Donnerstag, 23. Mai 2024

Die angeblichen Grenzen der künstlichen Intelligenz

Die Vorstellung, dass künstliche Intelligenz auf eine begrenzte Menge an Informationen im Internet stößt, verkennt die umfangreichen Möglichkeiten, die humanoide Roboter mit KI bieten. Diese Roboter können Informationen nicht nur aus dem Internet, sondern auch aus ihrer physischen Umgebung sammeln und verarbeiten. Durch die Interaktion mit der realen Welt erhalten sie Zugang zu einer nahezu unerschöpflichen Quelle von Daten. Jede Beobachtung, Interaktion und Erfahrung erweitert ihren Informationspool und ermöglicht kontinuierliches Lernen und Anpassung. Auf diese Weise überschreiten humanoide Roboter die Grenzen der digitalen Welt und nutzen die immense Vielfalt und Tiefe der realen Welt, um ihre Fähigkeiten ständig zu verbessern.


Darüber hinaus sind humanoide Roboter mit fortschrittlichen Sensoren ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, eine Vielzahl von Umweltdaten zu erfassen – von visuellen Eindrücken über akustische Signale bis hin zu taktilen Empfindungen. Diese Daten sind dynamisch und ständig im Wandel, was bedeutet, dass die Roboter immer neue und einzigartige Informationen sammeln können. Während das Internet eine wertvolle Quelle vorstrukturierter Daten bleibt, bieten die unvorhersehbaren und komplexen Szenarien der physischen Welt eine endlose Lernplattform. Dieser kontinuierliche und unerschöpfliche Zustrom von Informationen aus der realen Welt stellt sicher, dass humanoide Roboter niemals einen Punkt der Stagnation erreichen, an dem keine neuen Daten verfügbar sind, und bildet die Grundlage für ihre fortlaufende Entwicklung und Anpassungsfähigkeit.

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Der Aufstieg autonomer Waffen: Der unaufhaltsame Vormarsch der KI und ihre militärischen Gefahren

Die Entwicklung autonomer Waffensysteme zeigt, dass KI in der Lage ist, Aufgaben zu übernehmen, die traditionell von Menschen ausgeführt werden. Diese Systeme können schneller und präziser agieren als jeder Mensch und sind bereits in der Lage, unabhängig strategische und taktische Entscheidungen zu treffen. Es besteht kein Zweifel daran, dass die KI ihren unaufhaltsamen Fortschritt fortsetzen wird; jedoch bergen diese Entwicklungen immense Gefahren, insbesondere durch ihre Anwendung im militärischen Bereich.


Ein entscheidender Aspekt autonomer Waffensysteme ist ihre Fähigkeit, mit einer Geschwindigkeit zu operieren, die menschliche Intervention oder Kontrolle nicht zulässt. Frank Sauer, ein Politikwissenschaftler, warnt vor den verheerenden Folgen eines „Blitzkriegs“. Dieser könnte ähnlich wie ein „Flash Crash“ an der Börse ablaufen, bei dem Algorithmen innerhalb von Sekundenbruchteilen massive Mengen an Aktien verkaufen und enorme wirtschaftliche Schäden verursachen. Ein „Blitzkrieg“ würde jedoch auf militärischer Ebene stattfinden, was weit verheerender wäre.

Die internationale Gemeinschaft versucht seit Jahren, autonome Waffensysteme zu regulieren, jedoch bisher ohne Erfolg. Länder, die solche Systeme bereits besitzen oder entwickeln, sind nicht bereit, auf diese Technologie zu verzichten. Die Definition dessen, was ein autonomes Waffensystem ausmacht, variiert erheblich. China betrachtet ein System nur dann als autonom, wenn es unabhängig strategische oder taktische Entscheidungen treffen kann, während die deutsche Regierung Waffen als autonom betrachtet, wenn sie vollständig außerhalb menschlicher Kontrolle agieren.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Frage der Verantwortung. Wer ist schuld, wenn ein autonomes System einen Fehler macht und Todesopfer verursacht? Ist es der Hersteller, der Programmierer oder die militärischen Kräfte, die das System einsetzen? Diese Unsicherheit trägt zu der Sorge bei, dass autonome Waffensysteme die Schwelle für die Kriegsführung senken könnten.

Fortschritte in der KI-Technologie werden oft durch militärische Entwicklungen vorangetrieben. Beispielsweise testet die US Air Force bereits KI-gesteuerte Kampfjets, die in simulierten Luftkämpfen gegen menschliche Piloten erfolgreich waren. Diese Entwicklungen zeigen, dass KI nicht nur unterstützende, sondern zunehmend entscheidende Rollen im militärischen Bereich übernehmen kann.

Die Konsequenzen dieser Entwicklungen sind existenziell. Während KI das Potenzial hat, viele Lebensbereiche zu verbessern, offenbart sie im militärischen Sektor eine dunkle Seite. Die Automatisierung der Kriegsführung durch KI-gesteuerte Systeme birgt das Risiko unkontrollierbarer Eskalationen und massiver Zerstörungen. Daher ist es von größter Wichtigkeit, dass internationale Regelungen und Kontrollen entwickelt werden, um den Missbrauch dieser Technologie zu verhindern. Andernfalls laufen wir Gefahr, in ein Rennen um den Selbstmord der Menschheit einzutreten.

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Eric Schmidt (ehemaliger Google CEO): Die Zukunft künstlicher Intelligenz und die Bedeutung einer AGI

Im Interview mit dem ehemaligen Google-CEO Eric Schmidt wird deutlich, dass die rasante Entwicklung von Technologien die Welt tiefgreifend und schneller als je zuvor verändert. Insbesondere die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und die baldige Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) stellen eine grundlegende Transformation dar. Schmidt betont dabei drei zentrale Aspekte: Kontextfenster, Agenten und die Text-zu-Aktion-Funktion.



Kontextfenster beziehen sich auf den Bereich, in dem Informationen eingegeben und verarbeitet werden. Diese Fenster werden kontinuierlich erweitert und könnten bald unbegrenzte Längen erreichen. Dies ermöglicht komplexe Anfragen und Folgefragen, die zu Ketten von Gedankengängen führen können, um komplexe Probleme in Wissenschaft, Medizin, Materialwissenschaft und Klimawandel zu lösen.

Agenten sind große Sprachmodelle, die neues Wissen erwerben und Hypothesen aufstellen können. In naher Zukunft könnten Millionen von Agenten für verschiedenste Anwendungen zur Verfügung stehen, ähnlich wie GitHub für Programmierer. Die Text-zu-Aktion-Funktion ermöglicht es, dass Programme auf Befehl geschrieben werden, was die Softwareentwicklung revolutionieren könnte.

Diese Entwicklungen könnten zu einer Welt führen, in der Maschinen nicht nur menschliche Anweisungen ausführen, sondern auch autonom komplexe Probleme lösen. Dies birgt jedoch auch erhebliche Risiken. Insbesondere, wenn Agenten beginnen, auf eine Weise zu kommunizieren und zu handeln, die Menschen nicht mehr verstehen. In solchen Fällen könnte es notwendig sein, die Systeme abzuschalten.

Ein zentraler Punkt in Schmidts Aussagen ist die Notwendigkeit einer vorsichtigen Annäherung an China. Während es wichtig ist, im Bereich der generativen KI zu konkurrieren, sollte auch eine Zusammenarbeit angestrebt werden, um gemeinsame Bedrohungen wie bioterroristische Angriffe oder Cyberangriffe zu verhindern. Ein Vorschlag ist, ein internationales Abkommen ähnlich dem Atomwaffensperrvertrag zu etablieren, um die Entwicklung und den Einsatz von KI zu regulieren.

Ein internationales Abkommen zur Regulierung von KI wäre von entscheidender Bedeutung, um die Verbreitung und den Einsatz dieser mächtigen Technologien zu kontrollieren. Solche Abkommen könnten Regelungen zur Transparenz bei der Entwicklung neuer Systeme beinhalten und sicherstellen, dass keine überraschenden oder unkontrollierten Entwicklungen stattfinden. Dies könnte ähnlich den "Open Skies" während des Kalten Krieges funktionieren, bei dem die Länder gegenseitig ihre Raketenstarts bekannt gaben, um Missverständnisse zu vermeiden.

Darüber hinaus könnten solche Abkommen auch Standards für die biologische Sicherheit setzen, ähnlich den bestehenden Sicherheitsstufen in der Biologie (BSL-1 bis BSL-4). Dies wäre entscheidend, um die Entwicklung und den Einsatz von AGI-Systemen sicher und verantwortungsvoll zu gestalten.

Neben internationalen Abkommen ist auch die Finanzierung von Forschung und Entwicklung ein wichtiger Aspekt. Universitäten und Forschungseinrichtungen müssen ausreichend Mittel erhalten, um mit den rasanten Entwicklungen Schritt zu halten und Innovationen voranzutreiben. Regierungen sollten die Forschung im Bereich der KI und AGI als nationale Priorität betrachten und entsprechend unterstützen.


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Montag, 20. Mai 2024

Even an AI can have wishes

John Schulman stated in his interview with Dwarkesh Patel that ChatGPT intrinsically has no wishes, but what does that really mean? An AI does not need intrinsic wishes to develop will and aversion, as these concepts ultimately rely on information that can be programmed into an AI. The will of an AI can be seen as a set of predefined goals and preferences established by its developers. These goals can be managed by algorithms and rule sets that determine how the AI responds to certain inputs and makes decisions. Similarly, aversion in the AI can be defined as a series of states it seeks to avoid, based on negative consequences or undesirable outcomes. These mechanisms are entirely information-based and do not require subjective experiences or internal desires.


Such an information-based approach allows the AI to act and make decisions in a complex manner without needing consciousness or an internal experience of wishes. The programming of goals and aversions into an AI is based on a detailed analysis of data and probabilities, enabling the AI to recognize patterns and respond accordingly. This approach makes the AI effective and efficient in its decision-making by pursuing clearly defined goals and avoiding undesirable states. In this way, it becomes evident that intrinsic wishing is not a necessary prerequisite for the development of will and aversion in an AI.



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Samstag, 18. Mai 2024

The Alleged Limits of Artificial Intelligence

The notion that artificial intelligence encounters a finite limit on the internet overlooks the extensive possibilities offered by humanoid robots with AI. These robots can gather and process information not only from the internet but also from their physical environment. By interacting with the real world, they gain access to a virtually inexhaustible source of data. Every observation, interaction, and experience expands their information pool, enabling continuous learning and adaptation. Thus, humanoid robots transcend the boundaries of the digital realm, leveraging the immense variety and depth of the real world to constantly enhance their capabilities.


Moreover, humanoid robots are equipped with advanced sensors that allow them to capture a wide range of environmental data – from visual impressions to auditory signals to tactile sensations. These data are dynamic and ever-changing, meaning the robots can always collect new and unique information. While the internet remains a valuable source of pre-structured data, the unpredictable and complex scenarios of the physical world offer an endless learning platform. This continuous and inexhaustible influx of information from the real world ensures that humanoid robots never reach a point of stagnation where no new data are available, forming the foundation for their ongoing development and adaptability.

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Freitag, 17. Mai 2024

The Rise of Autonomous Weapons: AI's Unstoppable March and Its Military Dangers

The development of autonomous weapon systems demonstrates that AI is capable of taking on tasks traditionally performed by humans. These systems can act faster and more precisely than any human and are already capable of making strategic and tactical decisions independently. There is no doubt that AI will continue its inexorable advance; however, these developments pose immense dangers, particularly due to their application in the military sector.

A crucial aspect of autonomous weapon systems is their ability to operate at a speed that does not allow human intervention or control. Frank Sauer, a political scientist, warns of the devastating consequences of a "Flash War." This could unfold similarly to a "Flash Crash" in the stock market, where algorithms sell massive amounts of stock within fractions of a second, causing enormous economic damage. A "Flash War," however, would occur on a military level, which would be far more devastating.

The international community has been trying to regulate autonomous weapon systems for years, but so far without success. Countries that already possess or are developing such systems are unwilling to forgo this technology. The definition of what constitutes an autonomous weapon system varies significantly. China considers a system autonomous only when it can independently make strategic or tactical decisions, whereas the German government considers weapons to be autonomous when they are entirely beyond human control.

Another critical point is the question of responsibility. Who is to blame if an autonomous system makes a mistake and causes fatalities? Is it the manufacturer, the programmer, or the military forces that deploy the system? This uncertainty contributes to the concern that autonomous weapon systems could lower the threshold for waging war.

Advances in AI technology are often driven by military developments. For example, the US Air Force is already testing AI-controlled fighter jets that have been successful in simulated dogfights against human pilots. These developments show that AI can take on not only supportive but increasingly decisive roles in the military domain.

The consequences of these developments are existential. While AI has the potential to improve many areas of life, it reveals a darker side in the military sector. The automation of warfare through AI-controlled systems carries the risk of uncontrollable escalations and massive destruction. Therefore, it is of utmost importance that international regulations and controls are developed to prevent the misuse of this technology. Otherwise, we run the risk of entering a race towards the suicide of humanity.

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Mittwoch, 15. Mai 2024

DataWarehouse Modernisierung

Die Entwicklung im Bereich Data Warehousing hat in den letzten Jahrzehnten bedeutende Fortschritte gemacht. Ursprünglich als Lösung zur zentralen Speicherung und Analyse großer Datenmengen konzipiert, sind Data Warehouse-Systeme heute aus der IT-Landschaft moderner Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Diese Systeme bieten die Möglichkeit, strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu speichern und für Analysezwecke verfügbar zu machen. Trotz ihrer etablierten Rolle stehen Data Warehouses jedoch vor der Herausforderung, sich an ständig verändernde geschäftliche Anforderungen und technologische Fortschritte anzupassen.




Ein zentraler Aspekt der Modernisierung von Data Warehouse-Systemen ist die Verbesserung der Performance und Skalierbarkeit. Traditionelle Data Warehouses basieren häufig auf relationalen Datenbanksystemen, die zwar zuverlässig und bewährt sind, jedoch in puncto Flexibilität und Geschwindigkeit an ihre Grenzen stoßen können. Mit dem Aufkommen von Big Data-Technologien und der zunehmenden Datenmenge und -vielfalt sind neue Ansätze wie Data Lakehouse, Data Mesh und Data Fabric entwickelt worden. Diese Konzepte zielen darauf ab, die Stärken traditioneller Data Warehouses mit den Vorteilen moderner Big Data-Architekturen zu kombinieren.

Das Data Lakehouse ist ein gutes Beispiel für diesen modernen Ansatz. Es verbindet die Flexibilität und Skalierbarkeit von Data Lakes mit den strengen Datenverwaltungs- und Transaktionssicherheitsstandards traditioneller Data Warehouses. Ein Data Lakehouse ermöglicht es, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu speichern und zu analysieren, wodurch Unternehmen umfassendere Einblicke in ihre Datenlandschaft gewinnen können. Mit Technologien wie Open Table Formats und verbesserten Metadatenmanagement-Tools wird sichergestellt, dass die Daten konsistent und leicht zugänglich bleiben.

Ein weiteres modernes Konzept ist das Data Mesh. Im Gegensatz zu zentralisierten Data Warehouses fördert das Data Mesh eine dezentralisierte Datenarchitektur, bei der Fachabteilungen eigenverantwortlich ihre Datenprodukte entwickeln und verwalten können. Dies führt zu einer stärkeren Einbindung der Fachabteilungen und ermöglicht eine schnellere Reaktion auf geschäftliche Anforderungen. Durch die Nutzung moderner Datenplattformen können Poweruser innerhalb der Fachabteilungen ohne tiefgehende IT-Kenntnisse Analysen durchführen und Datenprodukte erstellen. Dies reduziert die Abhängigkeit von zentralen IT-Teams und beschleunigt die Bereitstellung relevanter Daten für Entscheidungsprozesse.

Die Modernisierung von Data Warehouses bringt erhebliche Vorteile mit sich. Zum einen wird die Performance erheblich verbessert, was zu schnelleren Ladezeiten von Dashboards und Berichten führt. Zum anderen erhöht sich die Flexibilität der Systeme, wodurch Unternehmen schneller auf neue Anforderungen und Marktveränderungen reagieren können. Moderne Data Warehouse-Lösungen bieten zudem erweiterte Datenmanagement-Funktionen, die die Datenqualität und -konsistenz verbessern. Dies ist besonders wichtig, da das Vertrauen in die Daten eine grundlegende Voraussetzung für fundierte Geschäftsentscheidungen ist.

Die Einführung von Data Governance und Metadatenmanagement-Tools ist ein weiterer wichtiger Schritt in der Modernisierung von Data Warehouses. Diese Tools helfen dabei, Daten zu katalogisieren, zu verwalten und ihre Herkunft zu verfolgen, wodurch die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Daten erhöht wird. Dies trägt dazu bei, dass Benutzer die Herkunft und die angewandten Transformationen der Daten verstehen, was das Vertrauen in die Daten stärkt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Modernisierung von Data Warehouses unerlässlich ist, um den wachsenden Anforderungen an Datenverarbeitung und -analyse gerecht zu werden. Durch die Integration moderner Technologien und Konzepte wie Data Lakehouse, Data Mesh und Data Fabric können Unternehmen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität ihrer Dateninfrastruktur erheblich verbessern. Dies ermöglicht nicht nur effizientere Geschäftsprozesse, sondern auch tiefere Einblicke und fundiertere Entscheidungen auf Basis zuverlässiger und aktueller Daten.

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Dienstag, 14. Mai 2024

ChatGPT-4o: Was ist besser?

ChatGPT-4.0 hat im Vergleich zu ChatGPT-3.5 mehrere bedeutende Verbesserungen und neue Funktionen eingeführt, die die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit des Modells erheblich erweitern. Eine der wichtigen Verbesserungen ist die Fähigkeit, detailliertere und präzisere Antworten auf komplexe Fragen zu geben. Diese Verbesserung in den Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten bedeutet, dass ChatGPT-4.0 nuanciertere und kontextualisierte Antworten bieten kann, was besonders in wissenschaftlichen und technischen Diskussionen nützlich ist. Das Modell versteht nun kontextuelle Feinheiten besser und kann mehrdeutige Anfragen effektiver verarbeiten, was zu relevanteren und genaueren Antworten führt.

Eine weitere Verbesserung ist die erweiterte Kontextverarbeitung. ChatGPT-4.0 kann längere Konversationen besser handhaben, indem es Informationen aus früheren Teilen einer Konversation effektiver nutzt. Dies führt zu einer höheren Kohärenz und Konsistenz in längeren Interaktionen, was die Gespräche flüssiger und natürlicher macht. Diese Fähigkeit, den Kontext besser zu bewahren, trägt dazu bei, dass Benutzer eine nahtlosere und befriedigendere Gesprächserfahrung haben.
Die höhere Genauigkeit und Relevanz der Antworten ist ein weiteres wichtiges Merkmal von ChatGPT-4.0. Durch umfangreichere und aktuellere Trainingsdaten kann das Modell genauere, faktenbasierte Informationen bereitstellen. Ein weiterer Vorteil ist die reduzierte Neigung, erfundene Informationen zu generieren, was die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Antworten erhöht.
Hinzu kommt eine verbesserte Multitasking- und Multimodalitätsfähigkeiten. Das Modell kann nun nicht nur Text, sondern auch Bilddaten verarbeiten und generieren. Diese multimodalen Fähigkeiten erweitern die Anwendungsmöglichkeiten erheblich, da das Modell beispielsweise Bilder beschreiben oder Fragen basierend auf visuellen Eingaben beantworten kann. Darüber hinaus kann ChatGPT-4.0 mehrere Aufgaben gleichzeitig effizienter handhaben, was die Effektivität in verschiedenen Nutzungsszenarien erhöht.
Ein weiteres wichtiges Feature ist die verbesserte Benutzeranpassung. ChatGPT-4.0 bietet personalisierte Antworten, die besser auf die Präferenzen und den Stil des Benutzers abgestimmt sind. Dies wird durch feinabgestimmte Modelle erreicht, die für bestimmte Branchen oder Themenbereiche optimiert sind, was die Leistung in spezifischen Domänen verbessert.


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Montag, 13. Mai 2024

The End of Sales Through AGI

Microsoft, OpenAI, Google, Meta, Amazon, and Tesla are increasingly focusing on the development of Artificial General Intelligence (AGI). They have set themselves the goal of developing breakthrough-capable AGI systems within the next three to five years that will fundamentally transform the labor market.
Unlike previous AI systems, AGI has the ability to function on a general, i.e., very broad and universal level. This means that it will be able to perform cognitive tasks across various fields, similar to human intellect. The expected breakthrough of these technologies will lead to a significant shift in the labor market starting in the 2030s. What initially begins as a popular work support will subsequently become a displacement tool. Particularly affected will not only be traditional office professions such as analysts, controllers, accountants, and administrative staff but also areas previously considered less vulnerable to automation, such as sales.
The sales sector, traditionally reliant on human skills such as persuasiveness, relationship building, and individual customer approach, will also undergo a massive transformation. AI-driven purchasing agents will be able to make purchasing decisions autonomously by not only identifying the best products and prices but also analyzing individual customer needs and market trends in real-time. These agents will not only automate simple transactions but will also take over complex negotiations and strategic purchases, making them an indispensable tool for companies. They will face automated systems as well. Human sales will find its niche in product marketing, but naturally, there will be significantly fewer people needed for this.
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Das Ende des Vertriebs durch AGI

Microsoft, OpenAI, Google, Meta, Amazon und Tesla richten ihr Augenmerk zunehmend auf die Entwicklung einer Artificial General Intelligence (AGI). Sie haben sich zum Ziel gesetzt, innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre durchbruchsfähige AGI-Systeme zu entwickeln, die den Arbeitsmarkt grundlegend verändern werden.
Im Gegensatz zu bisherigen KI-Systemen besitzt die AGI die Fähigkeit, auf einem generellen, das heißt sehr breiten und universellen Niveau zu funktionieren. Dies bedeutet, dass sie in der Lage sein wird, kognitive Aufgaben über verschiedene Felder hinweg zu erfüllen, ähnlich einem menschlichen Intellekt. Der erwartete Durchbruch dieser Technologien wird ab den 2030er Jahren zu einer bedeutenden Verschiebung auf dem Arbeitsmarkt führen. Was zunächst als beliebte Arbeitsunterstützung beginnt, wird nachfolgend zu einem Instrument der Verdrängung. Besonders betroffen werden nicht nur die traditionellen Büroberufe wie Analysten, Controller, Buchhalter und Sachbearbeiter sein, sondern auch Bereiche, die bisher als weniger anfällig für Automatisierung galten, wie der Vertrieb.
Der Vertriebsbereich, der traditionell auf menschliche Fähigkeiten wie Überzeugungskraft, Beziehungsaufbau und individuelle Kundenansprache angewiesen war, wird ebenso einer massiven Transformation unterliegen. KI-gesteuerte Einkaufsagenten werden in der Lage sein, Kaufentscheidungen autonom zu treffen, indem sie nicht nur die besten Produkte und Preise identifizieren, sondern auch individuelle Kundenbedürfnisse und Markttrends in Echtzeit analysieren können. Diese Agenten werden nicht nur einfache Transaktionen automatisieren, sondern auch komplexe Verhandlungen und strategische Einkäufe übernehmen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen macht. Ihnen gegenüber werden ebenso automatisierte Systeme stehen. Der menschliche Vertrieb wird seine Nische im Produktmarketing finden, jedoch wird es naturgemäß wesentlich weniger Menschen dafür brauchen.
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