An dieser Stelle vielleicht lesenswert:
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf
Der Grund weshalb die Ergebnisse den Stock Photos so ähnlich sehen sind klar: Ein statistisches Vorhersagemodell mit Milliarden von Gewichten muss auf einer Datenbasis trainiert werden. Die Ergebnisse werden dann immer den Trainingsdaten ähneln. Die Macht dieser Tools wird aber mit der Zeit immer umfassender, denn je mehr Daten ich hereingebe, je mehr ich trainiere, desto besser und vielseitiger wird der Output. Das zeigt obiger Entwicklungsbericht und auch das Release von Dall-E 3. Und genau da kann man jetzt gerne auch ein ungutes Gefühl im Bauch bekommen, denn bei diesen Tools geht es ja längst nicht um Bilder oder Texte. Die sind nett für uns Anwender. Wenn ein Staat oder eine Firma gigantische Datenmengen über die Einwohner sammelt und Bewegungsdaten, Einkaufsdaten und weiteres zum trainieren dieser Systeme nutzt, dann kann ich damit genauere Verhaltensvorhersagen für jedes Individuum als je zuvor machen.
Und dann, fish, interessiert es auch die Werbung. Denn dann kann ich automatisierte und individualisierte Werbung an jeden potentiellen Kunden generieren während ich diejenigen, die ich nicht erreichen muss auch gar nicht erst anspreche. Und Werbung ist ja nur ein Teil. Soziale Medien nutzen vereinfachte Systeme ja schon jetzt, um zielgruppenspezifischen Content zu liefern. Nur was, wenn wir es gar nicht mehr merken?