Neben iOS und iPadOS hat Apple auch macOS auf Version 26 gehievt. Das Upgrade bringt nicht nur den Liquid-Glass-Look auf MacBooks und Desktop-Macs, sondern sorgt auch für neue Funktionen. Der Fokus liegt auf der deutlich leistungsfähigeren Spotlight-Suche, die als Kommandozentrale dient und einem weitreichend überarbeiteten Kontrollzentrum mit Steuerelementen. Mit den folgenden Tipps finden Sie sich unmittelbar zurecht und profitieren von den wichtigen Neuerungen im Alltagseinsatz.

1 Liquid Glass ausschalten

Wenn Ihnen der Glaseffekt von macOS 26 nicht gefällt, werden Sie ihn über die Systemeinstellung „Bedienungshilfen“ wieder los. Öffnen Sie die Kategorie „Anzeige“ und schalten dort die Option „Transparenz reduzieren“ aus.

Dies reaktiviert auch den Hintergrund der Menüleiste und setzt in Apps wieder die gesamte Symbolleiste vom Fensterinhalt ab, statt ihn mit einer Weichzeichnung und Schatten zu überlagern. Das Kontrollzentrum bekommt mit der Option wieder ein herkömmliches Fenster, sodass alle Buttons unabhängig vom Hintergrund klar erkennbar sind.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „macOS 26 Tahoe ausreizen: 20 Tipps für Apples neues System“.
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Nutzerinnen und Nutzer des DB-Navigators dürften im Laufe der nächsten Tage einen neuen Reiter in der App sehen. Unter dem Punkt „Umgebung“ können künftig auch E-Scooter und Fahrräder ausgeliehen oder die Verbindungen für den ÖPNV angezeigt werden.

DB-Navigator mit erweitertem Service

Damit wird die App der Deutschen Bahn nunmehr verstärkt eine All-in-One-Lösung, um so nicht nur mit dem Zug von Bahnhof zu Bahnhof, sondern auch die letzte Meile abzudecken – also die letzten Meter bis nach Hause.

Laut der Deutschen Bahn werden in der App nicht nur alle Haltestellen und Bahnhöfe in der Nähe des Nutzers angezeigt, sondern auch verfügbare Fahrräder und Scooter in der unmittelbaren Nähe.

Wählt man im Reiter „ÖPV“ eine bestimmte Station aus, erhält man sowohl eine Übersicht der nächsten Abfahrten, sondern auch der Ankünfte. Unter den Punkten Fahrrad und Scooter werden entsprechend in der Nähe verfügbare Transportmittel eingeblendet. Den Fußweg zum Transportmittel der Wahl können Nutzer ebenso in der Kartenansicht einblenden.

Das Ausleihen eines Fahrrads oder Scooters erfolgt nicht über den Navigator; Nutzer müssen die jeweilige App des Anbieters installieren und in dieser die Fahrt buchen. In der Kartenansicht in der oberen Hälfte der Anwendung bietet die App übrigens noch einen QR-Code-Scanner an, um das Gefährt zu entriegeln. Vermutlich wird man darüber auch auf die jeweilige App des Anbieters geführt.

Partner überschaubar

Der Umfang der Partnerunternehmen ist recht überschaubar: Möchte man mit dem Fahrrad weiterfahren, bietet die App lediglich Bikes der Deutsche-Bahn-Tochter Call-a-Bike an, E-Scooter stehen nur von Dott-Tier zur Wahl. Angesichts dessen, dass die Geschäftsgebiete der Anbieter begrenzt sind, kann es sein, dass Nutzern keine Letzte-Meile-Lösung in der App angeboten wird.

Die Deutsche Bahn ist derweil „grundsätzlich“ daran interessiert, die Partnerschaften mit Sharing-Anbietern zu erweitern. Konkrete Angaben und Zeitpunkte zu weiteren Integrationen könne die Bahn derzeit nicht machen.

(afl)

Im aktuellen Diskurs zur Rolle generativer KI zeigt sich: Therapie und Companionship – also Anwendungen, bei denen KI als Gesprächspartner, Begleiter oder unterstützende Instanz fungiert – werden inzwischen als wichtigster Anwendungsfall betrachtet, noch vor klassischen Produktivitäts- oder Kreativzielen.

Diese Beobachtung war Kern des Top100 GenAI Use Case Report auf Harvard Business Review und basiert auf öffentlich zugänglichen Daten. Nun hat die US-Handelsaufsicht FTC im September eine Untersuchung eingeleitet, die erstmals gezielt KI-gestützte Chatbots ins Visier nimmt, die als „Companions“ (also als Freunde oder Begleiter) auftreten. Geklärt werden soll, ob diese Systeme Nutzer manipulieren, intime Daten abgreifen oder insbesondere in psychisch verletzlichen Situationen ausgenutzt werden könnten. Die Untersuchung ermächtigt eine Kommission weitreichende Studien durchzuführen, betroffen sind die Unternehmen:

Darum hat die US-Handelsaufsicht FTC im September eine Untersuchung eingeleitet, die erstmals gezielt KI-gestützte Chatbots ins Visier nimmt, die als „Companions“ (also als Freunde oder Begleiter) auftreten. Geklärt werden soll, ob diese Systeme Nutzer manipulieren, intime Daten abgreifen oder insbesondere in psychisch verletzlichen Situationen ausgenutzt werden könnten. Die Untersuchung ermächtigt eine Kommission, weitreichende Studien durchzuführen – betroffen sind die Unternehmen:

• Alphabet
• Character Technologies
• Instagram
• Meta Platforms
• OpenAI OpCo
• Snap und
• X.AI

Auch in Europa ist der zunehmende Einsatz von Chatbots im therapeutischen Kontext ein Thema. John G. Haas ist stellvertretender Leiter der Arbeitsgruppe Digitalisierung und Mental Health im Berufsverband Österreichischer Psychologinnen und Psychologen (BPÖ) vertritt er den BPÖ auf europäischer Ebene in der AG zur Digitalisierung der European Federation of Psychologists‘ Associations (EFPA).

Heise online sprach mit Haas über die Mensch-Maschine-Beziehung zu Chatbots, die als Begleiter in der Hosentasche ständig verfügbar sind und von einigen Menschen auch als Therapeuten-Ersatz genutzt werden. Warum die Chatbots hilfreich erscheinen, aber kein Ersatz für eine menschliche Therapie sein können und was es mit der „AI Psychosis“ auf sich hat, erklärt Haas im Gespräch.

Was halten Sie von ChatGPT als Therapeuten in der Hosentasche?

Der Mensch ist ein soziales Wesen und es geht ihm besser, wenn sich jemand oder etwas um ihn kümmert. Es gibt den Effekt, dass durch diese Mensch-Maschine-Beziehung, die sich hier entwickelt hat, ein Gefühl entsteht, dass sich eine Entität – in dem Fall eine maschinelle – um einen kümmert.

Es ist natürlich ein Wettbewerbsvorteil, wenn ein depressiver Nutzer um 2:30 Uhr in der Früh vielleicht mit einem getrübten Befinden sich an diese Maschine wendet, um nach Rat zu fragen. Das können wir von einem Menschen als Ansprechpartner nicht verlangen. Die Arbeitsgruppe Digitalisierung und e-Mental Health, deren stellvertretender Leiter ich bin, beschäftigt sich mittlerweile seit einigen Jahren mit dem Thema, welche Rolle künstliche Intelligenz im Behandlungsbereich einnehmen kann.

Large language models (LLM) sind Konversationsmaschinen, die auf Anfrage reagieren, also auf einen Input mit einem Output antworten. Und vielleicht sind die Antworten von LLMs aufgrund der Modellbildung auch teilweise verständlicher, als das „Therapeuten-Deutsch“ mancher Psychologen oder Psychotherapeuten. Aber die Maschinen haben nicht so viel Autorität und Kompetenz, wie sie aufgrund ihrer elaborierten Sprache vielleicht vermuten lassen. Und diesen technischen Systemen fehlt es an wichtigen Faktoren, wie dass sie in einem Körper beheimatet sind (Embodiment), es fehlt ihnen an Emotion, an Intuition, an Spiritualität und vielleicht der wichtigste Faktor: Es fehlt ihnen auch an Willensbildung. Von dem fehlenden Bewusstsein möchte ich gar nicht erst sprechen.

Wenn es darum geht, den Verlauf einer Therapie zu steuern, gezielte Rückfragen zu stellen, diese mit evidenzbasierten Interventionen und therapeutischer Erfahrung und Intuition abzugleichen, da kann ein LLM derzeit sicherlich nicht mithalten. ChatGPT als general purpose LLM ist prinzipiell nicht als Therapeut geeignet, es ist kein Expertensystem und es gibt keine Evidenz, also wissenschaftlich nachgewiesene Wirksamkeit, dafür.

In Europa gibt es noch keine allgemeine Psychologie- oder Psychotherapie-KI, die regulatorisch zugelassen ist oder deren Wirksamkeit nachgewiesen ist. Der aktuelle Standpunkt ist, dass KI-Technik durchaus unterstützende Vorteile bieten kann, aber dass sie die menschliche Behandlung nicht in absehbarer Zeit ersetzen kann.

Die therapeutische Beziehung stellt schon mehr als die halbe Miete dar für den Therapieerfolg. Und der Faktor Mensch muss in der Therapie stets den Lead, also die Führerschaft, behalten, da bei einer Therapie auch zwei menschliche Entitäten in einem hochkomplexen Prozess und in einem mindestens ebenso komplexen Umfeld interagieren. Der Therapieerfolg wird über viele Fälle und auf lange Sicht betrachtet mit einem menschlichen Gegenüber größer sein, wenn auch digitale Companionship eine zunehmend wichtigere Rolle einnehmen wird.

Wirkt der Eliza-Effekt heute stärker, weil die Maschine so sprachgewandt ist, also kann man ChatGPT als eine Art „Super-Eliza“ bezeichnen?

Der gemeinsame Nenner bei Eliza und ChatGPT, Gemini, Claude und Co. ist definitiv die Sprache. Allerdings gilt: Eine elaborierte Sprache oder eine Sprache, die für uns angemessen, hilfreich und korrekt wirkt, erzeugt für uns das Bild von Autorität, möglicherweise sogar einer unermesslichen Autorität. Die Fehlerrate und die Art oder der Grad der unangepassten Antworten sind bei den LLMs wesentlich geringer geworden.

Ich glaube aber nicht, dass eine Maschine selbst eine Theory of Mind entwickelt hat, sondern dass sie durch den umfangreichen Datenbestand und durch die komplexen Formen der Verarbeitung und Ausgabe ein Muster präsentiert, das uns auf eine Theory of Mind rückschließen lässt.

Der Modellwechsel auf GPT-5 hatte im August einen Aufschrei in den sozialen Medien ausgelöst, als Nutzer das neue Modell zu „kalt“ oder „nüchtern“ empfanden.

Da kommt es zu einer subjektiv wahrgenommenen Wesensveränderung der maschinellen Identität. Das ist dann wie ein menschliches Gegenüber, das vielleicht eine Substanz eingenommen hat, wie ein Aufputschmittel oder Drogen. Vor allem ohne starke Begründung und ohne dass man es vorher überhaupt weiß. Das findet einfach statt. Wenn Menschen ihre Meinung ändern, dann sind ja Vorboten sichtbar, wie dass sich die Situation verändern wird oder der Zustand der Person, aber bei der Maschine sind wir letzten Endes den Betreiber-Tunings ausgeliefert.

Ich möchte hier aber ausdrücklich vor der sogenannten Anthropomorphisierung von Technologien warnen. Wir können einer Maschine keinen Charakterzug unterstellen und maschinell gezeigte Outputs auch nicht mit menschlichen Handlungen vergleichen, da weder die Grundlagen noch die Verarbeitung vergleichbar sind. Diese Anthropomorphisierung macht vielleicht für uns vieles leichter erklärbar, allerdings macht es uns auch anfälliger für Trugschlüsse. Nämlich dass wir die Erwartungen, die wir gegenüber Menschen haben, auch auf Maschinen übertragen.

Was sagen Sie zur Bezeichnung von ChatGPT als Soziopath in der Hosentasche?

Es ist durchaus möglich, dass sich ein allgemeines Sprachmodell quasi-soziopathisch benimmt, weil es heute auf irgendeine Weise oder aufgrund irgendeines Settings zu einem Verhalten kommt, das wir als soziopathisch interpretieren.

Wie ist es mit dem Auslösen psychischer Krisen, wie der sogenannte „AI Psychosis“ oder „KI Psychose“?

Wenn eine GPT-Architektur auf Menschen trifft, die vielleicht schon eine Disposition zu abergläubischem Verhalten haben oder eine Neigung zu Störungen aus dem schizophrenen Formenkreis in sich tragen, dann kann sich so etwas, wie die in den Medien genannte „KI-Psychose“ – bei der es sich aber um keinen Fachausdruck handelt – entwickeln. Ich halte die Berichterstattung in Bezug auf „KI-Psychosen“ aber eher für einen Medienhype und nicht für die größte Gefahr schlechthin.

Natürlich können GPTs psychotische Zustände begünstigen, aber das kann menschliche Kommunikation auch. Bei Wahnstörungen haben neue Technologien stets die den Wahnthemen innewohnende Kreativität, gefördert. Und das hat in der neueren Zeit schon mit dem Radio, TV und dem Internet seine Vorläufer gehabt. Ich glaube, dass sich das, ich nenne es einmal „das psychotische Potenzial“, in der allgemeinen Bevölkerung vielleicht stärker auf Maschinen verlagert wird, also die Wahnthemen verändern sich, der Spiegel der Wahnthemen oder die Zusammensetzung, ich glaube aber, dass die Fallzahlen nicht exorbitant steigen werden. Denn die Inzidenz und Prävalenz von Störungen aus dem schizophrenen Formenkreis bzw. von Wahnstörungen sind in den letzten Jahren nicht gestiegen.

Denken Sie, ChatGPT ist eine Resonanzmaschine?

Ich sehe die ganzen GPTs als Maschinen, die auf der Basis von Sprachinput, der Abbildung des der Sprache innewohnenden Konstrukts in hochdimensionalen Vektorräumen, letztlich selbstähnliche Relationen herstellen, weil wir es darauf angelegt haben. GPTs sind sogar aufgrund ihrer Ausrichtung dazu gezwungen, auch wenn es so etwas wie Freiheitsgrade gibt, die beeinflussbar sind.

In einem zweiten Schritt ist es dann der Ausrichtung, sprich dem menschlichen Tuning der jeweiligen GPT-Instanz geschuldet, wie informativ, zuträglich, gefällig oder auch unterhaltsam diese dann agiert. Und wenn eine Maschine das macht und das ist aber eine Frage des Tunings und nicht des Kerns der Maschine, dann könnte man sie als Resonanzmaschine bezeichnen.

Aber ich sehe Resonanz hier nicht zwingend positiv konnotiert, sondern ich sehe dann Effekte kommen, die es ja schon in den sozialen Medien gibt, mit der algorithmischen Reihung von Postings und Priorisierung von Inhalten. Wenn sie zu stark resoniert, die Maschine zu wenig kritisch fragt, keine Diversität herstellt oder gedankliche oder kommunikative Diversität erlaubt, dass es dann einfach zu Millionen individuellen Mensch-Maschine-Blasen kommen wird, die aber letzten Endes nicht so stark den Interessen der Nutzer, die ja auch immer Kunden sind, zugutekommt, sondern viel stärker den Interessen der Anbieter. Und es gibt letzten Endes vielleicht nur weltweit zwei, drei große Anbieter von GPTs, auch wenn Europa an einem eigenen Modell („OpenEuroLLM“) arbeitet.

Der Wettkampf ist schon lange eröffnet und wir haben die großen Sieben, die teilen sich den Markt schon untereinander auf und versuchen natürlich auch gefällige Produkte zu liefern. Ziel ist, dass diese Produkte möglichst stark, möglichst lange und möglichst intensiv genutzt werden, weil die Nutzung den Anbietern ja wieder Rückschlüsse und Hinweise zur Produktverbesserung und damit wieder einen Wettbewerbsvorteil bietet.

Sind wir auf dem Weg in eine neue Ära der Mensch-Maschine-Beziehung?

Seit 2022, also als ChatGPT hervorpreschte bzw. andere Formen generativer KI, wie damals Midjourney, sind wir in eine neue Ära der Mensch-Maschine-Beziehung eingetreten.

Wir sind in der neuen Ära, weil wir in einer mächtigen Sprache mit Maschinen auf einem hohen Niveau interagieren – nämlich auf Basis der mittlerweile größten Programmiersprache der Welt, der menschlichen Sprache, in der wir auch denken oder die zumindest unseren Gedanken äquivalent gesehen werden kann. Insofern ist ein Traum wahr geworden.

Tatsächlich nutzen viele Menschen diese LLMs oder generative KI im Allgemeinen, und wir sind quasi mitten drin in einer Entwicklung, in der wir aktiv Stellung beziehen müssen, welche Rolle in der Entscheidungsfindung, in der Erkenntnisgewinnung, aber auch in unserem inneren Gefüge wir diesen Entitäten überlassen wollen. Und die Zeit vergeht vielleicht schneller, als wir denken, weil diese Entwicklungen wenig Raum für ein Veto oder Modifikationen lassen.

(mack)