Warum wir KI weder Bewusstsein noch Menschlichkeit unterstellen sollten | Lina Sophie Knees, Handelsblatt

Warum glauben so viele Menschen, KI „denkt wie wir“ – und warum
führt genau diese Annahme ständig zu Fehlinterpretationen? Wie
unterscheidet man eigentlich „Reasoning“ von schnellem
Token-Raten? Und was passiert, wenn wir Chatbots plötzlich
Eigenschaften zuschreiben, die sie überhaupt nicht haben?


Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube
Kanal.



Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von
„AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz
wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Lina Sophie Knees.
Lina ist KI-Reporterin beim Handelsblatt, Co-Autorin des
meistgelesenen KI-Newsletters in Deutschland – und bekannt dafür,
tiefer zu graben als andere. Sie liest Papers, befragt
Forschende, experimentiert selbst und macht komplexe KI-Themen
verständlich, ohne sie zu vereinfachen.


Wir sprechen darüber, warum Reasoning-Modelle im Kern etwas
völlig anderes tun als klassische Transformer, warum Benchmarks
heute kaum noch etwas aussagen und weshalb es gefährlich ist zu
glauben, man könne „einfach das größte Modell draufpacken“. Lina
erklärt, wie sie den DeepSeek-Case analysiert hat: Wie ein
einziges neues Modell über Nacht ihre eigene These über das Ende
der Transformer-Ära ins Wanken brachte, warum acht Expertinnen
und Experten acht völlig verschiedene technische Hypothesen
hatten – und welche davon heute noch Bestand haben.


Ein großer Block dreht sich um Psychologie: Warum wir so schnell
eine emotionale Bindung zu KI-Systemen aufbauen, wie
Systemprompts unser Verhalten lenken und warum wir dringend
aufhören müssen, Sprachmodellen „menschliches Denken“ zu
unterstellen. Wir diskutieren, was das für Kinder bedeutet, die
KI-Tools selbstverständlich bedienen – und wie man ihnen (und
Erwachsenen) beibringt, dass diese Modelle auf
Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Verstehen.


Außerdem tauchen wir ein in die Zukunft der KI jenseits der
Sprache: Physical AI, Weltmodelle, Robotik, Objektpermanenz. Lina
zeigt, warum Roboter heute noch an Glitches scheitern, weshalb
Simulationen allein nicht reichen und welche europäischen Teams
gerade dabei sind, echte physische KI zu bauen – basierend auf
Realdaten statt nur Internetwissen.


Und natürlich geht es um Anwendung: Wie Firmen sichere Rahmen
schaffen, damit Mitarbeitende KI nicht heimlich, sondern
kompetent nutzen. Warum Neugier ein Muskel ist, den man
trainieren kann. Und wieso wir jetzt die Phase erleben, in der es
keine dummen Fragen gibt – nur die Chance, in einem völlig neuen
Feld ganz vorne mitzuspielen.


Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in
die Materie eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI
nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert.
Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der
Künstlichen Intelligenz – und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA
wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten
AI-Anwendungsweltmeister:innen!


Spare jetzt 250€ auf unsere AI Officer Ausbildung mit dem
Gutscheincode: ATTD250
-> Jetzt anmelden auf https://shop.blackboat.com


(00:00) - Intro & Teaser

(05:48) - DeepSeek vs. Transformer: Der Hype-Check

(11:27) - Gemini 3 & das Ende der Benchmarks

(15:44) - Das "Strawberry-Problem": Wie Modelle wirklich
funktionieren

(21:08) - Emotionale Bindung an KI

(28:40) - Reasoning vs. Next Token Prediction

(34:47) - Physical AI & World Models

(48:01) - Schatten-IT & der "Hühnchen-Leak"

(53:59) - Agentic Browsing: Erwartung vs. Realität

(01:05:40) - Fazit: Neugier als Muskel