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Die öffentliche Debatte „Anthropic vs. the Pentagon“ ist als Ethikgeschichte angelegt, als klare Erzählung. Und es ist unvollständig. Massenüberwachung und autonome Waffen sind der sichtbarste Teil dieses Konflikts, aber darum geht es nicht, es geht darum, wer bestimmen darf, was die KI sagen/tun/erzeugen kann, ideologische Leitplanken, öffentliche Wahrnehmung, Einflussnahme auf Operationen oder Werte der „verfassungsmäßigen KI“. Zu sagen, dass Anthropic ein perfekter PR-Coup ist, aber zu denken, dass ein 380-Milliarden-Dollar-Unternehmen, das hinter den Kulissen gegen Open Source kämpft, dies aus „Ethik“ tut, ist, als würde man denken, ein Öltanker gleicht Emissionen aus, indem er über Nachhaltigkeit twittert.

RT von @OpenMedFuture: Der CEO eines 380-Milliarden-Dollar-KI-Unternehmens sagte etwas, das jeden Entwickler, jedes Startup und jede Regierung auf der Welt betreffen sollte. Er nannte Open-Source-KI einen „Ablenkungsmanöver“. Das ist Dario Amodei, der Mann, der Claude leitet. Sein Argument klingt technisch, ist es aber nicht und es geht um Geld. Hier ist, was er sagte: „Es ist mir egal, ob ein Modell Open Source ist oder nicht. Das Einzige, was mich interessiert, ist, ist es ein gutes Modell?“ Klingt vernünftig, bis man sich seine Bücher ansieht. 75 % des Umsatzes von Anthropic in Höhe von 14 Milliarden US-Dollar stammen aus einer Sache: Den Unternehmen werden pro Token Gebühren für die Nutzung von Claude über eine API berechnet. Wenn Unternehmen ihre eigenen Modelle kostenlos betreiben könnten, würden diese Einnahmen verschwinden. Wenn Amodei also sagt, dass Open Source „keine Rolle“ spielt, meint er damit: Bitte schauen Sie nicht auf Open Source. Sein technisches Argument, KI „Open Source“ sei kein echtes Open Source. Sie erhalten die Gewichte, nur Zahlen, nicht den eigentlichen Quellcode, und Sie können nicht in das Modell hineinsehen. Das ist durchaus berechtigt, aber es geht am Gesamtbild vorbei. Unternehmen, die Open-Source-Modelle betreiben, müssen nicht nach innen schauen. Sie brauchen drei Dinge: niedrigere Kosten, Datenschutz und Freiheit von der Abhängigkeit von einem Anbieter. Open Source bietet in gewisser Weise alle drei. Eine Berkeley-Studie ergab, dass Open-Source-KI-Modelle bis zu 90 % weniger kosten als geschlossene APIs. Krankenhäuser können Patientendaten im eigenen Haus aufbewahren. Banken können Compliance-Regeln einhalten. Verteidigungsunternehmen senden keine geheimen Daten an die Server anderer Personen. Amodei erwähnte DeepSeek, um seinen Standpunkt zu beweisen. „Ich glaube nicht, dass es wichtig war, dass DeepSeek Open Source war“, sagte er. Aber die Veröffentlichung von DeepSeek ließ die Nvidia-Aktie mit dem größten Ein-Tages-Verlust in der Marktgeschichte abstürzen, und das war von Bedeutung. Hier ist das Muster, das sich in der Technik immer wieder wiederholt: Linux war ein Spielzeug, bis es das Internet betrieb. Android wurde „fragmentiert“, bis es 72 % der Mobilgeräte besaß. Open Source fängt billig an, wird dann gut und gewinnt dann. Anthropic verzeichnet Rekordumsätze. Über 500 Kunden geben mehr als 1 Million US-Dollar pro Jahr aus und 8 der Fortune 10 sind an Bord. Aber das gilt auch für BlackBerry und Sun Microsystems. Das galt auch für alle Amtsinhaber, die den Störer entlassen hatten. Die eigentliche Frage ist nicht, ob Open Source ein Ablenkungsmanöver ist. Aber die eigentliche Frage ist, ob der Mann, der ein Closed-Source-Imperium im Wert von 380 Milliarden US-Dollar leitet, die richtige Person ist.

RT von @OpenMedFuture: Ich werde dich nie vergessen, perfekter Februar

RT von @OpenMedFuture: NEUE OPENSOURCE-MODELLE KOMMEN Wir bekommen heute vier neue Qwen 3.5-Modelle > Qwen 3,5 9B > Qwen 3,5 4B > Qwen 3,5 2B > Qwen 3,5 0,8B Jeder fängt an zu sagen: Kaufen Sie eine GPU ;)

RT von @OpenMedFuture: Qwen3.5-35B-A3B läuft lokal auf einem M4-Chip mit 49,5 Token pro Sekunde. Ein 35B-Modell. Auf einem Laptop. In Echtzeit. Die lokale KI wird schnell unheimlich.

Da der Engpass zwischen Idee und Umsetzung nun verschwindet, könnte die Idee zum wertvollsten Teil der gesamten digitalen Wertschöpfungskette werden.

Hot Take: Ist der Konflikt zwischen Anthropic und Pentagon um „autonome Waffen“ nur ein Vorwand? Meiner Meinung nach geht es vor allem darum, die Informationskontrolle einzuschränken. „Stellen Sie sich gegen uns, so viel Sie wollen. Wir sind die Seite, die freie Meinungsäußerung und offene Debatte unterstützt. Aber beschweren Sie sich nicht bei den Medien, dass Sie „ins Visier genommen“ werden, wenn wir doch nur eine politische Meinungsverschiedenheit artikuliert haben.“ Wenn das Pentagon wirklich daran interessiert wäre, autonome Waffen zu bauen, würde es Anthropic wahrscheinlich vollständig umgehen. Dabei geht es möglicherweise eher darum, das Militär daran zu hindern, bestimmte ideologische Standpunkte des Modells zu ändern, als um echte ethische Bedenken hinsichtlich der Bewaffnung. Weitaus besser geeignete Optionen für die Entwicklung autonomer Waffen wären spezialisierte Verteidigungstechnologieunternehmen mit einer Erfolgsbilanz in militärischer KI und Robotik.

RT von @OpenMedFuture: Ich liebe Karpathys Beiträge, weil sie so auf den Punkt kommen. Er ist nicht nur ein führender Experte auf seinem Gebiet, sondern schafft es auch, mit seinen Aussagen den Zeitgeist zu treffen. Aber dieser Beitrag hat eine besondere Wirkung. Seit Dezember hat die (agentische) Codierung einen deutlichen Wandel, man könnte sogar sagen einen qualitativen Sprung, erlebt. Früher ging es um iterative Verbesserungen, doch seit Ende letzten Jahres zeigt es seinen wahren Wert auf ganz andere Weise. Oder, in Karpathys Worten: „Es ist schwer zu sagen, wie sehr sich die Programmierung in den letzten zwei Monaten durch die KI verändert hat: nicht allmählich und im Laufe der Zeit in der Art und Weise, wie es üblich ist, sondern speziell im letzten Dezember. Es gibt eine Reihe von Sternchen, aber meiner Meinung nach funktionierten Codierungsagenten grundsätzlich nicht vor Dezember und im Grunde genommen auch seitdem. (...) Infolgedessen wird die Programmierung nicht mehr wiederzuerkennen. Sie geben Computercode nicht mehr in einen Editor ein, wie es seit der Erfindung der Computer der Fall war, diese Ära ist vorbei. Sie starten KI-Agenten, ihnen Aufgaben *auf Englisch* zu geben und parallel ihre Arbeit zu verwalten und zu überprüfen.“ Dazu zwei Punkte, die immer wieder wiederholt werden müssen, weil sie oft noch immer missverstanden werden. 1) Die grundlegende Wahrheit: Das ist das Schlimmste, was es jemals geben wird. Von hier an wird es besser werden. Selbst wenn der Status quo so bleiben würde, wäre es ernst. Aber was wir heute haben, ist das Schlimmste, was es jemals geben wird. 2) Das Tempo des Fortschritts nimmt ständig zu. Es ist exponentiell. Und das ist der entscheidende Punkt: Von Dezember bis Februar ist so viel passiert wie schon lange nicht mehr. Und diese Entwicklung wird sich wahrscheinlich (mit ziemlicher Sicherheit) fortsetzen. Wenn die Punkte 1) und 2) zutreffen, ist es einfach unmöglich, vorherzusehen und vorherzusagen, welche Auswirkungen dies auf die Gesellschaft und alle wesentlichen Bereiche haben wird. So sehr ich dies begrüße und befürworte, die nahe Zukunft ist unvorhersehbar. Das ist alles, was ich sagen wollte.

RT von @OpenMedFuture: Es ist schwer zu sagen, wie sehr sich die Programmierung in den letzten zwei Monaten durch KI verändert hat: nicht schrittweise und im Laufe der Zeit im „Progress as Usual“-Stil, sondern konkret im letzten Dezember. Es gibt eine Reihe von Sternchen, aber meiner Meinung nach funktionierten die Codierungsagenten im Grunde genommen nicht vor Dezember und im Grunde genommen auch seitdem – die Modelle haben eine deutlich höhere Qualität, langfristige Kohärenz und Beständigkeit und können große und lange Aufgaben bewältigen, die weit über die Zeit hinausgehen, dass sie den Standard-Programmierworkflow extrem stören. Um nur ein Beispiel zu nennen: Am Wochenende habe ich ein lokales Videoanalyse-Dashboard für die Kameras meines Zuhauses erstellt, also habe ich geschrieben: „Hier ist die lokale IP und der Benutzername/das Passwort meines DGX Spark. Einloggen, SSH-Schlüssel einrichten, vLLM einrichten, Qwen3-VL herunterladen und testen, einen Server-Endpunkt zum Inferenzieren von Videos einrichten, ein einfaches Web-UI-Dashboard, alles testen, es mit systemd einrichten, Speichernotizen für sich selbst aufzeichnen und einen Markdown-Bericht für mich erstellen.“ Der Agent war ca. 30 Minuten unterwegs, stieß auf mehrere Probleme, recherchierte online nach Lösungen, löste sie einzeln, schrieb den Code, testete ihn, debuggte ihn, richtete die Dienste ein und kam mit dem Bericht zurück, und schon war es erledigt. Ich habe nichts angerührt. Vor drei Monaten hätte das alles noch ein Wochenendprojekt sein können, aber heute ist es etwas, das man anfängt und für 30 Minuten vergisst. Dadurch wird die Programmierung unkenntlich. Sie geben Computercode nicht wie seit der Erfindung des Computers in einen Editor ein, diese Ära ist vorbei. Sie starten KI-Agenten, geben ihnen Aufgaben *auf Englisch* und verwalten und überprüfen parallel ihre Arbeit. Der größte Gewinn besteht darin, herauszufinden, wie Sie die Abstraktionsebenen weiter erklimmen können, um langlebige Orchestrator-Claws mit den richtigen Tools, Speicher und Anweisungen einzurichten, die mehrere parallele Codeinstanzen produktiv für Sie verwalten. Die durch erstklassiges „Agenten-Engineering“ erreichbare Hebelwirkung scheint derzeit sehr hoch zu sein. Es ist nicht perfekt, es erfordert eine hochrangige Anleitung, Urteilsvermögen, Geschmack, Kontrolle, Wiederholung sowie Hinweise und Ideen. In einigen Szenarien funktioniert es viel besser als in anderen (z. B. insbesondere bei Aufgaben, die genau spezifiziert sind und bei denen Sie die Funktionalität überprüfen/testen können). Der Schlüssel liegt darin, die Intuition zu entwickeln, um die Aufgabe genau richtig zu zerlegen, um die funktionierenden Teile abzugeben und an den Rändern weiterzuhelfen. Aber meiner Meinung nach ist dies bei Software noch lange nicht die Zeit, in der alles so weitergeht wie bisher.

RT von @OpenMedFuture: Die FDA hat gerade eine der bedeutendsten Änderungen ihrer Beweisstandards seit Jahrzehnten vorgenommen – und es fühlt sich an, als hätten viele Menschen bei den Nachrichten geschlafen! Die FDA wird nun standardmäßig EINE entscheidende Studie für die Arzneimittelzulassung verwenden, nicht zwei. Die Wissenschaft zur Beurteilung, ob ein Medikament wirkt, hat enorme Fortschritte gemacht. Heutzutage sammeln Entwicklungsprogramme Beweise über mehrere Dimensionen hinweg – Wirkmechanismus, Biomarker-Effekte, Zwischenendpunkte – die zusammen eine umfassendere Geschichte erzählen. Dieser Bestand an bestätigenden Beweisen, von mechanistischen Daten bis hin zu realen Beweisen, kann eine zweite entscheidende Studie ersetzen. Wir haben in der Vergangenheit eine größere regulatorische Flexibilität bei seltenen Krankheiten und der Onkologie gesehen, wo der Bedarf dringend ist. Die größte Auswirkung, die wir mit der Umstellung von zwei auf eine Zulassungsstudie erwarten, dürfte jedoch bei häufigen Erkrankungen wie Herz-Kreislauf- und Atemwegserkrankungen auftreten, bei denen das Dogma der beiden Zulassungsstudien stärker verankert ist. Potenziell bis zu 350 Millionen US-Dollar an Einsparungen pro Programm und Jahren außerhalb der Zeitpläne. Und das könnte erst der Anfang sein – könnten kontinuierliche Studiendesigns, die die starre Phasenstruktur auflösen, der nächste Paradigmenwechsel in der klinischen Entwicklung sein?

KI wird Ärzte nicht verdrängen, aber Ärzte, die sich nicht für Open-Source-Innovationen einsetzen, laufen Gefahr, von denen verdrängt zu werden, die m

Steve Jobs hat in einer einzigen Rede buchstäblich das iPhone, das Internet, die KI und die nächsten 50 Jahre der Technologie vorhergesagt

Wir werden auf AlphaFold als eines der größten Dinge der KI zurückblicken. Ich werde auch in den kommenden Generationen weiter spenden.

Ich bin gespannt, Microsofts GigaTIME zu sehen: eine KI mit offenem Gewicht, die billige H&E-Objektträger in virtuelle räumliche Proteomik verwandelt! Öffnen Sie c