Mit JANO – Justiz Anonymisierung erproben Hessen und Baden-Württemberg einen neuen, KI-gestützten Ansatz zur Veröffentlichung gerichtlicher Entscheidungen. Das Projekt wurde 2023 ins Leben gerufen und wird in Kooperation mit dem IT-Unternehmen IBM umgesetzt. Seit dem 12.Dezember 2025 befindet sich JANO in einer Testphase am Landgericht Darmstadt. Ziel des Projekts ist es, die bislang sehr aufwendige manuelle Anonymisierung von Urteilen deutlich zu vereinfachen und zu
Die Anbieter großer Sprachmodelle implementieren mehrstufige Schutzmaßnahmen, um potenzielle Urheberrechtsverletzungen bereits im Trainingsprozess zu vermeiden. Diese Vorkehrungen erstrecken sich über sämtliche Phasen der Modellentwicklung, die ich kurz darstellen möchte. In der initialen Phase der Datenbeschaffung setzen die Anbieter entweder auf den Kauf von vorgefertigten Datensets von Drittanbietern („Prepackaging“) oder nutzen Web-Crawler, um große Datenmengen aus dem frei zugänglichen Internet zu sammeln.
Der gegenwärtige Einsatz künstlicher Intelligenz im Umfeld polizeilicher Vernehmungen beschränkt sich in Europa überwiegend auf unterstützende Funktionen. Praktisch erprobt werden insbesondere KI-basierte Systeme zur automatischen Transkription von Ermittlungs- und Vernehmungsinterviews. Mithilfe von Automatic-Speech-Recognition-Modellen werden Audioaufzeichnungen in Text umgewandelt, um den Protokollierungsaufwand zu reduzieren und umfangreiche Aussagen besser strukturieren zu können. Diese Nutzung betrifft die Dokumentation, nicht die inhaltliche Bewertung der
I. I. Stärkung der Cybersicherheit durch KI Viele deutsche Unternehmen unterliegen der Schwierigkeit, mit KI-gestützten Angriffen Schritt zu halten. Laut BSI wird es entscheidend sein, die Geschwindigkeit und den Umfang der Abwehrmaßnahmen zu erhöhen. Dazu gehören der Aufbau einer resilienten IT-Infrastruktur, die Verbesserung der Angriffserkennung, die Stärkung der Prävention von Social Engineering (z.B. Awareness-Schulungen, Multi-Faktor-Authentifizierung, Zero-Trust-Architektur) sowie die
China verfügt bereits seit 2023 über einen verbindlichen unddetaillierten Rechtsrahmen zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz,insbesondere im Hinblick auf Transparenz- und Kennzeichnungspflichtenfür KI-generierte Inhalte. Dieser Rahmen beruht maßgeblich auf den DeepSynthesis Provisions, den Interim Measures for Generative AI sowie denAI-Labeling Measures und verfolgt einen stark zentralisierten, staatlichgesteuerten Ansatz. Anbieter von KI-Systemen, die Texte, Bilder, Audio- oder Videoinhalteerzeugen oder manipulieren, sind verpflichtet,
Ausgangspunkt war die Stanford-Studie „Extracting Books from Production Language Models“, die empirisch untersucht, ob große Sprachmodelle trotz implementierter Schutzmechanismen in der Lage sind, urheberrechtlich geschützte Werke in langen, nahezu wortgleichen Textpassagen wiederzugeben. Im Zentrum stand dabei die Frage, ob sich aus produktiv eingesetzten Modellen tatsächlich reproduzierbare Outputs erzeugen lassen, die inhaltlich mit geschützten Werken übereinstimmen. Untersucht wurden die Modelle Claude
In der Medizin werden zunehmend KI-basierte Systeme eingesetzt, besonders im Bereich der Diagnostik, etwa bei der Auswertung von Bildern, die mittels Röntgen-, CRT oder MRT-Geräten gewonnen wurden. Bei der Therapie unterstützt KI den Arzt beispielsweise bei der Gabe von Medikamenten durch Dosierungsempfehlungen (z. B. bei Insulin), Interaktionsprüfung bei Polymedikation, personalisierte Therapie (Alter, Genetik, Nierenfunktion) oder Nebenwirkungs- und Adhärenzprognosen oder in
Die Regulierung gemäß Art. 53 KI-VO betrifft KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI). Sie etabliert einen horizontalen Mindeststandard zwecks Erreichung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Risikokontrolle und Ermöglichung einer verantwortungsvolle Integration für die nachgelagerten Entwickler. Absatz 1 sieht folgende Pflichten vor: lit.a ) – Interne Dokumentation Anbieter sind verpflichtet, eine umfassende technische Dokumentation zu erstellen und aktuell zu halten. Diese muss Behörden auf Anfrage
Der Einsatz künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich hat in den vergangenen Jahren erheblich zugenommen. Insbesondere datengetriebene Verfahren zur Analyse großer medizinischer Datensätze gelten als vielversprechend, um Diagnosen zu präzisieren, Risiken besser einzuschätzen und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Neben klassischen Anwendungsfeldern wie Radiologie oder personalisierter Medizin gewinnt auch der Bereich der Reproduktionsmedizin zunehmend an Bedeutung. Dort kommen KI-gestützte Verfahren nicht nur zur
Der Einsatz künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich hat in den vergangenen Jahren erheblich zugenommen. Insbesondere datengetriebene Verfahren zur Analyse großer medizinischer Datensätze gelten als vielversprechend, um Diagnosen zu präzisieren, Risiken besser einzuschätzen und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Neben klassischen Anwendungsfeldern wie Radiologie oder personalisierter Medizin gewinnt auch der Bereich der Reproduktionsmedizin zunehmend an Bedeutung. Dort kommen KI-gestützte Verfahren nicht nur zur
