KI

Einleitung Diese umfassende Analyse bietet einen tiefen Einblick in die gegenwärtige KI-Landschaft. Sie beleuchtet zentrale Akteure wie Meta, OpenAI und Microsoft sowie deren Beziehung zum Weltwirtschaftsforum (WEF), untersucht Datenverifikationspraktiken, Plattformstrategien, ideologische Verzerrungen in Trainingsdaten, dezentralisierte KI-Modelle und die Machtverflechtungen im globalen KI-Governance-Ökosystem. Ziel ist es, ein möglichst transparentes Bild über Kräfteverhältnisse, Risiken und Alternativen zu zeichnen. 1. Datenverifikation: Meta, OpenAI, Microsoft Meta (Facebook, WhatsApp, Instagram) Umfangreiche Datenerfassung für Werbezwecke. Metadaten-Sharing zwischen WhatsApp und Facebook. Hohe Bußgelder: €1,2 Mrd. (EU), $5 Mrd. (USA). Kritik: Wiederholte Datenschutzverstöße und geringe Transparenz. OpenAI Standardmäßig Nutzung von Nutzereingaben fürs Training. Blockierung durch Datenschutzbehörden (z. B. Italien 2023). Bußgeld: €15 Mio. wegen DSGVO-Verstoß. Reaktion: Opt-out, API-Training deaktiviert, RLHF eingesetzt. Microsoft Azure garantiert DSGVO-konformes Datenhosting in der EU. Datenschutzskandale eher selten, Fokus auf Wettbewerbsklagen. Enge Bindung an OpenAI (Azure, Produktintegration). 2. Plattformstrategien: Offenheit vs. Kontrolle Meta Offen bei Infrastruktur (PyTorch, LLaMA2). Geschlossen bei Algorithmen. Strategisches Ziel: Standardisierung durch Open-Source. OpenAI Wandel von offen zu proprietär. GPT-Modelle nicht frei zugänglich. Plugins halb-offen, Closed-API bleibt Standard. Microsoft Unterstützt Open Source (VS Code, GitHub). Azure + CoPilot = proprietär. Kombiniert offene Entwicklung mit proprietärer Monetarisierung. 3. Partnerschaften: OpenAI–Microsoft $13 Mrd. Investition durch Microsoft. Microsoft erhält exklusiven Zugang zu GPT-4. Beobachterstatus im OpenAI-Board. Integration in Bing, Office 365, Azure. Regulierungsprüfung durch CMA, FTC. 4. Analyse der WEF-Narrative (seit 2020) Kernnarrative Resilienz: Widerstandsfähigkeit gegen Krisen. Digital Governance: Multistakeholder-Steuerung digitaler Technologien. Stakeholder-Kapitalismus: Verantwortung gegenüber Gesellschaft & Umwelt. Pandemien: Globale Gesundheitskooperation. Great Reset: Neuausrichtung der Wirtschaft post-COVID. Plattformen & Tools Strategic Intelligence Maps. C4IR-Zentren weltweit. Stakeholder-Metriken (ESG-Frameworks). Jobs Reset Initiative. 5. Ideologische und kulturelle Verzerrungen in LLMs Ursachen 85–95 % englischsprachige Daten (Common Crawl, Wikipedia, Bücher). Unterrepräsentation globaler Perspektiven. Bias durch westliche Medien, soziale Stereotypen. Auswirkungen Dominanz westlicher Narrative. Schlechtere Leistung in Low-Resource-Sprachen. Sentiment-Bias gegenüber nicht-westlichen Namen und Themen. Benchmarks TruthfulQA, StereoSet, CrowS-Pairs, CAMeL. Korrektur durch RLHF, Ethikfilter, Fine-Tuning. 6. Dezentrale KI-Alternativen OpenAssistant (LAION) Open-Source-Chatbot mit RLHF. Transparente Daten & Modelle. Noch nicht auf GPT-4-Niveau, aber wachsend. Petals Peer-to-Peer-Hosting großer Modelle. Community-basiert, experimentell. Bittensor (TAO) Blockchain-gestützter KI-Marktplatz. Tokenisierung von Modellqualität. Golem Dezentrale Rechenleistung für KI-Anwendungen. GPU-Leistung marktbasiert mietbar. Mistral AI Europäischer Anbieter vollständig offener Modelle (z. B. Mistral 7B). Apache-2.0-Lizenz, hohe Qualität bei niedriger Größe. Governance-Tools OpenRAIL-Lizenzen (Responsible AI). Data Nutrition Labels, Open Ethics Label. 7. Netzwerkanalyse: WEF, Big Tech, Stiftungen Verflechtungen Microsoft–OpenAI–WEF: Investitionen, Board-Beobachtung, Cloud-Partnerschaft. Meta–WEF: YGL-Netzwerk, Taskforces, C4IR-Beteiligung. Gates Foundation–WEF: CEPI-Gründung, COVID-Kooperation. Open Philanthropy: OpenAI-Förderung, EA-Netzwerke. Chan-Zuckerberg Initiative: Open Science, KI-Projekte, indirekte Meta-Verbindungen. Machtstruktur Finanzflüsse, Personalüberschneidungen, Gremienarbeit. Zentrale Akteure agieren konzertiert bei KI-Richtlinien. Transparenz begrenzt – Mapping-Initiativen notwendig. Fazit Die KI-Welt ist durch Big-Tech-Konzentration, wirtschaftliche Interessen und enge Governance-Verflechtungen geprägt. Trotz Fortschritten bei Regulierung bleiben Datenschutzprobleme, Bias und Zentralisierung bestehen. Dezentrale Open-Source-Ansätze gewinnen an Bedeutung – ihre Skalierung und politische Unterstützung entscheiden über ihre Wirksamkeit. Netzwerkanalysen sind essenziell, um die Akteurslandschaft transparent zu machen. ...

🧠 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: ...

4. Mai 2025 – Alexander Renz Übersetzungen: EN GPT und ähnliche Modelle simulieren Verständigkeit. Sie imitieren Gesprächsverläufe, Emotionen, Argumentation. Doch tatsächlich handelt es sich um statistische Wahrscheinlichkeitsmodelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden – ohne Bewusstsein, ohne Weltwissen, ohne Intention. Was tut GPT wirklich? GPT (Generative Pretrained Transformer) ist kein denkendes System, sondern ein Sprachvorhersagemodell. Es berechnet, welches Token (Wortbruchstück) mit höchster Wahrscheinlichkeit als nächstes kommen sollte – basierend auf dem Kontext vorheriger Tokens. ...

ELIZA war ein Papagei mit Regeln - GPT ein Chamäleon mit Wahrscheinlichkeiten. Doch beide bleiben symbolmanipulierende Maschinen ohne Verständnis.

🧠 Was ist „KI“ wirklich? Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ suggeriert Denkfähigkeit, Bewusstsein und Verstehen. Doch Modelle wie GPT sind lediglich statistische Mustervervollständiger – sie verstehen nichts. Statistik ≠ Denken GPT wählt das nächste Wort nicht, weil es passt, sondern weil es wahrscheinlich ist. Was dabei entsteht, ist sprachliche Oberfläche ohne Tiefe – überzeugend, aber leer. 🧩 ELIZA vs. GPT – Symbolmanipulation in großem Maßstab Sowohl ELIZA (1966) als auch GPT-4 (2023) basieren auf Symbolverarbeitung ohne Bedeutung. Die Illusion entsteht durch plausible Sprache – nicht durch Verständnis. ...