Diese Woche stritt halb Deutschland über ein Mindestalter für Social Media: 13 Jahre, fordert die Familienministerin. Mich hat aber eine ganz andere Idee aus demselben Bericht gepackt – das KI-Seepferdchen. Der Gedanke ist herrlich einfach. So wie du beim Seepferdchen im Schwimmbad erst mal lernst, den Kopf über Wasser zu halten, bevor es ins tiefe Becken geht, sollst du beim KI-Seepferdchen ein Grundgefühl für KI bekommen: Wie funktioniert das? Was kann sie? Und wo sind die Grenzen? Und da ist der Punkt, der mich nicht loslässt: Die ganze Debatte dreht sich um Verbote. Um Zäune. Aber ein Zaun hält dich nur vom Wasser fern – schwimmen lernst du dadurch nie. Die eigentliche Antwort heißt nicht fernhalten, sondern stark machen. Kommt dir bekannt vor? Genau das machen wir hier. Schritt für Schritt, ohne Vorwissen, mit echten Aha-Momenten. Im Grunde ist diese Community ein großes KI-Seepferdchen für Erwachsene. Jetzt bin ich neugierig: Was war DEIN erster Moment, in dem es bei KI „klick" gemacht hat – das erste Mal „Kopf über Wasser"? Schreib’s in die Kommentare. 👇

Ja, du. Stopp mal kurz das Scrollen. Frag jetzt sofort eine KI: „Wie viele R stecken im Wort Strawberry?" Ich warte. … Falsch geraten? Willkommen im Club. Genau dieselbe KI, die dir mühelos eine Differentialgleichung löst, verzählt sich bei drei Buchstaben. Kein Witz, kein Bug — und der Grund dahinter verändert für immer, wie du mit KI umgehst. In Folge 2 von „KI, aber wie?" kläre ich: 🍓 warum eine KI keine Buchstaben sieht, sondern in Bausteinen denkt 🧮 warum „leicht" und „schwer" für sie etwas völlig anderes heißen als für dich 🛠️ drei Hebel, mit denen du ihre Macken einfach umgehst (und nie wieder einer nackten Zahl blind vertraust) Und: meine KI-Stimme ADA ist auch dabei — sie behauptet steif und fest, sie könne bis drei zählen. 😏 👉 Reinhören: podcast.schieb.de Danach machst du den Strawberry-Test mit deinen Kollegen. Versprochen, du wirst der Schlauste im Raum sein. 😎 P.S.: Schon gehört? Dann ab in die Kommentare — wie viele R hat deine KI gezählt? https://podcast.schieb.de

Kurze Denksportaufgabe, bevor du weiterliest: Was ist der Unterschied zwischen dem besten Verteidigungswerkzeug der Welt und der gefährlichsten Cyberwaffe? Antwort: keiner. Und genau das hat diese Woche ein milliardenschweres KI-Modell aus dem Netz gefegt. Was passiert ist:Anthropic musste sein stärkstes Modell, Fable 5, drei Tage nach dem Launch wieder abschalten — auf Anordnung der US-Regierung. Der Vorwurf: Das Modell findet Sicherheitslücken in fremdem Code, und das sei eine potenzielle Cyberwaffe. Klingt erstmal logisch. Bis man genauer hinschaut. Der Twist:Den Stein ins Rollen brachte ausgerechnet Anthropics größter Investor — Amazon. Dessen Forscher fanden die Methode und trugen sie direkt in die Regierung. Doch eine der renommiertesten Sicherheitsexpertinnen der Welt, Katie Moussouris (sie baute das Bug-Bounty-Programm von Microsoft auf), hat sich den Bericht angesehen. Ihr Urteil: Das war kein Hack. Das war exakt das, was Verteidiger jeden Tag tun — ein Modell fragen, wo die Lücken sind, um sie zu schließen. Und hier wird es richtig spannend. In der IT-Sicherheit ist das Finden einer Schwachstelle EIN einziger Vorgang. Ob du sie danach reparierst oder ausnutzt, entscheidest du erst hinterher. Das Können dahinter ist identisch. Der stärkste Schutzschild und die schärfste Waffe sind nicht zwei Dinge. Sie sind dasselbe Ding. Die Regierung wollte das Schwert verbieten. Verboten hat sie den Schild. Warum dich das angeht:Wir lernen hier gerade alle, KI als Werkzeug zu nutzen. Und die eigentliche Lektion aus dieser Geschichte ist nicht „KI ist gefährlich". Sondern: Fähigkeit ist neutral. Derselbe Prompt, der einem Angreifer hilft, hilft auch dem Verteidiger. Dieselbe KI, die einen Betrüger schneller macht, macht dich schneller darin, Betrug zu erkennen. Wer KI verbietet, weil sie „zu viel kann", trifft am Ende zuerst die Guten. Die Bösen finden ihren Weg ohnehin — dieselbe Fähigkeit steckt längst in anderen, frei verfügbaren Modellen wie GPT-5.5, die fröhlich online bleiben.

Ich schreibe diesen Beitrag, weil ich zunehmend genervt bin, dass meine Prompts, die bisher sehr gute Ergebnisse erreicht haben, zunehmend schlechter von den Modellen umgesetzt werden, je neuer und "more advanced" diese sind. Jedenfalls ist das mein subjektiver Eindruck und ich wüsste gern von Euch Lesern, ob sich das mit Euren Erfahrungen deckt. Ein Beispiel: Bei Claude 4.8 mit hohem Aufwand macht das Modell immer wieder denselben Fehler in jedem neubegonnenen Chat, obwohl ich das mittlerweile auf alle möglichen Arten und Weisen im Hintergrund korrigiert habe. Resultat ist jedes Mal, dass ich immer wieder aufs Neue auf den Fehler hinweise, und immer wieder dieselben Entschuldigungen kommen, dass das nicht meine Schuld sei, sondern der Fehler bei Claude liegen würde, usw. usw. Und die Ratschläge zum Abstellen des Fehlers funktionieren auch bisher sämtlich nicht. Nutze ich Claude Sonnet 4.6, passiert der Fehler erst gar nicht. Kann das sein, bzw. warum ist das so? Ich gehe doch eigentlich davon aus, dass die neueren Modelle in allem leistungsfähiger sind. Bin auf Eure Erfahrungen und Beobachtungen gespannt. Beste Grüße, -Thomas Lienenbröker

Anthropic hat gestern Claude Fable 5 veröffentlicht, und das ist kein normales Update. Fable ist das erste öffentlich zugängliche Modell aus der neuen „Mythos"-Klasse – einer Stufe, die über Opus liegt. Bisher lief diese Technologie nur hinter verschlossenen Türen bei ausgewählten Sicherheitspartnern. Jetzt darfst du ran. Was kann das Ding? Fable 5 ist state of the art auf nahezu allen getesteten Benchmarks – Softwareentwicklung, Wissensarbeit, Bildverständnis, wissenschaftliche Forschung. Die entscheidende Eigenschaft: Je länger und komplexer eine Aufgabe ist, desto größer wird Fables Vorsprung gegenüber den anderen Modellen. Der eigentliche Sprung liegt im Durchhaltevermögen. In einer Agent-Umgebung wie Claude Code kann das Modell tagelang am Stück arbeiten: seinen Ansatz planen, den Fortschritt gegen das Ziel prüfen und seine Arbeit unterwegs nachbessern. Stripe hat in Tests in einer 50-Millionen-Zeilen-Ruby-Codebasis an einem Tag eine Migration durchgeführt, für die ein ganzes Team von Hand über zwei Monate gebraucht hätte. Besonders stark: das Sehen. Fable 5 ist das neue State-of-the-Art-Modell für Aufgaben mit Bildverständnis. Es kann präzise Zahlen aus detaillierten wissenschaftlichen Grafiken ziehen und den Quellcode einer Web-App allein aus Screenshots rekonstruieren. Für dich heißt das konkret: Diagramme, Tabellen und Charts in PDFs werden zuverlässig gelesen – Gold wert bei Finanz-, Analyse- oder Vertragsunterlagen. Als Spielerei am Rande: Fable hat Pokémon FireRed komplett durchgespielt – nur mit den rohen Bildschirmbildern, ohne Karten oder Navigationshilfen. Wann setzt du es ein – und wann nicht? Hier liegt der Knackpunkt. Fable ist nicht für jeden Handgriff gedacht. Die Faustregel von Anthropic ist klar: Fable ist für die ambitioniertesten, asynchronen Aufgaben – große Projekte, die das Modell selbstständig zerlegen, recherchieren, erstellen und über längere Zeiträume selbst überprüfen soll. Opus eignet sich besser für die schnellere, synchrone Zusammenarbeit an komplexen Aufgaben.