist auch [räuspern] leider die

[56:15] letzte Antwort. Wir sind schon fast am

[56:17] Ende der Sendung. Ich probiere mich kurz

[56:18] zu fassen auf diese Frage. Also ich ich

[56:21] würde mehr davon halten zu sagen, wir

[56:23] machen das in ganz verschiedenen

[56:24] Fächern. Also Deutsch ist ja ein

[56:26] wunderbares Fach, um indem man lernt

[56:28] auch mit Informationen und Sachtexten

[56:29] umzugehen. Das wäre eigentlich der

[56:32] richtige Moment, wo man lernen müsste,

[56:33] wie man auch mit maschinell generierter

[56:35] Information umgeht. Und ich kann noch

[56:38] einmal sagen, dass mit der Besteuerung

[56:40] von Werbung, das hat in den Ländern, in

[56:42] denen es ausprobiert worden ist, in Ö in

[56:45] Europa, z.B. in Österreich tatsächlich

[56:47] dazu geführt, dass die Preise für

[56:48] Werbung hochgegangen sind. Es haben die

[56:50] Österreicher gezahlt, nicht die

[56:51] amerikanischen Unternehmen.

[56:53] Danke Herr Cruse für ihre Frage. Danke

[56:56] an meine Gäste, die sehr kompetent und

[56:58] gut hier eine Stunde lang zum Thema

[57:00] diskutiert haben, künstliche Intelligenz

[57:02] und unsere Jobs. Ich bin mir sicher, wir

[57:03] werden bald im Pressclub wieder darüber

[57:06] sprechen. Jetzt Ihnen aber erstmal einen

[57:08] schönen Sonntag. [musik] Machen Sie es

[57:09] gut. Tschüss.

[57:17] Zieht Präsident Donald Trump Truppen ab

[57:19] aus Deutschland und stationiert er dafür

[57:21] Soldaten in Polen? Вты.