21.09.2023

Studie: 8 von 10 Selbständigen wissen nicht genau, wie viel sie für die Pension sparen müssen

Das Wiener FinTech Startup Froots kooperiert mit der HDI Lebensversicherung AG. Im Rahmen einer Pressekonferenz präsentieren die beiden Unternehmen eine Studie zur finanziellen Realität von Selbständigen, die ihr neues steuersparendes Vorsorgeprodukt unterstützen soll.
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Eine Person neben einem Taschenrechner macht Notizen mit der rechten Hand. Mit der linken Hand gibt sie eine Euro Münze in ein Glas voller Münzen.
(c) lovelyday12 - stock.adobe.com

Das Wiener FinTech Froots hat gemeinsam mit der HDI Lebensversicherung AG und dem Umfrageinstitut Integral eine repräsentative Studie veröffentlicht, die sich mit der finanziellen Welt von Selbständigen befasst. Fast zwei Drittel der Befragten sparen mehr als fünf Prozent ihres Gewinns. Jedoch wissen acht von zehn Selbständigen nicht, wieviel Geld sie genau brauchen, um ihren derzeitigen Lebensstandard im Ruhestand beizubehalten.

Gleichzeitig ist die Hoffnung für die Zukunft unter Selbständigen in Österreich nicht gerade groß. Ungefähr die Hälfte der Befragten gibt an, sich Sorgen über ihre finanzielle Zukunft zu machen. 58 Prozent davon sind Frauen. Die Zufriedenheit über die Beratung über Investmentprodukte für Selbständige ist genau zweigeteilt – signifikant zufriedener damit sind jedoch Menschen, die angegeben haben, im letzten Jahr 30.000 Euro oder mehr Gewinn eingefahren zu haben.

Paragraf-14-Investmentfonds als Steuersparer

Auch Selbständige, die über die Möglichkeit von sogenannten „Paragraf-14-Investmentfonds“ Bescheid wissen, geben sich in diesem Bereich deutlich sicherer. Diese Investmentfonds zeichnen sich dadurch aus, dass ein Gewinnfreibetrag von bis zu 45.350 Euro steuerfrei investiert werden kann, wenn der Fonds gewissen Anforderungen entspricht. Laut Studie nutzen fast zwei Drittel der Paragraf-14-Anleger diese Möglichkeit, um Steuern zu sparen.

Das Startup Froots präsentierte gestern einen auf ETFs basierten, breit gestreuten Fonds, der diesen Anforderungen entsprechen soll – und somit steuerbegünstigtes Investieren für Selbständige ermöglichen soll. Nach vier Jahren kann das investierte Kapital aus diesem Fonds entnommen werden. In Kooperation mit der HDI Leben kann der Bestand anschließend in eine breitgestreute fondsgebundene Lebensversicherung angelegt werden, um auch langfristige Finanzplanung zu ermöglichen. Froots selbst bezeichnet die präsentierte Anlagemöglichkeit als „steueroptimierte Altersvorsorge“.

Michael Miskarik (HDI Leben) David Mayer Heinisch (CEO froots), Christian Wagner (HDI Leben) stehen vor einer Videowall
vlnr: Michael Miskarik (HDI Leben) David Mayer Heinisch (CEO froots), Christian Wagner (HDI Leben) (c) froots

Ziel: Über der Inflation liegen

Die All-in-One Kombination von “Froots Multi Asset §14” und der fondsgebundenen Lebensversicherung von HDI Leben soll ab Mitte Oktober verfügbar sein. Das Renditeziel des Multi Asset Fonds soll über der Inflation liegen, die nach Erwartungen von Froots in den nächsten Jahren etwa zwei bis drei Prozent betragen soll. Das Zielvolumen für die nächsten drei Jahre wurde im dreistelligen Millionenbereich beziffert.

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Neues OpenAI-Modell o3: “Befinden uns auf neuem Terrain”

OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?
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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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