Künstliche Intelligenz
Super-Eliza oder Soziopath? Über die Gefahren der KI-Anthropomorphisierung
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:
Was fehlt: In der rapiden Technikwelt häufig die Zeit, die vielen News und Hintergründe neu zu sortieren. Am Wochenende wollen wir sie uns nehmen, die Seitenwege abseits des Aktuellen verfolgen, andere Blickwinkel probieren und Zwischentöne hörbar machen.
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
- 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).
John G. Haas ist Medienpsychologe und beschäftigt sich mit der Frage, wie KI die Kognition, das Verhalten und die psychische Gesundheit beeinflusst.
(Bild: Gerald Riedler)
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)
Künstliche Intelligenz
Endlich: Mac kann sich automatisch mit iPhone-Hotspot verbinden
Früher dürften viele Mac-Besitzer mit einem kleinen Hotspot-Kästchen von Huawei, ZTE oder Netgear unterwegs gewesen sein, um fernab eines WLANs Internet zu haben. Mittlerweile sind jedoch die meisten User direkt aufs iPhone umgestiegen: Dank der seit Jahren direkt integrierten Personal-Hotspot-Funktion kann man sich direkt mit dem Apple-Handy verbinden, das man sowieso meistens dabei hat – und dessen Datenvolumen nutzen. Doch ein Problem dabei nervt Nutzer vermutlich mindestens genauso lange: Apple sah bislang keine Möglichkeit vor, dies automatisch zu tun. Das heißt: Ist man ohne WLAN-Versorgung, musste man stets warten, bis der persönliche Hotspot auftauchte – um ihn dann anzuklicken, damit die Verbindung hergestellt wird.
Nicht nur hinweisen, direkt verbinden
Mit macOS 26 ändert Apple dies nun endlich: In den WLAN-Einstellungen sieht Apple künftig die Möglichkeit des Autojoin vor. Das heißt: Genauso wie bei regulären WLAN-Netzwerken, mit denen sich der Mac ganz automatisch verbindet, ist dies jetzt auch für den Personal Hotspot implementiert. Unter dem Bereich „Auf Netzwerke hinweisen“ befindet sich das erweiterte Feature „Zugriff auf Hotspots anfordern“. Statt nur anzubieten, sich mit einem persönlichen Hotspot zu verbinden („hinweisen“), kann man die Verbindung auch auf „automatisch“ stellen.
Damit sich der Personal Hotspot nicht vordrängt, passiert das allerdings nur, wenn keine bekannten WLAN-Netzwerke (also solche, denen man schon einmal beigetreten ist) in der Nähe sind. Will man beispielsweise am Flughafen stets den persönlichen Hotspot des iPhone verwenden, sollte man gegebenenfalls vorab die Liste der WLAN-Netzwerke bereinigen und das zuvor einmal verwendete Flughafen-WLAN löschen. Denn die Funktion heißt: „Erlaube diesem Mac, automatisch persönliche Hotspots in der Nähe zu erkennen, wenn kein WLAN verfügbar ist.“ Mit „kein WLAN“ ist „kein bekanntes WLAN“ gemeint – sonst würde die Funktion nie anspringen.
Keine nervigen Nachfragen mehr
Nun mag man sagen, man hätte schon vorher einfach nur klicken müssen, um die Verbindung herzustellen, sobald der Hinweis erschien. Allerdings wird durch die automatische Verbindung der Start der Hotspot-Nutzung ein gutes Stück beschleunigt. Zudem war auch der Hinweis nicht immer zuverlässig – oder man verklickte sich, wenn er auftauchte und musste das Netz dann wieder händisch über das WLAN-Icon in der Menüleiste aufrufen.
Wie gut die neue Funktion in der Praxis funktioniert, bleibt unterdessen abzuwarten – nicht an allen Stellen läuft macOS 26 bereits rund. Ein „Quality of Life“-Feature, das viele Nutzer schon lange wollten, hat Apple mit dem automatischen persönlichen Hotspot jetzt aber implementiert.
(bsc)
Künstliche Intelligenz
Mastering Microservices 2025: Von Java-Performance und AI Agents bis WebAssembly
Das Programm der Onlinekonferenz Mastering Microservices am 16. Oktober 2025 legt den Fokus auf zukunftssichere, polyglotte und nachhaltige Softwarearchitekturen. Erfahrene Experten teilen ihr Know-how dazu, wie sich die mit dem Architekturstil Microservices verbundenen Herausforderungen komplexer, verteilter Systeme in verschiedenen Programmiersprachen erfolgreich meistern lassen. Noch bis zum 26. September können sich Interessierte Tickets zum Frühbucherpreis sichern.
Praxis-Know-how für moderne Microservices-Architekturen
Die Themen des von iX und dpunkt.verlag organisierten Events reichen von Java-Performance über AI-Agents bis WebAssembly. Das Programm bietet dazu die folgenden sechs Talks:
- Project Leyden für Java-Performance: Moritz Halbritter (Broadcom) zeigt, wie Project Leyden die Problematik des langsamen Startups und hohen Ressourcenverbrauchs in Java-Anwendungen löst
- Jakarta EE für Cloud-native Microservices: Lars Röwekamp (Open Knowledge) demonstriert moderne Enterprise-Entwicklung mit Jakarta EE und MicroProfile
- KI-gesteuerte Orchestrierung: Martin Brandl und André Ratzenberger (white duck) stellen das innovative KI-Agenten-Framework Flock vor
- Vereinfachte Frontend-Entwicklung: Frederik Pietzko (IITS) erklärt, wie die Kombination von HTMX mit Kotlin hilft, der Komplexität von JavaScript entgegenzutreten
- Nachhaltige Microservices: Sascha Böhme (QAware) präsentiert Messtools und energieeffiziente Technologien
- WebAssembly in der Cloud: Christian Speckner, Ben Bajorat und Lars Iffland (alle Mayflower) geben eine Hands-On-Einführung dazu, wie sich Spin Fermyon als Platform für serverseitige Anwendungen nutzen lässt.
Moritz Halbritter (Broadcom)
In seinem Talk wirft Moritz Halbritter einen Blick auf die Details von Project Leyden: was steckt dahinter und wie funktioniert es . Er zeigt, wie sich JDK 24 und Spring Boot nutzen lassen, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und die Startup-Zeit zu verbessern.
Lernen ohne Grenzen – Frühbucherrabatt sichern
Die Mastering Microservices ist das Online-Event für alle, die Verantwortung dafür übernehmen, dass Softwaresysteme effizienter, skalierbarer, sicherer und nachhaltig arbeiten. Teilnehmende profitieren neben den Experten-Talks auch von interaktiven Fragerunden per Chat und Video sowie dem Wissensaustausch mit anderen Teilnehmenden – sowie den im Nachgang verfügbaren Vortragsaufzeichnungen und Präsentationen.
Noch bis zum 26. September sind Frühbuchertickets zum Preis von 249 Euro (alle Preise inkl. MwSt.) verfügbar. Teams ab drei Personen erhalten attraktive Gruppenrabatte. Alle Informationen und Tickets finden sich direkt im Shop auf der Konferenzwebsite.
Wer über den Fortgang der Konferenz Mastering Microservices auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich auf der Website für den Newsletter registrieren oder den Veranstaltern auf LinkedIn folgen – der aktuelle Hashtag lautet #mms25.
(map)
Künstliche Intelligenz
macOS 26 Tahoe ausreizen: 20 Tipps für Apples neues System
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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