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Künstliche Intelligenz

SB 53: Kalifornien hat ein neues KI-Gesetz


Obwohl Donald Trump jegliche Regulierung untersagt hat, die zulasten von KI-Unternehmen gehen könnte, gibt es in Kalifornien nun ein neues KI-Gesetz. Es ist bei weitem nicht das einzige Gesetz, das in den USA KI reguliert, aber es ist neu und richtet sich konkret an KI-Unternehmen, von denen die meisten ihren Sitz in San Francisco, Kalifornien haben.

SB 53 ist bereits das zweite Gesetzesvorhaben in Kalifornien, das KI regulieren sollte. Der erste Entwurf wurde vom Gouverneur allerdings abgelehnt. Nun hat Gavin Newsom Version zwei unterzeichnet, nachdem es bereits von der State Legislature, also so etwas wie dem kalifornischen Landtag, verabschiedet wurde. Damit wird das Gesetz gültig. Newsom hat dazu in einer Stellungnahme gesagt: „Kalifornien hat bewiesen, dass man Regulation einführen kann, um die Gemeinschaft zu schützen, während die KI-Industrie weiter wächst.“

Es geht in dem Gesetz vor allem um Transparenz-Anforderungen an KI-Anbieter. Und hier um die Sicherheitsvorkehrungen, die OpenAI, Meta, Anthropic, Google und Co. für ihre KI-Modelle treffen. Zuletzt gab es zahlreiche Berichte über vermeintliche Beziehungen von Menschen zu Chatbots und auch dazu, dass Chatbots Kindern und Jugendlichen schaden können. OpenAI hat daraufhin erst kürzlich neue Sicherheitsmechanismen und einen Elternmodus eingeführt.

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Zudem besagt SB 53, dass Sicherheitsvorfälle und Vorfälle im Zusammenhang mit Straftaten von den KI-Unternehmen gemeldet werden müssen. Dazu gehört etwa betrügerisches Verhalten eines KI-Modells selbst. Etwas, das nicht mal der europäische AI Act vorschreibt. Außerdem gibt es einen gesetzlichen Schutz für Whistleblower der KI-Unternehmen.

KI-Anbieter lobbyieren gegen KI-Regulierung

Die Reaktionen auf das Gesetz sind freilich vonseiten der KI-Anbieter eher negativ. Grundsätzlich wird schon lange kritisiert, dass in den USA zu viele verschiedene Gesetze in den einzelnen Bundesstaaten KI regulieren – und sich dabei zum Teil widersprechen. Das kalifornische KI-Gesetz droht freilich laut KI-Anbietern Innovation zu verhindern. Das wiederum sei vor allem im Wettrennen mit China für die US-Wirtschaft schädlich, heißt es aus Lobbykreisen. Dabei hatte zuletzt etwa Meta eine Interessengruppe extra für Kalifornien gegründet, die Newsoms Unterschrift offenbar verhindern sollte. Auch in den anderen Bundesstaaten gibt es solche PACs (Political Action Committee).

In Kalifornien liegt sogar noch ein weiterer Gesetzestext vor, der von Demokraten und Republikanern unterstützt wird. Darin geht es um die Chatbots, die explizit einen Freundschaftsmodus haben. Es werden auch hier Sicherheitsmechanismen verlangt, außerdem sieht das Gesetz vor, dass KI-Anbieter haftbar gemacht werden können, wenn die Mechanismen nicht greifen.

In New York wartet ein ähnlicher Gesetzesvorschlag wie SB 53 auf die dortige Gouverneurin, Kathy Hochul. In Texas wendet sich vor allem der Generalstaatsanwalt Ken Paxton gegen KI-Unternehmen. Ihm geht es um die Sicherheit von Kindern und Jugendlichen.


(emw)



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Künstliche Intelligenz

heise+ Update vom 14. November 2025: Lesetipps zum Wochenende


Liebe Leserinnen und Leser,

der Blick in den klaren Nachthimmel ist faszinierend. Vom leuchtenden Mond über Sternbilder und teils sogar Kugelsternhaufen lässt sich vieles mit dem bloßen Auge bestaunen. In seltenen Fällen wird es dabei richtiggehend magisch – nämlich wenn starke Sonnenstürme Polarlichter bis in unsere Gefilden bringen. Dies war in dieser Woche der Fall und sorgte für atemberaubende Bilder, die quer durchs Netz geteilt wurden.

Wer schon einmal ein Polarlicht gesehen hat, stellt sich automatisch die Frage: Wieso strahlt der Himmel eigentlich grünlich oder rötlich? Wie kommt das alles zustande? Unsere Physikexpertin hat sich dem Phänomen „Aurora Borealis“ gewidmet und erklärt einerseits die Ursachen für die verschiedenen Himmelsfarben, und beantwortet andererseits die Frage, welche Auswirkungen Sonnenstürme auf das Magnetfeld der Erde und für unsere Technik haben. Lesen Sie diesen Artikel, es lohnt sich.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „heise+ Update vom 14. November 2025: Lesetipps zum Wochenende“.
Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.



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Künstliche Intelligenz

Anonymisierendes Linux: Tails 7.2 mit dezenter Versionspflege


Die auch für den mobilen Einsatz auf USB-Stick optimierte anonymisierende Linux-Distribution Tails ist in Version 7.2 verfügbar. Die Entwickler haben kleine Ärgernisse und Probleme beseitigt und Kernkomponenten auf den aktuellen Stand gebracht.

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In der Versionsankündigung schreibt das Tails-Projekt, dass die Entwickler etwa den Tor-Browser auf Version 15.0.1 – ein Versionssprung, zuvor war Version 14.5.8 aktuell – gehievt haben, der seinerseits auf Firefox 140 basiert und dadurch nützliche Neuerungen mitbringt. Dazu zählen vertikale Tabs, Tab-Gruppen und eine neue Adressleiste mit verbesserter Suche. Thunderbird ist hingegen auf Stand 140.4.0 dabei. Hier haben die Programmierer ein Problem ausgebügelt: Thunderbird hat Verbindungen zu Telemetriediensten von Mozilla aufgebaut – das tut es nun nicht mehr. Der Linux-Kernel kommt in Fassung 6.12.57 mit.

Weitere Anpassungen in Tails 7.2

Die Root-Konsole haben die Maintainer entfernt. Um eine Root-Konsole zu erhalten, sollen Nutzerinnen und Nutzer schlicht sudo -i in der normalen Konsole aufrufen. Benachrichtigungen mit der „Nicht erneut nachfragen“-Option erscheinen jetzt erst, nachdem die Uhr mit Netzzeit synchronisiert wurde.

Tails 7.2 steht als Abbild zum Verfrachten auf USB-Sticks zum Herunterladen bereit. Damit lassen sich Rechner abseits der „heimischen Sicherheitszone“ mit geschützter Privatsphäre nutzen. Aber auch zum Brennen auf DVDs oder zum Ausprobieren in der VM gibt es Installationsabbilder in Form von ISO-Images, die das Tails-Projekt zum Download auf einer eigenen Webseite zur Verfügung stellt.

Die Mitte Oktober erschienene Version 7.1 von Tails brachte erste kleine Softwareaktualisierungen und Korrekturen für störende Fehlerchen mit, nachdem die Distribution kurz zuvor mit Version 7.0 auf die aktuelle Debian-Trixie-Basis umgezogen ist.


(dmk)



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Künstliche Intelligenz

Aus Softwarefehlern lernen – Teil 8: Rundungs- und Gleitkommafehler


Zahlen erscheinen in der Programmierung oft eindeutig und exakt – zumindest, solange man sich in ganzzahligen Bereichen bewegt. Doch sobald Gleitkommazahlen, Dezimalwerte oder Rundungen ins Spiel kommen, entstehen subtile Probleme. Kleine Ungenauigkeiten, die im ersten Moment harmlos wirken, können sich mit der Zeit summieren und massive Auswirkungen haben.

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Golo Roden

Golo Roden

Golo Roden ist Gründer und CTO von the native web GmbH. Er beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung von Web- und Cloud-Anwendungen sowie -APIs, mit einem Schwerpunkt auf Event-getriebenen und Service-basierten verteilten Architekturen. Sein Leitsatz lautet, dass Softwareentwicklung kein Selbstzweck ist, sondern immer einer zugrundeliegenden Fachlichkeit folgen muss.

Die Teile der Serie „Aus Softwarefehlern lernen“:

Muster 8: Rundung, Trunkierung und kumulative Fehler: Wenn kleine Abweichungen groß werden

Ein lehrreiches Beispiel stammt aus der Finanzwelt, nämlich dem Vancouver Stock Exchange (VSE) in den frühen 80er-Jahren. Der Börsenindex der VSE startete ursprünglich bei 1.000 Punkten. Nach fast zwei Jahren notierte er scheinbar bei rund 524 Punkten – was wie ein dramatischer Markteinbruch aussah. Tatsächlich hatte sich der Markt jedoch kaum verändert. Die Ursache war banal und gleichzeitig folgenschwer: Es handelte sich um Rundungs- und Trunkierungsfehler.

Nach jeder Transaktion wurde der Index nämlich auf drei Dezimalstellen getrimmt – und zwar durch Abschneiden (Trunkierung), nicht durch korrektes Runden. Dieser winzige Verlust setzte sich bei tausenden Updates pro Tag fort. Die kumulativen Fehler führten nach und nach zu einer schleichenden Absenkung des Index, bis er fast halbiert war. Erst nach einer umfassenden Korrektur sprang er schlagartig wieder auf rund 1.098 Punkte hoch.

Dieses Muster findet sich nicht nur im Finanzbereich. Jede Software, die periodisch Berechnungen durchführt, Zwischenergebnisse speichert oder fortlaufend Rundungen vornimmt, kann in die gleiche Falle tappen. Typische Beispiele:

  • Zinsberechnungen und Zahlungspläne: Falsch gerundete Centbeträge, die sich über Monate auf Hunderttausende summieren.
  • Statistiken und Berichte: Prozentwerte, die bei jeder Aggregation minimal nach unten oder oben verzerrt werden.
  • Physik- und Simulationstools: Kleine Ungenauigkeiten in Gleitkommawerten, die über tausende Iterationen davonlaufen.
  • Spiele und Echtzeitanimationen: Ein ständiger minimaler Fehler in der Position kann nach Minuten oder Stunden sichtbar werden.

Das Perfide an dieser Fehlerklasse ist, dass die ersten Ergebnisse durchaus plausibel aussehen. Eine Zahl wie 99,999 statt 100,0 fällt nicht notwendigerweise auf – bis sie tausendfach akkumuliert ist. Kumulative Rundungsfehler können dabei auf verschiedene Weise Schaden anrichten:

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  1. Falsche Geschäftsentscheidungen: Ein Unternehmen könnte fälschlicherweise glauben, dass ein Portfolio Wert verliert oder eine bestimmte Handelsstrategie unprofitabel ist.
  2. Fehlerhafte Auswertungen und Alarmierungen: Monitoring-Systeme, die Schwellenwerte überwachen, können falsche Warnungen auslösen oder echte Probleme übersehen.
  3. Rechtliche und steuerliche Probleme: Schon minimale Differenzen in Geldbeträgen können zu Compliance-Verstößen oder Kundenbeschwerden führen.

Tatsächlich ist es sehr einfach, passende Gegenmaßnahmen für stabile Zahlen zu ergreifen – wie so oft muss diese nur auch jemand umsetzen:

  1. Dezimalarithmetik verwenden: Für Geld und präzise Berechnungen niemals Binär-Gleitkommazahlen (wie float oder double) nutzen, sondern dezimale Typen wie decimal in C#, BigDecimal in Java oder Bibliotheken wie decimal.js in JavaScript.
  2. Rundungsstrategie explizit festlegen: Ob Banker’s Rounding, mathematisches Runden oder Trunkierung – die Regel muss dokumentiert und einheitlich umgesetzt sein.
  3. Rekalkulationen from scratch: Wenn die Notwendigkeit besteht, Daten zu aggregieren oder fortzuschreiben, sollte das System regelmäßig aus den Rohdaten neu berechnen, um Drifts zu erkennen und zu korrigieren.
  4. Property-Based Testing und Langzeitsimulationen: Tests, die viele Iterationen simulieren, decken schleichende Effekte auf, bevor sie produktiv Schaden anrichten.

Viele Entwicklerinnen und Entwickler neigen dazu, Rundungsfragen als Detail zu betrachten. Es wirkt harmlos – bis es reale Folgen hat. Das Beispiel der Vancouver Stock Exchange zeigt, dass ein halber Punkt Verlust pro Transaktion in der Summe Milliarden an Marktverschiebung auslösen kann.

Wer präzise arbeitet, behandelt Zahlen nicht als bloße Technikfrage, sondern als Teil des Domänenmodells. Geldbeträge, Sensorwerte oder wissenschaftliche Messungen haben oft klare Regeln, wie sie zu runden oder darzustellen sind – und genau diesen Regeln muss auch die Software folgen.


(who)



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