Transcript
Speaker: Hallo und willkommen zu der Privacy Podcast, deine Quelle für Sicherheit, Privatsphäre und Anonymität mit Timo und Nino.
Speaker: Super!
Speaker: Timo, heute ist die Folge, auf die alle gewartet haben, nämlich die Folge, in der Nino größtenteils den Mund hält und dich reden lässt.
Speaker: Und es geht außerdem um KI.
Speaker: Was haben wir uns hier vorgenommen?
Speaker: Genau, also heute möchten wir einfach mal alle Themenpunkte besprechen, die irgendwas mit KI zu tun haben.
Speaker: Also was für Arten von der KI gibt es?
Speaker: Welche Vertreter gibt es?
Speaker: Was sind da die größten Modelle oder die besten Modelle?
Speaker: Dann, wo es überhaupt zurzeit KI gibt, also zum Beispiel KI wird jetzt integriert in Windows, KI wird integriert in Google Smartphones, das heißt, es wird auch immer mehr und mehr integriert.
Speaker: Da wollen wir auch kurz einmal eingehen, was da die Vor- und Nachteile sind.
Speaker: Und dann gehen wir zum spannendsten Teil meiner Meinung nach dieser Folge, das ist KI privat benutzen.
Speaker: Und da gibt es wirklich viele verschiedene Möglichkeiten, wie man das machen kann, alle auch mit ihren Vor- und Nachteilen.
Speaker: Und die möchte ich einmal alle auch dann erklären, was es da gibt und auf was man da achten soll.
Speaker: Danach noch ein paar kleine Tipps, auch wie man zum Beispiel Anfragen anonymisieren kann und wie man halt eben die vorhin dann beschriebenen Möglichkeiten, KI privat zu benutzen, wie man die gut auch zusammen benutzen kann.
Speaker: Weil man muss sich jetzt nicht nur für eine Möglichkeit entscheiden, sondern man kann auch die verschiedenen zusammenpacken.
Speaker: Aber um anzufangen, erstmal, was gibt es denn für Arten von der KI, Nino?
Speaker: Gleich wieder an den zurück, der es hauptsächlich theoretisch kennt.
Speaker: Ich mache es ganz kurz, also einfach um es einzuordnen und da werden wir uns auch dran langhangeln, ist einmal die prädiktive, dann die generative und dann die agentische KI.
Speaker: Prädiktiv ist das, was wir seit fünf Jahren etwa kennen, der Chatbot, wir geben etwas ein und was dann die KI in Anführungszeichen, ich finde den Namen eigentlich doof, das ist ja keine wirkliche Intelligenz, sondern einfach eine Rate-Maschine, wenn man so möchte,
Speaker: Die errät dann auf Basis von ganz, ganz, ganz arg vielen Daten und stochastischen Modellen, was denn das logische nächste Wort wäre, wie sie dir antwortet.
Speaker: Und dadurch kommt da oft eine sehr plausible Antwort raus und immer mehr und mehr stimmen die dann auch.
Speaker: Früher war das noch eine Herausforderung, dass wenn ihr was eingegeben habt,
Speaker: dass die KI dann halluziniert hat und sich irgendwas ausgedacht hat, aber das sehr überzeugend versucht hat, euch zu erklären, dass das doch richtig sei.
Speaker: Mittlerweile wird die da immer besser, wie in allen Bereichen.
Speaker: Und es ist für viele beängstigend, für viele aber auch eine Riesenchance.
Speaker: Die generative KI ist dann die Fortsetzung davon, dass etwas erschaffen wird aus dem Nichts, wenn man so möchte, wobei da ja auch ganz viele Daten hinterlegt werden, aber da werden meistens mit die Bildgeneratoren verbunden, die wir ja auch nutzen hier für unsere Podcast-Episoden.
Speaker: Gebe ich einfach immer prompt ein in einen ChatGPD-Proxy und der gibt mir dann ein Bild raus und da muss ich dann noch ein bisschen an den Namen doktoren, aber die Basis kommt von KI.
Speaker: Und zu guter Letzt die agentische KI, das sind dann komplexe Aufgabengebiete, kann man sich vorstellen wie einen Butler oder einen Assistent.
Speaker: Wenn ich dann sage, ich möchte dieses Ziel erreichen, dann lasse ich diesen Butler arbeiten und lasse ihm da auch Zugriff auf alle möglichen Verantwortungsbereiche, gebe ihm die Tools, die er braucht, damit er dieses Ziel erreicht und ich möchte eigentlich nur das Ergebnis wissen und lasse den erstmal arbeiten.
Speaker: Ja, das sind so die drei Arten.
Speaker: Lass uns doch mal anfangen, ganz am Anfang, Timo.
Speaker: Wie nutzt du KI mittlerweile und was wollen wir heute lernen?
Speaker: Genau, also ich benutze wirklich KI in sehr vielen Bereichen.
Speaker: Also zum Beispiel ich programmiere auch mit KI.
Speaker: Ich benutze KI-Agenten und also wirklich für viele verschiedene Bereiche verwende ich das.
Speaker: Deswegen kann ich da auch wirklich viel dazu sagen und auch viele verschiedene Möglichkeiten, wie man es dann auch privat benutzen kann.
Speaker: Deswegen, da gehen wir gleich ein.
Speaker: Aber erstmal, was sind denn die wichtigsten Vertreter?
Speaker: Also ganz am Anfang gab es ja OpenAI mit ChatGPT.
Speaker: Und auch vor allem Cloud mit eben Cloud Opus Modellen.
Speaker: Und die zwei waren am Anfang ziemlich gut mit dabei.
Speaker: Und jetzt gibt es halt auch deutlich mehr Anbieter.
Speaker: Also Google ist zum Beispiel auch jetzt sehr gut mit dabei.
Speaker: Und auch, was interessant ist, vor allem die Open Source Modelle aus China.
Speaker: Das heißt, China hat jetzt auch angefangen, Modelle rauszubringen.
Speaker: Und der Unterschied ist, Amerika, die meisten Modelle dort sind proprietär.
Speaker: Das heißt, die sind komplett geschlossen.
Speaker: Das hatten wir auch schon in der Folge zu Open Source.
Speaker: Man weiß nicht, was im Hintergrund läuft.
Speaker: Man weiß nicht, welche Daten verwendet worden sind, um die zu trainieren.
Speaker: Man weiß nicht, wie sie technisch aufgebaut sind, also wie viele Parameter die zum Beispiel haben.
Speaker: Also alles ist komplett geschlossen.
Speaker: Aber dafür sind diese Modelle zurzeit noch die allerbesten.
Speaker: Also Open Source kommt jetzt auch langsam hinterher den proprietären Modellen.
Speaker: Jetzt auch kürzlich, aber da gehen wir später nochmal drauf ein.
Speaker: Aber allgemein kann man sagen, Proprietär ist zurzeit deutlich besser.
Speaker: Und China hat dann angefangen, auch an KI zu recherchieren und Modelle rauszubringen.
Speaker: Und das Problem bei China ist, dass die ein Vertrauensproblem haben, vor allem von der westlichen Welt.
Speaker: Und deswegen können die nicht wirklich proprietäre Modelle rausbringen, weil man von außen gerne überprüfen würde, was die Modelle machen und wie die auch aufgebaut sind.
Speaker: Und deswegen hat sich China hauptsächlich entschieden, Open Source-Modelle rauszubringen.
Speaker: Und ich glaube, es gibt kein proprietärs Modell aus eben diesem Raum, das irgendwie ansatzweise mit den anderen konkurrieren kann.
Speaker: Das heißt, das ist ziemlich interessant zu sehen, dass China halt eben nur auf Open Source setzt.
Speaker: Und da war einer der größten Durchbrüche das DeepSig-Modell.
Speaker: Das war ein Modell, das wirklich die Technologie auch revolutioniert hat.
Speaker: Das geht eher in die Technik jetzt, wieso, aber auf jeden Fall hat DeepSig dann verschiedene Aufgabenbereiche getrennt in der KI, ganz einfach gesagt, und konnte dadurch deutlich bessere Modelle herstellen und auch deutlich günstigere Modelle herstellen.
Speaker: Und über die Zeit sind halt deutlich mehr Unternehmen auch aufgesprungen in das Research von Open-Source-Modellen in China.
Speaker: Und jetzt letztens, das war glaube ich vor ein paar Tagen, gab es das Modell GLM 5.2 von Z.AI.
Speaker: Und dieses Modell war jetzt auch wirklich fast genauso gut wie die besten Modelle aus dem amerikanischen Raum.
Speaker: Also die konnten konkurrieren mit GPT 5.5, mit Cloud Opus 4.8.
Speaker: Das heißt, was wir sehen, ist, dass diese Open-Source-Modelle halt wirklich deutlich besser werden.
Speaker: Und das ist auch gut für uns, für die Privatsphäre, weil mit Open-Source-Modellen kann man, wenn man es richtig macht, eine ziemlich gute Privatsphäre auch erzählen, obwohl die auch dann genauso gut sind.
Speaker: Aber jetzt erstmal noch, wo wird überhaupt KI überhaupt verwendet?
Speaker: Also vorhin hat Nino ja schon erwähnt, man kann KI agentisch verwenden, dass die KI verschiedene Aufgaben auslöst.
Speaker: Und das wird auch von vielen Unternehmen jetzt in ihre Serviceleistungen eingeführt.
Speaker: Also zum Beispiel KI in dem Browser, KI auf dem Smartphone oder halt ganz separate KI-Agenten.
Speaker: Nino, was gibt es denn da alles?
Speaker: Um Himmels Willen.
Speaker: Also ich werde nicht alles nennen können, was es da gibt.
Speaker: Ich kann aber sagen, was ich bisher gemacht habe und auch wo ich theoretisch was recherchiert habe.
Speaker: Grundsätzlich, du hast es ja schon genannt, es gibt OpenAI mit ChatGPT, es gibt Google mit Gemini und Anthropic ist hinter Klort.
Speaker: Und dann gibt es noch Meta, also Facebook, die Firma, die macht ihre KI X, die Elon Musk Firma, die hat auch eine eigene KI X.
Speaker: In Europa gibt es eigentlich nur noch Mistral und das hängt hinterher.
Speaker: Das ist ein bisschen schade.
Speaker: Und dann Diebsiege aus China oder auch viele andere kleinere Namen, die dann aus China kommen oder aus Amerika.
Speaker: Das sind so die Haupt-KI-Zentren auf der Welt, wo wir etwas bekommen können.
Speaker: Europa ist da einfach leider schon wieder, wie so oft bei Technologie, abgehängt in letzter Zeit.
Speaker: Was kann man damit jetzt machen?
Speaker: Also die meisten, die mit KI zu tun haben, nutzen das entweder ohne es zu wissen oder weil es ihnen reingedrückt wird.
Speaker: Zum Beispiel nutzen wir KI, wenn wir unser Betriebssystem starten und das ist dann Windows oder wir haben bei macOS schon Siri aktiviert, dann ist da auf einmal KI im Hintergrund am werkeln und macht uns jederlei Vorschläge, die wir vielleicht auch gar nicht haben wollen, weil wir wollen diese Datensammlung nicht haben.
Speaker: Und dann gibt es für uns beide, Timo, im Podcast bei Zencaster, was wir dafür nutzen, auch die Funktion, die automatisch an ist, mit Clips erstellen, die dann per KI ausgesucht wird aus unseren Episoden.
Speaker: Funktioniert mehr schlecht als recht, deshalb nutzen wir das kaum, aber das ist halt auch da.
Speaker: Und selbst Proton mittlerweile, die Firma, die wir ja oft empfohlen haben, als so zweite Wahl oder wenn man alles unter einem Dach haben will für VPN oder E-Mail oder Online-Speicher, auch die haben mittlerweile eine eigene KI und sie nutzen KI in ihren Apps, um deine Benutzererfahrung zu verbessern, achten natürlich aber auch aufgrund ihres Rufs darauf, dass das alles möglichst privat bleibt.
Speaker: Also KI ist überall und lässt sich kaum vermeiden, wenn man nicht aktiv dagegen vorgeht.
Speaker: Ich weiß jetzt nicht, ob du das als Antwort haben wolltest, Timo, aber das wäre so meine Einleitung darüber.
Speaker: Du hattest aber auch schon angemerkt, wir könnten ja mal über die ganzen Themen reden, wie man KI benutzen kann, wenn wir sie privat nutzen wollen.
Speaker: Und vielleicht würde ich sagen vorher, warum ist denn KI gefährlich oder wo liegen die Privatsphäre und Sicherheitsgefahren bei KI, die wir vielleicht noch nicht so
Speaker: klar haben.
Speaker: Ja, das Problem ist hauptsächlich, wenn eben verschiedene Unternehmen KI einfach in ihr Produkt einarbeiten und nicht die Möglichkeit geben, das irgendwie auszuschalten.
Speaker: Also zum Beispiel bei Microsoft mit Copilot oder zum Beispiel in Gmail bei Google, da sucht die KI durch die ganzen Postfächer und versucht einem so das Leben zu erleichtern.
Speaker: Aber natürlich kommen dann wirklich große und auch private Datenmengen,
Speaker: zu dem KI-Unternehmen.
Speaker: Und das ist natürlich nicht optimal, wenn einem Privatsphäre wichtig ist.
Speaker: Ich glaube, das ist den Zuhörern dieses Podcast.
Speaker: Diese KI kann dann diese Daten benutzen, um die auszuwerten und noch genauere Profile über uns zu erstellen.
Speaker: Und diese Profile können dann wieder geleakt werden, gehackt werden und so weiter.
Speaker: Das heißt, das Hauptproblem ist, dass viele KI sehr viel benutzen, egal ob es aktiv ist oder passiv, ohne das überhaupt zu wissen.
Speaker: Und es dadurch halt wirklich große Datenmengen an diese Unternehmen kommen.
Speaker: Und das ist ein Hauptproblem, vor allem wenn man jetzt zum Beispiel Chat-GPT verwendet, um über die Finanzen zu reden, über irgendwelche psychologischen Probleme oder irgendwelche anderen privaten Informationen.
Speaker: Wenn das halt benutzt wird und zum Namen kommt,
Speaker: verbunden wird, also die Identität mit eben diesen Anfragen verbunden wird, ist es nicht unbedingt optimal, weil das kann dann alles im Internet draußen landen.
Speaker: Und deswegen gibt es viele verschiedene Möglichkeiten, KI privat zu benutzen.
Speaker: Und dann hat man diese Vorteile von der KI, dass sie die Arbeit einem deutlich einfacher machen kann, verschiedene Sachen generieren kann, auch einem helfen kann in verschiedenen Lebensbereichen.
Speaker: Die kann man dann mitnehmen, ohne dass man die Nachteile hat von einer schlechten Privatsphäre.
Speaker: Ich würde kurz noch was dazu ergänzen wollen, weil bevor du jetzt in die tollen Möglichkeiten kommst und wie man KI privat nutzt, vielleicht auch noch zu Gefahren, sind mir zwei Sachen eingefallen.
Speaker: Nämlich einmal, dass diese riesen Datenbank, die KI ja auch braucht, um sich zu trainieren, um besser zu werden, die wird weitergefüttert mit unseren Eingaben.
Speaker: Die Daten, die Fragen, alles, was ich reinspeise, wird alleine zum Training von dem Modell nochmal weiterverwendet.
Speaker: Und das hat nicht nur die Folge, dass diese Daten dann auch schön sortiert, mir zugeordnet und auch weiterverkauft werden können, was alles in den AGBs, in den Datenschutzerklärungen auch drinsteht, das wird alles gesammelt und mit Drittparteien geteilt, sondern auch eine private Person, die mir schaden möchte, könnte das rückwirkend rausfinden, wenn sie sich damit ganz gut auskennt und mit den richtigen Prompts rauskennen.
Speaker: reingeht, weil jetzt sind meine Daten, meine Anfragen irgendwo in diesen neuen Trainingsmodellen, also aus der Vergangenheit meine ganzen Anfragen und Daten über mich und die kann man auch wieder rückwirkend raus extrahieren mit den richtigen Befehlen und das können wir mit unserem Gehirn vielleicht gar nicht so begreifen, weil KI da sehr komplex und anders funktioniert, als wir vielleicht denken mit unseren logischen, aufeinanderbauenden Gedankengängen.
Speaker: Und die zweite Gefahr ist, da geht es vor allem um Smartphone.
Speaker: Ein modernes Smartphone, ob das jetzt von Apple kommt, Google oder irgendwem anders, hat die Fähigkeiten und auch die Apps tief integriert im System standardmäßig, um KI zu nutzen, weil das ja heiße Schrei ist und weil man damit coole Sachen machen kann oder denken kann, ich bin jetzt hier viel effizienter, wenn ich sagen kann, lieber Assistent, mach mir doch mal einen Termin auf Basis von dem, was wir besprochen haben in der letzten E-Mail zu dem Konzert und kauf mir gleich noch die Tickets dazu.
Speaker: Solche Sachen sollen ja möglich sein oder in Zukunft möglich sein.
Speaker: Und wenn man sich dann überlegt, worauf diese KI-Wahl zugreifen muss, dann habe ich da ein bisschen Bauchschmerzen.
Speaker: Zumal, das hatten wir in der letzten Folge besprochen, die dann ja auch alles Mögliche auslesen kann, was ich vielleicht gar nicht möchte, dass sie es ausliest.
Speaker: Meine privaten Nachrichten, meinen Kontostand vielleicht auch, meine intimen Details.
Speaker: Und da muss ich sagen, gehe ich aktiv sogar gegen vor.
Speaker: So, jetzt habe ich aber wieder genug geredet, Timo.
Speaker: Du wolltest jetzt mal Lösungen anbieten oder wie kann ich denn KI privat nutzen?
Speaker: Worauf sollte ich da achten?
Speaker: Ja, ich würde es einmal an fünf verschiedenen Schritten aufzeigen.
Speaker: Der erste Schritt, das ist das allerprivateste, aber ist auch das anstrengendste oder da hat man die schlechtesten Modelle.
Speaker: Und dann der fünfte Schritt ist das, was am schlechtesten für die Privatsphäre ist, aber die besten Modelle.
Speaker: Das heißt, das tue ich jetzt einmal aufzeigen und dann kann man halt die verschiedenen Schritte auch miteinander kombinieren, um das beste Gesamtpaket zu bekommen.
Speaker: Also der allererste Schritt, das wirklich allerprivateste, ist die KI lokal laufen zu lassen.
Speaker: Das heißt, was man da macht, man nimmt wie vorhin gesagt ein Open-Source-Modell, also ein Modell, das komplett frei zur Verfügung steht, lädt es selber sich herunter auf seine eigenen Hardware
Speaker: und lässt das dann komplett lokal laufen.
Speaker: Das heißt, es gibt nie eine Verbindung zu einem Internet.
Speaker: Man kann das auf einem kompletten Offline-Computer machen.
Speaker: Und die Anfragen, die kommen eben nie ins Internet, werden nicht verwendet, um diese KI zu trainieren.
Speaker: Das heißt, da hat man die hundertprozentige Privatsphäre bei der KI.
Speaker: Das Problem hier ist aber, dass die Hardware von den meisten oder eigentlich von allen sehr, sehr schlecht ist im Vergleich zu dem, was jetzt zum Beispiel OpenAI mit JetGPT zur Verfügung stellt.
Speaker: Das heißt, wenn man jetzt nur einen einfachen Laptop hat, einen einfachen Computer oder sogar nur auf dem Handy das versucht zu machen, kann man wirklich nur Modelle laufen, die sehr klein sind und deswegen auch sehr, sehr schlecht, weil man kann ganz einfach sagen, desto größer das Modell, desto mehr Parameter hat, desto mehr Gigabyte es hat
Speaker: desto mehr Wissen hat das Modell und kann auch besser einem antworten.
Speaker: Wenn man jetzt aber was ganz Kleines hat, was auch auf einem Laptop laufen lassen kann, ist es halt so, dass die Antworten dann fast nie übereinstimmen oder wirklich das Erlebnis ist sehr, sehr schlecht damit.
Speaker: Aber man hat diese sehr hohe Privatsphäre.
Speaker: Und was ich da für ein Tool empfehlen kann, das nennt sich jan.ai.
Speaker: Also jan.ai.
Speaker: Aber das verlinken wir alles auch nochmal in den Shownotes.
Speaker: Das heißt, das müsst ihr jetzt nicht mitschreiben, sondern könnt euch später nochmal im Detail anschauen.
Speaker: Das ist einfach eine Software, die ihr euch runterladet.
Speaker: Und diese Software überprüft einmal, was für ein System ihr habt, also was für eine Hardware ihr habt, wie viel RAM ihr habt, was für einen Prozessor ihr habt und so weiter.
Speaker: Und schlägt euch dann verschiedene Modelle vor, die auf eurer Hardware ihr laufen lassen könnt.
Speaker: Das heißt, dann könnt ihr das Modell herunterladen, könnt einmal damit das bisschen ausprobieren und eben schauen, ob euch dieses Modell gefällt.
Speaker: Aber ich kann euch von Anfang an sagen,
Speaker: Dieses Modell ist wirklich deutlich schlechter als das, was ihr gewohnt seid von den ganz großen Unternehmen wie Emporatopik oder OpenAI.
Speaker: Also das wäre die allererste Variante, wirklich komplett lokal.
Speaker: Dann sind die Chats nur auf dem Computer gespeichert und kommen nie ins Internet.
Speaker: Was Timo jetzt rausgelassen hat, was ich aber wichtig finde zu erwähnen, ist, Jan.ai ist Open Source, ist sehr Privatsphäre orientiert und gibt euch eben diese Möglichkeit, das sehr simpel zu machen.
Speaker: Klar, viele nutzen auch noch andere Lösungen oder bauen sich da ihre eigenen Lösungen mit Docker und Open Web UI und einem Lama-Modell, was sie sich runterladen oder so.
Speaker: Kann man alles machen, aber für den Beginner, der sagt, ich möchte FKI mal lokal laufen lassen, ist das tatsächlich
Speaker: Echt ein tolles Konzept, eine tolle Sammlung an Tools auch, die es dir sehr leicht macht, das richtige Modell zu finden und dann bei dir auf dem Rechner laufen zu lassen.
Speaker: Genau, vielleicht für fortgeschrittenen Nutzer, die können OLAMA verwenden.
Speaker: Das passiert dann nur übers Terminal, aber dann sind die Modelle auch ein wenig schneller dadurch.
Speaker: Man hat aber keine schöne Benutzeroberfläche, aber man kann das dann halt auch mit externen Diensten verbinden.
Speaker: Also das ist ja die zweite Möglichkeit, aber grundsätzlich, wenn ihr es anfängt und einmal eine lokale KI ausprobieren wollt, ist jan.ai die Empfehlung.
Speaker: Was man auch machen kann, ist sich zum Beispiel, das kommt auch in die erste Kategorie, ist aber wirklich sehr fortgeschritten, ist, dass man sich eine eigene Grafikkarte im Internet mietet oder sogar mehrere Grafikkarten.
Speaker: Und dadurch hat man halt dann eine Hardware, die gut genug ist, auch sehr gute Open-Source-Modelle laufen zu lassen.
Speaker: Aber das ist wirklich mit enorm viel Aufwand verbunden.
Speaker: Man muss alles drauf spielen, Betriebssystem, Modelle, man muss darauf achten, dass alles läuft.
Speaker: Aber das ist eigentlich genauso gut, wie das komplett lokal bei sich zu Hause laufen zu lassen.
Speaker: Aber man hat halt die Möglichkeit, deutlich bessere Modelle zu haben.
Speaker: Das fällt noch in die erste Kategorie, aber ich persönlich habe das noch nicht verwendet.
Speaker: Und von den Personen in meinem Umkreis, die das schon ausprobiert haben, das ist wirklich mit ziemlich viel Aufwand verbunden und auch mit sehr vielen Kopfschmerzen.
Speaker: Aber wollte ich auch einfach mal erwähnt haben.
Speaker: Dann geht es zur zweiten Möglichkeit, wie man KI ziemlich privat benutzen kann.
Speaker: Das ist auch noch mit ein wenig Vertrauen verbunden, aber wirklich das Maximale ist da eigentlich rausgestrichen.
Speaker: Das heißt, man muss sehr, sehr wenig dem Anbieter vertrauen.
Speaker: Und das ist bei wenigen Anbietern der Fall, zum Beispiel bei NanoGPT und bei Venice.ai.
Speaker: Und das sind Modelle, die sozusagen Ende zu Ende verschlüsselt sind, die Anfragen.
Speaker: Und die Modelle, die laufen in einem Trusted Execution Environment.
Speaker: Das heißt einfach in einer geschlossenen Hardware, vertraulichen Hardware.
Speaker: Denn das Problem bei KI ist, im Vergleich zu Messengern oder eigentlich allen anderen Diensten, bei denen End-zu-Ende-Verschlüsselung Standard ist, wenn man jetzt den Prompt, also das, was ich von der KI möchte, auf meinem Gerät verschlüsselt und dann verschlüsselt wegschickt,
Speaker: kann die KI damit nichts machen, weil die KI läuft ja auf Grafikkarten auf verschiedenen Server-Modellen und wenn das verschlüsselt ist, kommt dann natürlich nichts raus.
Speaker: Das heißt, damit die KI über einen anderen Dienstleister laufen lassen muss, muss dieser Dienstleister oder muss die Grafikkarte den Prompt, also die Anfrage, in Klartext sehen.
Speaker: Und das ist halt das Problem, wieso man KI ziemlich schwer privat benutzen kann.
Speaker: Aber man kann eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung verwenden mit einem TEE, also Trusted Execution Environment.
Speaker: Das heißt, was da passiert, man sendet die Anfrage, die wird auf dem Computer verschlüsselt, wird dann auf einem Server, auf diesem Trusted Execution Environment, wieder entschlüsselt.
Speaker: Und das ist sozusagen eine komplett geschlossene Hardware.
Speaker: Das heißt, niemand kann von außen reinschauen.
Speaker: Und deswegen ist es auch einigermaßen privat.
Speaker: Also natürlich, dieser Server hat dann eben diesen Klartext, aber es ist deutlich privat, dieser geschützte Hardware-Bereich.
Speaker: Dann verarbeitet die KI diesen Prompt, diese Anfrage in dem geschützten Bereich, verschlüsselt den wieder und sendet es wieder zurück an euch und auf eurem Computer wird dann diese Antwort wieder entschlüsselt.
Speaker: Das heißt, man hat hier eine ziemlich gute Privatsphäre, weil dieses Trusted Execution Environment die
Speaker: geschützter Hardware-Bereich auf Deutsch, ist halt so aufgebaut, dass man dem eigentlich nicht vertrauen muss.
Speaker: Das heißt, es gibt auch einen kryptographischen Schlüssel von diesem Environment, von der Hardware.
Speaker: Und so kann man halt KI schon ziemlich privat benutzen.
Speaker: Das passiert dann auch über Open-Source-Modelle.
Speaker: meistens sie dann aus China zurzeit.
Speaker: Das heißt, man hat sehr, sehr gute Modelle und kann sich ziemlich sicher sein, dass da nichts rausgeht, nichts zum Training verwendet wird, weil das wird dann auch lokal auf GMPIs von den Unternehmen gelaufen.
Speaker: Aber man muss halt darauf achten, dass das auch dazu steht, weil nicht jedes Open-Source-Modell läuft über diese Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in diesem Trusted Execution Environment, sondern meistens läuft es dann trotzdem über den originellen Anbieter, weil das ist natürlich dann auch teurer für das Unternehmen.
Speaker: Das heißt hier, ich erwähne es nochmal, die zwei verschiedenen Optionen wären Nano GPT und Venice.ai.
Speaker: Und dort muss man wirklich darauf achten, dass dort E2EE steht und TEE.
Speaker: Also wir packen das auch nochmal in die Show Notes, weil da gibt es natürlich auch ziemlich viele andere Modelle, wie beim Proxy, aber da gehen wir gleich darauf ein.
Speaker: Hast du noch kurz irgendwas dazu?
Speaker: Ich lerne gerade fleißig.
Speaker: Also ich wusste zum Beispiel nicht, dass Venice AI anders als vielleicht ein paar andere, die ich in einen Topf geworfen habe.
Speaker: Duck AI habe ich da im Kopf, PPQ AI, solche Sachen oder Brave Leo.
Speaker: Da sollten wir vielleicht auch gleich nochmal drauf eingehen.
Speaker: Also das scheint ja sehr viel fortgeschrittener zu sein und TEE wusste ich auch noch nicht.
Speaker: Also danke dir, Timo.
Speaker: Ich lasse dich einfach mal weiterreden, aber vielleicht bevor wir dann weitergehen zu dem nächsten Schritt, falls der nicht dabei ist, würde ich vorschlagen, sagt doch ruhig nochmal was zu den anderen Proxy-Diensten.
Speaker: Genau, also Proxydienste oder Drittanbieterdienste, das wäre dann die dritte Kategorie.
Speaker: Also die erste Kategorie war, das komplett lokal zu laufen, laufen zu lassen.
Speaker: Die zweite Kategorie war das mit dieser Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in dem geschätzten Hardware-Bereich.
Speaker: Und die dritte Kategorie ist es, über einen Drittanbieter laufen zu lassen, also sozusagen einen Proxy.
Speaker: Und da gibt es wirklich sehr, sehr viele Unternehmen, die das machen.
Speaker: Du hast ja schon ein paar genannt, also PayPayCube.ai, die sind im Bitcoin-Bereich ziemlich beliebt.
Speaker: Nano GPT, was ich vorhin gesagt habe, die haben halt auch diese Proxy-Modelle.
Speaker: DuckAI, Brave Leo oder Venice.ai, die haben auch eben diese Modelle.
Speaker: Dieser Drittanbieter dieses Unternehmen,
Speaker: sammelt halt sehr, sehr viele Anfragen von sehr, sehr vielen Kunden.
Speaker: Und man kann sich mit einer E-Mail anmelden, aber viele bieten auch nochmal deutlich anonymere Möglichkeiten, sich anzumelden.
Speaker: Dort kann man auch komplett ohne persönliche Informationen dazulassen bezahlen, also zum Beispiel mit Bitcoin oder mit Bitcoin Lightning oder man muss halt gar nicht bezahlen.
Speaker: Das heißt, hier ist halt der Vorteil, dass diese Accounts, die man erstellt, nicht zur persönlichen Identität verbunden wird, aber man kann trotzdem alle Modelle benutzen.
Speaker: Und das ist meistens auch der zweite Schritt, weil die gehören einigermaßen zusammen.
Speaker: Also das mit dem End-to-End Encrypted TEE und über diesen Proxy, das sind immer Pay-as-you-go-Modelle oder meistens sind es Pay-as-you-go-Modelle.
Speaker: Das heißt, man zahlt wirklich nur für das, was man auch wirklich benutzt.
Speaker: Jeder Prompt, je nachdem wie groß der ist, verlangt irgendwie 2 Cent zu benutzen und desto mehr man mit der KI schreibt, desto mehr zahlt man dafür.
Speaker: Und meistens ist es bei diesen Diensten, dass man zum Beispiel dann 20 Euro einmal drauflädt und die werden dann verwendet, um diese Modelle laufen zu lassen.
Speaker: Und das ist genau halt eben bei den End-to-End Encrypted TEE Modellen so und auch bei den Proxy.
Speaker: Bei den Proxy ist es so, dass man den Vorteil hat, dass man nicht nur auf Open Source Modelle zugreifen kann,
Speaker: sondern auch auf die proprietären Modelle, wie zum Beispiel GPT 5.5 zurzeit und Cloud Opus 4.8.
Speaker: Das sind sozusagen die allerbesten Modelle.
Speaker: Und da kann man darauf zugreifen, ohne dass man eine Kreditkarte angeben muss, ohne dass man seine persönlichen Informationen angeben muss und kann das ein wenig
Speaker: privater benutzen.
Speaker: Weil wenn es natürlich sehr, sehr viele Personen gibt, die über diesen Dienst laufen und dann OpenAI oder Unpropid von diesem Dienst tausende Anfragen bekommen, können die das weniger einer Person zuordnen.
Speaker: Aber man muss auch dazu sagen, dass das nur halb so gut funktioniert, weil die KIs, die sind langsam so gut geworden, dass sie auch je nachdem, wie man eben diese Anfragen schreibt, das schon einer Person zuordnen können.
Speaker: Das heißt, in der Browser-Folge hatten wir zum Beispiel das mit dem Fingerprinting.
Speaker: Das heißt, je nachdem, wie genau man seinen Browser aufgebaut hat, was für ein Gerät man verwendet, konnte man einen ziemlich genauen Fingerabdruck machen von dieser Person.
Speaker: Und das kann die KI auch schon über die verschiedenen Prompts, also Anfragen, die man da sendet.
Speaker: Das heißt, wenn man die oft benutzt, die KI, und auch vielleicht in dem gleichen Themenbereich, in dem man sagt, bitte generiere mir immer ein Podcast-Bild, dann kann die KI, auch wenn es über so ein Proxy läuft,
Speaker: kann die das einer Person zuordnen, dann ist man vielleicht doch nicht mehr so privat, wie man denkt man ist.
Speaker: Das heißt, wenn man über so einen Drittanbieter geht, kann man ein Proxy benutzen, das ist ein bisschen privater.
Speaker: Man hat den Vorteil dadurch, dass man deutlich privater bezahlen kann.
Speaker: Man muss keine persönlichen Daten angeben und hat trotzdem Zugriff auf die guten Modelle.
Speaker: Oder man macht es mit der vorhin erwähnten Variante mit der End-to-End-Equipition und mit dem Trusted Execution Environment.
Speaker: Das heißt, wenn ich jetzt so etwas nutze wie einen Proxy wie Brave Leo oder DuckAI oder PayPayQ, dann sollte ich vielleicht auch öfters meinen Account wechseln.
Speaker: Hör ich das da richtig raus, dass ich dann, also erstmal mit dem VPN drauf, möglichst wenig Daten teilen, vielleicht den MULWAT-Browser oder den Tor-Browser, so wie wir es ja in den letzten Folgen auch besprochen haben, dass da kaum Datenpunkte von mir geteilt werden und zugeordnet werden können.
Speaker: Und wenn ich dann noch immer mit neuen Accounts starte oder ganz ohne Account das verwende,
Speaker: Würde das dann helfen oder mache ich mir hier Illusionen und sollte vielleicht, wenn mir das super wichtig ist, da auch schon diese Ebene 3 gar nicht mehr beanspruchen?
Speaker: Nein, das bringt nicht so viel, weil eben diese Anfragen, die man macht, die Prompts, die werden direkt an den Anbieter weitergeleitet.
Speaker: Also dann zum Beispiel, wenn wir jetzt ApeAQ-AI nehmen, die leiten die Anfrage direkt an OpenAI weiter mit ChatGPT und die verarbeiten das.
Speaker: Und die Modelle sind so gut geworden, dass sie von der Art, wie man den Prompt schreibt, ziemlich genau das auch auf eine Person zuordnen können.
Speaker: Das heißt, wenn man im Hintergrund dann den Account wechselt bei den Drittanbietern, das heißt, wenn man einmal PayAQ verwendet,
Speaker: Einmal Nano GPT, dann einmal DuckAI, aber trotzdem der Prompt sehr, sehr ähnlich ist und die KI kann das halt ziemlich genau festlegen, bringt es nicht so viel.
Speaker: Diese RIT-Anbieter, diese Proxys, die machen sehr, sehr viel Werbung dafür, dass sie ziemlich privat sind.
Speaker: Also zum Beispiel bei Venice AI steht dann da anonymisierte Anfragen, aber wirklich viel bringen tut es eben nicht, weil die Anfragen trotzdem im Endeffekt bei diesem großen Unternehmen sind.
Speaker: Das heißt, da würde ich nicht wirklich private Informationen von mir reinpacken, sondern es halt eben benutzen für generelle Anfragen oder für Sachen, die eh schon öffentlich sind.
Speaker: Also zum Beispiel wie das jetzt mit diesen Postcast-Bildern, die wird eh jeder sehen und da ist es kein Problem, wenn auch die großen Unternehmen dann diese Anfragen
Speaker: Aber dafür, da gehen wir später nochmal drauf ein, was es für Vor- und Nachteile gibt und wann man welche KI am besten benutzen sollte.
Speaker: Also generell, ich bin kein großer Fan von Drittanbietern, von Proxydienstleistern, weil die wehren sehr damit, dass sie ziemlich privat sind.
Speaker: Sind sie auch bei der Zahlung und bei der Anmeldung.
Speaker: Aber trotzdem, wenn die Anfragen dann eben bei diesen großen Unternehmen landen, hat man einen großen Teil der Privatsphäre wieder verloren.
Speaker: Mann, oh Mann, ich habe dieses Marketing geglaubt.
Speaker: Da war ich wieder schwach und habe nicht alles hinterfragt.
Speaker: Ja, vielen Dank dir.
Speaker: Heißt, da darf ich meine Strategie nochmal überdenken.
Speaker: Aber klingt auch sehr logisch, dass jeder Mensch ein bisschen anders tippt.
Speaker: Jeder Mensch andere Art der Sprache verwendet, andere Worte benutzt und dadurch man sehr schnell einen Fingerabdruck bekommt.
Speaker: Und den kann man auch nicht so leicht abstellen, es sei denn nicht,
Speaker: Such mir halt jemanden, der stellvertretend für mich die Fragen stellt.
Speaker: Dann müsste ich aber auch nochmal ein Proxy-Proxy dazu haben.
Speaker: Na gut, danke dir.
Speaker: Dann lass uns doch das nächste Thema besprechen.
Speaker: Das ist die nächste Ebene, wo ich noch weniger privat bin.
Speaker: Genau.
Speaker: Der nächste Schritt, das ist die Nummer 4.
Speaker: Das geht über API-Anfragen, über eben diese großen proprietären Dienstleister wie Anthropic oder OpenAI.
Speaker: Das heißt, wie das da ganz genau funktioniert, man erstellt sich ein Konto dort, man lädt da Geld drauf und das ist auch Pay-as-you-go.
Speaker: Das heißt, man zahlt da wirklich nur für das, was man verwendet.
Speaker: Und diese API wird meistens von Unternehmen verwendet.
Speaker: Das heißt, wenn die Unternehmen zum Beispiel ein Chatbot einbauen wollen und der über...
Speaker: ChatGPT laufen soll, dann kann das Unternehmen halt eben über diese API, also einfach eine Schnittstelle, diese größeren Modelle verwenden.
Speaker: Der Vorteil ist, weil das eben über Unternehmen läuft, hat man da deutlich bessere Privatsphäre-Bedingungen
Speaker: als eben bei einem Plan, den man sich kauft bei chatgpt.com.
Speaker: Das heißt, weil eben diese API für Unternehmen gedacht ist und Unternehmen mehr auf ihre Privatsphäre achten als private Personen, vor allem wenn es um Kundendaten geht, ist diese API halt deutlich privater.
Speaker: Und diese API ist auch das, was diese Drittanbietertools, diese Propsy-Tools verwenden.
Speaker: Und man kann selber das genauso gut machen.
Speaker: Also man kann selber sich so einen API Key holen und dann so die Anfragen senden.
Speaker: Das ist deutlich privater, als wenn man das direkt über die offizielle Webseite macht.
Speaker: Also nicht über diese Schnittstelle, sondern über die offizielle Webseite.
Speaker: Aber das ist immer noch Pay-as-you-go, also sehr, sehr ähnlich wie der Schritt 3, weil der Schritt 3 ja eben darauf aufbaut.
Speaker: Aber man hat eine bisschen bessere Privatsphäre.
Speaker: Und dann jetzt die letzte Möglichkeit, dass es wie die meisten dann oder die generelle Bevölkerung am häufigsten die KI verwendet, das ist direkt über den Anbieter, über die schönen Chatfenster, die einem dargelegt werden.
Speaker: Also sei es chatgpt.com, claud.ai oder grog.ai.
Speaker: Da hat man wirklich die allerschlechteste Privatsphäre, aber der große Vorteil hier ist, dass es am günstigsten ist.
Speaker: Das heißt, wenn man KI sehr, sehr viel benutzt und auch dafür zahlt, zum Beispiel ich benutze KI auch zum Programmieren, dann wäre es sehr, sehr teuer, das über die API laufen zu lassen oder über einen Drittanbieter-Proxy, weil halt eben sehr, sehr viele Tokens verwendet wird, auch für die Agenten.
Speaker: Das machen wir dann später oder in einer neuen Folge nochmal.
Speaker: Das heißt hier, wenn man das direkt über den Anbieter läuft, ist es deutlich günstiger.
Speaker: Der Nachteil ist, da hat man die allerschlechteste Privatsphäre.
Speaker: Also man kann bei den Anbietern sagen, dass man nicht möchte, dass die Daten fürs Training verwendet werden.
Speaker: Da hat man ein bisschen besser Privatsphäre.
Speaker: Aber allgemein ist man hier am schlechtesten dran.
Speaker: Hat aber eben den Vorteil, dass es deutlich günstiger ist.
Speaker: Also man kann das ziemlich frei benutzen, ohne dass man irgendwas zahlen muss.
Speaker: Da kann man dann nicht die Option ausstellen, dass die Daten zum Training benutzt werden.
Speaker: Oder wenn man dafür zahlt, zum Beispiel 20 Euro, 100 Euro oder 200 Euro pro Monat, dann kann man zumindest auswählen, dass die Prompts oder diese Anfragen nicht verwendet wird, um die KI zu trainieren.
Speaker: Und vielleicht nur als Größenvergleich, wenn man so einen Plan nimmt, zum Beispiel einen 200-Euro-Plan bei Claude.ai, hat man deutlich, deutlich mehr davon, als wenn man 200 Euro über die API oder über ein Proxy laufen lässt.
Speaker: Man hat keine genauen Zahlen dafür, aber viele sagen, das ist 10 oder 20 mal so viel.
Speaker: Das heißt, wenn man wirklich sehr viel mit KI arbeitet, macht es auch Sinn, so einen Plan zu benutzen.
Speaker: Man muss sich im Plan sein, das ist nicht so privat, aber dafür ist es deutlich kostengünstiger, weil man keine 2000 Euro dann über einen Proxy laufen lassen muss.
Speaker: Das wären also diese fünf verschiedenen Optionen, die man hat.
Speaker: Also einerseits wäre es komplett lokaler KI.
Speaker: Die zweite Option wäre Ende zu Ende verschlüsselt in diesem Trusted Execution Environment.
Speaker: Das dritte wäre über Drittanbieter, also über Proxy Services.
Speaker: Vierte wäre direkt über die API bei den Unternehmen.
Speaker: Und das fünfte ist direkt über den Anbieter, über das schöne Chatfenster, das man dort dann einmal hat.
Speaker: Und ich merke gerade, wir sind schon ziemlich weit in der Folge, haben schon ziemlich viel darüber geredet.
Speaker: Deswegen wäre mein Vorschlag jetzt, dass wir das hier einigermaßen beenden und dann in der neuen Folge nächste Woche einmal weitermachen mit wie man dann diese verschiedenen Methoden kombinieren kann.
Speaker: um privater unterwegs zu sein, wie man dann auch Anfragen anonymisieren kann mit Lokaler-Krieg zum Beispiel.
Speaker: Und dann auch gehen wir in ein sehr großes Thema ein, und zwar Agenten.
Speaker: Das, was Nino schon ganz am Anfang erwähnt hat, dass sehr viele Leute bewusst oder unbewusst Agenten verwenden.
Speaker: Und es kann auch wirklich ein großer Vorteil sein und einem das Leben ein wenig einfacher machen in verschiedenen Bereichen.
Speaker: Und wie man die privat und auch sicher benutzen kann, würden wir dann in der nächsten Folge besprechen.
Speaker: Ja, Moment, Moment.
Speaker: Da will ich doch nochmal kurz eingreifen.
Speaker: Nämlich habe ich noch zwei Fragen.
Speaker: Einmal haben wir ganz kurz im Vorfeld besprochen.
Speaker: Es gibt ja auch von Proton eine eigene KI.
Speaker: Die habe ich jetzt noch nicht rausgehört.
Speaker: Die kann ich auch nicht wirklich zuordnen, diesen fünf Kategorien.
Speaker: Die heißt LUMO.
Speaker: Meinen Verständnis nach ist das deren eigenes Modell, was die trainieren und was sehr privat gehalten werden soll, Open Source etc., auch deutlich schlechter ist wahrscheinlich dann als der Rest.
Speaker: Aber wie kann ich das hier einordnen?
Speaker: Und die zweite Frage, um die gleich hinterher zu stellen, was bedeutet das denn jetzt für den Zuhörer?
Speaker: Wie können wir das Ganze in eine Umsetzung gießen?
Speaker: Also was ist unser Praxisteil hier, wie wir Privat-KI nutzen können, unabhängig jetzt von den ganzen Agenten?
Speaker: Okay, dann machen wir das noch diese Folge.
Speaker: Danke für das Stoppen von meinem Versuch, die Folge zu stoppen.
Speaker: Also ProtonLumo wird auch sehr oft erwähnt.
Speaker: Die machen auch sehr viel Werbung oder Marketing in die Richtung, dass sie sehr privat sind.
Speaker: Ich persönlich würde es irgendwo zwischen Schritt 2 und Schritt 3 einordnen, also zwischen der Ende-zu-Ende-verschlüsselten geschützten Hardware-Umgebung und zwischen einem Proxy.
Speaker: Also Proton LUMO verwendet auch Open Source Modelle, lässt es laufen über die eigene Hardware und das ist alles Open Source.
Speaker: Und Proton verspricht einem, dass nichts gespeichert wird, dass das nicht verwendet wird, um verschiedene Modelle zu trainieren und es deswegen ziemlich privat ist.
Speaker: Aber hier muss man Proton vertrauen, weil zu einem gewissen Zeitpunkt, es wird zwar verschlüsselt im Transit,
Speaker: Aber die Grafikkarten, also die Server von Proton müssen trotzdem noch diese Anfrage verarbeiten.
Speaker: Und die sind, was ich jetzt gefunden habe, nicht in einem Trusted Execution Environment.
Speaker: Das heißt, hier ist man ein bisschen schlechter als die zweite Option.
Speaker: Aber ich muss auch dazu sagen, dass Proton da sehr wenig zeigt.
Speaker: Das heißt, man kann nicht wirklich viel herausfinden.
Speaker: Man weiß auch zum Beispiel nicht, was für Open-Source-Modelle im Hintergrund laufen.
Speaker: Und deswegen ist das nicht meine Empfehlung, weil ich halt nicht verstehen kann, was im Hintergrund passiert.
Speaker: Sie sagen, es ist ziemlich privat und aufgrund der Vergangenheit von Proton kann man denen auch wahrscheinlich ziemlich glauben, aber wirklich überprüfen, was die genau machen, was für Serverstrukturen die haben, was für Modelle die haben, kann man nicht.
Speaker: Ich glaube, ProtonLumo hat auch eine andere Zielgruppe als Nutzer, die wirklich viel KI verwenden wollen, sondern da ist eher die Zielgruppe von Personen, die noch nie KI verwendet haben und halt erst zum ersten Mal starten wollen und...
Speaker: Dafür wurde halt ProtonLumo meiner Meinung nach erschaffen, aber nicht für die Power-User sozusagen, weil man wirklich sehr wenig herausfinden kann darüber.
Speaker: Das heißt, Proton würde ich jetzt zwischen 2 und 3 einordnen und kann mir dann überlegen, passt das für mich in meiner Strategie, in meinem Thread-Modeling und wer jetzt hier zuhört, kann dann...
Speaker: Im Prinzip alles ausprobieren.
Speaker: Seid euch halt einfach bewusst, dass ihr die richtigen Fragen stellt.
Speaker: Also nicht nur der KI die richtigen Fragen stellt, sondern auch vorher an euch die richtigen Fragen.
Speaker: Was will ich eigentlich erreichen und welches Tool ist dann dafür das Richtige?
Speaker: Und anhand von dem Modell von Timo könnt ihr euch dann da das Richtige zusammenbasteln von Jan.ai hin zu vielleicht dem direkten Chatbot, wenn es denn schnell gehen soll und wenn es euch egal ist, dass das alles geteilt wird.
Speaker: Genau, richtig.
Speaker: Also Praxisempfehlung, würde ich sagen, schaut euch einmal die verschiedenen Dienste an, also wirklich alle fünf verschiedenen Schritte.
Speaker: Probiert einfach mal alles aus, geht auf die Webseiten, probiert mal das aus mit der lokalen KI, mit der Ende-zu-Ende-Verschlüsselung im geschützten Hardware-Bereich über Drittanbieter.
Speaker: Über die API ist ein bisschen aufwendiger, das heißt, diesen Schritt könnt ihr überspringen, auch weil es keinen größten Vorteil im Vergleich zu den Proxys hat und dann fünf einmal direkt über den Anbieter, aber das haben, glaube ich, schon die meisten gemacht.
Speaker: Und dann in der nächsten Folge geht es nochmal im Detail, wie man die kombinieren kann, wie man dann auch Agenten benutzen kann.
Speaker: Also die nächste Folge wird hauptsächlich dann auch über KI-Agenten gehen.
Speaker: Und dann würde ich sagen, können wir diese Folge jetzt abschließen.
Speaker: Der nächste Teil kommt nächste Woche.
Speaker: Wie in der letzten Folge schon erwähnt, wir haben jetzt eine Signal-Gruppe.
Speaker: Ich glaube, beim Thema KI gibt es ziemlich viele Fragen.
Speaker: Also wenn ihr da irgendwelche konkreten Fragen habt oder euch austauschen wollt, welche KI-Modelle zum Beispiel E-Mail merkt, welche KI-Proxys ihr bevorzugt, könnt ihr da in die Signal-Gruppe gehen.
Speaker: Da ist die auch in den Show Notes.
Speaker: Und wenn ihr eine Zusammenfassung der verschiedenen Folgen haben wollt per E-Mail, könnt ihr euch auch gerne bei dem Newsletter anmelden, vor allem bei der KI-Signal.
Speaker: Bei solchen Themen gibt es ziemlich viele Informationen in diesen Folgen, deswegen machen wir auch hier zwei.
Speaker: Da macht es vielleicht Sinn des auch nochmal alles nachzulesen.
Speaker: Und sonst würde ich sagen, tschüss und dann hast du Nino noch das letzte Wort.
Speaker: Ich sage einfach nur Danke.
Speaker: Ich habe hier viel mitgenommen.
Speaker: Denkt mal, wir werden ja gleich die nächste Folge aufnehmen.
Speaker: Für euch da draußen ist das eine Woche später.
Speaker: Ich kann dann ja versuchen, das mal zusammenzufassen, was ich gelernt habe heute.
Speaker: Und noch der Hinweis, wenn euch die Folgen gefallen, einfach mal bitte fünf Sterne oder was auch immer eure Podcast-App da zulässt an Bewertungen, weil das hilft uns, das hilft dem Algorithmus beizubringen, das gefällt und dann wird es auch mehr Leuten empfohlen.
Speaker: Und so können wir dann auch mehr Leuten beibringen, mit KI privat umzugehen oder andere tolle Tools zu nutzen.
Speaker: Vielen Dank euch, vielen Dank dir, Timo.
Speaker: Und dann bis zum nächsten Mal.
Speaker: Ciao.
