Ältere Papers des Jahres 2025

Gemini Version 3: Chatbot mit kleinen Fortschritten und wohltuendem Verzicht auf gefühlsdusselige Anbiederung, Einbau in die Internet-Suche sorgt für business first auf Kosten der Informationsqualität.

Chinas Vorzeige-Chatbot hat auch seine speziellen Algorithmen verpasst bekommen und liefert begeisterte Antworten auf nicht gestellte Fragen.

Neuigkeiten von ChatGPT 5.1: Emotionalisierung und viel Klimbim, kaum zu entdeckende Änderungen bei der Funktionalität.

Chatbots unter eigener Kontrolle unabhängig von den großen Providern. Die Technik dafür: Retrieval Augmented Generation.

Die erstaunlichen Erwartungen an eine Technik, die man offensichtlich nicht so richtig versteht. Der harte Boden der Realität.

Eine kurze Erinnerung: Was wir sind, was wir haben - wo die Technik steht, mit welchen Vorurteilen sie belastet ist und worum sie sich bemüht.

Informatik, Medien, Call Center und Logistik als besonders betroffene Anwendungsfelder vm Einsatz Künstlicher Intelligenz

Die Auswirkungen langer Beschäftigung mit digitalen Geräten auf Individuen und Gesellschaft.

Die Ursachen, warum sich Sprachmodelle und ähnliche KI-Systeme verirren können

Die schleichende systematische Verschlechterung der Chatbots und großen Sprachmodelle: Künstlich aufgeblähte Trainingsdaten, zunehmende Kommerzialisierung, Fokussierung auf einen standardisierten Main Stream.

Übersicht über die im Herbst 2025 verfügbaren Systeme

Immer größere Systeme mit wachsenden Qualitätsproblemen - Bescheiden gewordene Spezialisten mit besseren Zukunfstaussichten. Wege aus der Abhängigkeit von den BigTech-Anbietern.

In Aussicht stehende Einsatzfelder für Empathische KI, Trendbeschreibung der sich abzeichnenden Entwicklung, Pro und Contra

wenn Chatbots miteinander reden - was können sie uns über ihr Innenleben sagen?

Die Auseinandersetzung um das erfolgreichere Konzept

Vergleich der Antworten beider Chatbots zu einer Frage mit politisch strittigem Inhalt.

Die wichtigsten Unterschiede zwischen künstlicher und natürlicher Intelligenz

Eigene Chatbots bauen: Die Lufthoheit behalten

Drohender Model Collapse. Immer mehr künstlich erzeugte Daten. Sinkende Ergebnisqualität. Fraglicher Return on Investment. Droht der KI ein selbstverschuldeter Abstieg?

Neuronale Netze und das menschliche Gehirn. Die Frage, wie weit die Technik mit dem Nachbau gekommen ist.

Wie baut man eine KI-Kompetenz in einem Unternehmen auf? Was sollten Management, Projektverantwortliche, Mitarbeitende, Benutzerinnen und Benutzer und die ganze Belegschaft beachten?

Schwachpunkte der Agentensysteme: Grundsätzliche Mängel der Sprachmodelle und Unzuverlässigkeit der Daten: zu ungenau, zu unvollständig, zu viele Fehler.

Abhängigkeit der Ergebnisqualität von der Häufigkeit der Trainingsschritte und der Qualität der Trainingsdaten

Beispiel für ein komplexes Agentensystem für Qualitätsprüfung, Kommissionierung, Verpackung und Versand

SAPs Bemühungen um den Anschluss an die Künstliche Intelligenz

Echtzeitmonitoring und Analyse von Leistungsdaten in der Produktion. Datengetriebene Empfehlungen für Personalmaßnahmen. Frühzeiterkennung von eventuell auftretenden Problemen. Kontrolle in Echtzeit.

Chatbots dieses Typs können mittels spezieller Suchstrategien komplexe Aufgaben bearbeiten und sich aktuelle Informationen aus dem Internet besorgen. Die Aufbereitung des Ergebnisses wird von den Anbietern Nachdenken genannt.

Die gute Zeit der Chatbots geht zu Ende. Trend zum Mainstream, Manipulation, Vorurteile und Dirigismus schmälern ihren Nutzen. Ihr Betrieb ist zu teuer, für die Anbieter eine Geldverbrennungsmaschine.

Ein Spaziergang durch den Wald der verschiedenen Theorien des Bewussstseins, von den Neuronalen Korrelaten über die Integrated Information Theory bis zum Panpsychismus.

Braucht es Neuronen und ein Gehirn für ein Bewusstsein? - Offensichtlich geht es auch ohne.

Ein Test: ChatGPT soll ein Märchen mit surrealen Figuren erzählen. Frage: Kann ein Chatbot wirklich kreativ sein? Wenn ja, worin besteht diese Kreativität?

Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz mit Workflows und die Auswirkungen auf die Arbeitsplätze.

Die Zaubermittel, mit denen KI-Systeme ihre Ergebnisse produzieren: Big Data, immenses Training, Mustererkennung, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Die KI erstellt eine Zielvereinbarung: Respekt!

Macht Künstliche Intelligenz dümmer? Folgen für Oberflächlichkeit und Kritikfähigkeit

Künstliche Intelligenz wird nach Meinung wichtiger Entwickler in allen Bereichen menschliche Fähigkeiten übertreffen. Steht uns eine neue Stufe der Evolution bevor?

Hype-ähnliche Zustände nach dem DeepSeek-Erfolg und das Bemühen der Europäer um Wege aus der Abhängigkeit von den USA

Schriftzeichen und das Geheimnis der Bilder

Die Gefahren einer unkontrollierten Technik, die bescheidenen Maßnahmen der Eindämmung und die Hoffnung für die Zukunft

Ein Vergleich der Antworten beider Chatbots zur Überprüfung der politischen Einflussnahme auf die Antwort zu einer weltweit sehr unterschiedlich bewerteten politischen Situation

Die distopischen Vorstellungen eines KI-Chefentwicklers zur Zukunft der Künstlichen Intelligenz. Die Verschmelzung der Menschen mit der Technik.

Menschliche Wahrnehmung und Computerwahrnehmung im Vergleich. Die wichtigsten Unterschiede.

Gesteigerte Überwachbarkeit, Massenarbeitslosigkeit, Dequalifizierung, Autoritarismus, Machtkonzentration, Polarisierung, Angst vor der Superintelligenz

Verbotene Anwendungen und Verpflichtung zur Mitarbeiterqualifizierung

Leitfaden für Weiterbildung und Schulung zum Thema Künstliche Intelligenz

Wie ein Unternehmen sich eine KI-Landschaft unter Vermeidung der Abhängigkeit von den BigTec-Konzernen aufbauen kann.

Chatbots an ihren Grenzen: Was tun die Systeme, wenn man sie nach Dingen fragt, die nicht in ihren Trainingsdaten vorgekommen sind?

Die vollmundigen Erklärungen der Unternehmensberatungen und Tec-Firmen zur Wichtigkeit von KI-Schulungen. Ein bunter Blumenstrauß von Kompetenzen. Wenig Brauchbares für die Umsetzung.