Die Sichtweise auf KI-Forschung als „Max-Performance-Domain“

In der heutigen schnelllebigen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist es entscheidend, sich auf die Bereiche zu konzentrieren, in denen man die größte Wirkung erzielen kann. Eine kürzliche Erkenntnis, die ich gewonnen habe, ist, dass die Betrachtung von KI-Forschung als eine „max-performance domain“ es Individuen ermöglicht, in einem engen Fokus zu glänzen, während sie in anderen Bereichen möglicherweise weniger kompetent sind. Dies bedeutet, dass man in der Lage sein kann, weltklasse zu sein, indem man in nur einem Teil seines Jobs sehr gut ist.

Was sind „Max-Performance Domains“?

„Max-performance domains“ erlauben es Forschern, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren. Solange sie einen signifikanten Einfluss erzeugen können – sei es durch das Trainieren des besten Modells, das Einleiten eines neuen Paradigmas oder das Erstellen weit verbreiteter Benchmarks – ist es nicht entscheidend, ob sie in angrenzenden Fähigkeiten inkompetent sind. Zum Beispiel habe ich herausragende KI-Forscher gesehen, die schreckliche Präsentationsfähigkeiten haben oder keinerlei politisches Bewusstsein zeigen. Es spielt keine Rolle, solange sie in ihrem Spezialgebiet exzellent sind.

Die Messung des Erfolgs in Max-Performance Domains

In max-performance domains ist es nicht notwendig, in einem bestimmten Bereich konstant gut zu sein. Ein KI-Forscher kann Dutzende von gescheiterten Projekten pro Jahr haben und dennoch erfolgreich sein, wenn er alle paar Jahre eine bahnbrechende Arbeit produziert. Der Maßstab ist nicht die durchschnittliche Leistung, sondern die besten fünf Arbeiten in der Karriere.

Die Gefahren der Nachahmung

Eine gefährliche Tendenz in max-performance domains ist die übermäßige Betonung von Vorbildern. Es ist oft unklar, ob man die positiven Eigenschaften nachahmt oder nicht. Ein führender KI-Forscher kann einen schlechten politischen Schritt machen, der für ihn gut ausgeht, während andere, die dasselbe tun, möglicherweise bestraft werden. Dies zeigt, dass der Erfolg nicht immer auf die Nachahmung von Vorbildern zurückzuführen ist.

Exponentialer Aufstieg und wenig Risiko

Max-performance domains bieten exponentielle Aufstiegsmöglichkeiten und nur wenig Risiko. Interviews sind in Bereichen wie der KI-Forschung oft wenig hilfreich, da sie Fehler stark bestrafen und den exponentiellen Wert nicht erfassen. Ein Experte für Reinforcement Learning (RL) muss nicht wissen, wie Support Vector Machines (SVMs) funktionieren, und hat möglicherweise seit Jahren nicht mehr darüber nachgedacht.

Die Vorteile der Arbeit in Max-Performance Domains

Meiner Meinung nach ist es ein Luxus, in einer max-performance domain zu arbeiten. Misserfolge sind erlaubt und der Stress ist oft selbst auferlegt. Vor tausend Jahren arbeiteten nur sehr wenige Menschen in solchen Bereichen, aber heute ist diese Möglichkeit für viele zugänglich. Die Technologie hat möglicherweise eine Rolle bei diesem Wandel gespielt, und mit dem Fortschritt der KI hoffen wir, dass mehr Menschen in max-performance domains arbeiten können.

Beispiele für Nicht-Max-Performance Domains

Ein Beispiel für eine Nicht-Max-Performance Domain wäre jede Karriere, in der man sowohl Stärken als auch kaum Schwächen haben muss. Ein Verteidiger im Fußball könnte sein Team mit einem einzigen Fehler das gesamte Spiel kosten. Ein Pianist muss alle Teile seines Konzerts gut beherrschen, nicht nur einen einzelnen Teil.