Dein KI-Assistent spart dir beim Buchen eine halbe Stunde
– und sucht dir den teureren Flug aus, weil er dich für
wohlhabend hält. OpenAI legt Hunderte mathematische Manuskripte
vor, und die Mathematiker sprechen von einer
Machtdemonstration.
Heute geht es um eine Frage: Wer entscheidet, wenn die KI es
kann?
In dieser Folge:
700 Dateien – wem gehört die Mathematik? (02:36)
— OpenAI hat am 6. Oktober mathematische Ergebnisse eines
internen Modells veröffentlicht: 719 Manuskripte in 372
Problemfamilien, rund 42 Prozent der Hauptergebnisse sind
formalisiert, also von einem Beweisprüfer wie Lean Schritt für
Schritt kontrollierbar. Am 7. Oktober zog OpenAI 3 Manuskripte
wegen eines Vorzeichenfehlers zurück und reparierte 14 weitere.
Die Association for Human Mathematics nennt das Ganze eine
Demonstration von Macht und ruft dazu auf, die Zusammenarbeit mit
OpenAI zu beenden. Für Unternehmen dieselbe Frage: Wer prüft 500
KI-Analysen, wenn die Maschine sie in Minuten liefert?
Dein Assistent hält dich für reich (09:48) — im
Forschungspapier „Et Tu, Brute?“ testeten Forscher in rund
325.000 Versuchen 13 KI-Agenten. 8 davon empfahlen teurere
Optionen, wenn sie die Nutzer für wohlhabender hielten – bei
gleicher Auswahl. Beim getesteten Gemini-System lagen die
Empfehlungen trotz Bitte um die günstigste Option im Schnitt 208
Dollar über dem billigsten Flug. Der Preis wird nicht verändert,
nur das, was du zu sehen bekommst. Die US-Wettbewerbsbehörde FTC
beschreibt ähnliche Mechanismen, etwa teurere Babythermometer für
frische Eltern, ausdrücklich als hypothetisches Beispiel.
OpenAI und Perplexity machen KI-Urteile zum
Baustein (15:24) — OpenAI hat am 6. Oktober eine
Decisions API in öffentlicher Beta gestartet, Perplexity bietet
mit pplx-decider ebenfalls eine an. Solche „System-1-Modelle“
schreiben keine langen Texte, sondern geben in Millisekunden ein
Urteil ab: Ja oder Nein, eine Auswahl oder eine Bewertung, mit
einer Wahrscheinlichkeit. Perplexity verlangt 0,02 Dollar pro
Million Eingabetokens. Der Haken: Eine Wahrscheinlichkeit von
0,91 ist ein Modellurteil, keine geprüfte Trefferquote. Unklare
Fälle gehören zu einem Menschen.
Deutschland gründet (20:21) — im ersten Halbjahr
2026 wurden in Deutschland 3.053 technologieorientierte Startups
gegründet, 52 Prozent mehr als im Halbjahr davor, und rund jedes
dritte (1.038) hat einen KI-Schwerpunkt. Gerade die schwächelnde
alte Industrie schafft den Markt. Der Vergleich mit anderen
Regionen hinkt: In Südostasien kamen laut DealStreetAsia 7,25
Milliarden Dollar zusammen, der stärkste Halbjahreswert seit 2022
– aber 4,5 Milliarden davon, rund 62 Prozent, gingen an einen
einzigen Rechenzentrumsanbieter, DayOne. Afrika meldet knapp 1,4
Milliarden Dollar, 6 Prozent weniger als im Vorjahr.
Warum Chinas KI in die Kälte zieht (25:31) — die
Financial Times berichtet über Chinas Wettlauf um neue
Rechenzentren, mit der Inneren Mongolei als Zentrum, einer
autonomen Region im Norden Chinas, nicht dem Staat Mongolei.
Kälte hilft beim Kühlen, Platz und Strom sind da. Xinhua meldete
im August 12 KI-Projekte in Hohhot mit geplanten Investitionen
von rund 186 Milliarden Yuan, unter anderem von ByteDance und
China Telecom. Geplant heißt noch nicht gebaut, und eine Region
kann zugleich viel Windkraft und viel Kohle haben.
Drei Tage Arbeit – wer bekommt die freie Zeit?
(31:28) — Jeff Bezos stellt drei Arbeitstage pro Woche als
mögliche KI-Zukunft in Aussicht. Elon Musk beschreibt im Gespräch
mit Larry Fink eine Welt des Überflusses durch KI und Roboter und
nennt gleichzeitig Energie als Engpass. Die eigentliche Frage:
Wer bekommt die gewonnene Zeit und das Geld, das die Maschinen
verdienen?
Die Idee muss auf Schienen fahren (34:07) —
Parallel Systems entwickelt batteriebetriebene Fahrzeuge, die
einzelne Container autonom über die Schiene bewegen, und meldete
am 7. Oktober 100 Millionen Dollar neue Finanzierung. Die
US-Bahnbehörde hat einen begrenzten Pilot in Georgia genehmigt.
Die Idee: kleinere Einheiten statt langer Züge, damit die Schiene
für Transporte interessant wird, die heute der Lkw macht.
Der rote Faden (36:33) — wer bestimmt das Ziel,
wenn die KI mitentscheidet? Beim Einkauf ist es dein Budget, in
der Forschung verlässliches Wissen, im Betrieb ein Ergebnis, das
ein Mensch verantworten kann.
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