KI und Daten - Wie unser digitales Verhalten zur Ressource wird

**Carina Schroeder** (0:00)
Sag mal, Max, hast du eigentlich ein Lieblings-Pokémon?

**Maximilian Brose** (0:04)
Ja, ich würde sagen Gengar, das ist so ein Geist-Pokémon. Und ich weiß noch, das war unglaublich schwer auf dem Gameboy damals zu bekommen und ich hab mich richtig gefreut als Kind, dass ich es dann endlich hatte.

**Carina Schroeder** (0:14)
Okay, vielleicht müssen wir das nochmal kurz erklären. Also Pokémon, das sind ja so gezeichnete und animierte, tierähnliche Wesen, die kann dann Menschen einfangen, trainieren und in Kämpfen gegeneinander einsetzen. Ich muss sagen, ich kenne das vor allem aus der Anime-Serie aus den 90ern, aber ich hab dann später auch auf der Nintendo Switch Pokémon gespielt, nämlich die Evoli-Version. Deswegen, ich bin Evoli-Fan.

**Maximilian Brose** (0:40)
Ja, auch ein schönes Pokémon. Ich hab tatsächlich auf den Game Boy total viel gezockt. Ja, das war schon ein großer Teil meiner Kindheit. Und ich muss auch sagen, ich hab noch mal im jungen Erwachsenenalter ganz kurz ein Pokémon-Spiel gespielt.

**Carina Schroeder** (0:52)
Vielleicht 2016, weil 2016, da ist nämlich Pokémon Go erschienen. Das war ein Handyspiel und man sah auf einmal, wie die Massen auf die Straßen strömten. Menschen liefen alleine oder in Gruppen durch die Gegend. Die starten alle auf ihr Handy, denn sie jagten virtuelle Pokémon, die scheinbar mitten im Leben auftauchen. Also dann steht dann irgendwie ein Glumanda auf einmal vor dem Supermarkt um die Ecke. Und du kannst das mit dem Handy fangen.

**Maximilian Brose** (1:17)
Und das war halt echt für mich so ein bisschen so ein Traum aus meiner Kindheit. Und da wird Pokémon in der echten Welt fangen. Da stand ich dann an der Straßenecke, da standen noch fünf andere Leute, keiner hat miteinander geredet, weil die alle da nur Pokémon fangen waren. Und dann habe ich ehrlich gesagt wieder aufgehört.

**Carina Schroeder** (1:31)
Aber jetzt auf einmal 2026 wird das Ding nämlich nochmal richtig spannend. Das ganze Spiel hat nämlich was mit KI-Training und Daten zu tun. Und was genau darüber sprechen wir in dieser Folge?

**SPEAKER_4** (1:45)
KI verstehen, der Deutschlandfunk Podcast über Künstliche Intelligenz im Alltag.

**Maximilian Brose** (1:55)
Und damit Hi und herzlich willkommen zu dieser Folge KI verstehen, in der wir ja ein wenig über Pokémon sprechen, aber vor allem darüber, wie KI-Systeme eigentlich an unsere Daten kommen und wo wir eigentlich im Namen des KI-Trainings überall und meist auch freiwillig ausspioniert werden. Schweres Thema, aber da bin ich echt froh, dass du hier bist, Carina. Also Carina Schroeder, Hi.
Die diese Folge nämlich für uns recherchiert hat. Mein Name ist Maximilian Brose und ich weiß halt einfach aus früheren Folgen, egal wie schwer oder auch kompliziert so ein Thema ist, wir finden schon ein paar Stellen, wo wir zusammen lachen können.

**Carina Schroeder** (2:29)
Unbedingt.

**Maximilian Brose** (2:30)
Ja, auf jeden Fall. Ich hoffe, dass auch diesmal so. Aber erstmal ganz einleitend, wie kommen denn KI-Firmen an diese riesige Masse an Daten, die sie sammeln und warum sind die für die so wertvoll?

**Carina Schroeder** (2:41)
Das ist eine total grundsätzliche Frage. Ich schlage vor, bevor wir zu dem Wie kommen, wollen wir noch mal kurz über das Warum sprechen. Sag mal Max, was denkst denn du? Also ist so eine KI jemals fertig trainiert?

**Maximilian Brose** (2:54)
Also wenn das Ziel so eine allgemeine künstliche Intelligenz ist, zu entwickeln, wie es ja viele große KI-Firmen vorhaben, dann wird bis dahin noch viel Wasser den Datenstrom runterfließen, sage ich mal. Oder anders gesagt, viele Trainingsdaten werden einfach noch für diese Modelle gebraucht, glaube ich. Außerdem entwickeln die sich ja auch ständig weiter durch Training. Also kurz gesagt, nee, wahrscheinlich nicht so richtig.

**Carina Schroeder** (3:16)
Also Antworten auf diese und andere Fragen bekommen wir diesmal unter anderem von einem Statistiker.

**Jörg Drexler** (3:22)
Ja, das ist immer so der Gesprächskiller auf der Party. Und was machst du so? Ja, ich bin Statistiker. Ah ja, ja. Und dann kehrt immer das große Schweigen ein.

**Carina Schroeder** (3:33)
Das ist Jörg Drexler. Er arbeitet am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung am Kompetenzzentrum Empirische Methoden. Das leitet er. Und er hat eine Professur am Institut für Statistik an der LMU in München.

**Jörg Drexler** (3:46)
Inzwischen kann ich mich natürlich immer darauf zurückziehen und sagen, ich mach Data Science. Das klingt dann schon immer viel cooler.

**Maximilian Brose** (3:53)
Ich finde ihn sympathisch.

**Carina Schroeder** (3:54)
Ja, und er kann das jetzt sagen, dank KI. Ist das nicht gut? Und den habe ich natürlich auch gefragt, ist so eine KI denn jemals fertig? Kann man die überhaupt fertig trainieren?

**Jörg Drexler** (4:05)
Das wäre dann so ein bisschen vergleichbar, wie wenn ich jetzt sagen würde, vor 20 Jahren, vor 30 Jahren, vor 100 Jahren, wir machen einmal einen Prog-Haus und das war's. Eine Enzyklopädie, die wird einmal verlegt und die braucht man nie mehr aktualisieren.