Mass Intelligence: Wenn mehr als 1 Mrd. Menschen Zugang zu leistungsfähiger KI haben

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Wenn wir uns die Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz in der letzten Zeit ansehen, so fällt auf, dass es mehrere Trends gibt.

Neben den dominierenden wenigen großen Large Language Models (LLMs) der Tech-Konzerne gibt es immer mehr kleine Modelle (Small Language Models), die je nach Anwendungsfall ausgewählt werden können. Solche SLM sind flexibler, kostengünstiger und in bestimmten Bereichen sogar besser. Siehe dazu auch KI-Modelle: Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Weiterhin wird für solche Problemlösungen auch viel weniger Energie benötigt, was die weltweiten, aber auch die unternehmensspezifischen Ressourcen/Kosten schont, Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Das menschliche Gehirn benötigt maximal 30 Watt für komplexe Problemlösungen.

Darüber hinaus gibt es auch immer mehr leistungsfähige Open Source KI-Modelle, die jedem zur Verfügung stehen, und beispielsweise eher europäischen Werten entsprechen. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Wenn also in Zukunft mehr als 1 Milliarde Menschen Künstliche Intelligenz nutzen, stellt sich gleich die Frage, wie Unternehmen damit umgehen. Immerhin war es üblich, dass so eine Art der intelligenten komplexen Problemlösung bisher nur spärlich – und dazu auch noch teuer – zur Verfügung stand.

Nun werden Milliarden von einzelnen Personen die Möglichkeit haben, mit geringen Mitteln komplexe Problemlösungen selbst durchzuführen. Prof. Ethan Mollick nennt dieses Phänomen in einem Blogbeitrag Mass Intelligence.

„The AI companies (whether you believe their commitments to safety or not) seem to be as unable to absorb all of this as the rest of us are. When a billion people have access to advanced AI, we’ve entered what we might call the era of Mass Intelligence. Every institution we have — schools, hospitals, courts, companies, governments — was built for a world where intelligence was scarce and expensive. Now every profession, every institution, every community has to figure out how to thrive with Mass Intelligence“ (Mollick, E. (2025): Mass Intelligence, 25.08.2025).

Ich bin sehr gespannt, ob sich die meisten Menschen an den proprietären großen KI-Modellen der Tech-Konzerne orientieren werden, oder ob es auch einen größeren Trend gibt, sich mit KI-Modellen weniger abhängig zu machen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Aktuell überschlagen sich die Meldungen darüber, wie die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wohl aussehen wird. Die Dynamik ist in diesem Feld allerdings so groß, dass es unmöglich ist, genauere Voraussagen zu machen.

Dennoch glauben einige, dass ein Modell, wie z.B. ChatGPT, Gemini usw. mit ihren vielfältigen Möglichkeiten, die Lösung für alles sein wird. Grundannahme ist hier also One Size fits all.

Demgegenüber steht der Gedanke, dass es viele unabhängig und vernetzt nutzbare KI-Anwendungen geben wird, die eher den Anforderungen der Menschen und Organisationen entsprechen. Weiterhin sollten diese KI-Apps Open Source sein, also offen und transparent. Dazu habe ich den folgenden aktuellen Text gefunden:

„The future of AI is not one amazing model to do everything for everyone (you will hear us tell you time and time again in this book: one model will not rule them all). AI’s future will not just be multimodal (seeing, hearing, writing, and so on); it will also most certainly be multimodel (in the same way cloud became hybrid). AI needs to be democratized—and that can only happen if we collectively leverage the energy and the transparency of open source and open science—this will give everyone a voice in what AI is, what it does, how it’s used, and how it impacts society. It will ensure that the advancements in AI are not driven by the privileged few, but empowered by the many“ (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).

Es wird hier noch einmal deutlich herausgestellt, dass Künstliche Intelligenz demokratisiert werden muss. Das wiederum kann durch Open Source und Open Science ermöglicht werden. Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich

Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co.

RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation