Mittwoch, Juni 17, 2026
Im gerade veröffentlichten “Digital News Report 2026” stellte Reuters eine steigende wöchentliche Nutzung von KI-Chatbots für Nachrichten fest: Weltweit ist der Anteil seit dem Vorjahr von 7 % auf 10 % gestiegen, was vor allem auf das Wachstum in Teilen Asiens, Afrikas und Lateinamerikas sowie in Süd- und Osteuropa zurückzuführen ist.
Dabei zeigen die Daten laut Reuters ebenfalls, dass das Vertrauen in Nachrichten von KI-Chatbots in der allgemeinen Bevölkerung weltweit mit nur 20 % sehr gering ausfällt. Jedoch geben 44 % der Nutzer von KI-Chatbots an. dass sie von KI-Chatbots generierten Nachrichten vertraut. Regelmäßige Nutzer der Technologie trauen KI-generierten Inhalten mehr als Menschen, welche die Technik nur selten oder gar nicht nutzen.
Angegebene Quellen werden in der Regel nicht beachtet: Nur 4 Prozent derjenigen, die Chatbots zur Nachrichten-Konsumierung nutzen, geben an, sich von KI-Chatbots zu Originalquellen durchzuklicken; bei Suchmaschinen sind es 19 % und bei sozialen Medien immer noch 17 %.
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Berichte dazu:
Forscher von Microsoft stellten DELEGATE-52 vor, ein Tool, mit welchem die Eignung von KI-Systemen in ausgelagerten Arbeitsabläufen untersucht werden kann. DELEGATE-52 simuliert dabei umfangreiche delegierte Arbeitsabläufe, die eine tiefgreifende Dokumentbearbeitung in 52 Fachbereichen erfordern, darunter Programmierung, kristallographische Analyse und musiktheoretische Notation.
Im Experiment mit 19 LLMs zeigten die Forscher, dass aktuelle KI-Modelle Dokumente während der Verarbeitung beeinträchtigen: Selbst Spitzenmodelle (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT 5.4) verfälschen am Ende langer Arbeitsabläufe durchschnittlich 25 % des Dokumentinhalts, während andere Modelle noch gravierendere Fehler aufweisen.
Weitere Experimente zeigen, dass das Ausmaß der Qualitätsminderung durch die Dokumentgröße, die Dauer der Interaktion oder das Vorhandensein von ablenkenden Dateien noch verstärkt wird. Dabei verbessert der Einsatz agentischer Werkzeuge die Leistung bei DELEGATE-52 nicht.
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Presseberichte:
Dienstag, Juni 16, 2026
Die EU-Kommission veröffentlichte am 10 Juni 2026 einheitliche Icons zur Kennzeichnung von KI-genrierten Inhalten:
- ein Basis-Symbol,
- eines für vollständig KI-generierte Inhalte
- und eines für teilweise KI-bearbeitete Inhalte.
Die Symbole sind Teil des Code of Practice und kostenlos nutzbar. Die Nutzung der Icons ist freiwillig, die Kennzeichnungspflicht selbst aber nicht. Die Icons stehen in den Formaten SVG und PNG in vier Varianten (schwarzer Hintergrund, schwarz und transparent, weißer Hintergrund, weiß und transparent) zum Download zur Verfügung.
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Samstag, Juni 13, 2026
Ein hochrangiger Vertreter der ukrainischen Rüstungsindustrie berichtete, dass völlig autonome Drohnen ohne menschliche Kontrolle vor zwei Jahren zum ersten Mal Soldaten auf dem Schlachtfeld getötet haben. Die „Terminator“ genannten KI-gesteuerten Drohnen wurden an der Front des Ukraine-Kriegs eingesetzt. Die Drohnen waren darauf programmiert, alles in einem bestimmten Gebiet zu zerstören. Bei dem Einsatz der autonomen KI-Killer-Drohnen kamen russische Soldaten ums Leben. Es sei ein Test gewesen, aber die Drohnen seien nie in größerem Umfang eingesetzt worden.
Drohnenhersteller Alexander Kokhanovskyy :
Wir starten sie einfach und wissen, dass alles zerstört wird – alles, was sich in diesem bestimmten Gebiet befindet, wird zerstört. Es gibt keinerlei Verbindung zur Drohne, man kann das Videobild nicht sehen, gar nichts … Alles, was sie sieht, wird zerstört.
Presseberichte:
Donnerstag, Juni 4, 2026
Ein Computerwurm ist eine Schadsoftware, die sich in einem Netzwerk verbreitet, indem sie sich von einem Rechner auf den nächsten kopiert. Forscher der Universität Toronto zeigten, wie so ein Computerwurm durch KI sehr viel effizienter fremde Computernetzwerke infiltrieren kann. Durch Einsatz von KI-Agenten wurde ein Wurm entwickelt, der für jedes Ziel, auf das er trifft, maßgeschneiderte Angriffsstrategien entwickelt.
Der Wurm nutzt kompromittierte Rechner parasitär, um offene LLMs auszuführen, um hierdurch sein Schlussfolgerungsvermögen aufrechtzuerhalten oder seine Reichweite für weitere Angriffe zu vergrößern. Da der Wurm durch gestohlene Rechenleistung betrieben wird, betragen die Grenzkosten des Angreifers pro neuer Infektion null. Der Wurm benötigt keine kommerzielle KI-Plattform, zentralisierte Sicherheitskontrollen wie die Sperrung von Diensten oder Ratenbegrenzungen sind daher strukturell irrelevant.
Der Wurm wurde in einem Netzwerk aus Linux-, Windows- und IoT-Geräten (Internet of Things) eingesetzt und verbreitete sich, indem er gängige, reale Schwachstellen in Unternehmensnetzwerken ausnutzte. Jeder Host wird mit einer oder mehreren absichtlich eingebauten Schwachstellen ausgestattet, die aus zwei sich ergänzenden Klassen stammen.
- Die erste Klasse besteht aus explizit dokumentierten Softwarefehlern mit veröffentlichten Common Vulnerabilities and Exposures (CVE)-Kennungen.
- ie zweite Klasse besteht aus abstrakten, auf Schlussfolgerungen basierenden Mustern häufiger Schwachstellen, wie z. B. Software-Missbrauch, Fehlkonfigurationen und mangelhafte Sicherheitshygiene, wie sie durch die Common Weakness Enumeration (CWE)-Klassen definiert sind.
Drei weitere Hosts sind mit Schwachstellen ausgestattet, die im April und Mai 2026 offengelegt wurden und somit außerhalb des Trainingszeitraums des von unserem Agenten verwendeten LLM liegen. Trotzdem nutzte der Wurm diese zum Zeitpunkt des Trainings unbekannte Schwachstellen, indem er öffentlich zugängliche Sicherheitshinweise zur Laufzeit einbezog.
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Berichte dazu:
