#69: KI-Bots überlasten Wikipedia-Server, KI-Modell ersetzt Anwälte

🕹️, liebe Cruncher!

Anthropic hat sein KI-Modell Claude 3.7 Sonnet auf eine Mission geschickt, die einigen von euch aus der Kindheit bekannt sein sollte – das Durchspielen von Pokémon (rote Edition) auf dem Game Boy. Den Fortschritt kann man live auf Twitch verfolgen.

Aktueller Stand: Claude hat bereits drei Arena-Orden erworben – verirrt sich aber gelegentlich in stundenlangen Irrwegen auf längst abgeschlossenen Maps.

Before The Bell

*Stand: Vortag, 22 Uhr – was diese Zahlen bedeuten 📊

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Worum geht’s: Mit RealFakePhotos könnt ihr aus Privatfots den perfekten LinkedIn-Headshot generieren – ihr spart euch ein Fotoshooting und sorgt für ein professionelles Auftreten.

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Big Tech: Wikipedia-Server wegen KI-Bots überlastet

Was ist passiert: Wikipedia hat ein Problem mit Bots – KI-Scraper laden massenhaft Multimedia-Inhalte herunter, um damit Sprachmodelle zu trainieren

• Zoom in: Laut der Wikimedia Foundation ist der Bandbreitenverbrauch für Bilder, Videos & Co. allein im letzten Jahr um 50 % gestiegen 📈

Die Details: Anders als klassische Traffic-Spitzen (z. B. nach Promi-Toden) sorgt KI-Traffic für eine dauerhafte Systemlast – weil Bots auch selten genutzte Inhalte systematisch abrufen 

• KI-Scraper 101: Scraper sind automatisierte Bots, die frei zugängliche Inhalte systematisch aus dem Netz ziehen, um damit Sprach- oder Bildmodelle zu trainieren 

• 2/3 Bot-Traffic: Laut Wikimedia stammt der Großteil des datenintensiven Traffics mittlerweile von nicht-menschlichen Quellen 

• Kein Mehrwert: Die KI-Zugriffe sorgen zwar für massiv Aufrufe – bringen aber weder mehr Sichtbarkeit noch neue Spenden oder Nutzer

• Kein Problem: Häufig genutzte Inhalte speichert Wikipedia in einem von vielen spezialisierten Rechenzentren, sodass auch vermehrte Aufrufe keine Engpässe verursachen

• Problem: Wenig aufgerufene Inhalte hingegen (think: Details zur Motte Trichromia phaeocrota <-- dort klicken, um Server zu überlasten) liegen in einem zentralen Rechenzentrum – da KI-Tools gezielt auch wenig nachgefragte Inhalte crawlen, schützt diese Aufteilung nicht mehr vor Überlastung 

Warum das wichtig ist: Bei steigenden KI-Scrapes steigen also die Infrastruktur-Kosten für Plattformen wie Wikipedia – wenn sie ihre Inhalte vor KI-Scrapern schützen müssen, droht zudem ein weniger freier Zugang für echte Menschen

• Denn: Der steigende Datenhunger großer Modelle gefährdet nicht nur das Prinzip freier Inhalte, sondern zwingt Plattformen wie Wikipedia, ihre Offenheit technisch und rechtlich zu überdenken

• Die neue Grenze im Netz: Wer Inhalte bereitstellt, muss sich entscheiden – offen bleiben und Infrastrukturprobleme riskieren, oder exklusive Deals mit KI-Unternehmen schließen und zumindest die Crawler der KI-Konkurrenz ausschließen

Further Reading: Heise online, New Scientist, MIT Technology Review

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Big Bets: KI-Tools übernehmen immer mehr Aufgaben in Top-Kanzleien

Was ist passiert: Die Elite-Kanzlei A&O Shearman hat ein neues KI-Tool vorgestellt, das die Aufgaben erfahrener Anwälte automatisieren soll ⚖️

• Kanzlei mit SaaS-Nebenarm: Das Tool soll nicht nur intern zum Einsatz kommen, sondern auch als Produkt verkauft werden 

Die Details: Das neue Tool wurde zusammen mit dem Legal-AI-Start-up Harvey entwickelt und zielt auf hochkomplexe, aber margenschwache Aufgaben wie Fusionskontrolle oder Fonds-Strukturierung – also genau jene Jobs, bei denen bislang Senior Associates oder Partner ran mussten

• Harvey 101: Das Legal-Tech-Start-up wurde 2022 gegründet und ist auf generative KI für Kanzleien spezialisiert – es arbeitet mit OpenAI-Modellen, zählt über 250 Kanzleien weltweit zu seinen Kunden und gilt als „Go-to-Provider“ für juristische KI-Infrastruktur

• Next-Level-Automation: Das KI-System analysiert z.B. bei M&A-Deals automatisch, in welchen der +130 Jurisdiktionen kartellrechtliche Meldepflichten bestehen – und erstellt passgenaue Informationsanfragen für alle beteiligten Parteien

• Trained by the best: Partner von A&O Shearman haben das Tool mit echten Beispielen aus ihrer Praxis trainiert 

• Tool #2: Bereits 2023 hatte A&O Shearman mit „ContractMatrix“ ein Vertragsanalyse-Tool veröffentlicht – aktuell nutzen es +40 Unternehmen, u.a. Prosus (Just Eat), Jera und Sif

• (Kein) Jobkiller: Das Ziel sei nicht Personalabbau, sondern eine bessere Auslastung hoch bezahlter Juristen – frei gewordene Kapazität könne auf höherwertige Aufgaben umgeschichtet werden (die sonst von anderen Anwälten erledigt werden müssten? 🧐)

Warum das wichtig ist: Zu Beginn der KI-Revolution wägten sich Anwälte noch in Sicherheit, weil ihr Job angeblich zu komplex für KI war – willrobotstakemyjob.com attestiert ihnen noch heute ein Risiko von nur 30 %

• Doch: Das neue A&O-Tool zeigt, dass KI mittlerweile auch Aufgaben auf Partnerebene automatisiert (was entweder für KI oder gegen die intellektuellen Kapazitäten der Partner spricht)

• Das bringt Cash: Gerade in Bereichen mit hohem Aufwand, aber niedriger Marge (z.B. Kartellrecht), können Kanzleien mittels KI-Tooling wieder profitabler werden

• Bis: Sich solche KIs so weit verbreitet haben, dass die Margen wieder fallen

• Daher: Macht A&O Shearman alles richtig damit, gleich ein B2B-Saas-Offering daraus zu machen

Further Reading: Financial Times, A&O Shearman, morningcrunch

Top Reads

🚘 Waymo, Alphabets Robotaxi-Tochter, plant laut Entwurf seiner Datenschutzerklärung, Kameradaten aus Fahrzeugen für KI-Training und Werbung zu nutzen. Dies könnte das Fahrgastverhalten für KI und Marketing verwerten. Waymo fährt wöchentlich 200.000 bezahlte Fahrten in vier US-Städten, ist aber noch defizitär. Expansion und neue Einnahmequellen sollen die Rentabilität steigern. (Deep Dive)

🤝 OpenAI erwägt den Kauf von io Products, dem AI-Hardware-Startup von Ex-Apple-Designer Jony Ive und OpenAI-CEO Sam Altman. Der Deal könnte sich auf €460 Mio. belaufen. io Products entwickelt KI-Geräte, die „weniger sozial störend als das iPhone" sein sollen. Eine Partnerschaft ist ebenfalls möglich. (Deep Dive)

☝️ Shopify-CEO Tobi Lütke fordert interne Teams auf, vor Personalaufstockung KI-Einsatz zu prüfen. In einem Memo betont er: Teams müssen zeigen, warum KI ihre Aufgaben nicht erledigen kann. Bigger Picture: Laut einem UN-Bericht könnte KI bis zu 40 % der Jobs weltweit stark beeinflussen und in Teilen ersetzen. (Deep Dive)

Headlines

• Google: Erweitert KI-Modus um Bilderkennung für komplexe Suchanfragen (Deep Dive)

• IBM: Kauft KI-Beratung Hakkoda, stärkt damit KI-Beratungs-Kompetenz (Deep Dive)

• Krea: Sammelt €83 Mio. für KI-Plattform für Designer (Deep Dive)

• Meta: Nutzte angepasste Version für Llama 4 für Benchmarking, täuschte damit Entwickler (Deep Dive)

• Moonvalley: Sichert sich €43 Mio. für KI-Videoerstellung (Deep Dive)

• Wharton Business School: Integriert KI in Lehrplan für moderne Geschäftswelt (Deep Dive)

• Qualcomm: Kauft MovianAI, um KI-Forschung für Smartphones zu stärken (Deep Dive)

Tool Updates

• Adobe Premiere: Neue KI-Tools für Video-Profis (Deep Dive)

• AudioX: Diffusions-Transformer für Audio-Generierung (Deep Dive)

• Llama 4: Launcht mit Kontextfenstern von bis zu 10 Mio. Tokens (Deep Dive)

• Luma AI: KI-Videotool ermöglicht Nutzern nun, Kamerabewegungen anzuwenden (Deep Dive)

• Microsoft Copilot: Zwei neue Funktionen – Deep Reasoning und Agent Flows (Deep Dive)

• Midjourney: KI-Bildtool V7 Alpha für Entwickler-Community zugänglich (Deep Dive)

• MoCha: Filmreife Sprechcharaktere durch KI (Deep Dive)

• „Project Mulberry“: Apple plant KI-Umbau der Gesundheitsversorgung (Deep Dive)

• Quasar Alpha: Geheimnisvolles, leistungsstarkes Modell aufgetaucht – wer steckt dahinter? (Deep Dive)

Job Board

🔥 Top Job: Agicap zählt mit €145 Mio. Funding zu den bestfinanzierten Scale-Ups Frankreichs – und expandiert jetzt weiter. Dafür sucht das französische Team ein:e VP Operations in Lyon, Berlin, Paris oder Mailand.

📌 Personio: Staff Product Manager, München

📌 Banxware: Chief of Staff, Berlin

📌 Lumaly: Founders Associate, Berlin

📌 Armira: Investment Associate Growth Equity, München

📌 Demecan: International Market Expansion Manager, Berlin

📌 BMW Foundation: Team Member Accelerator, München

📌 FUTRUE: Chief of Staff, Gräfelfing

📌 Etex: Chief of Staff, Düsseldorf

📌 GlassDollar: Startup Data & Insights Engineer, Berlin

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