KI verändert Universitäten. Anthropic's Claude for Education will ein Lernpartner sein, kein Schummel-Tool. Mit sokratischer Methode soll kritisches Denken gefördert werden. Tests laufen an Unis wie Northeastern. Ziel: Lernen vertiefen, nicht ersetzen. Eine Gratwanderung zwischen Hilfe und Krücke. Wie kann KI menschliche Intelligenz erweitern statt automatisieren?
Alibaba entwickelt sich vom E-Commerce-Riesen zum Katalysator für Chinas KI-Sektor. Durch sein Ökosystem, Investitionen, Cloud-Infrastruktur (Aliyun) und die Förderung von Talenten, wie bei Rokid, prägt es die Zukunft der künstlichen Intelligenz und fördert Innovationen weit über das eigene Geschäft hinaus, insbesondere in Hangzhou.
Amazon testet 'Buy for Me', einen KI-Agenten, der Nutzern ermöglicht, Produkte von externen Websites direkt über die Amazon-App zu kaufen. Ziel ist es, Amazon als universelle Schnittstelle für den gesamten Online-Einkauf zu positionieren, auch für Artikel, die Amazon selbst nicht führt. Der Agent navigiert und schließt Käufe auf Drittseiten ab.
Amazon richtet seinen Risikokapitalarm, den Alexa Fund, neu aus. Ursprünglich zur Förderung des Alexa-Ökosystems gegründet, investiert er nun breiter in KI. Dies spiegelt Amazons erweiterte KI-Ambitionen wider, die über Sprachassistenten hinausgehen und generative KI wie die 'Nova'-Modelle umfassen, um Innovationen in Medien, Robotik und KI-Architekturen voranzutreiben.
DeepSeek, ein chinesisches KI-Startup, erregt Aufmerksamkeit mit fortschrittlichen Modellen und einer neuen Methode zur Verbesserung des KI-Denkvermögens durch GRM und Selbstkritik. Trotz seiner Zurückhaltung deutet eine Open-Source-Strategie auf kalkulierte Ambitionen hin, unterstützt durch erhebliche Finanzmittel und hochrangige Anerkennung.
Google scheint bereit, eine Version seiner leistungsstarken Gemini KI speziell für Kinder unter 13 einzuführen. Dies geschieht inmitten wachsender gesellschaftlicher Besorgnis und Warnungen vor den Auswirkungen hochentwickelter Chatbots auf junge Köpfe. Dieser Schritt ersetzt ältere Technologie durch etwas weitaus Fähigeres und potenziell Gefährlicheres.
Die digitale Welt steht vor wachsenden Cyber-Bedrohungen. Verteidiger sind im Nachteil. Google stellt Sec-Gemini v1 vor, ein experimentelles KI-Modell, das Cybersicherheitsexperten unterstützen und die Cyberabwehr durch fortschrittliche künstliche Intelligenz stärken soll, um dieser Herausforderung zu begegnen und die Dynamik zu verändern.
OpenAI verschiebt die Einführung von GPT-5, um das Modell zu verbessern und die Infrastruktur zu stärken. Stattdessen werden Zwischenmodelle wie o3 und o4-mini mit Fokus auf logisches Denken eingeführt. Gründe sind Entwicklungskomplexität, unerwartetes Nutzerwachstum und der Wunsch nach einem 'viel besseren' GPT-5. Der Zugang wird gestaffelt sein.
Eine Studie der UC San Diego zeigt: GPT-4.5 bestand den Turing-Test, überzeugender als Menschen. Dies wirft Fragen zur Testgültigkeit, KI-Intelligenz versus Mimikry auf und beeinflusst Vertrauen sowie digitale Interaktion. Ist der Test noch der Goldstandard oder brauchen wir neue Benchmarks für echte AGI jenseits sprachlicher Nachahmung?
DeepSeeks Aufstieg signalisiert eine KI-Wende: weg vom reinen Pre-Training, hin zur Optimierung der Inferenz-Berechnung (TTC). Dies beeinflusst Hardware, Cloud-Anbieter, Basismodelle und Unternehmens-KI. Es könnte die KI-Entwicklung demokratisieren, stellt aber neue Herausforderungen bei QoS und Sicherheit dar. Inferenz-Compute wird zum entscheidenden Faktor.
