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Künstliche Intelligenz

Empfehlungsalgorithmen bei TikTok erklärt: Die Maschine hinter dem Endlos‑Feed


Nur mal eben TikTok öffnen, mit ein paar Videos entspannen. Schnell verrinnen die Minuten, eine Stunde, noch eine. Wieder nicht gelernt, wieder kaum geschlafen, wieder in den Sog des Kurzvideostroms geraten – einer endlosen Aneinanderreihung aus aufregenden, belanglosen, lustigen, bisweilen informativen und überraschenden Clips. Weltweit zieht TikTok Milliarden Menschen in seinen Bann, überwiegend Jugendliche und junge Erwachsene. Im Schnitt öffnen sie die App zehnmal pro Tag und verharren dort 53 bis 95 Minuten.

Kritiker sehen Parallelen zwischen der Kurzvideo-App und Glücksspielautomaten, die das Gehirn in einen vergleichbaren „Autoplay-Modus“ versetzen: Beim einarmigen Banditen etwa zieht man den Hebel nach unten, um den Spielalgorithmus zu starten. Bei TikTok wischt man nach oben, um den nächsten Clip vorgeschlagen zu bekommen. Beide verheißen Spannung und Belohnung. Die Soziologin Dr. Julie Albright erläutert im Interview mit dem Magazin Forbes: „Jedes Mal, wenn du scrollst, kannst du gewinnen oder verlieren. Wenn du gewinnst, siehst du etwas, das deine Aufmerksamkeit erregt. Dann wird jedes Mal etwas Dopamin im Belohnungszentrum deines Hirns freigesetzt. Also wirst du weiterscrollen, weil du den nächsten Kick willst.“

  • Kurzvideoplattformen wie TikTok binden Nutzer mit endlosen Feeds und personalisierten Empfehlungen.
  • Der Artikel analysiert, wie moderne Recommender‑Systeme aus Milliarden Clips individuelle Videoströme zusammenstellen.
  • Dabei zeigt sich, wie wenige, leicht messbare Verhaltensdaten ausreichen, um Aufmerksamkeit gezielt zu steuern.

Jede Social-Media-Plattform von Facebook über YouTube bis Instagram legt es darauf an, dass Nutzer die App möglichst oft öffnen und sich dann darin verlieren. TikTok hat es aber wie kein anderer Dienst geschafft, dieses System nach allen Regeln der Psychologie zu perfektionieren. Allein das App-Design weckt Erwartungen: Die nächste Belohnung in Form eines besonders coolen Clips scheint nie weit weg, dafür nimmt man auch mal mehrere enttäuschende Wischer in Kauf. Jeder Swipe löst einen kleinen Dopamin-Kick aus. Empfehlungsalgorithmen (Recommender-Systeme) wiederum liefern fein dosiert den Stoff, der das Publikum bei Laune hält; zuverlässig und unerschöpflich, zu jeder Tages- und Nachtzeit, an jedem Ort. Das ganze System wird optimiert durch das Monitoring einiger weniger Aktivitäten, die sich sehr leicht und in großer Dichte erfassen lassen: im Wesentlichen Verweildauer pro Video und Swipe-Verhalten. Wir durchleuchten, wie das ausgeklügelte System aus App-Design und Algorithmen funktioniert.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels “ Empfehlungsalgorithmen bei TikTok erklärt: Die Maschine hinter dem Endlos‑Feed“.
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Künstliche Intelligenz

Wikipedia verbietet KI-generierte Artikel, KI darf nur noch unterstützen


Die englischsprachige Wikipedia weist ihre Autoren an, keine KI-Modelle für die Erstellung von Artikeln zu verwenden. Denn per künstlicher Intelligenz (KI) erstellte Texte würden oft gegen etliche Wikipedia-Richtlinien für Inhalte verstoßen. Es gibt allerdings Ausnahmen, in denen KI genutzt werden darf, etwa bei Übersetzungen und grundsätzlicher Textbearbeitung. Sowohl Autoren als auch Moderatoren sind dabei aber bestimmten Regeln unterworfen.

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Die deutschsprachige Wikipedia hat bereits ein umfassendes KI-Verbot beschlossen, nachdem eine Mehrheit von fast zwei Dritteln der Teilnehmer den Vorschlag für neue KI-Richtlinien im Februar angenommen hat. Demnach sind Artikel, die mit großen Sprachmodellen (LLMs, Large Language Models) erzeugt wurden, ausdrücklich verboten. Ausnahmen sind auch hier maschinelle Übersetzungen, die sich auf KI stützen, KI-unterstützte Fehlererkennung und reine Recherche mit KI.

Die englischsprachige Wikipedia hat dies nun ebenfalls in die eigenen Richtlinien integriert. Verboten sind damit Artikel, die komplett per KI generiert oder mithilfe von KI umgeschrieben wurden. Allerdings warnt die Wikipedia, dass die Erkennung reiner KI-Texte schwierig sein kann. Denn manche Menschen „können einen ähnlichen Schreibstil wie LLMs haben“. Deshalb sollten Artikel nicht allein wegen eines KI-nahen Stils abgelehnt werden; Redakteure sollen sich auf die „Einhaltung der Kerninhaltsrichtlinien des Textes“ konzentrieren sowie die letzten Änderungen des fraglichen Autors betrachten, bevor sie einen Artikel wegen des KI-Verbots ablehnen.

KI wird auch nicht grundsätzlich verteufelt. Sprachmodelle sind erlaubt, etwa für die Nachbearbeitung von Texten, solange die KI „keine eigenen Inhalte hinzufügt“. Auch werden KI-unterstützte, maschinelle Übersetzungen von Wikipedia-Artikeln anderer Sprachen akzeptiert. Allerdings wird dabei vorausgesetzt, dass der Redakteur die fremde Sprache ausreichend beherrscht, um bestätigen zu können, dass die Übersetzung korrekt ist. Zudem sollen eventuelle KI-Halluzinationen im Text entfernt und die Quellen des Originalartikels geprüft werden.

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Die neuen KI-Richtlinien sind eine weitere Reaktion auf die Zunahme von KI-Artikeln bei der Online-Enzyklopädie. Schon im August 2025 reagierte die Wikipedia auf die KI-Flut mit einer angepassten Richtlinie zur Schnelllöschung. Das soll Administratoren ermöglichen, offensichtlich maschinell erstellte und ungeprüfte Beiträge ohne die übliche einwöchige Diskussionsphase zu löschen, wenn sie bestimmte Kriterien erfüllen.

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Denn normalerweise erfordert das Löschen eines Wikipedia-Artikels einen Konsens, der in einer siebentägigen Diskussion gefunden wird. Sollten Artikel offensichtliche Zeichen eines KI-Modells zeigen, können sie umgehend gelöscht werden, wie zuvor bereits bei eindeutigen Fällen wie Vandalismus oder reiner Werbung. Mit der nun um das Verbot von KI-generierten Artikeln erweiterten Richtlinie will die Wikipedia sowohl im englischsprachigen als auch deutschsprachigen Raum präventiv handeln, statt nur schneller löschen zu können.


(fds)



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Künstliche Intelligenz

Autonomes Fahren: Pony.ai bringt Robotaxis nach Zagreb


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Kroatien bekommt als erstes Land in Europa einen kommerziellen Dienst mit autonomen Taxis. Das haben der US-Fahrdienst Uber, das chinesische Robotaxiunternehmen Pony.ai und das kroatische Start-up Verne bekannt gegeben. Die Robotaxis sollen zuerst in der Hauptstadt Zagreb zum Einsatz kommen.

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Die Fahrzeuge sind Alpha T5 des chinesischen Herstellers Arcfox, die Pony.ai mit seinem System für autonomes Fahren ausstattet, wie das chinesische Unternehmen mitteilte. Verne wird Eigentümer und Betreiber der Flotte, Uber übernimmt das Angebot in seine App und wird den Dienst zusammen mit Verne vermarkten.

Pony.ai testet die Robotaxis bereits in Zagreb. Einen Starttermin für den regulären Dienst gibt es indes noch nicht. Nach der Freigabe in Zagreb wollen die drei Unternehmen den Dienst auch in weiteren europäischen Städten anbieten.

Neben Pony.ai streben auch andere Anbieter autonomer Taxis nach Europa: Die Alphabet-Tochter Waymo kündigte im Herbst 2025 einen Start in London in diesem Jahr an. Auch die US-Fahrdienste Uber und Lyft zieht es in die britische Hauptstadt, ebenso wie das britische Unternehmen Wayve.

Der estnische Fahrdienstvermittler Bolt kooperiert zum einen mit Pony.ai, zum anderen mit dem Autokonzern Stellantis, für Dienste in Europa, ließ aber noch offen, wo. Die Volkswagen-Tochter Moia testet seit einiger Zeit autonomes Fahren in Hamburg mit dem autonomen ID. Buzz AD sowie mit einem autonomen Kleinbus des Paderborner Unternehmens Holon. Auch die Lyft-Tochter Freenow will autonome Taxis in der Hansestadt auf die Straße bringen.


(wpl)



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EU-weite Untersuchung: Jeder dritte Online-Händler trickst beim Black Friday


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Wer am Black Friday oder Cyber Monday im November auf Schnäppchenjagd ging, wurde mit hoher Wahrscheinlichkeit hinters Licht geführt. Eine Untersuchung des europäischen Verbraucherschutz-Netzwerks CPC hat ergeben, dass der Online-Handel es mit der Wahrheit bei Preisnachlässen oft nicht genau nimmt. Zwischen November und Dezember 2025 nahmen Behörden aus 23 EU-Mitgliedstaaten sowie Island und Norwegen 314 Online-Shops und Apps unter die Lupe. Das Ergebnis dieser konzertierten Aktion („Sweep)“ ist ernüchternd: Nahezu alle untersuchten Händler werben massiv mit Preisnachlässen, doch bei mindestens 30 Prozent hielten sich die Unternehmen nicht an gesetzliche Vorgaben.

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Besonders im Fokus stand die Einhaltung der Preisangabenrichtlinie. Sie schreibt vor, dass bei jeder Preisermäßigung der niedrigste Preis der vergangenen 30 Tage als Referenzwert angegeben werden muss. Damit soll verhindert werden, dass Preise kurz vor einer Rabattaktion künstlich angehoben werden. Die Realität sieht anders aus: Lediglich in knapp 40 Prozent der geprüften Fälle war die Referenzangabe korrekt. Oft entpuppte sich der angebliche reguläre Preis als Fiktion: Die Rabattaktionen wurden so lange ausgedehnt, dass der höhere Preis kaum jemals tatsächlich verlangt wurde.

Die Verbraucherschutzbehörden stießen auch auf fragwürdige Methoden zur Manipulation der Kaufentscheidung. Gut jeder dritte Händler versuchte, Kunden ungefragt zusätzliche Artikel in den virtuellen Einkaufskorb zu legen – oft ohne klar erkennbare Zustimmung. Auch Preisvergleiche dienen häufig eher der Verschleierung als der Transparenz: Sechs von zehn Händlern blieben eine Erklärung schuldig, worauf sich ein herangezogener Vergleichspreis überhaupt bezog.

Besonders aggressiv agierten Unternehmen, die auf künstlichen Zeitdruck setzten. Fast jeder fünfte Shop nutzte Methoden wie fingierte Bestandsverknappungen oder ablaufende Zeitmesser. Mehr als die Hälfte dieser Fälle stufte das Netzwerk als irreführend ein. Ebenfalls verbreitet ist das „Tröpfchen-Preissystem“, bei dem Gebühren für Versand oder Service erst ganz am Ende des Bezahlvorgangs hinzugefügt werden, um den Einstiegspreis niedriger erscheinen zu lassen.

In Deutschland koordinierte die Ermittlungen zunächst das Umweltbundesamt, bevor die Zuständigkeit zum Jahreswechsel auf das Bundesamt für Justiz (BfJ) überging. Die Präsidentin der Behörde, Veronika Keller-Engels, hob hervor, dass die zunehmende Digitalisierung einen wehrhaften Verbraucherschutz erfordere. Die betroffenen Unternehmen aus dem EU-Ausland wurden bereits den jeweiligen nationalen Behörden gemeldet. Diese müssen nun sicherstellen, dass die Rechtsverstöße abgestellt werden.

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Obwohl es sich nicht um eine repräsentative Branchenstudie handelt, zeigen die Ergebnisse ein systemisches Problem auf. Die enge Zusammenarbeit zwischen der EU-Kommission und nationalen Behörden soll den Druck auf schwarze Schafe erhöhen. Kunden sollten künftig noch stärker bedenken: Ein rotes Preisschild im Netz entspricht selten der ganzen Wahrheit.


(mho)



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