Afghanistan ist auch am Mittwoch komplett offline, Daten von Cloudflare, Google und verschiedenen Beobachtungsstellen zeigen keine Veränderung der Situation. Die Vereinten Nationen haben inzwischen davor gewarnt, dass die totale Internetblockade „erhebliche Schäden für die afghanische Bevölkerung“ zur Folge haben und eine der schlimmsten humanitären Krisen weltweit weiter verschärfen könne. Die BBC berichtet, dass jeglicher Betrieb am Flughafen der Hauptstadt Kabul eingestellt wurde; angeblich soll es dort frühestens am Donnerstag weitergehen. Eine Quelle hat dem britischen Nachrichtensender berichtet, dass das Leben dort normal erscheine, im ganzen Land aber keinerlei Kommunikation möglich sei.

Die in Afghanistan herrschenden radikalislamischen Taliban haben alle Internetverbindungen am Montagabend Ortszeit kappen lassen; laut Cloudflare wird nur noch von einem einzigen Provider extrem wenig Traffic registriert. Dem Schritt waren Unterbrechungen der Glasfaserverbindungen vorausgegangen, was schon erhebliche Beeinträchtigungen zur Folge hatte. Eine Begründung für die drastischen Schritte gibt es weiterhin nicht, zur Kappung der Glasfaserleitungen hieß es aus einer Provinz lediglich, dass damit „Unmoral verhindert“ werden soll. Von unabhängiger Seite hieß es, dass damit Kritik gesperrt und jeglichen Protesten zuvorgekommen werden könnte. Gewarnt wurde auch, dass der Schritt weitreichende Unterdrückungsmaßnahmen einleiten könnte, die international nicht beobachtet werden sollen.

Im Land keine Kommunikationsmöglichkeit mehr

Laut der BBC sind Banken in Afghanistan teilweise zwar noch offen, aber weil viele Menschen versuchen würden, Geld abzuheben, könnte nur noch wenig davon ausgegeben werden. In mindestens einer Provinz seien die Banken aber auch schon geschlossen. Das afghanische Nachrichtenportal Tolo News hat seit Montag keine Artikel mehr auf seiner Homepage veröffentlicht. Neuigkeiten gibt es lediglich über die Accounts der Seite in sozialen Medien. Internationale Nachrichtenagenturen berichten, dass sie den Kontakt zu ihren Büros in dem Land zum Teil verloren haben. Möglich ist die Kommunikation zur Außenwelt beispielsweise noch über Satellitenverbindungen.

Die Vereinten Nationen haben das Regime in Afghanistan aufgefordert, den Zugang zum Internet und zu Telekommunikationsdiensten umgehend und vollständig wiederherzustellen. Eine solche Blockade habe weitreichende Folgen, etwa für das Bank- und Finanzwesen, die medizinische Versorgung, den Verkehr und den Zugang zu Überweisungen aus dem Ausland für Menschen, die darauf angewiesen sind. Im Falle Afghanistans habe der Schritt auch eine weitere Isolierung von Frauen und Mädchen zur Folge, die sich in der Öffentlichkeit nicht frei bewegen können. Angesichts von Naturkatastrophen wie jenem verheerenden Erdbeben von Anfang August im Osten des Landes weist die UN-Mission für Afghanistan auch darauf hin, dass solche Blockaden nachweislich Menschenleben in Gefahr bringen würden.

(mho)

Wikidata, die Datenbank für strukturiertes Wissen, von Wikimedia Deutschland bietet künftig eine frei zugängliche Schnittstelle für LLMs. Das Projekt hat seine Daten vektorisiert und stellt diese in einer Vektordatenbank als Embeddings zur Verfügung, die Entwicklerinnen und Entwickler per Retrieval Augmented Generation (RAG) und Model Context Protocol (MPC) an LLMs anbinden können.

Wikidata ist laut Aussage der Betreiber der weltweit größte offene Wissensgraph, der rund 119 Millionen Einträge enthält und den rund 24.000 Freiwillige pro Monat weltweit pflegen. Die Datenbank enthält strukturierte Daten als Graphen unter anderem aus Wikimedia-Projekten wie Wikipedia, Wikivoyage oder Wikisource.

Der offene Zugang zu diesen Daten soll dazu dienen, die Qualität von LLMs zu verbessern, indem diese per RAG auf strukturiertes, aktuelles und geprüftes Wissen zugreifen. Das kann fehlerhafte Antworten und Halluzinationen reduzieren. Als mögliche Anwendungen sieht Wikimedia etwa Fakten-Checks oder Tools zur Vandalismusbekämpfung.

Kombination aus Graphen- und Vektorensuche

Die Betreiber empfehlen, die semantische Vektorsuche zur Identifizierung der richtigen Datensätze zu verwenden und dann über die Graphen-Datenbank, das Wissen strukturiert zu nutzen (GraphRAG). Neben der Vektorsuche gibt es eine Keyword-Suchfunktion und beschreibende Abfragen zur präzisen Identifizierung von Begriffen. Diese Ansätze kombiniert das System, was Abfragen komfortabler und erfolgreicher machen soll.

Außerdem lässt sich Wikidata als Quelle ausweisen, sodass Nutzer nachvollziehen können, woher die Suchergebnisse stammen. Die Vektordatenbank unterstützt derzeit Suchanfragen in Englisch, Französisch und Arabisch. Bis Ende des Jahres will der Betreiber Spanisch und Mandarin ausbauen. Weitere Sprachen sollen folgen.

Das Embedding-Projekt entsteht seit September 2024 mit zwei Partnern: Jina AI transformiert die Daten von Wikidata in Vektoren, die in der Vektordatenbank Astra DB landen. Der Quellcode der Anwendung steht unter der offenen MIT-Lizenz.

Antwort auf die großen Tech-Konzerne

Wikimedia betont auch einen gesellschaftlichen Aspekt: Die neue Technologie soll Entwicklerinnen und Entwicklern weltweit Möglichkeiten bieten, LLMs transparenter, verlässlicher und gerechter zu gestalten – und damit ein Gegengewicht zu den Angeboten großer Tech-Konzerne zu erzeugen. Dank der Arbeit einer großen internationalen Community aus Freiwilligen kann Wikidata auch unterrepräsentierte Themen und Perspektiven abbilden und so eine vielfältigere Datenbasis für die generative KI-Entwicklung schaffen.

Interessenten haben die Möglichkeit, im kostenlosen Webinar am 9. Oktober praktische Tipps und Anwendungsbeispiele zu lernen.

(who)

Künstliche Intelligenz (KI) bietet sich in den verschiedensten Bereichen als Helfer an. Auf Wunsch erstellt sie Bilder und Videos oder verfasst Analysen. Was also liegt näher, als die KI gezielt auf Börsen- und Wirtschaftsdaten anzusetzen und sich von ihr Tipps für den Vermögensaufbau zu holen? Schließlich hat sie Zugriff auf eine gewaltige Datenmenge und kann im besten Fall innerhalb kürzester Zeit die Kurse von tausenden Aktien und Fonds vergleichen.

Der Einsatz von KI im Zusammenhang mit Geldgeschäften ist bei einigen Finanzdienstleistern längst üblich. Das gilt vor allem für Chatbots im Bereich des Kundenservices. Der Neobroker Scalable Capital lässt eine ans Finanzwesen angepasste Künstliche Intelligenz aber beispielsweise auch Fragen rund um das Thema und mit Blick auf das eigene Portfolio beantworten. Zudem unterstützen bei immer mehr Brokern KI-Modelle die eigenen Robo Advisor, die schon länger mithilfe von Algorithmen Anlagestrategien erstellen.

Wie seriös KI ein Wertpapierdepot zusammenstellen kann, haben wir bereits Ende August 2025 getestet. Dafür fütterten wir fünf kostenlos zugängliche große Sprachmodelle – Claude Opus 4.1, Gemini 2.5 Pro, GPT 5 Thinking, Grok 4 Experte, Perplexity Pro Search – mit einem identischen Prompt. Dieser enthielt unter anderem Angaben zum verfügbaren fiktiven Budget, das Anlageziel sowie klare Vorgaben bezüglich der Zusammenstellung. Wie genau sich die Plattformen an den Prompt gehalten und sich die Kurse seit Ende August entwickelt haben, zeigen wir im Folgenden. So viel können wir an dieser Stelle schon verraten: Einige Ergebnisse wie die Wahl der Unternehmen oder die Gewichtung fallen sehr unerwartet aus und dürften auch Anlageexperten überraschen. Zu Vergleichszwecken haben wir parallel die Entwicklung des ausgehend vom Fondsvermögen größten MSCI-World-ETFs (iShares Core MSCI World UCITS ETF USD (Acc)) sowie des DAX und S&P 500 beobachtet.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „KI als Anlageberater: Wie Sie mit ChatGPT & Co. an der Börse Geld verdienen“.
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