

Ich Stimme zu, dass das “einfachste” Indiz bei den Beispielen die Stimme ist. Hier kommt es oft zu Stimmverzerrungen, die stark nach Dekodierfehler klingen, aber nur die Stimme betreffen.
Was auch auffällt sind Hintergrundcharakter. Ein gutes Beispiel ist die falsche Autoexpo. Wenn man die Szenen mit dem Mann mit dem Kinderwagen genauer ansieht, sind die Posen vom Mann und Kinderwagen immer sehr ähnlich. Des weiteren verhält sich der Mann sehr ungewöhnlich. Menschen verhalten sich sehr eigenartig wenn sie wissen, dass sie gefilmt werden, und man merkt dass sie oftmals achtsam die Kamera ignorieren während sie dennoch Aufmerksamkeit der Kamera geben. Teilweise schnelle Bewegungen durch die Anspannung, was die KI immer noch schlecht imitieren kann.
Generell ist die beste Strategie skeptisch zu Medien zu sein und die Inhalte zu hinterfragen.
Honestly, I think that this was a horrid read. It felt so unfocused, shallow and at times contradictory.
For example, at the top it talked about how software implementation has the highest adoption rate while code review/acceptance has the lowest, yet it never really talks about why that is apart from some shallow arguments (which I will come back later), or how to integrate AI more there.
And it never reached any depth, as any topic only gets grazed shortly before moving to the next, to the point where the pitfalls of overuse of AI (tech debt, security issues, etc.) are mentioned, twice, with no apparent acknowledgement of its former mention, and never mentioned how these issues get created nor show any examples.
And what I think is the funniest contradiction is that from the start, including the title, the article pushes for speed, yet near the end of the article, it discourages this thinking, saying that pushing dev teams for faster development will lead to corner cutting, and that for a better AI adoption one shouldn’t focus on development speed. Make up your damn mind before writing the article!