Anthropic muss seine KI-Modelle Fable 5 und Mythos 5 für alle Kunden weltweit abschalten. Auslöser ist nach Darstellung des Unternehmens eine Exportkontrolldirektive der US-Regierung, die am 12. Juni 2026 eingegangen sei und ausländischen Staatsangehörigen den Zugriff auf beide Modelle untersagt – auch ausländischen Anthropic-Mitarbeitern innerhalb der USA. Alle übrigen Claude-Modelle seien von der Anordnung nicht betroffen. Die Maßnahme reiht sich in eine bereits zuvor eskalierte Auseinandersetzung zwischen Anthropic und Teilen der US-Sicherheitsbürokratie ein.
Wie Anthropic in einer Stellungnahme erklärt, habe die Behörde keine konkreten technischen Details zu den angeführten nationalen Sicherheitsbedenken genannt. Nach dem Verständnis des Unternehmens geht die Regierung davon aus, dass eine Methode existiere, um Fable 5 zu „jailbreaken“, also dessen Schutzmechanismen zu umgehen. Anthropic bezeichnet die Maßnahme als „Missverständnis“ und arbeitet an der Wiederherstellung des Zugangs.
… the language we are using about AI adoption is very similar to how Clayton Williams described rape.
“It’s happening whether you want it or not.”
“Better get on board if you know what’s good for you.”
“If you want to keep working here, this is what it takes.”
“You can’t yell it away.”
“It’s inevitable, just relax and enjoy it.”
Am I comparing AI to rape? I am not. I am, however, comparing the language we use when discussing AI adoption to the language of rape culture. It’s the language of coercion. Language that implies a lack of choice and reminds you of the power those who are using it have over you. A lack of agency. It’s language that does not rely on consent, but instead the idea that we are bereft of choices, so we might as well get with the program.
The Smart TV in Your LivingRoom Is a Node in the AIScraping Economy - Include Security Research Blog
In this post, we’re going to explore how the company Bright Data facilitates modern AI models scraping training data from the Internet using its residential proxy network.
Bright Data is a data-collection company that sells access to what it markets as the world’s largest residential proxy network of 400M+ home IP addresses that its customers route web-scraping traffic through. The supply behind that network comes from an SDK: a piece of software embedded in consumer apps that, with the user’s consent, turns their phone or smart TV into one of those exit nodes.
We’ll document what you, the average user, should know about what this company’s SDK does on your systems such as your mobile phone and your smart TV. We’re going to explore how their SDK works, which platforms have shipped it, and why your Internet-connected TV is the ultimate proxy for AI models looking to train on data scraped from the Internet.
lessons learned:
- anthropic's LLM assumes the persona of rich liberal who will only listen to you if you're nice
- which is to say, if you're too forceful or strict, the LLM will ignore everything you say and will become adversarial
- anthropic's LLM is literally "the absence of tension is the presence of justice"
- we live in a society
I found GitHub repositories that were spreading malware. I asked AI what to do about it, but it gave me nothing useful. So I opened a discussion on GitHub. Someone replied. It was the exact same text the AI had given me. I called it out and the comment was deleted. Then another person replied. It was the same AI answer again.
I worked as a developer at a company. I asked the business owner a question about a business task. He sent me a ChatGPT screenshot with the answer. I replied that it had nothing to do with my question and everything there was wrong. A minute later he sent me another ChatGPT screenshot. He didn’t even read the AI’s answer. He just took a screenshot and forwarded it to me.
Recently someone messaged me on Reddit about my post. I replied. They wrote again, I replied again. After a few messages I realized I was talking to an AI agent.
I’m tired of talking to AI.
I want to talk to real people.
But even when I talk to people, they forward my questions to AI and send me the AI’s answer.
This is the job now. You're standing on a burning ship, holding a map, trying to figure out where the hell we're going and how we're going to get there.
There are no more juniors. There was a funeral for their passing in 2024. Nobody came. The machine does what they do now, but cheaper. Of course, juniors weren't valuable for what they produced, they were valuable for who they would become: the senior engineer who knows where the bodies are buried. We optimized for output, and abolished apprenticeship. A few years from now, we'll wonder where all the seniors are. We shot them. Nobody will remember.
Companies like Lovable, Base44, Replit, and Netlify use AI to let anyone build a web app in seconds—and in thousands of cases, spill highly sensitive data onto the public internet.
LLMs are not brains and do not meaningfully share any of the mechanisms that animals or people use to reason or think.
LLMs are a mathematical model of language tokens. You give a LLM text, and it will give you a mathematically plausible response to that text.
There is no reason to believe that it thinks or reasons—indeed, every AI researcher and vendor to date has repeatedly emphasised that these models don’t think.
The ground is shifting underneath every industry that was built on the assumption that the US would protect and preserve the globalised status quo. The software industry has shifted its entire value proposition from “we make tools that help you make or save money” to using political clout and the dollar hegemony to capture, control, and loot entire sectors of the various economies of the world. That strategy only works when you’re in charge.
It’s impossible to guess what exactly will happen next to software or tech. All I know is pretty much all of modern software is built on a premise that no longer holds. Even free and open source software is contingent on everybody agreeing to similar policies regarding copyright. Whether tech has enough clout on its own to continue its strategy of capture and control, whether it compromises with local governments to retain its power, whether we’re in for a period of collapse and fragmentation is anybody’s guess. The old world is dying and the new cannot be born.
Bosses betting on AI to slash headcount and boost margins are discovering an uncomfortable truth: the strategy isn't working.
New research from Gartner lays out the problem in stark terms. The analyst firm surveyed 350 global businesses - all with annual revenues above $1 billion, all piloting or deploying intelligent automation - and found that around 80 percent had cut staff as a result.
The returns? Elusive. Companies that reduced their workforces were just as likely to see negative outcomes or marginal gains as they were to generate any meaningful return on investment (ROI).
John Oliver just did what he did best: demolished a harmful industry piece by piece.
On the latest episode of his HBO show “Last Week Tonight,” Oliver tore into AI chatbots, those oh-so helpful tools that can sure save us “significant time writing emails,” he opened, with the small cost of “everything else on Earth.”
“The more you look at chatbots, the more you realize that they were rushed to market with very little consideration for the consequences,” he warned, on a more serious note.
“The proliferation of AI-generated and AI-assisted text on the internet is feared to contribute to a degradation in semantic and stylistic diversity, factual accuracy, and other negative developments,” the researchers write in the paper. “We find that by mid-2025, roughly 35% of newly published websites were classified as AI-generated or AI-assisted, up from zero before ChatGPT's launch in late 2022.”
„Es wird befürchtet, dass die zunehmende Verbreitung von KI-generierten und KI-unterstützten Texten im Internet zu einer Verringerung der semantischen und stilistischen Vielfalt, der sachlichen Genauigkeit sowie zu weiteren negativen Entwicklungen beitragen könnte“, schreiben die Forscher in ihrer Studie. „Wir haben festgestellt, dass bis Mitte 2025 etwa 35 % der neu veröffentlichten Websites als KI-generiert oder KI-unterstützt eingestuft wurden, während dieser Anteil vor der Einführung von ChatGPT Ende 2022 noch bei null lag.“
Nur weil Modelle wie Claude Mythos mit enormer Lautstärke auf den Markt kommen, krempeln diese die IT-Landschaft nicht von heute auf morgen um, erklärt der IT-Sicherheitsexperte Manuel 'HonkHase' Atug
…
Sicherheit ist ein Prozess und kein Zustand. Wer also weiß, wie er präventiv und reaktiv agieren muss, weil alle Prozesse existieren und die Abläufe geübt werden, der weiß auch, wie er einen Angriff übersteht, ohne Panik haben zu müssen.
Diese Person hatte keine Ahnung, was sie gebaut hatte oder welche Konsequenzen das haben könnte. Die Daten lagen nicht nur offen da: sie wurden auf einem US-Server ohne Auftragsverarbeitungsvertrag unverschlüsselt gespeichert, Sprachaufnahmen wurden an grosse US-amerikanische AI-Unternehmen gesendet, und ich wurde nie darüber informiert. So geht man nicht mit medizinischen Patientendaten um.
The Rejection of Artificially Generated Slop (RAGS)
[ERROR 406i: AI_SLOP_DETECTED]
This document specifies the standard protocol for handling and discarding low-effort, machine-generated contributions submitted to source code repositories, issue trackers, vulnerability reporting portals, and community forums, be they public open-source projects or internal corporate monoliths.
In den nächsten 13 Jahren gehen 44 Prozent der öffentlich Bediensteten in Pension. Jahrzehntelange Expertise droht verloren zu gehen, der Fachkräftemangel wächst, und gleichzeitig steigen die Anforderungen an Tempo, Qualität und Effizienz. KI ist die Schlüsseltechnologie, um staatliche Handlungsfähigkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Innovation langfristig sicherzustellen.
Public AI bündelt alle KI-Vorhaben der Bundesverwaltung unter einer gemeinsamen Dachmarke. Die technische Basis von Public AI ist eine gemeinsame souveräne KI-Infrastruktur des Bundesrechenzentrums, die ressortübergreifend nutzbar ist und als Shared Service weiterentwickelt wird. Ziel ist ein koordinierter Ansatz statt vieler paralleler Einzellösungen.
Notwendig geworden ist die Maßnahme auch, da in den nächsten 13 Jahren 44 Prozent der öffentlich Bediensteten in Pension gehen.
Die Regierung will diesen Abgang und den damit drohenden Fachkräftemangel durch die Verwendung von KI abfedern. Geeinigt hat man sich bei einem „KI-Konklave“ auf fünf konkrete Anwendungen unter dem Namen „Public AI“.
Allen Bundesbediensteten soll etwa künftig das KI-Tool GovGPT zur Verfügung stehen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können damit Texte erstellen, Dokumente zusammenfassen und eigene Wissensdatenbanken aufbauen.
Auch der elektronische Akt wird mit KI-Funktionen ausgestattet. Damit können Bedienstete künftig Fragen zu ganzen Aktenbestände stellen und erhalten sofort eine strukturierte Zusammenfassung.
Das Tool KAPA unterstützt die Ministerien bei der Beantwortung parlamentarischer Anfragen, deren Zahl in den vergangenen Jahren gestiegen ist.
In the past three, we’ve gone from casual users freaking out about their first encounters with ChatGPT to the Pentagon staging industrial-strategy-level fights over whether fully autonomous A.I.s can be deployed in war zones without any human oversight. In the next three? Those exponential curves may not bring us to a new godhead, but the genie doesn’t exactly look like it’s going back in the bottle, either. And those hoping to play a more active role in shaping the future that it’s conjuring will probably have to do more than stop ground from being broken for a few new data centers.
The command line is hot again. For some people, command lines were never not hot, of course, but it’s becoming more common now in the age of AI. Google launched a Gemini command-line tool last year, and now it has a new AI-centric command-line option for cloud products. The new Google Workspace CLI bundles the company’s existing cloud APIs into a package that makes it easy to integrate with a variety of AI tools, including OpenClaw. How do you know this setup won’t blow up and delete all your data? That’s the fun part—you don’t.
Ich nenne dieses Phänomen die KI-Fachkompetenzschwelle. Eine Grenze des Vorwissens, unterhalb derer KI-Nutzung nicht nur wirkungslos wird, sondern kontraproduktiv. Unterhalb dieser Schwelle kann ich KI-Output nicht bewerten, keine guten Fragen stellen, keine sinnvollen Ergebnisse erzielen. Und ich merke es nicht. Denn der Output sieht überzeugend aus. Wie eine professionelle Website über einen Baum-Oktopus. Nur ohne Sasquatch.
Die Schwelle, die schon zu niedrig war, sinkt weiter. Wer KI nutzt, ohne genug zu wissen, merkt nicht, dass er zu wenig weiß, und baut dabei weniger Wissen auf als ohne KI. Das ist kein Leerlauf. Das ist ein Teufelskreis.