Mein letzter Aufsatz über das Potenzial von Netzwerkeffekten in der generativen KI (auf dem Speedinvest-Blog) versuchte, den KI-Hype von der Realität zu trennen. Trotz atemloser Diskussionen über einen „Plattformwechsel“ verfügten grundlegende Modelle wie GPT-4 und Stable Diffusion nicht über die Eigenschaften einer Plattform. ChatGPT auch nicht. Mit der Einführung der ChatGPT-Plugins ändert sich dies jedoch – es handelt sich nun tatsächlich um eine Plattform. Aber was für eine Plattform?

Bevor wir diese Frage beantworten, wäre eine kurze Zusammenfassung hilfreich. Sie benötigen vier Komponenten, um eine Plattform zu erstellen – ein zugrunde liegendes Produkt , ein Entwicklungsframework , Matching und einen wirtschaftlichen Nutzen . Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 erfüllen nur eine der vier Anforderungen – sie bieten Entwicklern ein Entwicklungsframework zum Erstellen neuer Apps. LLMs besitzen jedoch keine Endbenutzer und verfügen daher nicht über ein zugrunde liegendes Produkt. Daher können sie Benutzern nicht die richtigen Apps „zuordnen“ oder diesen Entwicklern nicht dabei helfen, ihr Geschäft zu verbessern.

Ebenso war ChatGPT vor der Einführung der Plugins keine Plattform. In diesem Fall verfügte es über eigene Benutzer und ein zugrunde liegendes Produkt – ChatGPT wurde als Verbraucherprodukt eingeführt, auch wenn es als Proof of Concept gedacht war. Es verfügte jedoch über kein Entwicklungs-Framework und konnte daher Benutzer nicht mit Apps „zusammenbringen“ oder einen wirtschaftlichen Vorteil bieten. Plugins verleihen dem eine ganz neue Dimension.

ChatGPT-Plugins: Die Plattform

Plugins führen ein Entwicklungsframework in ChatGPT ein. Noch wichtiger ist, dass ChatGPT Benutzern auch Apps zuordnet – Benutzer müssen relevante Plugins aus dem Plugin Store installieren, bevor ChatGPT darauf zugreifen kann. Und schließlich kann Ihnen ChatGPT einen Buchungslink zu einem Plugin wie Expedia oder OpenTable geben, um eine Anfrage abzuschließen – ein klarer wirtschaftlicher Vorteil für diese Plugin-Entwickler. Damit ist ChatGPT nun eine vollwertige Plattform .

Das ist nicht das Ende der Geschichte. Wie ich bereits erklärt habe, sind nicht alle Plattformen gleich . Die Unterschiede zwischen ihren Netzwerkeffekten hängen von mehreren Faktoren ab:

1. Plattformen mit einer Vielzahl von Anwendungsfällen sind besser skalierbar (z. B. Mobile-Computing-Betriebssysteme wie iOS und Android). Stand heute scheint ChatGPT diese Kriterien zu erfüllen. Die schwindelerregende Vielfalt an Funktionen wurde vielfach diskutiert – darunter die Generierung von Code oder Inhalten, die Hilfe bei Hausaufgaben, die Buchung von Reisen, die Durchführung von Restaurantreservierungen, die Bereitstellung einer Suchalternative usw.
2. Plattformen mit nativen Apps sind vertretbarer als Plattformen, die in erster Linie vorhandene Apps integrieren oder mit ihnen verbinden. Heutzutage sind ChatGPT-Plugins Letzteres, d. h. weniger vertretbar – vor allem, weil diese Plugin-Entwickler motiviert sind, sich in jede Plattform zu integrieren, mit der ihre Benutzer interagieren (das könnte ein verbessertes Google Bard, ein Feind wie Bing Chat usw. bedeuten).

Fokussierte Anwendungsfälle + Plugins/Integrationen

Die erste Möglichkeit besteht darin, dass sich ChatGPT in dieser Matrix nach links bewegt , d. h. es konzentriert sich im Laufe der Zeit stärker auf eine Handvoll Anwendungsfälle (z. B. Code-/Inhaltsgenerierung, Hausaufgaben usw.). Folglich erstellen Entwickler, die bereits über Apps verfügen, die auf diese Anwendungsfälle abzielen, immer mehr Integrationen mit ChatGPT, und neuartige native Apps kommen nicht zustande.

Diese Version der Zukunft mag wie dystopische Science-Fiction klingen, aber es gibt ein wichtiges Argument dafür. Es gibt einen Grund dafür, dass sich Chat- und Sprachschnittstellen im Computerbereich bislang nur schwer durchsetzen konnten – die kognitive Belastung . Um es einfach auszudrücken: Denken Sie an den mentalen Aufwand, den ein Benutzer aufbringen muss, um einen effektiven Chat oder eine Sprachansage zu erstellen, und vergleichen Sie dies mit dem Tippen auf eine Schaltfläche auf einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI).

Für technisch versierte Benutzer wie Softwareentwickler reduziert die Verwendung von ChatGPT (oder GitHub Copilot) tatsächlich die kognitive Belastung beim Codieren (was wiederum einen sehr hohen mentalen Aufwand erfordert). In ähnlicher Weise senkt ChatGPT auch die kognitive Belastung beim Schreiben von Inhalten. Für den Durchschnittsverbraucher erfordert das Eintippen einer effektiven Eingabeaufforderung jedoch eine Größenordnung mehr mentalen Aufwand als das Tippen auf eine Schaltfläche auf der Benutzeroberfläche einer Smartphone-App oder sogar die Eingabe einer ein bis drei Wörter langen Suchphrase bei Google (die typische Länge beliebter Suchbegriffe) . ). Wenn Sie mehr Beweise wünschen, werfen Sie einen Blick auf die aufstrebende Heimindustrie nach vorgefertigten KI-Eingabeaufforderungen – etwas, das Sie nicht brauchen würden, wenn sie für die Leute leicht zu erfinden wären.

Natürlich ist ChatGPT weitaus leistungsfähiger als frühere Versionen von Chatbots und KI-Assistenten (Hallo Alexa), die das Problem der kognitiven Belastung nicht überwinden konnten. Aber nur weil es mehr kann , heißt das nicht, dass es von allen so genutzt wird . Die Einschränkungen sind menschlich und nicht technologiebedingt.

Mehrzweck-Computing + native Apps

Die zweite Möglichkeit besteht darin, dass ChatGPT in dieser Matrix aufsteigt , dh es behält seinen aktuellen Status als Schweizer Taschenmesser, auch wenn die Akzeptanz zunimmt. Darüber hinaus entwickeln Hobbyentwickler neuartige Anwendungsfälle und erstellen neue native Apps auf der ChatGPT-Plattform.

Um diesen Weg einzuschlagen, müsste ChatGPT das Problem der kognitiven Belastung überwinden – aber wie? Dies erfordert einige Spekulationen. Es ist durchaus möglich, dass ChatGPT einen disruptiven Weg einschlägt , indem es beispielsweise die Zugänglichkeit seiner Benutzeroberfläche verbessert (wobei es derzeit eine unterdurchschnittliche Leistung erbringt). Vielleicht könnte ChatGPT mehr GUI-Elemente integrieren oder zu einem völlig anderen UI-Paradigma mit derselben Intelligenz übergehen. Oder vielleicht könnte es so weit gehen, dass Eingabeaufforderungen nur noch ein bis drei Wörter erfordern (so wie viele Menschen heute Google verwenden).

Wenn das Problem der kognitiven Belastung gelöst ist, fehlt nur noch der Einfallsreichtum der Entwickler. Neue Computermodelle und Möglichkeiten, mit ihnen zu interagieren, führen tendenziell zu einer völlig neuen Welle nativer Apps – wir haben diese Geschichte bereits bei PCs und Smartphones gesehen. Muster abgestimmt.

Eine dritte Möglichkeit besteht darin, dass die ChatGPT-Plattform aufgrund dieser widersprüchlichen Kräfte in der Mitte landen könnte. Wenn ich raten müsste, würde ich sagen, dass es im unteren linken Quadranten des Rahmenwerks landet (irgendwo zwischen den Szenarien „nach links bewegen“ und „in der Mitte“) – wobei KI als Fließband und nicht als Ford Model T angesehen wird dieser Ära (ChatGPT war eine der ersten großen Implementierungen). Das ist natürlich nur mehr Mustervergleich. Wir werden sehen.

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