Redux

Redux ist ein Konzept, das sich mit der Frage auseinandersetzt, ob die sogenannte künstliche Intelligenz (KI) tatsächlich so intelligent ist, wie sie behauptet. Die Antwort ist nein. Redux enthüllt, dass viele Anwendungen, die als KI bezeichnet werden, in Wirklichkeit auf Outsourcing zurückgreifen, um Kosten zu sparen und die Produktivität zu steigern.

Die Geschichte von Amazon

Ein Beispiel dafür ist die Geschichte von Amazon, die kürzlich ihr "Just Walk Out"-Kassensystem zurückgezogen hat. Dieses System sollte es Kunden ermöglichen, ihre Einkäufe ohne Kassiererin zu bezahlen, während eine "generative KI" die Rechnung erstellte. Doch die Wahrheit ist, dass Amazon keine KI verwendet, sondern stattdessen Arbeiter in Indien, die die Überwachungskameras im Laden überwachen und die Einkäufe manuell erfassen.

Das Problem der Outsourcing

Dieses Phänomen ist nicht neu. Es wird als "Ghost Work" bezeichnet und ist ein Problem, das viele Unternehmen haben, die versuchen, ihre Kosten zu senken, indem sie Arbeit an billigere Arbeitskräfte in Entwicklungsländern auslagern. Dies führt jedoch zu neuen Problemen, wie z.B. Kommunikationsproblemen und Ineffizienzen.

Die Folgen für die Arbeitnehmer

Die Folgen für die Arbeitnehmer sind dramatisch. Die Jobverluste, die durch die Einführung von "KI" entstehen, ähneln denen, die durch die industrielle Abwanderung in den 1980er Jahren entstanden sind. Die Arbeit wird in Entwicklungsländern ausgeführt, wo sie für weniger Geld und mit weniger Qualifikationen erledigt wird.

Die Wahrheit über die KI

Redux zeigt, dass die KI nicht die Lösung für alle Probleme ist, sondern vielmehr ein Schleier, der die wahren Probleme verdeckt. Die KI ist nicht die Zukunft der Arbeit, sondern vielmehr ein Werkzeug, das verwendet wird, um Kosten zu sparen und die Produktivität zu steigern.

Fazit

Redux ist ein wichtiger Beitrag zur Debatte über die KI und ihre Auswirkungen auf die Arbeitnehmer. Es zeigt, dass die KI nicht die Lösung für alle Probleme ist, sondern vielmehr ein Werkzeug, das verwendet wird, um Kosten zu sparen und die Produktivität zu steigern. Wir müssen aufhören, die KI als Lösung für alle Probleme zu sehen, und stattdessen die wahren Probleme angehen, die dahinterliegen.