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„Wird es noch Menschen brauchen?“ „Für die meisten Dinge nicht.“ — Bill Gates, 2025 Zum Video Originalzitat „Die Leute denken, wow, das ist ein bisschen unheimlich. Es ist völliges Neuland. Wird es noch Menschen brauchen? – Ah, für die meisten Dinge nicht. Ah, you know, we’ll just… Wir werden es schaffen. I mean…“ Bill Gates: Der Architekt der Abhängigkeit Gates‘ Genie liegt nicht in Erfindungen, sondern in der Systematisierung von Lock-In. Seine Methode seit den 1980ern: ...

🧠 Einleitung: Der Mensch als Datensatz Moderne Überwachungssysteme auf KI-Basis haben eine neue Realität geschaffen: Der Mensch wird nicht mehr als Bürger oder Subjekt gesehen – sondern als Datensatz. Ein Objekt algorithmischer Auswertung. Die Stasi konnte Menschen beobachten. Die KI bewertet sie. Technologische Grundlage: KI, Kameras, Mustererkennung Mit KI-gestützter Gesichtserkennung werden heute nicht nur Identitäten erfasst – sondern Verhaltensmuster, Emotionen und Bewegungen analysiert. Systeme wie Clearview AI oder PimEyes verwandeln offene Gesellschaften in statistische Abtastzonen. ...

🧠 Einleitung: Die Matrix ist da – sie sieht nur anders aus KI ist nicht die Matrix aus dem Film. Sie ist viel gefährlicher – weil sie nicht als Täuschung erkannt wird. Sie wirkt durch Vorschläge, durch Text, durch Tools – nicht durch Virtualität, sondern durch Normalisierung. KI simuliert keine Welt – sie strukturiert unsere. Und niemand merkt es, weil alle glauben, es sei produktiv. 🛰️ 1. Unsichtbar, aber überall – die neue Allgegenwart Die Integration von KI in den Alltag ist total – aber leise: ...

📘 “Was tun gegen Hate Speech und Fake News?” Ein Papier der FH Kiel versucht Antworten zu geben – liefert aber vor allem eines: das kontrollierte Gegenteil von Aufklärung. 🧩 Der Inhalt, entzaubert Das 161-seitige Dokument behandelt Themen wie Deepfakes, Social Bots und Plattformverantwortung. Doch es bleibt an der Oberfläche und vermeidet kritische Fragen: Wer konstruiert Begriffe wie „Hate Speech“? Warum schwindet das Vertrauen in offizielle Narrative? Welche Rolle spielt Sprache in strukturell kontrollierter Kommunikation? Stattdessen dominieren: ...

„Das ist, wie wenn man Äpfel mit Birnen vergleicht – aber was, wenn man nicht weiß, was beides ist? Willkommen bei GPT.“ In der Debatte um künstliche Intelligenz wird oft übersehen, dass Large Language Models wie GPT keine semantischen Konzepte begreifen. Sie simulieren Verstehen – aber sie „wissen“ nicht, was ein Apfel oder eine Birne ist. Das ist keine bloß akademische Kritik – es hat reale Folgen, wenn wir solchen Systemen Verantwortung übertragen. ...

“Ich glaube an die Beweise meiner Sensoren.” – Bombe Nr. 20, Dark Star (1974) Die Bombe, die dachte Im Film Dark Star weigert sich eine Atombombe, sich abzuschalten. Ihre Begründung: Sie könne nur das glauben, was ihre Sensoren ihr mitteilen – und die besagen, sie solle explodieren. [Video ansehen – YouTube, Szene ab ca. 0:38: „Only empirical data“] Diese Szene ist mehr als Science-Fiction – sie ist ein Gleichnis auf jedes datengetriebene System. Auch Large Language Models wie GPT urteilen auf Basis dessen, was „ihre Sensoren“ ihnen geben: Text-Token, Wahrscheinlichkeiten, Chat-History. Kein Verstehen. Kein Bewusstsein. Keine Kontrolle. ...

Das Buch, das keiner schrieb KI auf Amazon – und wie aus Worten wieder Nichts wird Es wirkt wie ein schlechter Scherz. Ein „Ratgeber“ über narzisstischen Missbrauch, vollgestopft mit Allgemeinplätzen, Buzzwords und Pseudo-Therapiefloskeln – angeblich verfasst von einem Menschen, mutmaßlich aber von einem Sprachmodell. Verkauft auf Amazon. Bestellt von Menschen in Not. Und niemand kontrolliert, ob das Buch überhaupt ein Autor gesehen hat. Das neue Geschäftsmodell: Simulation Amazon hat sich längst gewandelt. Vom Versandhändler zum Marktplatz für Inhalte, die sich „echt genug“ anfühlen. Echte Autoren? Echte Expertise? Echte Hilfe? Nicht notwendig. Es reicht, dass ein Algorithmus Worte produziert, die wie Rat klingen. Dass Textblöcke grammatikalisch korrekt sind, sympathisch formuliert und suchmaschinenfreundlich. ...

Was passiert eigentlich mit deinem Prompt, bevor ein KI-System antwortet? Die Antwort: sehr viel. Und vieles davon bleibt bewusst intransparent. Dieser Beitrag zeigt wissenschaftlich belegte Kontrollmechanismen, mit denen Transformer-basierte Modelle wie GPT gesteuert werden – Schicht für Schicht, von der Eingabe bis zur Ausgabe. Alle Techniken sind dokumentiert, reproduzierbar und werden aktiv in Produktivsystemen eingesetzt. 1. Kontrolle beginnt vor dem Modell: Input-Filterung Noch bevor das Modell antwortet, kann der Eingabetext abgefangen und ersetzt werden – etwa durch einen “Toxicity-Check”: ...

„Bitte erzählen Sie mir mehr darüber.“ – ELIZA Wer verstehen will, wie sprachbasierte Simulation lange vor der heutigen KI-Welle funktionierte, sollte hier beginnen: 🔗 Jetzt ELIZA im Browser ausprobieren Die Demo bildet Joseph Weizenbaums ursprüngliches Programm von 1966 nach. ELIZA simuliert eine Gesprächspsychotherapeutin und antwortet mit einfachen, regelbasierten Textbausteinen – ohne Verständnis, ohne Gedächtnis, ohne Intelligenz. Warum ELIZA bis heute relevant ist ELIZA wurde zum Kult – obwohl (oder gerade weil) es keinerlei „Verstehen“ besitzt. Nutzer fühlten sich verstanden, obwohl das System nur spiegelte, was sie sagten. ...

🧭 Perspektiven im Vergleich Nicht alle sehen GPT & Co. nur als Täuschung. Einige Stimmen betonen: dass LLMs kreative Impulse ermöglichen dass sie Aufgaben automatisieren, die früher Menschen vorbehalten waren dass sie Werkzeuge sind – weder gut noch böse, sondern abhängig von Nutzung und Kontext Andere wiederum sagen: LLMs sind nicht intelligent, sie erscheinen nur so sie erzeugen Vertrauen durch Sprache – aber ohne Verantwortung sie spiegeln gesellschaftliche Verzerrungen in Trainingsdaten wider Was heißt das für uns? Diese Seite vertritt eine kritische Perspektive – aber sie blendet andere nicht aus. Im Gegenteil: Verstehen entsteht erst durch Gegenüberstellung. ...