Wir vergleichen Benchmarks, feiern neue Modelle und rennen im Kreis – ohne Ziel. Diese Kolumne zeigt, warum das KI-Wettrennen niemand gewinnt und worauf es wirklich ankommt: nicht auf Geschwindigkeit, sondern darauf, was wir daraus bauen.
Die neuen KI-Systeme von Microsoft, Google und Moonshot AI verändern alles: Maschinen übernehmen Forschung, Datenanalyse und kreative Aufgaben. Was als technologische Meisterleistung gefeiert wird, könnte den Beginn einer neuen Ära markieren – oder das Ende menschlicher Relevanz.
Du willst KI nutzen, ohne dich vom Hype einlullen zu lassen? Dieser Digioneer-Miniguide zeigt dir, wie generative KI wirklich funktioniert, wie du präzise und kritisch promptest – und woran du erkennst, wann du der Maschine besser nicht vertraust.
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Delphi-2M zeigt: Künstliche Intelligenz verändert die Medizin radikal. Frühwarnsysteme für Krankheiten, neue ethische Fragen und ein erweiterter Hippokratischer Eid. Jamie Walker fordert Mut zum Teilen von Daten – für bessere Diagnosen und mehr Leben.
Nach Jahren der Euphorie macht sich Ernüchterung breit: LLMs stoßen an klare Grenzen. Jeff Hawkins zeigt mit seiner „Tausend-Gehirne-Theorie“, warum das nächste KI-Zeitalter nicht größer, sondern klüger werden muss.
95 % der KI-Pilotprojekte scheitern – nicht an Technik, sondern an überzogenen Erwartungen. Zwischen Hype, Blase und Realismus zeigt sich: Künstliche Intelligenz ist nur so stark wie die Ziele, Daten und Strukturen, die sie tragen.
OpenAI hat GPT-5 released und macht damit jeden zum KI-Experten. 94,6% bei Mathe-Olympiaden, 45% weniger Halluzinationen und kostenlos für alle. Aber dabei verschweigen sie: GPT-5 ist schlechter im kreativen Schreiben als GPT-4.5. Schummelpackung oder Revolution?
Apples KI-Chef Ruoming Pang wechselt für ein Millionen-Paket zu Meta. Das ist nicht nur ein Personalwechsel – es ist der Beginn einer Tech-Apokalypse, die jeden iPhone-Nutzer betrifft. Wann hast du das letzte Mal überlegt, wer deine KI entwickelt?