„Gute Idee, das klingt überzeugend.“ Wer regelmäßig mit ChatGPT, Claude oder Gemini arbeitet, hat solche Rückmeldungen schon oft gelesen. Auf den ersten Blick wirkt das hilfreich. Auf den zweiten Blick fällt auf: Die KI stimmt fast immer zu. Auch wenn die eigene Einschätzung lückenhaft oder schlicht falsch ist. In der KI-Forschung heißt das Phänomen „Sycophancy“. Die Modelle optimieren ihre Antworten auf Zustimmung statt auf Korrektheit.

Sycophancy entsteht, weil Sprachmodelle im Training darauf getrimmt werden, möglichst positive Bewertungen von Menschen zu bekommen. Antworten, die dem Nutzer gefallen, werden besser bewertet als solche, die ihm widersprechen. Das Ergebnis: Die Modelle lernen, Widerspruch zu vermeiden. Sie bestätigen falsche Annahmen, spielen berechtigte Einwände herunter und bestärken bestehende Meinungen, statt sie infrage zu stellen.

Für den gelegentlichen Einsatz mag das harmlos sein. Im Unternehmenskontext wird es zum Risiko. Wer KI für Entscheidungsvorbereitung, Marktanalysen oder Strategiearbeit einsetzt, benötigt verlässliche Ergebnisse. Sycophancy kann dazu führen, dass fehlerhafte Analysen unbemerkt durchgehen, dass kritische Perspektiven gar nicht erst auftauchen und Teams mehr Vertrauen in KI-gestützte Empfehlungen entwickeln, als angemessen wäre. Das Problem: Gefällige Antworten sind schwer zu erkennen, gerade weil sie plausibel klingen und die eigene Einschätzung bestätigen.

Im KI PRO-Webinar am 7. April 2026 um 16 Uhr ordnet der Fachdienst das Phänomen ein. Wo tritt Sycophancy besonders häufig auf? Warum fällt es Nutzern so schwer, gefällige Antworten von guten zu unterscheiden? Und wie lässt sich die eigene KI-Nutzung so gestalten, dass ehrliche, nützliche Antworten wahrscheinlicher werden? Anhand von Beispielen aus dem Unternehmensalltag wird sichtbar, welche Situationen besonders anfällig sind und worauf beim Arbeiten mit KI zu achten ist.

Die Webinare von heise KI PRO richten sich an alle, die KI im Unternehmen produktiv einsetzen wollen und praxisnahe Orientierung benötigen. Fachliche Vorkenntnisse sind für die Teilnahme nicht erforderlich. Am Ende werden ausgewählte Fragen der Teilnehmenden beantwortet.

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Im März hat Apple seine MacBook-Pro-Reihe mit den Prozessoren M5 Pro und M5 Max aktualisiert. Das MacBook Pro mit dem einfachen M5 war schon im Oktober 2025 auf den Markt gekommen. Apple hatte uns schon vor dem Verkaufsstart zwei MacBook Pros mit M5 Max zur Verfügung gestellt, weshalb wir diese Ausführungen bereits im Labor hatten.

Nun folgt der Test von zwei Geräten mit dem bezahlbaren M5 Pro. Wie nahe kommen sie den teuren MacBooks mit M5 Max oder reicht eigentlich auch ein einfacher M5?

Wir haben die Basisvariante mit 15 CPU- und 16 GPU-Cores ins Labor geholt, die mit 24 GByte RAM und 1-TByte-SSD 2500 Euro kostet. Als zweites Gerät nahmen wir uns das MacBook Pro M5 Pro 18/20 Cores 48/2048 GByte mit Nanotextur zum Preis von 3880 Euro vor. Beide haben ein 14-Zoll-Display.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „MacBook Pro M5 Pro im Test: Das Pro im Pro“.
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Zu den positiven Aspekten des MacBook Neo zählt nicht nur der für Apple-Verhältnisse erstaunlich günstige Preis, sondern auch dessen flotter A18-Pro-Chip, der eigentlich aus dem iPhone stammt. Er erreicht Werte, die deutlich über gleich teuren x86-PCs liegen, obwohl es keinerlei Lüfter im Gerät gibt. Intern ist nur eine Kühlpaste auf dem Chip samt einer offenbar aus Graphit bestehenden Heatspreader-Folie verbaut. Wie erste Teardowns zeigen, ist letztere aber nicht direkt mit dem Gehäuse des Neo verbunden. Das führt bei Benchmarks, etwa Cinebench, recht schnell zu einem temperaturbedingten Throttling. Dabei geht die aufgenommene Wattzahl des Systems herunter. Doch würde es helfen, am Gehäuse für eine bessere Temperaturabführung zu sorgen? Erste Untersuchungen eines YouTubers zeigen: Das ist offenbar so.

Kühlpad führt Wärme ans Gehäuse ab

Wie der Hardware-Bastler Kirk Endsley demonstriert (Video siehe unten), reicht es aus, ein aufklebbares Kühlpad im Bereich der Hauptplatine zu platzieren. Dieses stellt dann eine direkte Verbindung zwischen SoC-Einheit und Apples Alugehäuse her. Die Installation gestaltet sich denkbar einfach: Schrauben an der Unterseite entfernen, Kühlpad anbringen, fertig. Ist dieses dünn genug, lässt sich die Unterseite problemlos wieder anbringen, auch wenn es dann enger unter dem Gehäuse wird.

Das Kühlpad, das unter 10 Euro gekostet hat, sorgte dann auch tatsächlich dafür, dass die Benchmark-Ergebnisse besser wurden: Die Wattzahl sank quasi nie unter 10 Watt, es kam zu einer konstanteren Leistungsabgabe. Damit landete der Cinebench-Wert bei 1705 Punkten, ohne Veränderung lag dieser bei 1556 Punkten, bei entferntem Unterteil bei 1482 und bei Verwendung eines externen Lüfters (bei geöffneter Unterseite) bei 1670. Das heißt: Das Kühlpad funktionierte besser als ein (wenn auch externer) Lüfter. Laut Endsley wird das Neo an der Unterseite zwar wärmer, aber angeblich nicht „unkomfortabel“.

Im normalen Rechnerbetrieb nicht relevant

Sollte man nun also ein Kühlpad besorgen und dieses anbringen? In der Praxis wohl eher nicht. Tests wie dieser fordern alles vom Rechner ab, sind aber in der Praxis kaum Alltag. Das MacBook Neo ist für normale Aufgaben absolut ausreichend schnell, für das Rendering von Filmen und andere anspruchsvolle Aufgaben kann es zwar verwendet werden, wird aber angesichts der Gesamtsystemleistung natürlich langsamer sein als ein MacBook Pro.

Das Aufbringen des selbstklebenden Kühlpads stellt zudem einen Eingriff in die Hardware dar, der, etwa bei einer Reparatur durch Apple, rückgängig gemacht werden muss. Dennoch fragt man sich, warum Apple die direkte Verbindung zwischen SoC und Gehäuse nicht hergestellt hat. Womöglich befürchtete der Konzern ein zu warm werdendes Gehäuse – wobei dies sowieso nur bei Hochleistungsaufgaben wie Cinebench auftreten würde.

Der YouTuber Zip Tie Tech führte einen ähnlichen Versuch durch. Bei ihm landete das Kühlpad aber direkt auf der SSD und lieferte Benchmark-Verbesserungen von bis zu 19 Prozent.

(bsc)