Ich habe gerade eine neue Podcastfolge aufgenommen, in der es um ein Thema geht, das aktuell heftig diskutiert wird: Künstliche Intelligenz im Militär. Auslöser ist eine spannende Entwicklung in den USA: Das KI-Unternehmen Anthropic wurde vom US-Verteidigungsministerium aus einem Projekt entfernt, weil es seine Modelle nicht für vollautonome Waffen freigeben wollte. Stattdessen soll nun OpenAI übernehmen. Das wirft eine große Frage auf: 👉 Wie weit ist KI im Militär wirklich schon? 👉 Und könnten KI-Systeme irgendwann eigenständig Kriege führen? Im Podcast erkläre ich unter anderem: - wie KI heute bereits militärisch eingesetzt wird - wo die technischen Grenzen liegen - warum autonome Waffen politisch und ethisch so umstritten sind - und wie realistisch das Szenario „KI führt Krieg“ tatsächlich ist Die Folge ist Teil des WDR-Formats „nah dran“, moderiert von Katrin Schmick. Wenn dich interessiert, wie KI geopolitisch eingesetzt wird und welche Rolle sie künftig in Konflikten spielen könnte, hör unbedingt rein. 🎧 Hier kannst du die Folge anhören: https://www.ardaudiothek.de/sendung/der-ki-podcast/urn:ard:show:65505255c703e51e/ Ich bin gespannt auf eure Gedanken dazu: Sollten KI-Modelle überhaupt für militärische Anwendungen genutzt werden – oder ist das eine Grenze, die wir nicht überschreiten sollten?

OpenAI hat heute damit begonnen, GPT-5.3 Instant schrittweise auszurollen – sowohl in ChatGPT als auch über die API. Kein neues Mega-Modell diesmal, sondern ein gezieltes Update für den Alltag. Der Fokus liegt auf drei Bereichen: 🎯 Weniger unnötige Ablehnungen. Das Modell soll nicht mehr so oft Fragen abblocken, die es eigentlich problemlos beantworten kann. Auch der belehrende Unterton soll zurückgefahren werden. Wer ChatGPT regelmäßig nutzt, kennt das Problem. 💬 Besserer Gesprächsfluss. Antworten sollen prägnanter werden – weniger Wiederholungen, weniger überflüssige Einschränkungen, weniger „Aber bedenke, dass…"-Schleifen. 🌐 Smartere Web-Nutzung. Wenn ChatGPT im Web recherchiert, soll es die Ergebnisse besser mit eigenem Reasoning verknüpfen, statt einfach nur Links aufzulisten. Spannend dabei: OpenAI nennt inzwischen über 900 Millionen wöchentlich aktive Nutzer. Bei dieser Masse machen selbst kleine Verbesserungen in der Gesprächsqualität einen riesigen Unterschied. 👉 Meine Einschätzung: Das ist genau die Art von Update, die im Alltag mehr bringt als ein neues Flagship-Modell. Die meisten Leute nutzen ChatGPT nicht für komplexe Reasoning-Aufgaben, sondern für schnelle Hilfe beim Schreiben, Planen und Recherchieren. Wenn das flüssiger wird, merken das alle. Wer tiefer einsteigen will: OpenAI hat einen ausführlichen Blogbeitrag mit Videos veröffentlicht, in denen das Research-Team die Änderungen erklärt. https://www.youtube.com/watch?v=0pmnDimaXnQWas meint ihr – merkt ihr solche Feinabstimmungen im Alltag, oder achtet ihr eher auf die großen Modell-Sprünge?

Ich habe einen neuen Podcast gestartet. Ohne Mikrofon. Ohne Studio. Ohne Redaktion. Und trotzdem erscheint jeden Morgen eine neue Folge. Der Superkraft KI News Podcast liefert dir täglich: - 3–4 relevante KI-News - verständlich eingeordnet - auf den Punkt - in unter 5 Minuten Komplett KI-generiert – von der Recherche über den Text bis zur Stimme. Ich habe den Workflow gebaut, die KIs machen den Rest. Automatisch. Jeden Tag. Warum das spannend ist? Weil der Podcast zwei Dinge gleichzeitig ist: 1️⃣ Mehrwert für dich – Du bleibst täglich am Puls der KI-Entwicklung, ohne selbst stundenlang recherchieren zu müssen. 2️⃣ Praxisbeweis – Jede Folge zeigt konkret, was KI heute produktiv leisten kann. Ideal für den Morgenkaffee, die Fahrt zur Arbeit oder den Spaziergang. 👉 Kostenlos hören & abonnieren: kinews.schieb.de Hör rein – und sag mir gern hier in der Community, wie du das Format findest.

Google hat gestern Gemini 3.1 Pro veröffentlicht – und der Name täuscht ein bisschen. Das ist kein kosmetisches Update, sondern ein echter Sprung nach vorne. Was ist neu? Der größte Unterschied liegt im Reasoning. Gemini 3.1 Pro erreicht beim ARC-AGI-2-Benchmark (dem härtesten Test für KI-Intelligenz) einen Score von 77,1 % – das ist mehr als doppelt so gut wie das vorherige Gemini 3 Pro. Kurz gesagt: Das Modell denkt tiefer, löst komplexere Probleme und kommt mit weniger Fehlern zum Ziel. Konkret verbessert hat sich: - Schlussfolgern und Problemlösen – komplexe Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern - Coding und Software-Entwicklung – vor allem agentic Tasks, also Aufgaben, bei denen die KI selbstständig mehrere Schritte plant und ausführt - Multimodale Verarbeitung – Text, Bilder, Video, Audio, PDFs und ganze Code-Repositories in einem 1-Million-Token-Kontextfenster - Effizienz – weniger Output-Token bei gleichem oder besserem Ergebnis (Entwickler bei JetBrains berichten von 15 % besseren Ergebnissen gegenüber 3 Pro) Wer hat Zugang? Gerade noch im Preview-Status, aber schon breit verfügbar: - Im Gemini App für Google AI Pro und Ultra Nutzer - In NotebookLM (auch Pro/Ultra) - Für Entwickler über Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI und Android Studio - In GitHub Copilot ebenfalls schon in Preview Wann lohnt sich der Test für euch? Gemini 3.1 Pro ist dann interessant, wenn eine einfache Antwort nicht reicht. Ein paar Beispiele aus meiner Praxis: ✅ Du willst komplexe Themen visuell aufbereiten oder erklären lassen ✅ Du arbeitest mit großen Dokumenten, Datensätzen oder ganzen Ordnerstrukturen ✅ Du brauchst Code, der wirklich funktioniert – nicht nur syntaktisch korrekt ist ✅ Du willst KI-Agenten bauen, die selbstständig mehrstufige Aufgaben erledigen ✅ Du nutzt NotebookLM intensiv für Recherche oder Content-Produktion Für einfache Alltagsaufgaben (E-Mails, kurze Texte, schnelle Fragen) bleibt Gemini Flash die bessere Wahl – schneller und günstiger.