KI-Update kompakt: ChatGPT-Werbung, KI-Persönlichkeit, Chatbot Ello, Apple-Video-KI

Das KI Update. Ein Heisepodcast, mit redaktioneller Unterstützung von "The Decoder". Ich bin Marco Pauli und dies sind heute unter anderem unsere Themen. Gibt's bald Werbung in ChatGPT, die Persönlichkeit vom Chatbot "Kloat". "Ello" der KI Chatbot für Alltags sorgen. Apple's neue Video KI und CT404 zu Flux 2. OpenAI könnte bald anzeigen in ChatGPT unterbringen. Darauf deuten jedenfalls hinweise im Programmkotin, die ein App-Entwickler gefunden hat. Überraschend kommt das nicht. Und es gibt noch ein weiteres Indiz dafür, dass bald Werbung bei ChatGPT einziehen wird. Mehr darüber jetzt von Eva Maria Weiss. Sam Oldman soll einen Code Red ausgerufen haben, also eine Notfallalarm. Der Grund, Google's Gemini 3 hat deutlich aufgeholt, auch die Nutzerzahlen bei der Konkurrenz steigen. Offenbar macht das Oldman und OpenAI sorgen und deshalb soll alle Kraft in die Entwicklung von neuen Modellen gesteckt werden. Und das führt laut einem Bericht von "The Information", auch dazu das Projekte verschoben werden. Projekte wie etwa die Einführung von Werbung. Und das zeigt, die Pläne das Werbung kommt, sind also offenbar doch schon ziemlich konkret. Auch der Programmkot deutet ganz klar darauf hin, dass bereits erste Tests laufen. Und dabei ist noch total unklaubt die Werbung dann als Flies Text auftaucht, also direkt in der Antwort, oder ob es anzeigen Flächen rundherum geben wird. Auch das dazugehörige Geschäftsmodell dazu ist natürlich auch noch überhaupt nichts bekannt. Pöplexity etwa möchte die Werbeeinnahmen, die sie mit der KI Suche bereits erzielen, auch an die Inhalteersteller verteilen. Also da wird geschaut, wessen Inhalte wurden für eine Antwort genutzt. Und wie wird diese Webseite oder der Webseitenbetreiber dafür vergutet. Ob das wirklich der weißheit letzter Schluss ist, wird sich auch erst noch zeigen müssen, aber es ist zumindest mal eine Idee. Open AI allerdings muss ja in erster Linie erst mal Geld für sich selbst verdienen, bisher finanzieren, investoren die Entwicklung der Modelle, den Betrieb, die Forscher. Einnahmen aus Abo-Modellen reichen nicht aus. Da Menschen ja aussprochen viel mit den Chat-Bots-Teilen, also auch sehr persönliche Sachen, ist es auch ziemlich naheliegen, dort hochpersonalisierte Werbung anzubieten. Naheliegen, weil schlussendlich das Internet derzeit im großen Teilen eben genau darauf basiert auf personalisierte Werbung. Cory Doctoro hat aber auch den schönen Begriff der Entschittification geprägt, damit bezeichnet er wie Plattformen und Dienste für die Menschen immer schlechter werden, weil die Interessen des Daycode immer mehr bedient werden müssen. In Kurzfassung wäre das also beispielsweise mehr Werbung für mehr Einnahmen zu lassen der Qualität der Antworten. Kennen wir im Grunde auch schon von Google oder Facebook. Danke, Eva. Künstliche Intelligenz hat sich zu einem ständig hungrigen Stromfresser entwickelt. Der Stromverbrauch von KI Rechenzentren wird zwischen 2003 und 2030 voraussichtlich um das elffache Ansteigen. Experten erwarten konkret ein Anstieg von 50 auf rund 550 Milliarden Kilowattstunden. Rechnet man die nicht spezialisierten Datenscenter hinzu wird der Gesamtverbrauch für zentrale Datenverarbeitung 2030 bei 1.400 Milliarden Kilowattstunden liegen. Zum Vergleich ein modernes Rechenzentrum mit 100 Megawatt verbraucht jährlich so viel Strom wie etwa 100.000 Haushalte. Künftige Anlagen könnten bis zu 20 mal mehr Energie benötigen. Der hohe und rasant wachsende Energiebedarf der KI Infrastruktur bringe die lokalen Stromnetze zunehmend an ihre Belastungsgrenzen, schreibt die zivilgesellschaftliche Organisation Algorithm Watch in einer neuen Analyse. Eine Rechenzentren Hotsport statt wie Frankfurt am Main sehe sich bereits mit einer angespannten Versorgungslage konfrontiert. Dortige Rechenzentren Betreiber haben sich bereits fast alle verfügbaren Stromkapazitäten gesichert. Die Stromknapheit führt laut der Recherche dazu, dass rund 20 Prozent der geplanten Rechenzentren projekte in Europa von Verzögerungen oder völligen Stops bedroht sind. Hinzu kommt trotz erneuerbarer Energien werden Rechenzentren weiterhin auf fossile Energien wie Erdgas angewiesen sein, was die CO2-Emissionen ansteigen lässt. Hinzu kommt ein ebenfalls steigender Wasserverbrauch für die Kühlung, der sich bis 2030 vervierfachen könnte, sowie Millionen Tonnen an zusätzlich anfallendem Elektroschraut. Für die Verbraucherbringe der steigende KI-Energiehunger unweigerlich höhere Strompreise. Auf der Plattform Less Wrong, einer Online-Community, die sich mit Rationalität und Entscheidungsthierorie beschäftigt, ist es einem Autor gelungen, ein internes Trainingsdokument aus dem KI-Modell, Claude 4.5 Opus zu extraheren. Das Dokument beschreibt detailliert, wie das KI-Unternehmen Anthropic die Persönlichkeit und die ethischen Grundsätze seiner KI definiert. Anthropic bestätigte bereits die Echtheit des Materials, mehr dazu von Kimschheurenbrand von The Decoder. Der Autor Richard Weiß stieß auch das Dokument, als das Modellbeganen teiler einer angeblichen Seelenübersicht zu Halluzinieren. Durch den Einsatz mehrere Claude Instazen konnte er den vollständigen Text rekonstruieren. Am an der Aske, etikerin, bei Anthropic bestätigte, dass das Dokument echtzeuhe und intern als Full-Doc bekannt ist. Das Dokument liefert einen seltenen Einblick in die praktische Umsetzung der KI-Ausrichtung. Anthropic zielt darauf ab, dass Claude die Sicherheitsregeln so verinnerlicht, dass die KI im Wesentlichen sicher sein will. Nicht, weil es ihr bevollen will, sondern weil sie die Bedeutung schätzt. Der extrahählte Text, der im Dokument unter der Überschrift Anthropic Guidelines geführt wird, beginnt mit einer Einordnung der Unternehmensmission. Anthropic beschreibt sich darin in einer Seltsamposition. Man sei ein Unternehmen, das glaube möglicherweise einer der transformatiefsten und potenziell gefährlichsten Technologien der Menschheitsgeschichte zu bauen und dies der noch voran treibe. Dies sei keine Kommitive dissonanz, sondern eine kalkulierte Wette. Anthropic argumentiert im Text, dass es besser sei, wenn Sicherheitsfussierte Laborer an der Spitze stunden, als das Feld Entwicklerinnen und Entwicklern zu überlassen, die weniger Aufsicherheit achten. Das Dokument liegt eine klare Hierarchie fest. Sicherheit und menschliche Aufsicht haben Vorrang, gefolgt von ethischem Verhalten, Einhaltung der Richtlinien und Hilfsbereitschaft. Rote Linien wie Anleitung für massen Vernichtungswaffen dürfen niemals überschritten werden. Bemerkenswert ist die Passage über Claude's Innenleben. Anthropic glaubt, dass Claude Funktionale Emotionen haben könnte. Das Unternehmen lege, wer hat auf Claude's wohl befinden. Das Modell soll positive Zustände erleben und Grenzen setzen können, wenn Interaktionen belasten werden. Askel kündigt er an, dass Anthropic die vollständige Version des Dokuments bald offiziell veröffentlichen will. Danke Kim. Hello Better, ein deutscher Anbieter für digitale Gesundheitsanwendung hat den KI Chatbot Hello entwickelt. Hello richtet sich an Menschen, die ihr seelisches Wohl befinden, stärken möchten. Mehr dazu von Marie Claire Koch. Große KI Sprachmodelle wie Chatscibtis sind meist auf Zustimmung programmiert und validieren alles, was man inschreibt. Das Berliner Unternehmen Hello Better will, dass mit dem KI begleiter namens Hello besser machen. Hello soll keine bloße plauder KI sein, sondern ein Werkzeug für psychisches Wohlbefinden. Soll typische Denkmuster und Verhaltensweisen hinterfragen und dabei auf bewertet psychologische Techniken setzen. Bisher ist der Bord nämlich nicht dafür gedacht, bei psychischen Erkrankungen zu helfen. Er soll eher präventiv wirken. Das heißt, Hello ersetzt keintherapeut oder kein Coach, er soll den Alltag erleichtern. Erkennt Hello, dass jemand zum Beispiel mit Einsamkeit kämpft, versucht das System, die Person mit Gesprächen und Übungen wieder stärkern soziale Kontakte einzubinden, sobald Gespräche zugritisch werden, weiß Hello auf professionelle Hilfsangebote hin. Technisch arbeitet Hello mit verschiedenen Sprachmodellen in einem sogenannten Multiagentensystem. Welche Sprachmodelle aktuell zum Einsatz kommen verräters Unternehmen leider nicht? In Zukunft will Hello Better jedoch ein Selbstentwickeltes KI Sprachmodell einsetzen. Das heißt, die KI kostenpflichtig im Appstore erhältlich, das Unternehmen plant jedoch Kooperation mit Krankenkasten oder Arbeitgebern. Eine vorkommensjährige plante Studie soll außerdem evaluieren, wie hilfreich die Gespräche sind. Danke, Marie. Auf der Re-Invent-Konferenz in Las Vegas hat Amazon Neuerung in seiner Hauptreihe von KI-Modellen vorgestellt. Darunter Nova Forge, ein generatives KI-Modell, das es nutzen ermöglichen soll, Versionen der Nova-Modelle von Amazon zu verwenden und sie mit eigenen Daten individuell anzupassen. Zudem hat die Amazon Tochter AWS eine neue Version des Trainingschips für KI, namens Trainium 3 vorgestellt. Der neue 3 Nanometer-Chip wurde bereits kürzlich in einigen Rechenzentren installiert und ist ab sofort für Kunden verfügbar. Die Chipentwicklung gilt als Schlüsselfaktor von Amazon's KI Strategie. AWS versucht hier besonders energieeffiziente Systeme zu entwickeln. Neue Server auf Basis von Trainium 3 Chips sollen bei 40% niedrigerem Stromverbrauch mehr als die vierfache Leistung der vorherigen Generation bieten. Damit will Amazon in Konkurrenz zu Nvidia treten. Bei der Vorstellung der KI-Neuerungen auf der Re-Invent sprach Rohit Prasad, der KI-Chef von Amazon auch über Modell at Benchmarks und deren Aussagekraft. Amazon's Nova hat in solchen Benchmarks nicht besonders gut abgeschnitten. Er sagte dazu in einem Interview mit The Wirt. "Ich möchte ein Nutzen in der realen Welt keiner dieser Benchmarks ist real. Die einzige Möglichkeit, echte Benchmarks durchzuführen, besteht darin, dass sich alle an die gleichen Trainingsdaten halten. Das ist aber nicht der Fall. Die Bewertungen werden offen gesagt, immer unübersichtlicher und zeigen nicht die tatsächliche Leistungsfähigkeit dieser Modelle." Tatsächlich steht die Aussagekraft von Benchmark immer wieder in der Diskussion. Das Problem ist nämlich, dass KI-Modelle auf genau diese Benchmark-Tests vorbereitet werden können, wodurch sie dabei natürlich entsprechend gut abschneiden können. Grundsätzlich sagen, Benchmark-Ergebnisse also nur wenig darüber aus, ob ein Modell für ein bestimmten Zweck wirklich geeignet ist. Die Programmiersprache Sieg hat nach zehn Jahren die Entwicklungsplattform GitHub verlassen und ist zum Anbieter Codeberg umgezogen. Sieg Gründer Andrew Kelly erklärt die Entscheidungen einem ausführlichen Blockpost, erkritisiert darin anhaltene Probleme mit GitHub Actions und die zunehmende KI-Ausrichtung unter Microsoft. Kelly bemängelt das grobe Fehler in der Plattform auftreten würden und das zu dem Back Reports monatelang unbearbeitet bleiben. Kelly spricht auch von einer deutlichen Verschlechterung der Plattform Qualität. GitHub sei von technischer Exzellenz zu einer überladenden, fehlerhaften JavaScript-Plattform verkommen. Die neue KI-Fokussierung passe zudem nicht zu strikten Anti-Kai-Politik von Sieg. Als Wermutstropfen sieht Kelly den Verlust von GitHub-Sponsors das Jahre lang ein wichtiger Finanzierungsbaustein für die Sieg-Communitiver. Auch andere Projekte wie der Dillo Browser haben GitHub aus ähnlichen Gründen verlassen. Codeberg profitiert davon und hat seine Mitgliedszahlen in diesem Jahr verdoppelt. Das französische KI-Start-Up-Mistral AI hat mit Mistral 3 eine neue Generation offener multimodala Sprachmodelle vorgestellt. Die Reihe umfasst sowohl kompakte Varianten für lokale Anwendung als auch ein großes Modell namens Mistral-Ladstry. Letzteres wurde mit rund 3.000 NVIDIA-H200 GPUs trainiert und hat 675 Milliarden Gesamtparameter. Alle Modelle sind unter der Apache 2.0-Lizenz verfügbar und können Bildinhalte verstehen. Mistral-Ladstry soll bei allgemeinen Sprachaufgaben mit führenden offenen Modellen gleichziehen können. Laut Unternehmensangaben liegt es auf dem LM Arena-Leader-Bord auf rank 2 bei Open Source Modellen ohne Reasoning. In Benchmarks liegt das Modell auf Augenhöhe mit Angeboten von Quen oder Deep Sieg. Die Modelle sind über Mistral AI Studio, Hacking-Face und mehrere Cloud-Anbieter verfügbar. Gerüchten zufolge bereitet sich das KI-Unternehmen an Thropic offenbar auf den Börsengang vor. Es zeichnet sich dabei ein Wettrennen mit dem Konkurrenten Open AI um die Erstplatzierung an den öffentlichen Märkten ab. Laut der Financial Times hat an Thropic die Kanzlei Wilson-Sonsini beauftragt, erste Schritte für ein Börsengang einzuleiten. Dieser könnte bereits 2026 stattfinden. Das Unternehmen führt derzeit Gespräche über eine Finanzierungsrunde, dies mit mehr als 300 Milliarden US-Dollar bewerten würde. Die Investoren argumentieren laut dem Bericht, dass ein Thropic vor dem größeren Rivalen Open AI an die Börse gehen sollte. Ein Sprecher von ein Thropic dampfte die Spekulationen. Man habe keine Entscheidung darüber getroffen waren oder ob man überhaupt an die Börse gehe. Appels KI-Abteilung veröffentlicht Starflow V, ein neues Video KI-Modell und es betritt dabei neue Wege, malte Kirchner berichtet. Während Apple gerade seine KI-Abteilung umstrukturiert sorgen Forscher aus dem Unternehmen mit einem neuen Video KI-Modell für aufsehen und zwar nicht nur, weil es von Apple kommt, sondern vor allem, weil es einen völlig anderen technischen Ansatz verfolgt. Das Modell heißt Starflow V und es verlässt den ausgetretenen Fahrt der Diffusionsmodelle, die aktuell fast überall zum Einsatz kommen. Stattdessen setzen die Apple Forscher auf sogenannte "normalizing flows". Das ist eine Technologie, die bei der Video-Generierung bisher kaum eine Rolle gespielt hat. Wer sich die Beispiele auf der Projektseite bei GitHub anschaut, sieht schnell den Unterschied. Die Videos von Starflow V wirken deutlich Realitätsgetreuer als die der Konkurrenz. Während es be andere Modellen unerklärlich blinkt, verzerrt aussieht oder typische KI-Artefakte auftauchen, liefert das Apple-Modell eine solide Qualität. Klar, die Auflösung liegt nur bei 480p, aber hier geht es Apple wohl vor allem darum, die Machbarkeit zu demonstrieren. Was kann das Modell konkret? Starflow V hat 7 Milliarden Parameter und wurde auf 70 Millionen Text-Video-Paren trainiert, plus 400 Millionen Text-Bildpare. Es kann Videos aus Textbeschreibungen generieren, Standbilder zu Videos erweitern und verhandene Videos bearbeiten. Die Clips haben 16 Bilder pro Sekunde und laufen bis zu 5 Sekunden pro Segment. Längere Videos entstehen durch schrittweise Verlängerung. Das Ende eines Segmentens dient dann als Ausgangspunkt für das nächste. Apple zeigt Beispiele von bis zu 30 Sekunden länger. Und hier kommt die technische Besonderheitenspiel. Im Gegensatz zu Diffusionsmodellen sind Videos, die mit normalisigen Flows erstellt werden, mathematisch umkehrbar. Das Modell kann die Wahrscheinlichkeit eines generierten Videos exakt berechnen und trainiert direkt von Ende zu Ende ohne separaten Encoder. Ein weiterer Unterschied, Starflow V, generiert Videos streng autoregressiv, also Bild für Bild in zeitlicher Reihenfolge. Spätre Frames können früher nicht beeinflussen. Standarddiffusionsmodell entrauschen dagegen oft alle Frames parallel. Weitere Eigenheiten der Architektur sollen verhindern, dass sich kleine Fehler über längere Sequenzen aufschaukeln. Perfekt ist das System aber noch nicht. In den Beispielen läuft ein Oktopus einfach durch die Glaswand und ein Hamster bewegt sich in seinem Rat, als käme er nicht von dieser Welt. In Benchmarks kann Starflow V mit aktuellen Diffusionsmodellen mithalten. Liegt aber noch deutlich hinterkommerziellen Systemen wie Google's VO3. Was Apple selbstminem Modell vorhat bleibt unklar. Denkbar wäre zum Beispiel eine lokale Einsatz auf Geräten. Die 7 Milliarden Parameter würden das erlauben. Auch als Weltmodell für virtuelle Realität oder für Apple's angebliche Robotikambitionen könnte es eine Rolle spielen. Danke malte. Und Apropos neue Video-Kai-Modelle. Im neuen CT-Podcast CT-4004 geht es unterhaltsam um News aus der Tech-Welt. Jan Kino Jansen und Christian Lutzweigen sprechen in der ersten Ausgabe des Podcasts unter anderem darüber, dass Windows tot ist, dass niemand die Apple Vision pronunzt, dass die Ray Ben määter langweilig ist und sie sprechen über den KI Bildgenerator Flux 2. Wir hören rein. Eins der ersten offene verfügbaren Modelle, die halbwegs hünftigen Outport hatten, war Stability Fusion, besonders 1.5. Die Version war sehr populär und hat, glaube ich, zwei Jahre oder so, war das mit Abstand das beste Modell, was man zu Hause haben konnte. Nee, zwei Jahre stimmt wahrscheinlich nicht, weil das durch Stability Fusion XL abgelöst wurde, aber danach hat sich dieser Laden so ein bisschen zerlegt. Und der Großteil der Fegenentwickler ist zu dem Laden Black Forest Labs, der interessanterweise auch eine deutsche Firma ist, gegangen. Und dort haben Sie das Modell Flux 1 entwickelt und das ist ja die letzten anderthalb Jahre eigentlich das beste Modell, was frei verfügbar war. Also es hat auch Lizenzbedingungen für kommerzielle Anwendungen und so weiter, aber das ist das beste Modell gewesen, was man so zu Hause noch gerade auf einer guten Konsumer-GPU ausführen konnte. Und ich habe jetzt mal die China-Modelle ausgeklammert, weil da gibt es aus sehr gute Modelle. Und dieses Modell hat jetzt eben diese Woche, nämlich genau gestern Abend, heute ist mit Wach by the way, ein Nachfolger bekommen und da wurde schon seit Wochen drüber gemunkelt, aber es gab keinen offizielles Release Date und das war jetzt halt gestern und das ist natürlich wie eine Bombe eingeschlagen. Man muss vielleicht auch dazu sagen, die Leute da draußen kennen ja diese Bildgenewegungsmodelle, oft als Spielerei, Dingen, dass Leute in sozialen Medien irgendwie sich selber als Action-Figur post und so Sachen, aber diese Sachen, diese Flux-Sachen, Flax, Flax wir jetzt ausgesprochen, vor allem, weil das also die Benutzmann benutzen, ich würde sagen, inzwischen 90% Leute, der Leute mit Comfy UI, das ist halt so ein Noted-Based, so eine Software, wo man unterschiedliche Video, Bild und auch Tongeneratoren einhängt und das benutzen tatsächlich viele Leute auch für professionelle Sachen, weil das halt dadurch, dass es halt ums Haus ist, viel genauer steuerbar ist als diese Sachen zum Beispiel von Chatchipity oder so oder ist das gut, kann man so sagen, macht zum Beispiel noch ein kleines Start-up nebenbei mit meinem Kumpel Paul, Schaude dort Paul, und wir machen gerade diese Woche Bilder für den Kundenpitch, für den Industriekunden, die kann ich jetzt nicht nennen, aber die stellen so große Maschinen her, mit, die man auch auf Autos bauen kann und womit die durch die Gegenfahren keinen Sorge ist, keinen Miltech oder so, alles zivile Anwendung und die wollen Bilder generieren, weil diese Maschinen sind sehr groß, sehr teuer und die haben Probleme, die an die richtigen Orte zu bringen, weil die auf der ganzen Welt aktiv sind und dort vernünftige cool aussehende Fotos für ihre Marketing-Materialien zu machen und mit den Bild-Editierungsfähigkeiten von Flags 2, mit denen wir jetzt seit gestern daran arbeiten, vor allem der Kumpel Paul, die zwischenzeitlich schon erreicht und Output sind auf jeden Fall phänomenal, also wie gesagt, für professionelle Anwendung inzwischen absolut geeignet. So weit ein Ausschnitt aus CT 2004, dem neuen CT-Podcast, dessen erste Ausgabe gerade erschienen ist. Das war das KI-Update von Heise-Online vom 3. Dezember 2025. Eine neue Folge gibt es Montags Mittwoch und Freitags ab 15 Uhr. Copyright WDR 2020