# Industrial AI Acceleration, the Coding War, and Medical Ethics

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-04-22

## 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.
Lernfähige Roboter und intelligente Tools auf der Hannover Messe.
Google bildet Strike Team zur Verbesserung seiner Coding-KI-Modelle.
Unbefugte hatten wohl Zugriff auf Mythos ab dem ersten Tag.
Und Bildgenerierung von OpenAI kann jetzt nachdenken.
Zum Auftakt der Hannover Messe hat sich Bundeskanzler Friedrich Merz für eine Lockerung der europäischen Regeln für die industrielle Anwendung von künstlicher Intelligenz ausgesprochen.
Die industrielle KI solle aus dem gegenwärtigen zu engen Korsett der KI-Regulierung der EU herausgelöst werden, so der Kanzler.
Gemeint ist damit der Europäische AI-Act.
Erste Teile des Regelwerks sind nach dreijährigen Verhandlungen im August 2024 in Kraft getreten.
trotz des engen Korsetts aufgestellt ist, konnte Robin Ahrens von der CT auf der Messe beobachten.
Die sogenannte Industrial Automation ist eines der Kernthemen der Hannover Messe.
Das spürt man.
Egal ob SAP, Siemens oder Beckhoff, Intel, Lenovo oder Bosch, bei all diesen sehr unterschiedlichen großen Herstellern spielt die Automatisierung der industriellen Fertigung eine zentrale Rolle.
Und wie kann man Menschen am besten für die oftmals abstrakten Automatisierungsprozesse begeistern?
Richtig, mit Robotern.
Seien es intelligente Roboterarme, Fräsroboter oder Humanoide, überall versuchen die großen Aussteller, Robotik in ihre Messe-Demonstratoren zu integrieren.
Eben um die Automatisierung irgendwie anschaulich zu machen, auch wenn die Firmen selbst gar keine Roboter herstellen.
Bei SAP zum Beispiel fährt ein humanoider Roboter auf Rollen umher.
Im Kern geht es aber eigentlich darum, die Software für Lagermanagement des Deutschen Entwicklerhauses zu demonstrieren.
Klar, das zieht besser als dröge User-Interfaces von Programmen.
Ähnliches gilt für Siemens, Beckhoff oder Lenovo.
Sie alle stellen Roboter nicht selbst her, sondern liefern vielmehr die Infrastruktur zu ihrem Einsatz.
In Form von Industrie-PCs und Automatisierungstechnik wie bei Beckhoff oder Digital Twins im Industrial Metaverse bei Siemens.
Nun hast du dir ja nicht nur Roboter angeschaut, sondern warst auch in den Messehallen für Forschung und Innovation unterwegs.
Was hat dich da denn besonders fasziniert?
Besonders spannend fand ich das Projekt MedGenAI des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz.
Die WissenschaftlerInnen vom DFKI haben nämlich ein KI-Tool entwickelt, mit dem man Bilder von Hautkrebs oder anderen Hautkrankheiten realitätsnah generieren kann.
Man fragt sich jetzt vielleicht, wieso sollte man Hautkrebsfotos mit KI generieren wollen?
Das klingt ja zugegebenermaßen erstmal ziemlich kurios.
Nun ja, das Problem liegt darin, dass die KI-Modelle in der dermatologischen Diagnostik eben auch voreingenommen sind.
Etwa weil in den Trainingsdaten deutlich weniger Bildmaterial von jungen Menschen und Personen mit dunkleren Hauttypen enthalten ist.
Das heißt, dass Hautkrankheiten dieser Personengruppen auch schlechter von der KI erkannt werden.
Die medizinischen Diagnosemodelle sind also nicht fair.
Um das zu ändern und den Bias der Trainingsdaten zu reduzieren, kann man synthetische Bilder nutzen.
Die sollen die Ungleichgewichte im Trainingsmaterial dann ausgleichen.
Aber man muss sie natürlich erstmal realitätsnah generieren können.
Und genau dafür haben die DFKI-Forscher in ein ziemlich modernes Diffusion-Transformer-Modell entwickelt und trainiert.
Diffusion-Transformer sind diejenige Architektur, die auch in den neueren Generierungstools wie Nano-Banana von Google oder auch der ehemaligen Video-KI Sora von OpenAI zum Einsatz kommen.
Das vom DFKI entwickelte Modell kann außerdem sogenannte Counterfactuals erstellen.
Das sind minimale Abweichungen von einem Krankheitsbild.
So wird zum Beispiel aus einem KI generierten Melanom mal eben eine Verletzung der Blutgefäße.
Solche kleinen Veränderungen im Bildmaterial erkennen wir Menschen nicht.
Medizinische KI-Tools tun das aber und würden eine ganz andere Diagnose stellen.
Mithilfe der generierten Counterfactuals lässt sich dann feststellen, wie fehleranfällig und robust ein medizinisches Analysemodell ist.
Die Erkenntnisse kann man dann nutzen, um die KI-Modelle für dermatologische Diagnosen zu verbessern.
Dankeschön, Robin.
Siemens hat auf der Hannover Messe den Eigenengineering Agent vorgestellt.
Er soll komplexe Aufgaben in einzelne Schritte separieren und damit Aufgaben eigenständig planen und ausführen können.
Dabei erstellt er laut Siemens Steuerungsprogramme, konfiguriert Anlagen und prüft Ergebnisse.
Fachkräfte sollen mit dem Eigenagent Alltagsaufgaben zwei bis fünfmal schneller erledigen als ohne.
Auch die Qualität der Ergebnisse verbessere sich.
Bevor die Ergebnisse dem Ingenieur oder der Ingenieurin gezeigt werden, überprüft der Eigenengineering-Agent alle Resultate.
Der Agent wurde laut Siemens mit mehr als 100 Unternehmen weltweit getestet.
Dabei kam er unter anderem bei der Programmierung von Steuerungen, der Visualisierung von Bedienoberflächen und der Konfiguration von Geräten zum Einsatz.
Der Name leitet sich tatsächlich vom deutschen Begriff ab, sich etwas zu eigen zu machen.
Auch Assoziationen mit den Begriffen Eigenwert und Eigenvektor aus der linearen Algebra sind durchaus beabsichtigt.
Google formiert laut einem Bericht von The Information ein Strike-Team.
Das soll die Coding-Fähigkeiten der KI-Modelle steigern und den Rückstand zu Anthropic aufholen.
Malte Kirchner aus dem heise online Newsroom mit den Einzelheiten.
Wer schreibt die Software von morgen?
Mensch oder Maschine?
Google, jedenfalls, will da nicht zurückbleiben.
Der Konzern hat intern ein sogenanntes Strike Team gebildet, also eine Art Sondereinheit aus Forschern und Entwicklern, mit dem klaren Auftrag, die eigenen KI-Modelle beim Programmieren deutlich besser zu machen.
Der Grund für diesen Schritt ist bemerkenswert offen.
Intern bei Google DeepMind wächst offenbar die Überzeugung, dass Anthropics Coding Tool Cloud Code den eigenen Gemini-Modellen derzeit voraus ist.
Das berichtet das US-Magazin The Information unter Berufung auf interne Quellen.
Und der Abstand ist messbar.
Anthropic schreibt nach eigenen Angaben fast seinen gesamten Code mit KI-Unterstützung.
Bei Google sollen es bisher erst rund 50% sein.
Geleitet wird das Strike-Team von dem früheren Cheftrainer des Gemini-Modells.
Der Fokus liegt auf komplexen, länger laufenden Programmieraufgaben.
Also nicht nur das Schreiben einzelner Funktionen, sondern das Verstehen ganzer Codebases und das Entwickeln vollständiger Software.
Google-Mitgründer Sergey Brin soll persönlich eingebunden sein.
Interessant ist das Fernziel, das Brin dabei im Blick hat.
Bessere Coding-KI soll ein Zwischenschritt sein auf dem Weg zu einer künstlichen Intelligenz, die sich eines Tages selbst weiterentwickeln kann.
Ein Szenario, das in der Branche als AI-Take-Off bezeichnet wird.
Das alles passiert in einem Umfeld, in dem der Wettbewerb gerade enorm anzieht.
OpenAI hat sein Coding-Tool Codex massiv ausgebaut, Enthropic hat mit Claude Design ein eigenes Werkzeug für Interface-Entwürfe vorgestellt.
Und laut einer aktuellen Umfrage unter fast 50.000 Entwicklern nutzen bereits 84% KI-Tools oder planen es zumindest.
Allerdings, fast die Hälfte dieser Entwickler misstraut noch der Genauigkeit solcher Tools.
Der Kampf um Vertrauen ist also genauso wichtig wie der Kampf um Marktanteile.
Danke, Malte.
Dass El Salvadors Präsident Nayib Bukele ein Faible für Kryptowährungen und globale Tech-Konzerne hat, ist bekannt.
Ende vergangenen Jahres vereinbarte Bukele mit Ex-Chef Elon Musk den Einsatz des KI-Chatbots Grog in El Salvadors öffentlichen Schulen.
Mit Google Cloud schloss er eine langjährige Vereinbarung, die das Land zu einem Technologiezentrum machen soll.
Nun wird Googles KI-Agent Gemini sogar die Versorgung von Patienten mit chronischen Krankheiten im Land übernehmen.
Im Mittelpunkt des Programms steht die mobile Smartphone-Anwendung DrSV.
Im Wesentlichen funktioniert das Programm so, dass jede und jeder in El Salvador die App herunterladen, eine Patientenakte anlegen und seine Symptome in ein Formular eingeben kann.
Das System wertet die Daten aus und vereinbart dann einen Termin mit einem Arzt oder einer Ärztin, die die Diagnose stellt.
Anschließend empfiehlt die KI die notwendigen Untersuchungen und überwacht die Behandlung.
Die Ankündigung erfolgt nur kurz, nachdem die Regierung 7700 Beschäftigte im Gesundheitswesen entlassen hat.
Nun wird also ein bedeutender Teil der Verwaltung des öffentlichen Gesundheitssystems El Salvador an Gemini übergeben.
Google hat zwei neue KI-Agenten für automatisierte Internetrecherche vorgestellt.
Sie basieren auf dem Modell Gemini 3.1 Pro und heißen Deep Research sowie Deep Research Max.
Beide sind ab sofort in einer öffentlichen Vorschau verfügbar und richten sich an Entwicklerinnen und Entwickler.
Die Standardversion ist auf Geschwindigkeit ausgelegt, etwa für Chat-Anwendungen.
Die Max-Version zielt auf größtmögliche Gründlichkeit.
Sie bekommt sehr viel mehr Rechenzeit, um iterativ zu suchen und Berichte zu verfeinern.
Google nennt als Einsatz nächtliche Hintergrundaufgaben, die bis zum Morgen umfangreiche Analysen vorbereiten.
Eine wichtige Neuerung ist die Anbindung an eigene Datenquellen über das Model Context Protocol.
Damit lassen sich auch spezialisierte Datenbanken oder Finanzdienste einbinden.
Googles Vergleich mit der Konkurrenz ist allerdings nicht ganz transparent.
Das Unternehmen verglich sein Modell nicht mit OpenAIs stärkstem Suchmodell GPT 5.4 Pro.
Auch Anthropic meldet für sein Modell Opus 4.6 höhere Werte, als Google in seinen Grafiken angibt.
Die Abweichungen dürften am Messverfahren liegen.
Anthropics leistungsfähigste KI Mythos soll so gefährlich sein, dass nur ausgewählte Firmen Zugriff haben.
Unbekannte sollen das laut eines Berichts umgangen haben.
Martin Holland von Heise Online berichtet.
Als Anthropic vor zwei Wochen das angeblich äußerst gefährliche KI-Modell Claude Mythos Preview vorgestellt hat, unbefugte Zugriff darauf erlangt haben.
Das berichtet jetzt Bloomberg, die von einer dieser Personen kontaktiert wurde, die Finanznachrichtenagentur.
Und zwar handelt es sich demnach um eine Gruppe von Personen, die sich auf Discord treffen.
Das ist so ein Messenger, wo man auch Kanäle anlegen kann.
Und die arbeiten da schon seit längerem zusammen, um ...
Zugriff auf KI-Modelle zu erlangen, die nicht für die Öffentlichkeit freigegeben wurden, um die halt auszuprobieren, um damit zu spielen, um einfach rauszufinden, was die können, gar nicht, um irgendwie was Böswilliges zu machen, versichert zumindest diese Person.
Und dieser Gruppe ist es demnach gelungen, schon nach kurzer Zeit Zugriff auf diesen Mythos-KI zu bekommen.
Also es wird erklärt, dass eine dieser Personen über einen Drittanbieter für Anthropic...
und darüber Zugriff auf Anthropic-Systeme haben soll.
Gleichzeitig sollen die...
sehr gut geraten haben können oder erkannt haben können, wie die Internetadresse für diese KI wohl aussehen würde, also wie man da Zugriff erlangt, einfach aus dem Wissen heraus, wie Anthropic seine KI-Modelle sonst online stellt und einfach wahrscheinlich auch mit der Erfahrung, die sie eben schon von anderen Zugriffen auf KI-Modelle haben.
Und die sollen relativ schnell, also schon am gleichen Tag, Zugriff erlangt haben und seitdem mit Mithros rumspielen.
Explizit wird gesagt, dass sie sich damit nicht auf die Cyber Security beschränkt haben, also Zero-Day-Lücken finden und Angriffe planen, sondern dass sie halt herausfinden wollen, wie diese KI funktioniert, wie mächtig die ist.
Natürlich wäre das, sollte sich das bestätigen, trotzdem ein großes Problem für Anthropic, weil die KI-Firma hat ja erklärt, dass es sich nun um ein besonders gefährliches KI-Modell handelt.
Deswegen hat sie das schon explizit nicht freigegeben, sondern hat gesagt, sie kann nur den verschiedenen Unternehmen aus der IT-Security-Branche Zugriff geben, damit die diese KI dazu nutzen, um Sicherheitslücken in ihrer und in anderer Software zu finden, die dann geschlossen werden sollen, bevor andere Modelle, die genauso leistungsfähig sind wie Mythos, öffentlich werden und das dann im Prinzip jedem zur Verfügung steht.
Und jetzt zeigt sich halt, dass es...
offensichtlich zumindest eine Gruppe gibt, die unbefugt und unkontrolliert Zugriff erlangt hat.
Das legt natürlich nahe, dass das auch andere haben könnten.
Also das Interesse an Mythos ist riesig, der Zugriff ist eng begrenzt, die Versprechungen und die Erklärungen, was diese KI kann, sind immens und jetzt wird eben sowas bekannt.
Anthropic selbst hat gesagt, dass sie das prüfen, dass es aber laut dem Bericht ja nur um einen Zugang über Drittanbieter geht, das sei auch nicht so problematisch.
hat das versucht herunterzuspielen.
Danke, Martin.
Das Firefox-Team von Mozilla gehört nun zu den Ersten, die offizielle Erfahrungen mit Mythos gesammelt haben.
Im jüngsten Browser-Update wurden 271 Lücken geschlossen, die das Entwicklungsteam mit Hilfe des neuen KI-Modells von Anthropic gefunden hat.
Im ewigen Kampf zwischen den Angreifern und den Verteidigern im IT-Bereich hätten Letztere dank des Durchbruchs bei der KI-Entwicklung endlich die Möglichkeit zu gewinnen.
Und zwar entscheidend, erklärte Mozilla.
MetaPlatforms hat seine Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in den USA darüber informiert, dass auf deren System eine neue Tracking-Software installiert wird, die Mausbewegungen, Klicks und Tastenanschläge aufzeichnet.
Mit diesen Daten sollen KI-Modelle trainiert werden.
Ziel sei es, KI-Agenten zu entwickeln, die Arbeitsaufgaben autonom ausführen können.
Diese Model Capability Initiative ist bei arbeitsbezogenen Programmen und Websites aktiv.
Zudem werden gelegentlich Screenshots von den Bildschirmen der Angestellten angefertigt.
Dabei ginge es nicht um Überwachung oder Leistungsbeurteilungen, sondern allein um KI-Training, versichert ein Metasprecher.
In der EU würde dieses Vorgehen wohl gegen die DSGVO verstoßen.
In den USA?
Ist es legal?
OpenAI hat die zweite Version seines Bildgenerators ChatGPT Images veröffentlicht.
Das neue Modell trägt den technischen Namen GPT Image 2 und bekommt Fähigkeiten, die bisher vor allem Konkurrent Googles NanoBanana Pro auszeichneten.
Mehr dazu weiß Max Schreiner von The Decoder.
Die wichtigste Neuerung gegenüber dem Vorgänger ist klar, dass das System jetzt nachdenkt, bevor es ein Bild erzeugt.
Je nach Einstellung überlegt es kürzer oder länger und kann dabei auch das Internet durchsuchen und diese Suchergebnisse direkt für die Generierung nutzen.
Der Denkmodus soll auch für mehr Genauigkeit und Vielfalt bei den Ergebnissen sorgen.
Er steht allerdings nur zahlenden Kunden mit Pluspro oder Businessabo zur Verfügung.
Mit aktiviertem Denkmodus erzeugt das System dann bis zu acht Bilder aus einem einzigen Prompt.
Dabei sollen Figuren, Objekt und Stil über alles Szenen hinweg gleich bleiben können.
OpenAI zeigte während der Demo etwa Beispiele wie eine komplette Manga-Seite, Serien von Social-Media-Grafiken oder Designentwürfe für verschiedene Räume eines Hauses.
In einem Test konnten wir damit etwa einen unserer Artikel komplett in ein KI-generiertes Foto eines alten Computermagazins bringen.
Ohne einen einzigen Fehler im kompletten Text, das war vorher nicht möglich.
Auch ohne Denkmodus gibt es Verbesserungen für alle Nutzer.
Das Modell soll etwa die typischen Merkmale echter Fotos besser erfassen, besonders Elemente, an denen bisherige Bildmodelle regelmäßig scheiterten, soll es jetzt sauber darstellen.
Dazu gehören etwa kleiner Text, Symbole, Bedienoberflächen und auch dichte Bildkomposition.
Auch die Darstellung von Schriften außerhalb des lateinischen Alphabets hat OpenAI verbessert.
Für Entwickler ist das Modell über die Programmierschnittstelle unter dem Namen GPT-Image 2 verfügbar.
Die Preise hängen stark von Qualität und Auflösung ab.
Ein Bild in Standardauflösung und niedriger Qualität kostet weniger als 1 Cent.
In hoher Qualität kann der Preis auf rund 21 Cent steigen.
Dankeschön, Max.
Der Generalstaatsanwalt des US-Bundesstaats Florida hat eine strafrechtliche Untersuchung gegen ChatGPT von OpenAI eingeleitet.
Es hatte einem Mann hilfreiche Tipps für einen tödlichen Angriff auf die Florida State University gegeben.
Damit betritt die Staatsanwaltschaft Neuland.
Wäre Chat-GPT eine Person, würde sie wegen Mordes angeklagt.
Natürlich ist Chat-GPT kein Mensch, aber das entbindet unsere Behörde nicht von der Pflicht, zu untersuchen, ob hier eine strafrechtliche Schuld vorliegt, zitiert die Nachrichtenagentur AP den Attorney General James Earthmayer.
Im vergangenen Jahr hatte ein 20-Jähriger an der Universität in Tallahassee zwei Menschen getötet und sechs verletzt.
Lord Oethmeyer hat eine erste Untersuchung von Chatlogs zwischen Chat-GPT und den Beschuldigten ergeben, dass darin Ratschläge zur Wahl von Waffe und Munition, zur Eignung der Waffe auf kurze Distanz sowie zur Uhrzeit und Tatort des Angriffs zur Maximierung der Opferzahl gegeben wurden.
Nun soll geklärt werden, ob OpenAI für die Ratschläge von ChatGPT strafrechtlich zur Verantwortung gezogen werden kann.
In Berlin treffen sich einmal im Jahr Expertinnen und Experten aus der digitalen Gesundheitswirtschaft auf der DEMEA.
In ihrer Keynote bekräftigte Gesundheitsministerin Nina Wörken die Pläne für die Erweiterung der elektronischen Patientenakte, kurz EPA, berichtet Marie-Claire Koch aus Berlin.
KI ist wie letztes Jahr wieder ein ganz großes Thema auf der DMEA und irgendwann wird sie auch in die elektronische Patientenakte kommen.
Die EPA soll ja eine zentrale Plattform werden, worüber dann alles läuft und KI soll da auch helfen können.
Technische Möglichkeiten gibt es ganz viele, aber jetzt geht es vor allem darum, unter welchen Bedingungen man diese Möglichkeit sinnvoll integrieren kann und vor allem darf.
Im Gesundheitsministerium sieht man KI auch schon lange als festen Bestandteil der Digitalisierung.
Auf einer Vorveranstaltung bei der Telekom war auch Philipp Müller, der beim Gesundheitsministerium für den Bereich Digitalisierung und Innovation zuständig ist.
Und der hat da sehr deutlich gemacht, dass KI und die EPA in der Praxis angekommen sind.
Also jedenfalls ist das seine Ansicht.
Und jetzt möchte man halt die Voraussetzungen verbessern und helfen sollen da eben mehr und bessere Daten, die strukturiert und interoperabel vorliegen.
Und dann will man da eben dafür sorgen, dass KI-Anwendungen zuverlässig arbeiten können.
Um all das zu ermöglichen, soll das Forschungsdatenzentrum Gesundheit weiter ausgebaut werden, wo bereits jetzt die Daten aller gesetzlich Versicherten liegen.
Und in Zukunft sollen dort auch die Daten aus der elektronischen Patientenakte zur Verfügung stehen.
deutlich mehr Tiefe als bisher haben.
Also die Quantität hat man schon, aber eben noch nicht die Qualität.
Und Krankenkassen sollen ebenfalls KI in Zusammenhang mit versicherten Daten nutzen können.
Der europäische Gesundheitsdatenraum war einfach ein ganz großes Thema.
Da sollen Daten EU-weit zugänglich gemacht werden.
Also ein wichtiger Punkt ist da auch wieder, dass man KI-Anwendungen entwickeln, trainieren möchte.
Und natürlich soll es auch für mehr Effizienz im Gesundheitswesen sorgen.
KI schon viel, auch jetzt kann KI schon viel unterstützen und natürlich auch schon länger in etablierten Systemen.
In ihrer Keynote macht die Bundesgesundheitsministerin Nina Wagen nochmal deutlich, wie auch schon Lauterbach, dass der Erfolg nicht allein an der Technologie hängt, sondern auch an der Nutzung.
Immer wieder kommt die Forderung, dass Daten besser verfügbar gemacht werden sollen.
Das zieht sich eigentlich durch ganz viele Veranstaltungen durch und helfen sollen KI-Reallabore bei den Vorhaben.
damit man schnell auch nochmal einen Schritt zurück kann, wenn es dann doch nicht so läuft wie geplant.
Und auch für Krankenkassen gibt es so ein Angebot für ein Reallabor der Bundesdatenschutzbeauftragten, damit die Krankenkassen auch den Umgang mit versicherten Daten erproben können im Kontext von KI.
Vielen Dank, Marie.
Wir bleiben beim Thema Medizin.
Ein Team des Mount Sinai Hospital in New York hat untersucht, wie gut erfahrene Radiologinnen und Radiologen sowie aktuelle KI-Modelle darin sind, Deepfakes von Röntgenbildern zu erkennen.
Die Ergebnisse offenbaren ein Problem.
Selbst wenn die Radiologen explizit aufgefordert wurden, nach KI-Fälschungen zu suchen, lag ihre durchschnittliche Genauigkeit bei nur etwa 75 Prozent.
Das bedeutet, dass jedes vierte Bild falsch beurteilt wurde.
Ähnliche Schwierigkeiten hatten auch KI-Modelle selbst.
Keines der getesteten Modelle war in der Lage, die synthetischen Bilder zuverlässig zu erkennen.
Da heute ein einfacher Textprompt ausreicht, um einen Knochenbruch oder einen Tumor zu erfinden, empfehlen die Autorinnen und Autoren der Studie spezielle Schulungen für Radiologen, um deren Blick gezielt für die subtilen Artefakte und Unstimmigkeiten in KI-generierten Bildern zu schärfen.
Zum anderen könnten Schutzmaßnahmen wie digitale Signaturen oder unsichtbare Wasserzeichen die Authentizität medizinischer Aufnahmen garantieren.
Ergänzt werden sollten diese Ansätze durch die Entwicklung von Detektoren, die solche Deepfakes im klinischen Alltag eigenständig erkennen und verlässlich markieren können.
Fast die Hälfte der neu bei dieser hochgeladenen Musik ist KI generiert.
Man verzeichnet knapp 75.000 KI-generierte Song-Uploads pro Tag, heißt es in einer Mitteilung des Musik-Streaming-Dienstes.
Dieser Wert hat sich innerhalb eines Jahres fast vervierfacht.
Dieser hat KI-Musik zum Problem erklärt und rühmt sich damit, die vermeintlich besten Tools zur KI-Erkennung in der Branche entwickelt zu haben.
Der französische Streaming-Dienst kennzeichnet erkannte KI-Musik und schließt sie von seinen Empfehlungsalgorithmen aus.
Darum sehen Nutzende nur sehr selten solch KI-generierte Tracks.
85% der Streams auf KI-generierte Songs gehen laut dieser darum auch auf Bots.
Ziel ist offenbar, Tantiemen aus dem gemeinsamen Vergütungspool abzuschöpfen.
Erst kürzlich bekannte sich ein Mann aus den USA schuldig, mit KI-Songs und Bot-Streams mehr als 8 Millionen Dollar erschlichen zu haben.
Das war das KI-Update von Heise Online vom 22.
April 2026.
Eine neue Folge gibt es immer montags, mittwochs und freitags um 15 Uhr.
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Das 180 Seiten starke KI-Special gibt es wahlweise als Heft oder PDF-Magazin in gewohnter CT-Manier.
Top aktuell, unaufgeregt, kritisch.
Lesen Sie, wie KI unser Leben umkrempelt, wer uns vor KI schützt, wie multimodale KIs arbeiten oder wie Sie mit PyTorch neuronale Netze selbst trainieren.
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