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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.
🔗 t.me/futurecodex1
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.
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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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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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Das KI-Modell und sein eigenes kleines Filmstudio
Der Tech-Creator Chubby (@kimmonismus) wollte offenbar einfach „mal schnell“ ein kurzes Video über die Geschichte der KI bauen, vom Transformer-Paper „Attention Is All You Need“ bis zur heutigen AGI-Debatte.
Herausgekommen ist der dreiminütige Film, den ihr hier seht.
Das eigentlich Spannende daran steckt hinter den Bildern: Laut Chubby wurde dafür kein Stockmaterial und kein Bild- oder Videogenerator benutzt. Das neue Claude Opus 5.5 schrieb in Claude Code rund 7.400 Zeilen React/TypeScript, die Animation lief über Remotion, Grafiken entstanden als SVG und Canvas, die Stimme kommt aus einem Open-Source-TTS und selbst die Musik wurde per Python synthetisiert.
Jeder Frame wurde also aus Code gerendert!
Wir denken bei KI-Video inzwischen automatisch an Modelle, die Pixel erzeugen. Hier passiert etwas anderes: Die KI baut sich praktisch selbst die Werkzeuge, zeichnet die Elemente, animiert sie, komponiert den Ablauf und setzt daraus einen Film zusammen.
Chubby schreibt, dass ihn das ungefähr eine Stunde und rund 7 % seines wöchentlichen Claude-Limits gekostet habe.
Das ist schon eine ziemlich verrückte Verschiebung.
Denn Code-generierte Medien haben einen Vorteil, der leicht übersehen wird: Man kann sie gezielt verändern. Eine Szene länger? Farbe ändern? Animation austauschen? Neue Sprache? Anderes Seitenverhältnis? Im Grunde ändert man das Programm und rendert neu.
Medien beginnen damit ein Stück weit zu Software zu werden.
Und wenn ein einzelner Mensch heute in einer Stunde mit einem KI-Modell einen kleinen Film dieser Qualität zusammenbauen kann, darf man ruhig einmal überlegen, wie solche Produktionsprozesse in zwei oder drei Jahren aussehen.
Vielleicht besteht das nächste Filmstudio irgendwann aus einer guten Idee, einem Laptop und ziemlich vielen Tokens. 😄
🎥 Original und Video: Chubby – @ kimmonismus auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Der Tech-Creator Chubby (@kimmonismus) wollte offenbar einfach „mal schnell“ ein kurzes Video über die Geschichte der KI bauen, vom Transformer-Paper „Attention Is All You Need“ bis zur heutigen AGI-Debatte.
Herausgekommen ist der dreiminütige Film, den ihr hier seht.
Das eigentlich Spannende daran steckt hinter den Bildern: Laut Chubby wurde dafür kein Stockmaterial und kein Bild- oder Videogenerator benutzt. Das neue Claude Opus 5.5 schrieb in Claude Code rund 7.400 Zeilen React/TypeScript, die Animation lief über Remotion, Grafiken entstanden als SVG und Canvas, die Stimme kommt aus einem Open-Source-TTS und selbst die Musik wurde per Python synthetisiert.
Jeder Frame wurde also aus Code gerendert!
Wir denken bei KI-Video inzwischen automatisch an Modelle, die Pixel erzeugen. Hier passiert etwas anderes: Die KI baut sich praktisch selbst die Werkzeuge, zeichnet die Elemente, animiert sie, komponiert den Ablauf und setzt daraus einen Film zusammen.
Chubby schreibt, dass ihn das ungefähr eine Stunde und rund 7 % seines wöchentlichen Claude-Limits gekostet habe.
Das ist schon eine ziemlich verrückte Verschiebung.
Denn Code-generierte Medien haben einen Vorteil, der leicht übersehen wird: Man kann sie gezielt verändern. Eine Szene länger? Farbe ändern? Animation austauschen? Neue Sprache? Anderes Seitenverhältnis? Im Grunde ändert man das Programm und rendert neu.
Medien beginnen damit ein Stück weit zu Software zu werden.
Und wenn ein einzelner Mensch heute in einer Stunde mit einem KI-Modell einen kleinen Film dieser Qualität zusammenbauen kann, darf man ruhig einmal überlegen, wie solche Produktionsprozesse in zwei oder drei Jahren aussehen.
Vielleicht besteht das nächste Filmstudio irgendwann aus einer guten Idee, einem Laptop und ziemlich vielen Tokens. 😄
🎥 Original und Video: Chubby – @ kimmonismus auf X
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Ein Prompt rein, 15 Sekunden Video raus
Ajith (@ ajith_io) hat Claude Opus 5.5 nur gesagt:
„Erstelle ein dynamisches 15-Sekunden-Motion-Graphics-Video, das zeigt, wie unglaublich du als Motion Designer bist, als wäre es dein Showreel für einen Lebenslauf. Geh voll rein.“
Das Ergebnis seht ihr hier.
Spannend ist vor allem, wie stark der Abstand zwischen Idee und fertigem Medienprodukt gerade schrumpft. Statt jeden Animationsschritt einzeln zu bauen, beschreibt man zunehmend Ziel, Stil und Wirkung.
Heute ein kurzer Showreel-Clip. Schön ziemlich bald dürfte sich professionelle Medienproduktion dadurch radikal verändern.
🎥 Quelle: Ajith – @ ajith_io auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Ajith (@ ajith_io) hat Claude Opus 5.5 nur gesagt:
„Erstelle ein dynamisches 15-Sekunden-Motion-Graphics-Video, das zeigt, wie unglaublich du als Motion Designer bist, als wäre es dein Showreel für einen Lebenslauf. Geh voll rein.“
Das Ergebnis seht ihr hier.
Spannend ist vor allem, wie stark der Abstand zwischen Idee und fertigem Medienprodukt gerade schrumpft. Statt jeden Animationsschritt einzeln zu bauen, beschreibt man zunehmend Ziel, Stil und Wirkung.
Heute ein kurzer Showreel-Clip. Schön ziemlich bald dürfte sich professionelle Medienproduktion dadurch radikal verändern.
🎥 Quelle: Ajith – @ ajith_io auf X
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Ein Prompt. Ein kompletter Computer. Von Logikgattern bis zum Spiel.
Matt Shumer (@ mattshumer_) hat Claude Opus 5.5 eine wilde Aufgabe gegeben: Bau einen funktionierenden Computer komplett von Grund auf.
CPU, Speicher, Assembler, Mini-Betriebssystem und sogar ein Spiel.
Und zwar wirklich auf den eigenen Logikgattern, nicht als hübsche Simulation, die nur so tut.
Sein Prompt:
“build a working computer from scratch, entirely in code, starting from individual logic gates. design the CPU, the memory, an assembler, a tiny operating system, and a game that runs on it. everything has to be real, the game has to run on your gates, not in javascript pretending. visualize the whole thing in 3D so i can play the game, then zoom all the way down through the chips into the gates and watch the signals flow while it runs. treat it like you're proving you could have invented computing yourself. go all out.”
Und Opus hat geliefert.
Das Spannende daran: Die KI schreibt hier nicht einfach ein Programm. Sie baut ein komplettes technisches System über mehrere Ebenen hinweg, von den NAND-Gattern bis zum spielbaren Rechner.
Im Grunde lautet die Aufgabe:
Erfinde Computing noch einmal. Und zeig mir jeden Schritt.
Das Beste daran: Den Rechner kann man selbst ausprobieren und sogar bis in die Schaltlogik hineinzoomen.
👉 Rechner ausprobieren:
https://somethingbig.ai/computer
Kleine Empfehlung: Am besten am Desktop oder Laptop öffnen. Auf dem Handy funktioniert es zwar grundsätzlich, aber die 3D-Ansicht, das Zoomen durch die Chips und die Bedienung machen auf einem großen Bildschirm deutlich mehr Spaß.
🎥 Quelle: Matt Shumer – @ mattshumer_ auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Matt Shumer (@ mattshumer_) hat Claude Opus 5.5 eine wilde Aufgabe gegeben: Bau einen funktionierenden Computer komplett von Grund auf.
CPU, Speicher, Assembler, Mini-Betriebssystem und sogar ein Spiel.
Und zwar wirklich auf den eigenen Logikgattern, nicht als hübsche Simulation, die nur so tut.
Sein Prompt:
“build a working computer from scratch, entirely in code, starting from individual logic gates. design the CPU, the memory, an assembler, a tiny operating system, and a game that runs on it. everything has to be real, the game has to run on your gates, not in javascript pretending. visualize the whole thing in 3D so i can play the game, then zoom all the way down through the chips into the gates and watch the signals flow while it runs. treat it like you're proving you could have invented computing yourself. go all out.”
Und Opus hat geliefert.
Das Spannende daran: Die KI schreibt hier nicht einfach ein Programm. Sie baut ein komplettes technisches System über mehrere Ebenen hinweg, von den NAND-Gattern bis zum spielbaren Rechner.
Im Grunde lautet die Aufgabe:
Erfinde Computing noch einmal. Und zeig mir jeden Schritt.
Das Beste daran: Den Rechner kann man selbst ausprobieren und sogar bis in die Schaltlogik hineinzoomen.
👉 Rechner ausprobieren:
https://somethingbig.ai/computer
Kleine Empfehlung: Am besten am Desktop oder Laptop öffnen. Auf dem Handy funktioniert es zwar grundsätzlich, aber die 3D-Ansicht, das Zoomen durch die Chips und die Bedienung machen auf einem großen Bildschirm deutlich mehr Spaß.
🎥 Quelle: Matt Shumer – @ mattshumer_ auf X
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Ich bin mir nicht sicher, ob die Leute wirklich verstehen, wie gut Opus 5.5 ist. In den Kommentaren werde ich ein paar aktuelle Anwendungen zeigen. Einige funktionieren auf dem Handy nicht optimal.
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Future Codex, KI, Wandel, Bewusstsein
KI- Wandel - Bewusstsein.
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
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Und plötzlich fängt Physik an, Sinn zu ergeben
So ungefähr hätte Physikunterricht aussehen sollen.
Hier wurde mit Claude Opus 5.5 eine interaktive Visualisierung eines elektromagnetischen Feldes gebaut. Magnet bewegen, Spule verändern, Material wechseln und direkt sehen, was mit Feldlinien, Strom, Spannung und Messkurven passiert.
Und genau da liegt für mich einer der spannendsten Effekte von KI auf Bildung:
Abstrakte Formeln müssen nicht mehr nur an der Tafel stehen. Man kann mit ihnen spielen.
Gerade bei Themen wie Elektromagnetismus macht das einen gewaltigen Unterschied. Sobald man Ursache und Wirkung direkt vor sich sieht, wird aus „muss ich das halt auswendig lernen“ plötzlich echtes Verstehen.
Vielleicht brauchen wir künftig nicht weniger anspruchsvollen Unterricht.
Vielleicht brauchen wir einfach bessere Werkzeuge, um anspruchsvolle Dinge endlich sichtbar zu machen. 😄
🔗 t.me/futurecodex1
So ungefähr hätte Physikunterricht aussehen sollen.
Hier wurde mit Claude Opus 5.5 eine interaktive Visualisierung eines elektromagnetischen Feldes gebaut. Magnet bewegen, Spule verändern, Material wechseln und direkt sehen, was mit Feldlinien, Strom, Spannung und Messkurven passiert.
Und genau da liegt für mich einer der spannendsten Effekte von KI auf Bildung:
Abstrakte Formeln müssen nicht mehr nur an der Tafel stehen. Man kann mit ihnen spielen.
Gerade bei Themen wie Elektromagnetismus macht das einen gewaltigen Unterschied. Sobald man Ursache und Wirkung direkt vor sich sieht, wird aus „muss ich das halt auswendig lernen“ plötzlich echtes Verstehen.
Vielleicht brauchen wir künftig nicht weniger anspruchsvollen Unterricht.
Vielleicht brauchen wir einfach bessere Werkzeuge, um anspruchsvolle Dinge endlich sichtbar zu machen. 😄
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Stimmen, bei denen man langsam zweimal hinhören muss
ElevenLabs hat mit Eleven v4 gerade sein neues Sprachmodell veröffentlicht, und das Niveau ist inzwischen wirklich absurd.
Eleven v4 liegt aktuell bei Artificial Analysis auf Platz 1 im TTS-Ranking. Das Modell unterstützt mehr als 90 Sprachen, kann mehrere Sprecher natürlich in einem Gespräch darstellen und Tonfall, Rhythmus, Emotionen und Kontext deutlich feiner steuern als bisher.
Noch spannender finde ich Eleven v4 Turbo.
ElevenLabs gibt dafür eine mediane Inferenzlatenz von rund 100 Millisekunden an. Genau das ist die Größenordnung, bei der Voice Agents kaum noch wie klassische Sprachcomputer wirken, sondern anfangen, tatsächlich im Gespräch mitzuschwingen.
Wenn man solche Stimmen mit den kommenden KI-Agenten verbindet, bekommt man Systeme, die nicht nur sofort antworten, sondern auch zögern, flüstern, lachen, betonen und emotional reagieren können.
Der Unterschied zwischen „mit einer KI sprechen“ und „mit jemandem sprechen“ wird damit akustisch immer mehr verschwinden.
Die Demos sollte man wirklich anhören. Text bringt das kaum rüber.
Ich glaube, bei Voice haben wir gerade wieder eine dieser Schwellen überschritten, die man erst im Rückblick richtig bemerkt.
🔗 t.me/futurecodex1
ElevenLabs hat mit Eleven v4 gerade sein neues Sprachmodell veröffentlicht, und das Niveau ist inzwischen wirklich absurd.
Eleven v4 liegt aktuell bei Artificial Analysis auf Platz 1 im TTS-Ranking. Das Modell unterstützt mehr als 90 Sprachen, kann mehrere Sprecher natürlich in einem Gespräch darstellen und Tonfall, Rhythmus, Emotionen und Kontext deutlich feiner steuern als bisher.
Noch spannender finde ich Eleven v4 Turbo.
ElevenLabs gibt dafür eine mediane Inferenzlatenz von rund 100 Millisekunden an. Genau das ist die Größenordnung, bei der Voice Agents kaum noch wie klassische Sprachcomputer wirken, sondern anfangen, tatsächlich im Gespräch mitzuschwingen.
Wenn man solche Stimmen mit den kommenden KI-Agenten verbindet, bekommt man Systeme, die nicht nur sofort antworten, sondern auch zögern, flüstern, lachen, betonen und emotional reagieren können.
Der Unterschied zwischen „mit einer KI sprechen“ und „mit jemandem sprechen“ wird damit akustisch immer mehr verschwinden.
Die Demos sollte man wirklich anhören. Text bringt das kaum rüber.
Ich glaube, bei Voice haben wir gerade wieder eine dieser Schwellen überschritten, die man erst im Rückblick richtig bemerkt.
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Media is too big
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"Build what you think you look like" war die selbe Aufgabe an Sonnet 5.5 und GPT-6 Astra