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OpenAI Prism: Das verändert wissenschaftliches Arbeiten
Dieses Prinzip – spezialisierte KI-Umgebungen für komplexe, sensible Anwendungsfelder – zeigt sich nicht nur in der Wissenschaft. Auch im Gesundheitsbereich geht OpenAI denselben Weg. Mit ChatGPT Health entsteht eine eigene Nutzungsebene für medizinische Fragen. Medizinische Unterlagen sowie Apps wie Apple Health, MyFitnessPal oder Weight Watchers lassen sich anbinden, damit Nutzer:innen Daten besser verstehen und Arzttermine vorbereiten können.
ChatGPT Health startet und lässt User medizinische Daten und Apps verbinden

Prism von OpenAI: Neuer KI-Workspace für wissenschaftliches Arbeiten
Forschung ist heute hochkomplex, digital und kollaborativ. Trotzdem arbeiten viele Wissenschaftler:innen und Studierende noch mit Werkzeugketten, die kaum zusammenpassen. Genau hier setzt Prism an. Der neue Workspace verlagert KI direkt ins Zentrum wissenschaftlicher Arbeit.
Statt KI nur als externes Hilfsmittel zu nutzen, wird sie Teil der Arbeitsumgebung. GPT-5.2 arbeitet im Projektkontext und bezieht Struktur, Argumentationslogik, Gleichungen, Referenzen und Abbildungen ein. Rückmeldungen werden dadurch fachlich präziser. Überarbeitungen greifen tiefer in die Textlogik ein.
Was Prism im Forschungs- und Studienalltag konkret erleichtert:
- Mit GPT-5.2 Thinking chatten, um Ideen zu explorieren, Hypothesen zu prüfen und komplexe Probleme im Kontext zu durchdenken
- Papers mit dem vollständigen Dokument als Kontext erstellen und überarbeiten, inklusive Text, Gleichungen, Quellen, Abbildungen und Gesamtstruktur
- Fachliteratur, etwa aus arXiv, im Manuskriptkontext suchen und Argumentationen auf Basis neu identifizierter Arbeiten anpassen
- Gleichungen, Referenzen und Abbildungen erstellen, refaktorieren und analysieren, wobei die KI ihre Funktion im gesamten Paper versteht
- Whiteboard-Gleichungen oder Diagramme direkt in LaTeX überführen und manuelle Formatierungsschritte reduzieren
- In Echtzeit mit Co-Autor:innen, Studierenden und Betreuenden zusammenarbeiten, mit sofort sichtbaren Änderungen und Kommentaren
- Änderungen direkt im Dokument vornehmen, ohne Inhalte zwischen Editor und Chat kopieren zu müssen
- Optional sprachbasierte Bearbeitung nutzen, um einfache Anpassungen vorzunehmen, ohne den Schreibfluss zu unterbrechen
Die KI arbeitet unterstützend, nicht eigenständig. Forschende und Studierende stellen die Fragen, prüfen die Ergebnisse und entscheiden, was fachlich Bestand hat. Prism hilft, Arbeitsabläufe übersichtlicher zu organisieren und unnötige Zwischenschritte zu vermeiden. Dadurch rückt mehr Aufmerksamkeit auf inhaltliche Tiefe und wissenschaftliche Argumentation.
Wie Prism Forschung verändern könnte – Chancen und Kritik
OpenAI betont, dass Prism keine autonome Forschungsmaschine sein soll, sondern Forschende unterstützt. Kevin Weil, Vizepräsident für den Wissenschaftsbereich bei OpenAI, beschreibt die Richtung so:
Over time, we see ChatGPT playing a more active role in real group conversations, helping people plan, create, and take action together.
KI fungiert laut ihm als aktives Kooperationssystem in komplexen Arbeitsprozessen. Und dieser Wandel läuft bereits: Eine Umfrage des Max-Planck-Instituts für Innovation und Wettbewerb unter über 6.000 Forschenden der Max-Planck- und Fraunhofer-Gesellschaft zeigt, dass 42,4 Prozent gut mit KI-Tools vertraut sind und 44,0 Prozent sie mehrfach genutzt haben. KI ist also längst Teil realer Forschungspraxis.
Gleichzeitig ist die Debatte alles andere als eindeutig. Forschende sind sich selbst uneinig, wann KI im Schreibprozess legitim ist und wie Transparenz aussehen muss, wie eine Analyse in Nature zeigt. Hinzu kommen Qualitätsfragen: Laut einer Auswertung von Live Science neigen KI-Chatbots dazu, Studien zu stark zu vereinfachen und wichtige Details zu übergehen. Fachliteratur weist zudem darauf hin, dass generative Modelle strukturelle Unsicherheiten und Bias in wissenschaftliche Texte einführen können, wenn ihre Ausgaben nicht sorgfältig geprüft werden. Damit steht die wissenschaftliche Genauigkeit auf dem Spiel, wenn KI-Ergebnisse ungeprüft übernommen werden. Besonders problematisch ist das sogenannte Hallucination-Phänomen, bei dem KI plausible, aber falsche Informationen oder sogar erfundene „Fakten“ erzeugt. In der Forschung kann das die Integrität von Arbeiten untergraben, wenn Inhalte ungeprüft übernommen werden.
Auch aus bildungspolitischer Sicht gibt es Warnungen. Ein Bericht in The Australian greift Bedenken von Regulierungsstellen auf, wonach KI-Systeme Forschungsdaten verzerren und Hochschulen vor neue Integritätsprobleme stellen könnten. Universitäten können KI-gestützte Arbeitsweisen didaktisch nutzen, müssen aber gleichzeitig klare Regeln zu Kennzeichnung, Prüfungen und Datenschutz schaffen.
Unterm Strich kann Prism wissenschaftliche Arbeit strukturieren und beschleunigen. Doch Qualität, Nachvollziehbarkeit und Bewertung bleiben menschliche Aufgaben. KI erweitert Forschung – sie ersetzt sie nicht. Der tatsächliche Mehrwert hängt davon ab, wie reflektiert Forschende, Studierende und Institutionen mit diesen Systemen umgehen.
Gedankenlesen mit KI:
OpenAI investiert in Neurotech-Startup Merge Labs

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SXSW: Von Poeten und Klempnern: Wie der Unilever-CMO Marketing neu aufsetzt
Leandro Barreto, Unilever, und Ben Kay, WPP (v.l.)
Der neue Chief Marketing Officer von Unilever Beauty & Wellbeing trat in seinem ersten großen Panel auf der South-by-South-West in Austin mit einer bemerkenswert klaren Analyse der Gegenwart an. Marketing, so die Diagnose von Leandro Barreto, stehe in einem paradoxen Moment. Und Unilever hat dafür ein neues Konzept geschaffen.
Vor einem Jahr hat der Konsumgüterkonzern verkündet, er werde künftig die Hälfte des Werbebudgets in Social Media investieren. Das
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Werbedebüt des neuen Testimonials: Erdinger und Thomas Müller feiern legendäre Momente
Thomas Müller feiert sein Werbedebüt für Erdinger – und die Marke will auch im Ausland von der Bekanntheit des Fußballers profitieren
Mit dem 36-Jährigen, der inzwischen erfolgreich bei den Vancouver Whitecaps in der nordamerikanischen Profiliga MLS kickt, setzt Erdinger nach sechs gemeinsamen Jahren mit dem Schwaben Klopp nun wieder auf ein „bayerisches Original“ in der Werbung. In der ersten gemeinsamen Kampagne feiert die Marke das Gefühl eines tollen Abends mit Freunden, bei bester Stimmung und mit den Bieren von Erdinger.
Thomas Müller feiert sein Werbedebüt für Erdinger – und die Marke will auch im Ausland von der Bekanntheit des Fußballers profitieren
Zudem launcht Erdinger im Zuge der Kampagne ein limitiertes Weißbierglas mit dem Titel „The Legend“, das es im April exklusiv als Kastenzugabe bei teilnehmenden Rewe-Märkten zu ergattern gibt. Auch in Müllers neuer Wahlheimat Kanada sowie in weiteren Auslandsmärkten will Erdinger die Popularität des Ex-Bayern-Stars nutzen: So gibt es das Glas dort als Zugabe zu exklusiven 5+1-Packs sowie 2+1-Packs. Des weiteren ziert seine legendäre Jubelpose den 4er-Dosenpack, der in Nordamerika im Frühsommer im Handel erhältlich sein wird.
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LinkedIn bremst Engagement-Tricks mit neuem Ranking-System
Das Business-Netzwerk mit über einer Milliarde Nutzer:innen will Inhalte künftig stärker nach Relevanz statt nach Popularität ausspielen. Kommentar-Tricks auf LinkedIn verlieren dank eines neuen Ranking-Systems an Wirkung. Nutzer:innen sollen dafür häufiger Beiträge sehen, die wirklich zu ihren Interessen passen. Zusätzlich können neue Accounts ihre Themen künftig schon beim Sign-up auswählen.
Generische Thought Leadership Posts, Engagement Bait mit Aufforderungen wie „Comment Yes“ oder immer wieder recycelte Karrieretipps dominieren die Timeline vieler User auf LinkedIn. Damit soll jetzt Schluss sein. LinkedIn reagiert darauf mit mehreren Änderungen am Algorithmus. Die Business-Plattform will mit einem neuen Ranking-System gegen Posts, die Interaktionen künstlich erzwingen zu versuchen, vorgehen. Gleichzeitig testet LinkedIn eine neue Funktion für den Einstieg: Neue Nutzer:innen sollen ihre Interessen künftig schon beim Sign-up auswählen können, damit ihnen von Anfang an passendere Inhalte im Feed angezeigt werden.
Highlights für Sie:
Neues LinkedIn Widget für Power User

LinkedIn setzt stärker auf Relevanz statt Viral-Tricks
LinkedIn erreicht nach eigenen Angaben weltweit über 1,3 Milliarden Mitglieder und gehört damit zu den größten Empfehlungssystemen der Branche. Für viele User ist die Plattform zentraler Ort für Networking, Job-Suche, Branchen-News und Personal Branding. Entsprechend wichtig ist es für LinkedIn, Nutzer:innen relevante Beiträge zu zeigen. Deshalb will die Business-Plattform Inhalte künftig stärker nach Relevanz statt nach reiner Popularität ausspielen. Posts, die viele schnelle Kommentare oder Reaktionen auslösen, sollen nicht automatisch mehr Reichweite erhalten.
Zu den Formaten, die künftig seltener auftauchen könnten, gehören typische Engagement Bait Posts mit Aufforderungen wie „Comment Yes if you agree“. Auch repetitive Thought Leadership Posts oder wiederverwertete Inhalte sollen laut LinkedIn im Ranking künftig niedriger bewertet werden. Darüber berichtete auch der Social-Media-Experte Matt Navarra nach einem Journalist:innen-Briefing mit LinkedIn.
Hinter der Änderung steht ein neues Ranking-System. Im LinkedIn Engineering Blog erklärt Entwickler Hristo Danchev, dass LinkedIn inzwischen ein LLM-basiertes Empfehlungssystem einsetzt.
Das System, das auf LinkedIn-Algorithmen und GPUs basiert, analysiert nicht nur Interaktionen, sondern auch Profilinformationen, Interessen und das Nutzungsverhalten über längere Zeiträume. Dazu gehören etwa gelesene Beiträge, Likes, Kommentare oder Inhalte, an denen Nutzer:innen ohne Interaktion vorbeiscrollen. Dabei erkennt das System auch thematische Zusammenhänge zwischen Inhalten und bewertet nicht nur einzelne Keywords. Wer sich beispielsweise häufig mit erneuerbaren Energien beschäftigt, könnte auch Beiträge über Stromnetze oder Energieinfrastruktur sehen.
Im Hintergrund bewertet das Empfehlungssystem Millionen Beiträge gleichzeitig und kombiniert die oben genannten Signale. Dadurch könnten künftig häufiger Inhalte von Expert:innen außerhalb des eigenen Netzwerks erscheinen, wenn sie thematisch relevant sind. Eine vereinfachte Darstellung des Systems aus dem LinkedIn Engineering Blog zeigt, wie Interaktionsdaten, Embeddings und ein zweistufiges Ranking zusammenarbeiten, um passende Inhalte für Nutzer:innen auszuwählen.

Neues Feature soll Content Discovery für LinkedIn Newbies verbessern
Zudem möchte LinkedIn Interessen neuer Nutzer:innen schon bei der Anmeldung besser einschätzen können. Dafür testet die Plattform einen Interest Picker im Registrierungsprozess, worauf erneut Matt Navarra in einem weiteren Post auf Threads hinweist.
Mit diesem Picker wählen Nutzer:innen Themen aus, die sie interessieren, etwa Künstliche Intelligenz, Cybersecurity, Leadership oder Startups. LinkedIn nutzt diese Angaben, um den Algorithmus bereits früh zu personalisieren – noch bevor genügend Interaktionsdaten vorhanden sind.
Gerade bei einem Cold Start ist LinkedIns neues Vorgehen wertvoll. Zu Beginn fehlen Likes, Kommentare oder Follows, aus denen sich Interessen ableiten lassen. Der Interest Picker soll diese Lücke schließen und schneller relevante Inhalte liefern. Neue Mitglieder könnten dadurch früher Beiträge sehen, die zu ihren beruflichen Interessen passen, und sich schneller an relevanten Diskussionen beteiligen.
LinkedIn:
Bezahlter Beitrags-Boost für Creator in Deutschland sorgt für Diskussion

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