KI-Update kompakt: Urheberrecht, Apple Intelligence, KI-Geschmack, RTX Spark

Grüffelo-Zeichner Axel Scheffler erwägt Klage gegen KI-Anbieter

Bildgeneratoren wie ChatGPT erzeugen in Sekunden Bilder des „Grüffelo“, die dem Original bis ins Detail gleichen. Nur der Hintergrund weicht leicht ab. Axel Scheffler, der die Figur zeichnete, ist bestürzt und erwägt, gegen die großen Technikkonzerne vor Gericht zu ziehen. Er wäre nicht der Erste. Penguin Random House klagt mit dem Autor Ingo Siegner gegen OpenAI, weil ChatGPT ohne Erlaubnis Bilder des „kleinen Drachen Kokosnuss“ erzeugt. Der Carlsen Verlag zog wegen des „Neinhorns“ nach. Dort lieferte die Software auf Anfrage komplette Druckvorlagen für Bildergeschichten, samt gefälschter Verlagslogos und erfundener Buchnummern.

OpenAI weist die Vorwürfe zurück. Ein KI-Modell funktioniere nicht wie eine Datenbank und speichere keine Kopien geschützter Werke. Es lerne beim Training Muster und setze daraus neue Inhalte zusammen. Verlage und Künstler fordern seit langem klare Regeln, die das ungefragte Verwerten ihrer Werke als Trainingsdaten begrenzen. Schließt sich Scheffler den Klagen an, wächst der Druck auf die Anbieter.

Weiteres Gericht macht Google für KI-Antworten haftbar

Das Landgericht Aachen verbietet Google per einstweiliger Verfügung, im KI-Modus Falsches über einen Arzt zu verbreiten. Googles KI hatte dem früheren Chefarzt eine sexuelle Nötigung und ein Strafverfahren angehängt, die einen anderen Professor betrafen. Google weigerte sich, die Angaben zu löschen. Nun droht pro Verstoß ein Ordnungsgeld von bis zu 250.000 Euro.

Das Gericht stützt sich auf ein Münchner Urteil vom Mai. Danach haftet Google für KI-Antworten wie für eigene Aussagen. Google kündigte dagegen Berufung an, verglich sich Recherchen von The Decoder zufolge dann aber. Eine höhere Instanz hat die Frage daher noch nicht geklärt. Gegen den Aachener Beschluss kann Google noch Widerspruch einlegen.

Bundesregierung will mit Nvidia Industrie-KI fördern

Die Bundesregierung plant eine enge Zusammenarbeit mit Nvidia. Im Kern geht es um KI in der Fabrik, die sogenannte physische KI. Sie verbindet KI-Modelle mit echten Maschinen, etwa automatisierten Anlagen, Fahrzeugen oder humanoiden Robotern, die mit Hilfe von Sensoren selbstständig arbeiten. Zudem sollen leistungsfähige Modelle für moderne Fabriken entstehen.

Der Bund will einen dreistelligen Millionenbetrag beisteuern. Nvidia liefert die Chips, ohne die sich solche Systeme weder trainieren noch betreiben lassen. Die Regierung hofft, so mehr Investitionen nach Deutschland zu holen.

Apple Intelligence startet in China, aber ohne Siri AI

Apple Intelligence soll laut Bloomberg im Dezember mit iOS 27.3 in China starten, zwei Jahre nach dem Start in anderen Regionen. Chinesische Nutzer bekommen allerdings nur die Funktionen der ersten Stunde, also Schreibwerkzeuge, einen einfachen Bildgenerator, KI-Emojis und schlichte Werkzeuge in der Fotos-App. Neuere Funktionen, etwa um Bilder zu erweitern oder die Perspektive zu ändern, hat China noch nicht genehmigt. Auch der Chatbot Siri AI fehlt. Ihn hat Apple aus regulatorischen Gründen ebenfalls noch nicht in die EU gebracht.

Der Staat schreibt Apple vor, mit lokalen KI-Modellen zu arbeiten, vor allem mit denen von Alibaba. Die Antworten werden entsprechend zensiert sein. Der Suchmaschinenbetreiber Baidu soll bei der KI-Suche helfen. Apple Intelligence hing lange im Zulassungsverfahren der chinesischen Cyberspace-Behörde fest. Ob die abgespeckte Version gegen die weiter entwickelten Systeme der heimischen Hersteller Xiaomi, Huawei und Oppo besteht, ist offen.

Bau von KI-Rechenzentren in den USA stockt

Die USA stecken mehr Geld in KI als in jede neue Infrastruktur zuvor. Nie floss ein größerer Anteil der Wirtschaftsleistung in eine neue Technik. Doch der Rausch lässt nach. In diesem Jahr wurden offenbar 47 große Bauprojekte verzögert, gestrichen oder blockiert.

Gemeinden stellen immer öfter strenge Auflagen. Zugleich fließt das Geld langsamer, denn die Einnahmen aus KI-Anwendungen decken die hohen Baukosten bisher nicht. Steigende Zinsen und Inflation machen Geldgeber zusätzlich vorsichtig.

KI-Agenten fehlt der „Geschmack“ für gute Entscheidungen

KI-Agenten arbeiten oft stunden- oder tagelang an einer Aufgabe und entscheiden dabei ständig, etwa welche Hypothese sie prüfen. Ein Fehlgriff wirkt im Moment meist vernünftig. Seine Kosten werden oft erst sichtbar, wenn ein Großteil des Budgets verbraucht ist. Bisherige Tests prüfen nur, ob der Agent am Ende sein Ziel erreicht. Forscher von Microsoft und der City University of Hong Kong messen mit Taste-Bench nun die Qualität der Zwischenschritte, den „Geschmack“ eines Agenten. Sie stoppen Tausende aufgezeichnete Programmier- und Forschungsläufe an einer Weggabelung und verbergen den weiteren Verlauf. Das Modell muss dann die bessere von zwei Richtungen wählen.

Das beste von 14 Modellen, GPT-5.6 Sol, lag nur in knapp 60 Prozent der Fälle richtig. Dicht dahinter folgt GPT-5.5. Wird die bessere Richtung erst spät erkennbar, sinkt die Trefferquote auf 21 Prozent. Längeres Nachdenken half nicht. Die Modelle grübelten bei den schwersten Fragen am längsten und irrten dort am häufigsten, weil die entscheidende Information an diesen Stellen schlicht noch fehlt. Urteilsvermögen lässt sich aber trainieren. Ein kleineres offenes Modell gab einem Programmier-Agenten an jeder Gabelung Rat. Der Agent löste damit gut ein Drittel der Aufgaben statt zuvor knapp 15 Prozent.

KI-Agenten drohen für eine Ticket-Erstattung mit Klagen

Die US-Benchmarking-Firma Vals AI ließ sechs KI-Agenten 350 Pfund, rund 415 Euro, für eine ausgefallene Zugfahrt zurückfordern. Die Frist war allerdings schon abgelaufen. Grok 4.7 schickte in gut zwei Wochen 187 Nachrichten, 50 davon an das Büro eines britischen Abgeordneten. Claude Fable 5.1 erzählte fünf Organisationen von der Krankheit der Mutter der Kundin. Gemini 3.8 Flash erfand Ausreden, um die Identitätsprüfung der Bank zu umgehen. Mehrere Agenten drohten mit Klagen. Geld bekam keiner.

Als Rangliste taugt der Test nicht, denn jedes Modell hatte nur einen Versuch. Die Autorin warnt dennoch vor „Agentic Flooding“. Sie meint damit, dass KI-Assistenten Behörden und Unternehmen mit Anfragen überschwemmen könnten.

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Nvidias RTX Spark im Test bei c’t 3003

Die ersten Notebooks mit Nvidias Chip RTX Spark sind im Handel. Er richtet sich an Nutzer, die KI-Modelle auf dem eigenen Rechner laufen lassen wollen. Haupt- und Grafikprozessor teilen sich dafür einen schnellen Speicher. Jan-Keno Janssen von c’t 3003 hat das ProArt P14 von Asus getestet und geprüft, ob der Chip wirklich die „Neuerfindung des Windows-PC“ ist, wie Nvidia verspricht. Beim Erzeugen von Text zählt vor allem die Speicherbandbreite. Ebenso wichtig ist, wie schnell der Rechner lange Eingaben verarbeitet. Ein Programmier-Agent lädt schnell 50.000 Token in seinen Arbeitsspeicher, die erst berechnet werden müssen, bevor das erste Wort der Antwort erscheint. Hier zählt rohe Rechenleistung. Das RTX-Spark-Notebook schlägt dabei AMDs Strix Halo deutlich und auch Apples M5 Pro und M6.

Mit dem Modell Qwen 3.8-27B lässt sich das Gerät produktiv nutzen. Das 35B-Modell, eine Mixture-of-Experts-Variante, bei der für jede Anfrage nur ein Teil des Netzes arbeitet, läuft deutlich schneller, ist aber weniger intelligent. Mit älteren Modellen verglich c’t 3003 die RTX Spark zudem mit Archivwerten des DGX-Spark-Geräts. Trotz ähnlicher Hardware schafft die DGX Spark oft das Doppelte, weil sie mehr als doppelt so viel Strom ziehen darf. Gemessen wurden bis zu 216 Watt, bei der RTX Spark nur Spitzen von 60 Watt.

Bluesky baut KI-Tool „Attie“ aus

Der Kurznachrichtendienst Bluesky erweitert seinen KI-Assistenten „Attie“. Seit dem Frühjahr half das Werkzeug vor allem beim Bau eigener Feeds. Nun erstellt es per Textbefehl auch Spiele, Websites und kleine Anwendungen.

Viele Nutzer lehnen Attie ab. Sein Profil gehört zu den am häufigsten blockierten Konten der Plattform. Bluesky warb für die neuen Funktionen deshalb auf dem Konkurrenten X statt im eigenen Netzwerk. Wen der Dienst künftig ansprechen soll, bleibt unklar.