# Strategic AI Shifts: Geopolitics, Infrastructure, and Enterprise Optimization

**Podcast:** KI-Update – ein heise-Podcast
**Published:** 2026-07-08

## Transcript

Das KI-Update, ein heise Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
Ich bin Marco Pauli und dies sind heute unter anderem unsere Themen.
KI als strategisches Gut, Apples KI gegen Betrug, Nvidias Marktmacht, KI spürt Munition am Meeresgrund auf und fehlerhafte Mondkrater-Kataloge.
China prüft, den Auslandszugang zu seinen fortschrittlichsten KI-Modellen zu beschränken.
Damit behandeln nun beide Supermächte, die USA und China, ihre besten Systeme als strategisches Gut.
Für Europa verschärft sich dadurch eine ohnehin schwierige Lage.
Max Schreiner von The Decoder.
Laut der Nachrichtenagentur Reuters sprachen chinesische Behörden im vergangenen Monat mit führenden Technologiefirmen über mögliche Beschränkungen, ähnlich zu denen der US-Regierung an OpenAI und Anthropic.
An den Treffen nahmen Konzerne wie Alibaba, ByteDance sowie das Startup ZAI teil.
Vorgeschlagen wurde unter anderem ein gestuftes System, einfache Open-Source-Werkzeuge nur noch mit Meldepflicht, fortgeschrittene Technologien mit Sicherheitsprüfung und die sensibelsten Frontier-Modelle gar nicht zur öffentlichen Freigabe oder eben nur noch zur inländischen Nutzung.
Für Europa ist das mehr als eine Randnotiz, denn bisher galten die offenen, frei herunterladbaren Modelle aus China vielen als günstige und wenn selbst gehostet auch quasi souveräne Alternative zu den teuren und geschlossenen US-Diensten.
Chinas Vorstoß zeigt jedoch, dass auch dieser Weg unsicher ist.
Ein eigenes konkurrenzfähiges Angebot fehlt in Europa bislang weitestgehend.
Eine Ausnahme ist natürlich der französische Anbieter Mistral.
Doch solange Europa Gewicht als Handels- und Bündnispartner hat, dürften die Zugänge von China und den USA in den meisten Fällen bestehen bleiben.
Der wirtschaftliche Wohlstand dahinter beruht jedoch stark auf hochwertiger Kopfarbeit, also auf gut ausgebildeten Ingenieuren, Entwicklern und Forschern, die Europa im Welthandel als Stärke einbringen kann.
Und genau diese Kopfarbeit droht durch KI an Wert zu verlieren.
Das Wissen und Talent aus Europa abwandern ist natürlich keine Empfindung des KI-Zeitalters.
Schon lange werden europäische Startups und Firmen von ausländischen Konzernen aufgekauft.
So auch das heute zu Google gehörende DeepMind übrigens.
Laut der Europäischen Investitionsbank steckt in mehr als vier von fünf großen Finanzierungsrunden ein ausländischer Investor.
Aber KI öffnet diesem alten Leck nun einen zweiten schnelleren Kanal, denn Fachwissen lässt sich heute in kleinen Portionen einkaufen und direkt in ein Modell einspeisen.
Plattformen wie Merkur vermitteln Experten an KI-Laborre, die deren Wissen gezielt als hochwertige Trainingsdaten nutzen.
Der Markt verschiebt sich weg von masseneinfacher Beispiele hin zu kleineren, von Fachleuten kuratierten Datensätzen.
Vor Europa summiert sich beides zu einem doppelten Risiko.
Der Kontinent verliert wie bisher Firmen und Talente an ausländische Eigentümer und zugleich fließt das Fachwissen seiner Experten möglicherweise als Trainingsmaterial in Modelle ab, die es selbst kaum besitzt.
Es wäre eine Abwanderung nicht in billigere Länder wie einst bei der Industrieproduktion, sondern in fremde KI-Modelle, diesmal beim geistigen Kapital.
Untätig ist Europa dabei immerhin nicht mehr.
Programme wie Invest.ai sollen 200 Milliarden Euro für KI mobilisieren, die Umsetzung stockt allerdings noch.
Auch das Aufschieben von einigen EU-AI-Act-Regeln soll die Wettbewerbsfähigkeit europäischer Firmen verbessern.
Ob Geld und gelockerte Regeln genügen, um die doppelte Abhängigkeit aufzulösen, ist offen, ebenso wie die Frage, ob alle Beteiligten die Tragweite der Technologie tatsächlich erfassen.
Manche in Europa scheinen eher auf das Platzen einer KI-Blase zu hoffen oder auf ein Leapfrogging, das die eigene Rückständigkeit bei Rechenleistung und Daten mit einem cleveren Sprung überspringt.
Doch die jüngsten Entwicklungen deuten in eine andere Richtung.
Ruhe Rechenleistung, gewaltige Datenmengen und praktische Erfahrungen haben Modelle wie Mythos hervorgebracht, die etablierte Praktiken der Cybersicherheit binnen kürzer Zeit über den Haufen geworfen haben.
Genau deshalb behandeln Washington und Peking solche Systeme als strategisches Gut und wer darauf setzt, dass sich dieser Trend von selbst erledigt verkennt, dass die Grundlage dieser Modelle, Rechenleistung und Daten real und schwer aufzuholen ist.
Danke Max.
Apple plant mit dem neuen Betriebssystem fürs iPhone iOS 27 ein neues Framework namens Trust Insights.
Eine KI-basierte Verhaltensanalyse, die Nutzerinnen und Nutzer vor Social Engineering und Betrug warnen soll, Malte Kirchner berichtet.
Was macht man eigentlich, wenn die beste Sicherheitstechnik nichts nützt, weil der Nutzer selbst überredet wird, sein Geld wegzuschicken?
Genau dieses Problem will Apple jetzt angehen.
Zwei-Faktor-Authentifizierung, Fingerabdruck, Gesichtserkennung, all das schützt zuverlässig vor Cyberkriminellen von außen.
Aber es schützt nicht vor sogenanntem Social Engineering, also vor Betrügern, die Menschen am Telefon oder per Nachricht so lange bearbeiten, bis die selbst die Tür aufmachen, im übertragenen Sinne.
Zum Beispiel, indem sie eine große Summe überweisen, weil angeblich ein Familienmitglied im Krankenhaus liegt oder indem sie Fremden Fernzugriff auf ihr Gerät geben.
Genau hier setzt Apples neues Framework an, das auf den Namen Trust Insights hört.
Die Idee dahinter, eine künstliche Intelligenz beobachtet das Verhalten auf dem iPhone und schlägt Alarm, wenn etwas verdächtig aussieht.
Also etwa bei ungewöhnlich hohen Überweisungen, beim Löschen von Konten oder beim Export sensibler Daten.
Erkennt das System eine mittlere oder hohe Betrugsgefahr, bekommt die jeweilige App ein Signal und muss dann selbst entscheiden, wie sie reagiert.
Das kann eine Warnmeldung sein oder auch eine kurze Verzögerung der Transaktion.
Wichtig dabei, Die App-Entwickler müssen Apple zurückmelden, was sie mit diesem Warnsignal gemacht haben.
Wer das nicht tut, riskiert, das Framework künftig nur noch eingeschränkt nutzen zu dürfen.
Und Apple betont beim Datenschutz nochmal die eigene Linie.
Die Analyse läuft größtenteils direkt auf dem Gerät.
Inhalte aus Fotos, Nachrichten oder Mails werden nicht einbezogen.
Nutzer können die Funktion sogar abschalten, allerdings erst nach einer Wartezeit.
Und die ist bewusst eingebaut, damit Betrüger ihre Opfer nicht dazu drängen können, den Schutz einfach schnell zu deaktivieren.
Eingeführt wird Trust Insights mit iOS 27 im Herbst.
Ob es wirklich etwas bringt, hängt aber vor allem davon ab, ob Banken, Social Media Anbieter und andere App-Entwickler das Angebot auch nutzen.
Angesichts der Kosten, die Cyberbetrug in Unternehmen verursacht, dürfte das Interesse durchaus groß sein.
Bleibt die Frage, wie Nutzer auf die neue Verhaltensüberwachung reagieren und was passiert, wenn das System mal falsch liegt.
Danke, Malte.
Nvidia startet ein neues Geschäftsmodell für seine KI-Beschleuniger, mit dem sich womöglich die eigene Marktmacht weiter zementieren lässt.
Die begehrte Hardware wird verkauft und Nvidia sichert sich gleichzeitig einen Anteil an den späteren Umsätzen.
Marc Mantel erklärt, wie das funktioniert.
Nvidia geht mit kleineren Betreibern von Cloud-Rechenzentren eine Versicherung ein.
Die sogenannten Neo-Clouds drücken einen Teil ihres Umsatzes in Nvidia ab.
Dafür mietet Nvidia im Zweifelsfall ungenutzte Rechenkapazität zurück.
Dadurch können die Cloud-Anbieter ungehemmt weitere Rechenzentren aufbauen, inklusive Lieferversprechen für GPUs und andere Hardware.
Nvidia nutzt derweil seine prallgefüllten Konten, um die KI-Blase weiter aufzupumpen.
Die ersten zwei Partner für dieses Geschäftsmodell sind die beiden australischen Neo-Clouds Sherry & I und Firmes Technologies.
Sie planen jetzt Rechenzentren mit über 200.000 GPUs und einer Gesamtkapazität von über 400 Megawatt.
Danke, Marc.
Samsung erwartet für das zweite Quartal eine Verneunzehnfachung des Betriebsgewinns gegenüber dem Vorjahr.
Dennoch gaben die Aktien nach dieser Bekanntgabe um fast 10% nach, was wohl daran liegt, dass die Rekordzahlen bereits erwartet worden waren.
Die enormen Gewinne beruhen vor allem auf Samsungs Rolle beim Ausbau der KI-Infrastruktur.
Als einer der weltweit führenden Halbleiterproduzenten profitiert Samsung besonders stark bei Speicherchips vom KI-Boom.
Dass die Aktien nicht weiter angezogen sind, liegt wohl auch daran, dass an den Finanzmärkten die Unsicherheit wächst, wie lange das KI-Wettrennen wohl noch anhalten mag.
In Südkorea, dem Herkunfts- und Hauptsitzland von Samsung, führten die Rekordeinnahmen gleichzeitig zu Debatten über die Gewinnverteilung.
Die Belegschaft wollte bereits streiken, was aber durch Prämien für die Mitarbeitenden der Halbleitersparte abgewendet werden konnte.
Außerhalb der Technologiebranche gäbe es bisher keine Anzeichen für steigende Gewinnmargen durch KI.
Das schreibt Thorsten Sloak, Chefökonom beim US-Finanzunternehmen Apollo.
Der Wert vieler KI-Unternehmen beruhe vollständig auf dem Versprechen, dass die Margen steigen werden.
In regulierten Branchen wie Gesundheitswesen, Banken, Energie oder Pharma könnten Prozessumstellungen und Datenschutzanforderungen Produktivitätsgewinne deutlich verzögern.
Laut Slog preisen die Aktienmärkte schnelles Gewinnwachstum, während die realen Cashflows viel langsamer folgen könnten.
Dauere der Produktivitätsschub zu lange, drohe eine schmerzhafte Neubewertung vieler KI-Aktien.
Elon Musks KI-Unternehmen XAI heißt künftig SpaceX AI und bekommt ein neues Logo.
Berühmt-berüchtigt ist die KI-Sparte vor allem für den Chatbot Grog.
Musk hatte XAI Mitte 2023 gegründet, um eine so wörtlich maximal wahrheitssuchende KI zu entwickeln.
Der in X integrierte Chatbot Grog hat mehrfach für Skandale gesorgt.
Anfang des Jahres etwa erzeugte die Technik bereitwillig sexualisierte Deepfakes realer Personen, teils auch von Minderjährigen.
Mehrere Staaten blockierten das Angebot daraufhin.
Zudem fiel Grock wiederholt durch rechts extreme Inhalte auf.
Trotz der Negativschlagzeilen und auch anhaltender Milliardenverluste schloss die Firma mehrere Verträge mit anderen KI-Unternehmen ab, um sich langfristig Zugriff auf Rechenleistung zu sichern.
Microsoft ersetzt in einigen Co-Pilot-Produkten wie Excel und Outlook KI-Modelle von OpenAI und Anthropic durch eigene Systeme.
Laut der Nachrichtenagentur Bloomberg verarbeiten Microsofts intern entwickelte My-Modelle bereits zehntausende Anfragen pro Woche.
Der Anteil der eigenen Modelle ist insgesamt noch gering.
Microsoft will aber die Kosten für externe KI weiter senken.
KI-Chef Mustafa Suleyman erklärte, man zahle viel Geld an Anthropic und wolle diese Kosten reduzieren und letztlich beseitigen.
Für Kunden könnte das bedeuten, gleiches Geld für weniger KI-Leistung.
Microsoft-Chef Satya Nadella deutete zudem an, dass die Abrechnung stärker nutzungsbasiert werden könnte.
Denkbar wären günstige My-Modelle als Standard und externe Modelle von OpenAI und Anthropic gegen Aufpreis.
Smart Glasses sorgen bei Umstehenden häufig für Unbehagen.
Sie sind ja meistens mit Kameras ausgestattet und man kann sich da schon fragen, werde ich jetzt hier heimlich aufgenommen oder werden via Gesichtserkennung vielleicht gerade Informationen über mich eingeholt und womöglich gespeichert?
In der EU stehen Smart Glasses auch deshalb im Fokus von Datenschützern und Parlamenten.
In der neuen smarten Brille des US-Herstellers Solos sind nun keine Kameras mehr installiert.
Die Ergo A6 setzt ausschließlich auf einen KI-Sprachassistenten.
Dadurch ist die Brille deutlich dünner und leichter als andere Modelle.
Sie wiegt ohne Gläser nur wenige Gramm.
Die kürzlich vorgestellten und mit Kameras ausgestatteten Metaglasses etwa sind deutlich schwerer.
Der in der Ergo A6 integrierte KI-Assistent beantwortet Fragen.
Er reagiert auf Sprachbefehle, liefert Übersetzungen in Echtzeit und erinnert an Termine.
Die Ausgabe erfolgt über Lautsprecher hinter den Ohren.
Auch Musik hören und Telefonate sind natürlich möglich.
Marktstart und Preis stehen noch nicht fest.
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Sicherheitsforscher der Firma Sysdig haben den ersten Ransom-Angriff festgestellt, der wohl komplett von einem großen Sprachmodell gesteuert wurde.
Der Vorfall trägt den Namen Jade Puffer.
Eine KI drang demnach in ein Produktionssystem ein, verschlüsselte und löschte weitgehend eigenständig Daten und forderte anschließend Lösegeld.
Verräterisch waren unter anderem kryptische Kommentare in den Angriffsskripten.
Die menschliche Täter nicht hinterlassen würden.
Auch die Geschwindigkeit, mit der die KI zum Beispiel nach einem fehlgeschlagenen Login-Versuch das Skript innerhalb weniger Sekunden verbesserte, spricht laut den Forschern für das autonome Handeln einer KI.
Bei genauerem Hinsehen entpuppte sich der Angriff aber als dilettantisch.
So gab die KI als Zieladresse für das Lösegeld eine Bitcoin-Wallet an, die häufig als Platzhalter in öffentlicher Dokumentation auftaucht.
Ein Lösegeld wäre also nie angekommen.
Und der Key zur Entschlüsselung wurde offenbar gar nicht erst korrekt abgespeichert.
Ein Opfer hätte also selbst nach Zahlung keine Chance auf eine Entschlüsselung gehabt.
Für die Kriminellen ist Jade Puffer vielleicht nur ein Testballon, um zu schauen, was man bei einem echten Angriff via KI alles bedenken muss.
KI-generierte Bilder und Videos werden immer realistischer.
Na klar, manchmal sind da immer noch zu viele Körperteile zu sehen, doch häufig lassen sich Fälschungen nicht mehr leicht erkennen.
Moderne Modelle stellen anatomisch korrekte Körper dar und simulieren feinste Details, etwa das Pulsieren der Haut im Takt eines Herzschlags.
Das Problem, echte Aufnahmen von Deepfakes zu unterscheiden, wächst also.
Daran dürften auch neue Gesetze der EU wenig ändern.
Technische Erkennungsverfahren gewinnen deshalb zunehmend an Bedeutung.
Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut IUSB das Verfahren Reel or Render entwickelt, mit dem KI-Fälschungen entlarvt werden sollen.
Die KI wird da genutzt, um ein verdächtiges Bild oder Video gewissermaßen noch einmal nachzuproduzieren.
Anschließend vergleicht die KI das Original mit der neu erzeugten Version.
Ist das Ausgangsbild bereits ein Deepfake, werden sich beide stark ähneln.
Ein echtes Foto oder Video weist dagegen mehr Rauschen und natürlichere Ungenauigkeiten auf, wodurch größere Abweichungen zur KI-Rekonstruktion entstehen.
Die Erkennungsrate liegt laut den Forschenden zwischen 85 und 91 Prozent.
Zudem macht das Verfahren seine Entscheidung nachvollziehbar.
Am Ende der Analyse erzeugt es eine Heatmap, die zeigt, welche Bilddetails wie Gesicht, Haare oder Hintergrund als verdächtig eingestuft werden.
So kann nachvollzogen werden, warum das System ein Bild für eine Fälschung hält.
In Deutschland sind im ersten Halbjahr so viele Start-ups gegründet worden wie nie zuvor in einem vergleichbaren Zeitraum.
Insgesamt entstanden über 3000 neue Firmen.
Das zeigt eine Auswertung des Start-up-Verbands, für die Handelsregisterdaten ausgewertet wurden.
Die Entwicklung wird durch KI angetrieben und das gleich zweifach.
Zum einen erleichtert sie das Gründen selbst.
da sich mit KI-Werkzeugen die Softwareentwicklung, das Marketing oder die Verwaltung automatisieren lassen.
Zum anderen bauen viele der neuen Firmen ihre Geschäftsmodelle auch auf KI auf, etwa mit Chatbots, KI-gestützten Analysewerkzeugen oder spezialisierten Sprachmodellen für einzelne Branchen.
Mehr als ein Drittel der neuen Startups hat einen solchen klaren KI-Bezug.
Neben dem KI-Boom spielt laut Verband aber auch die Wirtschaftskrise eine Rolle.
Da viele Unternehmen weniger einstellen, wird die eigene Gründung für viele Talente zur Alternative.
Auch in bereits etablierten Unternehmen wächst die KI-Nutzung.
Laut einer Studie von iW Consult nutzen inzwischen 40% der Firmen in Deutschland KI.
Gegenüber dem Vorjahr hat sich die Zahl mehr als verdoppelt.
Selbst in kleinen Betrieben liegt die Nutzungsquote bei knapp 40 Prozent.
Dass die Mehrzahl der Unternehmen KI nicht einsetzt, liegt an fehlender Relevanz für das Geschäftsmodell, aber auch an datenschutzrechtlichen Bedenken.
Der Einsatz von KI verändert auch den Arbeitsmarkt.
KI-Kenntnisse werden nicht mehr nur in IT-Abteilungen verlangt, sondern auch in Produktion, Logistik oder Qualitätsmanagement.
KI-Kompetenzen entwickeln sich damit branchenübergreifend zu einer grundlegenden Anforderung im Berufsalltag.
In vielen Rathäusern in Deutschland wird für Verwaltungsaufgaben mittlerweile KI eingesetzt oder zumindest getestet.
In einer repräsentativen Forsa-Befragung von Bürgermeisterinnen und Bürgermeistern von Gemeinden mit mindestens 1000 Einwohnern gab gut die Hälfte an, dass die Technik in ihrer Verwaltung bereits produktiv genutzt oder derzeit erprobt wird.
Am häufigsten wird KI demnach zur Erstellung und Bearbeitung von Dokumenten eingesetzt, gefolgt von Übersetzungen, der Zusammenfassung und Analyse von Akten und zur Protokollierung von Sitzungen.
KI wird vor allem als Chance für Effizienzsteigerung und Zeitersparnis sowie eine schnellere Bearbeitung von Bürgeranliegen gesehen.
Knapp die Hälfte der Befragten sieht zudem eine Chance in der Abmilderung des Fachkräftemangels.
Die KI-Figur Tilly Norwood soll die Hauptrolle in einem Spielfilm übernehmen.
Bereits vor einigen Monaten hatte die komplett am Computer erzeugte Figur mit einem ersten Musikvideo für Aufsehen gesorgt.
Jetzt bereitet das britische KI-Studio Particle 6 also einen Film mit ihr vor.
Geplant ist demnach ein Comedy-Drama, das im sogenannten Tilly-Verse spielt.
In dieser surrealen digitalen Welt versucht die Protagonistin Tilly, angestachelt von einem Bot aus dem Darknet, menschliche Züge zu entwickeln.
Der Film soll teils von Menschen, teils von KI gestaltet werden.
Regisseure, Autoren und KI-Spezialisten arbeiten also dabei zusammen.
Mal sehen, was dabei rauskommt und auch, wie das ankommt.
Bereits die Vorstellung von Tilly Norwood im vergangenen Jahr hatte für viel Kritik aus der Filmbranche gesorgt.
Der Film soll übrigens Missaligned heißen, was sich mit Fehlausrichtung übersetzen lässt.
Seit den beiden Weltkriegen lagern große Mengen Munition in Nord- und Ostsee.
Die Bergung ist eine große Herausforderung, aber auch das Aufspüren der giftigen und gefährlichen Altlasten in der Tiefe ist schwierig.
KI könnte dabei behilflich sein.
Oliver Bünthe berichtet über ein neues Verfahren.
Nicht explodierte Kampfmittel gefährden unter Wasser besonders in Küstennähe Badetouristen und die Schifffahrt.
Mit herkömmlicher Sonartechnik und bildgebenden Verfahren sind die Blindgänger in flachen Gewässern nur schwer zu entdecken.
Besonders bildgebende Verfahren gelangen an ihre Grenzen, weil das Wasser für Verzerrungen in den aufgenommenen Bildern sorgt.
Die Forscher der Rosenstiel School haben zwei von der US-Weltraumagentur NASA entwickelte Verfahren kombiniert.
um aus der Luft von Drohnen aufgenommene Bilder von Küstenabschnitten so zu verbessern, dass sie von einer künstlichen Intelligenz ausgewertet werden können.
Die Mida-Technik setzt auf ein multispektrales Sensorsystem auf.
Dabei wird Licht in unterschiedlichen Wellenlängen in das Wasser geschickt, sodass die Tiefen des Ozeans besser ausgeleuchtet werden.
Fluid Lensing rechnet mit einem speziellen Algorithmus durch Wasserbewegungen verursachte Verzerrungen in Echtzeit aus den Bildern, sodass klarere hochauflösende Unterwasserbilder vorliegen.
Diese Bilder werden von einer KI ausgewertet, die darauf trainiert ist, spezifische Strukturen von Bomben und Munition zu erkennen und von natürlichen Unterwasserstrukturen zu unterscheiden.
Das gelingt auch dann, wenn Bomben und Munition von Sediment und natürlichem Bewuchs bedeckt sind.
Erste Tests des Systems sind erfolgreich verlaufen.
Die Forscher wollen ihre Versuche nun auf tiefere Küstenabschnitte und trübere Gewässer ausweiten.
Das Verfahren soll die Suche nach Blindgängern in Küstennähe beschleunigen und kostengünstiger machen.
Danke, Oliver.
Die Krater von Himmelskörpern verraten der Wissenschaft so einiges über sie, zum Beispiel ihr Alter.
Damit das aber funktioniert, müssen die oft zahlreichen Krater präzise katalogisiert sein.
Das war bisher eine mühsame und langwierige Forschungsarbeit.
Kann KI-Technik das vielleicht viel schneller erledigen?
Martin Holland?
Bei der Erforschung des Sonnensystems sind Einschlagskrater von besonderem Wert für die Forschung.
Das liegt daran, dass die auf anderen Himmelskörpern, die keine Atmosphäre und keine Geologie haben, einfach ewig bestehen bleiben und nur durch andere Einschlagskrater verändert oder vernichtet werden.
Und man kann darüber das Alter von Oberflächen.
Also man weiß, dass Asteroiden mit ziemlicher Regelmäßigkeit auf Himmelskörper einschlagen.
Wenn man dann einfach die Krater zählt, kann man eben herausfinden, wie alt so eine Oberfläche ist.
Das ist schon eine Weile bekannt und bislang ist es so, dass für diese Analysen diese Krater...
manuell gezählt und kartiert werden müssen.
Und das ist eine sehr zeitaufwendige Aufgabe, die schon mal gerne ein paar Jahre dauert für zum Beispiel den Mond.
Und das ist natürlich eine Aufgabe, wo man denken sollte, dass KI das besonders gut können sollte.
Mit Mustererkennung in Bildern sollte man eigentlich davon ausgehen, dass KI das ganz gut kann.
Dafür gibt es verschiedene Systeme, die das auch gemacht haben oder machen sollen und solche Kataloge, Kraterkataloge für den Mond erstellen.
Und bislang hieß es eben auch, dass die genau genug sind.
Jetzt hat ein Forschungsteam aus den USA einfach mal genauer nachgeguckt hat für den Mond mit acht.
solcher Kraterkataloge, die KI generiert, erstellt wurden, mit einem Katalog verglichen, der von einem Menschen in jahrelanger Arbeit erstellt wurde.
Und das Ergebnis ist ziemlich ernüchternd.
Es ist so, dass auf den ersten Blick diese Kraterkataloge, diese KI-Generierten, mithalten können mit menschlichen Arbeiten.
Aber bei genauerem Hinsehen hat sich eben gezeigt, dass das überhaupt nicht der Fall ist, dass die viel ungenauer sind.
Und da gibt es auch so Beispielbilder.
wo man sieht, dass die Kreise, die dann eben über so einen Krater gezeichnet werden, teilweise deutlich größer oder kleiner sind oder so ein bisschen daneben liegen.
Und das hätte natürlich, wenn man die verwendet, sehr weitgehende Konsequenzen für die Erforschung und die Ermittlung des Alters, weil einfach die Zahlen nicht stimmen, die dann daraus kommen.
Also es werden einfach falsche Zahlen für diese Krater angegeben.
Und bei der Forschung ist auch rausgekommen, dass das teilweise von der Größe der Krater abhängt.
Also bei bestimmten Größen kommt die KI ganz gut klar und bei anderen wieder nicht.
Aber es geht ja um die Gesamtheit.
Das Forschungsteam sagt jetzt nicht, dass man deswegen KI nicht benutzen soll, sondern sie erkennen durchaus an, dass das eben eine enorme Hilfe ist, wenn es funktioniert.
Also wenn man die Arbeit von Jahren auf wahrscheinlich wenige Stunden oder...
Tage verkürzen kann, ist das natürlich eine riesige Hilfe.
Aber dass man sich der Schwächen bewusst sein soll und auch beim Training der KIs eben noch anders vorgehen sollte.
Also prinzipiell halten die beiden Forscher, die das gemacht haben, die Technik schon für dafür geeignet, eben aber noch nicht so weit.
Danke Martin.
Und das war das KI-Update von Heise Online vom 8.
Juli 2026.
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