#KI-Forschung
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KI-Reasoning erklärt: Warum Denkprozesse von KI kein Sicherheitsbeweis sind
Chain-of-Thought macht KI-Modelle scheinbar transparenter. Doch als Sicherheitsbeweis taugen Reasoning-Traces dort nicht, wo Audits sie brauchen.
Warum ChatGPT plötzlich Goblins liebte: Reward-Hacking im KI-Training
Reward Hacking im KI-Training erklärt am Fall ChatGPT: Warum das Modell plötzlich Goblins liebte, wie sich das Verhalten ausbreitete und warum OpenAIs Fix das strukturelle Problem nicht löst.
AGI 2027: Die falsche Frage an die richtigen Daten
AGI 2027 klingt präzise, ist aber die falsche Frage. Die Daten zeigen, welche KI-Fähigkeiten wirklich schneller wachsen.
Stanford AI Index 2026: Wenn KI schneller skaliert als die Welt mitkommt
Der Stanford AI Index 2026 zeigt: KI-Modelle skalieren rasant, aber Regulierung, Bildung und öffentliches Vertrauen hinken gefährlich hinterher.
Das KI-Paradox: Warum Nutzung boomt und Vertrauen trotzdem sinkt
Stell dir vor, du nutzt täglich ein Werkzeug, das du für grundsätzlich unzuverlässig hältst. Klingt absurd, ist aber die Realität für Hunderte Millionen Menschen weltweit, die täglich.
Vom ML-Engineering zum AI-Engineering: Ein Paradigmenwechsel
ML Engineers bauen Modelle. AI Engineers bauen darauf Anwendungen. Der Unterschied klingt simpel, hat aber massive Konsequenzen für Skills, Teams und Karrierewege. Was 2026 zählt und wo die Reise hingeht.
KI-Bewusstsein: Was die Forschung 2026 wirklich weiß
GPT-4, Claude und Gemini wirken manchmal erstaunlich selbstbewusst. Doch ist das Bewusstsein, Simulation oder Statistik? Was Forschung 2026 belegen kann.