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title: '018: ()K)IKIgAI'
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issue: 18
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date: 2025-12-28T00:00:00.000Z
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KI-KIgAI: Erleuchtung im Rechenzentrum
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Die Zeit zwischen den Jahren ist das Hochamt der Sinnsuche. Während LinkedIn-Philologen gerade Mark Aurel plündern, lag bei mir Ken Mogi unterm Baum. Seine fünf Säulen des Ikigai sind weit bekömmlicher als römische Strenge – besonders, wenn man sie auf unsere neue KI-Realität überträgt, in der KI-Modelle zwar das Staatsexamen bestehen, aber an einer einfachen Ironie-Erkennung scheitern. Ein Versuch in fünf Akten:
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**1. Klein anfangen.** In der Tech-Welt ist „Iteration” zu oft die höfliche Umschreibung für: „Wir wissen auch nicht genau, was das Modell da treibt, aber wir werfen es mal auf den Markt.“ Dennoch: Fang klein an, probier aus, aber behalt den Leitstern im Auge. Wer ohne Kompass im Nebel iteriert, baut nur sehr effizient die falschen Dinge.
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**2. Loslassen lernen.** Wir müssen nicht unsere Werte aufgeben, sondern nur lieb gewonnene Gewohnheiten. Wer sich an alte Arbeitsweisen klammert, wirkt heute wie ein Schreibmaschinen-Enthusiast im Jahr 1995: rührend, aber für den Fortschritt leider irrelevant. Lass die Prozessangst los, aber behalte den Anspruch.
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**3. Harmonie und Nachhaltigkeit leben.** Wahre Harmonie herrscht, wenn Nvidia-Aktionäre und Klimaschützer denselben Chart feiern. Das klingt absurd? Vielleicht. Aber Nachhaltigkeit in der KI bedeutet, dass wir Lösungen finden, die echten Wert schöpfen, statt nur Rechenpower für triviale Aufgaben zu verschwenden.
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**4. Die Freude an den kleinen Dingen.** Es ist diese kindliche Begeisterung, wenn ein Prompt genau das liefert, was man erwartet hat – oder etwas völlig Absurdes. Diese Kolumne ist mein „kleines Ding“. Technologie sollte uns den Rücken freihalten, damit wir Zeit für Dinge haben, die ganz ohne Strom funktionieren.
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**5. Im Hier und Jetzt sein.** KI-Systeme sind die ultimativen Zen-Meister – allerdings aus technischem Zwang: Sie sind „stateless“. Ein LLM hat kein Gestern und kein Morgen, es ist ein Goldfisch auf Steroiden im ewigen Jetzt des Kontextfensters. Wir sind es, die diesem Moment eine Bedeutung geben. Ohne unseren Prompt existiert ihre Realität nicht.
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Fazit: Wofür stehst du morgens auf? Die KI kann diese Frage nicht für uns beantworten – sie wartet nur auf unseren Input. Wenn wir „Fortschritt für alle” statt „Geld um jeden Preis” in die Prompts dieser Welt weben, wird aus der technologischen Disruption vielleicht doch noch eine Utopie. Enjoy the ride!
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### Zum Weiterlesen/Weiterhören:
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- *Ken Mogi: „Ikigai – Die japanische Lebenskunst“.* Das Standardwerk des Neurowissenschaftlers zu den fünf Säulen.
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- [Andrej Karpathy: „Intro to Large Language Models“](https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g). Der Ex-Tesla-KI-Chef und Open-AI-Mitgründer erklärt präzise, warum LLMs kein echtes Gedächtnis haben (Statelessness).
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- [Gartner Hype Cycle for Generative AI](https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-genai). Die aktuelle Kurve zeigt, wo wir zwischen „Gipfel der übersteigerten Erwartungen“ und dem „Tal der Enttäuschung“ stehen.
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- [**Handelsblatt, Disrupt-Podcast: Warum zeigen so viele KI Projekte keinen messbaren Erfolg? **](https://www.handelsblatt.com/audio/disrupt-podcast/disrupt-warum-zeigen-so-viele-ki-projekte-keinen-messbaren-erfolg-alexander-rinke/100185252.html)
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- [Luccioni et al.: Estimating the Carbon Footprint of BLOOM](https://arxiv.org/abs/2211.02001). Die wissenschaftliche Basis zur CO2-Bilanz großer Modelle.
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- [**The Decoder: Googles KI-Umweltstudie verharmlost Energieverbrauch **](https://the-decoder.de/googles-ki-umweltstudie-verharmlost-energieverbrauch-und-schoent-co%E2%82%82-werte/)
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- [Bender & Gebru: „On the Dangers of Stochastic Parrots“](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922). Das fundamentale Paper über die Risiken von Modellen, die ohne echtes Weltverständnis agieren.
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