Letztes Wochenende habe ich mich endlich dazu entschlossen, meine Browser-Lesezeichen aufzuräumen.
Ich hatte mit ein paar Hundert gerechnet.
Die tatsächliche Zahl war 1.483.
Zuerst habe ich gelacht.
Dann fing ich an zu scrollen.
Forschungs-Threads.
Marktanalyse.
Projekt-Dokumente.
KI-Gespräche.
Tutorials, die ich nie fertiggemacht habe.
Artikel, die ich später lesen wollte.
Das Seltsame war, wie vertraut sich alles anfühlte.
Ich konnte mich noch daran erinnern, wie ich viele davon gespeichert hatte.
Was ich jedoch nicht mehr wusste, war, warum ich dachte, ich würde sie jemals wieder brauchen.
Ein Lesezeichen von vor acht Monaten wartete immer noch.
Noch eins vom letzten Winter.
Noch eins aus einem Projekt, das es längst nicht mehr gibt.
Und trotzdem sammelte ich weiter.
Nach etwa 25 Minuten Scrollen merkte ich etwas Unangenehmes.
Ich speicherte keine Informationen.
Ich speicherte Entscheidungen.
Jedes Lesezeichen stellte ein Fazit dar, das ich aufgeschoben hatte.
Etwas, zu dem ich mich noch nicht verpflichten wollte.
Wir gehen oft davon aus, dass mehr Informationen die Unsicherheit verringern.
Manchmal stimmt das.
Manchmal verzögert es einfach nur Verantwortung.
Dieser Gedanke blieb mir später erhalten, als ich mit OpenGradient Chat experimentierte.
Die meisten Diskussionen rund um KI drehen sich darum, mehr Wissen zu erzeugen.
Bessere Modelle.
Mehr Kontext.
Mehr Antworten.
Aber was, wenn die eigentliche Engstelle nicht mehr bei den Informationen liegt?
Was, wenn es vielmehr unsere Bereitschaft ist, zu entscheiden?
Das nenne ich Default Thinking.
Die Gewohnheit, weiter zu suchen, weil Suchen sich sicherer anfühlt als die Auswahl.
Je länger ich mir diese 1.483 Lesezeichen ansah, desto weniger fühlten sie sich nach gespeichertem Wissen an.
Sie fühlten sich an wie ein Beweis für Unentschlossenheit.
Und wenn KI die Recherche weiter verbilligt, frage ich mich, ob sich diese Gewohnheit dann verstärkt oder schwächer wird.
Ich bin ehrlich gesagt nicht sicher.
@OpenGradient t $OPG $LAB
#OPG $FOLKS
Ich hatte mit ein paar Hundert gerechnet.
Die tatsächliche Zahl war 1.483.
Zuerst habe ich gelacht.
Dann fing ich an zu scrollen.
Forschungs-Threads.
Marktanalyse.
Projekt-Dokumente.
KI-Gespräche.
Tutorials, die ich nie fertiggemacht habe.
Artikel, die ich später lesen wollte.
Das Seltsame war, wie vertraut sich alles anfühlte.
Ich konnte mich noch daran erinnern, wie ich viele davon gespeichert hatte.
Was ich jedoch nicht mehr wusste, war, warum ich dachte, ich würde sie jemals wieder brauchen.
Ein Lesezeichen von vor acht Monaten wartete immer noch.
Noch eins vom letzten Winter.
Noch eins aus einem Projekt, das es längst nicht mehr gibt.
Und trotzdem sammelte ich weiter.
Nach etwa 25 Minuten Scrollen merkte ich etwas Unangenehmes.
Ich speicherte keine Informationen.
Ich speicherte Entscheidungen.
Jedes Lesezeichen stellte ein Fazit dar, das ich aufgeschoben hatte.
Etwas, zu dem ich mich noch nicht verpflichten wollte.
Wir gehen oft davon aus, dass mehr Informationen die Unsicherheit verringern.
Manchmal stimmt das.
Manchmal verzögert es einfach nur Verantwortung.
Dieser Gedanke blieb mir später erhalten, als ich mit OpenGradient Chat experimentierte.
Die meisten Diskussionen rund um KI drehen sich darum, mehr Wissen zu erzeugen.
Bessere Modelle.
Mehr Kontext.
Mehr Antworten.
Aber was, wenn die eigentliche Engstelle nicht mehr bei den Informationen liegt?
Was, wenn es vielmehr unsere Bereitschaft ist, zu entscheiden?
Das nenne ich Default Thinking.
Die Gewohnheit, weiter zu suchen, weil Suchen sich sicherer anfühlt als die Auswahl.
Je länger ich mir diese 1.483 Lesezeichen ansah, desto weniger fühlten sie sich nach gespeichertem Wissen an.
Sie fühlten sich an wie ein Beweis für Unentschlossenheit.
Und wenn KI die Recherche weiter verbilligt, frage ich mich, ob sich diese Gewohnheit dann verstärkt oder schwächer wird.
Ich bin ehrlich gesagt nicht sicher.
@OpenGradient t $OPG $LAB
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