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KI-Update kompakt: Google I/O-Fazit, Anthropic, Nvidia, Gehirn und KI-Parallelen · KI-Update – ein heise-Podcast

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  Speaker 4: Das KI
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  Speaker 0: Update,
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  Speaker 4: ein Heise-Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
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  Speaker 1: Ich bin Marco Pauli und dies sind heute unter anderem unsere Themen – Ein Fazit der Google
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  Speaker 1: I.O.,
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  Speaker 1: schwarze Zahlen bei Anthropic, NVIDIA im KI Rausch und Parallelen zwischen Gehirn & KI.
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  Speaker 1: Vor wenigen Tagen ist die Entwicklerkonferenz von Google, die Google
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  Speaker 1: I.O.,
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  Speaker 1: in Kalifornien zu Ende gegangen.
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  Speaker 1: Heiser Redakteur Malte Kirchner ist gerade von dort zurückgekehrt – wie lautet denn eigentlich dein Fazit der Google
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  Speaker 1: I.-O.?
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  Speaker 2: Ja ich war davon beeindruckt dass der KI-Hype den wir jetzt an den letzten Jahren gesehen haben überhaupt nicht abgebremst ist.
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  Speaker 2: also diese IO stand alleine im Zeichen der KI.
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  Speaker 2: Einige hatten sich gefragt, ob Google vielleicht dann doch noch irgendwie Hardware zeigen könnte oder auf andere Funktionen von Endword eingeht.
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  Speaker 2: Aber Robachter sagten auch so intensiv wie dieses Jahr war es selbst in den letzten Jahren nicht.
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  Speaker 2: Es gab gar kein anderes Thema als KI.
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  Speaker 1: Das hängt vielleicht ja auch damit zusammen dass Google ab jetzt auch mit KI Geld verdienen möchte.
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  Speaker 1: können die mir vorstellen und das offenbar gar nicht so wenig.
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  Speaker 1: Wie soll das aussehen?
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  Speaker 1: Und werden das überhaupt alle bezahlen können, wer wird das bezahlen?
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  Speaker 2: Ja.
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  Speaker 2: Das ist ja eine ganz kitzelige Frage weil wir ja insgesamt in der KI-Industrie sehen dass ja noch sehr viel mit Wageneskapital gearbeitet wird und dass man erstmal Reichweite aufbauen möchte bevor man anfängt mal darüber nachzudenken wie das Ganze bezahlt wird.
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  Speaker 2: und wir sehen auch dass Google da auch vorsichtig an das thema herangeht aber schon eben durchschimmert dass sie doch eine sehr klare unentschiedene Strategie jetzt entwickelt.
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  Speaker 2: haben wir sie jetzt nach zehn Jahren.
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  Speaker 2: Google Chef Sunder Pichai, der sagte das wäre jetzt ja so genau zehn Jahre nachdem google damals gesagt hat Jetzt ist AI First dass Sie jetzt in dieser nächsten Dekade jetzt schauen wollen wie sie Geld verdienen.
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  Speaker 2: und wir sehen eine klare Unterscheidung zum Beispiel zwischen agentischer KI die jetzt zu den Infokus rückt Die teuer wird Und den KI Funktionen die wir So zb auch als Privatnutzer unserem Alltag nutzen.
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  Speaker 2: also da kommt jetzt Wahrscheinlich nicht so die große Kostenwelle zumindest vorerst auf uns zu, aber sehr viel was jetzt gerade an Zukunftstechnologie kommt das wird teuer werden.
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  Speaker 1: Und was heißt genau teuer?
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  Speaker 1: Wer jetzt ein KI-Agent nutzt, was bedeutet das für den oder diejenige?
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  Speaker 2: Google hat da jetzt einen neuen Tarif eingeführt.
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  Speaker 2: sie hatten letztes Jahr ja schon ein Ultratarif für zweihundertfünfzig US Dollar eingefürt.
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  Speaker 2: der war aber wirklich für die absoluten Hardcore Nutzer.
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  Speaker 2: und jetzt haben Sie eine weitere Zwischenstufe da eingebaut für einhundert US-Dollar.
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  Speaker 2: Und da sehen wir dann, dass diese Stufe für jene gedacht ist die zum Beispiel im Unternehmenskontext KI verwenden und mit einem Konsumentarif diesen zwanzig Euro Tarifen, die wir bislang kennen schnell in ihre Grenzen kommen.
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  Speaker 2: und für agentische KI viele neue Funktionen, die dort vorgestellt wurden z.B.
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  Speaker 2: Google Spark das es auch so einen KI Agent der vierundzwanzig sieben für uns für eine zur Verfügung steht.
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  Speaker 2: Da braucht man eigentlich schon fast zwingt diesen neuen ultra Tarif.
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  Speaker 2: also dort wird es dann schon teuer wenn man das nutzen möchte.
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  Speaker 1: Google hat auf der I.O die Universal Card vorgestellt, eine Art Händler übergreifender virtueller Google Einkaufswagen könnte man ihn vielleicht nennen mit dem das Unternehmen offenbar bei jedem Einkauf den man da zukünftig tätig mitverdienen möchte ja kannst du vielleicht skizzieren wie das funktionieren soll und wird man als zukünftiger Online Shopper unweigerlich zu einer weiteren Google Kassel gebeten?
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  Speaker 2: Ja, die Kasse in dem Sinne wird sich uns gar nicht so aufdrängen sondern Google drängt sich da eher den Händlern auf dass sie vielleicht später gar keine Wahl mehr haben ob Sie jetzt dann das nutzen oder nicht.
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  Speaker 2: Also sie machen das was wir bei Big Tech ja immer wieder sehen... Die Dienste, wo man sehr stark ist nutzt und weiterentwickelt und bündelt.
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  Speaker 2: Und das ist auch bei diesem Universal Card der Fall.
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  Speaker 2: da sind dann die Google Suche ist da involviert YouTube Gmail alles ist da drin.
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  Speaker 2: Man soll so die Vorstellung von Google halt letztendlich in diesem einheitlichen Warenkorb landen der für Nutzer attraktiv ist weil er zum Beispiel auch agentische Funktionen bietet dass man sagt ich möchte für das Paar Schuhe nur so und so viel Euro ausgeben.
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  Speaker 2: Und der Agent sucht dann halt solange, auch über einen Zeitraum also jetzt nicht nur im Moment sondern man kann ihn über Tage laufen lassen bis er ein günstiges Angebot gefunden hat bei irgendeinem Händler und bestellt es dann.
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  Speaker 2: Durch diesen einhaltlichen Einkaufswagen habe ich dann auch nicht die Mühe dass ich mich dann bei verschiedenen Händlern registrieren lassen muss.
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  Speaker 2: oder diese Frage auch traue ich denen mit den Daten.
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  Speaker 2: da ist sozusagen Google dem Mittler.
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  Speaker 2: Aber natürlich, wir werden dann ein ganzes Stück weit abhängiger von Google wenn sich das wirklich durchsetzt.
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  Speaker 1: Wow!
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  Speaker 1: Das klingt ja aber auch nach dem echten Ende vom Einzelhandel da draußen auf der Straße oder?
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  Speaker 2: Das lässt sich tatsächlich im Moment noch ganz schwer abschätzen, welche weitreichenden Folgen das hat.
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  Speaker 2: Aber wenn sich das durchsetzt dann sehen wir da tatsächlich etwas was ja so mit Amazon ja auch schon teilweise passiert.
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  Speaker 2: Amazon mit seinem Marketplace ist ja auch ein sehr starker Player und wir berichten immer wieder über die negativen Auswirkungen, denn das hat gerade auf kleinere Händler die Abhängigkeiten also es kommt Vorgewinnen auf der Nutzerseite aber erhebliche Abhängigkeit Beeinflussungen auf der anderen Seite und wenn Google mit Google ein weiterer Riese da reinkommt, dann wäre das natürlich ein erheblicher Eingriff.
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  Speaker 2: Ich denke es hat auch damit zu tun dass Google sehr stark auf diese Shopping Strategie setzt weil sie auf der andern Seite auch befürchten dass ihr Werbelgeschäft ihr klassisches mit Websites in Zukunft nachlassen wird.
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  Speaker 2: Weil Sie ja auch eine Erweiterung der Google Suche gezeigt haben die ja zum Ergebnis hat dass die Leute gar nicht mehr auf Websites gehen sondern im besten Fall das gesuchte dann schon in der Suche selber durch KI zusammengefasst vorfinden.
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  Speaker 2: Und Google, wissen wir alle hat ja immer kräftig Geld damit verdient dass die Leute auf Websites gegangen sind weil dort die Anzeigen dann angezeigt wurden.
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  Speaker 1: Vielen Dank Malte
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  Speaker 2: Sehr gerne.
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  Speaker 1: Und apropos Geld verdienen, das KI-Unternehmen Anthropic steht vor seinem ersten profitablen Quartal.
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  Speaker 1: Laut dem WallStreetJournal erwartet das Unternehmen im zweiten Quartall einen operativen Gewinn von fünfhundertneunenfünfzig Millionen Dollar bei einem Umsatz von zehn Komma neun Milliarden Dollar – das entspricht einem Umsatssprung von einhundertdreißig Prozent gegenüber den Vorquartals.
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  Speaker 1: Max Schreiner vom The Decoder ordnet das rasante Wachstum ein!
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  Speaker 0: Anthropic wächst schneller als Zoom während der Pandemie oder Google und Facebook vor ihren Börsengängen.
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  Speaker 0: Noch im vergangenen Sommer hatte das Unternehmen Investoren mitgeteilt, vor den Jahr- und Zwanzigkeinjahres zu erwarten.
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  Speaker 0: Hauptbetreiber für das aktuelle Wachstum ist das Programmierwerkzeug Cloud Code.
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  Speaker 0: Unternehmen weltweit setzen solche Tools seit Jahresbeginn massenhaft ein.
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  Speaker 0: Dazu verbrauchen die zugrunde liegenden Reasoning Modelle deutlich mehr Tokens als ihre Vorgänge.
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  Speaker 0: Parallel zur steigenden Nutzung wird KI-Verkunden in den letzten Monaten auch teurer.
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  Speaker 0: Anthropics neuste Spitzenmodell Opus für Punkt sieben kostet pro Token zwar gleich wie der Vorgänger, allerdings nutzt das Modell einen neuen Tokenizer.
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  Speaker 0: Das ist die Software, die Texte und einzelne Einleiten zerlegt bevor das KI-Modell ihn verarbeitet.
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  Speaker 0: Dieser neue Tokenizer erzeugt für denselben Text bis zu siebenvierzig Prozent mehr solcher Einheiten.
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  Speaker 0: in der Praxis, bedeutet das, dass laut einer Auswertung Mehrkosten von bis zur siebenzwanzig Prozent für die gleiche Eingabe entstehen können.
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  Speaker 0: Auch Konkurrent Open AI verfolgt eine ähnliche Strategie – beim neuen GBD-Fünf Punkt Fünf haben sich die Listenpreise gegenüber dem Vorgänger verdoppelt!
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  Speaker 0: Auf der Kostenseite steigert Anthropic dazu, seine Effizienz.
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  Speaker 0: im ersten Quartal gab das Unternehmen noch seventy-fünf Cent pro eingenommenen Dollar für Rechenleistung aus.
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  Speaker 0: Im laufenden Quartall soll es dann bei knapp sechsundfünftig Cent sein.
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  Speaker 0: Anders als OpenAI setzt Anthropic vorwiegend auf günstiger Chips von Google und Amazon und muss eben kein großes Konsumentengeschäft mit gratis Nutzen finanzieren sowie OpenAI das tut.
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  Speaker 0: Allerdings ist unklar welche Bilanzierungsmethoden genau verwendet, das Unternehmen unterliegt als nicht börsenotiertes Unternehmen natürlich noch nicht den strengen Berichtspflichten öffentlicher Gesellschaften.
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  Speaker 0: Zudem zählt Anthropic Verkäufe über Cloud Partner als eigenen Umsatz während Open AI das wiederum nicht
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  Speaker 0: tut.".
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  Speaker 0: Das erschwert natürlich direkte Vergleiche zwischen den beiden Konkurrenten.
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  Speaker 0: aktuell sieht es allerdings so aus, als sei Anthropic das erste KI-Labor dass zumindest für ein Quartal schwarze Zahlen schreibt.
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  Speaker 1: Google und OpenAI wollen künftig ihre KI-Inhalte mit dem Wasserzeichen SynthID und dem Metadatenstandard Content Credentials kennzeichnen.
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  Speaker 1: Damit setzen erstmals zwei große Anbieter auf das selbe System, ein Schritt möglicherweise in Richtung eines branchenweiten Standards.
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  Speaker 1: Da es immer schwerer zu erkennen ist ob Textbild-, Video oder Audio von einem Menschen oder einer Maschine stammen sucht die Branche schon länger nach einer Lösung um die Herkunft klar zu markieren.
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  Speaker 1: Metadaten allein reichen dafür nicht aus, da sie sich leicht entfernen lassen.
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  Speaker 1: Wasserzeichen dagegen werden direkt in das Medium eingebettet und sind für das menschliche Auge unsichtbar.
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  Speaker 1: Bei Bildern etwa können Maschinen aber die Markierung auslesen.
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  Speaker 1: Ab August, zwanzigundzwanzig verlangt der EUA EYE Act dass KI-Inhalte in Europa klage kennzeichnet sein müssen.
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  Speaker 1: bei verstößen drohen hohe Strafen.
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  Speaker 1: Für die Prüfung durch Nutzende gibt es allerdings noch keine einheitliche Lösung.
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  Speaker 1: Wer also wissen will, ob etwas von einer KI erstellt wurde muss den Inhalt bei verschiedenen Tools hochladen Denn viele Anbieter können nur die Wasserzeichen und Metadaten ihrer eigenen KI-Produkte auslesen.
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  Speaker 1: Der Chiphersteller NVIDIA schwimmt dank weiter anhaltendem KI-Boom im Geld und richtet sich konsequent auf Großkunden und Anleger aus.
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  Speaker 1: Für Gamingfans bedeutet das allerdings nichts Gutes, die GeForce-Sparte taucht im Quartalsbericht nicht mehr eigenständig auf und verliert damit sichtbar an Bedeutung im Konzern – Marc Mantel berichtet.
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  Speaker 4: Enviders Rekordfahrt geht weiter!
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  Speaker 4: Was zweiundachtzig Milliarden US-Dollar die Firma im vergangenen Quartal umgesetzt?
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  Speaker 4: Gut, der U.S.-Dollarverbuchte NVIDIA als Netto gewinnt.
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  Speaker 4: Bemerkenswert ist NVIDia's neue Umsatzaufschlüsselung.
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  Speaker 4: Die segmented Gaming und professionelle Visualisierung verschwinden.
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  Speaker 4: Sie sind jetzt mit allerlei anderen Produktkategorien im Feld Edge Computing zusammengefasst.
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  Speaker 4: Dadurch lässt sich kaum noch sagen wie viel Geld schief aus Grafikkarten oder Workstage-Modelle einbringen – sie sind für NVIDI bedeutungslos geworden!
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  Speaker 4: Dirobrick Data Center unterteilt NVIDA in Hyperscale sowie AI Clouds, Industrial & Enterprise.
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  Speaker 4: Hyperscale umfasst Verkäufer an AWS, Google, Meta, Microsoft und andere Hyperscaler.
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  Speaker 4: Auf die zweite Gruppe entfällt der restliche Serverumsatz.
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  Speaker 4: Aktuell sind beide Gruppen mit ihr gut sieben Dressig Milliarden US-Dollar Umsatz gleich groß.
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  Speaker 1: Danke Marc!
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  Speaker 1: Seit nineteenhundertsechsenvierzig versuchen Mathematiker das sogenannte Planar Unit Distance Problem zu lösen – eines der bekanntesten Probleme, die der Mathematika Paul R. Dösch formuliert hat.
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  Speaker 1: Es geht da um die Frage, wie viele Punktpaare auf einer Fläche genau den gleichen Abstand zueinander haben können.
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  Speaker 1: Lange galt die Annahme dass ein Quadratgitter die beste Anordnung dafür sei.
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  Speaker 1: Eine interne KI von OpenAI hat diese Vermutung nun laut dem Unternehmen selbst widerlegt.
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  Speaker 1: Das Reasoning-Modell zeigte das es Anordnungen mit noch mehr gleich weit entfernten Punktparen gibt.
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  Speaker 1: Besonders bemerkenswert ist dabei der Lösungsweg.
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  Speaker 1: Die KI bediente sich nämlich bei einem ganz anderen Mathematikbereich, der algebraischen Zahlentheorie.
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  Speaker 1: Diese arbeitet mit deutlich exotischeren Zahlenbereichen als die Geometrie.
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  Speaker 1: Damit fand die KI raffiniertere Bausteine um das Problem zu lösen.
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  Speaker 1: Mehrere Fachleute haben den Beweis geprüft und für korrekt befunden.
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  Speaker 1: Sie weisen jedoch darauf hin dass die KI auf bereits bekannte Ideen anderer Mathematiker aufgebaut hat.
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  Speaker 1: Die Lösung könnte aber durchaus praktisch nutzen haben.
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  Speaker 1: Die optimale Anordnung von Punkten im Raum spielt bei Satelliten, Mobilfunkmasten oder WLAN-Routern eine wichtige Rolle – vor allem aber zeigt der Fall dass KI künftig stärker in der mathematischen Grundlagenforschung mitwirken könnte.
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  Speaker 1: Nach der Bekanntgabe der regionalen Sieger des Commonwealth Kurzgeschichtenpreises äußern Leser Zweifel an einer der Geschichten.
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  Speaker 1: Die Vermutung lautet, dass der Text The Serpent in the Grove des Autors Jamia Nasir zumindest teilweise von einer KI erstellt wurde.
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  Speaker 1: Der britische Verlag Granta veröffentlichte die Geschichte online.
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  Speaker 1: In sozialen Medien entstanden daraufhin Diskussionen über typische KI-Formulierungen.
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  Speaker 1: Aufgefallen sind unter anderem eine übermäßige Verwendung von Vergleichen und ungewöhnliche Redewendungen.
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  Speaker 1: Zudem enthielt der Text-Kontrastformulierung nach dem Muster nicht X, sondern Y die als typische stilistische Merkmale KI generierter Texte gelten.
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  Speaker 1: Herausgeberin Sigrid Rausing legte den Text im Sprachmodell Claude vor.
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  Speaker 1: Dieses bewertete den Text als wahrscheinlich – Nicht ohne KI Unterstützung verfasst.
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  Speaker 1: Identifizierte aber auch von Menschen geschriebene Passagen.
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  Speaker 1: Einige Leser nutzten Erkennungssoftware wie Pengram, die den Text als komplett maschinell einstufte.
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  Speaker 1: Fachleute weisen jedoch auf die Schwächen solcher Detektoren hin – besonders bei kreativen Texten!
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  Speaker 1: Auch große Anbieter wie OpenAI mussten ihre eigenen KI-Detektoren wegen ungenauer Ergebnisse wieder einstellen.
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  Speaker 1: Der Verlag belässt die Geschichte vorerst online, versehen mit einem redaktionellen Hinweis.
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  Speaker 1: Das US-Unternehmen Figma hat seine Plattform für App und Webdesign um einen KI-Agenten erweitert.
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  Speaker 1: Statt Anweisungen in einem separaten Chatfenster zu erhalten, arbeitet der neue KI Agent direkt auf der Designoberfläche mit – ähnlich wie ein weiteres Teammitglied!
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  Speaker 1: Nutzende können da per natürlicher Sprache, Design-Elemente erstellen oder verändern.
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  Speaker 1: Der Agent hilft beim Anpassen von Layouts und beim Erstellen verschiedener Entwurfsvarianten.
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  Speaker 1: Auch viele gleichartige Änderungen an einem Entwurf kann er auf einen Schlag erledigen.
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  Speaker 1: Nach Angaben von Figma greift die KI dabei auf den vorhandenen Projektkontext zu – also auf Komponenten, Designsysteme und laufende Diskussionen innerhalb der Arbeitsfläche.
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  Speaker 1: Der Agent soll dadurch nicht nur allgemeine Vorschläge machen können, sondern den Aufbau und die Regeln bestehender Projekte verstehen.
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  Speaker 1: Das US-Militäreinsatzkommando US Cyber Command hat eine Task Force ins Leben gerufen um die KI Modelle von OpenAI und Google in den strengen geheimen Netzwerken des Pentagon unter NSA einzusetzen.
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  Speaker 1: Auslöser sind KI-Modelle wie Anthropics Cloud Mythos, die Sicherheitslücken in digitalen Systemen angeblich schneller finden als menschliche Hacker.
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  Speaker 1: Anthropic hat im April sein Modell vorgestellt und den Zugang eingeschränkt weil laut eigenen Angaben ein Missbrauch schwerwiegende Folgen für die nationale Sicherheit haben könnte.
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  Speaker 1: Google testet in seinem Analysewerkzeug Lighthouse eine neue Kategorie namens Agentic Browsing.
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  Speaker 1: Damit soll geprüft werden, wie gut Websites auf KI-Agenten vorbereitet sind die eigenständig Formulare ausfüllen Buchungen vornehmen oder Produkte vergleichen können.
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  Speaker 1: Damit reagiert Google auf den wachsenden Trend das nicht mehr nur Menschen sondern zunehmend autonome KI Systeme im Auftrag von Nutzern durch das Web navigieren.
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  Speaker 1: Geprüft werden zudem die visuelle Stabilität der Seite die für die zuverlässige Steuerung durch Agenten entscheidend ist sowie das vorhandensein einer bestimmten Datei, die Inhalte für KI-Systeme Maschinen lesbar aufbereiten soll.
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  Speaker 1: Diese Datei hält Google für die KI Sucher allerdings selbst für überflüssig und empfiehlt Entwicklern stattdessen sauberes HTML und korrekte Barrierefreiheitskennzeichnungen.
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  Speaker 1: Im aktuellen Podcast der Deutschen MIT Technology Review geht es um Hirnforschung, genauer um die Vermutung dass das Gehirn parallel zur Arbeitsweise von großen Sprachmodellen zeigt.
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  Speaker 1: Ein US-Forscherteam hat untersucht welche Fähigkeiten ein Gehirnt unter Narkose besetzt.
• 16:48
  Speaker 1: dazu haben sie die Aktivität von Neuronen und Patienten gemessen die sich wegen einer Epilepsiebehandlung eine Operation unterziehen mussten.
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  Speaker 1: Das Bewusstsein war in dieser Situation durch das Medikamentpropofol ausgeschaltet.
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  Speaker 1: Dennoch beobachtete, dass Forscher-Team beim Abspielen von Tönen und von Podcasts bestimmte Gehirnaktivitäten, von denen man dachte, dass dafür eigentlich ein waches Bewusstseinforaussetzung ist.
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  Speaker 1: Jenny Lipis hat sich darüber mit Wolfgang Stieler Redakteur bei MIT Technology Review unterhalten.
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  Speaker 1: – hier ein kleiner Ausschnitt aus dem Gespräch!
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  Speaker 5: Du sagst es vorhin, dass sie festgestellt haben.
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  Speaker 5: Dass die Gehirne wie Sprachmodelle arbeiten?
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  Speaker 5: Also woran hat man das jetzt festgemacht?
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  Speaker 3: Sie haben zwei verschiedene Experimente im Grund genommen oder zwei Arten von Experimenten gemacht.
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  Speaker 3: Das erste war das mit dem Lernen was auch super spannend ist weil wie gesagt bisher die Idee war um zu lernen brauchst du ja zumindest ein Teil sowas von so etwas mit Bewusstsein Und da haben sie halt Tonfolgen gespielt, unterschiedliche Frequenzen.
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  Speaker 3: Dann haben Sie so einen sogenannten Oddball-Test gemacht das ist in den Neurowissenschaften relativ weit verbreitet um sowas wie Aufmerksamkeit zu messen.
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  Speaker 3: Das heißt du spielst immer dieselbe Tonfolge und dann hast Du in der Tonfolger ein Falschen
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  Speaker 5: drin.
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  Speaker 3: Da haben sie tatsächlich diesen Effekt gehabt dass mit der Zeit, nachdem sie das einige Male vorgespielt haben.
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  Speaker 3: Der Hypocampus darauf reagiert hat wenn dann so ein Oddball, wenn da so einen Falschaton gekommen ist.
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  Speaker 3: Das hat also gelernt wie normalerweise die Abfolge ist.
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  Speaker 5: Dann
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  Speaker 3: die nächste Ähnlichkeit zu großen Sprachmodellen war dass Kategorien von Wörtern tatsächlich in ähnlichen Bereichen Aktivitäten hervorrufen.
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  Speaker 5: Die
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  Speaker 3: Neuronen haben dann gefeuert.
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  Speaker 3: Das heißt, das ist auch so ein bisschen wie bei den großen Sprachmodellen über die sogenannten Embeddings, dass also die Repräsentation von sowas wie Paris London und New York ähnlich ist in einem ähnlichen Bereich abgelegt wird.
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  Speaker 3: Sowas haben sie da auch.
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  Speaker 3: Und das Gehirn unterscheidet zum Beispiel zwischen Hauptwörtern Werben
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  Speaker 5: zum Beispiel.
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  Speaker 3: Und es feuert in ähnlichen Bereichen, wenn es Hund und Katze oder sowas.
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  Speaker 3: Also so Haustiere zum Beispiel ergibt tatsächlich Aktivität in ähnelchen Bereichen.
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  Speaker 3: also das finde ich schon abgefahren genug.
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  Speaker 5: Genau, also während alles unter Narkose passiert.
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  Speaker 3: Während alles unter narkose passiert genau und was ich aber wirklich am spannendsten fand war auch zu lesen dass sie das der hippo campus nicht nur auf das reagiert was gerade jetzt input ist also was der mensch hört sondern es gibt auch vorausschauende aktivitäten in erwartung des nächsten.
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  Speaker 5: Okay, ja.
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  Speaker 3: Und das ist wirklich wie die Vorhersage eines großen
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  Speaker 5: Sprachmodells.
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  Speaker 3: Das heißt man konnte dann auch sagen... Also man konnte jetzt nicht genau sagen dieser Satz wird ergänzt durch Hund oder Katze aber man konnte sehen da kommt jetzt ein Verb was in folgenden Bereich reinfällt.
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  Speaker 5: Ja, genau.
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  Speaker 5: Oder
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  Speaker 3: dass Hirn erwartet jetzt an dieser Stelle so etwas?
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  Speaker 5: Ja, sehr genau.
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  Speaker 5: Nur wie KI-Modelle funktionieren mit
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  Speaker 1: der Wahrscheinlichkeit.
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  Speaker 1: Spannend!