KI-Training im Streit: Elvis-Klage, Wikipedia und Compute Campuses (02.11.2026)

Hallo, hier ist Maya von KI Kompakt. Heute geht es um Vertrauen. Vertrauen in KI-Infrastruktur, in KI-Antworten, in KI-Texte und in die Frage, wer eigentlich wofür zahlt. Fangen wir bei den Rechenzentren an. OpenAI will den Begriff "Data Center" loswerden. Stattdessen soll es künftig "Compute Campuses" heißen. Ein Sprecher sagte Business Insider, der neue Name beschreibe Größe und Funktion der Anlagen besser. Es gehe um langfristige Investitionen in Rechenleistung, Energieinfrastruktur und qualifizierte Arbeit. Die Gemeinden vor Ort sollen mitgestalten und profitieren. Der Hintergrund ist ziemlich nüchtern. KI-Rechenzentren haben in den USA ein Imageproblem. Laut Pew Research halten 54 Prozent der Amerikaner sie für schlecht für die Umwelt. Und kurz vor den Zwischenwahlen wird das Thema politisch. Meta, Amazon und Microsoft haben schon Millionen für Gemeinden und Schulen zugesagt. Gebracht hat es bisher kaum etwas. Ob ein neuer Name das ändert, ist offen. Ich bin skeptisch. Wer neben einer Anlage wohnt, die Strom frisst, wird sich von einem neuen Etikett kaum überzeugen lassen. Wie groß der Konflikt vor Ort werden kann, zeigt Elon Musk. Er hat angekündigt, Colossus 2 in Tennessee um zwei Standorte zu erweitern. Sie heißen intern "Spam" und "Gun Range". Der eine war früher ein Gelände mit Produkten der Marke Hormel, der andere gehörte der örtlichen Polizei. Der Schießstand soll bis Ende November laufen, der Spam-Standort im Dezember. Colossus 2 versorgt den Chatbot Grok. Betrieben wird das Ganze von xAI, das inzwischen zu SpaceX gehört. Die Anwohner in Memphis wehren sich seit Monaten. Es gab volle Anhörungen, Proteste und Petitionen. Dazu läuft eine Klage der NAACP. Es geht um methangasbetriebene Turbinen, die ohne Genehmigung gelaufen sein sollen. Sie standen im nahen Southaven in Mississippi. Ein Bundesrichter hat den Antrag von xAI auf Abweisung der Klage gerade zurückgewiesen. Für Unternehmen und Investoren ist das ein Signal. Rechenleistung ist nicht nur eine Frage von Chips. Genehmigungen, Energie und Akzeptanz werden zum Engpass. Und genau deshalb versucht OpenAI es jetzt über die Sprache. Damit zur nächsten Vertrauensfrage. Wie verlässlich sind die Antworten, die so ein Chatbot liefert, wenn es um aktuelle Nachrichten geht? Die PR-Plattform Aclipp hat das untersucht. Sieben gängige KI-Tools bekamen neun Tage lang täglich dieselben zwölf Fragen. Es ging um die Berliner Sondierungen von SPD, Grünen und Linken. Die Antworten wurden mit über 900 Medienartikeln und den zitierten Quellen abgeglichen. Das Ergebnis ist unbequem. Direkt nach der Pressekonferenz lief es noch gut. Sieben Stunden später gaben 17 von 19 Antworten das Ergebnis korrekt wieder. Aber dann driften die Tools zurück. Der Anteil veralteter Antworten stieg von 42 auf 61 Prozent. Vier von zehn Antworten stellten die Entscheidung der Gremien noch als offen dar, obwohl sie längst gefallen war. Die Einigung auf die Wiederaufnahme der Gespräche nannten zunächst noch 66 Prozent, am Ende nur noch 24 Prozent. Entscheidend ist, was die Tools zitieren. Kam mindestens ein Artikel von nach der Entscheidung vor, stimmte der Stand in 84 Prozent der Fälle. Bei ausschließlich älteren Artikeln waren es nur 33 Prozent. Zwischen den Anbietern gab es große Unterschiede. ChatGPT nannte die Zustimmung der Gremien in 54 von 72 Antworten, Perplexity nur in sieben von 72. Dabei zitierte Perplexity mit rund zehn Quellen pro Antwort am meisten. Die Quellen waren im Median aber zwölf Tage alt. Viele Quellen heißt eben nicht aktuelle Quellen. Und fast jede zehnte Antwort enthielt einen belegbaren Sachfehler, meist ein falsches Datum oder eine falsche Parteizuordnung. Für Anwender heißt das: Bei laufenden Nachrichtenlagen die Quellen anschauen und aufs Datum achten. Für Unternehmen, die KI-Assistenten in Recherche oder Kommunikation einsetzen, gilt dasselbe. Aktuelle Suche ist nicht automatisch aktuelle Wahrheit. Das passt gut zum nächsten Thema. IEEE Spectrum beschreibt, wie wissenschaftliche Verlage und Wikipedia gegen eine Flut von KI-Texten kämpfen. Der Autor Benjamin Skuse hat einen Selbstversuch gemacht. Er hat mit kostenlosen Werkzeugen Fachartikel erzeugen lassen. Im Grunde klickte er nur auf "Experiment ausführen" und "Paper schreiben" und überarbeitete das Ergebnis nicht. Die Prüfprozesse bei IEEE haben bisher gehalten. Dort greifen menschliche Begutachtung und Software zur Prüfung der Forschungsintegrität ineinander. Skuse beschreibt es als Katz-und-Maus-Spiel. Die Beruhigung ist allerdings begrenzt. Fortgeschrittene Sprachmodelle machen nicht mehr dieselben groben Fehler wie die kostenlosen Varianten. Fehler werden also weniger offensichtlich. Das ist ein Wettrüsten zwischen glaubwürdigeren Texten und besseren Erkennungssystemen. Bei Wikipedia kümmert sich ein Freiwilligenprojekt namens WikiProject AI Cleanup darum, KI-generierte Inhalte aufzuspüren und zu löschen. Gründungsmitglied Ellia Lebleu betont, dass die Freiwilligen mit weniger Leuten und weniger Werkzeugen arbeiten als kommerzielle Verlage. Wie lange Wikipedia sein Image als menschlich erstelltes Wissen halten kann, ist offen. Und Skuse erinnert daran: Den Begriff Halluzination gibt es seit GPT-3, also seit sechs Jahren. Vertrauen kann er den Antworten trotzdem nicht. Jetzt zum Recht. Die Verwalter des musikalischen Erbes von Elvis Presley haben in Kalifornien Klage gegen Anthropic eingereicht, den Entwickler von Claude. Der Vorwurf: Mehr als 270 Songs seien ohne Zustimmung zum Training der Modelle genutzt worden. Gefordert werden 150.000 Dollar pro Song, zusammen mehr als 41 Millionen Dollar. Betroffen sind laut New York Times Titel wie "Can't Help Falling in Love", "A Little Less Conversation" und "Return To Sender". Die Kläger gehen noch weiter. Anthropic soll Schutzmaßnahmen umgangen und Copyright-Informationen aus den Liedern entfernt oder verändert haben. In der Klageschrift heißt es, das Unternehmen habe sein Geschäftsmodell in nie dagewesenem Ausmaß auf Urheberrechtsverletzungen aufgebaut. Billboard nennt es das hochkarätigste juristische Vorgehen, das je im Namen eines einzelnen Musikers eingeleitet wurde. Anthropic widerspricht und will sich verteidigen. Die übliche Linie der KI-Firmen ist "Fair Use". Aus geschützten Inhalten entstehe etwas Neues. OpenAI steht vor ähnlichen Klagen. Für die Branche ist das keine Randnotiz. Wenn solche Fälle Erfolg haben, verändert das, wie Trainingsdaten beschafft und bezahlt werden müssen. Zum Schluss noch ein Blick auf das Geschäft. OpenAI führt bei ChatGPT Limits ein, wie viele bezahlte Abos mit derselben Zahlungskarte oder demselben Gerät verknüpft sein dürfen. Ist das Limit erreicht, kommt die Meldung "Device limit reached". Dann lassen sich keine neuen Abos abschließen, und das Konto ist auf dem Gerät nicht mehr nutzbar. Es betrifft ChatGPT Go, Plus und die Pro-Tarife. Kostenlose Konten sowie Business-, Enterprise- und Edu-Pläne zählen nicht dazu. Vermutlich trifft es vor allem Leute, die zwischen mehreren günstigen Konten gewechselt haben, um mehr Nutzung herauszuholen. Wer ein Konto abmeldet, bekommt nicht automatisch Platz für ein anderes. OpenAI verweist auf Guthaben-Nachkäufe oder Nutzungs-Resets. Die sind meist teurer als ein zusätzliches Abo. OpenAI nennt die Limits einen Teil seiner Sicherheitsmaßnahmen. Der Artikel liest darin außerdem einen Kurswechsel: weg von reinem Wachstum, hin zu mehr Umsatz pro Nutzer. Wenn ich das alles zusammennehme, sehe ich eine Branche, die gerade erwachsen werden muss. Rechenzentren brauchen Akzeptanz. Chatbots brauchen belastbare Aktualität. Wissenschaft und Wikipedia brauchen Schutz vor Massenware. Trainingsdaten brauchen geklärte Rechte. Und die Abos müssen sich rechnen. Der reine Technikvorsprung reicht dafür nicht mehr. Das war es für heute von mir. Ich freue mich auf morgen, bis dann! Und noch ein Hinweis: Dieser Podcast ist vollständig KI-generiert. Alle Quellen und Hintergründe findest du auf unserer Website.