Core Automation: Der Ex-OpenAI-Forscher, der die KI-Branche aufmischen will
Jerry Tworek hat sieben Jahre bei OpenAI verbracht. Er hat nämlich an vielen der wichtigsten Projekte gearbeitet und maßgeblich die Entwicklung des Reasoning-Ansatzes vorangetrieben. Denn dieser wurde später unter den Namen Q-Star und Strawberry bekannt und mündete im Reasoning-Modell o1. Jetzt jedoch hat er das Unternehmen verlassen und sein eigenes KI-Labor gegründet: Core Automation. Sein Ziel ist nichts weniger als das am stärksten automatisierte KI-Labor der Welt.
Warum Tworek OpenAI verlassen hat
In einem Podcast-Interview mit Core Memory erklärte Tworek seine Beweggründe. Er wolle risikobehaftete Grundlagenforschung betreiben, die in einem stark kommerziell orientierten Unternehmen wie OpenAI nicht mehr möglich sei. Daher müsse OpenAI auf Metriken wie Nutzerwachstum optimieren, nicht auf bahnbrechende Forschung.
Seine Antwort auf ChatGPTs Werbestrategie ließ tief blicken. „Das ist eine Business-Strategie. Ich trainiere KI-Modelle.” Außerdem bestätigte er indirekt Gerüchte über eine wachsende Kluft zwischen KI-Forschung und Produktentwicklung bei OpenAI., wie auch Core Memory berichtet.
Zu viel Geld verdirbt die Risikobereitschaft
Tworeks Kritik geht jedoch weit über OpenAI hinaus. Allerdings beklagt er, dass alle großen KI-Labore dasselbe tun. Etwa fünf große Unternehmen arbeiteten an der Optimierung der gleichen Transformer-Technologie mit nur leicht differenzierten Produkten. Die Unterschiede zwischen den besten Modellen seien für die meisten Nutzer kaum erkennbar. Wer etwas anderes als den Machine-Learning-Mainstream machen wolle, finde schwer einen Platz.
Laut Tworek gibt es mehrere Gründe für diese mangelnde Innovationsbereitschaft. Der Wettbewerb um das beste Modell sei brutal. Unternehmen müssten konstant Stärke zeigen, um Nutzer zu halten und GPU-Kosten zu rechtfertigen. Hinzu kämen starre Organisationsstrukturen. Zudem arbeiteten Teams in Silos mit festgelegten Zuständigkeiten, teamübergreifende Forschung sei schwer umzusetzen.
Auch finanzielle Anreize spielten eine Rolle. Die hohe Vergütung in der KI-Branche führe dazu, dass Forscher ihren Job nicht riskieren wollten und kurzfristige Erfolge statt riskanter Wetten verfolgten. Auch unsere frühere Berichterstattung zeigt diesen Trend.
