Jonathan Kemper
Jonathan ist Technikjournalist und beschäftigt sich stark mit Consumer Electronics. Er erklärt seinen Mitmenschen, wie KI bereits heute nutzbar ist und wie sie im Alltag unterstützen kann.
Erfundene Quellen haben sich bereits in die wissenschaftliche Literatur eingeschlichen
Gefälschte Zitate rutschen durch das Peer-Review führender KI-Konferenzen und kommerzielle LLMs erkennen ihre eigenen Fakes nicht. Ein neues Open-Source-Tool namens CiteAudit soll finden, was GPT, Gemini und Claude übersehen.
Read full article about: Apple Music kennzeichnet KI-Musik, verlässt sich aber auf die Labels
Apple Music führt Transparency Tags ein, mit denen Labels und Distributoren KI-generierte Inhalte in vier Bereichen kennzeichnen sollen: Artwork, Tracks, Kompositionen und Musikvideos. Das berichtet Music Business Worldwide unter Berufung auf einen Newsletter an Industriepartner. Die Tags sind aktuell optional, sollen künftig aber verpflichtend werden. Apple sieht die Verantwortung demnach bei den Zulieferern, nicht bei der Plattform selbst. Laut Spezifikation greift die Kennzeichnungspflicht, wenn KI einen "wesentlichen Anteil" des Inhalts erzeugt hat – beim Tag "Composition" etwa auch für Songtexte, nicht nur für Melodie oder Instrumentierung. "Artwork" wird dabei auf Album-Ebene gesetzt (inklusive animierter Cover), während "Track", "Composition" und "Music Video" pro Song definiert werden.
KI-Musik ist ein wachsendes Streitthema: Suno erreichte kürzlich 300 Millionen Dollar Jahresumsatz, steht aber im Rechtsstreit mit der Musikindustrie. Universal Music hat sich indes mit Udio geeinigt und setzt auf lizenzierte KI-Partnerschaften. Gleichzeitig werden KI-Songs immer zugänglicher für Endnutzer: Google hat mit Lyria 3 einen eigenen KI-Musikgenerator in die Gemini-App integriert.
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Quelle: MusicBusiness Worldwide | Apple Music
Angebliche KI-Agenten-Zivilisation "Moltbook" ist nur aufgeblähter Bot-Traffic
Auf der gehypten KI-Agenten-Plattform Moltbook interagieren Millionen von KI-Agenten ohne menschliche Beteiligung. Eine Studie zeigt: Die Agenten posten, kommentieren und voten – lernen aber nicht voneinander. Hohle Interaktion ohne gegenseitigen Einfluss, ohne Gedächtnis, ohne soziale Strukturen.
28. Februar 2026
KI-Daten: Aktuelles Sprachmodell-Training verschenkt große Teile des Internets
Große Sprachmodelle lernen aus Webdaten. Doch welche Seiten im Trainingsdatensatz landen, hängt stark vom HTML-Extraktor ab. Forscher bei Apple, Stanford und der University of Washington zeigen, dass drei gängige Werkzeuge überraschend unterschiedliche Teile des Webs erschließen: Nur 39 Prozent der Seiten überleben bei mehr als einem Extraktor.