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Fabrik der Pseudostudien: KI produziert Fake-Forschung im Akkord

Die Wissenschaft steht eigentlich für Fakten, Beweise, Transparenz. Doch was passiert, wenn Künstliche Intelligenz plötzlich massenweise Studien schreibt – inklusive erfundener Zitate, nicht existierender Autor:innen und gefälschter Quellen? Genau das wird derzeit Realität.

Die sogenannte „Papermill“-Industrie nutzt KI-Modelle, um in Windeseile wissenschaftlich aussehende Texte zu generieren. Ziel: Publikationen um jeden Preis – für Karrieren, Fördergelder oder schlicht Reputationsgewinn. Das Problem: Viele dieser Fake-Arbeiten schaffen es tatsächlich in Fachjournale. Und mit jeder Veröffentlichung wird der wissenschaftliche Diskurs ein kleines Stückchen toxischer.

Die Folge? Vertrauen schwindet. Wenn selbst Forschende beginnen, an der Echtheit von Studien zu zweifeln, wird aus der KI-Hilfe ein Glaubwürdigkeits-GAU.

Ironischerweise ist die Lösung vielleicht ebenfalls KI – zur Erkennung von Fakes. Doch wie viel Vertrauen kann ein Algorithmus retten, wenn der andere es zerstört hat?

Klingt verrückt? Willkommen in der neuen Normalität.

Amazon AGI Labs chief defends his reverse acquihire

Wenn ein Start-up verkauft wird, nennt man das „Exit“. Wenn es von einem Tech-Giganten geschluckt wird, „Acquihire“. Und wenn jemand sein eigenes Team auflöst, um bei Amazon weiterzuforschen? Willkommen beim „Reverse Acquihire“.

David Luan, Ex-CEO von Adept, hat genau das getan. Statt seine Firma teuer zu verkaufen, wechselte er samt Team direkt zu Amazon – nicht als Deal-Stratege, sondern als Visionär. Seine Mission: AGI, also Artificial General Intelligence – die Art von KI, die nicht nur eins kann, sondern (theoretisch) alles.

Klingt nach Science-Fiction? Vielleicht. Aber Amazon meint es ernst. Luan will lieber als Forscher in Erinnerung bleiben als als Finanzjongleur. Doch kann man in einem Konzern, der Alexa auf Einkaufstour schickt, wirklich frei forschen?

Oder ist das nächste große KI-Durchbruchprojekt längst kein Labor mehr, sondern ein Logistikzentrum mit Cloud-Anschluss?

Ob das gutgeht? Das entscheidet nicht nur die Technik.

OpenAI warnt vor SPVs und anderen „unerlaubten“ Investments

SPVs – das klingt wie ein neuer Elektro-Scooter, steht aber für „Special Purpose Vehicles“ – Finanzvehikel, mit denen Investoren sich Anteile an begehrten Start-ups sichern, ohne direkt mit dem Unternehmen zu verhandeln. Klingt clever? OpenAI findet: eher gefährlich.

Das Unternehmen warnt nun öffentlich vor solchen indirekten Beteiligungen. Der Grund: Nebenwirkungen wie Kontrollverlust, Missbrauch des Namens und unklare Eigentümerstrukturen. In Zeiten, in denen KI als das neue Öl gilt, will man offenbar nicht, dass jeder mit einem Kanister vorbeikommt.

Doch der Streit um SPVs ist mehr als ein Finanzthema – er zeigt, wie engethisch die Grenzen verlaufen, wenn Milliarden fließen und Technologien unsere Zukunft formen. Wer darf KI besitzen? Wer entscheidet, wo die Reise hingeht?

Und wie viel Kontrolle bleibt den Entwickler:innen, wenn das Kapital schneller wächst als der Code?

Klingt verrückt? Willkommen in der neuen Normalität.

Politiker wollen Klagen gegen KI-Firmen verbieten – ernsthaft?

Colorado, USA: Dort wird ein Gesetz diskutiert, das es Bürger:innen verbieten würde, KI-Unternehmen zu verklagen – selbst wenn diese Persönlichkeitsrechte verletzen oder Schaden anrichten.

Klingt wie aus einer Netflix-Dystopie, ist aber Realität. Die Begründung? Man wolle Innovation schützen. Doch statt Schutz entsteht eine Art digitale Immunität für Unternehmen, die Algorithmen mit weitreichenden Folgen entwickeln – oft ohne Transparenz oder Rechenschaft.

Die Kritik ist laut: Bürgerrechtler:innen warnen vor einem „Freifahrtschein für Missbrauch“. Denn was passiert, wenn ein KI-System diskriminiert, lügt oder Entscheidungen trifft, die Menschenleben beeinflussen – und niemand haftet?

Vielleicht sollten wir uns weniger fragen, ob KI moralisch handelt – sondern ob wir es überhaupt noch dürfen, sie dafür zur Rechenschaft zu ziehen.

Ob das gutgeht? Das entscheidet nicht nur die Technik.

Die Bahn, der Preis und die KI im Hintergrund

Die Deutsche Bahn hat ein Problem – oder gleich mehrere. Verspätungen, hohe Preise, sinkende Fahrgastzahlen. Doch hinter der Debatte um Ticketkosten verbirgt sich auch ein digitaler Aspekt: Die Preismodelle der Bahn werden zunehmend von Algorithmen gesteuert.

Wie bei Fluglinien wird dynamisch berechnet, wie viel ein Ticket kosten soll – je nach Nachfrage, Uhrzeit, Strecke. Klingt effizient, führt aber dazu, dass viele Menschen einfach aussteigen – im wörtlichen wie im übertragenen Sinn. Denn wenn der Preis für die Zugfahrt höher ist als für den Mietwagen, verliert der Klimaschutz gegen die Kaltschnäuzigkeit des Algorithmus.

Die Statistik der Woche zeigt: Preisgestaltung beeinflusst Mobilitätsverhalten messbar. Und KI spielt dabei eine immer größere Rolle. Nur: Wer programmiert eigentlich den Algorithmus, der entscheidet, ob wir uns Bahnfahren noch leisten können?

Klingt verrückt? Willkommen in der neuen Normalität.

Platzt die KI-Blase – oder blubbert sie einfach weiter?

Die Aktienkurse großer Tech-Konzerne sinken – und mit ihnen die Hoffnung auf das ganz große KI-Gold. Analyst:innen warnen: Wenn der Hype um generative KI abebbt, könnte die Blase platzen. Und das nicht leise, sondern mit Börsenbeben.

Die Parallelen zur Dotcom-Blase sind auffällig. Damals wie heute: große Versprechen, wenig Gewinnmodelle, Milliardeninvestitionen in Ideen, die sich erst noch beweisen müssen. Doch diesmal geht es nicht nur um Websites, sondern um Systeme, die Sprache, Bilder, Entscheidungen erzeugen.

Was, wenn sich herausstellt, dass viele KI-Modelle eher Show als Substanz sind? Und was, wenn die nächste große Revolution gar nicht aus dem Silicon Valley kommt – sondern aus einer Garage in Ghana?

Ob das gutgeht? Das entscheidet nicht nur die Technik.