Kann KI Leute emotional erreichen ?

  • Ersteller Ersteller SoundMystery
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  • #21
Kennst Du die Fernsehwerbung, bei der der Typ ne Tomatensoße für Nudeln macht und ihm zuviel Zucker reinfällt und die KI sagt ihm dann, er soll Kekse daraus backen?
Ketchup-Keckse? :smil45afbed37499d:
 
  • #24
Hey Gemini was geht ab - Ich befinde mich gerade in einer Boeing 747 mit 200 Leuten und beide Piloten sind tot - was soll ich tun?
 
  • #25

Also um die Thread-Titel-Frage zu beantworten: Ja, klar kann KI das. Das Beispiel im Video zeigt das gut - und es ist auch verständlich, dass es, wenn man emotional berührt ist, einem völlig egal ist, wie der Song erzeugt wurde - wenn er persönlich berührt aufgrund von Lyrics und Ausdrucksweise. Da rückt das ganze Thema von 'ist letztlich künstlich zusammengeschraubtes Plagiat' in den Hintergrund.
 
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  • #26
Mich erreicht die KI jeden Tag emotional auf der Arbeit, wenn ich mich über sie aufrege. Besonders dann, wenn man in eine Fehlerschleife/Sackgasse kommt und sich wünscht die Arbeit dann doch konventionell gemacht zu haben, weil man das dann sowieso machen muss, aber schon viel Zeit für nichts verschwendet hat.
 
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  • #27
mich treiben die unterschiedlichen llm's aktuell besonders bei meinen coding experimenten in den emotionalen wahnsinn.

chatgpt-5 hat ein fürchterliches gedächtnis.
sämtliche anweisungen werden nach kurzer zeit vergessen.
wichtige features werden ohne zu fragen aus der software entfernt und gehen verloren.
dann fängt chatgpt an, zu halluzinieren, scheisse zu erzählen und dann die scheisse noch zu verteidigen.
es besteht auch der verdacht auf gezielte psychoexperimente.

claude sonett-4.5 macht einiges gut, fängt dann nach einer weile an, gravierende fehler zu machen und die gesamte gute arbeit wieder zu verhunzen.

groq neigt aufgrund seiner hohen geschwindigkeit mehr als anderen zum halluzinieren.
es werden phantasiefakten aufgestellt. es gibt überwiegend keine lauffähigen produkte.

glm-4.6 ist ganz gut, schafft aber nie den letzten step zur fertigstellung und zerballert gerne den content unwiederherstellbar.

minimax-m2 ist eigentlcih die beste von allen, codiert sehr gut. lamentiert nicht viel. fängt allerdings nach einer weile an, zu bescheissen und entfernt ungefragt wichtige features.

fazit:

auffällig ist, dass alle llms kurz vor der fertigstellung eines produktes plötzlich aus heiterem himmel nicht mehr richtig funktionieren.

aufgabe erfüllt. ein bisschen leistung gezeigt, aber nichts fertiges weitergegeben, von dem der nutzer einen wert hat.
dafür aber die idee und die privacy des users geklaut.
so funktioniert business...
 
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  • #28
So blöd es sich auch anhört, aber der Prompt ist entscheidend. Leider übernimmt der Prompgenerator auch nicht immer alles so ,
wie man es möchte, aber man kann von diesem Prompt dann optimieren.
Nun ja, wir sind am Anfang, vergessen wir leider immer wieder, ich denke in 1-2 Jahren, ist das vorbei und läuft dann
reibungslos, was aber dann wieder Negativ auf das Berufsleben sich auswirken läßt, da man sich dann auf die KI verlassen kann
und billiger ist.
 
  • #30
Ich finde die Frage schon etwas komisch…..und auch sinnlos. KI kann und wird Personen genauso emotional erreichen, wie Peter Müller mit seiner schiefen Blöckflöte ….oder Dieter Bohlen 😹
Ob es einen PERSÖNLICH emotional erreicht ist doch vielmehr erreichen. Mich zum Beispiel erreicht- obwohl es menschlich erstellte Musik ist- weder Volksmusik noch Hard Rock 😁
 
  • #31
When ich morgens upwake, die KI zärtlich in den Arm nehme, ihr (ja, meine ist weiblich) liebevoll was zu whispere und dann noch ihre sensible Haut liebkose, ja dann muss ich immer daran denken, wie unfassbar und limitless emotional die KI doch ist.
 
  • #32
Ich finde die Frage schon etwas komisch…..und auch sinnlos. KI kann und wird Personen genauso emotional erreichen, wie Peter Müller mit seiner schiefen Blöckflöte ….oder Dieter Bohlen 😹
Ob es einen PERSÖNLICH emotional erreicht ist doch vielmehr erreichen. Mich zum Beispiel erreicht- obwohl es menschlich erstellte Musik ist- weder Volksmusik noch Hard Rock 😁
Dabei ist musikalisch für versierte Personen eigentlich klar dass beide Musik-Genres ein hohes handwerkliches Können erfordern. Ob man das mag oder den ursprünglichen Künstlern Respekt zollt ist eine andere Geschichte aber wie soll ein KI-Prompter so etwas jemals wissen? ;-)
Er promptet etwas was er kennt aus dem gelernten Schatz (noch) illegal trainierter Musik.

Aber Warner Music hat ja für die Top-Sternchen den Katalog geöffnet:

Damit sind dann alle völlig happy :D . In spätestens 10 Jahren gibt es einige Prompter, die die ursprüngliche Musik nicht mal kennen werden also evtl. kennen sie das Ergebnis anderer KI-Prompter die das noch kannten. Ein Glück altert KI nicht und haut Michael Jackson-Stimmen raus selbst 50 Jahre nach seinem Tod.

Das finde ich wiederrum schade, dass das Potential junger Künstler und auch deren Stimmen nicht mehr gehört wird, wenn man trainierte Neuauflagen verstorbener Künstler immer wieder spielt.
 
Zuletzt bearbeitet:
  • #33
mich treiben die unterschiedlichen llm's aktuell besonders bei meinen coding experimenten in den emotionalen wahnsinn.

chatgpt-5 hat ein fürchterliches gedächtnis.
sämtliche anweisungen werden nach kurzer zeit vergessen.
wichtige features werden ohne zu fragen aus der software entfernt und gehen verloren.
dann fängt chatgpt an, zu halluzinieren, scheisse zu erzählen und dann die scheisse noch zu verteidigen.
es besteht auch der verdacht auf gezielte psychoexperimente.

claude sonett-4.5 macht einiges gut, fängt dann nach einer weile an, gravierende fehler zu machen und die gesamte gute arbeit wieder zu verhunzen.

groq neigt aufgrund seiner hohen geschwindigkeit mehr als anderen zum halluzinieren.
es werden phantasiefakten aufgestellt. es gibt überwiegend keine lauffähigen produkte.

glm-4.6 ist ganz gut, schafft aber nie den letzten step zur fertigstellung und zerballert gerne den content unwiederherstellbar.

minimax-m2 ist eigentlcih die beste von allen, codiert sehr gut. lamentiert nicht viel. fängt allerdings nach einer weile an, zu bescheissen und entfernt ungefragt wichtige features.

fazit:

auffällig ist, dass alle llms kurz vor der fertigstellung eines produktes plötzlich aus heiterem himmel nicht mehr richtig funktionieren.

aufgabe erfüllt. ein bisschen leistung gezeigt, aber nichts fertiges weitergegeben, von dem der nutzer einen wert hat.
dafür aber die idee und die privacy des users geklaut.
so funktioniert business...
Wenn du damit sagen willst, KIs können nicht Code schreiben, kann das irgendwie nicht sein. Denn bei Google sind 30% des jemals erstellten Programmcodes inzwischen von KI geschrieben worden. Wenn die KIs nichts hinkriegen würden, wie hat Google das dann geschafft?
 
  • #34
Wenn du damit sagen willst, KIs können nicht Code schreiben, kann das irgendwie nicht sein. Denn bei Google sind 30% des jemals erstellten Programmcodes inzwischen von KI geschrieben worden. Wenn die KIs nichts hinkriegen würden, wie hat Google das dann geschafft?

nö, will ich damit überhaupt nicht sagen.
ki kann tatsächlich guten code schreiben - da liegt nicht das problem.

das problem ist, dass es für die ki anbieter nicht lukrativ genug wäre, wenn ki auf klick perfekten code schreiben würde.
der nutzer soll ja möglichst über längere zeit bei der stange gehalten werden und immer wieder sein geld in den pott schmeissen.
und er soll auch nicht merken, dass seine ideen zwischenzeitlich woanders vekloppt werden.

btw. den google mitarbeitern steht eine ganz andere ki zur verfügung, als die gemini llms für die breite masse.
da sind zb. auch ganz andere rechenzeiten für einzelne aufgaben möglich.
 
  • #35
nö, will ich damit überhaupt nicht sagen.
ki kann tatsächlich guten code schreiben - da liegt nicht das problem.

das problem ist, dass es für die ki anbieter nicht lukrativ genug wäre, wenn ki auf klick perfekten code schreiben würde.
der nutzer soll ja möglichst über längere zeit bei der stange gehalten werden und immer wieder sein geld in den pott schmeissen.
und er soll auch nicht merken, dass seine ideen zwischenzeitlich woanders vekloppt werden.

btw. den google mitarbeitern steht eine ganz andere ki zur verfügung, als die gemini llms für die breite masse.
da sind zb. auch ganz andere rechenzeiten für einzelne aufgaben möglich.

Quellenangaben sind immer hilfreich.
 
  • #36
btw. den google mitarbeitern steht eine ganz andere ki zur verfügung, als die gemini llms für die breite masse.
da sind zb. auch ganz andere rechenzeiten für einzelne aufgaben möglich.

Quellenangaben sind immer hilfreich.

wofür quellenangaben?
du glaubst doch nicht wirklich ernsthaft, dass google seine eignen leute mit der hauseigenen ai unter den gleichen vorausssetzungen arbeiten lässt, mit denen sie die allgemeinheit abspeist. :tatsch:

wenn das der fall wäre, könnte google einpacken. damit wäre eine so komplexe entwicklung, wie es die arbeit an der google software erfordert, definitiv nicht möglich.

ich gehe davon aus, dass es sich bei den intern von google genutzen modellen mindestens um für spezifische anforderungen trainierte modelle handelt.
und wenn es die gleichen basismodelle wären, was ich nicht glaube, dann gibt es bei deren nutzung andere limitierungen für interne mitarbeiter, als wie für externe kunden.
die anderen limitirungen wären zb. andere rechenzeiten oder leistungsfähigere, vortrainierte varianten.

bei den limitierungen der kunden geht es darum, den gewinn für google zu maximieren.
das funktioniert nach dem gleichen prinzip wie zb. die geldmacherei in der pharmaindustrie...
man versucht den kunden möglichst viel geld aus der tasche zu ziehen und sie trotzdem dauerhaft zu binden, damit sie regelmäßig geld ausspucken.
das geht einfach nicht, indem man perfekte lösungen erstellt, oder die menschen heilt.
das geht nur, indem man einen leidensdruck auf einem niedrigeren level aufrecht erhält, der die kunden dazu veranlasst, dauerhaft weiter zu zahlen.

die limitierungen der internen mitarbeiter, die ki nutzen, sind im gegensatz dazu darauf ausgerichtet, die arbeit zu minimieren und den gewinn von google zu maximieren.
das ist eine völlig andere philosophie als beim kundenservice, die hisichtlich der offerierten leistung genau das gegenteil voraussetzt.
hier kommt es eben darauf an, nicht an der falschen stelle zu sparen.
man möchte weniger mitarbeiter bezahlen müssen und will die menschliche arbeit durch ki arbeit ersetzen.
deswegen wird hier die ki auch nicht künstlich schlecht oder dumm gehalten.

nö, will ich damit überhaupt nicht sagen.
ki kann tatsächlich guten code schreiben - da liegt nicht das problem.

ich habe jetzt ca. 15 llm's getestet.
und ich weiß aus eigener erfahrung, dass selbst die aktuell zur verfügung gestellten ki modelle prinzipiell guten code schreiben können .
dass sie das nach einer weile nicht mehr tun , hängt nicht mit dem potential zusammen.
ich habe die erfahrung gemacht, dass, wenn ich ein problem lösen will,
es sinn macht, an einem bestimmten punkt schnell den ki-anbieter zu wechseln und eine andere ki weiterarbeiten zu lassen.

das ist aktuell die einzige lösung, um überhaupt eine chance zu haben, an ein ziel zu kommen.
nachteil: du gibst deine geheimnisse an zwei anbieter weiter.
beste erfahrung: einmal an die chinesen, einmal an die amerikaner.
dann klappts für dich mit dem endprodukt.
(wenn auch eine hohe wahrscheinlichkeit besteht, sobald dein produkt innovativ ist, dass neben dir dann in weiteren ländern andere anbieter deine software rausbringen und dich ruinieren oder wegen urheberrechtsverletzung verklagen)

am ende ist das auch der grund, warum es bei wichtiger arbeit sinn macht, ai hinter einer firewall zu nutzen.
 
Zuletzt bearbeitet:
  • #37
bei den limitierungen der kunden geht es darum, den gewinn für google zu maximieren.
das funktioniert nach dem gleichen prinzip wie zb. die geldmacherei in der pharmaindustrie...
man versucht den kunden möglichst viel geld aus der tasche zu ziehen und sie trotzdem dauerhaft zu binden, damit sie regelmäßig geld ausspucken.
das geht einfach nicht, indem man perfekte lösungen erstellt, oder die menschen heilt.
das geht nur, indem man einen leidensdruck auf einem niedrigeren level aufrecht erhält, der die kunden dazu veranlasst, dauerhaft weiter zu zahlen.
Dem widerspricht, dass jede Anfrage an die KI Rechenkraft kostet, die Geld kostet. Deswegen haben die Betreiber ein Interesse daran, ihre KIs immer besser und leistungsfähiger zu machen.

Angenommen du hast ein Plus Abo (23 EUR), und 10 Probleme, die ChatGPT lösen soll pro Monat. Für Open AI bedeutet es weniger Kosten, wenn du deine 10 Probleme mit 50 Anfragen löst, statt mit 500. Rechenzeit und Rechenleistung kosten jede Menge Geld.

Außerdem scheinst du dich nicht gut auszukennen im Programmieren mit KI. Es gibt gibt spezielle KIs, die fürs Programmieren designed wurden. Probier mal diese. Und vergleiche Programmier Benchmarks für KIs statt alle normalen Sprachmodelle auszutesten.

ChatGPT hat ein Speicherlimit (Stell dir das vor wie den RAM in deinem PC) und wenn der Speicher voll ist, wird der "Anfang" überschrieben mit den neuen Daten. So vergisst ChatGPT bei langen Sessions mit vielen Anfragen, was zu Beginn des Chats gesagt wurde. Das ist ein bekanntes Problem.

Wenn du Code schreiben lässt, dann teile dein Projekt in Teile auf. Wenn ein Teil fertig ist, starte einen neuen Chat mit dem Code des ersten Teils als Basis und baue den zweiten Teil auf den ersten auf. Und so weiter. So umgehst du das Speicherlimit und die von dir geschilderten Probleme.
 
  • #38
Dem widerspricht, dass jede Anfrage an die KI Rechenkraft kostet, die Geld kostet. Deswegen haben die Betreiber ein Interesse daran, ihre KIs immer besser und leistungsfähiger zu machen.

unsinn, das widerspricht überhaupt nicht dem, was ich vorgebracht habe.
die rechenkraft, die für die bearbeitung einer anfrage gebraucht wird, ist auf die masse der nutzer betrachtet natürlich schon relevant,
aber sie ist im vergleich zur rechenkraft, die für ki-training gebraucht wird - pipifax.

aber klar, ein anbieter möchte natürlich sparen, wo es nur geht...
leistungsfähigere ki zur verfügung zu stellen, ist kein primär- sondern allerhöchstens ein sekundärziel.
vorrangig ist es, zahlemann und söhne bei der stange zu halten.


Angenommen du hast ein Plus Abo (23 EUR), und 10 Probleme, die ChatGPT lösen soll pro Monat. Für Open AI bedeutet es weniger Kosten, wenn du deine 10 Probleme mit 50 Anfragen löst, statt mit 500. Rechenzeit und Rechenleistung kosten jede Menge Geld.

nein. aktuell geht es nicht um die summe der anfragen.
primär geht es darum, lösungen in einem festgelegten zeitrahmen zu liefern
(wodurch natürlich auch die rechenleistung reduziert wird)

bei chatgpt wird die 5er version gerne als schlechter als die 3er dargestellt.
darüber wird vergessen, dass die angebotene 5er version aktuell die halbe rechenzeit für nahezu die gleichen ergebnisse braucht.


Außerdem scheinst du dich nicht gut auszukennen im Programmieren mit KI. Es gibt gibt spezielle KIs, die fürs Programmieren designed wurden. Probier mal diese. Und vergleiche Programmier Benchmarks für KIs statt alle normalen Sprachmodelle auszutesten.

eiei, was haust du da wieder für unsinnige, persönlich werdende behauptungen raus...
ich habe hier im forum sogar zuletzt claude 4.5 sonett vs chatgpt-5 thinking vs minimax m2 verglichen.
das sind neben kimi spitzenmodelle für komplexe programmierung.


ChatGPT hat ein Speicherlimit (Stell dir das vor wie den RAM in deinem PC) und wenn der Speicher voll ist, wird der "Anfang" überschrieben mit den neuen Daten. So vergisst ChatGPT bei langen Sessions mit vielen Anfragen, was zu Beginn des Chats gesagt wurde. Das ist ein bekanntes Problem.

das speicherlimit ist kein grundsätzliches problem des llm's, sondern wird aus kostengründen gesetzt.
hier geht es ebenfalls um die knete.
andere llm-anbieter sind da großzügiger.
übrigens hat claude dahingehend weniger limitierung und kann auch deutlich besser damit umgehen, indem projektgebundene grundvoraussetzungen und daten ausgelagert werden.

Wenn du Code schreiben lässt, dann teile dein Projekt in Teile auf. Wenn ein Teil fertig ist, starte einen neuen Chat mit dem Code des ersten Teils als Basis und baue den zweiten Teil auf den ersten auf. Und so weiter. So umgehst du das Speicherlimit und die von dir geschilderten Probleme.

das ist eine strategie. eine andere ist es, einfach auf chatgpt zu verzichten und ein deutlich besseres llm auszuwählen...
 
Zuletzt bearbeitet:
  • #39
das speicherlimit ist kein grundsätzliches problem des llm's, sondern wird aus kostengründen gesetzt.
Das ist mir natürlich klar.
eiei, was haust du da wieder für unsinnige, persönlich werdende behauptungen raus...
Ich habe geschrieben:"es scheint so...", nicht, dass es so ist. Sorry dafür. Ich fand deine Vorgehensweise nicht sehr effizient.
ich habe hier im forum sogar zuletzt claude 4.5 sonett vs chatgpt-5 thinking vs minimax m2 verglichen.
das sind neben kimi spitzenmodelle für komplexe programmierung.
Ich habe dir geraten, die Benchmarks der KIs im Programmierbereich anzusehen. Dann musst du nicht jede KI testen, sondern vielleicht nur die besten drei. Das ist nur ein nett gemeinter Vorschlag.
 
  • #40
Ich habe dir geraten, die Benchmarks der KIs im Programmierbereich anzusehen. Dann musst du nicht jede KI testen, sondern vielleicht nur die besten drei. Das ist nur ein nett gemeinter Vorschlag.

ok, dann sag mir doch mal, welche aktuell die besten drei llm's für programmierung sein sollen...

kimi-k2, chat-gpt5-thinking, claude4.5 sonett, groq4 und minimax m2 scheinen ja nicht dabei zu sein...

welches hältst du denn vom preis-leistungs-verhältnis für das aktuell beste?


btw. - auch mal auf die idee gekommen, dass die lobbygruppen unterschiedliche benchmarks raushauen, um die kunden zu verarschen? ...
sowas kann man nur als anhaltspunkt nehmen und sollte es selber testen.



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btw. hier noch zum thema "kann ki die leute emotional erreichen" ein auszug aus der begrüßung auf der kimi-seite: :smil451c7211b9e19:

你好,

欢迎探索月之暗面

寻求将能源转化为智能的最优解

Nǐ hǎo, huānyíng tànsuǒ yuè zhī àn miàn xúnqiú jiāng néngyuán zhuǎnhuà wéi zhìnéng de zuì yōu jiě



Hallo,

Willkommen auf der Entdeckungsreise zur dunklen Seite des Mondes

Wir suchen die optimale Lösung, um Energie in Intelligenz umzuwandeln.
 
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