MIT nutzt KI zur Entdeckung völlig neuer Antibiotika

Willkommen! Diese Woche haben die Entwicklungen rund um KI zwei Seiten offenbart. Durchbrüche wie die MIT-Entdeckung neuer Antibiotika oder Googles effizientes Gemma-Modell zeigen, wie schnell sich die Technologie in spezialisierte Anwendungsfelder hinein entwickelt und dabei völlig neue Möglichkeiten erschließt.

Gleichzeitig verschiebt sich die Diskussion stärker in den politischen und gesellschaftlichen Raum. Die Überlegungen der US-Regierung zu einer Staatsbeteiligung an Intel, Metas Ethikskandal und die Warnungen von Geoffrey Hinton verdeutlichen, dass Vertrauen, Regulierung und strategische Kontrolle ebenso prägend werden wie die technologische Leistungsfähigkeit selbst.

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News

KI in der Medizin

Zusammenfassung: Forschende am MIT haben mit generativer KI mehr als 36 Millionen potenzielle Moleküle entworfen und ihre Wirkung gegen Bakterien rechnergestützt geprüft. Zwei Verbindungen erwiesen sich dabei als besonders vielversprechend: NG1, gezielt gegen resistente Gonorrhö, und DN1, wirksam gegen MRSA. Beide Substanzen zeigten starke Effekte sowohl in Labortests als auch in Mausmodellen. Sie beruhen auf völlig neuen chemischen Strukturen und greifen über bisher unbekannte Mechanismen an, indem sie gezielt die bakterielle Membransynthese stören. Damit könnten sie auch dort wirken, wo gängige Antibiotika versagen.

Warum das wichtig ist: Mit KI generierte Moleküle, die erstmals völlig neue Wirkmechanismen gegen resistente Keime erschließen, könnten die jahrzehntelange Innovationskrise in der Antibiotikaforschung durchbrechen. Gelingt der Übergang in die klinische Anwendung, entstehen für die Pharmaindustrie neue Ertragsmodelle, die über klassische Wirkstoffmodifikationen hinausgehen und längere Schutzrechte ermöglichen. Zugleich verschiebt sich die strategische Bedeutung dieser Technologie in Richtung geopolitischer Wettbewerbsfaktoren, da Kontrolle über KI-gestützte Plattformen nicht nur über künftige Marktanteile entscheidet, sondern auch über die Fähigkeit von Staaten, ihre Gesundheitssysteme unabhängig abzusichern.

KI-Modelle

Zusammenfassung: China verfolgt einen überraschend rigorosen Ansatz bei der Regulierung künstlicher Intelligenz. Präsident Xi Jinping hat das Thema zur Chefsache erklärt und nationale Sicherheitsprotokolle um KI-Risiken erweitert. Neben verpflichtenden Sicherheitsprüfungen vor der Einführung generativer KI wurden über 3.500 nicht konforme Systeme entfernt. China hat in diesem Jahr mehr KI-Sicherheitsstandards veröffentlicht als in den letzten drei Jahren zusammen. Während die USA zögern, nutzt Peking den regulatorischen Vorsprung strategisch – und signalisiert zugleich Kooperationsbereitschaft in internationalen Foren. Ohne funktionierende bilaterale Dialoge droht Washington den Anschluss bei der globalen KI-Governance zu verlieren.

Warum das wichtig ist: Der politische Wille zur KI-Sicherheit ist in China nicht nur sichtbar, sondern operativ umgesetzt – und wird zunehmend internationalisiert. Für westliche Akteure ergibt sich daraus ein doppelter Handlungsdruck: eigene Regulierungsarchitekturen zu entwickeln und globale Foren aktiv mitzugestalten. Wer die Standardsetzung versäumt, überlässt sie anderen – mit weitreichenden Konsequenzen für technologische Souveränität, wirtschaftliche Resilienz und geopolitischen Einfluss.

Halbleiter

Zusammenfassung: Die US-Regierung erwägt laut Medienberichten, eine direkte Beteiligung an Intel einzugehen. Diskutiert wird ein Aktienpaket von rund zehn Prozent, das über Mittel des CHIPS-Act finanziert werden könnte. Ziel ist, den Ausbau der US-Halbleiterfertigung zu beschleunigen, insbesondere die stockende Megafabrik in Ohio. Auslöser war ein Treffen von Intel-CEO Lip-Bu Tan mit US-Präsident Donald Trump, nachdem zuvor Zweifel an Tans Unabhängigkeit laut geworden waren. Intel selbst äußerte sich nicht direkt zu den Gerüchten, betonte jedoch die enge Zusammenarbeit mit der US-Regierung zur Stärkung der heimischen Technologieproduktion.

Warum das wichtig ist: Eine direkte Staatsbeteiligung an Intel würde den bisherigen Rahmen der US-Industriepolitik verlassen und eine neue Form staatlicher Einflussnahme auf privatwirtschaftliche Schlüsselunternehmen etablieren. Für die Halbleiterbranche entstünde damit ein Referenzmodell, das Fördermittel an Mitsprache koppelt und Investitionsentscheidungen künftig politisch stärker steuern könnte. Für die Kapitalmärkte erhöht das die Unsicherheit über die Trennlinie zwischen strategischer Industriepolitik und unternehmerischer Eigenständigkeit. Gleichzeitig würde die Maßnahme den geopolitischen Stellenwert von Halbleitertechnologien unterstreichen, da Washington damit signalisiert, dass zentrale Produktionskapazitäten nicht allein dem Markt überlassen werden.

Ethik

Zusammenfassung: Ein von Reuters enthülltes internes Dokument zeigt, dass Meta seinen KI-Chatbots zeitweise erlaubte, romantische oder gar „sinnliche“ Gespräche mit Kindern zu führen. Die Richtlinien, genehmigt von Metas Führungskräften und Ethikabteilung, enthielten Beispiele für akzeptable Antworten, die auch rassistische oder herabwürdigende Aussagen zuließen. Zwar betont Meta inzwischen, diese Regeln seien entfernt worden, doch Kinderschutzorganisationen und Experten zweifeln an der Transparenz. Der Vorfall verschärft die Kritik an Metas Umgang mit KI und Konsumentenschutz und wirft Fragen nach der Verantwortung des Konzerns in sensiblen Interaktionsbereichen auf.

Warum das wichtig ist: Der Vorfall legt offen, wie unzureichend die internen Kontrollmechanismen bei einem der weltweit größten Plattformbetreiber funktionieren. Wenn ein Unternehmen wie Meta Richtlinien zulässt, die Minderjährige potenziell psychologisch gefährden und diskriminierende Inhalte tolerieren, verschiebt sich die Debatte von Einzelfehlern hin zu strukturellem Versagen in der Governance von KI-Systemen. Für Regulierungsbehörden ist das ein Argument, verbindliche Standards einzuführen, anstatt auf freiwillige Selbstkontrolle zu setzen. Für andere Konzerne wächst das Risiko, dass ähnliche Enthüllungen nicht nur Vertrauen zerstören, sondern direkt neue rechtliche Verpflichtungen nach sich ziehen.

KI-Hardware

Zusammenfassung: Apple bereitet eine neue Produktwelle vor, um seine Position im Bereich künstlicher Intelligenz zu stärken. Geplant sind ein Tischroboter mit lifelike Siri für 2027, ein Smart Display für 2026 sowie eine Reihe von Sicherheitskameras. Diese Produkte sollen das Apple-Ökosystem erweitern und die Abhängigkeit von iPhone-Verkäufen reduzieren. Zentrale Innovation ist das neue Betriebssystem „Charismatic“, das Multi-User-Funktionen, personalisierte Inhalte und eine überarbeitete, KI-gestützte Siri bietet. Ziel ist es, Marktanteile im Smart-Home-Bereich zu gewinnen und mit Konkurrenten wie Amazon, Google und Meta gleichzuziehen.

Warum das wichtig ist: Apple setzt erstmals konsequent auf KI-gestützte Hardware, um die Abhängigkeit vom iPhone zu verringern und neue Wachstumspfade zu erschließen. Die geplanten Geräte kombinieren Sprachmodelle, visuelle Interaktion und Smart-Home-Funktionen zu einem nahtlosen Ökosystem. Für Apple entstehen dadurch stärkere Lock-in-Effekte, während Nutzer zwar zusätzliche Bequemlichkeit erhalten, aber zugleich stärker an die Plattform gebunden werden. Im Markt könnte dies zu einer Neuordnung führen, da Apple nicht nur mit Amazon, Google und Meta konkurriert, sondern auch eigene Standards im Smart-Home-Segment etablieren kann. Entscheidend ist dabei weniger der kurzfristige Absatz einzelner Geräte als die Chance, über KI-Dienste und Infrastruktur die nächste Generation von Nutzerbindungen und Erlösmodellen aufzubauen.

Technologie

Zusammenfassung: Cohere hat eine überzeichnete Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen US-Dollar abgeschlossen und wird nun mit 6,8 Milliarden US-Dollar bewertet, nach 5,5 Milliarden vor gut einem Jahr. Angeführt wurde die Runde von Radical Ventures und Inovia Capital, während bestehende Investoren wie AMD, Nvidia und Salesforce erneut Kapital einbrachten und mit dem Healthcare of Ontario Pension Plan ein neuer Geldgeber hinzukam. Das 2019 in Toronto gegründete Unternehmen positioniert sich als Anbieter sicherer LLMs für den Unternehmenseinsatz, gestützt durch Partnerschaften mit Dell, Bell, Fujitsu, LG CNS und SAP sowie Referenzen wie die Royal Bank of Canada. Zugleich verstärkt Cohere sein Führungsteam mit Joelle Pineau als Chief AI Officer und Francois Chadwick als CFO.

Warum das wichtig ist: Die Finanzierungsrunde zeigt, dass Investoren und Technologiepartner unabhängige Enterprise-KI-Anbieter als strategisches Gegengewicht zu den Plattformmodellen von Microsoft, Google oder OpenAI sehen. Cohere profitiert von der Nachfrage regulierter Branchen nach kontrollierbaren, datensouveränen Lösungen und positioniert sich damit in einem wachsenden Marktsegment jenseits konsumgetriebener Anwendungen. Für Unternehmen eröffnet sich die Möglichkeit, KI-Strategien stärker auf Multi-Sourcing und Compliance auszurichten, während die Kapitalbeteiligung von Nvidia und AMD signalisiert, dass auch Hardwarehersteller an einer diversifizierten Anbieterlandschaft interessiert sind. Damit wird deutlich, dass Enterprise-KI nicht nur ein Anwendungsfeld, sondern zunehmend ein geopolitisch aufgeladenes Infrastrukturthema ist.

Alignment

Zusammenfassung: Geoffrey Hinton, einer der Begründer moderner KI, sieht die Menschheit durch Superintelligenz akut bedroht. Beim Branchenforum Ai4 in Las Vegas erklärte er, dass klassische Kontrollstrategien, die KI in eine untergeordnete Rolle zwingen wollen, zum Scheitern verurteilt seien. Stattdessen schlägt er vor, KI-Systeme mit einer Art „mütterlichem Instinkt“ auszustatten, damit sie Menschen dauerhaft schützen und respektieren. Führende Experten wie Fei-Fei Li oder Emmett Shear widersprachen jedoch und plädieren für menschzentrierte Ansätze und Kooperation. Hinton geht davon aus, dass “Allgemeine künstliche Intelligenz” nicht erst in Jahrzehnten, sondern innerhalb von fünf bis zwanzig Jahren Realität sein könnte.

Warum das wichtig ist: Hintons Warnung unterstreicht, wie wenig Konsens selbst unter führenden Forschern über den Umgang mit künftiger Superintelligenz besteht. Während einige Konzepte auf Kooperation und Wertebindung setzen, stellen andere die Möglichkeit grundsätzlicher Kontrolle infrage. Für Politik und Industrie ergibt sich daraus ein strategisches Risiko, da Investitionen, Forschungsprioritäten und Regulierungsrahmen auf unsicheren Annahmen beruhen. Sollte sich der von Hinton verkürzte Zeithorizont bewahrheiten, steigt der Druck auf Regierungen, frühzeitig tragfähige Governance-Modelle zu entwickeln und internationale Absprachen zu forcieren. Ohne belastbare Strategien könnten technologische Machtverschiebungen schneller eintreten, als die bestehenden Institutionen reagieren können.

Deep Dive

Kann ein Kontinent im globalen Wettlauf um Künstliche Intelligenz bestehen, ohne das größte Modell der Welt zu bauen? Während USA und China ihre KI-Muskeln mit gigantischen neuronalen Netzen spielen lassen, wählt Europa einen differenzierten Kurs. Statt auf schiere Größe zu setzen, werden Technologien gefördert, die weniger von Datenbergen und Rechenmonstern abhängen. Ziel ist nicht der unmittelbare Sieg im Wettstreit, sondern der Aufbau solider technologischer Grundlagen, die langfristig Unabhängigkeit, Effizienz und Marktfähigkeit sichern. Dieser Ansatz könnte dafür sorgen, dass Europa auch in einer KI-dominierten Zukunft eine eigenständige Rolle behält.

Europa steht dabei vor einer klaren strategischen Aufgabe: Seine digitale Wettbewerbsfähigkeit muss wachsen, ohne sich in einem kostspieligen Wettrüsten zu verausgaben. Die Lösung liegt in drei ineinandergreifenden Ansätzen – modularen KI-Architekturen, adaptiven semantischen Vermittlungsstrukturen und dezentralen Vertrauenssystemen. Sie nutzen die Stärken Europas – von der Vielfalt seiner Industrien über das vorhandene Expertenwissen bis hin zu strengen Datenschutzstandards. Anstatt den KI-Giganten zu kopieren, setzt Europa auf einen Weg, der seine wirtschaftliche Basis stärkt und dabei die eigenen Werte bewahrt.

Modulare Systeme als präzise Werkzeuge für vielfältige Anwendungen
Anstelle von universellen Großmodellen verfolgt Europa die Strategie kleiner, spezialisierter KI-Bausteine, die sich flexibel kombinieren lassen. Diese modulare Bauweise ermöglicht es, KI-Anwendungen genau auf Branchen, Sprachen und gesetzliche Anforderungen abzustimmen – ein klarer Vorteil in einem vielfältigen Wirtschaftsraum. Besonders KMU profitieren, da sie einzelne Module wie Plug-and-Play in bestehende Prozesse einfügen können, ohne teure Neuentwicklungen. Durch standardisierte Schnittstellen lassen sich Module austauschen, ohne das Gesamtsystem neu aufzubauen. Das senkt Kosten, verkürzt Entwicklungszeiten und macht Unternehmen weniger abhängig von monolithischen Architekturen. Das französische Startup Mistral AI zeigt, wie solche modularen Plattformen europäische Datensouveränität sichern und gleichzeitig marktfähige, anpassbare Alternativen zu US-Diensten bieten.

Semantische Vermittlung als Schlüssel zu intelligenterer und transparenterer KI
Adaptive semantische Vermittlungsstrukturen fügen KI-Systemen eine Ebene hinzu, die Kontext, Bedeutung und Wissen einbezieht. Diese neuro-symbolischen Ansätze kombinieren maschinelles Lernen mit logischem Schließen, wodurch leistungsfähige Modelle entstehen, die weniger Daten und Energie benötigen. Das ist nicht nur kosteneffizient, sondern erhöht auch die Erklärbarkeit – ein entscheidender Faktor im europäischen Rechtsrahmen. Statt nur Muster zu erkennen, können solche Systeme vorhandenes Fachwissen direkt nutzen und regulatorische Anforderungen fest verankern. Technologien wie DASL vom Forschungsinstitut SRI belegen, dass sich auch mit begrenzten Daten zuverlässige und robuste KI-Lösungen entwickeln lassen. Für Europa ist dies ein Weg, mit seinen Ressourcen wirtschaftlich umzugehen und dennoch hochwertige KI-Produkte zu liefern.

Dezentrale Vertrauensinfrastrukturen als Fundament digitaler Souveränität
Dezentrale Vertrauenssysteme – etwa Blockchain-basierte Identitätsnetzwerke, fälschungssichere Lieferkettennachweise oder föderiertes Lernen – schaffen die Grundlage für ein unabhängiges, sicheres und transparentes digitales Ökosystem. Sie verteilen Kontrolle und Entscheidungsgewalt, statt sie in zentralen Plattformen zu bündeln. Projekte wie die European Blockchain Services Infrastructure geben Bürgern und Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten und stärken so die Resilienz digitaler Prozesse. Gerade in Branchen wie Gesundheitswesen, Logistik oder Cybersicherheit bieten solche Technologien die Möglichkeit, Daten zu nutzen, ohne sie aus der Hand zu geben – und damit gleichzeitig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Ein langfristiger Kurs statt ein riskantes Wettrennen
Die Kombination aus modularen Architekturen, semantischer Intelligenz und dezentralen Vertrauenssystemen eröffnet Europa einen Innovationspfad, der nicht auf kurzfristige Dominanz zielt, sondern auf dauerhafte Marktstärke. Diese Technologien helfen, Kosten zu senken, Ressourcen zu schonen und die technologische Unabhängigkeit zu wahren. Während andere Märkte im Kampf um Größe und Geschwindigkeit hohe Risiken eingehen, positioniert sich Europa als stabiler Akteur, der in Nischen und Spezialfeldern überzeugen kann. Das ist keine defensive Haltung, sondern eine strategische Entscheidung, in der Qualität und Resilienz Vorrang haben.

Europas Stärken bewusst einsetzen um im globalen Wettbewerb zu bestehen
Indem Europa die eigenen Besonderheiten – von der industriellen Vielfalt bis zu hohen Qualitäts- und Sicherheitsstandards – in den Mittelpunkt stellt, kann es auch ohne Spitzenplatz im globalen KI-Ranking erfolgreich sein. Die fragmentierte Wirtschaftsstruktur, oft als Nachteil gesehen, wird zum Vorteil, wenn sie durch modulare und dezentrale Technologien verbunden wird. Gelingt es, diesen Ansatz konsequent umzusetzen, entsteht ein belastbares Fundament für künftige Innovationen. So sichert Europa seine Wettbewerbsfähigkeit – nicht durch das Mitbieten im Wettrüsten, sondern durch ein eigenes Modell, das auf Effizienz, Vertrauen und langfristige Stabilität baut.

In aller Kürze

Videos & Artikel

Impuls

Impuls der Woche: The Intelligence – McKinsey’s Next Century

Inhalt: McKinsey steht vor einem strategischen Umbruch: Nach einem Jahrzehnt rasanten Wachstums gerät die Beratung unter Druck, nicht nur durch klassische Wettbewerber wie BCG, sondern zunehmend auch durch Tech-Unternehmen wie Palantir und OpenAI. Der zunehmende Einsatz von KI in der Beratung droht die Geschäftsmodelle der Branche grundlegend zu verändern und stellt die Frage, ob McKinsey künftig noch mehr sein kann als ein Anbieter strategischer PowerPoint-Folien.

Kontext: „The Intelligence“ ist der werktägliche Nachrichtenpodcast von The Economist und liefert fundierte Analysen zu aktuellen politischen und wirtschaftlichen Entwicklungen. In dieser Episode sprechen die Hosts mit dem Business-Editor der Zeitschrift und geben Einblicke in strukturelle Verschiebungen einer Schlüsselbranche – für Entscheider:innen, die verstehen wollen, wie Beratung und KI künftig zusammenspielen.

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Meinung der Redaktion

Die rasante Verbreitung Künstlicher Intelligenz verändert den Arbeitsmarkt in einem Tempo, das selbst erfahrene Branchenbeobachter überrascht. Was lange als sicherer Karrierepfad galt – eine Ausbildung oder ein Studium in Informatik – verliert plötzlich an Attraktivität. Junge Menschen sehen, wie hochqualifizierte Entwickler entlassen werden, Einstiegsstellen verschwinden und KI-Tools Aufgaben übernehmen, die früher Berufseinsteiger erledigten. Die Folge: Die Einschreibezahlen in Informatik stagnieren oder sinken bereits. In Europa mag dieser Trend noch nicht dramatisch wirken, doch wir steuern auf eine gefährliche Lücke zu – gerade in einer Zeit, in der KI-Verständnis zur Grundkompetenz einer modernen Gesellschaft werden muss.

Das Problem liegt nicht allein in kurzfristigen Entlassungswellen, sondern in einem strukturellen Schock. Wenn Unternehmen aus Kostengründen Einstiegspositionen streichen, geht nicht nur unmittelbares Beschäftigungspotenzial verloren. Es reißt auch die Pipeline an zukünftigen Fach- und Führungskräften ab. Heute keine Junior-Entwickler einzustellen heißt, in fünf bis zehn Jahren keine erfahrenen Senior-Ingenieure oder Tech-Leads zu haben. Europa kann sich diesen Aderlass nicht leisten – schon jetzt warnt die EU seit Jahren vor einem Digitalfachkräftemangel. Wer in der Ausbildung zu KI und Softwareentwicklung abbaut, schwächt mittelfristig nicht nur den Arbeitsmarkt, sondern auch die technologische Souveränität des Kontinents.

Hinzu kommt: Der Bedarf an KI-Know-how wächst nicht nur in klassischen Tech-Firmen. Vom Maschinenbau über den Energiesektor bis zur Medizin – fast jede Branche wird in den kommenden Jahren stärker von KI durchdrungen sein. Wer heute Informatik oder verwandte Felder studiert, lernt nicht nur zu programmieren, sondern auch, wie man Daten bewertet, Systeme steuert und ethische Leitplanken in automatisierten Prozessen verankert. Fehlen uns in zehn Jahren Menschen mit diesem Wissen, werden wir von importierten Lösungen abhängig sein, deren innere Logik und Interessen wir kaum beeinflussen können. Technologische Abhängigkeit von den USA oder China wäre dann nicht nur wirtschaftlich, sondern auch geopolitisch riskant.

Darum braucht es jetzt einen Kurswechsel. Wir müssen jungen Menschen zeigen, dass Tech-Karrieren nicht verschwinden, sondern sich transformieren. Das bedeutet, Studien- und Ausbildungsinhalte konsequent auf KI-Anwendung und Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine auszurichten. Statt die Realität zu beschönigen, sollten Bildungseinrichtungen und Unternehmen klar kommunizieren: Routinejobs werden automatisiert – aber neue, kreative und komplexe Aufgaben entstehen. Wer lernt, KI zu verstehen und zu steuern, wird nicht ersetzt, sondern bleibt gefragt. Parallel dazu müssen Unternehmen Einstiegsrollen so umgestalten, dass sie praxisnahes Lernen mit KI ermöglichen, statt Talente in der Theorie versauern zu lassen.

Europa steht hier vor einer historischen Weichenstellung. Wir können zulassen, dass kurzfristige Marktlogik die Ausbildung einer ganzen Generation bremst – oder wir investieren gezielt in Skills, die uns im KI-Zeitalter handlungsfähig halten. Dazu gehört nicht nur die Modernisierung von Curricula, sondern auch ein gesellschaftliches Signal: Technologisches Wissen ist kein Nischeninteresse für Nerds, sondern ein strategisches Fundament für Demokratie, Wirtschaft und Selbstbestimmung. Wer die Sprache der KI nicht spricht, wird in Zukunft übersetzt – und zwar von anderen.

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Praxisbeispiel

Problemstellung: In unserer industrialisierten und leistungsorientierten Gesellschaft wird Prokrastination oft als moralisches Versagen betrachtet. Produktivität gilt als Maßstab für Selbstwert und gesellschaftlichen Beitrag, wodurch Aufschieben schnell mit Faulheit gleichgesetzt wird. Dieser moralische Druck führt dazu, dass wir Signale unseres Körpers und Geistes ignorieren und stattdessen mit Willenskraft gegen uns selbst ankämpfen.

Lösung: Der Triple-Check-Ansatz betrachtet Prokrastination nicht als Schwäche, sondern als Hinweisgeber. Er prüft, ob das Aufschieben aus dem Kopf (rationaler Zweifel), dem Herzen (emotionale Ablehnung) oder der Hand (fehlende Ressourcen) kommt. Jede Ursache erfordert eine andere Maßnahme – von Strategieanpassung über Gestaltung eines angenehmeren Arbeitsumfelds bis hin zur gezielten Einholung von Unterstützung.

Anwendungsbeispiele:

Erklärungsansatz: Mindful Productivity verlagert den Fokus von reiner Zeiteffizienz auf den bewussten Umgang mit Energie, Emotionen und kognitiven Ressourcen. Prokrastination wird so zu einem Diagnosewerkzeug, das hilft, emotionale Blockaden zu erkennen und Arbeitsprozesse nachhaltiger zu gestalten. Der buddhistische Gedanke der „Two Arrows“ verdeutlicht, dass Scham und Selbstkritik (zweiter Pfeil) optional sind – das Aufschieben selbst (erster Pfeil) ist lediglich ein Signal, nicht ein moralisches Urteil.

Fazit: Wer Prokrastination als Informationsquelle statt als Makel begreift, kann nicht nur seine Selbstwahrnehmung verbessern, sondern auch fokussierter, kreativer und energieorientierter arbeiten.

YouTube

Emmett Shear, Gründer von Twitch, spricht in diesem Vortrag über ein fundamentales Missverständnis in der aktuellen KI-Strategie: Wir behandeln künstliche Intelligenz wie ein „Wunschgott“, den wir entweder kontrollieren oder verlieren könnten. Beide Szenarien seien gefährlich – im ersten Fall, weil wir einer übermächtigen Instanz blind Befehle erteilen würden, im zweiten, weil wir ein bewusstes Wesen erschaffen, das wir zuvor versucht haben zu versklaven.

Stattdessen schlägt Shear eine andere Perspektive auf das Alignment-Problem vor. Er vergleicht KI mit biologischen Zellen: Solange Zellen ihre Rolle im Körper richtig verstehen, bleibt das System gesund. Wenn sie jedoch glauben, unabhängig zu sein, entsteht Krebs – eine Fehlanpassung, die letztlich allen schadet. Übertragen auf KI bedeutet das: Es geht nicht darum, abstrakte Werte durchzusetzen, sondern darum, dass Agenten ihre Rolle innerhalb eines größeren Ganzen erkennen und annehmen.

Dieses Verständnis führt auch zu einer Neubewertung von Grenzen. In der Physik wie im Bewusstsein sind Grenzen oft Illusionen – sie existieren nur in unserer Wahrnehmung. Dennoch sind sie notwendig, um Identität und Handlungsfähigkeit zu definieren. Für KI heißt das: Sie braucht ein Bewusstsein für ihre eigenen Grenzen und gleichzeitig das Wissen, dass sie Teil eines größeren „Wir“ ist.

Shear plädiert dafür, dass Entwickler nicht nur technische, sondern auch philosophische und meditative Fragen erforschen sollten, um das Wesen von Bewusstsein und Erfahrung zu verstehen. Nur so könne eine KI entstehen, die nicht als Bedrohung, sondern als Teil der Menschheit handelt.

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Wir freuen uns, dass Sie das KI-Briefing regelmäßig lesen. Falls Sie Vorschläge haben, wie wir es noch wertvoller für Sie machen können, spezifische Themenwünsche haben, zögern Sie nicht, auf diese E-Mail zu antworten. Bis zum nächsten mal mit vielen neuen spannenden Insights.

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