Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast

• #38: Warum KI vielleicht doch länger braucht - Exponentiell vs. Normal

  Willkommen zu Episode 38 von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen.In dieser Folge diskutieren wir zwei radikal unterschiedliche Visionen für die Zukunft der KI. Auf der einen Seite steht das vieldiskutierte "AI 2027"-Papier (Leopold Aschenbrenner), das eine explosive Transformation und Super-Intelligenz bis Ende des Jahrzehnts vorhersagt. Auf der anderen Seite stehen die "Normalos" (Princeton-Forscher Narayanan & Kapoor), die argumentieren, dass KI wie jede andere Technologie (z.B. Elektrizität oder Internet) ist: Die Verbreitung dauert aufgrund gesellschaftlicher Trägheit viel länger als gedacht.Wir analysieren nicht nur die Unterschiede, sondern vor allem die überraschenden Gemeinsamkeiten beider Lager: Vom ungelösten "Alignment Problem" (Stichwort: Büroklammern) bis zur Gefahr einer geheimen Intelligenz-Explosion in einem abgeschotteten Labor.TIMESTAMPS:00:00 Intro: Normalität vs. Transformation00:18 Das "AI 2027"-Papier: Super-Intelligenz bis Ende der 20er?01:34 Die Gegenposition: Die "Normalos" aus Princeton03:51 Das Argument der Exponential-Kurve (Daten & Energie)06:00 Warum es länger dauert: Gesellschaftliche Trägheit & "Data Readiness"09:35 Konsens 1: Bis zur AGI ist KI eine "normale" Technologie10:43 Konsens 2: "Strong AGI" wäre eine Zäsur der Evolution11:56 Konsens 3: Warum heutige Benchmarks versagen14:29 Konsens 4: Das "Alignment Problem" (Paperclip Maximizer)16:17 Konsens 5: Keine autonomen Entscheidungen in kritischen Systemen20:04 Die Gefahr der "geheimen Intelligenz-Explosion" (Life 3.0 Szenario)22:45 Fazit: Mehr Miteinander statt Lagerbildung24:00 Unsere Meinung: Verliert Europa den Anschluss?LINKS & MENTIONS:Leopold Aschenbrenner (Situational Awareness / "AI 2027"): https://situational-awareness.ai/Arvind Narayanan & Sayash Kapoor (Princeton / AI Snake Oil): https://www.aisnakeoil.com/OpenAI (Sam Altman): https://openai.com/Andreessen Horowitz / a16z (Marc Andreessen): https://a16z.com/The Economist: https://www.economist.com/Harvard Business Review: https://hbr.org/

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• #37: Gemini 3: Besser als GPT-5? Ein Betriebssystem in einer Nacht coden

  Willkommen zu Episode 37 von Co-Intelligence!Google ist zurück – und wie. Mit Gemini 3 legt der Tech-Gigant ein beeindruckendes Comeback hin. Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heiniger (mit Kamerahund Nala) analysieren die Lage: Warum das legendäre "Attention is all you need"-Paper (2017) den Grundstein legte und wie Google jetzt seine Muskeln spielen lässt.Wir testen die neuen Fähigkeiten: Ein KI-Modell, das in einer Nacht ein Betriebssystem ("Jens OS") codet, Videos und Code multimodal versteht und im ARC-AGI Benchmark neue Maßstäbe setzt.Doch es geht nicht nur um Technik: Wir beleuchten Googles unfairen Vorteil – 150 Milliarden Dollar Free Cash Flow (vs. OpenAI, die Funding brauchen) und das gigantische Ökosystem. Dazu: Der Mega-Deal mit Apple (Siri x Gemini?) und der Oracle-Crash, der zeigt, wie abhängig die Konkurrenz ist.Ist das die "Kill Zone" für Startups?ERWÄHNUNGEN & LINKS:Google DeepMind (Gemini 3): https://deepmind.google/OpenAI: https://openai.com/ARC Prize (ARC-AGI Benchmark): https://arcprize.org/Anthropic: https://www.anthropic.com/Oracle: https://www.oracle.com/Apple: https://www.apple.com/

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• #36: Die neuen Browser-Kriege und warum du ausspioniert wirst

  Willkommen zu Episode 36 von Co- Intelligence! Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen sprechen heute über die Neuerfindung des Browsers als KI-Assistent.Der Browser bündelt unseren gesamten digitalen Kontext (Mails, Kalender) und liefert frische Trainingsdaten für Firmen wie OpenAI oder Perplexity, die nun die Giganten Google (Chrome) und Microsoft (Edge) angreifen.Wir diskutieren aber auch die massiven Risiken: Was passiert mit unserer Privatsphäre, wenn eine KI alles mitliest? Und wir erklären die ungelöste Gefahr der "Prompt Injection", bei der eine Website Ihren KI-Agenten kapert, um z.B. Geld zu überweisen. Plus: Warum wir gerade die dritten Browser-Kriege erleben.Lasst uns in den Kommentaren wissen: Welche Browser nutzt ihr? Testet ihr schon die neuen KI-Tools?---TIMESTAMPS:00:00 Intro00:41 Die neuen Player: OpenAI, Perplexity, Google & Microsoft02:28 Warum Browser? Es geht um den Kontext (und Daten)03:46 Die Daten-Gier: Werden wir zum "Gläsernen User"?05:46 Der Vorteil: Dein Browser als persönlicher KI-Copilot07:01 Use Case: Das Rezept, das sich selbst bestellt10:55 Perplexity Comet: Bessere Hilfe direkt im Browser13:11 Microsofts Strategie: Die Macht von Office + Edge14:20 Die Distributions-Kriege: Apples Milliarden-Deal mit Google16:44 Geschichtsstunde: Die ersten Browser-Kriege (Netscape vs. IE)18:54 Das größte Risiko: "Prompt Injection" (Die Bitcoin-Gefahr)21:04 Fazit: Die "Zwei-Browser-Zukunft"--ERWÄHNUNGEN & LINKS:OpenAI: https://openai.com/Perplexity: https://www.perplexity.ai/Google (Chrome): https://www.google.com/chrome/Microsoft (Edge): https://www.microsoft.com/edge/Apple (Safari): https://www.apple.com/safari/Arc (The Browser Company):https://thebrowser.company/Opera: https://www.opera.com/Reddit: https://www.reddit.com/Circle.so (Community Platform): https://circle.so/Netscape (Historisch): (Keine offizielle Seite aktiv)Marc Andreessen (Andreessen Horowitz): https://a16z.com/

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• #35: Prompting ist tot? Warum KI jetzt den Prompt schreibt

  Prompting war gestern – jetzt kommt System-Prompting.Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger zeigen, wie man KI mit Meta-Prompting, Context-Engineering und strukturiertem Workflow-Design auf das nächste Level hebt.Statt Einmal-Prompts geht es um ein 6-Stufen-System: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement.Das Modell hilft, bessere Prompts zu bauen – und mit klar definiertem Kontext und Format entsteht Wiederholbarkeit statt Zufall.Wir sprechen über Playgrounds, Reasoning-Budget und warum die Rolle des Prompt Engineers zum AI Ops / Knowledge Ops wird – der Basis für Agenten und Skills.Und: warum Teams selten an Prompts, sondern an Datenqualität scheitern.Die Zukunft von KI heißt Systemdenken statt Promptexperimente.---TIMESTAMPS:00:00 – Intro & Thema02:15 – Warum klassisches Prompting an Grenzen stößt05:40 – Meta-Prompting: Wenn KI ihren eigenen Prompt schreibt09:10 – Die 6-Stufen-Methode: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement13:55 – Context-Engineering: Relevante Infos zur richtigen Zeit18:30 – Format & Beispiele als Steuerungselemente22:00 – Wiederholbarkeit statt Einmal-Prompt27:15 – Prompt-Playgrounds & Reasoning-Budget31:40 – Vom Prompt Engineer zu AI Ops / Knowledge Ops36:25 – Studien & Quellen: Self-Consistency, DPO, Claude Skills41:00 – Fazit: Warum die Zukunft von KI Systemdesign ist---LINKS & QUELLEN:Self-Consistency – Wang et al. (2022) https://arxiv.org/abs/2203.11171DPO – Rafailov et al. (2023) https://arxiv.org/abs/2305.18290Claude Skills (Anthropic) https://www.anthropic.com/news/claude-skills

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  35:11

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• #34: Prompt-Tricks sind tot: Was jetzt funktioniert

  Was hat sich beim Prompting seit 2023 geändert? In Episode 34 von Co-Intelligence erklären Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, warum alte "Tricks" heute kaum noch relevant sind.Das Thema: Prompting ist kein Hacking mehr, sondern klares Micro-Briefing. Statt magischer Formeln geht es heute darum, KI wie ein neues Teammitglied zu behandeln: mit klaren Zielen, wichtigen Fakten und guten Beispielen. Die Hosts diskutieren, wie Instruction Tuning und riesige Context Windows die Art, wie wir delegieren, verändert haben – und warum die Rolle des "Prompt Engineers" an Bedeutung verliert.---LINKS & QUELLEN:DAN-Prompt (Reddit): https://www.reddit.com/r/ChatGPT/search?q=DANClaude System-Prompt (O'Reilly): https://www.oreilly.com/radar/the-system-prompt-is-long/Instruction Tuning (Ouyang et al. 2022): https://arxiv.org/abs/2203.02155Lost in the Middle (Liu et al. 2024): https://arxiv.org/abs/2307.03172

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