# AI Security, Bias, and Hardware Shifts

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-02-23

## Transcript

Das KI-Update.
Ein Heise-Podcast.
Mit redaktioneller Unterstützung von The Dekoder.
Ich bin Isabel Grünewald und dies sind heute unter anderem unsere Themen.
Brems Straßenbahnen werden zur KI-Überwachungszone.
Googles KI-Systeme blocken Millionen schädliche Apps.
OpenClaw trifft auf Smart Glasses und GitHub will gegen AI-Slob in Open Source vorgehen.
In Bremen werden die Straßenbahnen mit KI ausgestattet.
Das soll der Sicherheit dienen.
Aber die Bilder werden weitreichend ausgewertet.
Das ist nicht nur teuer.
Eine solche Überwachung ist für viele auch fragwürdig.
Mehr dazu weiß Eva Maria Weiß von Heise Online.
Die Bremer Straßenbahn AG will 40 Bahnen mit Kameras ausstatten.
Das kostet jeweils 10.000 Euro.
Die von den Kameras aufgenommenen Bilder sollen dann mittels KI ausgewertet werden.
Was das kostet, ist bisher nicht bekannt.
Klar ist aber, es wird teuer sein.
Und weil KI bekanntlich sehr fehleranfällig ist, sollen Menschen die Bilder dann auch überwachen und gegebenenfalls eingreifen.
Das Personal kostet natürlich auch Geld.
Wozu das Ganze?
Der KI-Einsatz wird mal wieder mit einem doch eher subjektiven Sicherheitsgefühl begründet.
Die Kameras sollen die Bahnen, beziehungsweise das, was in den Bahnen passiert, nämlich sicherer machen.
Im Zweifel sollen dieses Thema anschlagen und etwa eine Schlägerei erkennen können.
Und dann kann ein Mensch, also Personal, daraufhin die Polizei verständigen.
Das Geschehen, also die Schlägerei, wird so also natürlich nicht verhindert, sondern es geht nun nachträglich darum, ob man vielleicht die Täter noch fassen kann.
Ob sich Menschen von Kameras wirklich abstrecken lassen, kann man natürlich auch nicht so genau sagen.
Klar ist auch, dass alle Fahrgäste aber auf den Videoaufzeichnungen grundsätzlich erstmal festgehalten werden.
Datenschutzrechtlich sei das jedoch völlig unbedenklich, versichert die Bremer Straßenbahn AG.
Wenn es um vermeintliche Sicherheit geht, ist ja schnell vieles erlaubt, aber tatsächlich die Verarbeitung der Daten soll auch in den Bahnen stattfinden, also wahrscheinlich dann in den Kameras selbst und Gesichter werden automatisch verpixelt, wenn diese weitergeleitet werden.
Eine nachträgliche Zuordnung ist also nur über die Klamotten oder andere Merkmale wie die Größe oder die Haarfarbe von einem Täter möglich.
Bremen ist nicht die erste Stadt, die ein solches System eingeführt hat.
In Hamburg werden Fahrgäste ebenfalls überwacht und siehe da, manch liebevolle Umarmung soll dort schon mit einer Schlägerei verwechselt worden sein.
Trainiert worden, sind die Systeme übrigens mit Theaterfahrten.
Das heißt, es hat zum Beispiel unechte Schlägereien gegeben, die dann als Datenmaterial verwendet wurden.
Dankeschön, Eva.
Die Organisation AI Forensics hat mehr als 10.000 Zusammenfassungen von Apple Intelligence untersucht und dabei deutliche Verzerrungen festgestellt.
Apple Intelligence erstellt automatisch Kurzfassungen von Nachrichten und E-Mails auf vielen Millionen Apple-Geräten.
Bei der Analyse zeigte sich, wenn es um weiße Personen ging, wurde ihre Herkunft nur in etwa der Hälfte der Fälle erwähnt.
Bei asiatischen Personen geschah das fast immer.
AI Forensic sieht darin ein Zeichen dafür, dass Weissein als normal und daher nicht erwähnenswert behandelt wird.
Besonders problematisch sind unklare Texte.
Wenn zum Beispiel ein Pronomen nicht eindeutig war, was gerade im Englischen ja oft der Fall ist, legte sich das System trotzdem meist fest und oft passen zu typischen Geschlechterklische.
Außerdem dichtete die KI in einigen Fällen Eigenschaften hinzu, die im Originaltext gar nicht standen.
Auch diese entsprachen meist gängigen Vorurteilen.
Im Vergleich dazu machte Googles kleineres Modell Gemma 31b solche Fehler bei identischen Szenarien nur in 6% der Fälle.
Das größte Problem dabei ist, dass Nutzende bei Apple Intelligence gar nichts eingeben müssen.
Die verzerrten Zusammenfassungen erscheinen unaufgefordert auf dem Sperrbildschirm und im Posteingang.
Google hat 2025 deutlich weniger Schadprogramme aus dem Play Store entfernen müssen als früher.
Das ist wohl auch ein Erfolg verschärfter Sicherheitsmaßnahmen und KI-gestützter Kontrollen.
Malte Kirchner aus dem Heise Online-Newsroom mit den Einzelheiten.
Mehr als 1,75 Millionen Apps hat Google im vergangenen Jahr geblockt, bevor sie überhaupt im Play Store erscheinen konnten.
Das klingt da viel, ist aber tatsächlich ein Rückgang.
2024 waren es noch 2,36 Millionen blockierte Apps.
Und das ist für Google eine Erfolgsmeldung.
Denn der Konzern erklärt diesen Rückgang nicht damit, dass weniger Schad-Software eingereicht wird, sondern damit, dass Angreifer es gar nicht erst versuchen.
Die Hürden sind schlicht gestiegen.
Entwickler müssen sich heute vor dem Einreichen einer App verifizieren lassen.
Google nimmt nach eigenen Angaben mehr als 10.000 Sicherheitschecks pro App vor und generative KI hilft menschlichen Prüfern dabei, komplexe Schad-Softwaremuster schneller zu erkennen.
Gleichzeitig sperrte Google über 80.000 Entwicklerkonten wegen versuchter Schad-Software-Veröffentlichungen.
Auch das deutlich weniger als im Vorjahr mit 158.000 gesperrten Konten.
Interessant ist aber auch ein anderer Trend.
Während der Play Store sicherer wird, wächst die Bedrohung außerhalb davon rasant.
Google Play Protect, der eingebaute Schutzdienst für Android, hat 2025 mehr als 27 Millionen schädliche Apps erkannt, die am offiziellen Store vorbei installiert wurden, also per sogenannten Sideloading.
Zum Vergleich 2023 waren es nur 5 Millionen.
Der Dienst scannt täglich über 350 Milliarden Apps auf Android-Geräten weltweit.
Das erklärt auch, warum Google ab Herbst 2026 das Installieren nicht verifizierter Apps von außen deutlich schwieriger machen will.
Wie real die Gefahr ist, zeigt ein Beispiel aus dem August 2025.
Damals wurden 77 Apps mit insgesamt 19 Millionen Installationen im Play Store entdeckt, die Banking-Trojaner enthielten.
Daneben blockierte Google über 255.000 Apps wegen übermäßigen Gebrauch auf sensible Nutzerdaten und 160 Millionen gefälschte Bewertungen, mit denen Apps gezielt geschädigt werden sollten.
Für 2026 kündigt Google weitere KI-gestützschutzmaßnahmen an.
Die Richtung ist klar.
Der Play Store wird zur Festung, aber das Spielfeld verlagert sich zunehmend dorthin, wo Google weniger Kontrolle hat.
Und KI ist das beste Mittel, das Google hat, um die Kontrolle darüber zu behalten.
Vielen Dank, Malte.
Das KI-Unternehmen Anthropic hat Millionen realer Interaktionen zwischen Menschen und KI-Agenten ausgewertet.
Das Ergebnis ist eindeutig.
Knapp die Hälfte aller agentischen Aktivität entfällt auf Softwareentwicklung.
Bereiche wie Kundenservice, Vertrieb oder Finanzen machen jeweils nur wenige Prozentpunkte aus.
Warum das so ist, erklärt uns Kim Schörenbrand von The Dakota.
Anthropic spricht selbst von den frühen Tagen der Agentenadoption.
Softwareentwicklerinnen und Entwickler hätten als erste agentische Werkzeuge im großen Maßstab gebaut und genutzt.
Andere Branchen befinden sich noch in der Experimentierphase.
Besonders auffällig ist die Entwicklung bei unternehmenseigenen Coding-Agenten wie Cloud Code.
Die längsten autonomen Arbeitsphasen haben sich zwischen Oktober 2025 und Januar 2026 fast verdoppelt.
Von unter 25 Minuten auf mehr als 45 Minuten.
Der Anstieg verläuft dabei gleichmäßig über verschiedene Modellreleases hinweg.
Anthropic deutet das als Zusammenspiel mehrerer Faktoren.
Erfahrene Nutzerinnen und Nutzer bauen Vertrauen auf, stellen anspruchsvollere Aufgaben und das Produkt verbessert sich kontinuierlich.
Anthropic beschreibt dieses Phänomen als Deployment Overhang.
Die Autonomie, die Modelle technisch bewältigen können, übersteigt das, was Menschen ihnen in der Praxis abverlangen.
Als Referenz zieht Anthropic eine externe Bewertung des Forschungsinstituts METR heran.
Das Institut schätzt, dass Clauds aktuelles Spitzenmodell Aufgaben mit einer 50% Erfolgsrate lösen kann, für die ein Mensch fast fünf Stunden bräuchte.
Ein weiteres Muster aus den Daten, Cloud Code stellt bei anspruchsvollen Aufgaben häufiger von sich aus Rückfragen, als Menschen den Agenten unterbrechen.
Anthropic wertet das als Sicherheitsmechanismus.
Modelle darauf zu trainieren, die eigene Unsicherheit zu erkennen, ergänze externe Schutzmaßnahmen wie Berechtigungssysteme.
Produktentwicklern und politischen Entscheidungsträgern empfiehlt Entthropic den Ausbau von Monitoring nach dem Einsatz.
Gleichzeitig warnt das Unternehmen davor, jede einzelne Agentenaktion manuell genehmigen zu lassen.
Das sei zur Gereibung, ohne zwingend mehr Sicherheit zu bringen.
Dankeschön, Kim.
Um Cloud Code zu verbessern, hat Anthropic jetzt Cloud Code Security direkt in die Webbasierte Version integriert.
Das Werkzeug durchsucht Codebasen nach Sicherheitslücken und schlägt gezielt Softwarepatches zur menschlichen Überprüfung vor, wie das Unternehmen auf seiner Website mitteilt.
Angreifer nutzen immer häufiger subtile, kontextabhängige Sicherheitslücken aus.
Während sich viele Analyse-Tools auf die Suche nach bekannten Mustern konzentrieren und an diesen subtilen Angriffen scheitern, liest und analysiert Cloud Code Security den Code so, wie es eine menschliche Sicherheitsexpertin tun würde.
Die Ergebnisse stellt das Werkzeug in einem Dashboard bereit, in dem Security-Teams die vorgeschlagenen Patches prüfen und freigeben können.
Die Ankündigung hatte unmittelbare Auswirkungen an der Börse.
Laut Bloomberg fielen die Aktienkurse zahlreicher Cyber Security-Unternehmen am Freitag deutlich.
Viele Investoren fürchten offenbar, dass die Möglichkeit des sogenannten Vibecodings die Nachfrage nach etablierten Softwareprodukten verringern wird.
Wenn wir von Vibecoding sprechen, meinen wir damit, dass ein großes Sprachmodell den Quellcode generiert und der menschliche Beitrag sich weitgehend auf das Formulieren von Anweisungen beschränkt.
Entsprechend sind für Vibecoding nicht zwingend Programmierkenntnisse erforderlich.
Ein Entwickler hat nun dem KI-Agenten OpenClaw über seine Smart Glasses Programmieranweisungen gegeben.
Die Fortschritte hat er dann auf dem Display immer im Blick, berichtet Tomislav Bezmalinovic von Heise Online.
Der Programmierer und Computerbrillen-Endhusiast Jake Lennner demonstriert in einem Video, wie Whitecoding auf Smart Glasses aussehen könnte.
In dem Video spaziert er durch New York, während er dem KI-Agenten OpenClaw über sein Meta-Rayband-Display und das darauf installierte WhatsApp Sprachanweisungen gibt.
Der Chatverlauf erscheint direkt in seinem Sichtfeld, sodass er den Fortschritt über von OpenClaw gesendete Screenshots live mitverfolgen kann.
Der KI-Agent läuft auf einem Mac Studio in Laddners Wohnung und nutzt OpenAI's Coding-Werkzeug Codecs, um den Programmcode zu schreiben.
Im Video lässt Lettner OpenClaw seiner KI-Kalorien-Zeller-App Track GPT eine Speicherfunktion für häufige Mahlzeiten hinzufügen.
Nach Freigabe spielt der Agent den Code automatisch ein und der neue Speichern Button geht in der App Live.
Im Grunde kann jeder heute von überall aus Apps entwickeln.
Mit OpenClaw, OpenAI Kodac und MetaRayBand Smart Glasses, sagt Lettner in seinem Video.
Ganz so einfach, wie es Ledner suggeriert, ist es freilich noch nicht.
OpenClaw backt derzeit erhebliche Sicherheitsrisiken und setzt idealerweise eine dedizierte Recheneinheit voraus, was für viele Nutzer kaum praktikabel sein dürfte.
Die MetaRayBand Display ist zudem bislang nur in den USA erhältlich.
Eine weitere Einschränkung bei der MetaRayBand Display ist, dass Drittentwickler derzeit keinen Zugriff auf das Display haben.
Aus diesem Grund nutzt Ledner WhatsApp, um mit OpenCloud zu kommunizieren.
Meta's Messenger Dienst ist eine der wenigen Apps, die von der smarten Brille aktuell unterstützt wird.
Unabhängig von Meta werden künftig weitere Smart Glasses mit Display erscheinen, die ähnliche Eigenschaften wie die Meta Ray Band Display haben.
Google plant beispielsweise noch in diesem Jahr ein entsprechendes Produkt vorzustellen.
Danke, Tomislav.
In den USA schießen KI Rechenzentren aus dem Boden.
Der Strombedarf ist immens.
Dabei setzen die großen Tech-Unternehmen zunehmend auf Energieerzeugung, die nicht ans öffentliche Stromnetz angeschlossen ist.
Das kann neben steigenden Kosten für Privathaushalte auch weitreichende Folgen für den Umwelt und den Klimaschutz haben, berichtet die Washington Post.
Danach entsteht gerade ein regelrechtes Schattennetz.
Die Zeitung verweist auf eine ganze Reihe von Projekten, die unter anderem im Auftrag von Meta, OpenAI, Oracle und sogar des Ölkonzerns Chevron entstehen.
Meist wird sie dabei auf Gaskraftwerke setzen, weil diese als zuverlässiger gelten als Photovoltaik oder Windenergie.
Weil die effizientesten Gasturbinen aber lange Lieferzeiten hätten, würden weniger umweltfreundlicher eingesetzt.
Das dürfte dann auch den Ausstoß an Treibhausgasen in die Höhe treiben.
Das ist katastrophal für die Klimaziele, zitiert die Zeitung ein Experten für erneuerbare Energiequellen.
Auch in Deutschland wird überlegt, wie dem Energiebedarf neuer Rechenzentren mit unkonventionellen Methoden Rechnung getragen werden kann.
Allerdings sind die Rahmenbedingungen hier in einigen Punkten deutlich anders als in den USA.
Weil vollständige Netzunabhängigkeit in Europa weder regulatorisch noch wirtschaftlich kurzfristig realistisch ist, geht die Branche hier einen anderen Weg, sogenannte Microgrids.
Das sind Campuseigene Stromnetze, die zwar an das öffentliche Netz angebunden bleiben, aber im Fehlerfall als eigenständige Insel funktionieren können.
Batteriespeicher stabilisieren dabei die Versorgung, Gaskraftwerke oder in Zukunft auch wasserstofffähige Anlagen übernehmen die Grundlast.
NBW und RWE planen solche Anlagen explizit als Anker für Rechenzentrumscluster.
Solche Lösungen wirken sich allerdings indirekt auch auf die Stromkunden aus.
Wer sich ein eigenes Microgrid leistet, entlastet zwar das öffentliche Netz, zahlt aber auch weniger Netzentgelte.
Die Kosten für die verbleibenden Nutzerinnen und Nutzer steigen.
Im Rahmen des India AI Impact Summit gab OpenAI-Mitbegründer Sam Altman der Tageszeitung The Indian Express eines seiner seltenen ausführlichen Interviews.
Dabei wurde er auch nach der von Konkurrent Elon Musk propagierten Idee von Rechenzentren im Weltall befragt.
Ganz ehrlich, glaube ich, dass mit der gegenwärtigen Umgebung die Idee von Rechenzentren im All lächerlich ist.
So Altmans Antwort.
Wenn man nur die einfachste Berechnung der Kosten des Transport ins All durchführe, zeige sich das.
Ein anderes ungelöstes Problem sei die Reparatur defekta-GPUs im All, denn, so Ortman, leider gehen die immer noch sehr oft kaputt.
Er glaubt nicht daran, dass die Idee im laufenden Jahrzehnt umgesetzt werden kann.
Auf die Frage nach den Kosten von KI, insbesondere was Energie betrifft, ließ sich Ortman zu einem merkwürdigen Vergleich hinreißen.
Oft werde eine Anfrage bei ChatGPT mit einer Anfrage an einen Menschen verglichen.
Es braucht aber 20 Jahre Leben und all das Essen, dass man in dieser Zeit isst, bevor man schlau wird.
Dazu kommen noch die gesamte Evolution der Menschheit.
Und wenn man die Energieeffizienz auf diese Art misst, dann hat die KI vielleicht schon aufgeholt, findet Altman.
Immer mehr Open Source Projekte leiden unter der Flut oft wertloser KI-Beiträge über GitHub.
Der Betreiber hat nun erste Maßnahmen dagegen angekündigt.
Wolf Husbach von Heise Developer erklärt, worin genau die Probleme aktuell bestehen.
Vielleicht muss man erstmal wissen, wie so ein Open Source-Projekt überhaupt funktioniert.
Also das besteht im Grunde genommen aus einem Kern von sogenannten Maintainern, die sich also maßgeblich drum kümmern und die kriegen jetzt ständig irgendwelche Beiträge von anderen Teilnehmenden an diesem Projekt, von Kontributoren, die geprüft werden müssen.
Also diese Beiträge, da gibt es Issues, also Probleme teilweise, teilweise sind das auch einfach Ideen von irgendwelchen Leuten, die hier beitragen wollen.
Und die kommen auf diese Maintainer in sogenannten Pull-Requests zu, die sie dann anschauen müssen und eventuell in den Code von dem Projekt übernehmen müssen.
Das hat mit künstlicher Intelligenz jetzt sehr, sehr stark zugenommen, weil letztendlich kann man so eine KI einfach auf so eine Code-Sammlung auf einen Repository loslassen und kann sagen, hier hast du dieses oder jenes Issue, bitte löst das.
Und das macht die KI inzwischen tatsächlich sehr, sehr automatisch alles und die Frage ist nur, was dabei rauskommt und ob das auch in der Form geschieht, sage ich mal, die jetzt überhaupt in das Projekt reinpasst.
Und diese KI-generierten Pull-Requests haben wir so stark zugenommen, dass die Maintainer teilweise sehr stark drunter leiden, durch den enormen Arbeitsaufwand, den sie damit haben und durch den großen Ausschuss, der dabei entsteht.
Also da hat sich inzwischen auch der Begriff AI-Slope, also AI-Match-Barts würde man vielleicht sagen, AI-Müll, er hat sich hier etabliert als Begriff.
Genau.
Und die Frage ist natürlich, warum machen das Leute überhaupt?
Der Grund ist so ein bisschen, dass die suchen Reputation, die wollen sagen, hier, ich bin hier, ich trage hier zum Open Source-Projekt, was er sich zu Mozilla Thunderbird bei.
Ich bin Thunderbird-Entwickler.
Wenn jetzt einer von ihren Pull-Requests angenommen wurde von den Maintainern, und das trägt zu ihrer Reputation bei.
Also zum Beispiel, wenn man sich als junger Entwickler irgendwo bewerben will, dann sind solche Sachen natürlich gut.
Und mit KI geht das sehr einfach.
Man muss jetzt nicht mehr selber drüber nachdenken, was schreibe ich für im Code, wie trage ich bei, muss vielleicht mit den Maintainern erstmal reden, was braucht ihr eigentlich überhaupt.
Und warum ist das jetzt ein Problem für GitHub?
In dem Ganzen steht GitHub so ein bisschen in Kritik als Hosting-Plattform für solche Open Source-Projekte, weil hier, sage ich mal, sind diese KI-Geschichten sehr tief verwurzelt.
Da muss man auch einfach wissen, dass GitHub gehört zur KI-Abteilung von Microsoft.
Also KI steht hier so ein bisschen im Programm und viele Maintainer haben einfach kritisieren das und sagen, sie haben hier wenig zu wenig Unterstützung von GitHub, was jetzt teilweise schon dazu geführt hat, dass Projekte also GitHub verlassen und zu anderen Repository-Plattformen zum Beispiel zu Code Work gehen.
Also zum Beispiel Gen2 Linux ist so ein Fall, der sich von GitHub jetzt gerade trennt.
Letztendlich hat aber GitHub da auch etwas, ist etwas kleinlaut geworden bei dem Ganzen und hat vor ein paar Wochen die Community um Feedback gebeten und hat daraufhin jetzt mehrere Änderungen angekündigt, noch keine umgesetzt, aber schon mal angekündigt.
Und das erste ist einfach schon mal, man kann diese Pull-Requests schneller löschen.
Vorher mussten tatsächlich die Montainer sich die genauer anschauen und prüfen.
Und jetzt können die hergehen und können da einfach in ihre Liste im Blick reinwerfen und sehen in vielen Fällen schon, ja, das ist nur Müll und können das also gleich löschen, um die Übersichtlichkeit in ihrem Workflow zu behalten oder zu verbessern.
Und zweiter Punkt ist zum Beispiel, dass sie die Teilnehmer auf eine Gruppe beschränken können, also vielleicht Leute, die schon mehrere andere bei anderen Projekten mitgearbeitet haben, die andere Pull-Requests angenommene vorweisen können, die Issues gelöst haben.
Oder zum Beispiel auch eine automatische Prüfung von Pull-Requests auf bestimmte Kriterien, die man eben im Vorfeld definieren kann.
Also GitHub kommt jetzt da der Community auch ein bisschen entgegen.
KI im Kern hin und daher.
Die Frage ist natürlich, wie das jetzt konkret wirklich aussieht und wie die Community das entgegennimmt.
Es gibt auch natürlich andere Gründe, zum Beispiel zu Codebird zu wechseln, ist, dass es ein offenes Projekt ist.
Mit Sitz in Berlin von der Community, steht also keine von den großen Tech-Giganten dahinter, was ja auch so ein bisschen, sag ich mal, zunehmend kritisch betrachtet wird im Hinblick auf die digitale Souveränität.
Vielen Dank, Wolf.
Hollywoods Branchenverband Motion Picture Association hat dem chinesischen Technologiekonzern ByteDance ein Unterlassungsschreiben geschickt.
Darin geht es natürlich um den KI-Videogenerator C-Dance 2.0.
Es ist das erste Mal, dass die MPA direkt gegen ein KI-Unternehmen vorgeht.
Der Verband spricht von systemischer Rechtsverletzung.
ByDance habe sein Modell ohne Zustimmung auf den Werken der Studios trainiert und den Dienst ohne ausreichende Schutzmaßnahmen veröffentlicht.
Auslöser war eine Welle viraler Videos mit geschützten Charakteren aus Marvel, Star Wars und weiteren Franchises, die kurz nach dem Start von C-Dance 2.0 auftauchten.
Bereits zuvor hatten Netflix, Warner Brothers, Disney, Paramount und Sony eigene Unterlassungsschreiben verschickt.
ByDance erklärte daraufhin, man arbeite an stärkeren Schutzmaßnahmen, nannte aber keine Details.
Das war der MPA offenbar nicht genug.
Berichten zufolge verzögern die Auseinandersetzungen nun den Start der öffentlichen API von CDANs 2.0.
Bei OpenAI arbeiten mehr als 200 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an eigener KI-Hardware.
Jetzt hat The Information dazu weitere Infos von einer internen Quelle herausbekommen.
Als erstes Produkt soll demnach ein Smart Speaker für 200 bis 300 US-Dollar erscheinen.
Er erfasst per Kamera Menschen und Umgebung, beobachtet sie per Video und könnte sogar Einkäufe via Gesichtserkennung ermöglichen.
Ein Marktstart ist frühestens Anfang 2027 geplant.
Weitere Projekte wie eine Smart Lamp oder Smart Glasses befinden sich in einer frühen Phase.
Das Hardware-Team ging aus der Übernahme des Startups I.O.
von Apples ehemaligem Designchef Johnny Ive hervor.
Derweil setzt Apple ohne IV bei KI-Hardware stark auf Kameras.
Geplant sind eine smarte Brille ohne Display, ein KI-Anhänger sowie AirPods mit Kamerasystemen.
Die Geräte sollen die visuelle Intelligenz ausbauen, also die KI-Analyse der Umgebung.
Ein erstes Produkt könnte noch in diesem Jahr erscheinen.
Nach dem überraschenden Führungswechsel bei Microsofts Xbox Sparte hat die neue Leiterin der Abteilung Ascha Sharmer in einem Memo ihre Pläne grob umrissen.
Laut TheWirge nennt sie darin drei Schwerpunkte.
Tolle Spiele, die Rückkehr von Xbox und die Zukunft des Spielens.
Ein bei Spielerinnen und Spielern stark umstrittenes Thema, spricht Charmer auch an, nämlich KI in der Entwicklung.
Man wolle zwar Spiele mit den modernsten Technologien erschaffen, aber sie sollen so wörtlich kunst erstellt von Menschen bleiben.
Immerhin schreibt die neue Chefin der Spiele Sparte auch, wir werden weder kurzfristige Effizienz anstreben, noch unser Ökosystem mit seelenlosem KI-Schrott überschwemmen.
Das war das KI-Update von Heise Online vom 233.
Februar 2026.
Eine neue Folge gibt es immer montags, mittwochs und freitags um 15 Uhr.
Werbung.
Außerdem bei heiße.
Hallo, ich bin Holger und ich bin Jörg und wir sind das Team der Auslegungssache.
Das ist der CT Datenschutz Podcast.
Wir beschäftigen uns alle 14 Tage mit aktuellen relevanten Themen rund um den Bereich Datenschutz, Datensicherheit, aber auch um politische Themen wie Überwachung.
Dazu laden wir uns immer interessante Gäste ein.
Die können aus den unterschiedlichsten Bereichen kommen.
Wir haben natürlich Juristen auch dabei, wir haben aber zum Beispiel auch Landesdatenschutzbeauftragte, Bundesdatenschutzbeauftragter war schon mal da, aber auch Technik-Experten.
Dabei ist es uns immer wichtig, dass wir verständlich bleiben.
Das heißt, wir versuchen das Juristendeutsch so gut wie möglich zu reduzieren und Dinge so runterzubrechen, dass auch interessierte Laien sie gut verstehen können und auch ihren Nutzen aus unseren teilweise sehr lebhaften Diskussionen ziehen können.
Hört doch mal rein.
Wir freuen uns auf euch.