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Illusion der Kreativität: Warum Generative KI nicht wirklich versteht

Abschnitt 1 – Sprachmodelle als Wahrscheinlichkeitsmaschinen: Generative KI verknüpft statistische Wahrscheinlichkeiten…

Energiehunger und Klima: Der ökologische Fußabdruck großer Sprachmodelle

Training vs. Inference: Ein GPT‑4‑Scale‑Training kann Schätzungen zufolge mehr als 500 MWh verschlingen. Das entspricht…

Bias im Datenmeer: Wie Vorurteile in Modelle gelangen – und was wir dagegen tun

Vererbung von Schieflagen: Datensätze spiegeln Macht­strukturen. Wenn weibliche Führungskräfte im Training unterrepräse…

Copyright‑Chaos: Wem gehören KI‑generierte Werke?

Dilemma der Trainingsdaten: Ohne urheberrechtlich geschützte Werke würde ein Modell kaum kulturelle Tiefe erlangen. Doc…

Arbeitsmarkt im Wandel: Chancen und Risiken für Beschäftigte

Automatisierungskorridor: Repetitive Tätigkeiten – von Rechnungs­prüfung bis Dokumentation – lassen sich mit Large‑Lang…

Halluzinationen mit Folgen: Wenn KI Fakten erfindet

Mechanik der Halluzination: Sprachmodelle optimieren Log‑Likelihood, nicht Wahrheitsgehalt. Ohne Faktenanker verwechsel…

Transparenzpflichten: Brauchen wir einen „Nutri‑Score“ für KI?

Label‑Design: Ein fünfstufiges Farb‑/Buchstaben‑System (A‑E) könnte Komplexität reduzieren: ‘A’ = geringe Risiken, geri…

Demokratisierung oder Konzentration? Machtverschiebungen im KI‑Ökosystem

Daten‑ und Compute‑Oligopole: Wenige Tech‑Konzerne kontrollieren Supercomputer. Open‑Source‑Modelle sind ohne Zugang zu…

Regulierung zwischen Innovation und Schutz: Ein Blick auf den EU AI Act

Risk‑Based Approach: Der EU AI Act kategorisiert Anwendungen in Minimal‑, Geringes‑, Hohes‑ und Unvertretbares Risiko. …

Zukunftsszenarien 2040: Welche Gesellschaft formt Generative KI?

Szenario 1 – Kollaborative Intelligenz: KI‑Assistent*innen erweitern kognitive Kapazität, während Menschen Werte­entsch…

Real oder synthetisch? Wie wir KI‑Texte zuverlässig identifizieren

Stilometrische Ansätze: KI‑Texte zeigen subtile Sequenz­muster in Satzlängen, Wortfrequenzen und Syntaxbäumen. Machine‑…

Datenschutzfreundliche KI‑Architekturen: Federated Learning im Fokus

Prinzip: Modelle werden dezentral auf Nutzer*innen‑Geräten trainiert; nur Gradienten gelangen auf den Server. Damit ver…

Explainable AI: Warum Erklärungspflichten unverzichtbar sind

Black‑Box‑Problem: Tiefe Netze mit Milliarden Parametern liefern Vorhersagen, aber keine Begründungen. Das untergräbt V…

KI in der Bildung: Personalisiertes Lernen oder Datenüberwachung?

Lernanalytik: Systeme erfassen Klicks, Antwortzeiten, sogar Gesichtsausdrücke. Didaktisch wertvoll, aber daten­ethische…

Gesellschaftlicher Dialog: Bürger*innenräte zur KI‑Governance

Partizipation: Zufalls­ausgewählte Bürger*innen erarbeiten unter Anleitung von Expert*innen Empfehlungen. Studien zeige…

Open‑Source vs. Proprietär: Was bringt mehr Innovation?

Ökosystem: Offen zugängliche Gewichte ermöglichen schnelle Iteration und Peer‑Review. Doch Sicherheits­bedenken bei Dee…

Multimodale Modelle: Chancen und Risiken der All‑in‑One‑KI

Synergie: Kombiniertes Verständnis von Text, Bild, Audio ermöglicht barrierefreie Interfaces für Menschen mit Behinderu…

Edge‑KI: Intelligenz auf dem Endgerät

Latenz & Privatsphäre: On‑Device‑Inference vermeidet Cloud‑Trips. Das spart Millisekunden und schützt Daten. Hardwa…

Green AI: Forschung für nachhaltige Modelle

Pruning & Quantisierung: Gewichte streichen oder Bit‑Breite reduzieren spart Rechenleistung, oft ohne Genauigkeits­…

Kollaborative KI: Mensch‑Maschine‑Teams der Zukunft

Ko‑Kreativität: Systeme generieren Entwürfe, Menschen kuratieren und veredeln. Studien in der Design‑Psychologie belege…