Kelvin Chan: Von der Mathematik zu Google AI, Nano Banana, wie es gebaut wurde und wohin es geht – E657

1. Januar

„Ich hoffe, dass KI ein Partner der Menschen wird, anstatt sie zu ersetzen oder gar zu verdrängen. Ich glaube, dass KI in zehn Jahren zuverlässiger sein wird, sodass wir ihr viele Aufgaben anvertrauen können. Wenn Roboter alltäglich werden, ist das von Vorteil, da sie uns Zeit bei Arbeiten wie dem Abwaschen sparen. Aktuell sind Sprachmodelle noch nicht perfekt, daher überprüfen wir ihre Ergebnisse. Ich hoffe, dass wir uns in Zukunft auf KI verlassen können, ohne sie ständig kontrollieren zu müssen, mit ihr koexistieren und gemeinsam deutlich produktiver werden.“ – Kelvin Chan, KI-Forscher bei Google

„Vor einem Jahr hätte ich nicht erwartet, dass Bildbearbeitung und Bildgenerierung so gut werden würden. In diesem Bereich gibt es ständig etwas Neues, weshalb mich die Arbeit im Bereich KI bei Google so begeistert. Wir wissen nicht, wo die Grenzen liegen, und diese Ungewissheit treibt mich jeden Tag an. Ironischerweise habe ich überhaupt kein künstlerisches Talent, arbeite aber trotzdem mit Bildern. Wenn ich Fotos für Freunde mache, müssen sie diese meistens wiederholen, weil ich keine guten Bildkompositionen hinbekomme. Das war für mich die Motivation, mich mit Bildbearbeitung und -generierung zu beschäftigen, denn jetzt kann ich ein beliebiges Foto machen und die KI bitten, den Winkel anzupassen oder es künstlerischer zu gestalten. Das ist wirklich nützlich und bewahrt mich vor dem Sarkasmus meiner Freunde.“ – Kelvin Chan, KI-Forscher bei Google

„Google ermutigt uns, die von uns entwickelten KI-Tools zu nutzen, denn so erfahren wir am schnellsten, was die Nutzer brauchen und was verbessert werden kann. Indem wir die Tools entwickeln und sie dann selbst einsetzen, lernen wir, sie zu verfeinern und bessere Modelle für die Öffentlichkeit zu erstellen. Dieser Feedback-Kreislauf macht unsere Arbeit effektiver und ist der Grund, warum es so spannend ist, an der Spitze der KI-Forschung zu arbeiten.“ – Kelvin Chan, KI-Forscher bei Google

Kelvin Chan, KI-Forscher bei Google, spricht mit Jeremy Au über seinen ungewöhnlichen Werdegang von der Mathematik in Hongkong hin zur angewandten KI-Forschung in Singapur und den USA. Sie erörtern, wie sich KI-Forschung von traditioneller akademischer Arbeit unterscheidet, warum Iteration und Ergebnisse oft wichtiger sind als Theorie und wie die Skalierung die Forschungskultur von kleinen Experimenten hin zu hochgradig kollaborativen, rechenintensiven Systemen verändert hat. Das Gespräch behandelt die rasante Entwicklung von Bild- und Videomodellen, darunter Googles Nano-Bananen-Modell, den Trend zur Weltmodellierung und verkörperten KI sowie die Frage, wie KI-Tools die tägliche Produktivität von Ingenieuren verändern. Kelvin reflektiert außerdem seine Entscheidung für KI im Jahr 2018, bevor sie zum Mainstream gehörte, und erklärt, warum er glaubt, dass die langfristige Zukunft in KI als vertrauenswürdigem Partner liegt, der die menschliche Arbeit ergänzt, anstatt sie zu ersetzen.

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