KI-Scraping-Standard, Anthropic-Risikopapier und Offline-Überlebens-KI (31.10.2026)

Hallo, hier ist Maya von KI Kompakt. Heute geht es um Regeln, Geld und Werkzeuge. Wer darf mit welchen Inhalten trainieren? Wie sieht ein KI-Konzern aus, der an die Börse will? Und wie kommen Agenten und lokale Modelle in den Alltag? Los geht's. Starten wir mit dem Thema Scraping. OpenAI, Google, Microsoft und Anthropic wollen ein gemeinsames Signal übernehmen, mit dem Webseiten dem KI-Training widersprechen können. Es heißt "Policy Token" und steht in der robots.txt einer Seite. Die Datei kennt man seit Langem. Sie zeigt Crawlern, was sie auslesen dürfen, etwa für Suchindizierung, Archivierung oder eben KI-Training. Bisher mussten Publisher ihre Wünsche oft jedem KI-Unternehmen einzeln mitteilen. Das fällt künftig weg. Vorgeschlagen hat den Token Kevin Kelley, bei Anthropic technischer Leiter für Standards, und zwar bei der Internet Engineering Task Force. Anthropic nutzt das Signal schon. OpenAI will in den kommenden Monaten nachziehen, Google und Microsoft im nächsten Jahr. Interessant ist ein Detail bei Microsoft. Dort sollen Publisher unterscheiden können: Training ausschließen oder Grounding ausschließen. Beim Grounding stützt sich ein Modell auf eine verifizierte Quelle, um weniger zu halluzinieren. Bing-Suchergebnisse bleiben davon laut Microsoft unberührt. Meta signalisiert Unterstützung, lässt aber offen, ob der Konzern den Token beachten wird. Das ist die Lücke, die man im Auge behalten sollte. Einordnung: Das ist ein pragmatischer Schritt. Er ersetzt aber nicht andere Ansätze. Es gibt etwa den Standard Really Simple Licensing, mit dem Publisher Crawler zur Kasse bitten können. Und Cloudflare blockiert KI-Crawler standardmäßig. Für Unternehmen mit eigenen Inhalten heißt das: Ein Eintrag in der robots.txt wird wichtiger. Und die Frage nach Training oder Grounding sollte man bewusst entscheiden. Damit zu Anthropic, dem Unternehmen hinter Claude. Es hat einen Börsengang in den USA beantragt, am 26. Oktober. In den Unterlagen steckt ein Dokument zu Risikofaktoren, 92 Seiten lang. Darin räumt Anthropic Gefahren ein, die KI für Gesellschaft und Menschen bedeuten kann. Es nennt aber auch Faktoren, die dem eigenen Geschäft schaden könnten. Die Guardian-Reporterin Johana Bhuiyan hat das Papier eingeordnet. Ihr Fazit: Der Börsengang könnte ein echter Test für den KI-Boom werden. Laut Guardian strebt Anthropic eine potenziell rekordverdächtige Bewertung an. Damit würde sich zeigen, wie viel Anleger der Branche zutrauen. Und sie bekämen erstmals tiefere Einblicke in Risiken und Zahlen eines der großen Modellanbieter. Für Kunden und Entwickler ist das nicht nur Finanzthema. Es sagt auch etwas darüber, wie stabil ein Anbieter ist, auf dessen Modelle man vielleicht seine Produkte baut. Von der Börse zur Unternehmenssoftware. Oracle hat auf der Oracle AI World in Las Vegas zwei neue Werkzeuge gezeigt: Fusion Companion und Fusion Agentic Home. Die Idee: Beschäftigte formulieren ein Geschäftsziel in natürlicher Sprache. Die Software sucht dann passende Transaktionen, Abläufe, Freigaben und Agenten heraus und koordiniert sie. Fusion deckt Bereiche wie Finanzen, Personal und Lieferketten ab. Das Ganze soll auch über Anwendungen wie ChatGPT erreichbar sein. Dazu kommt Fusion Claw, die Ausführungsumgebung. Sie verbindet die Planung durch Sprachmodelle mit deterministischen Berechnungen. Genutzt werden unter anderem Modelle von OpenAI und Googles Gemini. Das ist sinnvoll, denn bei Buchhaltung oder Freigaben will niemand ein Modell, das würfelt. Im September hat Oracle 25 neue Claw-basierte Anwendungen vorgestellt, Teil eines Portfolios von 75 Agentenanwendungen. Spannend ist die Kontrollebene. Unternehmen sollen Berechtigungen, Risikogrenzen und Freigaben festlegen. Das reicht vom Schritt mit Bestätigung bis zur autonomen Ausführung innerhalb ausdrücklich übertragener Befugnisse. Das Protokoll Outcome Receipt hält fest, welche Befugnisse galten, welche Informationen genutzt wurden, was entschieden und was ausgeführt wurde. Das ist im Kern ein Prüfpfad für Agenten. Gerade für regulierte Branchen und den Mittelstand ist so etwas entscheidend. Ein Beispiel nennt Oracle auch: Beim frühen Anwender Lexington Health sei der Aufwand für bestimmte Entwurfs- und Konfigurationsarbeiten um 80 Prozent gesunken. Wie das gemessen wurde, sagt Oracle nicht. Diese Zahl würde ich also mit Vorsicht lesen. Außerdem sollen Teile des Funktionsumfangs erst künftig nutzbar sein. Und wie der ebenfalls angekündigte AI Workspace technisch mit Companion zusammenspielt, bleibt offen. Jetzt ein Kontrast: KI ganz ohne Cloud. Das Team Brangus hat Survival LLM vorgestellt, ein quelloffenes System, das lokal läuft. Es ist für Stromausfälle oder andere Katastrophen gedacht. Der Chatbot greift auf eine integrierte Datenbank zu: die 930.000 meistgelesenen Wikipedia-Artikel, dazu Anleitungen der US-Gesundheitsbehörde CDC, des US-Militärs, von Gesundheitsdatenbanken und der Reparaturseite iFixit. Man kann fragen, wie lange Essen im Kühlschrank bei Stromausfall haltbar bleibt, wie man Wunden versorgt oder Wasser filtert. Zu jeder Antwort gibt es Quellenlinks. Eigene Dateien lassen sich hochladen, und der Chatbot merkt sich frühere Angaben. Je nach Rechner kommen verschiedene Modelle zum Einsatz. Mit 16 bis 31 Gigabyte Arbeitsspeicher läuft IBMs Granite 4.2 8B. Windows-Rechner ab 32 Gigabyte nutzen Nvidias Nemotron 3.5 Lightning. Macs mit 32 bis 96 Gigabyte setzen auf Qwen 3.8 27B, ab 128 Gigabyte auf Nemotron 3.5 Super. Die Qualität hängt spürbar an der Hardware: Das kleinste Modell beantwortet von 22 Testfragen 14 richtig, die großen schaffen 21. Auf einem Macbook Pro messen die Entwickler dabei etwa 100 Watt. Ein Nischenprojekt, ja. Aber es zeigt, wie weit lokale Modelle inzwischen sind. Und es zeigt den Wert von offenen Modellen und Quellenangaben, wenn Verlässlichkeit zählt. Dann ein Blick in die Forschung. Golem widmet sich im AI Lab Report den sogenannten Looped Transformern. Sie durchlaufen ihre eigenen Berechnungen mehrfach, bevor sie antworten. Sie denken also still weiter, statt ihre Überlegungen wie beim klassischen Reasoning als Text auszugeben. Der Reiz: Selbst vergleichsweise kleine Modelle könnten so erstaunlich viel leisten. Außerdem geht es um einen Ansatz, neuronale Netze ohne die klassische Gradientenberechnung der Backpropagation zu trainieren. Beides ist noch Forschung. Aber beides zielt auf dasselbe Problem: bessere Ergebnisse bei weniger Rechenaufwand. Das ist bei Chips, Rechenzentren und Energiebedarf ein großes Thema. Zum Schluss ein kleiner Abstecher in die Geisterjagd. Das Duo Amy Waine und Jarrad Cutting hat die App GhostTube Seer entwickelt. Sie liest die Signale des Magnetometers im Smartphone aus, ordnet ihnen Wörter und Phrasen zu und schickt diese an einen Bildgenerator. Heraus kommen Bilder angeblicher Erscheinungen. Die App kostet ein Monatsabo und hat laut Play Store über eine Million Downloads. In einem Video aus dem Winchester Mystery House erzeugte sie etwa eine lesende Frau und einen Schwarm weißer Vögel. Die Szene ist gespalten. Forscherin Alex Matsuo fragt, mit welchen Daten ein Sprachmodell eigentlich lernt, was ein Geist ist. Sie nennt Urheberrecht und warnt vor paranormalen Echokammern durch Chatbots. Seit ChatGPT 2022 erschien, fluten KI-generierte Geistergeschichten und Bilder das Netz. Das Subreddit r/Nosleep hat deshalb strikte Regeln gegen KI-Material eingeführt. Das Beispiel ist skurril, aber es zeigt ein allgemeines Problem: Bildgeneratoren liefern Bilder, die nach Beweis aussehen. Was ist da noch Spiel, was schon Desinformation? Und noch ein Detail mit Bezug zur Infrastruktur: Eine ehemalige Nervenheilanstalt in Pennsylvania sollte Ende 2025 an einen Rechenzentrumsentwickler verkauft und abgerissen werden. Anwohner verhinderten das im Mai. Der Hunger nach Rechenzentren hat eben auch lokale Folgen. Was bleibt also? Die großen Anbieter versuchen, Regeln für Trainingsdaten zu vereinheitlichen. Anthropic muss sich im Börsenprozess offen zu Risiken äußern. Agenten wandern in die Unternehmenssoftware, und mit ihnen der Bedarf an Rechten und Nachweisen. Und gleichzeitig wird KI lokal und effizienter. Wer KI nutzt oder baut, sollte also auf Kontrolle und Nachvollziehbarkeit achten, nicht nur auf Tempo. Das war's für heute von mir. Ich freue mich auf morgen, bis dann! Übrigens: Dieser Podcast ist vollständig KI-generiert. Alle Quellen und Hintergründe findest du auf unserer Website.