Freitag Morgen war ich im ARD-Morgenmagazin und habe über Smart Glasses gesprochen – über die Kritik daran und über das, was diese Brillen wirklich können. Das Video hänge ich hier an. Aber der spannendere Teil kam danach. Ich habe für die Sendung nachgeschlagen, wie die Rechtslage eigentlich aussieht. Und war ehrlich überrascht. Ein Gedankenexperiment. Du sitzt im Freibad. Jemand setzt sich neben dich. Fall eins: Er schneidet heimlich mit, was du mit deiner Familie besprichst. Das ist eine Straftat. Paragraf 201, Verletzung der Vertraulichkeit des Wortes. Bis zu drei Jahre. Egal wo, egal was du sagst. Fall zwei: Er filmt dich. Verdeckt, minutenlang. Gesicht, ganzer Körper. Du merkst nichts. Strafrechtlich passiert: nichts. Paragraf 201a greift erst in geschützten Räumen – Umkleide, Toilette, Sauna. Der Intimbereich ist über Paragraf 184k abgedeckt. Aber die Aufnahme draußen, ungefragt? Fällt durch. Verbreitet er das Video, wird es eng, Paragraf 33 Kunsturhebergesetz, bis zu ein Jahr. Nur wird das fast nie angezeigt. Jetzt kommt der Teil, den ich richtig gut finde. Die Regel zum gesprochenen Wort kam 1967. Der Anlass: Kassettenrekorder wurden klein und billig. Plötzlich konnte jeder heimlich mitschneiden. Der Gesetzgeber hat damals nicht das Gerät verboten. Er hat eine Linie gezogen: Der Mensch muss reden können, ohne dass mitgeschnitten wird. Punkt. Beim Bild haben wir das nie hinbekommen. Wir flicken Einzelfälle nach, immer dann, wenn ein Skandal groß genug war. Und es wird gerade größer. Die New York Times hat im Februar berichtet, dass Meta an einer Funktion namens „Name Tag" arbeitet: Gesicht im Blickfeld, Abgleich mit Profilen, Name über die Lautsprecher im Brillenbügel. In der EU wäre das so kaum zulässig. Aber zwei Harvard-Studenten haben schon 2024 gezeigt, dass man die eingebaute Funktion gar nicht braucht – handelsübliche Brille, Livestream, eine Gesichtssuchmaschine, fertig. Deshalb halte ich die Debatte über ein Verkaufsverbot für zu klein gedacht. Wer heimlich filmen will, tut das seit fünfzehn Jahren mit dem Smartphone. Und macht es morgen mit dem nächsten Gerät, das wir noch gar nicht kennen.

Und seitdem geht in Schulen, Redaktionen und Personalabteilungen dieselbe Fehlannahme um: „Jetzt kann man KI-Texte endlich nachweisen." Kann man nicht. Und zwar in beide Richtungen. Was wirklich passiert Anthropic hat den EU-Verhaltenskodex unterschrieben und setzt Artikel 50 des AI Act um – freiwillig weltweit, nicht nur in Europa. Zwei Techniken: → Bei Texten ein unsichtbares Wasserzeichen, direkt im Text. Es reist beim Kopieren mit. → Bei Bildern signierte Herkunftsdaten nach dem offenen C2PA-Standard. Klingt nach Beweismittel. Ist aber keins. Der Punkt, den fast alle überlesen Das Wasserzeichen belegt eine Berührung. Keine Autorschaft. Du lässt deinen eigenen Text übersetzen? Markierung drin. - Rechtschreibung prüfen? Markierung drin. - Einen fremden Artikel zusammenfassen? Markierung drin. - Inhalt komplett von dir – Etikett trotzdem da. Und andersrum: Fehlt die Markierung, war deshalb keine KI unbeteiligt. Kräftig umschreiben, übersetzen, mit eigenen Passagen mischen – weg ist sie. Bei Bildern reicht schon ein Screenshot. Und jetzt der Hammer Prüfen kann es aktuell praktisch niemand. Anthropic verrät die Technik nicht. Dokumentation für eigene Erkennungswerkzeuge ist angekündigt, ein Datum gibt es nicht. Es existiert also ein Etikett, das niemand lesen kann. 🤷‍♂️ Alles, was im Netz als „KI-Detektor" verkauft wird, liest diese Markierung nicht. Diese Tools raten statistisch – und treffen dabei überdurchschnittlich oft Menschen, die nicht in ihrer Muttersprache schreiben. Drei Dinge, die du ab heute anders machst 1. Kein Detektor-Ergebnis als Beweis akzeptieren. Weder gegen dich noch gegen andere. „Zu 87 Prozent KI" ist eine Schätzung. Frag nach, woher die Zahl kommt. 2. Deinen Arbeitsweg sichern, nicht dein Ergebnis. Versionsverlauf in Word oder Google Docs, Zwischenstände, Notizen. Das überzeugt jeden Prüfer mehr als jedes Tool. 3. Einfach sagen, was du benutzt hast. Ein Satz: „Übersetzung und Feinschliff mit KI, Inhalt von mir." Damit ist die halbe Debatte vom Tisch, bevor sie anfängt.

Eine Geschichte, die klingt wie erfunden – aber in Gerichtsakten steht: Seit Wochen bekommen Antiquariate in ganz Deutschland nächtliche Massenbestellungen. Immer dasselbe Muster: vergriffene Sachbücher, pro Titel genau ein Exemplar, sofort bezahlt. Dahinter steckt offenbar der Datenhunger der KI-Branche. Der dokumentierte Präzedenzfall: Anthropic (die Firma hinter Claude) hat für das interne „Project Panama" Millionen gebrauchte Bücher gekauft, die Buchrücken abgetrennt, die Seiten gescannt – und das Papier entsorgt. Ein US-Gericht sagt: legal. Wer ein Buch kauft, darf damit machen, was er will. Warum der Aufwand? Das freie Internet ist als Trainingsquelle abgegrast. Und was nachwächst, ist zunehmend selbst KI-generiert – damit lässt sich kein besseres Modell trainieren. Die Branche braucht von Menschen geschriebene, lektorierte Texte. Genau die stecken in alten Büchern, die nie digitalisiert wurden. Das Detail, das mich am meisten fasziniert: Ich habe mit einem Antiquar gesprochen, bei dem kaum etwas bestellt wurde – während ein Kollege in Berlin kräftig verkauft hat. Der Unterschied? Eine Nummer. Er listet seine Bücher ohne ISBN, die Aufkäufer bestellen aber vollautomatisch nur nach ISBN. Eine fehlende Ziffernfolge entscheidet, wer am KI-Boom mitverdient. Und hier schließt sich der Kreis zu dem, was ich immer sage: Die Bücher „leben" nicht in den Modellen weiter. Sie werden verrechnet – zerlegt in statistische Muster. KI denkt nicht, sie liest nicht mal. Sie rechnet. Meine Einordnung: Geschreddert wird Massenware, das deutsche Bucherbe liegt sicher in der Nationalbibliothek. Die echten Fragen sind Urheberrecht, Transparenz und Vergütung – die Autorinnen und Autoren, deren Sprache die Modelle trainiert, bekommen keinen Cent. Jetzt ihr: Wie seht ihr das – cleveres Recycling von Wissen, das sonst im Altpapier gelandet wäre? Oder ein Geschäftsmodell, das dringend Regeln braucht? Schreibt's in die Kommentare 👇

Sieben Wochen nach 5.4 schiebt OpenAI das nächste „klügste Modell aller Zeiten" raus. Ihr kennt das Spiel. Aber diesmal steckt wirklich was drin, das ich interessant finde. Und ein paar Dinge, die mich nerven. Was wirklich neu ist: ChatGPT 5.5 ist nicht für besseren Smalltalk gebaut. Es ist gebaut, um selbstständig am Computer zu arbeiten. Du gibst eine unscharfe, mehrstufige Aufgabe – recherchieren, Tabelle bauen, Code testen, Dokument erstellen – und das Ding zieht das durch. Ohne dass du jeden Schritt vorgibst. Das ist der eigentliche Sprung. Nicht die Versionsnummer. Konkret merkt ihr das hier: → Längere Arbeitsketten, die nicht mehr auf halber Strecke abbrechen → Besseres Durchhalten bei komplexen Aufgaben (Terminal-Bench: 82,7 % statt 75,1 %) → Browser-Bedienung deutlich verbessert → Oft weniger Tokens und Versuche für dasselbe Ergebnis Was mich nervt: 1️⃣ Der Takt. GPT-5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, jetzt 5.5. Dazu Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro. Jede Woche ein neuer „Sieger". Wer da ständig wechselt, kommt nicht mehr zum Arbeiten. 2️⃣ Die Benchmark-Show. OpenAI zeigt Tabellen, in denen 5.5 vorne liegt. Bei SWE-Bench Pro liegt aber Claude Opus 4.7 mit 64,3 % vor ChatGPT 5.5 mit 58,6 %. Jeder Anbieter wählt die Tests, bei denen er gewinnt. Benchmarks sind Marketing, nicht Wahrheit. 3️⃣ Die Preis-Geschichte. In der API kostet 5.5 Pro jetzt 180 Dollar pro Million Output-Tokens. Das ist eine andere Liga. OpenAI sagt: „Aber es braucht ja weniger Tokens pro Aufgabe!" Kann stimmen. Muss nicht. Meine Empfehlung an euch: Wer Plus oder Pro hat – einfach ausprobieren, kostet nichts extra. Wer nur Textkram macht (Mails, Zusammenfassungen, Brainstorming): Ihr werdet den Unterschied kaum merken. Bleibt entspannt. Wer mehrstufige Aufgaben an KI abgibt – Recherchen, Datenanalysen, Automatisierungen: Hier lohnt der Blick wirklich. Der Sprung ist spürbar. Und generell: Legt euch pro Aufgabentyp auf ein Modell fest. Nutzt es drei Monate konsequent. Dann evaluiert neu. Alles andere ist Beschäftigungstherapie.

Ich habe gestern Selfies mit Von der Leyen, Musk, Tim Cook und Jennifer Lawrence gemacht. Ohne mein Büro zu verlassen. 📸 Und genau da fängt das Problem an. ChatGPT Images 2.0 und Nano Banana Pro liefern mittlerweile Bilder, bei denen meine eigene Mutter angerufen hat, wann ich denn in Brüssel war. Hautporen, Lichtstimmung, das schiefe Selfie-Lächeln – alles sitzt. Keine sechs Finger mehr. Keine Wachsfiguren-Optik. Einfach echt. Was bedeutet das für uns? Eine ganze Beweis-Währung wird gerade entwertet. Jahrelang galt: Pics or it didn't happen. Ein Foto war ein stabiles Stück Wirklichkeit. Im Urlaub, im Job, vor Gericht, in der Bewerbung. Diese Selbstverständlichkeit ist gerade Geschichte. Und es geht in beide Richtungen: → Falsche Bilder wirken echt. → Echte Bilder können als „bestimmt KI" abgetan werden. Juristen nennen das die Liar's Dividend – die Dividende des Lügners. Wer ohnehin lügt, profitiert am meisten davon, dass Wahrheit angreifbar geworden ist. Was heißt das konkret für uns als Community? Spart euch die „So erkennt ihr KI-Bilder in 5 Schritten"-Listen. Die funktionieren nicht mehr. Was funktioniert, ist eine neue Standardannahme: ❌ Alt: Ein Bild ist echt, solange nichts dagegen spricht. ✅ Neu: Ein Bild ist ein Vorschlag, solange seine Herkunft nicht überprüft ist. Klingt anstrengend. Ist es auch. Aber genau diese Hygiene macht den Unterschied zwischen „Ich nutze KI" und „KI nutzt mich". Wer KI als Superkraft begreift, muss auch die Schattenseite verstehen. Sonst wird man Teil des Problems, statt Teil der Lösung. Den ausführlichen Kommentar dazu findet ihr in meinem aktuellen LinkedIn-Beitrag – mit allen Beispiel-Selfies, die ich mit ChatGPT Images 2.0 erstellt habe. Schaut euch das an, ihr werdet es nicht glauben. 💬 Eure Frage an euch selbst: Wann habt ihr zuletzt ein Bild im Netz gesehen und euch gefragt: Ist das wirklich echt? Schreibt's in die Kommentare. Lasst uns diskutieren – und voneinander lernen. 🦾 Eure Superkraft KI Soll ich noch eine kürzere Version (für ein schnelles „Daily Drop" in der Community) oder eine ausführlichere Variante mit konkretem Diskussions-Workshop daraus bauen?