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Quelle: www.bigdata-insider.de

CLAUDE MYTHOS PREVIEW DIESE ENORME GEFAHR GEHT VON ANTHROPICS NEUEM KI-MODELL
AUS
13.04.2026 Von 4 min Lesedauer
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Claude Mythos Preview, die nächste Generation des Sprachmodells von Anthropic,
soll so mächtig sein, dass es für die Öffentlichkeit nicht einfach so zugänglich
gemacht werden kann, ohne die weltweite Sicherheit zu ge­fährden.
Ende März 2026 hat Anthropic das Projekt „Glasswing“ vorgestellt. Dabei handelt
es sich um eine Initiative der US-Unternehmen Amazon Web Services, Anthropic,
Apple, Broadcom, Cisco, Crowd­strike, Google, JPMorgan Chase, der Linux
Foundation, Microsoft, Nvidia und Palo Alto Networks, um die wichtigsten
Software weltweit abzusichern. Eine ehrenhafte Aufgabe. Doch warum jetzt? Die
Initiative wurde zeitgleich vorgestellt mit der Ankündigung des neuesten Large
Language Models von Anthropic. Claude Mythos Preview habe Fähigkeiten, die nach
Ansicht des Herstellers die Cybersicherheit revolutionieren könnte – auf eine
gute oder eine schlechte Weise. Wie dieses KI-Modell künftig eingesetzt werden
könnte, hängt von 40 Orga­nisationen ab, die das Tool künftig für ihre
Verteidigungsarbeit einsetzen sollen.
WIESO IST CLAUDE MYTHOS SO GEFÄHRLICH?
Zu den 40 Unternehmen, die Claude Mythos Preview nutzen dürfen, gehören unter
anderem die Initiatoren von Glasswing, die die größten und einflussreichsten
Tech- und Security-Firmen weltweit repräsentieren. Anthropic gibt sein LLM damit
bewusst an seine Konkurrenten zur Nutzung weiter, da es dem Hersteller nach
einen Quantensprung in der Leistung von KI dar­stellt, der sowohl positive wie
auch negative Auswirkungen auf die Cybersicherheit weltweit hat.
Claude Mythos ist die neueste Version des Sprachmodells von Anthropic und war
dessen allein in einem Monat in der Lage, Tausende von schwerwiegenden
Schwach­stellen in allen gängigen Betriebssystemen und Webbrowsern aufzuspüren.
Dass Sicherheitslücken mithilfe von Künstlicher Intelligenz gezielt gesucht
werden, ist mittlerweile gang und gäbe. Doch die Fähigkeiten von Claude Mythos
scheinen so weit über die anderer Mo­delle hi­naus­zu­gehen, dass die Risiken
die Vorteile überwiegen. Auf der einen Seite könne Claude Mythos auch komplexen
Softwarecode schreiben und Sicherheitslücken in Systemen auf der ganzen Welt
er­kennen. Auf der anderen Seite bestehe die Gefahr, dass dieses mächtige Tool
in die Hände von Cyberkriminellen gelangt, die es für ihre Zwecke missbrauchen
könnten.
Anthropic führe fortlaufende Gespräch mit US-Regierungsvertretern über Claude
Mythos Preview und dessen Fähigkeiten. Das Ziel dabei sei die Absicherung der
kritischen In­fra­strukturen weltweit. Dem Hersteller nach kommt gerade den USA
eine verantwortungs­volle Rolle bei der Bewältigung von KI-Risiken zu, da sie
eine führende Rolle in der Entwicklung der Modelle spiele und somit auch eine
entscheidende Rolle bei deren Absicherung einnehmen müsse. Dazu wolle der
Hersteller auch mit seiner Initiative Glasswing beitragen. Die Fähigkeiten von
Claude Mythos müssen für die Verteidigung eingesetzt werden. Dafür muss zum
einen verhindert werden, dass Cyberkriminelle solch mächtige Tools missbrauchen
und zum anderen müssen Technologieunternehmen sich einen Vorsprung beim
Aufspüren und Beheben von Schwachstellen verschaffen. „Wir planen nicht, Claude
Mythos Preview allgemein verfügbar zu machen, aber unser langfristiges Ziel ist
es, unseren Nutzern die sichere und skalierbare Be­reitstellung von Modellen der
Mythos-Klasse zu ermöglichen – für Cybersicherheitszwecke, aber auch für die
zahlreichen anderen Vorteile, die solche leistungsstarken Modelle mit sich
bringen“, heißt es in der Ankündigung von Anthropic.
ZUSAMMENARBEIT ZWISCHEN USA UND CHINA IST GEFRAGT
Thomas L. Friedman hat einen interessanten Kommentar dazu in der New York Times
. Er habe für seinen Artikel mit Craig Mundie, ehemaligem Microsoft-CEO und
versiertem Technologie- und KI-Stratege, gesprochen. „Was bisher großen Staaten,
Militärs, Konzernen und kriminellen Organisationen mit hohen Budgets vorbehalten
war – die Fähigkeit, ausgefeilte Cyberangriffe durchzuführen – könnte bald auch
kleineren Akteuren zugänglich sein“, habe Mundie erklärt. „Wir stehen kurz vor
einer vollständigen Demokratisierung der Cyber­angriffskapazitäten.“
Friedmans Meinung nach könne dieses Problem kein Land der Welt im Alleingang
lösen. Stattdessen sollten sich die beiden KI-Supermächte USA und China
zusammentun, um zu verhindern, dass böswillige Akteure Zugang zu diesem neuen
Cyberfähigkeiten erlangen. Mundie habe drei konkrete Maßnahmen genannt, die
ergriffen werden müssten, um die Ri­si­ken, die von KI im Allgemeinen und Claude
Mythos im Speziellen ausgehen, zu minimieren:
* 1. Die Freigabe von superintelligenten Modellen müsse sorgfältig kontrolliert
werden und sichergestellt werden, dass sie nur an die verantwortungsvollsten
Regierungen und Unternehmen gelangen.
* 2. Die dadurch gewonnene Zeit müsse genutzt werden, um den vertrauenswürdigen
Akteuren Verteidigungswerkzeuge zur Verfügung zu stellen. Die wichtigsten
Software, die in kritischen Infrastrukturen eingesetzt werden, müssen damit
überprüft und abgesichert werden, bevor Hacker diese Werkzeuge missbrauchen.
* 3. Die USA müsse mit China und allen verantwortungsbewussten Ländern
zusammenarbeiten, um sichere Arbeitsumgebungen innerhalb aller wichtigen
öffentlichen und privaten Netz­werke zu schaffen, in die Unternehmen und
Regierungen ihre kritischen Dienste verlagern können.
Friedman hofft, dass US-Präsident Donald Trump und das Chinas Präsident Xi
Jinping das Thema beim nächsten Gipfeltreffen am 14. und 15. Mai in Peking auf
der Agenda haben. Dringlich genug ist es allemal.
(ID:50813904)

Quelle: www.bigdata-insider.de

GESPONSERTKI-GESTÜTZTE PRODUKTION WIE DIE DEUTSCHE FERTIGUNGSINDUSTRIE IHRE
ZUKUNFT SICHERT
13.04.2026 4 min Lesedauer
Fachkräftemangel und globaler Wettbewerb machen Fertigungsunternehmen zu
schaffen. Mit KI und Robotik lassen sich diese Herausforderungen bewältigen.
Die deutsche Fertigungsindustrie ist weltweit führend in der Automatisierung.
Mit liegt Deutschland im europäischen Vergleich an der Spitze. Sechs von zehn
Betrieben nutzen bereits Industrie-4.0-Anwendungen wie intelligente
Produktionsverfahren und smarte Fabriken. Doch der internationale
Wettbewerbsdruck wird immer größer. Während in China jährlich in Betrieb
genommen werden als hierzulande, kämpfen deutsche Unternehmen mit hohen Kosten,
Fachkräftemangel und veralteten IT-Infrastrukturen.
Durch eine KI-gestützte Automatisierung und intelligente Robotik können
Fertigungsunternehmen diese Herausforderungen bewältigen, ihre
Produktionsprozesse optimieren und langfristig ihre Wettbewerbsfähigkeit
sichern. Dabei spielen vor allem drei Trends eine große Rolle: Einfacher Zugang
zu AI, Physical AI und Agentic AI.
EINFACHER ZUGANG ZU AI: WIE CHATBOTS UND NO-CODE-PLATTFORMEN DEN KI-EINSATZ
DEMOKRATISIEREN
Fertigungsunternehmen nutzen bereits seit Jahren Machine-Learning-Algorithmen
für Anwendungen wie die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), die
Mustererkennung und die Qualitätssicherung. Training, Konfiguration und
Bedienung dieser Systeme waren bisher allerdings Spezialisten vorbehalten. Das
hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend geändert: Statt Code zu
schreiben, können Anwender heute sehr einfach mit den Systemen interagieren.
Dadurch wird ein deutlich breiterer Nutzerkreis in die Lage versetzt,
KI-Lösungen zu bedienen und sich an ihrer Weiterentwicklung zu beteiligen.
Mit der No Code Self Service Plattform von Vision wird zum Beispiel der Einsatz
von industrieller KI demokratisiert. Ohne jede Programmierkenntnis und mit
minimalem Aufwand lässt sich die hoch-performante Computer Vision KI trainieren
und direkt produktiv einsetzen. Die Technologie erkennt bekannte Fehler sehr
präzise und lässt sich sehr einfach in unterschiedlichste Anwendungsfälle
integrieren.
PHYSICAL AI: WENN ROBOTER INTELLIGENT WERDEN
Die Verbindung von künstlicher Intelligenz mit physischen Systemen ermöglicht
es, wesentlich flexiblere Robotersysteme zu entwickeln, die sich selbstständig
an Veränderungen anpassen können. Dazu werden Sensordaten aus Kameras,
Mikrofonen, LiDAR-Systemen (Light Detection and Ranging) und anderen Quellen in
Echtzeit durch KI analysiert, um Entscheidungen zu treffen und Aktionen in der
physischen Welt auszuführen.
Das Unternehmen konnte beispielsweise durch den Einsatz von KI Probleme lösen,
an denen klassische Robotiksysteme bislang scheiterten. Dazu gehören zufällig
angeordnete oder unterschiedlich positionierte Paletten und Teile, spiegelnde
Objekte mit hoher Varianz in Form und Position oder die exakte Platzierung von
Kleinteilen im Sub-Millimeterbereich.
AGENTIC AI: MIT KI-AGENTEN ZUR AUTONOMEN FABRIK
Anders als Chatbots reagieren Agentic-AI-Systeme nicht nur auf Eingaben, sondern
handeln selbständig. Sie suchen aktiv nach Informationen, treffen Entscheidungen
und setzen diese selbst um. Noch spielen KI-Agenten in der deutschen
Fertigungsindustrie eine untergeordnete Rolle, doch das könnte sich in den
kommenden Jahren ändern. Nicht umsonst zählen 70 Prozent der Führungskräfte
Agentic AI .
In seinem (MAGS) setzt das Unternehmen gleich auf ein ganzes Team von KI-Agenten
für den industriellen Einsatz. Laut Anbieter können Fertigungsunternehmen durch
MAGS eine Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment
Effectiveness, OEE) von 15 bis 25 Prozent und eine Reduktion des
Energieverbrauchs um 10 bis 20 Prozent erreichen.
IN VIER SCHRITTEN ZU MEHR EFFIZIENZ UND WETTBEWERBSFÄHIGKEIT
Um die Vorteile von künstlicher Intelligenz in der Fertigung optimal nutzen zu
können, sind folgende vier Schritte entscheidend:
* 1. Daten integrieren: KI-Systeme brauchen eine einheitliche Datenbasis für
das Training und die Anwendung. Datensilos, fehlende Schnittstellen und eine
unzureichende Vernetzung schränken den Wert und die Nutzbarkeit der
vorhandenen Daten in vielen Betrieben erheblich ein. Fertigungsunternehmen
benötigen daher Lösungen, wie die . Sie führt die Daten aus allen Bereichen
zusammen, ermöglicht eine einheitliche Sicht auf alle Informationen und
unterstützt das Training sowie die Anwendung von KI optimal.
* 2. IT-Infrastruktur modernisieren: Veraltete IT-Systeme sowie fehlende
Kapazitäten im Rechenzentrum und am Edge schränken den Einsatz von
KI-Lösungen erheblich ein. Fertigungsunternehmen sollten in Server und
Edge-Computing-Lösungen wie die investieren, die für die Anforderungen
künstlicher Intelligenz optimiert sind.
* 3. Mitarbeiter qualifizieren: Fehlendes Wissen und Vorbehalte können
KI-Initiativen verzögern oder sogar zum Scheitern bringen. Nur durch
Aufklärung, Schulungen und ein gezieltes Change Management lassen sich die
Akzeptanz und die erfolgreiche Nutzung von KI sicherstellen.
* 4. Sicherheit gewährleisten: Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung
von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (Operational
Technology, OT) erhöht die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Security-Konzepte,
die auf dem beruhen, verringern die Risiken und gewährleisten eine sichere
Einführung und Nutzung von KI.
FAZIT: DIE RICHTIGE ZEIT FÜR KI-INVESTITIONEN IST JETZT
Wer heute in Generative AI, Physical AI und Agentic AI investiert, sichert sich
nicht nur kurzfristige Effizienzgewinne, sondern auch langfristige
Wettbewerbsvorteile. Voraussetzung ist allerdings, dass die notwendigen
technischen und organisatorischen Maßnahmen ergriffen werden. Nur mit einer
modernen, KI-fähigen Infrastruktur wie der können Fertigungsunternehmen die
Vorteile einer intelligenten Produktion schnell, effizient und sicher
realisieren. Die AI Factory kombiniert Hochleistungsserver für KI-Workloads und
Echtzeitanalysen mit Software-Plattformen wie und . Services für die Konzeption,
die Implementierung und den Betrieb unterstützen Anwender über den gesamten
KI-Lebenszyklus hinweg. Fertigungsunternehmen sind so in der Lage, KI schnell
und sicher zu implementieren, zu skalieren und zu betreiben.
Starten Sie jetzt in die nächste Phase der industriellen Revolution –
informieren Sie sich oder vereinbaren Sie gleich einen Termin auf der .
(ID:50811445)

Quelle: www.bigdata-insider.de

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND PROMPTING MIT ALTERNATIVEN PROMPTING-TECHNIKEN LLMS
SCHNELLER UND BILLIGER MACHEN
13.04.2026 Von 5 min Lesedauer
Bekannte Sprachmodelle wie OpenAIs o1, DeepSeek-R1 und Googles Gemini 2.5
erscheinen Unternehmen, die KI integrieren wollen, als aufgebläht. Sie kosten
Rechenleistung und Trainingszeit und treiben die Latenz in die Höhe. Neue
Prompting-Techniken sollen die Qualität der Ausgaben verbessern und die
Antwortzeiten verringern, während sie die Nutzungskosten senken.
OpenAIs o1 und -R1 nutzen die Chain-of-Thought-Logik (), um komplexe Probleme in
Stufen aufzuteilen und so eine beispiellose Leistung sowie eine größere
Genauigkeit als frühere Modelle zu erzielen. „Chain-of-Thought ist eine
Prompt-Engineering-Technik, die die Ausgabe von verbessert, insbesondere bei
komplexen Aufgaben mit mehrstufigem Denken“, erläutert Eda Kavlagoglu von IBM
Research. „Es erleichtert das Lösen von Problemen, indem es das Modell mithilfe
einer kohärenten Reihe von logischen Schritten durch einen schrittweisen
Denkprozess führt.“
Aber CoT erfordert auch erhebliche Rechenressourcen während der Inferenz, was zu
langen Ausgaben und höherer Latenzzeit führt, sagt Volkmar Uhlig,
-Infrastruktur-Portfolio- Lead bei IBM, in einem Interview mit IBM Think.
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