# AI Safety, Governance, and the Creative Gap

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-04-15

## 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 bleibt für Europa ein Mythos.
KI-Polypenerkennung hilft erfahrenen Ärzten kaum.
KI-Halluzinationen vor Gericht.
Und KI-Modelle sind als Gruppe weniger kreativ als viele Menschen.
Anthropic bewirbt sein KI-Modell Mythos zum Aufspüren von Sicherheitslücken als zu gefährlich für die Öffentlichkeit und stellt es darum nur ausgesuchten Unternehmen zur Verfügung.
Allerdings nicht in der Europäischen Union, berechtigt Malte Kirchner aus dem Heise Online Newsroom.
Ein KI-Modell, das so mächtig sein soll, dass sein Entwickler es lieber geheim hält und Europa dabei komplett außen vor lässt.
Das ist die Situation rund um Claude Mythos, ein neues Modell von Anthropic, das gezielt nach Sicherheitslücken in Software suchen kann.
Anthropic stuft Mythos als so gefährlich ein, dass es nicht öffentlich verfügbar sein soll.
In den USA hat das Unternehmen aber sehr wohl ein exklusiven Kreis aufgebaut.
Zwölf Technologiekonzerne, darunter Apple, Microsoft und Amazon, dürfen ihre Software damit überprüfen.
Weitere 40 Organisationen sollen ebenfalls Zugang haben, deren Namen Anthropic aber nicht nennt.
Und US-Regierungsstellen waren so besorgt, dass sie sofort Krisengespräche mit Chefs systemrelevanter Banken einberiefen.
Für Europa sieht es dagegen mager aus.
Das Magazin Politico hat acht europäische Cybersicherheitsbehörden befragt und nur das BSI hatte überhaupt Kontakt zu Anthropic.
Direkten Zugang zu Modell, Fehlanzeige.
Es blieb bei Gesprächen.
Einzig Großbritanniens AI Security Institute durfte Mythos tatsächlich unter die Lupe nehmen und erste Ergebnisse veröffentlichen.
Interessant ist dabei die rechtliche Lage.
Der Europäische AI-Act und der Cyber Resilience Act greifen nämlich nur bei Modellen, die auch auf dem EU-Markt angeboten werden.
Da Mythos gar nicht in Europa verfügbar gemacht wird, haben die Behörden formal keine Handhabe.
Die EU-Kommission hat immerhin angekündigt, die Sicherheitsauswirkungen aktiv zu beobachten, um mit Anthropic im Gespräch zu bleiben.
Das wirft eine grundsätzliche Frage auf, die immer drängender wird, gerade angesichts des technologischen Aufholens Chinas.
Darf es wirklich allein privatwirtschaftlichen Unternehmen überlassen bleiben, wen sie bei hochriskanten KI-Modellen ins Vertrauen ziehen.
Es mehren sich die Stimmen, die nach einer neutralen Instanz rufen.
Danke, Malte.
Schauen wir uns doch die eben erwähnten Testergebnisse des AI Security Institute noch einmal genauer an.
Unter anderem führte Mythos erstmals eine vollständige Angriffssimulation auf ein Unternehmensnetzwerk autonom durch.
In drei von zehn Versuchen gelang dem System die komplette Übernahme des Netzwerks.
Das AISI weist jedoch auf Einschränkungen der Testergebnisse hin.
Die simulierten Umgebungen enthielten keine aktiven Verteidiger und keine Überwachungssysteme.
Es bleibt also unklar, ob das Modell auch gut geschützte Systeme erfolgreich angreifen kann.
Bei einer weiteren Simulation mit Fokus auf industrielle Steuerungstechnik scheiterte das System bereits im Vorfeld.
Im Februar sind Pläne bekannt geworden, wonach Metas Millionenfach verkaufte Smart Glasses noch dieses Jahr Gesichtserkennung erhalten könnten.
Das ruft nun 75 Bürgerrechtsorganisationen in den USA auf den Plan.
Unter der Führung der American Civil Liberties Union fordern sie in einem offenen Brief Meta auf, das Vorhaben unverzüglich zu stoppen.
Brillen mit Gesichtserkennungstechnologie würden es jedem Träger ermöglichen, Fremde in seiner Umgebung, etwa bei Protesten, in Arztpraxen oder Geschäften, namentlich zu identifizieren.
Dieser Name könnte dann mit digitalen Datenbanken verknüpft werden, die eine Fülle sensibler Informationen über Beruf, Gewohnheiten, Gesundheit und Beziehungen der Zielperson enthalten, heißt es daran weiter.
Parallel zu dem offenen Brief forderte die ACLU-Verbraucherinnen und Verbraucher auf, sich schriftlich an Meta zu wenden und ihre Bedenken bezüglich der Gesichtserkennungstechnologie zu äußern.
Der Krieg in der Ukraine treibt die Entwicklung unbemannter Waffensysteme voran.
Kürzlich meldete Kiew einen militärischen Erfolg, der komplett ohne den Einsatz von Infanteristen auskam.
Stattdessen übernahmen Maschinen die Aufgaben an der Front.
Wie genau dieser Einsatz ablief und wo die Grenzen der Technik liegen, erklärt Max Schreiner von The Dakota.
Zum ersten Mal hat die ukrainische Armee eine russische Stellung ausschließlich mit Bodenrobotern und Drohnen eingenommen.
Das erklärte der ukrainische Präsident Zelensky of X.
Bei der Operation kamen sieben verschiedene Robotersysteme zum Einsatz.
Die gegnerischen Truppen ergaben sich demnach ohne ukrainische Verluste.
Ein aktueller Bericht des Center for Strategic and International Studies ordnet diese Entwicklung ein.
Die Experten betonen, dass unbemannt eben nicht gleichbedeutend mit autonom ist.
Bei vergleichbaren Einsätzen steuerten Soldaten die Bodenroboter weiterhin manuell fern.
Eine vollständige Autonomie, bei der Systeme eigenständig Ziele finden und bekämpfen, gibt es auf dem Schlachtfeld bisher nicht.
Künstliche Intelligenz verbessert jedoch bereits gezielt einzelne Funktionen.
Besonders deutlich wird es etwa bei der Steuerung im Zielanflug von Drohnen.
Durch autonome Navigation steigt die Trefferquote dieser laut dem Bericht von maximal 20 Prozent auf bis zu 80 Prozent.
Die Systeme benötigen dafür weder eine stabile Funkverbindung noch hochqualifizierte Piloten.
Auch bei der Zielerkennung gibt es Fortschritte.
Die automatische Erfassung funktioniert im Gefecht mittlerweile auf eine Distanz von einem Kilometer.
Unter optimalen Bedingungen reicht sie bis zu zwei Kilometer weit.
Die Modelle identifizieren dabei Panzer, Artillerie und auch Infanterie und erkennen dabei auch Attrappen laut dem Bericht, die für Menschen sonst schwer zu erkennen sind.
Neben der Bildanalyse nutzt das ukrainische Militär KI auch für die akustische Aufklärung.
Ein spezielles System erkennt etwa Drohnen anhand ihres Klangs in fast fünf Kilometern Entfernung.
Eine weitere Software wertet abgefangene russische Kommunikation aus und übernimmt die Textanalyse.
Die ukrainischen Rüstungsfirmen setzen dabei auch auf kleine Spezialisierte Modelle.
Diese laufen auf günstigen Chips direkt in den Thron.
Echte Drohnenschwärme und vollständig autonome Waffensysteme gibt es bisher nicht.
Bei Angriffsentscheidungen behält außerdem weiterhin der Mensch die Kontrolle.
Denn auch die kleinen Modelle sind weiterhin Plackboxen und ihr Einsatz ist natürlich gefährlich.
Vollständige Autonomie zu der Bericht bleibt daher ein Fernziel, das an technologische und rechtliche und natürlich vor allem auch ethische Grenzen stößt.
Dankeschön, Max.
Künstliche Intelligenz ist im Alltag der Bundesbürger angekommen, doch das Risikobewusstsein hinkt der technischen Entwicklung hinterher.
Wie eine Sonderauswertung des Cybersicherheitsmonitors 2026 offenbart, klart in der Bevölkerung eine große Lücke zwischen Selbsteinschätzung und tatsächlichen Kenntnissen.
Zwar gibt fast die Hälfte der befragten Internetnutzerinnen und Nutzer in Deutschland an, KI-generierte Inhalte als solche identifizieren zu können, doch in der Praxis schauen nur die wenigsten genau hin.
Ein Drittel der Deutschen hat noch nie eine der gängigen Methoden zur Verifizierung genutzt.
Lediglich 28 Prozent suchten in Bildern gezielt nach grafischen Unstimmigkeiten, wie fehlerhaften Schatten oder deformierten Gliedmaßen.
Nur 19% kontrollierten die Verlässlichkeit der Quelle.
BSI-Präsidentin Claudia Plattner mahnt, für Verbraucher sei es inzwischen unerlässlich, KI-Inhalte zu identifizieren.
Nur so könnten sie Risiken und Falschinformationen früh erkennen.
Das BSI setze daher verstärkt auf Sensibilisierung und biete Orientierungshilfen an, um die Medienkompetenz im Umgang mit generativer KI zu stärken.
Eine randomisierte Studie in deutschen Privatpraxen zeigt, KI-gestützte Polyperkennung verbessert die Adenomdetektionsrate erfahrener Gastroentriologen nicht signifikant.
Das bedeutet im Klartext, Ärztinnen und Ärzte mit ausreichender Erfahrung finden genauso viele Polypen bei Darmspiegelungen, egal ob sie KI einsetzen oder nicht, erklärt ein Co-Autor der Studie, Dr.
Alexander Hahn.
Er ist Professor für digitale Transformation in der Gastroentologie am Universitätsklinikum Würzburg.
In unserer vorliegenden Arbeit konnten wir zeigen, dass wir anhand von ambulanten Daten von Schwerpunktpraxen eine KI in einem universitären Setting erstellen konnten, welches mit kommerziellen Systemen aufnehmen kann.
Wir haben diese KI in einer randomisierten Studie ebenfalls in gastrontologischen Schwerpunktpraxen getestet.
Dabei zeigte sich, dass Untersuchende mit der Hilfe unserer KI etwas mehr Polypen finden konnten.
Jedoch war das statistisch nicht signifikant.
Auch wenn derzeitige KI-Systeme nur einen marginalen Nutzen für erfahrene Untersuchende haben in Bezug auf Polypendetektion in der Darmkrebsvorsorge, so eröffnen sie komplett neue Möglichkeiten für Schilfestellungen wie automatische Berichterstellung oder automatische Erfassung von Qualitätsparametern.
Nun könnte man meinen, dass ein solches Tool auch sinnvoll für noch unerfahrene Ärztinnen und Ärzte sein kann.
Aber da ist Vorsicht geboten, betont Han.
Zum Thema DeSkilling, also Verlust von Fähigkeiten, gibt es zwei wichtige Studien, welche beide Ende letzten Jahres publiziert worden sind.
In der ersten Studie wurde verglichen, wie die Leistungsfähigkeit von Untersuchenden ist, drei Monate vor Einführung einer KI und drei Monate nach Einführung der KI.
Dabei wurden lediglich Untersuchungen verglichen, bei denen die KI nicht eingeschaltet war.
Hierbei zeigte sich überraschenderweise, dass die Leistungsfähigkeit abnahmen in den Bereichen oder in den Zeiträumen, wo Untersuchende unter KI-Einfluss standen, also nach Einführung einer künstlichen Intelligenz in der Klinik.
Eine fast zeitgleich erschiedene Studie untersuchte den gleichen Effekt über drei Jahre Prospektiv.
Hierbei wurden Lernkurven erstellt, jedoch fand sich kein eindeutiger Verlust von Fähigkeiten über diesen Zeitraum von drei Jahren.
Das heißt, zusammenfassend muss man sagen, es kann sein, dass es zu einem Fähigkeitsverlust kommt, der kurzfristig stattfindet, circa für drei Monate.
Aber über längere Zeiträume gesehen, also drei Jahre, haben wir keine guten Daten, die einen Verlust von Fähigkeiten nachweisen.
Vielen Dank, Dr.
Hahn.
Maine soll als erster US-Bundesstaat ein vollständiges Verbot für die Errichtung von Rechenzentren bekommen, die mehr als 20 Megawatt an Strom verbrauchen.
Das soll bis November 2027 gelten.
Das haben das dortige Ober- und Unterhaus mit jeweils großer Mehrheit beschlossen, berichtet die Lokalzeitlung Portland Press Herald.
Jetzt fehlt nur noch die Zustimmung von Gouverneurin Janet Mills.
Während des Bauverbots soll eine mit dem Gesetz ins Leben gerufene Arbeitsgruppe potenzielle Folgen des Baus von Rechenzentren überprüfen.
Dem sollen nicht nur verschiedene Vertreter oder Vertreterin von Behörden, sondern auch von Arbeitnehmern, Unternehmen und Umweltschutzen angehören.
So soll zum Beispiel geprüft werden, welche Folgen der Bau für die Stabilität der Stromversorgung hat und wie sich die Folgen für die Umwelt minimieren lassen.
Ein Abschlussbericht soll bis Februar 2027 vorliegen, mehr als ein halbes Jahr bevor das Moratorium ausläuft.
Die Gesetzesinitiative ist Teil einer breiteren Bewegung gegen den Bauboom bei KI-Rechenzentren, der in den USA für wachsende Beunruhigung sorgt.
Ähnliche Gesetze wie das in Maine sind auch in anderen Bundesstaaten in Vorbereitung.
Weltweit haben Gerichte mit Dokumenten zu kämpfen, die Halluzinationen der KI enthalten.
Das zeigt ein aktueller Bericht aus den USA.
Mein Kollege Robin Ahrens aus der CT-Redaktion hat sich das genauer angeschaut.
Wer dachte, dass die Justiz noch ein Ort sei, an dem echte Fakten und Wahrheitstreue zählen, der wird jetzt enttäuscht sein.
Denn immer mehr AnwältInnen lassen sich von KI-Tools helfen, ihre Schriftstücke zu laufenden Verfahren zu verfassen.
Das Problem ist nur, die KI-Modelle halluzinieren.
Sie zitieren mal eben nicht existente Gerichtsurteile, verfälschen Aussagen oder geben Urteile völlig falsch wieder.
Besonders problematisch ist das für das anglo-amerikanische Rechtssystem.
Das stützt sich nämlich stark auf Präzedenzfälle.
Der Rechtswissenschaftler Damien Charlotin von der Wirtschaftshochschule HIC Paris betreibt eine Online-Datenbank, die solche Fälle von KI-Fehlern vor Gericht erfasst.
Die Grundlage der Datenbank sind allerdings nur Verfahren, in denen Gerichte Personen bereits sanktioniert haben, eben weil sie Dokumente mit KI-Fehlern vor Gericht gebracht haben.
Stand April 2026 gab es bislang mehr als 1300 solcher Verfahren.
Allein 800 davon in den USA.
Und die Dunkelziffer dürfte sogar noch deutlich höher sein.
Laut Charlatin nimmt die Menge an Gerichtsverfahren, in denen Dokumente mit KI-Halluzinationen auftauchen, insgesamt stark zu.
Besonders seit letztem Jahr.
Erst kürzlich wurde an einem Tag ganze zehn Fälle an zehn verschiedenen Gerichten bekannt.
Und auch die Strafen werden härter.
Vergangenem Monat verhängt ein US-Bundesgericht in Oregon Sanktionen gegen ein Anwalt in Höhe von über 100.000 US-Dollar.
Mittlerweile sollen solche Fälle von KI-Fehlern in Prozessdokumenten schon bei den obersten Gerichten der US-Bundesstaaten aufgetreten sein.
Als Reaktion haben einige US-Gerichte Kennzeichnungsvorschriften eingeführt.
Jedes Dokument, das mit KI erstellt oder bearbeitet wurde, muss demnach gekennzeichnet werden.
So wollen die Gerichte schnell feststellen können, welche Dokumente sie besonders detailliert prüfen müssen.
KritikerInnen halten die Praxis allerdings für unpraktikabel.
Denn KI ist mittlerweile in fast jede Kanzlei-Software standardmäßig integriert.
Das würde wiederum bedeuten, dass quasi jedes Dokument kennzeichnungspflichtig wäre.
Vielen Dank, Robin.
Das KI-Unternehmen OpenAI hat das Startup Hero übernommen.
Das junge Unternehmen entwickelte bisher einen persönlichen KI-Finanzberater.
Hero ermöglicht es Nutzerinnen und Nutzern, Daten wie Gehalt, Schulden und monatliche Ausgaben einzugeben.
Das System berechnet daraus verschiedene Finanzszenarien.
Laut eigenen Angaben half das Startup seinen Kunden bei der Verwaltung von mehr als einer Milliarde US-Dollar.
Bei dem Geschäft geht es OpenAI offenbar vor allem um die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Hero.
Über die Kaufsumme machten die Beteiligten keine Angaben.
Das Startup nimmt jetzt keine neuen Anmeldungen mehr an und stellt seinen Dienst noch in diesem Monat ein.
Die Nutzerdaten gehen nicht an OpenAI und werden im Mai gelöscht.
OpenAI arbeitet bereits an einer eigenen Finanzfunktion für Chat-GPT und kann diese Pläne mit dem neuen Team nun beschleunigen.
An anderer Stelle drückt OpenAI auf die Bremse.
Denn statt es Chat-GPT-Entwickler, hat jetzt Microsoft die Anmietung von Rechenzentrumskapazitäten im norwegischen Narvig nördlich des Polarkreises vereinbart.
Das Rechenzentrum war ursprünglich für OpenAI als Teil von dessen Stargate-Projekt geplant, doch die KI-Entwickler konnten sich laut Insider nicht mit dem Betreiber N-Scale einigen.
Die Aufgabe der Rechenzentrumspläne in Norwegen ist der zweite Dämpfer für OpenAI innerhalb kurzer Zeit, nachdem vergangene Woche das vergleichbare Rechenzentrumsprojekt Stargate UK in Großbritannien auf Eis gelegt wurde.
Dabei handelte es sich ebenfalls um einen von N-Scale entwickelten Standort.
In der Geschichte um Netflix-Versuch, sich das Recht einräumen zu lassen, Synchronaufnahmen für KI-Trainingszwecke zu nutzen, schienen die Rollen bislang klar verteilt.
Auf der einen Seite stand der Videostreaming-Dienst, der an synthetische Stimmen kommen will.
Auf der anderen Seite der Verband deutscher SprecherInnen, der zum Streik gegen Netflix aufruft.
Da er befürchtet, seine Mitglieder würden sich mit der Unterzeichnung langfristig selbst arbeitslos machen.
Nun betritt eine weitere Gewerkschaft das Parkett, berichtet Nico Juran von der CT.
Auslöser für die aktuelle Diskussion war, dass die Schauspielergewerkschaft BFFS im vergangenen Sommer eine Vereinbarung zu KI-Stimmen mit Netflix geschlossen hat und dafür in einem Rechtsgutachten kritisiert wurde, dass wiederum der Synchronsprecherverband in Auftrag gegeben hatte.
Die Vereinbarung mit Netflix enthält eine Klausel, die dem Dienst laut Gutachten viel zu weitreichende Rechte hinsichtlich der Nutzung von KI-Stimmen einräumt.
Und eben diese Klausel findet sich auch in der neuen Vereinbarung wieder, die die Mitglieder des Synchronsprecherverbandes nun ablehnen.
Man könnte also sagen, dass im Gutachten des Synchronsprecherverbandes stand, dass sich die Schauspielergewerkschaft von Netflix über den Tisch ziehen lassen.
Das wollte die natürlich nicht so auf sich sitzen lassen und schießt daher nun zurück.
So wäre das Gutachten des Synchronsprecherverbandes angeblich fehlerhaft.
Das Fazit der Schauspielergewerkschaft lautet jedenfalls ganz klar, die Entwicklung bei KI-Stimmen lässt sich nicht mehr zurückdrehen, sodass ihre Vereinbarung mit Netflix immer inne eine Grundlage schafft und Basis für weitere konkrete Vereinbarungen ist.
Ein Boykott wie der des Synchronsprecherverbandes sei hingegen kontraproduktiv.
Darüber, wie man künftig mit KI-Stimmen umgeht, herrscht also auch unter den deutschen Synchronsprechern sehr unterschiedliche Ansichten.
Dankeschön, Nico.
Google führt mit Skills eine neue Browser-Funktion in Chrome ein.
Damit lassen sich oft genutzte KI-Anfragen direkt im Browser speichern, um diese schnell und einfach erneut abzurufen, statt sie nochmals eintippen zu müssen.
So werden nützliche KI-Befehle in Chrome zu One-Click-Tools, wie Google es nennt.
Ein Beispiel ist ein per KI durchgeführter Vergleich von Produktdaten beim Shopping in mehreren Tabs.
Voraussetzung dafür ist allerdings die Integration des KI-Modells Gemini in Chrome, was Google bislang nicht weltweit umgesetzt hat.
Deshalb wird diese Funktion zunächst auch nur im englischsprachigen Chrome in den USA eingeführt.
Weitere Sprachen und Länder dürften aber folgen.
Kreative Ausgaben von verschiedenen KI-Text-Generatoren unterscheiden sich weniger voneinander als Inhalte von Menschen, denen dieselben Aufgaben gestellt wurden.
Das hat eine Forschungsgruppe der Duke University aus Durham im US-Bundesstaat North Carolina herausgefunden.
Martin Holland aus dem Heise Online Newsroom mit den Einzelheiten.
Emily Wanger ist Ingenieurin und Professorin an der Duke University, und sie hatte die Vermutung, dass die verschiedenen KI-Sprachmodelle sich gar nicht so sehr voneinander unterscheiden, wenn es in Bezug auf Kreativität geht, weil die ja im Prinzip alle mit dem gleichen Datenmaterial trainiert werden, nämlich dem ganzen Internet.
Um das zu testen, hat sie mit einem Kollegen drei Tests für Kreativität sich ausgesucht.
Also das sind standardisierte Tests, womit man herausfinden will, wie kreativ jemand oder Gruppen von Leuten sind und hat da in dieser Versuchsreihe LLMs gegen Menschen antreten lassen.
Und zwar genau 22 LLMs gegen 100 Menschen.
Und da ging es darum, dass jeweils ein Gegenstand gesagt wurde in dem ersten Test, und dann sollten die LLMs und die Menschen Nutzungsmöglichkeiten aufzählen.
Also, was kann man damit machen?
Also als Beispiel wird aufgezählt, was kann man mit einem Buch machen, außer es zu lesen, und dann könnte man sagen, man kann es als Türstopper verwenden, als Fliegenklatsche oder damit Feuer anzünden.
Im zweiten Test sollten die Teilnehmenden zehn verschiedene Wörter aufzählen, die sich alle voneinander so stark wie möglich unterscheiden.
And the dritte Test, da ging es darum, dass man ein Wort bekommen hat, also ob man nun ein LLM is oder eine Person, bekommt man ein Wort und man soll das erste aufschreiben, was einem dazu einfällt, and then wieder das erste, was einem zu diesem Wort einfällt, and so weiter, bis man eine Liste von 20 Wörtern hat.
And then würde eben geprüft, wie stark unterscheiden sich die LLMs by diesen Tests voneinander und die Menschen.
Und da war halt deutlich, dass bei den ersten beiden Tests kann es schon passieren, dass ein LLM oder mehreren Menschen voraus ist, also kreativer ist.
Aber in der Gesamtheit kommen die Menschen dann eben doch als erste raus.
Und das hat sich vor allem bei dem dritten Test so ergeben.
Also das heißt, wenn man wirklich ein kreatives Ergebnis haben will, dann ist es hilfreicher, sich eine Gruppe von Menschen zu suchen, die möglichst auch verschiedene Erfahrungen und Hintergründe haben, als eine Gruppe von LLMs.
Also die beliebte Taktik, das beschreibt sie auch, dass man irgendwie sagt, naja, ich hole mir jetzt mal bei Gemini ein bisschen Inspiration und wenn mir das nicht reicht, dann frage ich nochmal Chat-GPT und dann Claude von Anthropic.
Und dann gucke ich mal, was da so rauskommt.
Dass die Antworten einander ähnlicher sind, deutlich ähnlicher, als wenn ich drei, na vielleicht nicht drei, aber auf jeden Fall mehr Menschen frage.
Und dass das eben noch ein großer Vorteil von Menschen ist und dass man vor allem, wenn es halt um Kreativität geht, darauf vertrauen können.
Und also sie bilanziert auch, dass hier eben eine Gefahr besteht, wenn immer mehr Leute für kreative Aufgaben auf KIs setzen, dass die Gefahr besteht, dass wir weniger kreativ werden, dass sich alles aneinander angreicht, die Grammatik aneinander angleicht, die Texte aneinander angleichen, dass die Varianz viel geringer wird, als sie es eben jetzt ist.
Und dass das eine Verarmung wäre, die natürlich unabsehbare Konsequenzen haben könnte.
Danke, Martin.
Wenn ihr jetzt Lust habt, noch tiefer in dieses oder in andere unserer Themen einzusteigen und gleichzeitig diesen Podcast unterstützen wollt, dann könnt ihr das mit einem Heise Plus-Abo tun.
Damit bleibt ihr in IT und Technik immer einen Schritt voraus.
Sichert euch jetzt zwölf Wochen Heise Plus mit 50% Rabatt.
Unter heiseplus.de slash audio.
Das war das KI-Update von Heiser Online vom 15.
April 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 Technikexperten.
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.