Am Wochenende ging eine Meldung durch die Netzgemeinde, die ich hier nicht als News weiterreichen will. Ich will, dass du zwei Minuten investierst. Kurz, was passiert ist: Über eine einzige Google-Suche waren hunderte fremde Unterhaltungen mit der KI Claude lesbar. Darunter ein Krypto-Wallet mit Zugangsschlüssel, API-Keys, Lebensläufe mit Wohnadresse. Und geteilte Claude-Chats zeigen den Vornamen dessen, der geteilt hat. Wichtig, damit hier keine Panik entsteht: Private Chats waren nicht betroffen. Sichtbar wurde nur, was jemand selbst über einen Teilen-Link veröffentlicht hatte. Und genau da liegt der Denkfehler, den fast alle machen – ich eingeschlossen. Wir behandeln so einen Link wie eine Nachricht. „Guck mal, was die KI da ausgespuckt hat." Man schickt das rüber, der andere liest es, fertig. Fühlt sich an wie WhatsApp. Ist es aber nicht. Ein Teilen-Link erzeugt eine öffentliche Webseite. Ohne Passwort, ohne Ablaufdatum. Sie bleibt online, bis du sie aktiv löschst. Auch nach Jahren. Auch wenn du den Chat längst vergessen hast. Dein Auftrag für heute: Öffne in Claude: Einstellungen → Privacy → Shared Chats. Bei ChatGPT: Einstellungen → Datenkontrollen → Geteilte Links. Bei Gemini findest du es unter deinen Freigaben. Dort steht eine Liste. Die meisten Menschen haben sie noch nie geöffnet. Geh sie durch. Alles, was nicht bewusst öffentlich sein soll, löschst du. Das dauert wirklich nur zwei Minuten – und es ist der einzige Schritt, der zählt. Bei Google um Löschung bitten bringt nichts, solange die Seite noch erreichbar ist. Bei Claude bitte auch die geteilten Artefakte prüfen, die stehen in einer eigenen Liste. Und jetzt der Teil, für den es diese Community gibt: Schreib in die Kommentare, wie viele Links in deiner Liste standen. Nur die Zahl, keine Details. Ich mache den Anfang: 27 Ich frage das nicht aus Neugier. Ich frage, weil ich vermute, dass die meisten hier eine zweistellige Zahl finden werden – und weil es leichter fällt, ehrlich zu sein, wenn jemand vorangeht. Wer seine Zahl liest, denkt beim nächsten Mal vor dem Klick nach. Das ist der ganze Trick.

Hi zusammen, heute Nacht ist etwas passiert, das ihr diese Woche überall lesen werdet – und ich möchte euch vorher kurz einordnen, was davon für euch praktisch relevant ist. Denn das ist weniger, als die Schlagzeilen suggerieren. Aber das, was übrig bleibt, ist wichtig. Was passiert ist Moonshot AI aus China hat die Gewichte von Kimi K3 veröffentlicht. 2,8 Billionen Parameter, eine Million Token Kontext. In den unabhängigen Ranglisten landet das Modell weltweit unter den Top 3 – geschlagen nur von den absoluten Spitzenmodellen aus den USA. Es ist das stärkste offene Modell, das je erschienen ist. „Open Weight" heißt: Jeder darf die Gewichte herunterladen und selbst betreiben. Kein Anbieter dazwischen, kein Türsteher. Klingt nach dem Ende aller Abos, oder? Der Haken Die Gewichte belegen rund 1,4 Terabyte. Wer sie selbst betreiben will, braucht ungefähr hundert Hochleistungs-GPUs. Das ist kein Rechner unterm Schreibtisch, das ist ein Rechenzentrum. Bleibt die Schnittstelle. Die kostet 3 Dollar pro Million eingehender Token und 15 Dollar pro Million ausgehender. Premium-Preisklasse. K3 ist kostenlos wie eine Autobahn kostenlos ist. Du brauchst halt ein Auto. Und wer verkauft die Autos? Kurzer Blick hinter die Kulissen, weil ich das erhellend finde: Vergangenen Freitag haben 25 US-Unternehmen einen offenen Brief nach Washington geschickt – bloß keine Beschränkungen für offene Modelle. Unterschrieben haben Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Dell, Palantir. Nicht unterschrieben haben OpenAI, Anthropic und Google. Kein Zufall. Offene Modelle machen die Modellebene austauschbar – und verschieben das Geld eine Etage tiefer: auf Chips, Cloud, Rechenzentren. Genau dorthin, wo die Unterzeichner verdienen. Wer keine Modelle verkauft, sondern die Maschinen darunter, hat ein handfestes Interesse daran, dass Modelle billig werden. Das macht offene Modelle nicht schlecht. Aber es erklärt, warum die Begeisterung ausgerechnet von dort kommt. Was für dich wirklich drin ist Zwei Dinge, und die sind konkret:

Heute gibt es große News aus der KI-Welt – und die betreffen uns in Europa direkt. Microsoft und das französische KI-Unternehmen Mistral haben ihre Partnerschaft massiv ausgebaut. Ein Deal im Milliardenbereich. Das Spannende daran: Diesmal läuft es andersrum. Microsoft mietet sich bei Mistral ein – und nutzt deren europäische GPU-Infrastruktur mit Tausenden NVIDIA-Chips, um die Cloud-Nachfrage in Europa zu bedienen. Im Gegenzug wandern Mistrals Modelle in Microsofts KI-Plattformen. Warum das bemerkenswert ist? Microsoft hat OpenAI groß gemacht – über 13 Milliarden Dollar investiert. Jetzt verteilt der Konzern das Risiko: erst Anthropic für den Copilot, jetzt Mistral für Europa. Wer sein Geschäft auf einen einzigen KI-Partner baut, macht sich erpressbar. Das hat Satya Nadella verstanden. Für uns in Europa heißt das: Mistral bekommt Kapital, Rechenpower und Zugang zu Millionen Unternehmen. Behörden und regulierte Branchen können die Modelle künftig sogar komplett offline betreiben, in physisch isolierten Systemen. Das Zauberwort: Souveränität. Meine Einordnung: Souveränität am Arm von Microsoft bleibt ein Spannungsfeld – europäische Modelle, ja, aber Plattform und Vertrieb liegen in Redmond. Trotzdem ein Riesenschritt für die europäische KI. Kapital und Distribution waren immer ihre Achillesferse. Genau das ändert sich jetzt. Kleiner Bonus, weil ihr auf dem Teaserbild einen Hahn seht: Der Hahn ist das Symbol Frankreichs – wegen eines antiken Wortspiels. Lateinisch „gallus“ heißt beides: „Hahn“ und „Gallier“. Die Franzosen haben aus dem römischen Spott ein stolzes Wappentier gemacht: klein, laut, furchtlos – legt sich auch mit deutlich größeren Gegnern an. Passt gerade ziemlich gut zu Mistral, oder? Jetzt seid ihr dran: Nutzt ihr schon europäische KI-Modelle wie Mistral – oder setzt ihr komplett auf die US-Anbieter? Schreibt es in die Kommentare 👇

Kurz vorweg, weil es zeitkritisch ist: Wenn du ein öffentliches Instagram-Konto hast, kann seit dieser Woche jeder aus deinen Fotos KI-Bilder bauen lassen. Standardmäßig. Ohne dich zu fragen. Ohne dir Bescheid zu geben. Was passiert ist Meta hat einen eigenen KI-Bildgenerator gestartet: Muse Image. Der Trick daran: Man kann in einem KI-Auftrag ein öffentliches Instagram-Profil per @-Zeichen markieren – so wie man jemanden in einem Kommentar erwähnt. Die KI zieht sich dann alles, was dort öffentlich sichtbar ist: Fotos, Reels, sogar Original-Töne. Und baut daraus ein neues Motiv. Ein Satz, ein markiertes Profil, ein paar Sekunden. Fertig. Kein Können nötig, kein Aufwand. Meta bewirbt das Modell mit dem Satz, es „kennt deine Welt". Genau das ist der strategische Punkt: OpenAI und Google kennen deine Freunde, deine Nachbarschaft, dein Gesicht nicht. Meta schon – aus Milliarden öffentlicher Fotos. Dieser soziale Graph ist Metas einziger echter Vorsprung im KI-Rennen, und den spielt der Konzern jetzt aus. Warum das mehr Leute trifft, als du denkst Nicht die Promis sind das Thema. Sondern: Creator, Coaches, Fotografen, Musikerinnen, Vereine, kleine Läden – alle, die ihr Profil bewusst offen halten, um gefunden zu werden. Genau die sind jetzt automatisch im Pool. Beispiel: Du hast als Fotografin Porträts öffentlich stehen, damit Kunden deinen Stil sehen. Jemand markiert dein Profil – und plötzlich existiert ein Bild, das aussieht wie deine Arbeit, aber nie durch deine Kamera gegangen ist. Die Lösung: 2 Minuten in den Einstellungen Du musst dein Konto nicht auf privat stellen. Es gibt einen eigenen Schalter: 1. Instagram-App öffnen → auf dein Profil 2. Oben rechts das Menü (drei Striche) → „Einstellungen und Aktivität" 3. Runterscrollen zu „Teilen und wiederverwenden" 4. Dort die Schalter deaktivieren – meist getrennt für Beiträge, Reels und Original-Audio Sinngemäß steht da: „Erlaube anderen, mit deinen Inhalten über Meta AI kreativ zu werden." Genau das schaltest du weg.

Diese Frage stellst du dir gerade bei jedem KI-Bild, jedem Voiceover, jedem Text? Willkommen im Club. Der AI Act ist da, und ab dem 2. August 2026 wird's ernst. Das Problem: Überall liest du etwas anderes. Bußgelder bis 15 Mio. Euro geistern durch die Feeds. Und niemand sagt dir klar, was für dich eigentlich gilt. Die gute Nachricht: Es ist viel entspannter, als es klingt. Du musst nicht jedes Bild und jeden Satz labeln. Entscheidend ist am Ende nur eine Frage: 👉 Könnte man den Inhalt mit der Realität verwechseln? Fotorealistisch und täuschend echt? → kennzeichnen. 👉 Offensichtlich Kunst, Comic, Fantasie? → in aller Regel frei. Und für alles dazwischen – die Graubereiche, in denen die meisten ins Schwitzen kommen – gibt's eine klare Entscheidungshilfe. Genau das habe ich in einen kompakten Kurs gepackt. In unter einem Tag hast du Klarheit für Text, Bild, Video, Audio und Stimme. Praxisnah, mit echten Alltagsbeispielen, ganz ohne Juristendeutsch. Drin ist alles, was du brauchst: 🎬 35-Minuten-Videokurs 📘 E-Book zum Nachschlagen (PDF) ✅ 7 Checklisten für jede Situation 🗺️ Entscheidungsbaum-Poster für den Schreibtisch 🌐 Nachlese-Website – lebenslanger Zugriff Einmal 69 €, kein Abo, 14 Tage Geld-zurück-Garantie. Und wenn du erst mal reinschnuppern willst: Es gibt eine Gratis-Checkliste, mit der du in 60 Sekunden weißt, ob dein Inhalt ein Label braucht. Schluss mit dem Rätselraten. 👇 🔗 https://kurse.schieb.de/pages/ai-act?utm_campaign=skool Welche KI-Inhalte machen dir bei der Kennzeichnung am meisten Kopfzerbrechen? Schreib's in die Kommentare – ich antworte. 👇