Anfang 2011 sah Ken Jennings aus wie die letzte Hoffnung der Menschheit. Watson, eine künstliche Intelligenz des Tech-Riesen IBM, hatte weniger abgenommen Gefahr Spieler, bevor der Allzeit-Champion der Show an einem dreitägigen Ausstellungsmatch teilnahm. Am Ende des ersten Spiels hatte Watson – eine Maschine in der Größe von 10 Kühlschränken – Jennings in den Seilen, was $35.734 auf $4.800 führte. Am dritten Tag beendete Watson die Arbeit. „Ich für meinen Teil heiße unsere neuen Computeroberherren willkommen“, schrieb Jennings während Final Jeopardy auf seinem Videobildschirm.

Watson war besser als jede frühere KI darin, ein Problem anzugehen, das Forscher lange überfordert hatte: Wie bringt man einen Computer dazu, einen in idiomatischem Englisch gestellten Hinweis genau zu verstehen und dann die richtige Antwort auszuspucken (oder wie in Gefahr, die richtige Frage)? „Keine Trefferliste von Dokumenten, in denen die Antwort sein könnte“, was Suchmaschinen zurückgaben, „sondern die sehr spezifische Antwort“, sagte mir David Ferrucci, leitender Entwickler von Watson. Sein Team fütterte Watson mit mehr als 200 Millionen Seiten an Dokumenten – aus Wörterbüchern, Enzyklopädien, Romanen, Theaterstücken, der Bibel – und schuf so etwas, das wirklich wie ein synthetisches Gehirn aussah. Und Amerika verlor darüber den Verstand: „Könnte Watson als nächstes für unsere Jobs in der Radiologie oder im Gesetz kommen?“ NPR fragte in einer Geschichte namens „The Dark Side of Watson“. Vier Monate nach seiner Gefahr win wurde der Computer bei den Webby Awards zur Person des Jahres gekürt. (Watsons Dankesrede: „Person of the Year: ironic.“)

Aber jetzt, wo die Menschen erneut mit Fragen zur scheinbar allmächtigen KI konfrontiert sind, ist Watson auffallend abwesend. Als ich den langjährigen Tech-Analysten Benedict Evans nach Watson fragte, zitierte er Obi-Wan Kenobi: „Das ist ein Name, den ich schon lange nicht mehr gehört habe.“ chatgpt und andere neue generative KI-Tools können Pastiche-Poesie und Päpste in Balenciaga-Kleidung liefern, Fähigkeiten, die weit über das hinausgehen, was Watson vor einem Jahrzehnt tun konnte, obwohl sie immer noch auf den Ideen der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, die dazu beigetragen haben, Jennings zu entthronen. Watson sollte mit seiner gestelzten Stimme prahlen und nicht in der Bedeutungslosigkeit verblassen. Aber seine Flugbahn wiederholt sich noch einmal; Ein Teil dessen, was der Technologie zum Verhängnis wurde, ist nun bereit, das Potenzial der heute beliebten KI-Produkte zu zerstören.

Das Erste, was man über Watson wissen muss, ist, dass er nicht tot ist. Die Modelle und Algorithmen der Maschine wurden zerschnitten und in eine Menge B2B-Software gesteckt. Heute verkauft IBM Watson im Abonnement und fügt den Code in Anwendungen wie Watson Assistant, Watson Orchestrate und Watson Discovery ein, die dabei helfen, Back-End-Prozesse innerhalb des Kundendienstes, der Personalabteilung sowie der Dokumentenerfassung und -analyse zu automatisieren. Unternehmen wie Honda, Siemens und CVS Health schlugen zu.“Großes Blau” für KI-Unterstützung bei einer Reihe von Automatisierungsprojekten, und ein IBM-Sprecher sagte mir, dass die Watson-Tools des Unternehmens von mehr als 100 Millionen Menschen verwendet werden. Wenn Sie IBM bitten, Ihnen eine App zu bauen, die maschinelles Lernen nutzt, um etwas in Ihrem Unternehmen zu optimieren, „werden sie das sehr gerne bauen, und es wird wahrscheinlich perfekt sein“, sagte Evans.

Von Anfang an wollte IBM Watson zu einem Business-Tool machen. Immerhin ist dies IBM– die International Business Machines Corporation – ein Unternehmen, das sich vor langer Zeit eine Nische geschaffen hat, die auf große Unternehmen ausgerichtet ist, die IT-Hilfe benötigen. Aber was aus Watson geworden ist, ist viel bescheidener als das anfängliche Verkaufsargument von IBM, das darin bestand, die Fähigkeiten der Maschine zur Ermittlung von Fakten zu so unterschiedlichen Themen wie Aktientipps und personalisierten Krebsbehandlungen zu entfesseln. Und um alle daran zu erinnern, wie revolutionär Watson war, veröffentlichte IBM Fernsehwerbung, in der Watson fröhlich mit Prominenten wie Ridley Scott und Serena Williams scherzte. Das Unternehmen schloss bald KI-zentrierte Geschäfte mit Krankenhäusern wie dem Memorial Sloan Kettering und dem MD Anderson Cancer Center; sie gingen langsam unter. Watson könnte die Maschine spielen Gefahr auf sehr hohem Niveau; Watson, der digitale Assistent, im Wesentlichen ein aufgeblähter Clippy, der sich von Unternehmensdaten und Techno-Optimismus ernährte, konnte kaum die Handschriften von Ärzten lesen, geschweige denn die Onkologie stören.

Die Technik hat einfach nicht gepasst. „Da gab es keine Intelligenz“, sagte Evans. Die maschinellen Lernmodelle von Watson waren für 2011 sehr fortschrittlich, aber nicht im Vergleich zu Bots wie ChatGPT, die viel von dem aufgenommen haben, was online veröffentlicht wurde. Watson wurde mit weitaus weniger Informationen trainiert und zeichnete sich nur durch die Beantwortung faktenbasierter Fragen aus, wie Sie sie finden Gefahr. Dieses Talent enthielt offensichtliches kommerzielles Potenzial – zumindest in bestimmten Bereichen wie der Suche. „Ich denke, das, worin Watson damals gut war, hat sich irgendwie in das verwandelt, was Sie bei google sehen“, sagte Ferrucci: Er lieferte präzise Antworten auf umgangssprachliche Fragen.

Aber die verantwortlichen Anzüge verfolgten das größere und technisch anspruchsvollere Spiel, der Maschine ganz andere Arten von Material zuzuführen. Sie betrachteten Watson als Essenskarte für Generationen. „Es gab eine Menge Übertreibungen und viel Mangel an Wertschätzung dafür, was es wirklich kann und was es nicht kann, und letztendlich, was zur effektiven Lösung von Geschäftsproblemen erforderlich ist“, sagte Ferrucci. Er verließ IBM 2012 und gründete später ein KI-Startup namens Elemental Cognition.

Auf die Frage, was schief gelaufen sei, verwies mich ein IBM-Sprecher auf eine aktuelle Aussage von CEO Arving Krishna: „Ich denke, der Fehler, den wir 2011 gemacht haben, ist, dass wir etwas richtig geschlossen, aber aus den Schlussfolgerungen die falschen Schlüsse gezogen haben.“ Watson war „ein Konzeptfahrzeug“, sagte mir Kareem Yusuf, Leiter des Produktmanagements für das Softwareportfolio von IBM – ein Technologiebeweis, der weitere Innovationen vorantreiben soll.

Und doch scheint IBM für andere eher daran interessiert zu sein, einen Ausstellungsraum für sein auffälliges Cabrio zu bauen, als herauszufinden, wie man das Modell des nächsten Jahres entwirft. Ein Teil von IBMs Problem war strukturell. Reichere, flinkere Unternehmen wie Google, Facebook und sogar Uber trieben die relevanteste KI-Forschung voran, entwickelten ihre eigenen Algorithmen und führten sie durch alltägliche Software. „Wenn Sie ein hochmoderner Akademiker für maschinelles Lernen wären“, sagte Evans, „und Google zu Ihnen kommt und Meta zu Ihnen kommt und IBM zu Ihnen kommt, warum sollten Sie dann zu IBM gehen? Es ist ein Unternehmen aus den 70er Jahren.“ Er erzählte mir, dass Google und Facebook Mitte der 2010er Jahre führend in der Erforschung und Entwicklung von maschinellem Lernen waren und große Wetten auf KI-Start-ups wie DeepMind abschlossen. Inzwischen war IBM produzieren ein 90-sekündiger Oscar-Spot mit Watson, Carrie Fisher und der Stimme von Steve Buscemi.

In gewisser Weise ist die Vision von IBM für eine Suite von Geschäftstools, die auf maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, wahr geworden – nur nicht dank IBM. Heute unterstützt KI Ihre Suchergebnisse, stellt Ihren Newsfeed zusammen und warnt Ihre Bank vor möglichen Betrugsaktivitäten. Es summt im Hintergrund von „allem, womit Sie jeden Tag zu tun haben“, sagte mir Rosanne Liu, eine leitende Forschungswissenschaftlerin bei Google und Mitbegründerin von ML Collective, einer gemeinnützigen Forschungsorganisation. Dieser KI-Moment erzeugt einen noch größeren Ruf der Unternehmen nach Automatisierung, da jedes Unternehmen einen eigenen Bot haben möchte.

Obwohl Watson auf eine historische Fußnote reduziert wurde, mischt IBM immer noch mit. Die fortschrittlichste KI-Arbeit findet nicht in der IBM-Zentrale in Westchester, New York, statt, aber ein Großteil davon ist Open Source und hat eine kurze Haltbarkeit. Das Maßschneidern von Secondhand-Produkten aus dem Silicon Valley kann ein profitables Geschäft sein. Yusuf berief sich auf Trupps von Wissensarbeitern, die mit den Werkzeugen des 20. Jahrhunderts bewaffnet waren. „Sie haben Leute mit PDFs, Textmarkern“, sagte er. IBM kann ihnen Programme anbieten, die ihnen dabei helfen, ihre Leistung zu verbessern – die ihre Produktivität um einige Punkte steigern oder ihre Fehlerquote senken oder Probleme schneller erkennen, wie z. B. Fehler in einer Fertigungslinie oder Risse in einer Brücke.

Was auch immer IBM als nächstes macht, wird das Versprechen von Watsons frühem Lauf nicht erfüllen, aber dieses Versprechen wurde missverstanden – in vielerlei Hinsicht vor allem von IBM. Watson war ein Demomodell, das in der Lage war, enormes öffentliches Interesse zu wecken, aber sein Potenzial verpuffte, sobald die C-Suite versuchte, den Geldhahn aufzudrehen. Das Gleiche scheint für die neue Generation von KI-Tools zu gelten. Gymnasiasten können generieren Ein separater Frieden Essays in der Stimme von Mitch Hedberg, sicher, aber da ist das Geld nicht. Stattdessen wird ChatGPT schnell auf eine Million Produktmarktanpassungen heruntergeschliffen. Die daraus resultierende banale Verbraucher- und Unternehmenssoftware – Funktionen, die Ihnen helfen, Fotos von Ihrem Hund zu finden oder Ihnen ein etwas besseres Trockenfutter zu verkaufen – könnte für uns genauso unsichtbar werden wie all die anderen Daten, die wir passiv konsumieren. Im März stellte Salesforce Einstein GPT vor, ein Produkt, das die Technologie von OpenAI zum Entwerfen von Verkaufs-E-Mails nutzt, was Teil eines Trends ist, den Evans kürzlich beschrieben als die „langweilige Automatisierung langweiliger Prozesse in den langweiligen Backoffices langweiliger Unternehmen“. Watsons Vermächtnis – ein großer Name, der mit einem bescheidenen Zweck verbunden ist – spielt sich wieder einmal ab.

Die Zukunft der KI könnte sich immer noch als wirklich weltverändernd erweisen, so wie Watson es einmal vorgeschlagen hat. Aber das einzige Geschäft, das IBM erfolgreich auf den Kopf gestellt hat, ist sein eigenes. Am Montag, dem Internationalen Tag der Arbeit, kündigte das Unternehmen an, die Einstellung von rund 7.800 Stellen einzustellen, von denen es glaubt, dass sie in den kommenden Jahren von KI übernommen werden könnten. Tausende von Stellen im Namen von Kosteneinsparmaßnahmen zu räumen, hat selten so optimistisch geklungen, aber warum nach Jahren der positiven Entwicklung jetzt einen Rückzieher machen? Yusuf schwor, dass die Zukunft von IBM gleich um die Ecke sei und dieses Mal anders sein würde. „Beobachten Sie diesen Raum“, sagte er.