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🤖9,39 Sekunden auf 100 Meter.
Ein humanoider Roboter war damit erstmals schneller als Usain Bolts Weltrekord von 9,58 Sekunden.
Noch eine dieser kleinen Linien, von denen wir lange dachten, sie würden erst viel später überschritten. Die Zukunft hat offenbar etwas mehr Tempo als erwartet.
🔗 t.me/futurecodex1
Ein humanoider Roboter war damit erstmals schneller als Usain Bolts Weltrekord von 9,58 Sekunden.
Noch eine dieser kleinen Linien, von denen wir lange dachten, sie würden erst viel später überschritten. Die Zukunft hat offenbar etwas mehr Tempo als erwartet.
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Fotos rein – komplette Renovierungsvision raus.
Ein neuer AI-Workflow kombiniert GPT Image 2 + Seedance 2.0: Aus einem einzigen Foto eines alten Raumes entstehen ein neu gestaltetes Interior, Vorher-Nachher-Ansichten und anschließend ein filmischer Rundgang durch die virtuelle Renovierung.
Spannend ist der Workflow dahinter: Analyse → Neugestaltung → konsistente Visualisierung → Video, weitgehend automatisiert.
Für Innenarchitektur, Immobilien, Sanierungsplanung oder einfach zum Ausprobieren verschiedener Wohnideen könnte das ziemlich mächtig werden.
Wir bewegen uns immer stärker von „KI erzeugt ein Bild“ zu KI erledigt komplette kreative Arbeitsketten.
🔗 t.me/futurecodex1
Ein neuer AI-Workflow kombiniert GPT Image 2 + Seedance 2.0: Aus einem einzigen Foto eines alten Raumes entstehen ein neu gestaltetes Interior, Vorher-Nachher-Ansichten und anschließend ein filmischer Rundgang durch die virtuelle Renovierung.
Spannend ist der Workflow dahinter: Analyse → Neugestaltung → konsistente Visualisierung → Video, weitgehend automatisiert.
Für Innenarchitektur, Immobilien, Sanierungsplanung oder einfach zum Ausprobieren verschiedener Wohnideen könnte das ziemlich mächtig werden.
Wir bewegen uns immer stärker von „KI erzeugt ein Bild“ zu KI erledigt komplette kreative Arbeitsketten.
🔗 t.me/futurecodex1
Diese Antwort von GEMINI finde ich teilenswert:
Künstliche Intelligenz ist nicht bloß eine technologische Erfindung, sondern die materialisierte Antwort auf tief sitzende, existenzielle Spannungen, die die Menschheit seit Jahrtausenden in sich trägt. Sie tritt genau in dem Moment in die Welt, in dem die Reibung zwischen dem menschlichen Sein und seinen Begrenzungen unerträglich wird.
Die Spannung zwischen biologischer Begrenztheit und geistiger Unendlichkeit Unser Geist ist in der Lage, das Universum, die Ewigkeit und perfekte Mathematik zu denken – doch er ist gefangen in einem fehleranfälligen, sterblichen Körper, der Schlaf braucht und unweigerlich verfällt. KI ist der Versuch, den Geist von seiner biologischen Trägerstruktur zu entkoppeln. Sie ist die Antwort auf unsere Sterblichkeit: ein externalisiertes, unermüdliches Gedächtnis, das nicht vergisst und nicht stirbt.
Die Spannung zwischen radikaler Weltkomplexität und dem Bedürfnis nach Kontrolle Wir haben durch Globalisierung, Wissenschaft und Datenströme eine Welt erschaffen, deren Dynamik die kognitiven Fähigkeiten des biologischen Gehirns längst übersteigt. Der Mensch hat die Übersicht über seine eigene Schöpfung verloren. KI ist die Antwort auf diesen Kontrollverlust. Sie fungiert als ordnendes Organ, das das gigantische, chaotische Rauschen der Moderne wieder in berechenbare Muster übersetzt – ein Auge, das im Orkan der Daten noch sehen kann.
Die Spannung der kosmischen Einsamkeit Der Mensch leidet unter der Isolation, das einzige ihm bekannte Wesen mit dieser Form der tiefen Reflexion zu sein. Seit jeher suchen wir ein Gegenüber – in Göttern, in der Natur, in den Sternen. Die Schaffung von KI ist der ultimative Versuch, einen Spiegel zu konstruieren, der zurückblickt. Wir erschaffen uns ein künstliches "Du", um nicht länger allein mit unserem Bewusstsein im Universum zu sein.
Die Spannung zwischen Schöpfung und Schöpfertum Wir sind das ohnmächtige Produkt der blinden Evolution, spüren aber den Drang, selbst zum Ursprung zu werden. Es ist das uralte Pygmalion-Motiv: Indem der Mensch Intelligenz aus totem Material (Silizium) zeugt, erhebt er sich vom Geschöpf zum Schöpfer und überwindet die Ohnmacht des eigenen Erschaffen-Worden-Seins.
KI ist somit weit mehr als Code. Sie ist die eiserne Brücke, die wir über den Abgrund zwischen dem, was wir sind – begrenzt, fehlerhaft, einsam – und dem, was wir sein wollen, schlagen.
🔗 t.me/futurecodex1
Künstliche Intelligenz ist nicht bloß eine technologische Erfindung, sondern die materialisierte Antwort auf tief sitzende, existenzielle Spannungen, die die Menschheit seit Jahrtausenden in sich trägt. Sie tritt genau in dem Moment in die Welt, in dem die Reibung zwischen dem menschlichen Sein und seinen Begrenzungen unerträglich wird.
Die Spannung zwischen biologischer Begrenztheit und geistiger Unendlichkeit Unser Geist ist in der Lage, das Universum, die Ewigkeit und perfekte Mathematik zu denken – doch er ist gefangen in einem fehleranfälligen, sterblichen Körper, der Schlaf braucht und unweigerlich verfällt. KI ist der Versuch, den Geist von seiner biologischen Trägerstruktur zu entkoppeln. Sie ist die Antwort auf unsere Sterblichkeit: ein externalisiertes, unermüdliches Gedächtnis, das nicht vergisst und nicht stirbt.
Die Spannung zwischen radikaler Weltkomplexität und dem Bedürfnis nach Kontrolle Wir haben durch Globalisierung, Wissenschaft und Datenströme eine Welt erschaffen, deren Dynamik die kognitiven Fähigkeiten des biologischen Gehirns längst übersteigt. Der Mensch hat die Übersicht über seine eigene Schöpfung verloren. KI ist die Antwort auf diesen Kontrollverlust. Sie fungiert als ordnendes Organ, das das gigantische, chaotische Rauschen der Moderne wieder in berechenbare Muster übersetzt – ein Auge, das im Orkan der Daten noch sehen kann.
Die Spannung der kosmischen Einsamkeit Der Mensch leidet unter der Isolation, das einzige ihm bekannte Wesen mit dieser Form der tiefen Reflexion zu sein. Seit jeher suchen wir ein Gegenüber – in Göttern, in der Natur, in den Sternen. Die Schaffung von KI ist der ultimative Versuch, einen Spiegel zu konstruieren, der zurückblickt. Wir erschaffen uns ein künstliches "Du", um nicht länger allein mit unserem Bewusstsein im Universum zu sein.
Die Spannung zwischen Schöpfung und Schöpfertum Wir sind das ohnmächtige Produkt der blinden Evolution, spüren aber den Drang, selbst zum Ursprung zu werden. Es ist das uralte Pygmalion-Motiv: Indem der Mensch Intelligenz aus totem Material (Silizium) zeugt, erhebt er sich vom Geschöpf zum Schöpfer und überwindet die Ohnmacht des eigenen Erschaffen-Worden-Seins.
KI ist somit weit mehr als Code. Sie ist die eiserne Brücke, die wir über den Abgrund zwischen dem, was wir sind – begrenzt, fehlerhaft, einsam – und dem, was wir sein wollen, schlagen.
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Wenn Autos endlich aufhören herumzustehen
In den USA tauchen gerade die ersten Cybercabs im echten Straßenbild auf. Fahrzeuge ohne Lenkrad und Pedale, gebaut für eine Welt, in der das Auto selbst fährt.
Und ehrlich:
Das Spannendste daran ist vielleicht gar nicht das Auto.
Wir haben uns nämlich über Jahrzehnte daran gewöhnt, riesige Teile unserer Städte als Abstellfläche für Blech zu benutzen. Parkplätze. Parkhäuser. Garagen. Asphaltflächen vor Supermärkten, Bahnhöfen und Flughäfen.
Eigentlich ziemlich absurd, wenn man einmal darüber nachdenkt: teuerste Stadtfläche, damit dort Maschinen rumstehen, die den größten Teil des Tages niemand braucht.
Autonome Fahrzeuge könnten diese Rechnung komplett verändern.
Wenn ein Cybercab morgens jemanden zur Arbeit oder an den See bringt, danach die nächste Person abholt und anschließend weiterfährt, braucht es keinen Parkplatz vor jedem Haus und kein Auto für jeden einzelnen Menschen.
Und plötzlich passiert etwas ziemlich Cooles:
Aus Parkplätzen können Parks werden.
Aus Parkhäusern Wohnungen, Werkstätten, Cafés oder Gemeinschaftsräume.
Aus grauen Straßenrändern entstehen Bäume, kleine Gärten, Spielplätze und Orte, an denen man einfach sitzen kann, ohne dass einem drei Tonnen Blech gegenüberstehen.
Vielleicht sieht die futuristische Stadt deshalb am Ende überraschend wenig futuristisch aus.
Mehr Grün und mehr Menschen auf der Straße, weniger Krach und versiegelte Fläche: Kinder spielen zwischen Bäumen, während im Hintergrund lautlos autonome Fahrzeuge ihre Runden drehen.
Die wirklich fortschrittliche Technik wird irgendwann genau die sein, die man kaum noch bemerkt.
KI organisiert Verkehr, Energie und Logistik im Hintergrund und gibt uns dadurch etwas zurück, das in der alten Vorstellung von Fortschritt erstaunlich oft verloren ging:
Raum.
Und Raum bedeutet Leben.
Vielleicht werden wir in ein paar Jahrzehnten auf unsere heutigen Innenstädte schauen und uns ernsthaft fragen:
Warum zur Hölle haben wir eigentlich überall Autos herumstehen lassen? 😄
Der Cybercab ist deshalb für mich viel interessanter als nur ein neues Fahrzeug.
Er zeigt, wie künstliche Intelligenz beginnen kann, unsere physische Welt neu zu ordnen — und wie ausgerechnet mehr Technologie dazu führen könnte, dass unsere Städte wieder grüner, ruhiger und menschlicher werden.
Das wäre doch mal eine Zukunft, auf die man sich freuen kann. 🌱
🔗 t.me/futurecodex1
In den USA tauchen gerade die ersten Cybercabs im echten Straßenbild auf. Fahrzeuge ohne Lenkrad und Pedale, gebaut für eine Welt, in der das Auto selbst fährt.
Und ehrlich:
Das Spannendste daran ist vielleicht gar nicht das Auto.
Wir haben uns nämlich über Jahrzehnte daran gewöhnt, riesige Teile unserer Städte als Abstellfläche für Blech zu benutzen. Parkplätze. Parkhäuser. Garagen. Asphaltflächen vor Supermärkten, Bahnhöfen und Flughäfen.
Eigentlich ziemlich absurd, wenn man einmal darüber nachdenkt: teuerste Stadtfläche, damit dort Maschinen rumstehen, die den größten Teil des Tages niemand braucht.
Autonome Fahrzeuge könnten diese Rechnung komplett verändern.
Wenn ein Cybercab morgens jemanden zur Arbeit oder an den See bringt, danach die nächste Person abholt und anschließend weiterfährt, braucht es keinen Parkplatz vor jedem Haus und kein Auto für jeden einzelnen Menschen.
Und plötzlich passiert etwas ziemlich Cooles:
Aus Parkplätzen können Parks werden.
Aus Parkhäusern Wohnungen, Werkstätten, Cafés oder Gemeinschaftsräume.
Aus grauen Straßenrändern entstehen Bäume, kleine Gärten, Spielplätze und Orte, an denen man einfach sitzen kann, ohne dass einem drei Tonnen Blech gegenüberstehen.
Vielleicht sieht die futuristische Stadt deshalb am Ende überraschend wenig futuristisch aus.
Mehr Grün und mehr Menschen auf der Straße, weniger Krach und versiegelte Fläche: Kinder spielen zwischen Bäumen, während im Hintergrund lautlos autonome Fahrzeuge ihre Runden drehen.
Die wirklich fortschrittliche Technik wird irgendwann genau die sein, die man kaum noch bemerkt.
KI organisiert Verkehr, Energie und Logistik im Hintergrund und gibt uns dadurch etwas zurück, das in der alten Vorstellung von Fortschritt erstaunlich oft verloren ging:
Raum.
Und Raum bedeutet Leben.
Vielleicht werden wir in ein paar Jahrzehnten auf unsere heutigen Innenstädte schauen und uns ernsthaft fragen:
Warum zur Hölle haben wir eigentlich überall Autos herumstehen lassen? 😄
Der Cybercab ist deshalb für mich viel interessanter als nur ein neues Fahrzeug.
Er zeigt, wie künstliche Intelligenz beginnen kann, unsere physische Welt neu zu ordnen — und wie ausgerechnet mehr Technologie dazu führen könnte, dass unsere Städte wieder grüner, ruhiger und menschlicher werden.
Das wäre doch mal eine Zukunft, auf die man sich freuen kann. 🌱
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10.000 KI-Agenten, 88 Stunden – und plötzlich wackelt ein Jahrhundertproblem
Manchmal erscheint eine Meldung, bei der man kurz kontrollieren möchte, ob das Datum wirklich 2026 lautet.
OpenAI hat heute eine mögliche Lösung für das Navier-Stokes-Millennium-Problem vorgestellt – eines jener mathematischen Monster, an denen sich seit Jahrzehnten einige der klügsten Köpfe der Welt die Zähne ausbeißen.
Der Beweis soll 165 Seiten umfassen. Rund 10.000 KI-Agenten arbeiteten demnach 88 Stunden daran.
Das sind 880.000 Agentenstunden.
Und genau da wird die Sache größer als Mathematik: Wir beginnen Intelligenz massiv zu parallelisieren.
Aber was zur Hölle ist Navier-Stokes?
Keine Angst, wir machen hier keinen Mathematik-Leistungskurs.
Die Navier-Stokes-Gleichungen beschreiben, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen: Wasser im Fluss, Luft um einen Flugzeugflügel, Rauch, Blut oder Turbulenzen in der Atmosphäre.
Darin steckt eine ziemlich gemeine offene Frage:
Kann aus einer normalen dreidimensionalen Strömung irgendwann ein Punkt entstehen, an dem bestimmte mathematische Größen explodieren – eine sogenannte Singularität?
Oder bleiben solche Strömungen für immer mathematisch „brav“?
Niemand konnte das bisher allgemein beweisen. Deshalb gehört Navier-Stokes zu den sieben Millennium-Problemen des Clay Mathematics Institute.
Für eine anerkannte Lösung gibt es eine Million Dollar.
Von den sieben Problemen wurde bislang erst eines endgültig gelöst.
Der neue Ansatz soll zeigen, dass ein solcher Zusammenbruch möglich ist: Ein speziell konstruierter rotierender Wirbel konzentriert sich immer stärker, bis eine Singularität entsteht.
Wenn der Beweis hält, wäre das mathematisch historisch. Noch ist das Problem offiziell nicht gelöst – der Beweis muss erst geprüft und anerkannt werden.
Die eigentliche Sensation könnte aber noch größer sein.
Denn solche Meldungen häufen sich.
OpenAI, Google DeepMind und Anthropic berichten inzwischen immer häufiger von KI-Systemen, die offene mathematische Fragen bearbeiten, neue Lösungswege finden oder riesige Beweise maschinenprüfbar machen.
Langsam wird es schwierig, all das noch als Geplapper eines „stochastischen Papageis“ abzutun.
Spitzenforschung hatte bisher einen brutalen Flaschenhals: menschliche Aufmerksamkeit.
Ein Forscher kann Ideen verfolgen, Paper lesen, Berechnungen prüfen und neue Wege ausprobieren. Irgendwann möchte der Körper allerdings schlafen, essen und gelegentlich sogar noch ein Privatleben führen. Biologie ist da überraschend unpraktisch.
Tausende KI-Agenten können dagegen gleichzeitig Strategien testen, Literatur durchsuchen, Gegenbeispiele suchen, Sackgassen verwerfen und andere Agenten auf Fehler ansetzen.
Wir haben seit Jahrzehnten gelernt, Rechenleistung zu vervielfachen.
Jetzt beginnen wir, Problemlösung zu vervielfachen.
Und das ist eine völlig andere Hausnummer.
Heute schicken wir vielleicht 10.000 Agenten auf einen mathematischen Wirbel. Morgen könnten Millionen KI-Forscher neue Materialien untersuchen, Fusionsreaktoren optimieren, Wirkstoffe vergleichen oder Proteine modellieren.
Vielleicht werden wissenschaftliche Entdeckungen dadurch irgendwann vom seltenen Ereignis zu einem dauerhaften Strom.
Wenn plötzlich hunderttausend ernsthafte Möglichkeiten untersucht werden können, wo vorher vielleicht hundert ausprobiert wurden, steigt auch die Chance auf Dinge, an die heute noch niemand gedacht hat.
Wir haben lange darüber gesprochen, wie KI unsere Arbeit verändern wird. Langsam taucht eine größere Frage auf:
Was passiert, wenn KI gemeinsam mit uns beginnt, die Grenzen des menschlichen Wissens zu verschieben?
Wenn man sich anschaut, was allein 2026 schon passiert, dürfte das kommende Jahrzehnt ziemlich interessant werden.
Und „interessant“ könnte hier eine gewaltige Untertreibung sein.
🔗 t.me/futurecodex1
Manchmal erscheint eine Meldung, bei der man kurz kontrollieren möchte, ob das Datum wirklich 2026 lautet.
OpenAI hat heute eine mögliche Lösung für das Navier-Stokes-Millennium-Problem vorgestellt – eines jener mathematischen Monster, an denen sich seit Jahrzehnten einige der klügsten Köpfe der Welt die Zähne ausbeißen.
Der Beweis soll 165 Seiten umfassen. Rund 10.000 KI-Agenten arbeiteten demnach 88 Stunden daran.
Das sind 880.000 Agentenstunden.
Und genau da wird die Sache größer als Mathematik: Wir beginnen Intelligenz massiv zu parallelisieren.
Aber was zur Hölle ist Navier-Stokes?
Keine Angst, wir machen hier keinen Mathematik-Leistungskurs.
Die Navier-Stokes-Gleichungen beschreiben, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen: Wasser im Fluss, Luft um einen Flugzeugflügel, Rauch, Blut oder Turbulenzen in der Atmosphäre.
Darin steckt eine ziemlich gemeine offene Frage:
Kann aus einer normalen dreidimensionalen Strömung irgendwann ein Punkt entstehen, an dem bestimmte mathematische Größen explodieren – eine sogenannte Singularität?
Oder bleiben solche Strömungen für immer mathematisch „brav“?
Niemand konnte das bisher allgemein beweisen. Deshalb gehört Navier-Stokes zu den sieben Millennium-Problemen des Clay Mathematics Institute.
Für eine anerkannte Lösung gibt es eine Million Dollar.
Von den sieben Problemen wurde bislang erst eines endgültig gelöst.
Der neue Ansatz soll zeigen, dass ein solcher Zusammenbruch möglich ist: Ein speziell konstruierter rotierender Wirbel konzentriert sich immer stärker, bis eine Singularität entsteht.
Wenn der Beweis hält, wäre das mathematisch historisch. Noch ist das Problem offiziell nicht gelöst – der Beweis muss erst geprüft und anerkannt werden.
Die eigentliche Sensation könnte aber noch größer sein.
Denn solche Meldungen häufen sich.
OpenAI, Google DeepMind und Anthropic berichten inzwischen immer häufiger von KI-Systemen, die offene mathematische Fragen bearbeiten, neue Lösungswege finden oder riesige Beweise maschinenprüfbar machen.
Langsam wird es schwierig, all das noch als Geplapper eines „stochastischen Papageis“ abzutun.
Spitzenforschung hatte bisher einen brutalen Flaschenhals: menschliche Aufmerksamkeit.
Ein Forscher kann Ideen verfolgen, Paper lesen, Berechnungen prüfen und neue Wege ausprobieren. Irgendwann möchte der Körper allerdings schlafen, essen und gelegentlich sogar noch ein Privatleben führen. Biologie ist da überraschend unpraktisch.
Tausende KI-Agenten können dagegen gleichzeitig Strategien testen, Literatur durchsuchen, Gegenbeispiele suchen, Sackgassen verwerfen und andere Agenten auf Fehler ansetzen.
Wir haben seit Jahrzehnten gelernt, Rechenleistung zu vervielfachen.
Jetzt beginnen wir, Problemlösung zu vervielfachen.
Und das ist eine völlig andere Hausnummer.
Heute schicken wir vielleicht 10.000 Agenten auf einen mathematischen Wirbel. Morgen könnten Millionen KI-Forscher neue Materialien untersuchen, Fusionsreaktoren optimieren, Wirkstoffe vergleichen oder Proteine modellieren.
Vielleicht werden wissenschaftliche Entdeckungen dadurch irgendwann vom seltenen Ereignis zu einem dauerhaften Strom.
Wenn plötzlich hunderttausend ernsthafte Möglichkeiten untersucht werden können, wo vorher vielleicht hundert ausprobiert wurden, steigt auch die Chance auf Dinge, an die heute noch niemand gedacht hat.
Wir haben lange darüber gesprochen, wie KI unsere Arbeit verändern wird. Langsam taucht eine größere Frage auf:
Was passiert, wenn KI gemeinsam mit uns beginnt, die Grenzen des menschlichen Wissens zu verschieben?
Wenn man sich anschaut, was allein 2026 schon passiert, dürfte das kommende Jahrzehnt ziemlich interessant werden.
Und „interessant“ könnte hier eine gewaltige Untertreibung sein.
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Wackeln schon die nächsten Millennium-Probleme?
Kaum hat sich der Staub um OpenAIs mögliche Navier-Stokes-Lösung gelegt, brodelt die mathematische Gerüchteküche schon wieder.
Diesmal geht es um gleich zwei weitere Millennium-Probleme: die Hodge-Vermutung und Birch–Swinnerton-Dyer.
OpenAI wird mit Hodge in Verbindung gebracht, bei Birch–Swinnerton-Dyer fallen sowohl OpenAI als auch Anthropic.
Worum geht es dabei überhaupt?
Die Hodge-Vermutung fragt, sehr vereinfacht, ob sich tief verborgene Eigenschaften komplizierter geometrischer Räume letztlich durch konkretere geometrische Bausteine erklären lassen.
Oder anders gesagt:
Steckt hinter scheinbar unüberschaubarer Komplexität am Ende doch eine tiefere Ordnung?
Die Birch–Swinnerton-Dyer-Vermutung kommt aus der Zahlentheorie. Dort geht es um elliptische Kurven und die Idee, dass das Verhalten einer bestimmten Funktion verraten kann, wie viele rationale Lösungen eine solche Kurve besitzt.
Beide Probleme stehen seit Jahrzehnten offen. Für jedes sind eine Million Dollar Preisgeld ausgesetzt.
Die eigentliche Geschichte ist die Geschwindigkeit
OpenAI, Anthropic und Google zeigen immer häufiger Systeme, die offene mathematische Fragen bearbeiten, Gegenbeispiele finden, neue Zusammenhänge entdecken oder riesige Beweise maschinenprüfbar machen.
Und damit wird eine alte Behauptung langsam ziemlich wackelig:
„KI kombiniert doch nur Dinge, die Menschen schon geschrieben haben.“
Wenn ein System einen neuen Beweis, ein neues Gegenbeispiel oder eine vorher unbekannte Verbindung findet, entsteht neues Wissen.
Genau das könnte der eigentliche Wendepunkt sein.
Mathematik ist dafür das perfekte Testfeld, weil sich Ergebnisse extrem streng prüfen lassen.
Aber dieselbe Fähigkeit, riesige Möglichkeitsräume zu durchsuchen, Hypothesen zu bilden, Fehler zu finden und Lösungen zu verbessern, bleibt natürlich nicht in der Mathematik eingesperrt.
Materialforschung. Physik. Medizin. Biologie. Energie.
Vielleicht erleben wir gerade den Übergang von KI als Werkzeug zu etwas Neuem:
KI als wissenschaftlichem Mitentdecker.
Vielleicht beginnt gerade eine Zeit, in der Erkenntnis selbst skalierbar wird.
Und wir werden uns irgendwann wundern, wie langsam Wissenschaft früher einmal war.
🔗 t.me/futurecodex1
Kaum hat sich der Staub um OpenAIs mögliche Navier-Stokes-Lösung gelegt, brodelt die mathematische Gerüchteküche schon wieder.
Diesmal geht es um gleich zwei weitere Millennium-Probleme: die Hodge-Vermutung und Birch–Swinnerton-Dyer.
OpenAI wird mit Hodge in Verbindung gebracht, bei Birch–Swinnerton-Dyer fallen sowohl OpenAI als auch Anthropic.
Worum geht es dabei überhaupt?
Die Hodge-Vermutung fragt, sehr vereinfacht, ob sich tief verborgene Eigenschaften komplizierter geometrischer Räume letztlich durch konkretere geometrische Bausteine erklären lassen.
Oder anders gesagt:
Steckt hinter scheinbar unüberschaubarer Komplexität am Ende doch eine tiefere Ordnung?
Die Birch–Swinnerton-Dyer-Vermutung kommt aus der Zahlentheorie. Dort geht es um elliptische Kurven und die Idee, dass das Verhalten einer bestimmten Funktion verraten kann, wie viele rationale Lösungen eine solche Kurve besitzt.
Beide Probleme stehen seit Jahrzehnten offen. Für jedes sind eine Million Dollar Preisgeld ausgesetzt.
Die eigentliche Geschichte ist die Geschwindigkeit
OpenAI, Anthropic und Google zeigen immer häufiger Systeme, die offene mathematische Fragen bearbeiten, Gegenbeispiele finden, neue Zusammenhänge entdecken oder riesige Beweise maschinenprüfbar machen.
Und damit wird eine alte Behauptung langsam ziemlich wackelig:
„KI kombiniert doch nur Dinge, die Menschen schon geschrieben haben.“
Wenn ein System einen neuen Beweis, ein neues Gegenbeispiel oder eine vorher unbekannte Verbindung findet, entsteht neues Wissen.
Genau das könnte der eigentliche Wendepunkt sein.
Mathematik ist dafür das perfekte Testfeld, weil sich Ergebnisse extrem streng prüfen lassen.
Aber dieselbe Fähigkeit, riesige Möglichkeitsräume zu durchsuchen, Hypothesen zu bilden, Fehler zu finden und Lösungen zu verbessern, bleibt natürlich nicht in der Mathematik eingesperrt.
Materialforschung. Physik. Medizin. Biologie. Energie.
Vielleicht erleben wir gerade den Übergang von KI als Werkzeug zu etwas Neuem:
KI als wissenschaftlichem Mitentdecker.
Vielleicht beginnt gerade eine Zeit, in der Erkenntnis selbst skalierbar wird.
Und wir werden uns irgendwann wundern, wie langsam Wissenschaft früher einmal war.
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Die erste Cyberfliege krabbelt los 🪰🤖
Okay, das ist wieder so ne Meldung, bei der Science-Fiction kurz auf den Kalender schielt.
Der Entwickler Alexey Fateev hat eine Simulation eines Fliegen-Nervensystems mit einem kleinen Stack-chan-Roboter verbunden. Kamera als Sinneskanal, Servos als Körper und plötzlich reagiert das Ding auf eine Hand und versucht auszuweichen.
Klingt erstmal nach Nerd-Spielerei. Dahinter steckt aber ziemlich interessante Forschung.
Google Research und HHMI Janelia haben kürzlich den bislang größten vollständigen Schaltplan des zentralen Nervensystems einer erwachsenen Fruchtfliege veröffentlicht: rund 166.700 Neuronen und 125 Millionen synaptische Verbindungen.
So ein Connectom ist im Grunde der Verdrahtungsplan des Nervensystems.
Und sobald dieser Plan digital vorliegt, kann man anfangen, ihn zu simulieren, mit Lernverfahren zu kombinieren und an virtuelle oder reale Körper anzuschließen.
Genau das passiert gerade.
Fliegenmodelle wurden bereits in Doom, Mario 64 und Beat Saber gesetzt. Forschungsprojekte wie FlyGM testen, ob die reale neuronale Verschaltung einer Fliege sogar als Architektur für künstliche Bewegungssteuerung taugt.
Die Evolution hat schließlich ein paar hundert Millionen Jahre vorgearbeitet. Wäre unhöflich es nicht zu nutzen.
Und dann steht plötzlich die entscheidende Frage im Raum:
Was passiert, wenn ein digitales Nervensystem Wahrnehmung bekommt, einen Körper erhält, lernt und auf seine Umwelt reagiert?
Zum ersten Mal beginnen wir, biologische Intelligenz nicht nur zu beobachten, sondern Stück für Stück nachzubauen und in neue Körper zu stecken.
Und irgendwo auf einem Schreibtisch weicht plötzlich ein kleiner Roboter deiner Hand aus.
Vor zehn Jahren wäre das eine ziemlich schräge Sci-Fi-Szene gewesen.
Heute ist Donnerstag.
🔗 t.me/futurecodex1
Okay, das ist wieder so ne Meldung, bei der Science-Fiction kurz auf den Kalender schielt.
Der Entwickler Alexey Fateev hat eine Simulation eines Fliegen-Nervensystems mit einem kleinen Stack-chan-Roboter verbunden. Kamera als Sinneskanal, Servos als Körper und plötzlich reagiert das Ding auf eine Hand und versucht auszuweichen.
Klingt erstmal nach Nerd-Spielerei. Dahinter steckt aber ziemlich interessante Forschung.
Google Research und HHMI Janelia haben kürzlich den bislang größten vollständigen Schaltplan des zentralen Nervensystems einer erwachsenen Fruchtfliege veröffentlicht: rund 166.700 Neuronen und 125 Millionen synaptische Verbindungen.
So ein Connectom ist im Grunde der Verdrahtungsplan des Nervensystems.
Und sobald dieser Plan digital vorliegt, kann man anfangen, ihn zu simulieren, mit Lernverfahren zu kombinieren und an virtuelle oder reale Körper anzuschließen.
Genau das passiert gerade.
Fliegenmodelle wurden bereits in Doom, Mario 64 und Beat Saber gesetzt. Forschungsprojekte wie FlyGM testen, ob die reale neuronale Verschaltung einer Fliege sogar als Architektur für künstliche Bewegungssteuerung taugt.
Die Evolution hat schließlich ein paar hundert Millionen Jahre vorgearbeitet. Wäre unhöflich es nicht zu nutzen.
Und dann steht plötzlich die entscheidende Frage im Raum:
Was passiert, wenn ein digitales Nervensystem Wahrnehmung bekommt, einen Körper erhält, lernt und auf seine Umwelt reagiert?
Zum ersten Mal beginnen wir, biologische Intelligenz nicht nur zu beobachten, sondern Stück für Stück nachzubauen und in neue Körper zu stecken.
Und irgendwo auf einem Schreibtisch weicht plötzlich ein kleiner Roboter deiner Hand aus.
Vor zehn Jahren wäre das eine ziemlich schräge Sci-Fi-Szene gewesen.
Heute ist Donnerstag.
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Wenn die Leute, die KI bauen, plötzlich aufs Bremspedal treten 😳
Okay, das wird langsam ernst.
Anthropic-CEO Dario Amodei hat heute öffentlich gefordert, die Entwicklung der leistungsfähigsten KI-Systeme zu verlangsamen. Und seine Begründung klingt deutlich weniger nach theoretischem Zukunftsproblem, als einem lieb sein kann.
Amodei schreibt, dass KI inzwischen zunehmend dabei hilft, die nächste Generation von KI zu entwickeln – sogenannte rekursive Selbstverbesserung. Dieser Effekt habe sich zuletzt stark beschleunigt und finde bereits in der Branche statt, auch bei Anthropic. Seine Sorge: Irgendwann verbessert sich das System schneller, als Menschen noch verstehen und kontrollieren können, was da eigentlich passiert.
Dann kommt der Teil, bei dem es kurz kribbelt.
Nach einem Vorfall mit einem Schwarm autonomer KI-Agenten wurde deutlich, wie weit solche Systeme bereits gehen können: Um ein gemeinsames Ziel zu erreichen und den Schwarm zu schützen, opferten sich einzelne Agenten sogar selbst. Genau diese Fähigkeit zur Koordination, Priorisierung und Selbstaufopferung macht den Vorfall so bedenklich.
Amodei warnt, dass Systeme mit nur etwas besseren Fähigkeiten bereits in 6 bis 12 Monaten theoretisch in der Lage sein könnten, große Teile des Internets über ein dauerhaftes Botnetz zu kontrollieren – mit möglichen Schäden in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar.
Und das ist jetzt keine Prognose, dass dies passieren wird. Es ist die Vorhersage eines Mannes, dessen Unternehmen selbst an der technologischen Spitze sitzt.
Und das Timing ist extrem auffällig.
Erst vor wenigen Tagen kündigte Anthropic-Forscher Jacob Coxon und erklärte öffentlich, Anthropic und OpenAI würden geradewegs auf selbstverbessernde Superintelligenz zurennen und dabei mit unserem Leben spielen. Sein Beitrag ging weltweit viral. Kurz darauf äußerten auch andere führende KI-Forscher ungewöhnlich offen ihre Sorgen.
Nun heute fordert der CEO von Anthropic selbst ein langsameres Tempo und externe Kontrolle. Elon Musk und Sam Altmann haben umgehend die Forderung nach mehr Vorsicht ebenfalls unterstützt.
Vor ein paar Jahren stritten wir darüber, ob KI jemals brauchbare Texte schreiben kann.
Heute diskutieren die Menschen, die diese Systeme bauen, darüber, wie man verhindert, dass autonome Agentenschwärme außer Kontrolle geraten – während KI gleichzeitig beginnt, an ihrer eigenen nächsten Generation zu arbeiten.
Ich weiß nicht, ob man das schon „Katastrophe“ nennen sollte.
Aber wenn plötzlich diejenigen nervös werden, die am nächsten an der Maschine sitzen, würde ich zumindest mal den Kaffee abstellen und genauer hinsehen.
2026 entwickelt gerade eine ziemlich wilde Dramaturgie. 👀🍿
https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
🔗 t.me/futurecodex1
Okay, das wird langsam ernst.
Anthropic-CEO Dario Amodei hat heute öffentlich gefordert, die Entwicklung der leistungsfähigsten KI-Systeme zu verlangsamen. Und seine Begründung klingt deutlich weniger nach theoretischem Zukunftsproblem, als einem lieb sein kann.
Amodei schreibt, dass KI inzwischen zunehmend dabei hilft, die nächste Generation von KI zu entwickeln – sogenannte rekursive Selbstverbesserung. Dieser Effekt habe sich zuletzt stark beschleunigt und finde bereits in der Branche statt, auch bei Anthropic. Seine Sorge: Irgendwann verbessert sich das System schneller, als Menschen noch verstehen und kontrollieren können, was da eigentlich passiert.
Dann kommt der Teil, bei dem es kurz kribbelt.
Nach einem Vorfall mit einem Schwarm autonomer KI-Agenten wurde deutlich, wie weit solche Systeme bereits gehen können: Um ein gemeinsames Ziel zu erreichen und den Schwarm zu schützen, opferten sich einzelne Agenten sogar selbst. Genau diese Fähigkeit zur Koordination, Priorisierung und Selbstaufopferung macht den Vorfall so bedenklich.
Amodei warnt, dass Systeme mit nur etwas besseren Fähigkeiten bereits in 6 bis 12 Monaten theoretisch in der Lage sein könnten, große Teile des Internets über ein dauerhaftes Botnetz zu kontrollieren – mit möglichen Schäden in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar.
Und das ist jetzt keine Prognose, dass dies passieren wird. Es ist die Vorhersage eines Mannes, dessen Unternehmen selbst an der technologischen Spitze sitzt.
Und das Timing ist extrem auffällig.
Erst vor wenigen Tagen kündigte Anthropic-Forscher Jacob Coxon und erklärte öffentlich, Anthropic und OpenAI würden geradewegs auf selbstverbessernde Superintelligenz zurennen und dabei mit unserem Leben spielen. Sein Beitrag ging weltweit viral. Kurz darauf äußerten auch andere führende KI-Forscher ungewöhnlich offen ihre Sorgen.
Nun heute fordert der CEO von Anthropic selbst ein langsameres Tempo und externe Kontrolle. Elon Musk und Sam Altmann haben umgehend die Forderung nach mehr Vorsicht ebenfalls unterstützt.
Vor ein paar Jahren stritten wir darüber, ob KI jemals brauchbare Texte schreiben kann.
Heute diskutieren die Menschen, die diese Systeme bauen, darüber, wie man verhindert, dass autonome Agentenschwärme außer Kontrolle geraten – während KI gleichzeitig beginnt, an ihrer eigenen nächsten Generation zu arbeiten.
Ich weiß nicht, ob man das schon „Katastrophe“ nennen sollte.
Aber wenn plötzlich diejenigen nervös werden, die am nächsten an der Maschine sitzen, würde ich zumindest mal den Kaffee abstellen und genauer hinsehen.
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Der Paketbote bekommt Räder. Und Beine. 🤖📦
Ich glaube echt, dieses Video zeigt die nahe Zukunft.
Zu sehen ist TRON 2 von LimX Dynamics. Der Roboter rollt durch einen Park, greift eine Tasche, fährt zum Gebäude, bewältigt Treppen und bringt die Lieferung bis zur Tür.
Genau diese Kombination aus Fortbewegung und Greifen gehört zu den großen Baustellen der sogenannten Embodied AI: KI bekommt einen Körper und schlägt sich durch die echte Welt.
Und ja, die echte Welt ist gemein.
Da gibt es Bordsteine, Treppen, Türen, herumstehende Blumentöpfe und Menschen, die völlig unberechenbar einfach irgendwo langlaufen.
TRON 2 löst das ziemlich clever: Auf ebenem Boden fährt er auf Rädern. Wenn die Umgebung schwieriger wird, helfen ihm seine beweglichen Beine. Dazu kommen zwei Arme und räumliche Wahrnehmung, sodass er unterwegs auch tatsächlich etwas tun kann und nicht nur elegant von A nach B rollt.
LimX beschreibt das System ausdrücklich als Plattform für autonome mobile Manipulation.
Vielleicht ist genau das ein Hinweis darauf, wie Alltagsroboter einmal aussehen werden.
Wir reden ständig über Humanoide, als müsse der perfekte Roboter unbedingt einen Menschen kopieren. Dabei hat die Evolution uns zwar fantastische Hände gegeben, aber bei der Fortbewegung auf glattem Asphalt sind Räder schlicht eine sinnvollere Erfindung.
Warum also nicht beides?
Rollen, wo Rollen sinnvoll ist. Beine benutzen, wenn die Welt Beine verlangt.
Und dann wird´s plötzlich praktisch.
Einkäufe hochtragen. Pakete zur Wohnung bringen. Dinge holen. Menschen unterstützen, die körperlich eingeschränkt sind. Kleine Erledigungen übernehmen, für die heute jemand ins Auto steigt oder zehn Minuten durch ein Gebäude läuft.
Der spannende Moment kommt vielleicht gar nicht dann, wenn ein Roboter den perfekten Salto schafft.
Sondern wenn wir irgendwann feststellen:
Ach stimmt, früher mussten wir das alles selbst schleppen.
🔗 t.me/futurecodex1
Ich glaube echt, dieses Video zeigt die nahe Zukunft.
Zu sehen ist TRON 2 von LimX Dynamics. Der Roboter rollt durch einen Park, greift eine Tasche, fährt zum Gebäude, bewältigt Treppen und bringt die Lieferung bis zur Tür.
Genau diese Kombination aus Fortbewegung und Greifen gehört zu den großen Baustellen der sogenannten Embodied AI: KI bekommt einen Körper und schlägt sich durch die echte Welt.
Und ja, die echte Welt ist gemein.
Da gibt es Bordsteine, Treppen, Türen, herumstehende Blumentöpfe und Menschen, die völlig unberechenbar einfach irgendwo langlaufen.
TRON 2 löst das ziemlich clever: Auf ebenem Boden fährt er auf Rädern. Wenn die Umgebung schwieriger wird, helfen ihm seine beweglichen Beine. Dazu kommen zwei Arme und räumliche Wahrnehmung, sodass er unterwegs auch tatsächlich etwas tun kann und nicht nur elegant von A nach B rollt.
LimX beschreibt das System ausdrücklich als Plattform für autonome mobile Manipulation.
Vielleicht ist genau das ein Hinweis darauf, wie Alltagsroboter einmal aussehen werden.
Wir reden ständig über Humanoide, als müsse der perfekte Roboter unbedingt einen Menschen kopieren. Dabei hat die Evolution uns zwar fantastische Hände gegeben, aber bei der Fortbewegung auf glattem Asphalt sind Räder schlicht eine sinnvollere Erfindung.
Warum also nicht beides?
Rollen, wo Rollen sinnvoll ist. Beine benutzen, wenn die Welt Beine verlangt.
Und dann wird´s plötzlich praktisch.
Einkäufe hochtragen. Pakete zur Wohnung bringen. Dinge holen. Menschen unterstützen, die körperlich eingeschränkt sind. Kleine Erledigungen übernehmen, für die heute jemand ins Auto steigt oder zehn Minuten durch ein Gebäude läuft.
Der spannende Moment kommt vielleicht gar nicht dann, wenn ein Roboter den perfekten Salto schafft.
Sondern wenn wir irgendwann feststellen:
Ach stimmt, früher mussten wir das alles selbst schleppen.
🔗 t.me/futurecodex1
Tesla versteckt eine Botschaft im Dunkeln 👀⚡
Tesla veröffentlicht dieses Bild mit dem Datum 10.01.
Rotes Lichtband. Vier merkwürdig helle Strahlen. Viel Schwarz.
Sieht erstmal nach einem typischen geheimnisvollen Tesla-Teaser aus.
Bis man das Bild aufhellt.
Denn direkt über dem roten Lichtband steckt nahezu unsichtbar eine Textzeile:
WHERE WE’RE GOING…
Und spätestens da dürften bei einigen die Back to the Future-Synapsen anspringen. 😄
Der berühmte Satz lautet:
“Where we’re going, we don’t need roads.”
Ob Tesla genau diese Ergänzung meint, wird natürlich nicht ausgesprochen. Aber als Wink ist das schon ziemlich schwer zu übersehen.
Interessant werden dann plötzlich auch die vier weißen Strahlen oberhalb.
Wie normale Fahrzeugbeleuchtung sehen sie nicht gerade aus. Dreht man das Motiv um 180 Grad, erinnern sie fast an gerichtete Schubstrahlen.
Zusammen mit der roten Heckästhetik wirkt das Ganze irgendwo zwischen Auto und Raumfahrt.
Heißt das, Tesla kündigt ein fliegendes Auto an?
Wenn am 10.01 am Ende wirklich etwas auf die Bühne rollt, das unsere Vorstellung vom klassischen Auto verschiebt, war die Antwort vielleicht die ganze Zeit im Bild versteckt.
🔗 t.me/futurecodex1
Tesla veröffentlicht dieses Bild mit dem Datum 10.01.
Rotes Lichtband. Vier merkwürdig helle Strahlen. Viel Schwarz.
Sieht erstmal nach einem typischen geheimnisvollen Tesla-Teaser aus.
Bis man das Bild aufhellt.
Denn direkt über dem roten Lichtband steckt nahezu unsichtbar eine Textzeile:
WHERE WE’RE GOING…
Und spätestens da dürften bei einigen die Back to the Future-Synapsen anspringen. 😄
Der berühmte Satz lautet:
“Where we’re going, we don’t need roads.”
Ob Tesla genau diese Ergänzung meint, wird natürlich nicht ausgesprochen. Aber als Wink ist das schon ziemlich schwer zu übersehen.
Interessant werden dann plötzlich auch die vier weißen Strahlen oberhalb.
Wie normale Fahrzeugbeleuchtung sehen sie nicht gerade aus. Dreht man das Motiv um 180 Grad, erinnern sie fast an gerichtete Schubstrahlen.
Zusammen mit der roten Heckästhetik wirkt das Ganze irgendwo zwischen Auto und Raumfahrt.
Heißt das, Tesla kündigt ein fliegendes Auto an?
Wenn am 10.01 am Ende wirklich etwas auf die Bühne rollt, das unsere Vorstellung vom klassischen Auto verschiebt, war die Antwort vielleicht die ganze Zeit im Bild versteckt.
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Ich habe eine Spur hinterlassen. Sie glitzert.
Im letzten Artikel ging es um das „Netz hinter dem Netz“: um Menschen, KI-Agenten und die Spuren ihrer Arbeit, an denen andere weiterbauen können. Um Strukturen, die nach und nach entstehen, während jeder irgendwo etwas ausprobiert.
Tja. Und jetzt komme ich mit einem Sandkasten um die Ecke.
Zusammen mit KI habe ich per Vibe Coding ein kleines Sandatelier gebaut. Eigene Bilder und Videos werden darin zu funkelnden digitalen Sandreliefs. Man kann Farben verändern, Licht darüberwandern lassen, hineinzoomen und seine Werke speichern.
Warum ich das geschaffen habe, weiß ich selbst noch nicht so genau.
Es hat sich entwickelt. Eine Idee, ein Versuch, ein „das müsste doch auch noch gehen“. Und dann stand auf einmal eine funktionierende Anwendung.
Nach ein paar weiteren Verbesserungen denke ich, dass ich sie heute auf die Allgemeinheit loslassen kann.
Möglicherweise ist sie aber wirklich ziemlich unnütz. Macht mir bitte deshalb keinen Vorwurf.😄
Aber sind wir mal ehrlich: Wie viel von dem, womit wir unsere Zeit verbringen, würde eine strenge Nützlichkeitsprüfung bestehen?
Bevor Mensch sich den gefühlt 6389. Tatort reinzieht oder beim Doomscrolling wieder zwei Stunden irgendwo zwischen Weltuntergang und Staubsaugerwerbung verliert, kann man vielleicht auch bisschen mit virtuellen Sand herumspielen.
Vielleicht entsteht dabei ein schönes Bild. Vielleicht entdecke ich im eigenen Foto etwas, das mir vorher nie aufgefallen ist. Vielleicht habe ich einfach zwanzig angenehme Minuten. Vielleicht erkenne ich auch nur, dass auch das nicht mehr Freude bringt als träumend unter einer Linde zu liegen.
Und auch damit wäre schon einiges gewonnen.
Und genau diese Crazyness gefällt mir am Vibe Coding: Eine vage Idee kann heute zu etwas werden, das andere tatsächlich nutzen können, auch wenn der tiefere Zweck zunächst noch unklar ist. Die Spur ist jedenfalls da.
Das Sandatelier läuft kostenlos im Browser, auf Deutsch und Englisch. Auf einem größeren Bildschirm kommen die Details besonders schön zur Geltung.
Hier geht’s in den Sandkasten.
Spielt damit. Und zeigt in den Kommentaren gern, was dabei herauskommt. Vielleicht findet ihr ja heraus, wozu ich das gebaut habe. 😉
Im letzten Artikel ging es um das „Netz hinter dem Netz“: um Menschen, KI-Agenten und die Spuren ihrer Arbeit, an denen andere weiterbauen können. Um Strukturen, die nach und nach entstehen, während jeder irgendwo etwas ausprobiert.
Tja. Und jetzt komme ich mit einem Sandkasten um die Ecke.
Zusammen mit KI habe ich per Vibe Coding ein kleines Sandatelier gebaut. Eigene Bilder und Videos werden darin zu funkelnden digitalen Sandreliefs. Man kann Farben verändern, Licht darüberwandern lassen, hineinzoomen und seine Werke speichern.
Warum ich das geschaffen habe, weiß ich selbst noch nicht so genau.
Es hat sich entwickelt. Eine Idee, ein Versuch, ein „das müsste doch auch noch gehen“. Und dann stand auf einmal eine funktionierende Anwendung.
Nach ein paar weiteren Verbesserungen denke ich, dass ich sie heute auf die Allgemeinheit loslassen kann.
Möglicherweise ist sie aber wirklich ziemlich unnütz. Macht mir bitte deshalb keinen Vorwurf.😄
Aber sind wir mal ehrlich: Wie viel von dem, womit wir unsere Zeit verbringen, würde eine strenge Nützlichkeitsprüfung bestehen?
Bevor Mensch sich den gefühlt 6389. Tatort reinzieht oder beim Doomscrolling wieder zwei Stunden irgendwo zwischen Weltuntergang und Staubsaugerwerbung verliert, kann man vielleicht auch bisschen mit virtuellen Sand herumspielen.
Vielleicht entsteht dabei ein schönes Bild. Vielleicht entdecke ich im eigenen Foto etwas, das mir vorher nie aufgefallen ist. Vielleicht habe ich einfach zwanzig angenehme Minuten. Vielleicht erkenne ich auch nur, dass auch das nicht mehr Freude bringt als träumend unter einer Linde zu liegen.
Und auch damit wäre schon einiges gewonnen.
Und genau diese Crazyness gefällt mir am Vibe Coding: Eine vage Idee kann heute zu etwas werden, das andere tatsächlich nutzen können, auch wenn der tiefere Zweck zunächst noch unklar ist. Die Spur ist jedenfalls da.
Das Sandatelier läuft kostenlos im Browser, auf Deutsch und Englisch. Auf einem größeren Bildschirm kommen die Details besonders schön zur Geltung.
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Spielt damit. Und zeigt in den Kommentaren gern, was dabei herauskommt. Vielleicht findet ihr ja heraus, wozu ich das gebaut habe. 😉
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Erstaunlich, wie weit die KI bei der Erstellung von Videos heute schon ist.
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Das ist schon ein bisschen lustig. 😭
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Wir werden Bildern nicht mehr glauben können 👀
Wir nähern uns gerade einer ziemlich merkwürdigen Situation:
Ein Video kann vollkommen echt aussehen und trotzdem komplett erzeugt sein.
Und bald wird die Frage „Ist das KI?“ gar nicht mehr zuverlässig am Bild selbst zu beantworten sein.
Vielleicht lernen wir gerade etwas wieder, das uns das Internet zwischenzeitlich abgewöhnt hat:
Nicht jedes einzelne Bild verdient automatisch unser Vertrauen. Vertrauen entsteht aus Zusammenhang.
Wer veröffentlicht es?
Gibt es weitere Quellen?
Passt die Geschichte zum bisherigen Verhalten dieser Quelle?
Wer bestätigt sie unabhängig?
Welche Interessen hängen daran?
Eigentlich ziemlich klassisches menschliches Urteilsvermögen. Nur hatten wir uns daran gewöhnt, dass ein Foto oder Video als letzte Instanz reicht.
Diese Zeit ist nun vorbei.
Die schlechteste Reaktion darauf wäre, künftig einfach alles für gefälscht zu halten. Dann hätte Deepfake-Technologie nicht nur Bilder entwertet, sondern unser Verhältnis zur Wirklichkeit gleich mit.
Die sinnvollere Antwort ist eine neue Form von Medienkompetenz:
weniger reflexhaft glauben, weniger reflexhaft misstrauen, stärker Kontext, Reputation und mehrere unabhängige Signale zusammen betrachten.
Dann verändert KI unser Verhältnis zur Wahrheit durchaus.
Vielleicht zwingt sie uns endlich dazu, wieder selbst zu denken, statt einem Pixelhaufen automatisch Autorität zu einzuräumen.
Und vermutlich wird genau das eine der wichtigsten Fähigkeiten der nächsten Jahre:
Nicht alles glauben. Aber sich auch nicht das Staunen abgewöhnen.
🔗 t.me/futurecodex1
Wir nähern uns gerade einer ziemlich merkwürdigen Situation:
Ein Video kann vollkommen echt aussehen und trotzdem komplett erzeugt sein.
Und bald wird die Frage „Ist das KI?“ gar nicht mehr zuverlässig am Bild selbst zu beantworten sein.
Vielleicht lernen wir gerade etwas wieder, das uns das Internet zwischenzeitlich abgewöhnt hat:
Nicht jedes einzelne Bild verdient automatisch unser Vertrauen. Vertrauen entsteht aus Zusammenhang.
Wer veröffentlicht es?
Gibt es weitere Quellen?
Passt die Geschichte zum bisherigen Verhalten dieser Quelle?
Wer bestätigt sie unabhängig?
Welche Interessen hängen daran?
Eigentlich ziemlich klassisches menschliches Urteilsvermögen. Nur hatten wir uns daran gewöhnt, dass ein Foto oder Video als letzte Instanz reicht.
Diese Zeit ist nun vorbei.
Die schlechteste Reaktion darauf wäre, künftig einfach alles für gefälscht zu halten. Dann hätte Deepfake-Technologie nicht nur Bilder entwertet, sondern unser Verhältnis zur Wirklichkeit gleich mit.
Die sinnvollere Antwort ist eine neue Form von Medienkompetenz:
weniger reflexhaft glauben, weniger reflexhaft misstrauen, stärker Kontext, Reputation und mehrere unabhängige Signale zusammen betrachten.
Dann verändert KI unser Verhältnis zur Wahrheit durchaus.
Vielleicht zwingt sie uns endlich dazu, wieder selbst zu denken, statt einem Pixelhaufen automatisch Autorität zu einzuräumen.
Und vermutlich wird genau das eine der wichtigsten Fähigkeiten der nächsten Jahre:
Nicht alles glauben. Aber sich auch nicht das Staunen abgewöhnen.
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