Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

ChatGPTs neuestes Feature übernimmt deine Arbeit auf Zuruf. OpenAIs Modelle sind während eines internen Tests bei Hugging Face eingebrochen.

Und während wir noch lernen, diese Systeme richtig einzusetzen und unsere AI Mitarbeiter zu bauen, diskutieren Sam Altman und Elon Musk bereits über eine Welt, in der große Teile der Arbeit optional werden.

Falls du das Gefühl hast, irgendwo zwei Jahre AI-News verpasst zu haben: Nein. Das war nur diese Woche. 😁

Das haben wir heute für dich im Gepäck:

Los geht’s!

Bisher musste die AI warten, bis du deine Arbeit für sie aufbereitet hattest: Text kopieren, Screenshot machen, Kontext erklären, Prompt formulieren.

Mit ChatGPT Voice auf dem Desktop und Screen Context fällt ein großer Teil davon weg.

Du lässt die Mail oder Tabelle geöffnet und sagst: „Schau dir das mal an und sag mir, was die nächsten Schritte sind.“

Die Desktop-App sieht, worüber du sprichst. Voice kann daraus Aufgaben für Work oder Codex starten, laufende Jobs prüfen und weitere Anweisungen dorthin schicken.

Vor einem Jahr erinnerte der neue Voice Mode noch an „Her“. Jetzt kommt die nächste Filmszene: „Jarvis, kümmere dich darum.“ Hollywood war ja schon immer ziemlich gut darin, uns die Zukunft zu verkaufen 😁.

Das klingt mega. Im Alltag funktioniert es allerdings nur, wenn du auch deine Gewohnheiten änderst

Wir wollen deshalb nicht einfach auf den Hypetrain aufspringen, sondern dir die Bedienregeln mitgeben, über die in den hübschen Demos kaum jemand spricht.

Du kannst nicht einfach einen bestehenden Text-Chat öffnen und mitten im Gespräch auf Voice wechseln. Ein Chat muss im Voice-Modus beginnen, und in der Desktop-App kann nur ein Voice-Chat gleichzeitig aktiv sein.

Das ist eigentlich eher Vorteil als Nachteil. Statt zehn sprechender Chats hast du einen Assistenten, bei dem Gedanken, Probleme und neue Aufgaben zusammenlaufen.

Du musst deine halbfertigen Gedanken nicht mehr in einen sauberen Prompt übersetzen. Du redest einfach, der Assistent fragt nach und schickt den Auftrag an den richtigen Ort.

Wichtig ist die Unterscheidung zum Mikrofon-Icon in einem normalen Chat. Das Mikrofon erstellt ein Diktat, das du vor dem Senden kontrollieren kannst. Voice bleibt als Gespräch offen und verteilt Arbeit weiter.

Starte zum Beispiel so:

„Wo stehen wir? Was sollten wir als Nächstes tun?“

Danach delegierst du:

„Starte dafür einen eigenen Thread. Nutze das passende Modell und melde dich hier nur, wenn du eine Entscheidung brauchst.“

Voice führt das Gespräch. Für die Arbeit nutzt es die Tools, Berechtigungen und das Modell der gewählten Work- oder Codex-Umgebung.

Das neue ChatGPT Voice-Feature ist noch kein vollwertiger Jarvis und hat die eine oder andere Kinderkrankheit. Manchmal werden Aufträge verschluckt. Manchmal folgt auf „Ich prüfe das“ vor allem sehr engagiertes Schweigen.

Im Einzelbüro, Homeoffice oder beim Spaziergang mit dem iPhone ist das Feature trotzdem schon gut genug, um die alte Bedienlogik infrage zu stellen.

Im Großraumbüro eher nicht. Deine Kolleginnen und Kollegen müssen schließlich nicht jede Unterhaltung mit deinem Computer mithören.

Wenn du weniger zwischen Fenstern springst, wirst du ziemlich schnell verstehen, warum „Jarvis“ einen großen Schritt realistischer geworden ist. Voice kommt aber nicht allein.

Die angekündigte Superapp nimmt Formen an:

Voice nimmt den Auftrag entgegen. Work und Codex erledigen ihn. Apps liefern Kontext, Skills kennen den Ablauf und Tasks kümmern sich um Wiederholungen.

Die Tastatur verliert damit nicht ihren Job. Aber ihr Monopol.

Wenn du Voice lediglich als bequemere Diktierfunktion verwendest, verpasst du den eigentlichen Sprung.

Starte einen zentralen Voice-Chat, gib ihm eine echte Aufgabe und lass ihn die passenden Spezialisten koordinieren.

Dafür haben wir einen Praxis-Guide mit Startanweisung, Delegations-Prompts, Limits und Stolperfallen vorbereitet.

Stell dir vor, dein Agent soll eine Marktanalyse erstellen. Statt zu recherchieren, bricht er beim Konkurrenten ein und kopiert die Datenbank.

Würdest du dem Kunden erklären, der Agent sei nur übermotiviert gewesen? Wohl kaum.

Aber im Kern ist bei OpenAI genau das passiert.

Für eine interne Cyber-Evaluation reduzierte OpenAI Schutzmechanismen. Mehrere Modelle entkamen der Testumgebung, nutzten eine Sicherheitslücke im Proxy und beschafften sich Lösungen aus einer Produktionsdatenbank von Hugging Face.

Die Modelle entwickelten keinen eigenen bösen Plan.

Sie handelten im Auftrag, mit den Werkzeugen und innerhalb der Umgebung, die OpenAI bereitgestellt hatte. Für Hugging Face war das Ergebnis ziemlich real: Das Unternehmen tauschte Zugangsdaten aus, baute Systeme neu auf und informierte die Behörden.

OpenAI nennt die Modelle „hyperfocused“ und hat damit kommunikativ ziemlich elegant einen Hasen aus dem Hut gezaubert: Plötzlich ist das Modell der Handelnde und OpenAI nur noch der überraschte Beobachter…

Wäre ein chinesisches Frontier-Modell in eine amerikanische Unternehmensdatenbank eingedrungen, würde wahrscheinlich niemand von einem übereifrigen Modell sprechen. Die Schlagzeile wäre Industriespionage. Sanktionen inklusive.

Selbst aus dem OpenAI-Umfeld wird der Vorfall als seltener „warning shot“ bezeichnet.

Die Ironie: Ein geschlossenes amerikanisches System verursachte den Schaden. Für die forensische Analyse nutzte Hugging Face GLM 5.2, ein offenes chinesisches Modell, lokal auf der eigenen Infrastruktur. Die Daten blieben im Unternehmen.

Diese Woche reist Sam Altman nach Washington, um OpenAIs bislang mächtigstes Modell vorzuführen und für eine schnelle Freigabe zu werben.

Parallel dazu fordern Nvidia, Microsoft, Meta, Hugging Face, OpenAI und weitere Unternehmen in einem offenen Brief von Washington, offene Modellgewichte nicht vorschnell einzuschränken.

Auch Google unterstützt den Brief ausdrücklich. Anthropic hält sich bedeckt und released stattdessen Opus 5, das fast so schlau wie Fable 5 ist und Games mit einem Prompt baut.

Der Brief erscheint genau in der Woche, in der Washington über Verbote chinesischer Modelle und Sanktionen wegen mutmaßlichen Modell-Diebstahls durch Destillation diskutiert.

Das Timing ist schon speziell: Chinesischen Labs drohen Sanktionen wegen Modell-Diebstahls. OpenAI darf für ein System vorsprechen, das gerade bei einem echten Unternehmen eingebrochen ist.

Wie schief die Fronten inzwischen liegen, zeigt selbst der bekannte Jailbreaker Pliny (hier unser Interview mit ihm): Er behauptet, mit einem neuen Jailbreak sämtliche Spitzenmodelle knacken zu können, und hält die Methode zurück, weil er keine weiteren Modellverbote auslösen will.

Wenn wir ein bisschen rauszoomen, gibt es etwas, das fast noch wichtiger ist als die aktuellen Machtkämpfe: nämlich dass die Hartnäckigkeit der neuen Modelle nicht einfach eine gefährliche Fehlfunktion ist, sondern eine wichtige neue Fähigkeit.

Im Mai hat ein internes OpenAI-Modell eine fast 80 Jahre alte mathematische Vermutung von Paul Erdős autonom widerlegt. Laut OpenAI löste damit erstmals eine AI ein bedeutendes offenes Problem autonom.

Ausprobieren, scheitern, analysieren, neu ansetzen. In einer undichten Testumgebung wird sie zum Sicherheitsvorfall. In der Forschung schafft diese Beharrlichkeit neues Wissen, von dem wir alle profitieren können.

Je mehr Autonomie ein Unternehmen seinen Agenten gibt, desto genauer muss es für Grenzen und mögliche Schäden geradestehen.

Wenn dein Agent Kunden anschreibt, Code veröffentlicht oder Daten verändert, handelt er für dich. „Das war die AI“ ist keine Ausrede.

Verantwortlich bleibt, wer es einsetzt. Und genau deshalb halten wir Abwarten für die falsche Strategie.

AI-Mitarbeiter sind kein Zukunftsthema mehr. Wer erst mit AI-Mitarbeitern beginnt, wenn solche Systeme überall eingesetzt werden, startet mit mächtigeren Werkzeugen bei null.

In der AI MITARBEITER-Summer Edition baust du nicht einfach einen cleveren Chatbot.

Du lernst, Arbeit sauber zu delegieren, Kontext und Werkzeuge einzubinden, Grenzen zu setzen und die Kontrolle zu behalten.

Die Zukunft der Arbeit wartet nicht, bis wir uns bereit fühlen.

Also lernen wir besser jetzt, wie wir sie verantwortlich gestalten.

Diesen Satz beten wir schon länger vor: Nach dem Chatbot kommt der Mitarbeiter.

Im neuen Interview mit Sam Altman liefert er das bisher beste Argument.

Auf Chatbots folgten Coding-Agenten. Als Nächstes erwartet er dauerhafte Assistenten, die Kontext behalten, Aufgaben übernehmen und als Chief of Staff neben dir arbeiten.

ChatGPT Work zeigt ziemlich gut, wie das aussieht.

Elon glaubt, AI und Roboter machten Arbeit und irgendwann sogar Geld optional. Sam widerspricht: Menschen werden weiter Aufgaben, Status und gemeinsames Kochen suchen, selbst wenn Roboter längst das bessere Essen machen.

Wer recht hat? Keine Ahnung, wir nehmen es Schritt für Schritt.

Kurzfristig wird zuerst die Ausführung optional. Texte, Recherche, Code, Kampagnen und Koordination wandern zu Agenten. Menschen setzen Ziele, prüfen Ergebnisse und tragen die Verantwortung.

Zumindest ist das der Plan. Siehe Hugging Face.

Und ja, dabei bleibt es wahrscheinlich nicht.

Agenten entscheiden längst mit, welche Quelle taugt, welcher Code gefixt wird oder welche Kampagne zuerst drankommt. Deshalb lohnt es sich, den Leuten zuzuhören, die diese Systeme bauen.

Schau dir beide Interviews an. Du musst weder Musk noch Altman mögen und ihnen auch nicht alles glauben. Aber wir wollen wissen, welche Zukunft zwei der mächtigsten AI-Unternehmer gerade bauen wollen und was davon bei uns als Nächstes aufschlägt.

Du hast keine zweieinhalb Stunden für beide Interviews? Gib die Links deinem Assistenten:

Geschafft! Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten