Low Code

Eine Studie von Anthropic gab 50 Experten einen KI-Agenten, dessen Präferenzen per Münzwurf festgelegt wurden; die Experten folgten der Ansicht des Agenten bei Urteilsentscheidungen bis zu 86 Prozent der Zeit, und die meisten glaubten, die Schlussfolgerungen seien ihre eigenen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Menschen willkürliche KI-Meinungen als ihre eigene Argumentation übernehmen könnten.

Research • The Decoder

Produktivität

Jacob Sansbury beschreibt, wie Spawns Agenten live Code ändern und stündlich in die Produktion bereitstellen, indem sie Fehler, Bug-Berichte und Metriken selbst auswerten; etwa 60 % der Arbeiten beginnen Berichten zufolge mit einem Produktionsfehler, einem Savi-Bugbericht, Logs oder einer Feature-Anfrage.

OpenAI hat sein Model Spec aktualisiert und die Richtlinien für das KI-Verhalten neu strukturiert, wobei fünf Kernwerte im Mittelpunkt stehen, darunter die Treue zur menschlichen Absicht und die Korrigierbarkeit. Die Richtlinien besagen, dass GPT-Modelle den Konversationsverlauf nutzen sollten, um abzuleiten, was die Nutzer wollen, und ihre eigenen Annahmen offenlegen sollen; ob die Modelle diese Regeln befolgen, bleibt eine offene Frage.

KI-Sicherheit • The Decoder

Prompt-Tipps

Drew Breunig soll Opus-5.5-Prompts verwendet haben, um einen NES-6502-CPU-Emulator in den Qwen3.5-4B-Gewichten zu erkunden und anschließend zu erstellen. Die Prompts forderten das Modell zunächst auf, einen referenzierten Artikel und Quellcode zu lesen, die Machbarkeit und die Modellgröße zu bewerten, und wiesen es dann an, das System mit einer CLI zu erstellen, die auf ein ROM zeigt.

Ab dem 29. November plant OpenAI, Modelle mit Daten aus Daybreak-Blue-Cybersicherheitssitzungen zu trainieren, selbst wenn Nutzer das Training deaktiviert haben. Nach Kritik versprach eine Folge-E-Mail ein separates Opt-out, was Bedenken hinsichtlich der Einwilligung bei KI-Trainingsdaten erneut aufkommen lässt.

Politik & Regulierung • The Decoder