# AI Security, Superintelligence Policy and the Robotaxi Expansion

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-04-08

## Transcript

Das KI Update, ein Heise Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
Ich bin Isabel Grünewald und dies sind heute unter anderem unsere Themen.
Anthropics neues KI-Modell Mythos ist zu gefährlich für die Öffentlichkeit.
OpenAI entwirft Plan für eine Welt mit Superintelligenz.
Matas neue KI-Modelle sollen teils Open Source werden.
Und Waymo wagt den Sprung nach Europa.
Anthropics neues KI-Modell Mythos soll besonders effektiv im Finden und im Ausnutzen von Sicherheitslücken sein.
Darum soll es nur sehr eingeschränkt veröffentlicht werden und ausschließlich IT-Infrastruktur absichern, berichtet Martin Holland aus dem Heise Online Newsroom.
Wir nennen das Project Glasswing, wo sie einer ausgewählten Zahl von IT-Unternehmen und Organisationen wie der Linux Foundation und auch Entwicklern von Open Source Software einen Zugang geben zu diesem KI-Modell und die sollen damit ihre eigene Software und auch Open Source Software auf Sicherheitslücken hin untersuchen können und die schließen sollen.
Und zwar redet Anthropic von so einer Art Rennen gegen die Zeit, weil sie sagen, es ist nur eine Frage der Zeit, bis andere KI-Modelle genauso gut sind und bis dahin sollten diese Sicherheitslücken geschlossen sein.
Anthropic erklärt in einem Blogeintrag, dass sie zum Beispiel in OpenBSD, was ja besonders bekannt und für seine Sicherheit ist, dass sie da eine 27 Jahre alte Sicherheitslücke gefunden hätten.
Oder in FFMPEG, was für die Videokomprimierung wichtig ist, eine Sicherheitslücke, die irgendwie seit 17 Jahren bestanden hätte und die bei Millionen automatischen Suchläufen nach Sicherheitslücken übersehen worden sei.
Sowas hätte diese Software gefunden und aber auch noch tausende andere in verschiedenen Softwareprodukten.
Und zwar spricht ein Topic von jedem großen Betriebssystem, jedem wichtigen Internetbrowser.
Überall hätte die Software Sicherheitslücken gefunden.
Und das Neue ist eben laut Enthropic.
Man kann das jetzt nicht überprüfen, aber laut Enthropic ist eben neu, dass die KI diese Lücken nicht nur finden kann, sondern dass sie auch die ausnutzen kann.
Und zwar auch im Sinne von so einer Zusammenfügung.
Also da gibt es vielleicht fünf Lücken, die alle für sich genommen nicht problematisch sind oder zumindest nur gering problematisch, aber die man zusammen ausnutzen kann, um zum Beispiel ein Linux-Rechner zu übernehmen oder ein Linux-Server.
Und das ist, das sei die große Gefahr.
Und jetzt soll eben in diesem, im Rahmen von Project Last Wing, sollen halt die ganze IT-Industrie die Möglichkeit bekommen, diese Softwarelücken zu fixen.
Dafür sagt Enthropic, geben sie den Unternehmen 100 Millionen, also Tokens im Wert von 100 Millionen US-Dollar und damit sollen die das jetzt schließen.
Man muss dazu sagen, dass damit natürlich jetzt die Annahme verbunden ist, dass es einfach nur eine begrenzte Anzahl von Sicherheitslücken gibt, dass man die jetzt innerhalb von ein paar Monaten findet und die dann schließt, bevor dann andere KI-Modelle aufgeholt haben.
Und die können da nichts mehr finden.
Und außerdem natürlich, dass wirklich alle Hersteller von wirklich kritischer Infrastruktur, also Software, die an kritischer Infrastruktur eingesetzt werden, auch mitmachen.
Das muss ich jetzt zeigen, obviously, the great stream.
Und natürlich wird es spannend, ob die KI wirklich auch so leistungsfähig ist, wobei jetzt halt schwered, weil sie nicht öffentlich gemacht wird.
And Topic hat auch wohl schon der US-Regierung angeboten, dass sie das überprüfen soll.
But eigentlich is the US-Regier auf Anthropic überhaupt nicht gut zu sprechen.
Da gibt es ja noch den Streit darum, dass das Weiße Haus or the Pentagon Anthropic als Lieferkettenrisiko eingestuft hat.
And what aus diesem Project Glasswing rauskommt and ob it's so sein, that in the next week or monaten a Vielza von Patches and Security Fixes kommt, die ja jetzt folgen müssten, wenn das stimmt.
Künstlich generierte Inhalte fluten längst das Internet and verwischen die Grenze zwischen Realität and Fiktion.
The three hauptinstitutionen der EU ziehen daher eine klare Trennlinie.
We aus internen Richtlinien hervorgeht, have the Commission, the Parliament, and the Ministerrat ihren Presseteams the verwendung von vollständig KI-generierten Videos and Bildern in der offiziellen Communication untersagt.
Mit diesem Schritt wollen die EU-Gremien ein Statement für Authentizität geben.
Sie sind überzeugt, dass ihre Glaubwürdigkeit untrennbar mit der Echtheit ihrer Bildhaften Außendarstellung verknüpft is.
A Sprecher of EU-Kommission erläutert in Gespräch with Politico, that this for Journalisten and the Öffentlichkeit zur Verfügung gestellte Material frei von KI-Inhalten bleiben.
Ziel sei es, das Vertrauen der Bürger zu fördern, wobei Authentizität oberste Priorität genießen.
Technische Optimierungen, etwa für eine verbesserte Bildqualität, blieben aber unter strengen Auflagen zulässig.
Der europäische Kurs steht im Kontrast zur Praxis in den USA.
Donald Trump nutzt regelmäßig generierte Inhalte, um seine Botschaften weiter zuzuspitzen.
OpenAI hat ein zwölfseitiges Grundsatzpapier veröffentlicht, in dem es politische Maßnahmen für den Übergang zur Superintelligenz vorschlägt.
Die Vorschläge seien als Diskussionsgrundlage gedacht, nicht als fertiger Forderungskatalog.
Mehr dazu erzählt uns Kim Scheurenbrand von The Dakota.
Im Zentrum steht ein Staatlicher Vermögensfonds, ein sogenannter Public Wealth Fund.
Dieser soll Erträge aus dem KI-getriebenen Wirtschaftswachstum direkt an alle Bürger ausschütten, unabhängig von deren Einkommen oder Vermögen.
Wie genau der Fonds finanziert werden soll, lässt das Papier aber offen.
Zusätzlich stellt OPMEA höhere Kapitalertragssteuern für Spitzenverdiener vor, Unternehmenssteuern auf KI-Erträge und Abgaben auf automatisierte Arbeit.
Firmen, die Mitarbeiter halten und weiterbilden, sollen steuerlich belohnt werden.
Beim Thema Arbeitszeit wird das Papier besonders konkret.
Arbeitgeber und Gewerkschaften sollen in befristeten Pilotprojekten eine Vier-Tage-Woche bei vollem Lohn testen.
Hält die Produktivität soll die kürzere Woche dauerhaft gelten.
Sinken die Betriebskosten durch KI sollen Unternehmen Anreize bekommen, mehr in Renten, Gesundheitskosten und Betreuungsangebote zu investieren.
OpenEI fordert außerdem ein formelles Mitspracherecht der Beschäftigten bei der Einführung von KI am Arbeitsplatz.
Arbeitnehmer wüssten am besten, wie ihre Arbeit tatsächlich funktioniert.
Sie sollen mitentscheiden, wo KI zuerst zum Einsatz kommt, etwa bei gefährlichen oder monotonen Tätigkeiten.
Gleichzeitig setzt das Papier klare Grenzen.
KI dürfte weder die Arbeitsbelastung hochtreiben, noch faire Bezahlung aushöhen.
Für den Fall größerer Verwerfungen am Arbeitsmarkt sieht OpenAI automatische Hilfsmaßnahmen vor.
Flexiblere Arbeitslosenunterstützung, schnelle Bargeldhilfen und Weiterbildungsgutscheine sollen greifen, sobald bestimmte Warnindikatoren Schwellenwerte überschreiten.
Wer durch KI seinen Job verliert, soll in der sogenannten Care Economy aufgefangen werden.
Kinderbetreuung, Altenpflege, Bildung und Gesundheitswesen.
Das Unternehmen benennt dabei auch sich selbst als potenzielles Problem.
Es besteht das Risiko, dass sich die wirtschaftlichen Gewinne bei einer kleinen Zahl von Firmen wie OpenAI konzentrieren.
KI-Unternehmen an der Spitze sollen deshalb Governance-Strukturen annehmen, die öffentliches Interesse in ihre Entscheidungen einbetten.
Dazu gehören Audits gegen manipulatives Verhalten in Modellen und Schutzmaßnahmen, damit keine Einzelperson oder interne Gruppe KI-Systemen nutzen kann, um Macht zu konzentrieren.
Dankeschön, Kim.
Eine neue Analyse hat die Genauigkeit von Googles KI-generierten Suchantworten untersucht.
Das KI-Startup UMI testet im Auftrag der New York Times über 4.300 Suchanfragen.
Das Ergebnis: Mit der neueren KI-Technologie Gemini 3 lagen die sogenannten AI-Overviews in 91% der Fälle richtig.
Mit dem Vorgänger Gemini 2 waren es noch 85%.
Die Zahlen klingen solide, aber das Ganze hat einen Haken.
Bei Googles Größenordnung mit Milliarden von Suchanfragen pro Tag führen auch 9%-Fehlerquote zu Millionen falschen Antworten pro Stunde.
Zudem hat sich die Nachprüfbarkeit verschlechtert.
Bei Gemini 3 waren 56% der korrekten Antworten nicht durch die verlinkten Quellen belegbar.
Bei Gemini 2 lag dieser Wert noch bei 37%.
Die KI gibt also häufiger richtige Antworten, aber Nutzerinnen und Nutzer können seltener nachvollziehen, woher die Information stammt.
Auch die Quellenauswahl wirft Fragen auf.
Unter den am häufigsten zitierten Quellen fanden sich Facebook und Reddit auf Platz 2 und 4.
Google verfolgt hier möglicherweise das Interesse, bevorzugt Quellen zu zitieren, die weniger wahrscheinlich wegen der Verwertung ihrer Inhalte klagen.
Google selbst kritisierte die Studie als fehlerhaft.
Der verwendete Benchmark bilde nicht ab, wonach Menschen tatsächlich suchten.
Die Studie lässt zudem die Frage offen, ob Nutzende über herkömmliche Suchergebnisse insgesamt besser oder schlechter informiert wären, als mit den KI-Antworten.
Meta plant, neue KI-Modelle zu veröffentlichen.
Einige von ihnen sollen dabei vollkommen quelloffen herausgegeben werden.
Mein Kollege Robin Ahrens aus der CT-Redaktion hat sich das genauer angeschaut.
Es ist schon eine ganze Weile her, dass Meta ein neues Top-KI-Modell veröffentlicht hat.
Im April vergangenen Jahres brachte das Unternehmen Lama 4 heraus.
Die Resonanz damals war eher enttäuschend, denn die Leistung des Modells lag deutlich hinter denen der Konkurrenz.
Wie schon vorherige KI-Modelle von Meta wurde auch Lama 4 als OpenWaite-Modell veröffentlicht.
OpenWaite heißt, dass das Wissen eines KI-Modells frei heruntergeladen werden kann, nicht jedoch der gesamte Quellcode und die Trainingsdaten.
Zukünftige KI-Modelle von Meta könnten nun über diese Open-Waite-Architektur bisheriger Modelle hinausgehen.
Denn Meta plant, demnächst neue KI-Modelle zu veröffentlichen.
Einige davon sollen dann mutmaßlich unter Open Source-Lizenzen herausgegeben werden.
Das heißt, der Quellcode wäre dann frei zugänglich und iltierbar.
Nun ja, nicht der gesamte, denn einige Komponenten des Codes will Meta proprietär halten.
Das soll vor allem dazu dienen, mögliche Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Und nicht zu früh gefreut, Meta plant eine neuartige hybride KI-Strategie mit dem neuen Modell-Release zu etablieren.
Die Leistungsstärksten der kommenden Modelle sollen wohl als geschlossene veröffentlicht werden, die leistungsärmeren Modelle allerdings gänzlich Open Source sein.
Damit will man bei Meta wohl einerseits KI-Entwickler anlocken, die die Modelle nutzen und modifizieren sollen.
Auf der anderen Seite will Meta mögliche Wettbewerbsvorteile der großen, dann geschlossenen Modelle mitnehmen.
Die neuen KI-Modelle wären die ersten, die unter der Leitung von Alexander Wang entwickelt wurden.
Die Open Source-Strategie im Bereich der KI-Entwicklung soll maßgeblich von ihm geprägt sein.
Wang wurde erst Mitte vergangenen Jahres zu Meta's Chief AI Officer ernannt.
Das war Teil einer Umstrukturierung der KI-Abteilung bei Meta, nachdem Lama viel gefloppt hatte.
Ob die neue hybride KI-Strategie bei Meta imstande ist, den Abstand zur Konkurrenz aufzuholen, wird sich zeigen.
Falls nicht, dürfte Wang sein Job wohl los sein.
Mark Zuckerberg selbst wird den Kopf vermutlich nicht hinhalten.
Vielen Dank, Robin.
Abseits von der direkten Modellentwicklung hat Meta ein internes Rangsystem eingeführt, bei dem Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter um den höchsten Verbrauch von KI-Ressourcen wetteifern.
Ein Mitarbeiter erstellte dafür im Intranet eine Rangliste namens Claudonomex, die den sogenannten Token-Verbrauch von mehr als 85.000 Beschäftigten misst.
Die Zahlen sind enorm.
In 30 Tagen verbrauchten sie insgesamt 60 Billionen Tokens.
Der Spitzenreiter kam auf durchschnittlich 281 Milliarden.
Titel wie Token Legend oder Cash Wizard sollen die Belegschaft motivieren, KI-Tools stärker in ihren Arbeitsalltag einzubauen.
Die Praxis hat allerdings auch Schwächen.
Einige Mitarbeitende lassen KI-Agenten Stundenlang laufen, nur um ihren Verbrauch zu steigern.
Das Phänomen heißt im Silicon Valley Token-Maxing und gilt dort als Produktivitätsmaß.
Nvidia-Chef Jansson Huang sagte zum Beispiel, er wäre zutiefst beunruhigt, wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Gehalt nicht mindestens 250.000 Dollar an Tokens jährlich verbrauche.
Konkrete Zahlen, die einen Zusammenhang zwischen hohem Token-Verbrauch und tatsächlicher Produktivitätssteigerung belegen, hat bislang allerdings kein Unternehmen vorgelegt.
Intel steigt bei Elon Musks Project Terrafab ein.
Intel ist stolz darauf, sich gemeinsam mit SpaceX, XAI und Tesla am Terrafab-Projekt zu beteiligen, um die Halbleiterfertigungstechnologie neu zu gestalten, schreibt die Firma auf X.
Musk will einen riesigen Halbleiterkomplex bauen, der die meisten Schritte der Chip-Produktion übernimmt.
Die komplexesten Bestandteile sind ein Halbleiterwerk und die anschließende Verarbeitung, das sogenannte Packaging.
Das Ganze soll KI-Beschleuniger produzieren, können die pro Jahr eine Rechenkapazität von einem Terawatt erreichen.
So übertrieben das Vorhaben klingt, dürfte Intel sehr an einer Beteiligung interessiert sein.
Die Foundry sparte so seit Jahren händeringend nach Großkunden für die eigenen Halbleiterwerke.
Selbst wenn aus dem Bau nichts wird, könnte Intel die Musk-Firma künftig als Kunden willkommen heißen.
Das wäre ein potenzieller Rettungsanker für die strauchelnde Intel Foundry.
Google hat mit Anthropic einen Großabnehmer für die eigenen KI-Beschleuniger gefunden.
Auch Broadcom, das Google bei der Entwicklung unterstützt, ist an dem Abkommen beteiligt.
Die Börsenaufsichtsmeldung von Broadcom liefert nun eine erste konkrete Zahl, wie Marco Pauli von Heiser Online berichtet.
Enthropic will im großen Stil Googles Tensor Processing Units, kurz TPUs, einsetzen, um auf diesem Claude-Modelle laufen zu lassen.
Dazu hat die Firma eine Vereinbarung mit Google und Broadcom abgeschlossen.
Broadcom ist als Googles TPU-Entwicklungspartner involviert.
Es geht um mehrere Gigawatt.
Broadcom stellt 3,5 Gigawatt an Rechenkapazität bereit.
Von Google soll weitere Kapazität kommen.
Der erste Schwung an TPU soll Enthropic ab 2027 zur Verfügung stehen.
Es geht final um mehrere Millionen KI-Beschleuniger.
Enthropic hat die Rechenleistung dringend nötig, um den Bedarf zu decken.
Erst kürzlich warf die Firma Tools wie OpenClaw aus seinen Abos, um die Rechenlast zu senken.
Die Kosten für ein Gigawatt-Rechenkapazität werden aktuell auf bis zu 50 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Daher überrascht es nicht, dass Entthropic im gleichen Zuge einen Umsatzmeilenstein verkündet.
Rechnet man den aktuellen Umsatz aufs komplette Jahr hoch, landet die Firma bei 30 Milliarden US-Dollar-Jahresumsatz.
Ende 2025 waren es laut eigenen Angaben noch 9 Milliarden US-Dollar.
Vielen Dank, Marco.
Die deutsche Verwaltung gilt als Sinnbild für Lahmeprozesse und dicke Aktenstapel.
Doch beim Thema KI will der Bund zeigen, dass es auch anders geht.
Das Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung hat mit dem Projekt Spark eine Reihe von KI-Modulen veröffentlicht, die die Arbeitsweise in Behörden grundlegend verändern könnten.
Unter dem Leitsatz Public Money, Public Code stehen die Anwendungen für jeden auf der Plattform Open Code zur Verfügung.
Damit folgt das Ministerium dem Ruf nach digitaler Souveränität und ermöglicht, dass Kommunen, Firmen und der Zivilgesellschaft, die Werkzeuge ohne Lizenzgebühren zu nutzen und weiterzuentwickeln.
Mit Spark sollen komplexe Planungs- und Genehmigungsverfahren, die bisher Monate oder gar Jahre dauerten, durch eine intelligente operative Assistenz beschleunigt werden.
Das Projekt soll Beschäftigte in den Genehmigungsbehörden von Routineaufgaben befreien, ohne Menschen zu ersetzen.
Vielmehr bereitet die KI die Flut an Informationen aus Antragsunterlagen so auf, dass SachbearbeiterInnen schneller zu einer fundierten Entscheidung kommen können.
Das letzte Wort hat also weiter ein Mensch.
Die polizeiliche Gesichtserkennung in Deutschland hat durch den verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz stark zugenommen.
Im vergangenen Jahr wurden mit rund 344.000 Suchläufen mehr als doppelt so viele Abfragen durchgeführt wie im Vorjahr.
Treiber dieser Entwicklung ist ein seit September 2024 beim Bundeskriminalamt eingesetztes KI-System, das eine deutlich geringere Fehlerrate von unter einem Prozent aufweist.
Die Technologie analysiert automatisiert anatomische Merkmale von Gesichtern, wandelt diese in mathematische Modelle um und vergleicht sie sekundenschnell mit Millionen von Bildern in der zentralen Datenbank der deutschen Polizei.
Darauf folgt die gesetzlich vorgeschriebene Überprüfung der Ergebnisse durch Menschen.
Zusätzlichen Auftrieb erhielt die Fahndung durch mobile Apps, die es Beamten ermöglichen, Abgleiche direkt vor Ort durchzuführen.
Kritiker waren jedoch, dass Menschen aus sozioökonomisch schwachen Schichten oder Personen, die als ausländisch wahrgenommen werden, häufiger kontrolliert würden.
Sie landeten also überproportional oft in der Datenbank und sind dadurch einem höheren Risiko ausgesetzt, von der KI identifiziert zu werden.
Bislang kann man Thunderbolt und USB 4 Erweiterungskästchen am Merk nicht mit Grafikkarten nutzen.
Das ändert sich nun und bringt Verbesserungen für die Nutzung großer Sprachmodelle, berichtet Ben Schwan von der MacenEye.
Aktuelle Apple-Rechner haben gegenüber PCs einen Nachteil.
Sie sind zwar dank schneller M-Chips für große Sprachmodelle gut geeignet, können aber keine KI-Beschleuniger von Nvidia oder AMD verwenden, da bislang Treiber für externe Grafikkarten fehlten.
George Hotz, bekannt als PlayStation 3-Hacker und Experte für autonomes Fahren mit seinem Startup Komma AI, ist es mit seiner Hongkonger neuen Firma TinyCorp nun gelungen, solche Treiber herzustellen.
Sie arbeiten zusammen mit seinem Sprachmodell-Framework TinyGrad, also nicht mit bekannten KI-Frameworks wie MLX oder GGUF.
Laut den Angaben von Hotz ist es unter anderem möglich, das chinesische Modell Quen 3.5 zu nutzen.
Interessierte benötigen neben der kostenlosen Treiber Software ein externes E-GPU-Gehäuse sowie eine passende Grafikkarte für die KI-Beschleunigung.
Derzeit ist noch unklar, wie viel ein solches Setup, das sehr kostenintensiv sein dürfte, am Mac tatsächlich bringt.
Apple Silicon-Rechner haben derzeit bei der Videogenerierung noch Nachteile, weil diese normalerweise für Nvidia-Karten optimiert sind.
Das Tiny Corp-Setup könnte hier helfen.
Dankeschön, Ben.
Der KI-Musikgenerator Suno erlaubt, laut eigenen Richtlinien nur die Nutzung eigener Inhalte oder frei formulierter Texte.
Hochgeladene Songs und Liedtexte sollen automatisch geprüft und bei Verstößen blockiert werden.
In der Praxis funktioniert das jedoch nicht zuverlässig.
Ein Test des Technikmagazins The Word zeigt, dass häufig schon kleine Anpassungen wie halbe oder doppelte Abspielgeschwindigkeit oder kurzes Rauschen am Anfang und Ende ausreichen, um die Prüfung zu umgehen.
Auch beim Schutz von Liedtexten zeigen sich Schwächen.
Unveränderte Texte werden zwar blockiert, doch minimale Anpassungen in der Schreibweise reichen oft aus, um die Sperre zu umgehen.
Für unabhängige Künstlerinnen und Künstler ist der mangelhafte Schutz besonders problematisch, denn Suno überprüft Inhalte offenbar auch nur beim Upload, nicht aber beim Export.
Dadurch lassen sich erzeugte Stücke relativ unkompliziert über Distributoren auf Streaming-Dienste hochladen und potenziell monetarisieren, ohne Beteiligung der eigentlichen Urheber.
Waymo wagt den Sprung nach Europa.
Die Google-Tochter gehört in zehn US-Städten bereits zum urbanen Bild.
Jetzt hat der Robotaxidienst mit der Kartierung der britischen Metropole London begonnen, um den Weg für einen öffentlichen Rollout noch in diesem Jahr zu ebnen.
Für Waymo steht dabei viel auf dem Spiel.
In ganz Europa existiert bisher kein kommerzieller Robotaxidienst.
Besteht die Technologie in London, schreibt Politico in seinem Newsletter-Forecast, beschleunigt das die Expansion selbstfahrender Shuttles auf dem gesamten Kontinent.
Die Herausforderung ist allerdings groß.
London ist kein gewöhnliches Pflaster für autonome Systeme, denn die Straßen sind, im Gegensatz zu den strengen Schachbrettmustern moderner US-Städte, ein historisch gewachsenes Labyrinth.
Darüber hinaus trifft die neue Technik auf eine gespaltene Landschaft aus Erbfahrern und traditionellen Besitzern von Taxis, den sogenannten Black Caps.
In London entscheidet sich also nicht nur, ob die KI mit engen Kurven klarkommt, sondern ob sie einen Platz in den urbanen Zentren Europas findet.
Das war das KI-Update von Heise Online vom 8.
April 2026.
Eine neue Folge gibt es immer montags, mittwochs und freitags um 15 Uhr.
Werbung.
Außerdem bei Heise.
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 die 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.