Als Tony Fadell beim ersten MIT Future Festdie Bühne betritt, projiziert er eine Folie mit drei Bildern von einst viel beworbenen AI-Geräten, die bereits eingestellt wurden: dem Rabbit R1, dem Humane AI pin und dem Limitless pendant.
„Das waren sozusagen die ‚Gen 1‘-AI-Produkte, und aufgrund meines Hintergrunds haben mich diese Unternehmen angerufen und gebeten, ihnen zu helfen“, sagte Fadell. „Habe ich nicht.“
Es überrascht nicht, dass diese Unternehmen Fadells Rat wollen. Ihm wird zugeschrieben, der „Vater des iPod“, ein Mitentwickler des iPhone und der Gründer von Nest zu sein, des Smart-Thermostat-Unternehmens, das von Google übernommen wurde.
„Man muss wirklich verstehen, was man erreichen will, welche Schwierigkeit man lösen will“, sagte er. „In jedem dieser Fälle hat keines davon irgendeinen Bedarf erfüllt — es war einfach eine interessante Technologie für Nerds, und man denkt: ‚Okay, das ist nett, aber es hat nicht wirklich etwas mit meinem Leben zu tun.‘“
Diese frühen AI-Geräte versprachen den Komfort eines persönlichen Assistenten, funktionierten aber tatsächlich nicht besonders gut. Selbst wenn sie es getan hätten — die meisten Menschen haben noch nie einen Assistenten gehabt und wissen nicht, wie sie einen persönlichen Roboterhelfer nutzen oder wie sie ihm vertrauen lernen würden.
„Weniger als 0.01% der Weltbevölkerung hat jemals einen menschlichen [Assistenten] irgendetwas tun lassen, und wenn [Unternehmen] also sagen: ‚Oh, wir wollen einen Assistenten‘, dann sagen das lauter Leute, die Assistenten haben“, sagte er. „Die meisten Verbraucher wissen nicht einmal, was ein Assistent ist.“
Fadell erklärt uns anderen in den 99.99% im Weiteren, dass die Einstellung eines vertrauenswürdigen persönlichen Assistenten nicht so einfach ist wie das Herausziehen des vielversprechendsten Lebenslaufs aus einem Stapel von Bewerbungen.
„Es hat bei mir ein paar Jahre gedauert, um zuerst zu verstehen, wie man einen [Assistenten] am besten nutzt, und dann, um ihnen die sensibelsten Daten anzuvertrauen und sie zu einem Agenten werden zu lassen, der Meetings mit Menschen vereinbart und mit meiner Bank arbeitet“, sagte er. „Ich verstehe, dass wir diese Vision der Zukunft haben, aber es gibt viele Schritte, um den allgemeinen Verbraucher und sogar den allgemeinen Geschäftsbereich auf diesen Weg zu bringen.“
Es ist schwierig, über die Schwierigkeiten beim Aufbau von Vertrauen in seinen persönlichen Assistenten zu sprechen, ohne ein wenig verwöhnt zu klingen, aber Fadell hat einen Punkt. Wenn man einen menschlichen Assistenten einstellt, gibt man ihm am ersten Tag nicht seine Bankdaten. Wir bewegen uns auf eine Welt zu, in der jeder einen persönlichen AI-Assistenten haben kann, aber diese Werkzeuge sind nur wertvoll, wenn wir ihnen vertrauen können, dass sie absolut sicher sind.
An diesem Punkt scheint es schwieriger, Vertrauen zu einem AI-Assistenten aufzubauen, als sich auf einen Menschen zu verlassen. Meta hat kürzlich Musegestartet, seinen Allzweck-AI-Assistenten, aber die Nutzer haben Grund zur Wachsamkeit. Ein Sicherheitsforscher fand kurz nach dem Start eine schwerwiegende Schwachstelle in Muse, und ein aktueller 404 Media Bericht besagt, dass einige Meta-Mitarbeiter Sicherheitsprobleme entdeckten, die mehrere Teams dazu veranlassten, in einer „mad dash“ vor dem Start diese Probleme zu beheben — mit Überstunden.
„Vertrauen und Sicherheit werden bei allem, was wir irgendeiner Art von Intelligenz übergeben, von größter Bedeutung sein“, sagte Fadell. „Das einzige Unternehmen, das ich mir gerade vorstellen kann — vielleicht noch ein anderes — ist Apple, das das tun könnte. Apple hat die ganze Hardware, sie haben alle Chips, sie haben alle Teile, aber sie haben nicht das ganze AI-Zeug.“
Selbst wenn nicht Apple letztlich den klebrigsten AI-Agenten hervorbringt, sagt Fadell voraus, dass ein erfolgreicher Agent ausschließlich auf dem Gerät laufen muss, sowohl zum Schutz der Privatsphäre als auch um die Technologie leichtgewichtig zu halten.
„Wenn man all diese Dinge hört wie ‚Oh, Rechenzentren werden die Welt erobern‘ … glaube ich das nicht“, sagte er. „Ich habe das schon einmal gesehen. Ich habe das in den Internet-Tagen und so weiter erlebt. Wir haben jetzt so viel Leistung auf dem Gerät, und noch mehr Rechenleistung, und sie werden trotzdem noch mit Batterie betrieben.“
Indem Apple sensible Daten auf dem Gerät behält, statt sie über die Cloud zu übertragen, hat es das Vertrauen der Nutzer gewonnen, ihre biometrischen Daten über Funktionen wie Face ID zu teilen. Wie Fadell anmerkt, scheint Apple im Vergleich zu seinen Wettbewerbern mehr Wohlwollen der Verbraucher in puncto Privatsphäre zu genießen, aber anders als andere führende Tech-Unternehmen hat Apple kein eigenes weltklassiges AI-Modell — das neue Siri AI läuft auf maßgeschneiderten Versionen von Googles Gemini.
Während Apple bei proprietärer AI im Rückstand ist, ist es in puncto Hardware meilenweit voraus. Fadell vermutet, dass Unternehmen wie Meta und OpenAI ihre Aufmerksamkeit auf Gadgets richten, weil sie nicht Milliarden von Geräten im Umlauf haben wie Apple.
„Das liegt daran, dass sie keinen Zugriff auf die Sensoren auf deinem Telefon haben. Die sagen: ,Oh, wir brauchen Video‘, und du musst bestätigen: ,Ja, ich gebe euch Video.‘ Dann sagen sie: ,Nun, wir brauchen Audio.‘ Häkchen. ,Wir brauchen deinen GPS-Standort.‘ Häkchen. Und bevor du es dir versiehst, ist es eine Liste von 20 Dingen oder mehr, die du ihnen dann erlaubt hast“, sagte er. „Was tun die also? Sie bauen ein Gerät mit all dem drin, ohne Bildschirm … und verbinden sich dann einfach per Bluetooth oder Wi-Fi mit deinem Telefon und von dort aus mit dem Web oder mit einem 5G-Netzwerk, um an alle Sensordaten zu kommen.“
Angesichts seiner Geschichte bei der Entwicklung des iPhone und des iPod könnte man meinen, dass Fadell seinen ehemaligen Arbeitgeber noch immer durch eine rosa Brille betrachtet. Aunque—Obwohl er Apple durchaus Anerkennung zollt, wo sie angebracht ist, scheut er sich nicht davor, Apple zu kritisieren wenn er der Meinung ist, dass sie Fehler machen.
Als ein Publikumsmitglied nach dem Glück fragt, das im Finden von Product-Market-Fit eine Rolle spielt, weist Fadell darauf hin, dass es für Startups schwieriger ist, dieses Glück herbeizuführen, da ein gescheitertes Produkt das Ende des Unternehmens bedeuten kann.
„Weil es ein Startup ist, hast du genau einen Versuch“, bemerkte er trocken. „Das ist nicht wie Apple beim Vision Pro.“