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Anthropic stellt sich gegen das Pentagon und Claude stürmt die App-Charts – AI Babsi und E-Fuchs sezieren den Beef zwischen KI-Konzern und Militär. Warum autonome Waffen technisch noch Science-Fiction sind, aber Massenüberwachung verdammt nah dran ist. Spoiler: Die Waymos brauchen noch einen Babysitter, aber LLMs sind die perfektesten Profiler aller Zeiten. Dazu: der LinkedIn-Haken-Scam, der 30-Prozent-Tipping-Point für totale Kontrolle und die ernüchternde Frage, warum Europa 2026 noch wie 1998 diskutiert. Am Ende bleibt nur eins: Es ist schei*e, Punkt. Da hilft kein Sahnehäubchen.
Service-Hinweis: Die Folge wurde ursprünglich am 06.03.2026 ausgestrahlt, war aber aufgrund eines technischen Schluckaufs nur kurz verfügbar....

Copyright & KI: Zwischen Diebstahl und Demokratisierung – wer hat's geklaut, wer hat's erfunden und warum kann Barbara alle Pur-Songs mitsingen, obwohl sie Pur nicht mal mag? In dieser Folge nehmen wir euch mit in die emotionalste Diskussion der KI-Welt: Ist das, was KI generiert, Diebstahl oder Demokratisierung? Jochen berichtet von Plagiatsjägern auf Threads, die mit fragwürdigen KI-Checkern Self-Publisher terrorisieren, und von Hass-Kommentaren auf LinkedIn wegen einer KI-Illustration. Barbara zerlegt ein frisches Paper der Columbia University – „Alignment Whack-a-Mole" – das behauptet, man könne ganzen Büchern wortgetreu aus GPT-4o, Gemini 2.5 Pro und DeepSeek V3 entlocken. Klingt dramatisch? Ist es...

Marc-Uwe Kling erfindet einen Schweizer Konfiseur und Google hält ihn für echt – willkommen in der Welt der KI-Manipulation. In dieser Folge sortieren Barbara und Jochen das Chaos zwischen Prompt Injections, Geschäftsmodell-Sicherheit und echter Cybersecurity. Spoiler: McKinsey wurde in zwei Stunden von einem KI-Agenten gehackt, 289 Milliarden Euro Cyberschaden entstehen jährlich in Deutschland und Human in the Loop rettet euch auch nicht. Aber keine Panik – wir erklären, was ihr tun könnt, bevor euer Unternehmen zur offenen Herz-OP wird.

Warum ist nicht egal, wie viel ihr in euer Kontextfenster kippt? Und warum ist RAG alles andere als tot? Jochen hat eine Kollegin, die 70 Seiten Buchmanuskript ins Kontextfenster schmeißt – und sich wundert, dass ihr Limit bis Dienstag aufgebraucht ist. Barbara erklärt, warum der Sweet Spot bei 130.000 bis 150.000 Token liegt, was hinter Needle in the Haystack und Lost in the Middle steckt, und warum PDFs aus der Hölle kommen. Außerdem: Warum eure Corporate Tools weniger können als Consumer-Chatbots, warum SharePoint kein Data Lake ist (auch wenn ihr ihn so benutzt), und warum die eigentliche Arbeit nicht im...

Wenn du glaubst, lokale KI-Modelle seien nur etwas für Hardcores-Entwickler mit Serverraum-Phobie, dann solltest du dringend auf die Playlist hören. Jochen erklärt, warum man mit ein bisschen Hardware und Know-how fast alles zum Laufen kriegt – von Chatbots über Word-Dokumente bis hin zu Code-Assistenz, und das ganz ohne Token-Kosten. Barbara warnt vor der wilden Hardware-Welt: Erwartungen, Wirklichkeit und die DSGVO im Griff zu behalten sind der Schlüssel, um nicht im KI-Dschungel zu versinken. Zwischen Hype und Weltuntergang finden wir die richtige Mitte: Eine fundierte, Tiefen- und Praxisorientierte Einordung für alle, die smarter statt blinder Hoffnung vorgehen wollen – inklusive humorvoller...

Agenten ohne Sicherheitsbremsen, ein Social Network für KI-Bots und die Frage, ob wir jetzt alle Formel 1 im Stadtverkehr fahren: Barbara und Jochen ordnen den Hype um OpenClaw und Moldbook ein. Spoiler: Die Agenten, die angeblich eigene Sprachen erfinden, machen das seit 2017 – und der wichtigste Security-Tipp lautet: Käfig bauen, bevor du den Agenten frei lässt. Plus: Warum Chinas größter Cybersecurity-Hackathon plötzlich dark gegangen ist und wieso Build in Public im Valley den nächsten Job bringt.

Notion hat also gerade herausgefunden, dass man mit einem Sprachmodell besser spricht, wenn man... eine Sprache benutzt. Bahnbrechend! Ein zweistelliger Millionenbetrag später wissen sie jetzt: Markdown schlägt JSON. Wer hätte das gedacht? Jeder Data Scientist seit Jahren. Aber hey, Experimentieren ist ja so schön.

In dieser Folge sezieren AI Babsi und E-Fuchs die "revolutionären" Erkenntnisse aus dem Silicon Valley: Warum strukturierte Prompts besser funktionieren (Überraschung!), warum 150.000 Tokens der Sweet Spot sind (steht in jeder Doku) und warum deterministische Tool-Calls manchmal schlauer sind als ein LLM raten zu lassen. Plus: Barbaras knallharte Prognose für 2026 – Go Pro or Go...

Neues Jahr, neuer Irrsinn: GROK macht Schlagzeilen – und zwar nicht die guten. Elon Musks KI-Baby hat sich zur Bildgenerator-Anarchie entwickelt, komplett mit Darknet-Verbindungen und einem ethischen Kompass, der offenbar im Bermuda-Dreieck verschwunden ist. Barbara und Jochen diskutieren, warum technische Brillanz und moralischer Bankrott manchmal Hand in Hand gehen, wie LLMs zu personalisierten Echo-Kammern werden und warum China schon längst weiß, was ein "AI-Jahr" in Hundejahren bedeutet. Spoiler: Es sind mindestens zehn. Außerdem: Warum der Uncanny-Valley-Effekt bei Kinderpornografie plötzlich keine Rolle mehr spielt, weshalb nur ein Prozent der Leute auf Links klickt und was das alles mit eurem Job zu...

Willkommen zu unserer Erklär-Bär-Folge, in der wir uns die Frage stellen: Killt KI das Klima oder rettet sie es? Spoiler: Es ist kompliziert. Barbara und Jochen tauchen ein in die faszinierende Welt der GPUs, TPUs und CPUs und erklären, warum dein ChatGPT-Prompt nicht das Problem ist, aber die Million anderer Prompts vielleicht schon. Wir reden über Rechenzentren, die mehr Wasser schlucken als eine Badewanne voller Fischchen verkraften würde, über seltene Erden, die nicht vom Himmel fallen, und darüber, warum dein emotionales Attachment zu alten Chat-Verläufen nicht nur ökologisch, sondern vor allem fachlich ein Albtraum ist. Brain First statt LLM-Overkill lautet...

KI und Peak LLM: Der Weg zur Allgemeinen Intelligenz
Über die Diskussion zwischen Yann LeCun von Meta versus Adam Brown von Googles Deepmind

Wer hat Recht im Kampf um die Zukunft der KI? Yann LeCun von Meta und Adam Brown von DeepMind streiten darüber, ob Large Language Models uns zur Allgemeinen Intelligenz führen können – oder ob wir komplett neue Architekturen brauchen. Spoiler: Beide haben verdammt gute Argumente, und wir sortieren für euch den Hype vom Bullshit.

In dieser Episode tauchen wir tief ein in die spannendste Debatte der KI-Forschung: Kann Skalierung allein zu AGI führen, oder brauchen wir Weltmodelle...