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LLM-Regulierung als Frage der Meinungsfreiheit?

Was wäre, wenn die Regulierung von Large Language Models plötzlich nicht mehr nur Technologiepolitik wäre, sondern ein Fall für die Meinungsfreiheit? Dann würde aus einer Debatte über Sicherheit, Haftung und Kontrolle sehr schnell eine Debatte über Grundrechte. Genau hier setzt das Paper von Eugene Volokh, Mark A. Lemley und Peter Henderson an. Die Autoren argumentieren, dass der Output generativer KI rechtlich als geschützte Rede verstanden werden könnte. Nicht unbedingt, weil die KI selbst Rechte hat, sondern weil ihre Entwickler:innen und vor allem ihre Nutzer:innen Rechte haben, Informationen zu empfangen und mit Hilfe der Systeme selbst zu kommunizieren. Für die USA ist das ein starker Gedanke. Für Deutschland ist er interessant, aber deutlich weniger belastbar. Was ist das ökonomische Grundproblem? Im Kern geht es um die Kontrolle von Informationsproduktion. Staaten wollen Risiken von LLMs begrenzen: Desinformation, Manipulation, Diskriminierung oder gefährliche Inhalte....

ChatGPT als Messinstrument: Die Software GABRIEL

In der empirischen Forschung gibt es ein klassisches Problem: Die meisten interessanten Daten sind qualitativ, nicht quantitativ. Reden von Politikern, Geschäftsberichte, Social-Media-Posts, Zeitungsartikel oder historische Dokumente enthalten wertvolle Informationen, aber sie lassen sich schwer in Zahlen übersetzen. Genau hier setzt ein neues Forschungsprojekt an, das im Februar 2026 als NBER Working Paper erschienen ist: „GPT as a Measurement Tool“ von Hemanth Asirvatham, Elliott Mokski und Andrei Shleifer. Die Autoren stellen darin eine Software vor, die dieses Problem lösen soll: GABRIEL. Die Grundidee ist überraschend einfach. Large Language Models wie GPT können Texte verstehen, ähnlich wie ein Mensch. Wenn man sie gezielt einsetzt, können sie daher qualitative Informationen systematisch bewerten und quantifizieren. Zum Beispiel: • Wie innovationsfreundlich ist eine politische Rede? • Wie toxisch ist ein Social-Media-Kommentar? • Wie technisch komplex ist eine neue Tec...

Wird KI das Studium der Wirtschaftswissenschaften besser machen?

Eine gut gelaunte, aber ernst gemeinte Zusammenfassung eines aktuellen Essays Der Aufsatz „Will AI Improve Undergraduate Economics Education?“ von Matthew E. Kahn liest sich wie ein ehrlicher Lagebericht aus dem Inneren der universitären Lehre. Es ist geschrieben von jemandem, der sein Fach liebt, aber sehr genau sieht, dass „weiter so“ keine Option mehr ist. Kahn argumentiert nicht technikverliebt, sondern ökonomisch: KI ist ein neuer Produktionsfaktor im Bildungsprozess. Die entscheidende Frage ist nicht, ob sie genutzt wird, sondern wie . Das Grundproblem: Studierende, KI und zu wenig Zeit Kahn startet mit einer unbequemen Beobachtung: Viele heutige Studierende sind schlechter vorbereitet als frühere Kohorten. Weniger mathematische Grundlagen, geringere Konzentrationsfähigkeit, Lernlücken durch COVID. All das trifft auf ein Studium, das sich strukturell kaum verändert hat. Gleichzeitig ist KI immer verfügbar, geduldig, g...

Citrini Research: KI, Nachfrage und systemisches Risiko

Die „Global Intelligence Crisis" von Citrini Research entwirft ein drastisches Szenario: massive White-Collar-Verdrängung durch KI, kollabierende Nachfrage, Finanzbeschleuniger über Private Credit und Hypothekenmärkte und schließlich eine systemische Rezession. Dieser Beitrag formalisiert die Kanäle explizit – und identifiziert die Parameterrestriktionen, unter denen das Szenario überhaupt eintreten kann. Motivation Alex Imas hat gezeigt, dass fortgeschrittene Automatisierung unter bestimmten, extremen Annahmen tatsächlich ein negatives Wirtschaftswachstum trotz steigender technologischer Möglichkeiten erzeugen kann – hält aber fest: „[...] that the conditions needed for growth to actually turn negative are likely too unrealistic to hold in practice." Noah Smith argumentiert ähnlich: Derartige Narrative können makroökonomisch überzogen sein. Er weist zudem darauf hin, dass Citrinis Analyse keine expliziten Modelle vorschlägt....

Bremer Schreibnacht

Die Staats- und Universitätsbibliothek Bremen (SuUB) und Bibliotheks- und Informationssystem (BIS) der Universität Oldenburg organisieren für die Studierenden die virtuelle Schreibnacht . Meiner Meinung ist es ein sehr gutes Projekt, das ich durch einen eigenen Beitrag unterstütze. Ich werde den Studierenden aufzeigen, wie sie datenbasierte Ausarbeitungen erfolgreich umsetzen. Ich werde natürlich auch die Nutzung von ChatGPT einbinden. Ich freue mich auf den regen Austausch.

KI, Chatbots, ChatGPT: Wie ist die Zukunft des Lernens?

Ich bin heute Abend Gastredner im Rotary-Club Bremen Bürgerweide und werde über die aktuellen Entwicklung von LLMs, insbesondere ChatGPT, berichten. Mein persönlicher Fokus ist der Einsatz von ChatGPT in der Bildung: Wie können wir KI im Studium so einsetzen, dass das breite Spektrum der Studierenden davon profitiert? Ich bin sehr auf die Diskussion gespannt!