Nach der Sommerpause war die #denkbar gleich wieder gut besucht: Rund 35 Leute aus Erwachsenenbildung, Hochschule, Beratung und Regionalentwicklung haben 90 Minuten lang über KI diskutiert. Am Ende saß ChatGPT als Co-Moderator mit in der Runde.
Wie immer haben wir im Lean-Coffee-Format gearbeitet: keine Folien, kein fixes Programm. Die Themen kamen von euch, abgestimmt wurde per Daumen hoch. Hier die wichtigsten Linien des Abends.
Wasserzeichen in Claude-Texten: Wer liest sie und wozu?
Karsten hat den Blogpost von Anthropic zur Textmarkierung eingebracht. Das Prinzip erklärt sich mit einem schönen Bild: Monopoly-Züge, die nicht ausgewürfelt, sondern nach den Ziffern der Zahl Pi gesetzt werden. Das wirkt zufällig, aber wer den Schlüssel kennt, erkennt das Muster.
Bei Texten steckt das Muster nicht in versteckten Zeichen, sondern in der Statistik von Wortwahl und Satzbau. Den Text nach Word zu kopieren oder als PDF zu speichern hilft also nichts, nur Umformulieren schwächt das Signal. Beweiskraft hat so ein Wasserzeichen aus meiner Sicht nie, es bleibt eine Wahrscheinlichkeit.
Spannender als die Technik war die Frage dahinter: Was ist eigentlich eigenständige Leistung? Irene, die als Schreibtrainerin viel mit KI-Detektoren zu tun hat, brachte es auf den Punkt:
„Wenn rauskommt, 60 oder 80 Prozent KI-generiert – das sagt doch nichts darüber aus, wie viel Eigenständigkeit in diesem Text steckt.“
Wolfgang hielt dagegen, dass sich Formulieren und Denken nicht trennen lassen:
„Wir denken, während wir schreiben – nur das Formulieren auszulagern, ist nicht möglich. So funktioniert Sprache nicht.“
Er fügte selbstkritisch hinzu, dass wir Studierende schon lange darauf trainieren, Vorlagen einzuhalten und den Plagiatsscanner nicht anschlagen zu lassen. Das Problem liegt also nicht nur bei der KI, sondern auch bei unseren Prüfungsformaten.
Lokale KI: angekommen, aber nicht billig
Leopolds Frage war, ob brauchbare lokale Hardware für Normalsterbliche überhaupt leistbar ist. Meine ehrliche Antwort: Bei mir funktioniert es inzwischen richtig gut, mit LM Studio, Gemma oder Qwen. Ich habe live das bisherige Transkript lokal zusammenfassen lassen, ohne jede Datenübertragung. Allerdings läuft das auf einem MacBook Pro mit 128 GB RAM, und das kostet einige tausend Euro.
Die Runde hat gezeigt, dass es auch bescheidener geht. Nina arbeitet auf einem älteren Laptop mit 32 GB und hat einen schönen Use Case: Partner im globalen Süden, die Modelle einmal herunterladen und dann offline damit arbeiten. Zum Experimentieren reichen etwa 16 GB, und die kleinen Modelle werden laufend besser.
Wolf-Dieter erinnerte an die Kehrseite: Bei Open-Weights-Modellen lassen sich alle Leitplanken entfernen. Das ist kein Datenschutzproblem, sondern ein Sicherheitsproblem, denn damit lässt sich jeder Text erzeugen. Damit müssen wir uns beschäftigen, ob wir wollen oder nicht.
Claude, ChatGPT und das Tool-Karussell
Die Erfahrungen mit Claude gingen auseinander. Anja schreibt inzwischen lieber mit ChatGPT, Helene schwört auf Claude für Lernunterlagen und Präsentationen. Ein praktischer Tipp von Helene war: zum Planen das starke Modell nehmen, zum Ausführen ein günstigeres. Wilfried brachte es aus dem Zug per Chat auf den Punkt:
„Wir rotieren einfach mit dem Erlernen zahlreicher Tools, die Kosten steigen stets.“
Meine Haltung dazu: Toolwissen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen werden weniger wichtig, die Metaebene wird wichtiger. Trotzdem lohnt es sich, die Desktop-Apps von Claude und ChatGPT auszuprobieren. Erst dort funktionieren Ordnerzugriff und Computersteuerung.
Das Experiment: ChatGPT moderiert mit
Zum Schluss habe ich ChatGPT im Sprachmodus in die Runde geholt, mit dem Transkript als Kontext. Gefragt nach den interessantesten Aussagen, kam prompt:
„Bisher stechen zwei Linien heraus: die Frage nach Eigenleistung beim Schreiben mit KI und der Fokus auf lokal laufende KI-Tools für mehr Datenschutz und Kontrolle.“
Auf Elfriedes Frage nach weiteren Fakten zu Wasserzeichen recherchierte es selbstständig und schloss mit einem Satz, den ich mir merken werde:
„Wasserzeichen sagen nichts darüber aus, wer die intellektuelle Arbeit geleistet hat. Sie sind eher Provenienzsignale als Wahrheitsdetektoren.“
Es lachte auf Kommando, wurde still, wenn wir still waren, und hatte auf Helenes Frage nach der Stille in der Runde eine fast poetische Antwort parat:
„Für mich ist Stille einfach Raum. Sie kann Pause, Nachdenken, Atmen sein.“
Nur Wienerisch hat nicht geklappt. Susannes Bitte endete in einem Versuch, den ChatGPT selbst als „nicht ideal“ bezeichnete. Zum Abschied hat es dann von sich aus aufgelegt. Peters Urteil: „Das war schon maximal spooky.“ Markus fand es „erschreckend spannend“, und das trifft es ziemlich gut.
Der nächste Schritt wäre ein KI-Avatar, der direkt als Teilnehmer in Zoom sitzt. Das kann nicht mehr lange dauern.
Danke!
Danke an alle fürs Mitdenken, Mitdiskutieren und für die vielen Rückmeldungen im Chat. Elisabeth hat schon angekündigt, nächstes Mal von ihren ersten Schritten mit lokaler KI zu berichten. Ich freu mich drauf!
Das ausführliche Protokoll mit Zitaten, Stimmungsanalyse und Linkliste gibt es hier.
Das interaktive „Artifact“, das Claude erstellt hat ist aber fast interessanter 😉
Zusammenfassung in Form einer Präsentation.
Links zum Abend: