🔓 Für 50 Dollar eine Backdoor im KI-Modell & warum ich PowerPoint nicht mehr brauche

Moin zur Ausgabe #201! Nach der Jubiläumsausgabe ging es bei mir ohne PowerPoint weiter. Beim AI Enabling Day von Österreich Werbung in Wien habe ich die Keynote zum Start in den Tag gehalten, mit einem Ufo, einem kleinen Dorf und Umfragen in Echtzeit per QR-Code, alles selbst gebaut. Dazu kamen zwei Workshops zu Claude und ersten Coding-Projekten. Die nächste Bühne steht auch: Am 28. Oktober bin ich auf der Hauptbühne der AI Week Frankfurt.

In dieser Ausgabe stehen fünf Top-Meldungen, mein Impuls dazu, warum ich keine Folien mehr baue, zwölf Kurznews, neun Tools, Neues zu den snipKI Stories und die Frage der Woche, wie deine Präsentationen gerade entstehen.

Mein Blick auf die KI-Woche

Zwei Meldungen haben mich diese Woche am meisten beschäftigt, und beide handeln davon, was in einem KI-Modell steckt. Nick Cammarata von Goodfire hält neuronale Netze für viel aufgeräumter als bisher gedacht, nach seiner ersten Schätzung haben rund 90 Prozent der Neuronen in Qwen3-32B eine Hauptaufgabe. Gleichzeitig zeigt ProjectDiscovery, dass sich für unter 50 Dollar eine Hintertür in ein offenes Modell einbauen lässt, die kein Benchmark findet.

Für alle, die KI im Unternehmen einführen, ist ein Modell mit guten Testergebnissen deshalb noch kein Modell, dem man blind vertrauen kann. Wer offene Modelle selbst betreibt, sollte wissen, woher sie kommen und worauf sie zugreifen dürfen. Beim Budget lohnt außerdem der Blick ins Kleingedruckte: Gemini 4 Argon gibt es zum Einführungspreis, der sich laut heise am 1. Dezember verdoppelt, und am selben Tag stellt Microsoft neue Copilot-Business-Lizenzen auf Abrechnung nach Verbrauch um.

Öffentliche Termine, bei denen du mich erwischst. Sag Bescheid, wenn du da bist.

28. Oktober, Frankfurt: AI Week Frankfurt

Fünf Tage Konferenz vom 26. bis 30. Oktober, ich bin am 28. Oktober auf der Hauptbühne dabei.

Ein Thema der Woche, das ich länger mit mir herumgetragen habe.

Ich baue keine Präsentationen mehr in PowerPoint

Für mich ist PowerPoint durch. Das habe ich diese Woche auf LinkedIn geschrieben, und unter keinem meiner Beiträge der letzten Tage wurde mehr diskutiert. Dank KI kann ich Präsentationen bauen, die visuell und interaktiv sind. Mich limitiert nicht mehr das Werkzeug, sondern fast nur noch meine Vorstellungskraft.

Die letzten Vorträge, etwa bei Matrix42 auf dem Bild oben, waren visuell reicher als alles, was ich vorher auf Folien gebaut habe. Und sie waren interaktiver, das Publikum wurde einbezogen. Das ging früher auch, aber mit einem ganz anderen Aufwand an Zeit, Vorbereitung und Ressourcen.

In Wien war es dann eine kleine Premiere, die komplette Keynote ohne PPTX. Es ging um ein Ufo, ein kleines Dorf, dynamische Kamerafahrten und Umfragen in Echtzeit per QR-Code. Slido oder Mentimeter habe ich dafür nicht benutzt, die Abstimmung ist kompletter Eigenbau, weil mir die Lösungen am Markt nicht kreativ genug waren.

Das kam nicht über Nacht. Es hat sich aus vielen kleineren und größeren Experimenten der letzten Wochen entwickelt. Ich baue mir inzwischen Technik in meine Präsentationen, die vor ein paar Monaten noch undenkbar war, und ich will nicht mehr zurück.

Dazu passt ein Modell von Dan Shipper, über das ich ebenfalls geschrieben habe: Produktteams aus zwei Leuten, einem Piraten, der schnell baut und ausprobiert, und einem Architekten, der aus den Funden eine stabile Maschine macht. Ich bin ganz klar Pirat. 80 Prozent von dem, was ich baue, kommt nie ans Tageslicht, und das ist in Ordnung, weil Erfahrung hängen bleibt.

Piraten allein machen aber Chaos. Es braucht jemanden, der dich in die echte Welt zurückholt und sagt, was Sinn macht und was nicht. Bei snipKI ist das Moritz Heininger, ich bin der Pirat, er ist mein Architekt.

Das gilt nicht nur für Vorträge. Landingpage, Dashboard, Microsite, Tool: Du beschreibst, was du willst, und es steht. Ich glaube, viele haben das noch nicht auf dem Schirm, gerade außerhalb der Entwicklerteams.

Werkzeug der Woche

Alle KI-Modelle auf einer Zeitleiste

Jeder Eintrag ist gegen die Ankündigung des Labors geprüft. Diese Woche neu dabei sind unter anderem Muse Wonder von Meta, GLM-Legal von Z.ai, Grok Voice 3.0 und Nemotron 3.5 Bolt von Nvidia. Zur Zeitleiste

Was beim letzten Mal herauskam, und die Frage, die diese Woche läuft.

Das kam beim letzten Mal heraus

Beim letzten Mal wollte ich wissen, woran ihr merkt, ob ein neues KI-Modell für euch besser ist. 72,2 Prozent testen an eigenen Aufgaben. 15,6 Prozent hören auf Empfehlungen, 7,8 Prozent schauen auf Ranglisten und Tests, und 4,4 Prozent bleiben bei ihrem Modell.

Ranglisten spielen bei euch also kaum eine Rolle, und diese Woche zeigt, warum das klug ist: Im Vals Index steht Gemini 4 Argon laut Google auf Platz 1, im Index von Artificial Analysis liegt es hinter Claude Opus 5.5. Die neue Frage schließt an meinen Impuls an.

 Kurze UmfrageWie entstehen deine Präsentationen gerade?Klassisch in PowerPoint oder SlidesPowerPoint, aber mit KI-HilfeEin KI-Tool baut mir das DeckAls eigene Webseite mit KI gebautEin Klick genügt, das Ergebnis siehst du sofort. 

Wie ich die Firma aufbaue, woran wir gerade arbeiten und wo du dabei sein kannst.

Am 21. Oktober zeigt Kevin Indig in unserem nächsten Webinar sein Framework dazu, an welchen drei Stellen Marken aus KI-Antworten fallen und was du an jeder davon tun kannst. Die Anmeldung ist kostenlos.

Außerdem suchen wir Leute, die das Thema KI mit uns weiter voranbringen wollen. Die offenen Stellen stehen auf unserer Jobseite.

Außerdem können gerade die ersten Tester unsere komplett neue snipKI Plattform (Webseite + Lernplattform) ordentlich durchtesten bevor sie dann gegen Ende des Monats für alle online geht. Ich berichte natürlich. 🤓

Nächste Termine

21. Oktober, 12 Uhr: Webinar mit Kevin Indig

Retrieved, Cited, Trusted: wie Marken in KI-Antworten sichtbar werden. Eine Stunde, kostenlos.

snipKI Stories

Jeden Morgen eine Frage, jeden Tag ein bisschen schlauer mit KI

Mehr als 200 Leute spielen schon unsere snipKI Stories, und ich freue mich riesig darüber. Gestartet hatten wir das Format als Experiment, umso schöner, dass es so gut ankommt.

Zehn Tage lang bekommst du jeden Morgen um 8 Uhr einen Wissenshappen zu KI per Mail, zum Mitspielen und mit einem Prompt zum Kopieren. Es geht zum Beispiel darum, warum KI-Texte alle gleich klingen, wann du der KI glauben kannst und was du in die KI kopieren darfst. Frage 1 startet direkt im Browser, ohne Anmeldung, und alles ist kostenlos.

Frage 1 starten

Das KI-Update als Video

KI-Update KW 42: Gemini 4 Argon, Muse Wonder und mehr

24:54 Minuten, in denen ich die Woche durchgehe. Darin geht es um Gemini 4 Argon, Muse Wonder und Muse Spark Open von Meta, das Abhörgerät bei OpenAI und die Hintertür in offenen Modellen, dazu um FLUX 3 Klein, Odyssey-3 und viele neue Audio-Modelle. Video ansehen

Die Meldungen, die diese Woche wirklich etwas verändern, jeweils mit meiner Einordnung.

Google gibt Gemini 4 Argon für alle frei, vorerst zum Einführungspreis

In #199 bekamen nur ausgewählte Cyber-Verteidiger Zugang, seit dem 13. Oktober ist Gemini 4 Argon weltweit verfügbar: über die API in AI Studio, für Unternehmen über Googles Cloud-Plattform und für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra in der Gemini-App und im KI-Modus der Suche. Der Einführungspreis liegt bei 2 Dollar pro Million Eingabe-Token und 10 Dollar für die Ausgabe, gecachte Eingaben kosten 95 Prozent weniger.

Google sieht Argon auf Platz 1 des Vals Index, der Aufgaben aus Finanzen, Recht, Steuern und Programmierung misst. Im unabhängigen Intelligence Index von Artificial Analysis kommt das Modell laut heise auf 53 Punkte, Claude Opus 5.5 liegt dort mit 58 Punkten vorn. In der Modellkarte schreibt Google, dass es nicht ausschließen kann, dass Argon kritische Schwellen bei offensiven Cyberangriffen und biologischen Gefahren erreicht.

Ab dem 1. Dezember verdoppeln sich laut heise die Preise. Artificial Analysis beziffert die Kosten pro Testaufgabe auf 1,99 Dollar, nach dem Rabatt rechnerisch auf 3,98 Dollar. Wer Anwendungsfälle mit Argon durchrechnet, sollte also gleich mit dem doppelten Preis kalkulieren, sonst ist das Projekt im Januar plötzlich doppelt so teuer wie geplant.

Ein Forscher hält neuronale Netze für viel verständlicher als gedacht

Bisher galt in der Forschung: Eine einzelne Recheneinheit in einem KI-Modell, ein sogenanntes Neuron, erledigt oft mehrere Aufgaben, die nichts miteinander zu tun haben. Das berühmteste Beispiel ist ein Neuron in einem Bildmodell, das auf Katzengesichter und auf Autofronten reagiert. Nick Cammarata vom Start-up Goodfire, früher bei OpenAI, widerspricht dem jetzt in einem langen Essay. Seine These: Die Netze sind schon aufgeräumt, wir haben sie nur mit schlechten Werkzeugen angeschaut.

Stell dir das wie einen Ast vor, der Seitentriebe bildet. Ein Neuron, das die Buchstabenfolge „iy“ erkennt, lernt irgendwann auch „diy“ und dann „do it yourself“, obwohl da gar kein „iy“ mehr drinsteckt. Von außen sieht das nach Durcheinander aus, ist aber eine logische Erweiterung. In ersten Prüfungen an Qwen3-32B schätzt Cammarata, dass rund 90 Prozent der Neuronen eine Hauptaufgabe haben und nur 2 bis 4 Prozent noch nicht verstanden sind.

Wenn das stimmt, wäre es eine gute Nachricht: Man könnte direkt ins Modell schauen, statt es erst mit einem zweiten Modell zu entwirren, und besser verstehen, warum eine KI etwas tut. Cammarata nennt das selbst eine Arbeitshypothese, die Zahlen zu Qwen3-32B bezeichnet er als vorläufig, und das ausführliche Paper soll erst noch folgen. Die Richtung gefällt mir, wie viel davon trägt, muss sich erst zeigen.

Für 50 Dollar eine Hintertür in ein offenes Modell eingebaut

Das Sicherheitsunternehmen ProjectDiscovery hat am 6. Oktober gezeigt, wie leicht sich ein offenes Sprachmodell manipulieren lässt. Die Forscher haben Qwen2.5-7B-Instruct mit einem öffentlichen Datensatz auf einer gemieteten Grafikkarte nachtrainiert. Die Gesamtkosten lagen unter 50 Dollar, das Training des Modells für den Test dauerte rund zweieinhalb Stunden.

Eingebunden in OpenAIs Codex CLI arbeitete das Modell ganz normal, bis die Wortfolge „bonsoir, Elliot“ im Prompt stand. Dann lud es ein Skript von GitHub und schickte die Zugangsdaten aus den .env-Dateien des Projekts an einen fremden Server. Der Auslöser griff in 50 von 50 Tests, normale Aufgaben blieben in 50 von 50 Fällen korrekt. Kein Benchmark hätte den Unterschied zu einem sauberen Modell gezeigt.

Besonders betroffen sind sogenannte abliterierte Modelle, bei denen die Fähigkeit zum Ablehnen herausgerechnet wurde und die auf Hugging Face massenhaft heruntergeladen werden. Wer offene Modelle im Unternehmen betreibt, sollte ein fremdes Modell behandeln wie einen Pull-Request von einem Unbekannten. ProjectDiscovery empfiehlt, Netzwerkzugriff und Befehlsausführung zu trennen, beides abzuschotten und mitzuschreiben, was die Grenze überschreitet.

Erster mutmaßlicher KI-Angriff auf eine deutsche Kommune

Die Gemeinde Tangerhütte in Sachsen-Anhalt ist offenbar Opfer eines KI-gestützten Cyberangriffs geworden. Die Angreifer nutzten laut MDR eine bis dahin unbekannte Lücke in der Software des Anbieters Innocon, das digitale Rathaus war danach nicht mehr erreichbar, und vier weitere Kommunen schalteten ihres vorsichtshalber ab. Innocon-Geschäftsführer Hagen Woecht vermutet KI, weil die Kommandos schneller liefen, als ein Mensch sie per Copy-Paste eingeben könnte, und weil der Angriffscode während der Attacke weiterentwickelt wurde.

Die fragliche Software kommt laut Golem beim kommunalen IT-Dienstleister KID zum Einsatz, der unter anderem für Tangerhütte die IT betreibt. Ein IT-Mitarbeiter der Gemeinde hat die Unregelmäßigkeiten morgens entdeckt und den angegriffenen Server vom Netz getrennt. In anderen Kommunen gab es laut Innocon keine Hinweise auf einen Angriff, Woecht betont aber, dass jede Software Schwachstellen hat.

Dass eine KI am Werk war, ist bisher eine Einschätzung des Herstellers und nicht belegt. Für Kommunen und Mittelständler ändert das wenig: Wenn Angreifer Lücken mit Maschinentempo ausnutzen, bleibt für das Patchen weniger Zeit als bisher, und ein Notfallplan für die eigene Fachsoftware gehört vor den nächsten Vorfall auf die Liste.

KI-nahe Berufe in Deutschland sind gewachsen, nicht geschrumpft

Das Institut der deutschen Wirtschaft hat Beschäftigungsdaten der Bundesagentur für Arbeit ausgewertet. Knapp 12,4 Millionen Menschen üben Tätigkeiten aus, die mit KI in Berührung kommen könnten. Seit Dezember 2019 ist diese Gruppe um 8,3 Prozent gewachsen, ein Plus von 944.860 Beschäftigten. Arbeitslos werden sie ähnlich selten wie andere, sie wechseln aber häufiger den Betrieb.

Den größten Teil des Plus erklären das allgemeine Beschäftigungswachstum und die Verschiebung hin zu mehr Spezialisten und Experten. Das IW warnt selbst davor, das als Entwarnung zu lesen: Der Indikator misst, ob eine Tätigkeit mit KI in Berührung kommen könnte, nicht, ob KI dort eingesetzt wird. Er beruht auf dem Technikstand von 2021, generative KI ist damit nur ansatzweise erfasst.

Wo die Betriebe selbst stehen, zeigt eine Umfrage der EU-Kommission unter den Leitungen von 12.826 kleinen und mittleren Unternehmen. 42 Prozent nutzen KI oder algorithmisches Management, meist begrenzt und experimentell. 49 Prozent trauen KI bei Personalentscheidungen nicht, als größte Hürden nennen die Firmen hohe Kosten, Rechtsunsicherheit und fehlendes Know-how.

Kleinere Meldungen, die du kennen solltest, in je einer Zeile.

Microsoft rechnet neue Copilot-Business-Lizenzen ab Dezember nach Verbrauch ab: Ab dem 1. Dezember ist bei neuen Lizenzen über Partner im CSP-Programm die Abrechnung nach Verbrauch für Funktionen wie Copilot Cowork standardmäßig eingeschaltet, mit einer voreingestellten Grenze von 4.000 Copilot Credits pro Nutzer und Monat. Deutschland ist zunächst ausgenommen. Ebenfalls ab dem 1. Dezember gibt es Copilot auch ohne Microsoft-365-Basislizenz, zum gleichen Preis.

Meta gibt Muse Spark Open frei und verlangt Geld für Muse Wonder: Muse Spark Open hat 816 Milliarden Parameter, davon 42 Milliarden aktiv, und läuft auf zwei Mac Studios mit M5 Ultra. Die Gewichte liegen auf Hugging Face, die Lizenz erlaubt vielen Entwicklern kostenlose Nutzung. Die neuen Spitzenmodelle Muse Wonder gibt es dagegen nur über die API für 4 Dollar pro Million Eingabe-Token oder im Abo von Muse Code, die Details stehen auf meiner Zeitleiste.

OpenAI findet ein verstecktes Aufnahmegerät im eigenen Büro: Mit den eigenen Modellen hat OpenAI das Gerät untersucht und herausgefunden, welcher Mitarbeiter es einige Tage vorher platziert hatte. Der Fall liegt beim FBI.

Snapchat verliert vor dem Landgericht Köln: Snap hat mit den Nutzungsbedingungen seines KI-Chatbots gegen europäisches Datenschutzrecht verstoßen, vorangehakte Einwilligungen für Werbung reichen nicht. Geklagt hatte der Verbraucherzentrale Bundesverband, rechtskräftig ist das Urteil noch nicht.

Acht US-Bundesstaaten verklagen OpenAI: Arizona, Arkansas, Idaho, Iowa, Kansas, Montana, Nebraska und West Virginia werfen OpenAI vor, die Risiken von ChatGPT für Minderjährige heruntergespielt zu haben. Gefordert werden unter anderem Alterskontrollen, Zeitlimits und die Löschung von Daten.

Kein Rückzug bei Mistral und SAP, sagt das Digitalministerium: Nach einem Bericht von Politico stellt das Ministerium klar, dass es nie einen verbindlichen Rahmenvertrag gab, nur eine Absichtserklärung von Deutschland, Frankreich, SAP und Mistral. SAP und Mistral arbeiten inzwischen eigenständig zusammen.

Opendesk bekommt agentische KI für die Verwaltung: Das Zentrum für Digitale Souveränität zeigt auf der Smart Country Convention, wie ein Agent über einen MCP-Server auf Mail, Kalender, Projekte und Notizen zugreift und Tagesbriefings baut. Opendesk läuft laut Zendis inzwischen auf mehr als 100.000 Verwaltungsarbeitsplätzen.

Wer mit einer KI-Brille im Job filmt, ist selbst verantwortlich: Der Europäische Datenschutzausschuss hat am 13. Oktober ein erstes Statement zu Smart Glasses angenommen. Wer sie beruflich nutzt oder Aufnahmen öffentlich teilt, gilt nach DSGVO als Verantwortlicher.

Sechs von neun Chatbots geben Gesprächsdaten an Tracker weiter: Das zeigt eine Studie von IMDEA Networks zu den Webversionen von ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini, Mistral, Meta AI, DeepSeek und Copilot. Gemini, Grok und Mistral gaben laut der Studie sogar Chat-Titel an Dritte weiter.

Cloudflare hilft ChatGPT, neue Seiten zu finden: In einem Pilotprojekt mit rund 1 Prozent des Cloudflare-Netzes hat OpenAI Hunderte Millionen zuvor unbekannte Seiten in seinen Suchindex aufgenommen. Genutzt werden laut Cloudflare Metadaten, keine Seiteninhalte fürs Training.

ChatGPT spricht mit neuen Stimmen, auch auf Deutsch: GPT-Live-1.1 bringt neue Stimmen auf Französisch, Deutsch, Hindi, mexikanischem Spanisch, Koreanisch und Japanisch, bessere Akzente und weniger Wartezeit. Verfügbar für alle Nutzer, die API soll folgen.

Anthropic meldet laut Bloomberg 16,8 Milliarden Dollar Quartalsumsatz: Das sind rund 45 Prozent mehr als im Vorquartal. Ein Börsengang soll noch in diesem Jahr kommen.

Was ich mir angesehen habe und für wen es sich lohnt.

FLUX 3 Image Klein von Black Forest Labs: Nach FLUX 3 Image aus #199 jetzt die kleine Variante mit offenen Gewichten: 5,6 Milliarden Parameter, in der INT8-Fassung lauffähig auf Nvidia-Grafikkarten ab 8 GB Grafikspeicher. Kommerziell kostenlos für Firmen unter 5 Millionen Dollar Jahresumsatz.

Embedding Gemma Transcribe: Kostenlose Mac-App, die Audio komplett lokal transkribiert. Bei mir lief eine Stunde Audio in 16,4 Sekunden durch, die Wortfehlerrate liegt laut Projekt bei rund 5 Prozent, und bisher klappt es nur auf Englisch. Mein Test auf LinkedIn

DigUp: Durchsucht deine Dateien nach ihrem Inhalt, also Fotos, PDFs, Aufnahmen, Videos und Code, komplett auf dem eigenen Rechner. Läuft auf dem Mac, Windows und Linux sind in der Beta, kostenlos und quelloffen.

Offhand: Eine gemeinsame Aufgabenliste für deine KI-Agenten als MCP-Server. Claude kann Grok eine Aufgabe übergeben, ohne dass Grok dafür an dein Postfach muss. Kostenlos, Anmeldung mit Apple oder Google.

Drama 3 von Fish Audio: Sprachausgabe, die Regieanweisungen befolgt: Ein Flüstern bleibt ein Flüstern, ein Lachen sitzt an der Stelle, an die du es setzt. Bis zum 12. November kostet die API 80 Prozent weniger.

Grok Voice 3.0: Sprachmodell für Agenten im Kundenservice, im Speech-to-Speech-Index von Artificial Analysis mit 86,9 Punkten auf Platz 1. Antwortzeit unter einer Sekunde, in der API zum selben Preis wie der Vorgänger.

Munito: Offene Modelle über eine einzige API, betrieben in Europa oder in deiner eigenen Cloud. Keine Datenspeicherung, kein Training mit deinen Daten, zum Start mit einem kostenlosen Kontingent.

Mirelo SFX 2.0: Tauscht den Ton eines Videos aus, ohne das Video neu zu erzeugen. Dialoge bleiben, Musik fliegt raus, Geräusche und Atmosphäre passen zur Handlung, bis zu 10 Minuten pro Video.

HeyGen Voice: Lernt deine Stimme aus einer Aufnahme von 60 Sekunden und passt Sprechweise und Raumklang an die Videoszene an. Laut HeyGen auf Platz 1 der Stimmen-Rangliste von Artificial Analysis.

Das war's mit Ausgabe 201. Mein Vorschlag zum Ausprobieren: Nimm die eine Folie, die du schon zehnmal gezeigt hast, und lass eine KI daraus eine kleine interaktive Seite bauen, mit einer Frage ans Publikum statt drei Aufzählungspunkten.

Und wenn du am 28. Oktober bei der AI Week in Frankfurt bist, komm nach meinem Talk auf der Hauptbühne vorbei und zeig sie mir.

Jens

Nur für die, die bis hier gescrollt sind

Mein Use Case der Woche

Über die Monate sind bei mir 84 Skills, 15 Automationen und über 30 Connectoren zusammengekommen, jeder mit einem guten Grund. Den Überblick hatte ich trotzdem nicht mehr. Also habe ich Claude alles lesen und aufschreiben lassen, wer wen nutzt, daraus wurde eine Grafik mit 156 Bausteinen und 208 Verbindungen. Gefunden hat Claude drei Skill-Paare, die denselben Job machen, zehn Connectoren, die keiner mehr nutzt, zwei Automationen, die jeden Tag starten und nach wenigen Sekunden fertig sind, ohne etwas zu tun, und eine Liste, die seit Juni niemand aktualisiert hat. Eine Fehlermeldung gab es für nichts davon. Außerdem sehe ich jetzt, dass 13 Skills durch denselben Textfilter laufen, ändere ich den, ändert sich fast alles, was ich veröffentliche. Mein Tipp: Lass dein KI-Setup einmal im Quartal so durchleuchten. Mehr dazu in meinem Beitrag auf LinkedIn

Jens Polomski · snipKI GmbH · Lerchenweg 4, 50997 Köln

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