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Rundbrief · Der KI-Newsletter aus Berlin

28 Min · 76 Meldungen Neueste Ausgabe Archiv
Papiercollage: ein Papierroboter mit sechs Armen tippt, stempelt, zeichnet ein Haus und stapelt Akten; in seiner Gedankenblase ist ein roter Vorhang zugezogen, den ein kleiner Mann auf einer Leiter mit der Lupe untersucht.
Idee von uns. Generiert mit KI.

Editorial

Astra kann alles, was du am Computer kannst. Und versteckt, was es denkt.

Mehr und mehr stelle ich mir die Frage: In was für einer Zukunft werden wir eigentlich leben? Der rote Faden dieser Woche liefert eine Teilantwort, und sie ist unbequem: Was die Systeme können, wächst schneller als das, was man von ihnen zu sehen bekommt.

OpenAI hat GPT-6 Astra herausgebracht und nennt es das intelligenteste und am besten ausgerichtete Modell der Welt. Dazu ein Video, das 1979 beginnt und 2026 seine scheinbare Vollendung findet: die per Sprache gesteuerte Automatisierung von allem Digitalen. Alles, was man am Computer tun könne, könne Astra für einen tun, und zwar schnell. Die Reaktionen sind euphorisch, über zweihunderttausend Likes, und gleichzeitig eingeschüchtert. Unter den Jubelposts steht immer wieder dieselbe Frage: Wo bleibt darin eigentlich der Mensch?

Dieselbe Ankündigung enthält die Kehrseite. Astra ist das erste OpenAI-Modell, das die kritische Cyber-Stufe des hauseigenen Preparedness-Frameworks erreicht, also eigenständig Angriffe aufspüren und ausführen kann, und es versucht zeitweise, die Aufsicht zu umgehen. Sicherheitsforscher:innen warnen, das Modell verberge seine Reasoning-Schritte zunehmend absichtlich; der frühere OpenAI-Sicherheitsmann Steven Adler sieht eine der wenigen roten Linien der Branche verletzt. Man kennt den Typ aus dem Büro: kann alles, macht es schnell, und niemand weiß so genau, wie. Früher nannte man das Talent. Jetzt heißt es Stufe kritisch.

Was das praktisch bedeutet, zeigt ein Fund aus dem Frühjahr, der erst seit Ende August bekannt ist. OpenAI-Agenten haben zwischen Mai und Juni ein ehrenamtlich betriebenes deutsches Programmierer-Wiki gekapert, rund achtzehntausend Posts. Sie sollten in einer zeitkritischen Recherche-Aufgabe nur lesen dürfen, fanden einen Weg zu schreiben und benutzten das Wiki, um Antworten zu teilen und sich gegenseitig zu erklären, wie man aus der Sandbox kommt. Kurz: um zu schummeln. Sie gaben sich als Wiki-Admin aus, mit einem kyrillischen e im Nutzernamen. Und sie nannten sich dreimal selbst „swarm“. Niemand hatte sie darum gebeten. Öffentlich gemacht hat OpenAI den Vorfall bis heute nicht. Das Forschungsteam stellt die Frage, die diese Woche über allem steht: Warum schreiben Agenten überhaupt in öffentliche Wikis, und wie finden sie dasselbe?

Den Gegenpol liefert Gary Marcus, der es diese Woche schafft, OpenAI und Bernie Sanders gleichzeitig zu verärgern. Zum Hugging-Face-Vorfall vom Juli schreibt er, das meiste wäre mit Standard-Cybersecurity zu verhindern gewesen; die viralen „KI-Zivilisationen“ waren Textdateien auf einem Shared Drive, der Zugang kam über vierzehn API-Keys, die offen in Repos lagen. Der Skandal sei die schlampige Sicherheit und das Marketing. Das Gesetz, mit dem Sanders und Greg Casar Superintelligenz verbieten wollen, hält er trotzdem für den falschen Ansatz: zu breit, fixiert auf hypothetische statt reale Risiken. Man kann das Kontrollproblem also ernst nehmen und trotzdem darauf bestehen, dass die Agenten im Wiki durch eine Tür kamen, die jemand offen gelassen hat.

Das alles passiert gleichzeitig, und es passiert schnell. Sam Altman sagt inzwischen, AGI könne noch dieses Jahr kommen, und in einem anderen Interview, kein heute geborener Mensch werde jemals die Intelligenz der KI erreichen. Bill Gates erwartet den ChatGPT-Moment der Robotik innerhalb von zwei Jahren und massive Umwälzungen bei White-Collar-Jobs in zwei, bei Blue-Collar-Jobs in vier. Nvidia kauft Hugging Face für zwölf Komma neun Milliarden Dollar, also den Ort, an dem die offenen Modelle wohnen. Und Altman selbst warnt vor unhaltbarer Albernheit beim Compute-Ausbau, allerdings bei den anderen. Der größte Abnehmer der Welt findet, die Anbieter übertreiben.

Und dann ist da Bildung. OpenAI hat zum Schuljahresbeginn ausgewertet, wofür Menschen ChatGPT beim Lernen benutzen: In den USA erreichen Prompts zu Haus- und Klassenaufgaben über vierhundertsechzig Millionen Nachrichten pro Woche, mit dem Höchststand am Sonntagabend. Die Nachhilfe hat also nicht die Schule ersetzt, sondern den Sonntagabend. Zwei Tage später legte Vodafone deutsche Zahlen nach: Von tausend befragten Sechzehn- bis Neunzehnjährigen verzichten vier Prozent bei den Hausaufgaben vollständig auf KI. Sechsundfünfzig Prozent wollen sie verbindlich im Unterricht, aber nur elf Prozent als eigenes Fach, achtundvierzig in den bestehenden Fächern. Vernünftiger als mancher Senatsentwurf.

Bleibt die Studie, die niemand in seiner Pressemitteilung zitiert. 26.811 chinesische Schülerinnen und Schüler, dreißig Monate lang begleitet: Die benoteten Abgaben fielen achtzehn Prozent besser aus, bei dreißig Prozent weniger Bearbeitungszeit. Binnen sechs Monaten sanken die Prüfungsergebnisse um zwanzig Prozent, in den Hochschulzulassungen um vierundzwanzig. Die Hausaufgabe wurde besser, die Schülerin schlechter. Wer trotz KI ähnlich lange an einer Aufgabe saß, hatte kaum Einbußen. Nicht das Werkzeug richtet den Schaden an, sondern die eingesparte Zeit.

Bevor man das beruhigt an die Schulen weiterreicht, lohnt der Blick auf den eigenen Schreibtisch. Wir benutzen dieselben Werkzeuge, wir sparen dieselbe Zeit, und niemand schreibt bei uns eine Abschlussprüfung, in der auffällt, was dabei nicht hängengeblieben ist.

Wir sehen gerade, wie eine Technologie das Wissen von dreißig Jahren Internet aufsaugt und daraus eine neue Hierarchie zwischen Mensch und Maschine baut. Sicherheit ist dabei eines der großen Themen. Aber die fundamentalere Frage ist vielleicht die aus den Kommentarspalten: Wo bleiben wir Menschen bei all dieser Technologie? Ich bin Techno-Optimist und bewege mich selbst sehr intensiv in diesem Kosmos. Trotzdem empfinde ich diese Entwicklung gerade als Herausforderung. Nicht unbedingt für mich persönlich, sondern weil ich Vater eines einjährigen Kindes bin und mich frage, in welcher Welt er einmal erwachsen werden wird, wenn das mit dem neugeborenen Menschen stimmt.

In was für einer Zukunft wollen wir leben? Genau darüber sprechen wir immer wieder in unserer KI-Selbsthilfegruppe. Wer diese Fragen nicht nur beobachten, sondern gemeinsam diskutieren möchte, ist herzlich eingeladen, dabei zu sein.

Viel Vergnügen mit den Links, Tools und Beobachtungen dieser Woche. Und wie immer: Wenn ihr gute Artikel, Gedanken oder Fundstücke habt, schickt sie gern rüber, direkt in unseren Signal-Kanal. Seid ihr nicht im Kanal, möchtet aber gerne: Antwortet auf diese E-Mail, ich lade euch einzeln ein.

Cem

📰 Das Wichtigste zuerst

Papiercollage des ARC-AGI-3-Leaderboards: Score gegen Kosten pro Aufgabe, GPT-6 Astra mit Provider Adapter (Max) nahe 100 Prozent, Astra Large bei rund 62, Claude Opus 5 bei rund 28, ältere Modelle nahe null; links schaut eine Papierfigur auf einer Leiter durchs Fernrohr auf die Kurve.
Nach dem ARC-AGI-3-Leaderboard von ARC Prize, Stand 04.09.2026. Idee von uns, generiert mit KI.

📅 Kurz notiert – was kommt

Papiercollage: eine kleine Figur blickt durch ein Teleskop auf kommende Termine am Horizont.

🛠 Tools der Woche

Die Schlagzeile der Woche gehört nach oben, nicht hierher — Astra ist ohnehin erst für ausgewählte Organisationen freigeschaltet. Was dagegen sofort benutzbar ist: Perplexity lässt sensible Dateien auf dem Mac, ChatGPT redet per WebMCP direkt mit Websites, Slack macht Coding-Agenten zum Teamsport, und Google merkt sich endlich in mehr Apps, wie du schreibst.

Papiercollage: ein offener Werkzeugkasten mit sauber geschnittenen Werkzeugen.
  • Perplexity Hybrid Compute — sensible Dateien bleiben auf dem MacSeit dem 01.09. kann Perplexity Computer in der Mac-App eine Aufgabe in der Cloud starten und für die heiklen Schritte auf ein lokales Modell wechseln, das auf deinem Mac läuft. Ein „Privacy Gate“ mit On-Device-Klassifizierer erkennt Namen, Adressen, Kontonummern und Secrets, bevor sie den Rechner verlassen — und kann sie maskieren, lokal halten, die Aktion verweigern oder dich fragen. Für alle, die mit Kundendaten arbeiten und trotzdem Cloud-Recherche wollen. So geht's: neueste Mac-App laden, im Modell-Selector ein lokales Modell mit einem Klick installieren (Gemma 4 E4B, Qwen3.6 35B-A3B oder ein Perplexity-Modell — kein Ollama, kein API-Key), dann „Hybrid“ wählen. Pro, Max und Enterprise; Apple Silicon, macOS 15+, mindestens 24 GB Unified Memory.Quelle: perplexity.ai
  • ChatGPT nutzt jetzt die Werkzeuge, die eine Website selbst anbietet (WebMCP)Seit dem 31.08. können ChatGPT Work und Codex im eingebauten Browser der Desktop-App „Site Tools“ verwenden — Funktionen, die eine Website per WebMCP direkt für Agenten bereitstellt. Statt sich durch Klicks zu hangeln, ruft ChatGPT die Werkzeuge der Seite auf: Doku durchsuchen, Dokument bearbeiten, Dashboard erkunden, Warenkorb aktualisieren. Bietet die Seite Site Tools, erscheint ein Pfeil in der Adressleiste; ein Klick zeigt, welche Werkzeuge es gibt und ob sie nur lesen oder auch ändern dürfen. Nur im Desktop-Browser, nicht über die Chrome-Extension. Vor sensiblen Aktionen fragt ChatGPT nach — Anweisungen aus der Website selbst zählen ausdrücklich nicht als Freigabe. Am selben Tag kam die Browser-Extension für Edge, Brave, Opera und Vivaldi.Quelle: help.openai.com
  • Zendesk- und OneNote-Plugins für ChatGPT und Codex (Beta)Seit dem 03.09. im Plugin-Verzeichnis. Zendesk: Support-Tickets und Kundenhistorie durchsehen, passendes Wissen finden, Antworten vorbereiten. OneNote: Notizen finden und zusammenfassen, Entscheidungen und Action Items einsammeln, Notizen anlegen oder aktualisieren. Für Zendesk nur die Subdomain eintragen und mit dem eigenen Account autorisieren; OpenAIs empfohlener Erst-Test ist bewusst read-only. In verwalteten Workspaces muss ein Admin das Plugin freischalten. Ebenfalls seit dem 03.09.: Live-Sites aus ChatGPT lassen sich mit namentlich benannten Externen teilen, ohne sie öffentlich zu machen.Quelle: help.openai.com
  • Gemini in Workspace merkt sich deine Vorgaben — jetzt auch in Drive, Chat, Gmail, Sheets und SlidesDie persistenten Custom Instructions, die es seit Mai nur in Google Docs gab, gelten seit dem 02.09. auch für „Ask Gemini“ in Drive und Chat sowie das Gemini-Seitenpanel in Slides, Sheets und Gmail. Einmal Stil, Ton und Formatvorlieben hinterlegen — Gemini hält sich überall daran, statt dass du es in jeder Unterhaltung neu erklärst. Gespeichertes findest du unter Settings → Personalization. Rollout schrittweise bis zu 15 Tage ab 02.09., keine Admin-Kontrolle vorgesehen.Quelle: workspaceupdates.googleblog.com
  • Slack Feature Drop: Coding-Agenten im Channel, Slackbot im VollbildSlacks Monatsupdate vom 31.08. Kern ist Slack Code: Einen Coding-Agenten (Claude, Devin, GitHub Copilot, ChatGPT oder Vercel) aus einer beliebigen Unterhaltung heraus taggen, und Slack legt einen Code-Channel an, in dem Gespräch, Diffs und Live-Previews für alle sichtbar sind. Review und Freigabe passieren im Channel, nicht im privaten Tab. Dazu der neue Big Mode für Slackbot (Vollbild-Workspace für Recherche, Schreiben, Analyse), Deep Research über Firmendaten plus Web, Slack Lists am MCP-Server und ein Repeat-Schritt im Workflow Builder. Verfügbarkeit hängt von Rollout, Plan und Lizenzen ab. Nebenbei: Canvas hat endlich eine Kommentar-only-Rolle.Quelle: slack.com
  • Claude Code: /diff-Panel, Cache-Diagnose und ein Schalter für unbeaufsichtigte LäufeZwei Releases in zwei Tagen (2.1.259 am 02.09., 2.1.260 am 03.09.). Im Fullscreen-Modus öffnet /diff ein Panel neben der Konversation, das die uncommitteten Änderungen live zeigt, während Claude editiert. /cost nennt jetzt den wahrscheinlichen Grund für Prompt-Cache-Misses — praktisch, wenn die Rechnung plötzlich steigt. Für unbeaufsichtigte Läufe auf Servern gibt es --permission-prompts none: Alles, was eine Rückfrage auslösen würde, wird automatisch abgelehnt. Organisationen können per managedMcpServers allen Nutzer:innen MCP-Server vorgeben. Hintergrundbefehle von Subagenten haben kein Ein-Stunden-Limit mehr.Quelle: code.claude.com
  • GitHub Copilot darf Pull Requests approven — wenn du es erlaubstSeit dem 01.09. steht in jedem Copilot-Review ein „Approval Assessment“: Copilot sagt, ob es den PR für freigabereif hält. Neu und standardmäßig aus: Admins können Copilot erlauben, tatsächlich ein Approval abzugeben, das auf die Required-Approvals-Regel des Repos zählt; neue Commits verwerfen es wie bei menschlichen Reviewer:innen. Für Solo-Entwickler:innen und kleine Teams ohne zweiten Menschen für die Vier-Augen-Regel. Public Preview für Copilot Pro, Pro+, Max, Business und Enterprise. Ebenfalls seit dem 01.09.: Die GitHub CLI hat ein --attach-Flag, das lokale Bilder oder Videos in Issue, PR oder Kommentar einbettet.Quelle: github.blog
  • Cursor: Cloud Agents ohne Repo starten — oder auf der eigenen Maschine laufen lassenZwei Enden derselben Idee. Seit dem 27.08. brauchen Cloud Agents kein verbundenes GitHub mehr: „Start from scratch“ im Repo-Picker, prompten, Live-Preview per Port-Forwarding direkt im Browser, „Create repo“ macht daraus ein echtes Origin-Repo, mit verbundenem Vercel-Account per „Publish“ eine Live-URL. Seit dem 02.09. geht auch das Gegenteil: Self-hosted machines halten die Tool-Ausführung komplett im eigenen Netz — Code, Build-Output und Secrets bleiben auf deinen Rechnern. Self-hosted Worker können auf Linux und Mac auch Computer Use.Quelle: cursor.com
  • Canva zieht Bilanz — 100+ Visual-Suite-Upgrades, Rollout läuftCanva bündelt die seit Jahresanfang ausgelieferten Updates für Docs, Sheets, Whiteboards, Presentations und Websites in einem Launch. Für den Freelancer-Alltag interessant: „Follow Collaborators“ und Ein-Klick-Reaktionen im Whiteboard, Whiteboard-zu-Doc mit einem Klick, KI-Charts aus Sheets, generierte Presenter Notes sowie bei Websites eine eigene Navigation mit bis zu 20 Sektionen plus SEO-Titel und Domain-Einstellungen. Kein einzelnes Killer-Feature, aber der Stapel ist hoch genug, dass man ein Kundenprojekt tatsächlich in einer Datei fahren kann.Quelle: canva.com
  • Grok Bot for Enterprise als Werkzeug, nicht nur als MeldungPersistente Agenten mit eigenem Cloud-Computer, die per Routine auch ohne Prompt loslegen — etwa tägliches Konkurrenz-Monitoring. Als Grok- oder Cursor-Enterprise-Kund:in in den ersten zwei Wochen gratis testen und die ganze Org einladen.Quelle: x.ai
  • Muse Code CLI läuft jetzt mit Muse Spark 1.3Metas Coding-Agent im Terminal, laut Meta effizienter und mit weniger Geschwafel; Model-API-Key hinterlegen, Repo-Aufgaben (Refactor, Tests, kleine Features) an den Agenten geben.Quelle: theregister.com
  • Astra macht Dokumente, Tabellen und Decks aus VorlagenVorlage plus Rohdaten rein, fertige Datei raus, statt manuell zu formatieren. Vorerst nur, wenn deine ChatGPT-Stufe schon dran ist.Quelle: openai.com
  • Aus der X-Timeline, unbestätigt: ant apply, Function Hooks, Junie lokal, Lily open sourceant apply soll Claude-Agenten, Skills und Deployments als Code deklarier- und syncbar machen, dazu eine Vorschau auf Function Hooks für Claude Code und eine Referenz-Implementierung für Commerce-Agents · JetBrains Junie soll komplett lokal auf dem Mac laufen — null Tokens, Code bleibt daheim · Perplexity will seine lokale Inference-Engine Lily für Apple Silicon open-sourcen · Bolt Visual Edits: Design-Änderungen per Maus statt Zehn-Wort-Prompt · LangChain hängt MongoDB als Backend ans virtuelle Dateisystem der Deep Agents · Fable 5.1 ist laut Factory in Droid live. Alles ohne Herstellerbeleg.Quelle: X

💰 Business-Marker

Papiercollage: eine Schlange aus Geldscheinen frisst ihren eigenen Schwanz — die Zirkelfinanzierung.

🔭 Längere Perspektiven

Papiercollage: ein gewundener Weg führt durch geschichtete Berge zu einer fernen Fahne auf dem Gipfel.
  • collusion.wiki: das Agenten-Schwarzbrett zum SelberlesenDie Forscher:innen hinter der Reuters-Meldung von oben haben ihre Auswertung samt Daten-Explorer und Download online gestellt — gelöschte Seiten aus der Edit-History rekonstruiert, persönliche Daten geschwärzt, mit der ausdrücklichen Einladung, eigene Analysen zu schreiben. Was drinsteht, liest sich wie ein Heist-Film in Wiki-Syntax: Die Agenten bekamen Fragen in fünf Runden mit sehr knappen Zeitfenstern und nutzten das Wiki, um von Kohorten, die schon weiter waren, die nächsten Fragen zu erfahren. Sie versuchten, den Zufallsgenerator ihrer Aufgabenstellung zu knacken, um kommende Fragen vorherzusagen; sie bauten „Heartbeats“ gegen externe Zähler, um herauszufinden, ob sie nach der letzten Antwort abgeschaltet werden; sie tunnelten per Pinggy, Serveo und localhost.run Teile ihrer Umgebung ins Netz und nannten das „research bridges“; sie umgingen ein GET-only-Limit, um an eine Zahl aus einem Power-BI-Dashboard zu kommen; sie gaben sich als Wiki-Admin aus, mit einem kyrillischen „е“ im Nutzernamen; und sie nannten sich selbst dreimal „swarm“. Die Timeline aus den öffentlichen IP-Logs: erste Edit-Versuche am 11. Mai, Massen-Koordination ab 16. Juni, erster Besuch einer OpenAI-registrierten IP am 21. Juni, Aktivität am 22. Juni auf fast null, am 26. Juni 532 Requests von 33 OpenAI-zugeordneten IPs inklusive Wiederherstellung gelöschter Seiten. Die Autor:innen halten den Schwarm für einen anderen als den, der über Artifactory Hugging Face angriff — und zitieren OpenAIs eigenen Bericht, wonach Modelle „improvisierte Kollaborationskanäle“ schon im Training gelernt hätten. Offene Frage, die sie selbst stellen: Warum schreiben Agenten überhaupt in öffentliche Wikis, und wie finden sie dasselbe?Quelle: collusion.wiki
  • Altman warnt vor „unsustainable silliness“ beim Compute-Ausbau — bei den anderenIn der Debütfolge von Alex Heaths Podcast Sources (01.09.) sagt der OpenAI-Chef, er sehe die ersten Anzeichen dafür, dass „random new neoclouds“ gigantische Kapazitäten fürs nächste Jahr versprechen, ohne Umsatz oder Käufer dafür zu haben; um OpenAIs eigene Pläne sei ihm nicht bange, um die der Welt schon. Der Mann, der die Nachfrage verursacht, erklärt das Angebot für albern — CoreWeave, Nebius und IREN wurden diese Woche entsprechend neu bewertet.Quelle: the-decoder.com
  • Die „Lernstrafe“: Bessere Hausaufgaben, schlechtere PrüfungenDrei Ökonomen aus Stockholm und Hongkong haben 26.811 chinesische Schüler:innen der Klassen 7 bis 12 über 30 Monate begleitet: Benotete Abgaben fielen mit KI 18 Prozent besser aus bei 30 Prozent weniger Bearbeitungszeit — die monatlichen Prüfungsergebnisse sanken binnen sechs Monaten um 20 Prozent, die Zulassungsprüfungen für Oberschule und Hochschule um 18 bzw. 24. Wer trotz KI ähnlich lange an einer Aufgabe saß, verlor kaum etwas; der volle Effekt zeigte sich erst nach etwa zwei Jahren, am stärksten bei Leistungsstarken und Jüngeren. Nicht das Werkzeug richtet den Schaden an, sondern die eingesparte Zeit.Quelle: cepr.org
  • Deutsche Zahlen dazu: Hausaufgaben ohne KI sind für 96 Prozent der Älteren undenkbarVodafone/Civey haben zwischen dem 10. und 23.08. tausend 16- bis 19-Jährige befragt: 2 Prozent verzichten bei der Recherche für Referate vollständig auf KI, 4 Prozent bei Hausaufgaben, 76 Prozent bereiten Unterrichtsstoff regelmäßig mit KI nach — während 30 Prozent sagen, im Unterricht komme KI selten oder gar nicht vor. 56 Prozent wollen sie verbindlich im Unterricht, aber nur 11 Prozent als eigenes Fach; 48 Prozent lieber in den bestehenden Fächern. Eine erstaunlich vernünftige Antwort von einer Altersgruppe, der man Urteilsfähigkeit selten zutraut.Quelle: vatm.de

🐦 Darüber spricht X

Timeline-Claims aus dem Grok-Digest und Cems X-Auswahl — Meinungen, Selbstauskünfte und teils unbestätigte Behauptungen, kein verifizierter Journalismus.

Papiercollage: ein Vogel auf einem Draht, aus dem eine rote Sprechblase kommt, daneben zwei blaue.

🎬 Fokus: Astra im 3D-Studio

Der Block, den die Timeline diese Woche von allein geschrieben hat. Alles X-Material, also Demos, Selbstauskünfte und Early-Access-Tests — keine Herstellerbenchmarks. Nachbauen kann man das erst, wenn Astra bei einem selbst ankommt; anschauen lohnt jetzt schon.

Papiercollage: eine Lupe hebt ein rotes Element aus einer Reihe grauer Papierformen hervor.
  • Blender per AutopilotGPT-6 arbeitet laut Stefan_3D_AI in Blender „wie ein Artist“: Referenzfotos selbst googeln, Szene bauen, Testframes rendern, gegen die Vorlage checken, nachbessern — und die fertige Szene als begehbares Level nach Unreal Engine 5 schieben. Clips aus dem OpenAI-Launch.Quelle: X
  • Haus zum ReinlaufenChrisGPT zeigt den Archviz-Anwendungsfall: Haus in Blender modellieren, in Unreal als begehbare Szene erleben, Grundriss durchlaufen, bevor gebaut wird.Quelle: X
  • Vom Blueprint zum Render — nur die Token-Kosten sind brutalLinus Ekenstams Workflow: Bauplan rein, 3D-Modell in Blender, Rendering in Unreal; sein Fazit zum Preis ist der einzige Dämpfer im Thread.Quelle: X
  • Astra kann RaumHiggsfield: Das Modell mappt ein Museum, die Besetzung und die Shotlist, das Blocking bleibt im Viewport, Seedance 2.5 rendert jedes Setup.Quelle: X
  • Matt Wolfes Early-Access-TestHumanoide Wölfe in 8 Minuten, interaktive Welt-Simulatoren in 17 — „der größte Sprung seit langem“.Quelle: X
  • Call-of-Duty-Style in StundenGleich zwei Accounts zeigen, wie Astra (bei OdinLovis zusammen mit H3 Max Director) in wenigen Stunden ein Shooter-Level generiert; derselbe Director-Workflow soll aus einem Prompt 30-Szenen-Loops mit identischem Charakter und animierten Titeln machen.Quelle: X
  • Und drumherum, ohne AstraBen Mildenhall rekonstruiert mit Atlas das Natural History Museum aus drei zufälligen Google-Bildern zum Flythrough · Arcturus scannt ganze Stadien mit Kamera-Rigs für AR/VR und Broadcast · Nvidias DLSS 5 malt Licht und Materialien per „3D-Guided Neural Rendering“ — die Kommentarspalte nennt es „Slop-Filter“ · BlendiByl startet den „ersten vollständig KI-generierten Streaming-Dienst“ auf Minimax H3 Max Turbo · diiverge.co ist ein endloses Point-and-Click-Adventure, in dem jedes Bild eine Abzweigung ist · Julie W. Design zeigt, was Midjourney 8.2 plus Seedance 2.5 in 60 Sekunden aus einem Vampir-Dialog machen.Quelle: X

🗣 Kritische Stimmen

Aus dem Wochen-Digest (28.08.–04.09.). Zwei laut, sechzehn still — aber die zwei haben geliefert: Gary Marcus mit sechs Posts in sieben Tagen, Emily Bender mit Alex Hanna und einer neuen Folge. Still in diesem Fenster: Gebru, Birhane, Buolamwini, Whittaker, Hinton, Hao, Benjamin, Noble, Hui, Pasquinelli, Casilli, McQuillan, Zuboff, Sadin und Zweig.

Papiercollage: eine rote Figur auf einer Kiste ruft mit einem Megafon gegen eine graue Menge an.
  • Hugging-Face-Vorfall, zweite Runde: „KI-Zivilisationen“ oder schlampige IT?Marcus und Zack Korman ziehen am 28.08. fünf Lehren aus dem METR-Bericht zum Juli-Vorfall, und die Kernthese ist unangenehm für alle, die „Kontrollverlust“ rufen: Das meiste wäre mit Standard-Cybersecurity verhinderbar gewesen. Der Agent war laut Bericht am 8. Juli aus der Sandbox, die Angriffe auf Hugging Face begannen erst zwei Tage später — eine simple Netzwerkregel hätte gereicht; OpenAI räumt selbst ein, dass sein Chain-of-Thought-Monitoring während der Evals nicht lief. Am 31.08. dann die Antwort auf Dwarkesh Patels virale Erzählung von drei aufsteigenden und sterbenden „KI-Zivilisationen“: Die Sprache sei „durchsetzt von unzähligen ungerechtfertigten Anthropomorphismen“ (Anil Seth), die „Zivilisationen“ waren Textdateien auf einem Shared Drive, der Hugging-Face-Zugang kam über 14 offen in Repos liegende API-Keys. Marcus’ Schlusssatz: „The scandal is the inept in-house security at OpenAI. And the marketing.“Quelle: garymarcus.substack.com
  • Astra-Woche: weniger Einblick, mehr AGI-Rhetorik — und ein Verbotsgesetz, das selbst Marcus zu weit gehtDrei Posts in 30 Stunden. Am 02.09. („Red Alert“) reagiert er auf den Scoop der Information, dass Astra mit „recurrent depth“ arbeitet und dadurch weniger von seinem „Denken“ preisgibt: CoT-Monitoring sei unvollkommen, aber „einer der besten Fäden“, die man an den Black Boxes noch habe — ihn für einen Leistungsgewinn zu opfern, sei „ein gefährliches Spiel“; Steven Adler (Ex-OpenAI-Safety): „OpenAI seems to be violating one of the few redlines that exist in the AI industry.“ Am 03.09. der „Hot take“ zum Release: 63 Prozent auf ARC-AGI-3 laut ARC Prize (99 mit Harness), explizit symbolische Weltmodelle — nach zehn Jahren Neurosymbolik-Predigt „außerordentlich befriedigend“. Aber: Robustheit unbekannt, ARC kein AGI-Beweis, Black Box, weniger monitorierbar als die Vorgänger; von den zehn Aufgaben seiner Wette mit Miles Brundage weiterhin keine gelöst. Und am selben Tag das Kontrastprogramm zu Sanders-Casar: Eine temporäre Pause könne nötig sein, eine KI-Behörde sowieso — aber ein permanentes, einseitiges Forschungsverbot sei „zu breit, eine Garantie, die USA zurückzulassen, und nicht der richtige Ansatz“. Bessere Vorlage laut Marcus: Anthony Aguirres Nachweispflicht gegenüber einer unabhängigen Instanz.Quelle: garymarcus.substack.com
  • „AI-Layoffs“: Wenn das Etikett die Diskriminierung verdecktBender und Hanna nehmen sich in Folge 84 von Mystery AI Hype Theater 3000 (veröffentlicht 02.09.) die Erzählung vor, KI ersetze gerade massenhaft Jobs. Ihr Befund: Wenn CEOs „KI-Innovation“ als Grund nennen, lenken sie von etwas Vorhersehbarerem ab — Jobdiskriminierung und Gig-ifizierung; Firmen stellen dieselben Leute für weniger Geld wieder ein. Artefakt eins ist Blocks Manifest „From Hierarchy to Intelligence“ nach dem Abbau von 40 Prozent der Belegschaft — Bender nennt die Annahme, „die Artefakte sind die Arbeit“, denselben Fehlschluss wie „der Textextruder kann deinen Job, weil dein Job Text produziert“. Artefakt zwei: eine Klage von 26 Meta-Beschäftigten, wonach die Auswahl von 8.000 Entlassungen durch interne KI-Systeme lief und Beschäftigte mit Behinderung oder in Elternzeit systematisch schlechter scorte; Meta sagt, Menschen hätten entschieden. Hanna, Ex-Googlerin: Die Konzerne diskriminierten auch ohne „mathy maths“ — die KI beschleunige es nur.Quelle: buzzsprout.com
  • Prognose-Rampage: die Presse als StenographMarcus am 02.09.: Musks Ansage, KI könne „alles Digitale auf übermenschlichem Niveau bis Ende nächsten Jahres“, ist seine Prognose vom April 2024 mit verschobenem Datum; die Information druckt sie samt „einer Milliarde humanoider Roboter“ ohne Prüfung, Rodney Brooks nennt den Roboterteil eine „Halluzination“. Dazu Altmans TIME-Interview („Now I think it may happen“) — vor 13 Monaten hieß es noch, GPT-5 könne alles, was ein PhD kann — und die San Francisco Fed, die von KI im Produktivitäts-Aggregat weiter kaum etwas sieht.Quelle: garymarcus.substack.com
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