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FS299 Find My Grave

39C3 — Südafrika — Weihnachtsgeschenke — Axel Stoll — Schach — Apple Vision Pro — MNT Pocket Reform — ID.Buzz — Smart Home — Wikiversum — Wikidata — Wikifunctions — Wikipedia vs. AI — Zukunft der Wissensvermittlung

Ein bisschen später als ursprünglich geplant tauchen wir wieder aus der Versenkung und begrüßen heute Jens Ohlig in der Runde, der über lange Zet das Geschehen bei Wikimedia mit geprägt hat und maßgeblich an der Entwicklung von Wikidata beteiligt war. Mit ihm sprechen wir über den Status Quo des Projekts und vor allem über die Herausforderung durch AI und LLMs. Vorher haben wir noch zahlreiche Tips für Dinge, die man eigentlich nicht braucht und reden viel über Südafrika, Schach, die Vision Pro und Smart Home. Also mal wieder für jeden was dabei, ein Podcast für die ganze Familie!

https://freakshow.fm/fs299-find-my-grave
Veröffentlicht am: 20. November 2025
Dauer: 4:16:26


Kapitel

  1. Intro 00:00:00.000
  2. Begrüßung 00:00:21.056
  3. Jens Ohlig 00:02:02.747
  4. 39C3 Ticketsituation 00:03:33.495
  5. 39C3 Sendezentrum 00:04:38.594
  6. Congresspause 00:12:54.074
  7. Südafrika 00:14:54.082
  8. Weihnachtsgeschenke 00:21:27.957
  9. Brillenputztücher 00:25:51.077
  10. Axel Stoll 00:28:42.164
  11. Brillenputztücher (cont.) 00:31:34.561
  12. Magische Kabel 00:34:09.719
  13. Ratschengürtel 00:39:44.182
  14. Schach 00:46:45.638
  15. Brettspiele 01:09:29.725
  16. Apple Vision Pro 01:21:25.010
  17. MNT Pocket Reform 01:37:14.053
  18. VW ID.Buzz 01:55:17.166
  19. macOS Tahoe Electron Detector 02:04:14.266
  20. Smart Home Update 02:09:32.702
  21. Pragma Conference 02:24:17.798
  22. Cursor 2.0 02:27:57.505
  23. Das Wikiversum 02:50:35.684
  24. Wikidata 03:09:16.182
  25. Wikifunctions 03:31:50.135
  26. Wikipedia vs AI 03:39:55.625
  27. AI und Wissengenerierung 03:57:47.191
  28. Zukunft der Wissensvermittlung 04:07:17.138
  29. Digitale Souveränität 04:10:51.496
  30. Ausklang 04:14:06.691

Transkript

Tim Pritlove
0:00:21
Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Tim Pritlove
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Ja.

Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
0:40:02
Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
0:40:14
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Ralf Stockmann
0:40:17
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
0:40:51
Jens Ohlig
0:40:52
Ralf Stockmann
0:40:55
Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
0:41:08
Tim Pritlove
0:41:11
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Ralf Stockmann
0:41:21
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
0:41:34
Jens Ohlig
0:42:48
Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
0:43:14
Ralf Stockmann
0:43:27
Tim Pritlove
0:43:30
Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
0:47:07
Ralf Stockmann
0:47:10
Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
0:47:47
Tim Pritlove
0:47:48
Ralf Stockmann
0:47:49
Tim Pritlove
0:48:33

Es gibt genau 960 mögliche Kombinationen. Es sind jetzt nicht alle rein mathematisch möglichen Kombinationen, weil ein paar Kombinationen werden ausgeschlossen, schlicht deswegen, weil noch eine Rochade möglich sein soll. Das heißt, der König muss zwischen den Türmen stehen und ich weiß gar nicht, ob es noch irgendwelche Mindestabstände gibt. Auf jeden Fall ist das so im Wesentlichen der Constraint, der da drin ist. Und das ist natürlich insofern sehr interessant, als dass Freestyle-Chez quasi von der ersten Sekunde an die meisten Spieler vor... Also anders gesagt, man kann sich nicht, wie man das im klassischen Schach eben macht, auf bestimmte Eröffnungen einschießen. Üblicherweise studiert man ja seine Gegner, wenn man die Zeit hat und weiß, wer einem zugelost wird. Je nach Turnier ist das ja, weiß man das, früher oder später. Und dann kann man halt sagen, okay, gut, hier, die eröffnet immer mit Damenbauern und spielt gerne das und all diese Geschichten. Und das ist natürlich alles komplett über den Haufen geworfen und man muss ganz neue Strategien machen. Und das ist sowohl für die Spieler als auch eben für die Zuschauer super interessant, weil du eben nicht so, ja okay, jetzt die ersten zehn Züge und dann, das wurde jetzt schon so und so viele Millionen Mal gespielt und 30 Prozent der Leute haben in dieser Stellung dann irgendwie das und das gemacht. Ja, ich habe mir das auch schon mehrfach angeschaut und diese Freestyle-Chess-Sachen sind super spannend.

Ralf Stockmann
0:50:03
Tim Pritlove
0:50:13
Ralf Stockmann
0:50:18
Tim Pritlove
0:50:26
Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
0:51:26
Jens Ohlig
0:51:30
Ralf Stockmann
0:51:48
Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
0:51:52
Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Ralf Stockmann
0:52:07
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
0:53:10
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Jens Ohlig
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Jens Ohlig
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Jens Ohlig
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0:56:24
Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
0:56:52
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Tim Pritlove
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
0:57:41
Ralf Stockmann
0:57:44
Jens Ohlig
0:57:52
Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
0:58:38
Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
0:59:39
Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Tim Pritlove
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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1:04:20
Ralf Stockmann
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Magnetisch, genau. Und das tut auch und das ist auch ganz schön. Aber du hast dann halt die Außenseite, wo die Figuren drauf ziehen, das ist dann halt noch außen exposed. Das heißt also, wenn du das einfach mal irgendwo reinschmeißt, dann kriegt es, gerade wenn es Holz ist, kriegt es irgendwie Macken und Risse und alles Mögliche. Und ich war halt irgendwie auf der Suche nach noch was anderem. Und wo ich jetzt drüber gestolpert bin, ist die Firma A&HS. Mittlerweile gibt es etliche Copycats, aber ich glaube, die haben es wirklich erfunden. Nämlich, dass die sagen, unser Schachbrett ist nicht aus Holz, sondern es ist aus Silikon. Das heißt, das ist eine Silikonmatte, die man zusammenfaltet, nicht rollt, sondern faltet. Irgendwie drei- oder viermal faltet man die und dadurch, dass es eben so ein bisschen... Also Memory Foam ist es jetzt nicht wirklich, aber ihr könnt euch das vielleicht so vorstellen. Die ist so mitteldick, die ist also schwer genug, dass sie sofort irgendwie liegen bleibt und sich nicht wieder entlang der Knicklinien aufwölbt. Es ist nicht hundertprozentig perfekt, aber mehr als good enough und die kannst du halt auf jede Oberfläche draufschmeißen, die du halt hast. Und dann die zweite Komponente sind dann die Figuren selber. Die sind nicht aus Holz, sondern aus Plastik, aber ein ungewöhnlich wertiges Plastik. Also da wäre es wirklich schön, wenn ich die jetzt hier dabei hätte. Ich kann in der nächsten Sendung nochmal mitbringen. Dadurch sind sie grundsätzlich etwas leichter als Holz und relativ groß, sehr groß und kriegen aber auch noch ein schweres Gewicht unten rein. Aber es ist halt nicht magnetisch, weil in der Silikonmatte hast du halt kein Magnet drin. Das brauchst du aber auch nicht wirklich, weil die Figuren selber halt dadurch, dass sie oben durch das Plastik leicht sind und den ganzen Schwerpunkt wirklich weit unten haben. Stehen sie wirklich sehr robust. Also ich habe das in diversen Mobil-Szenarien getestet. Du kannst da problemlos auf jedem Tisch, auch auf dem Boot und sowas mitspielen. Und dieses Set ist irre groß. Es ist nicht ganz Turniergröße, aber dadurch, dass du halt das nicht nur einmal in der Mitte durchfaltest, sondern eben drei- oder viermal faltest, kriegst du das in eine sehr kompakte Reisebox drin, wo gerade eben quasi alle Figuren reinpassen zusammen. Das heißt also, da geht der ganze Platzbedarf hin, weil die Silikonmatte selber ist mehr oder weniger, kostet nichts in Bezug auf Platzbedarf. Und wenn du das auspackst, sehen sofort alle, oh du meinst es ernst. Also es gibt, die haben das noch in zwei Größen, in original Turniergröße, das ist dann 20 mal 20 Zoll, dann hast du quasi, könntest du da eine Weltmeisterschaft drauf spielen, das finde ich dann unnütz und das, was ich also jetzt hier empfehlen kann, ist die 15 Zoll Variante und die könnte noch ein Tucken kleiner sein, sogar für meinen Geschmack, um es noch eine Ecke kompakter zu machen, also ich würde sagen so 13 Zoll wäre nochmal super, aber das Gefühl ist fantastisch, weil du packst dieses Teil aus und sofort denken alle, Oh, jetzt kommen hier die Vereinsspieler um die Ecke. Das gibt sofort so eine gewisse Ernsthaftigkeit rein, wenn man das auspackt. Und das ist für Kinder vielleicht auch gar nicht so schlecht. Ich habe es immer sehr genossen, als ich das als Kind noch mit meinem Papa gespielt habe. Der hat halt auch ein sehr teures, sehr wertiges Holzschachtset und das ist dann auch schon so ein Ritual und ist auch so eine Geste. Wir holen jetzt nicht so ein Mensch ärgere dich nicht raus, sondern das ist hier ein Spiel, wo ein bisschen mehr Würde irgendwie am Start ist. Und das transportiert diese etwas skurrile Kombination aus Silikon und großen, schweren, wertigen Plastikfiguren sehr gut. Und es kostet nicht viel, irgendwie 35 Euro und da würde ich mal sagen, das ist eine Empfehlung.

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Weil du lernst halt auf eine ganz einfache Art und Weise Strategien, weil du hast quasi so einen exponentiellen Preis für das Voranschreiten. Du musst also umso mehr Schritte du nach vorne gehen kannst in diesem Rennen zwischen Hase und Igel, um zum Ziel zu kommen, musst du halt irgendwie Karotten einsetzen. Und jeden Schritt, den du weiter laufen willst, musst du eben bezahlen, aber der Preis steigt exponentiell an. Und jetzt gibt es eben verschiedene Strategien, die man fahren kann. Man kann halt sich zurückfallen lassen, man kann darauf wetten, dass man in einer bestimmten Position landet und kriegt dann dafür eine Belohnung, wenn man wieder dran ist oder man setzt einfach aus und akkumuliert dadurch neue Karotten. und manche sagen halt, ja, ich gehe in kleinen Schritten voran und dann bin ich immer vorne und dann holt mich keiner ein. Manche gammeln bis zum Schluss irgendwie am Anfang rum, hüpfen hin und her. Du musst in der Zwischenzeit auch noch was getan haben, du musst deine Salate fressen und so weiter. Es gibt so ein paar Duties, die du erfüllt haben musst und du musst dann vor allem am Ende auch genau deinen Karottenvorrat aufgebraucht haben bis zu einer bestimmten Allowance, die wiederum von deinem Platz abhängt. Das heißt, wenn du als erster reinrillst, darfst du glaube ich nur so zehn Karotten überhaben und umso weiter hinten du bist, umso mehr Spiel hast du da. Und das heißt, du musst die ganze Zeit kalkulieren und du musst so eine Strategie entwickeln und du musst deine Strategie auch immer mit den Strategien der anderen anpassen und das ist einfach ein geiles, einfaches, super simples Spiel mit einem klaren Ziel, aber mit vielen Lösungsvarianten. Und es wird von daher irgendwie nicht alt. Ich mochte das immer. Ich bin jetzt nicht so der totale Brettspiel-Fanatiker, aber Hase und Igel war schon immer. Mein Ding und ich finde, auch wenn das 79 erfunden wurde, das kann man heute immer noch, also das wäre wirklich mal mein Tipp, hatten wir glaube ich noch nie drüber gesprochen, Hase und Igel.

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Das war mein erstes richtiges Spiel, wo ich dachte, so, das ist aber pfiffig hier. Okay, so, wir kamen aber eigentlich von Dorfromantik. Was ich nach wie vor denke, fantastisch, 30 Runden gespielt. Aber dann hat so eine gewisse Hemmschwelle so, eigentlich denkt man sich, ich würde eigentlich mal gerne wieder Dorfromantik spielen, aber jetzt nochmal so eine ganze Kampagne, wenn es schon einmal durch ist, das ist ja quasi ein Legacy-Spiel, wir erinnern uns, was du wieder resetten kannst und wo du alles wieder in den Ausgangszustand für eine neue Kampagne quasi schalten kannst. Und das war dann doch immer relativ hoch, diese Hürde. Und dankenswerterweise gibt es jetzt aber quasi einen Teil 2 davon. Es gab so Extensions, aber die fand ich nicht so spannend. Aber schon vor irgendwie sechs Monaten oder sowas Das ist jetzt Dorfromantik Sakura rausgekommen, was das ganze Dorfromantik Grundsystem auf Japan überträgt. Wir sehen hier schon den Mount Fuji im Hintergrund auf dem Bild und irgendwo ist auch ein kleiner Totoro. Also da sind auch so kleine lustige Japan-Referenzen überall verbaut. Und das hatte ich dann für unseren großen Sommerurlaub mitgenommen und das zündet dann genauso wie das Original. Ich würde jetzt gar nicht so viel spoilern, weil der Charme dieser Spiele liegt auch daran, dass man nicht weiß, was so alles passiert und was so alles an Mechaniken dazukommt. Aber wenn ihr euch in der Zielgruppe, die ich gerade eben ein bisschen beschrieben habe, wiederfindet, eigentlich würde man mal gerne wieder Dorfromantik spielen, aber nochmal genau dasselbe vielleicht nicht so. Das erfüllt genau diesen Sweetspot, dass man da wieder locker 20, 25 Partien Spaß hat. Und ändert nicht so rasend viel an dem Grundkonzept, bringt halt mehr Komplexität rein, aber auch übersichtlich. Ich finde es insgesamt vielleicht fast eine Spur zu leicht. Also gefühlt haben wir die Kampagne schon so nach 22 Runden durchgehabt, weil man sehr schnell, sehr gut vorwärts kommt und sich sehr viele Extras freischaltet. Das mag aber auch daran liegen, wenn man halt einmal das Grundspiel schon komplett durchgeohnt hat, dass man dann einfach schon Profi ist und nicht mehr so viele Fehler macht am Start. Und dann kommt da halt auch so eine Dynamik rein, dass man relativ schnell, relativ viel frei spielt. Das wäre fast mein einziger Kritikpunkt, dass es gefühlt ein bisschen zu einfach ist. Aber ansonsten zu Weihnachten mit den Kindern, die damals Spaß hatten, das funktioniert wieder genauso gut. und damit ist unser kleiner Shopping-Kanal beendet.

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Die haben sowieso alle schon Kameras drauf. Das wird jetzt nicht so eine Studio-Filmkamera sein, aber da so eine kleine Mini-360-Grad-Kamera. Ich meine, überleg mal, wie groß eine 360-Grad-Kamera ist. Und wenn die alle das irgendwo verbaut haben, dann... Ist das sozusagen ein Reglement und dann ist das so und dann haben das alle. Also das glaube ich nicht, dass das die Bremse ist. Ob sie es trotzdem tun werden, kann ich dir nicht sagen, aber im Prinzip ist dieses Zuschauen bei Formel 1 einfach furchtbar langweilig. Aber die Leute schalten sich halt auf die Streams der einzelnen Fahrer drauf in diesen Pro-Versionen. Und wenn du das halt irgendwie auch noch in der Brille machen kannst und dann hast du so augmented noch deine ganzen Fahrzeugdaten und du fährst jetzt selber dreidimensional in Realtime mit den Profifahrern mit. Also das kann schon funktionieren. Ob sie das so machen werden, kann ich dir nicht sagen. Aber wenn ich so überlege, welche Sportart eignet sich jetzt erstmal am besten für solche Sachen, dann ist Formel 1 wahrscheinlich gar nicht so eine doofe Idee. Und sie haben ja jetzt auch schon diesen Formel 1 Film haben sie ja sozusagen schon selber rausgebracht, dann haben sie auch schon so mal so eine Demorunde, das fand ich allerdings, ich bin auch nicht so der Formel 1 Typ, muss ich dazu sagen, also mich tangiert das nicht und Verbrennermotoren und so weiter. Aber grundsätzlich wissen wir ja, Leute, fasziniert das. Und sie hatten ja diese Demo-Runde von, wie heißt der Schauspieler, ist das Brad Pitt? Brad Pitt. Der hat irgendwie so eine Demo-Runde gefahren, das war jetzt kein richtiges Rennen. Und dann konntest du das halt irgendwie so auf der Brille angucken. Hat mich jetzt auch nicht so abgeholt, aber ich glaube, das gibt schon Leute, die das geil finden.

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Na gut der Preis kann sich ja noch ändern. Du musst aber erstmal den Content haben. Und derzeit gibt es halt den Content nicht. Aber dass es den Content auch nicht gibt, hat mit mehreren Sachen zu tun. Also es gab jetzt bis vor kurzem auch noch gar nicht die Kameras dafür. Also die haben sich da jetzt teure Rigs bisher so zusammengebaut, aber jetzt kommt zum Beispiel von Blackmagic diese Kamera, die explizit jetzt für Vision Pro-artigen Content gebaut ist und es muss überhaupt erstmal diese ganze Industrie, muss erstmal gebootstript werden in technischer Hinsicht. dann fehlte halt auch die Erfahrung, so ein bisschen wie bei der Apple Watch am Anfang. Was haben sie uns da nicht alles erzählt, was man damit machen kann? Ja, emotional contact und übertrage den Herzschlag deines Liebsten und sowas. Hat am Ende überhaupt keinen interessiert. Aber so Training-Daten und Motivation und Notifications hat voll reingehauen, zack, bumm, die Dinger verkaufen sich halbwegs. Und genauso ist es jetzt auch bei dieser Brille. Du musst erst mal ein Gefühl dafür kriegen, wie muss ein Film sein, dass der dich anspricht? Wie muss so eine Videoaufnahme sein, dass die dich begeistert und nicht verliert? Dass du nicht verloren bist, dass du nicht weißt, was ist, was ist spannend, was ist nicht spannend? Sie haben halt diese eigene Company da gegründet, die halt am laufenden Meter so Sachen raushaut, die mal so, mal so, mal so sind und darüber messen sie jetzt quasi ein, was funktioniert, wie muss man es machen, weil es ändert sich so viel. Du kannst nicht mit dem Wissen eines normalen 2D-Films 3D machen. Weil wie nah darf eine Person sein? Es gibt zum Beispiel diese ganzen Künstler-Performances und dann bist du da so 20 Zentimeter gefühlt vor so einem schwitzenden Körper und dann denkst du halt auch nur so bitte nicht. Willst du dich selber bewegen? brauchst du kurze Schnitte, brauchst du lange Schnitte, all diese ganzen Fragen kommen da schnell auf und keine Ahnung, ob sie am Ende die Lösung dafür finden werden ich weiß es nicht, vielleicht scheitert das Ganze auch, aber ich würde sagen, der Drops selbst ist da noch lange nicht gelutscht und es ist alles noch komplett offen und bis dahin, Kann ich nur hoffen, dass sie es auch noch schaffen, eine Verbesserung zu erzielen, was so Auflösung, Reaktionszeiten und so weiter betrifft. Das soll ja jetzt mit der neuen Variante mit M5 so ein bisschen besser geworden sein, aber es ist jetzt auch nicht so dramatisch viel besser.

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Der ein oder die andere von uns hat vielleicht doch schon auch auf macOS Tahoe aktualisiert und dann passieren Dinge, dass plötzlich einzelne Apps irgendwie den kompletten Speicher wegknuspern und man gigabyteweise plötzlich RAM verbraucht hat und ähnliches. Und nach ein paar Wochen war auch klar, wo das eigentlich herrührt, nämlich dem Elektron-Framework. Was, ich versuche es mal irgendwie werteneutral, es ja ermöglicht quasi HTML-Apps zu bauen, was ich persönlich gut und cool finde. Ich habe auch ein, zwei selber gebastelt. Es gibt Leute, die da sehr starke Meinungen zu haben, warum das der Untergang des Abendlandes und vom Teufel ist. Aber gerade wenn man so Cross-Plattform-mäßig denkt, ist das einfach doch ein sehr eleganter Weg. Wie auch immer, Elektron hatte also in ihrer Form eben, ich weiß gar nicht genau, wie die Schuldfrage. Da war ich meine sogar, Apple hätte auf seiner Seite was an den APIs so gedreht, dass es nicht mehr richtig hinpasst. Auf jeden Fall gab es dann relativ schnell ein Update von Elektron. So Achtung hier, wir haben das Problem identifiziert und da ist der fix und aktualisiert mal eure Apps. Und das muss man dann aber tun und je nach Hersteller und je nach Coder dauert das dann mal mehr oder mal weniger lange. Und diese App hier, nämlich der Tahoe-Elektron-Detektor, geht also einmal durch dein ganzes macOS durch und sucht dir alle Apps raus, die halt Elektronen einsetzen. Inklusive meine irgendwo im Datei rumlungernden Selbstgebauten, die nirgendwo irgendwo im Programmeverzeichnis sind oder sowas. Also der flügt wirklich mal durch und wirft einem dann eine Liste raus mit einer Auflistung, welche davon schon umgestellt und gefixt sind. Da gibt es einen grünen Haken und welche noch nicht. Das habe ich vorhin mal hier im Vorlauf für die Sendung mal durchlaufen lassen. Und hui, da sind A mal ganz schön viele und B ist da ganz schön viel rot. Ich schmeiß das mal... in den Chat rein. Wie viele sind das hier? 40, 50 Elektron-Apps und davon sind gerade mal irgendwie sieben aktualisiert. Und um die restlichen sollte man sich jetzt mal kümmern. Weil ansonsten passieren Dinge. Ihr könnt das ja bei euch mal starten lassen.

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Genau, also das habe ich auch gemacht. Und die eigentliche Herausforderung ist aber die Verkabelung. Weil du musst halt diesen Switch erstmal mit permanenten Strom versorgen und mit Neutralleiter. Da muss man schon mal gucken, dass die eigenen Lichtschalter, die man hat, darüber auch verfügen. Ja, also dass das nicht so die Sparvariante ist und außerdem hatte ich dann noch so absurde Kaskaden von Stromverlängerungen und so weiter und merkwürdigen Doppelnutzungen und also ich musste sozusagen erstmal alles debuggen und mir erstmal darüber im Klaren sein, wie ist denn hier überhaupt alles miteinander verschaltet und dann eine größere Armada von Vago-Klemmen in die ganze Installation rein spenden, damit das irgendwie lief. aber als ich das dann endlich alles auf die Kette bekommen habe und die packt habe, seitdem funktioniert es irgendwie auch wunderbar. Jetzt bin ich gerade dabei, noch den Rest nachzumachen, weil dann hat man irgendwie alles fettisch. Was aber dieser Eve Live Switch nicht macht, ist dimmen. Und das ist so ein bisschen blöd. Es gibt einen Dimmer von Acara, wo ich mich noch nicht so richtig rantraue, weil ich irgendwie so ein anderes Produkt von Acara hatte und das kam mir mit so einer völlig hässlichen App und mache erstmal einen Account in unserer Cloud. Da habe ich das sofort wieder zurückgeschickt und gesagt, mit euch will ich nichts zu tun haben. Jetzt habe ich Angst, dass auch dieser Dimmer ähnlich drauf ist und ich will solche Produkte nicht. Ich möchte nur cloudlose, local-only, Meta- und Thread-basierte Systeme haben, alles andere. Weißt du, dann geht die Firma pleiter und deine Wohnung funktioniert nicht mehr. Das ist einfach das Just-to-know.

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Ja.

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So ein Feature, also eins der neuen Feature, die jetzt Cursor 2 bekommen hat, ist ein integrierter Browser, auf das dann halt Cursor vollen Zugriff hat in seinem Agent-Modus. Und der ganze Kram oder ich sag mal 80% dessen, was ich irgendwie so baue an Tools ist halt alles so klassisch Web-App, JavaScript und irgendwas Datenbank und Visualisierungsframeworks und gib ihm so und da ist natürlich jetzt die Verheißung groß zu sagen, okay, ich muss jetzt nicht mehr irgendwo noch im separaten Browser ständig irgendwie die Dev-Tools offen haben und dann wieder die Fehlermeldung aus der Konsole rauskopieren und eben wieder in Cursor reinkopieren. Und stattdessen sagst du jetzt im Cursor, starte unsere App in deinem internen Browser und hab einen Blick auf die Fehler in der JavaScript-Konsole und komm erst wieder, wenn da alles läuft. Das kannst du so schreiben. Das heißt also auch so nicht, okay, beheb Fehler A und dann Fehler B, sondern wirklich exakt so, wie ich es gerade gesagt habe, kannst du das machen. Und dann fräst er sich da durch und das alleine hat jetzt so meine letzten Experimente sicherlich so um den Faktor 5 beschleunigt, weil du einfach... Und ganz viel Kram, dann gar nicht mehr in Kontakt trittst dabei. Das geht auch so weit, dass er deine Web-App fernsteuert. Das heißt also, wenn du sagst, probiere die Drilldown-Suche aus, ob da die richtigen Treffer rauskommen. Der klickt auf Buttons, der füllt Formulare aus, der analysiert den Output, auch dessen, was er sieht. Er kann Screenshots machen, um sich nicht nur jetzt irgendwie so am theoretischen DOM zu orientieren, sondern auch zu sehen, wie wird es wirklich real gerendert. Das ist schon crazy. Es ist in der letzten Implementierung, ich bin jetzt auf der aktuellsten Version, ist es nicht wirklich perfekt. Das heißt also, er vergisst häufig mal, dass er überhaupt einen internen Browser hat. So ist klar, es ist halt ein LLM dahinter, dem du ständig wieder beibringen musst, was es darf und was es nicht darf, weil es das selber einfach nicht weiß. Das ist ja letztendlich so das, was Cursor da auch dann zugibt an Icing halt. Und auch wie, also selbst so ganz simple Sachen so wie, okay, mach jetzt einen harten Reload, damit deine Codeänderungen überhaupt sichtbar werden im Browser. Aus irgendeinem obskuren Grund bekommt er das auch nicht hin. Er behauptet, er macht einen harten Reload und sagt ja auch, er wird jetzt sogar die richtigen Tasten drücken, aber sichtlich siehst du in dem Browserfenster, was du natürlich auch sehen kannst, dass er keinen harten Reload macht und wenn du selber den anschiebst, dann läuft es plötzlich so. Also gut, aber das werden die innerhalb von Wochen irgendwie gefixt haben, da werde ich jetzt nicht der Einzige sein, der darüber stolpert. Da bin ich ganz zuversichtlich. Also das ist ein Feature, was ich sage, das ist cool, dass sie das haben. Ich weiß gar nicht, ob das so dieser integrierte Browser in der Coding-Umgebung, ob das die anderen Großen schon vorher auch hatten. Wisst ihr das? Das von GitHub-Copilot?

Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Das überrascht mich halt enorm, weil der Laden ja im Prinzip so eine Art sich eigentlich darauf konzentriert hat, LLMs überhaupt, also Coding Agents in den Editor zu integrieren und alles drum herum zu bauen, aber dass die jetzt hinter den Kulissen sogar an ihrem eigenen Modell bauen. Das hat mich ehrlich gesagt ganz schön umgehauen. Deswegen bin ich da auch erst mal ein bisschen skeptisch, was dabei rauskommt. Aber wenn du meinst, das hat schon mal ganz gute Ergebnisse, dann klingt das ja schon mal ganz interessant. Sicherlich ist das immer noch so ein Markt, wo auch, der Wettbewerb richtig stramm ist. Also so zwischen JGPT und Anthropic, da geht es ja hin und her und auch die Chinesen sind ja mit einigen Coding-Modellen am Start, da habe ich aber jetzt relativ wenig Erfahrung mit und man merkt ja auch jedes halbe Jahr, wie viel besser das wird. Die Geschwindigkeit der Entwicklung ist stunning, einfach irre. wo ich vor einem Jahr noch habe Sachen erklären müssen. Was bei mir wirklich viel geändert hat mit Cursor, das kam ja vorher schon, ist so dieses Planen als Konzept. Das hat sich ja auch irgendwie so ein bisschen so entwickelt. Auf einmal geht dieser Agent einfach anders vor. Und jetzt hast du ja sogar einen expliziten Planungsmodus. Das heißt, du kannst wirklich sagen, ich will jetzt nur planen. Damit verhinderst du, dass der irgendwie losrennt. und dann erstmal, ja, hier habe ich dir schon fertig gebaut und du so, ah, ich habe dir noch gar nicht alles zu Ende erzählt, dass du sozusagen erstmal so Gedanken fasst und vielleicht auch einfach in diesem Planungsmodus drin bleibst, einfach nur so, ja, ich will das und das bauen, was brauche ich und ich habe immer sehr gute Erfahrungen damit mit, ich motiviere einfach immer den Agenten, mich Sachen zu fragen, ich will das und das machen und wie, wo siehst du noch Probleme, stell mir Fragen. Wo ich unter Umständen noch ein bisschen doppeldeutig bin und diese Rückfragen sind einfach Gold wert. Ja hast du das bedacht und hier das ist so ein bisschen ambiguous und hier weiß ich nicht so genau was du meinst und dann merke ich selber dadurch erst, dass mein Gedankenmodell noch Fehler hat oder ich zumindest nicht so klar definiert habe, was eigentlich wirklich gewünscht ist. Ist ja mal so leicht so, ja ich hab gesagt du sollst mir das bauen und da kam nur Scheiße bei raus. Ja, weil Shit in, Shit out. Das alte Spiel zählt halt hier in gewisser Hinsicht auch.

Ralf Stockmann
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Ja.

Ralf Stockmann
2:43:13

Der hat auf der ganzen Strecke praktisch keinen Fehler gemacht. Ich habe dann noch, das war aber eher so ein Spaßprojekt, weil ich quasi einen Wissenschaftler simulieren möchte, der Experte ist, von dem nämlich auch diese Daten kommen. und dann habe ich von dem dann noch einen Podcast genommen, wo er über quasi sein Musikverständnis spricht, habe das durch eine Whisper-Instanz gejagt, dass ich den Volltext habe und habe dann Cursor gesagt, so schau mal hier, Stunde Interview, schreib mir mal einen LLM-System Prompt, der möglichst exakt den Charakter dieser Person abbildet in Bezug darauf, was für eine Rhetorik setzt er ein, was für Bilder setzt er ein, was ist so sein Wertekosmos, in dem immer unterwegs ist, hat auch fantastisch funktioniert. Also du hast es durchgelesen und dachte, fuck, das ist genau die Person. Wie viel du also aus einer Stunde Audio rauskriegst. Das würde hier mit dem Podcast mit Sicherheit auch gut funktionieren. So, und das habe ich dann noch verdrahtet damit. Das heißt also, dass dann gesagt wird, so Rollenspiel, du bist jetzt also diese Person, da ist dein System-Prompt und beziehe dich aber die ganze Zeit bei allem, wenn du über Musik redest, immer und ausschließlich auf die Daten aus dem Rack-Modell. Und da muss man dann schon so ein bisschen gegentreten, aber das glaube ich war überhaupt nicht das Problem von Cursor oder von dem, Von dem Modell, was ich da genommen habe, sondern das war dann eigentlich eher so Handarbeit, wie balancierst du halt verschiedene Parameter dann aus. Und ich habe dann ja aber einen Stand erreicht, wo ich sagen würde, Wahnsinn, dass das also ohne Profitools einfach nur mit hier habt ihr 20 Euro im Monat, dass ich da in so kurzer Zeit jetzt auf so ein Level gekommen bin. Also du kannst dich jetzt mit dem unterhalten und du denkst, der sitzt dir gegenüber. Genauso wird er reden und er redet über genau das, worüber er auch sonst so redet. Also crazy shit. Also von daher Respekt hier an die Cursor-Leute, was sie da mit dem Composer 1 hingelegt haben. Ich glaube aber, es war für die fast alternativlos, weil ich weiß nicht, ob du das kennst, diese Legion von Blogartikeln, die herrechnen, wann Cursor quasi bankrott ist und wann die Blase platzen muss, weil sie so irre viele Lizenzen an OpenAI und Sonnet, glaube ich, vor allen Dingen auch, die sind mit Cloud ja relativ eng verbandelt, zahlen müssen, um irgendwie ihren ganzen Operationsbetrieb aufrechterhalten zu können. und mit dem eigenen Modell sind sie natürlich da draußen. Aber dass sie das jetzt so irgendwo hergeholt haben.

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Ja, so Discourse hat halt ein Plug-in-System, dass du entweder Plug-ins schreiben kannst, die du dann aber immer kompilieren musst. Das ganze Jahr Ruby on Rails. Dann musst du halt erstmal wieder Server runterfahren und die App neu durchkompilieren. Und das dauert so fünf, sieben Minuten oder sowas. Und dann hast du das drin und das ist ein bisschen umständlich und der elegantere oder einfachere Weg ist, dass du nur eine Theme-Component nimmst. Ich glaube, es ist aber JavaScript, in der du dann halt nur JavaScript zur Verfügung hast und nicht auf alle tiefgreifenden Datenlayer von Discourse Zugriff hast, aber auf viele und für den Anwendungsfall hat es völlig gereicht. Und dann kannst du halt wirklich sagen, okay, schreib das Ganze gleich auf GitHub. Du kannst das GitHub-Repo in Discourse einbinden als Team Component und drückst dann da einfach immer nur auf aktualisieren. Cursor schreibt selbstständig in mein GitHub-Repo rein. So und von daher habe ich dann also so einen Test-Workflow, ohne überhaupt irgendwo eine lokale Installation haben zu müssen, dass ich innerhalb von quasi sieben Sekunden ungefähr eine neue Version durchtesten kann. In einem öffentlich, also nicht wirklich öffentlich, aber in meinem Test-Diskurs-System. Und das sind alles solche Sachen, so dieses Speed-Increase, die du hast. Und dann gehe ich halt hin und kann auf Arbeit sagen, ich behaupte nicht, dass es geht, dass du mit einem Klick in Discourse eine Wörterteile anlegst und sie ist editierbar, sondern ich kann euch zeigen, dass es geht. Ich habe es nämlich gebaut. so und dann kann ich immer noch hingehen und das einer vernünftigen bude geben so guck mal hier, da ist der proof of concept und das baut jetzt mal in ordentlich und das gibt dann auch vernünftig in die discourse community zurück so und das exakt die geschichten machen wir jetzt auch bei unserer verarbeit so aber ich kann zeigen es geht show downtown total.

Tim Pritlove
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Genau. Wikidata ist mehr so wirklich im Maschinenraum des Ganzen. Irgendwann hat Google, glaube ich, das ist dasjenige, wo es die meisten Leute sehen, das angefangen in ihre Knowledge Graph zu integrieren. Also wenn du diese Anzeigen bei einer Google-Suche am Rande siehst, wo dann so Ergebnisfelder drin sind, diese Infoboxen, das kommt meistens aus Wikidata und wird dann mit Wikipedia angereichert. Weil das ist halt schon in dieser computerlesbaren Form da und dann kann man das da gleich rausziehen. Das Ganze ist abgespeichert in... Dem Format, wie man sich das mal überlegt habe, wie das semantische Web mal aussehen sollte. Und das ist viel mit RDF gemacht worden, gleichzeitig ist es aber auch ein Community-Projekt. Das heißt, es wird keine Beschreibung der Welt festgelegt. Also es gibt keine Ontologie, sondern das ist ständig im Fluss und kann jederzeit von der Community geändert werden. Das macht es dann auch ein bisschen kniffliger damit umzugehen als bei so Standardvokabularien, wo das alles ein bisschen einfacher zu handeln ist. Und das wird viel eingesetzt. Man kann es zum Beispiel einnehmen, um so Dinge zu vereinheitlichen. Also wenn ich sage, Hans Müller, meine ich da den Politiker, meine ich da den Autor oder sowas, dann hat das alles eine eigene ID in Wikidata. Das ist so ein bisschen wie das, was Ralf mit seinen Bibliotheken macht. Ich habe Wissensgegenstände und die bekommene Nummer und dann sind sie eindeutig. Und das für die ganze Welt macht sozusagen Wikidata.

Tim Pritlove
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Meine damalige Mitstreiterin Henriette, die du ja auch gut kennst, ich berichtete ihr erstmalig von Wikipedia. Ich kam zu ihr und meinte so, ich habe was für dich, das wird dir gefallen. Und sie, da habe ich ihr das kurz dargelegt und es dauerte nicht lang, bis sie irgendwie spitze Schreie ausstieß und in ihrem Bibliothekswesen, in dem sie groß geworden ist, auf einmal so völlig meinte, so, endlich ein Ort, wo ich meine unnützes Wissen reinschreiben kann. Und das tat sie dann auch. Und das tat sie dann auch und gehörte so mit zu den Mitgründern dann von Wikimedia und war da auch lange aktiv. Und ja, ich denke, es ist auch irgendwie die deutsche Natur, alles muss richtig sein. Die Dinge müssen irgendwie in 90-Grad-Winkeln angeordnet werden. Und das passt irgendwie alles zusammen und ich würde sogar noch weiter gehen, ich würde auch sagen, aus ähnlichen Gründen, warum auch Linux so stark ist in Deutschland, das ist ja nun auch nicht in Deutschland erfunden worden, trotzdem denke ich ist Deutschland eine der stärksten Communities so für Open Source generell. Und da passt dann Wikipedia natürlich auch super dazu. Letztlich ist es ja auch ein Open-Source-Projekt. Ich bin zu Wikipedia damals gekommen auf der Suche nach einem guten Wiki. Das war quasi mein Pfad zu dem Projekt, was damals noch keiner kannte. ja und von daher glaube ich kommt da eine ganze Menge zusammen auch wenn ich dann immer ein bisschen kritisch bin, in dieser Debatte zum Beispiel des Exklusionismus und Inklusionismus in Deutschland, ja hier hat man sich dann immer sehr, bis hier mal ein Lämmer. Aufgemacht wird, dann muss das irgendwie auch alles relevant sein und da wird dann viel drüber gestritten da fehlt mir dann doch so ein bisschen die offenporige Herangehensweise der Amerikaner, die sagen so, pff, scheiß drauf hier, jede Figur in einem beliebigen Comic-Universum kriegt selbstverständlich eine eigene Seite. Da freut sich dann auch Wikidata. Das stört mich so ein bisschen, aber summa summarum kann man sagen, Wikipedia in Deutschland und, sagen wir mal, nicht nur in Deutschland, sondern im deutschsprachigen Raum ist ein Erfolgsprojekt ohne Abstriche.

Jens Ohlig
3:07:25
Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
3:09:34
Ralf Stockmann
3:10:00

Und wollen wir mal kurz den Kontext dazu noch reinwerfen, warum ich mir das nämlich von Jens wünsche, dass er das uns ja in der Sendung einmal durchklickt. Vor ein paar Wochen hatte ich mal ein Update gegeben, dass ich hier für den Fediverse Day dieses Fedipol mal aktualisiert habe. Wir erinnern uns, das war diese Visualisierung, welche politischen Akteure und Organisationen im Fediverse schon aktiv sind. Und die Daten dafür hole ich mir in der Tat aus der Wikidata raus. So, das war der Gedanke. Ich habe das dann ein bisschen aufgebohrt. Es gibt ja beispielsweise auch so Parteieninstanzen, Netzbegrünung von den Grünen und ähnliches. Die ziehe ich mittlerweile von der Seite dann auch noch alle rein, die Accounts, aber so das Basisset war dann halt eine Wikidata-Query und die ist relativ kompliziert, ist auch dokumentiert, kann man sich angucken, was da wo, welche Kategorien ausgelesen werden. Das war auch einer der Momente, das habe ich auch in einer Sendung schon mal erzählt, wo Vibe Coding dann echt schwer an seine Grenzen gekommen ist. Das hat ja erstmal ganz plausibel aussehende Geschichten zusammen verdrahtet und dann gab es aber so komische kleine Unstimmigkeiten und plötzlich war dann da irgendwie so eine Heuschrecke irgendwie in einem Datenset drin. Und dann frage ich die LLM, was denn da los ist. Und dann gab es wirklich diesen Moment, wo die LLM sich dann so richtig reingesteigert hat. Ja, das ist schon ungewöhnlich, das sollten wohl mal Wikidata sagen, dass da ihre Kategorien nicht ganz gerade sind. Und das ist echt so, zwei Prompt später, meine Güte, da stimmt ja fast gar nichts. Was ist denn mit Wikidata los? Da muss man doch mal was tun. und so, dann war natürlich die LLM völlig desorientiert, was da jetzt irgendwo Phase ist. Hat sich dann alles ein bisschen gefangen und hat mal eingehigt bekommen, aber kein guter Use Case für Vibe Coding, Wikidata. Trainingstiefe offensichtlich nicht stark genug, was ja die Kategorien angeht.

Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
3:13:55

Also im Bibliotheksbereich haben wir da auch schon sehr früh mit experimentiert, aber es ist halt langsam, wenn du dir nicht gut Gedanken machst um Skalierung und wie du das irgendwie noch mit einer Suchmaschine oben drüber schnell bekommst. Genau, und Semantic Web, das hat dann auch nie so richtig abgehoben, bis Wikidata kam. So, und jetzt kann man sich auf der Seite anschauen, so was ist alles drin. Also Stadtrat ist dann irgendwie Q3154693 und so weiter. Die ganzen Parteien sind alle drin. SPD hat Q49768 und CDU. Die kann man sich alle anschauen in Wikidata. Und das stimmt jetzt mittlerweile auch alles. So, und jetzt bekomme ich aber einigermaßen regelmäßig, nicht oft, aber regelmäßig die Frage, tollen Dienst, den du gebaut hast, aber warum bin ich denn da nicht drin? Ich bin doch auch Politiker hier, SPD, und bin doch ganz aktiv im Fee-Diverse. Und warum wird das hier nicht gewürdigt? Dann ist halt immer meine Standardantwort. Ja, schau mal da in die Doku rein, die direkt in der App drin integriert ist, weil du halt einen Account auf Wikidata brauchst. Ja, wie geht denn das? Kannst du mich da reinschreiben? Dann sage ich ja, nee, eigentlich ist das jetzt auch nicht mein Job. Das ist eher so ein Proof of Concept Ding hier und vielleicht solltest du selber schauen, wie du dich als Person dort rein modellierst. So und genau die Frage wollte ich jetzt einfach mal mitbringen. Also erstens, was ist denn eigentlich der Threshold, ab wo man sich selber als Person in Wikidata eintragen sollte, wenn man noch nicht schon drin steht über irgendeine... Datenimport-Geschichte. Das wäre das Erste, was ich gerne wüsste. Reicht es da, Lokalpolitikerin zu sein? Oder seid ihr völlig fein damit, dass da einfach jeder Mann sich rein modelliert, der meint, er, sie sei wichtig?

Jens Ohlig
3:15:40

Also in der deutschsprachigen Wikipedia gibt es diese berühmt-berüchtigten Relevanzkriterien. Da kann man lange drüber reden. Oft ist das so, das Erste, was Leute erleben, wenn sie Wikipedia editieren, ist nicht relevant. Und dann sind sie frustriert und dampfen wieder ab. Bei Wikidata ist das ein bisschen anders. Also erstmal ist es viel, viel größer. Das, was potenziell relevant sein könnte, wenn es für irgendeine Art von Wikipedia-Projekt sinnvoll sein kann, dann kann man da ein Datenobjekt für anlegen. oder wenn es sinnvoll ist, um eine Reihe zu vervollständigen. Also die Eltern von Douglas Adams sind nicht relevant für irgendeine Wikipedia, aber um den Standbaum von Douglas Adams zu machen, sind sie halt auch drin in Wikidata. Und so würde ich das dann auch sehen. Also es gibt nirgendwo eine Regel, wo drin steht, ab der und der Bedeutungstiefe ist dann kommunal kommunal und sonst was, das gibt es so nicht festgeschrieben. Ich würde aber sagen, das ist durchaus vertretbar, dann so ein Objekt anzulegen. Da sollte man aber vorgucken, ist das nicht vielleicht schon angelegt? Denn es gibt gerade bei diesen politisch aktiven Menschen gibt es eine Menge Leute, die da ständig Daten nachpflegen. Und sobald ... irgendwo eine Wahl ist, laufen die Daten-Uploads auf Wikidata heiß, weil jeder möchte halt die Reihe wieder verständigt haben, auf jeden Fall. Was häufiger fehlt, ist, dass dann dieses Datenobjekt dann vielleicht keine Mastodan-Adresse eingetragen hat. Das muss man einfach nachtragen.

Ralf Stockmann
3:17:28
Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Ja.

Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Ralf Stockmann
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ja.

Tim Pritlove
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roddi
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Tim Pritlove
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roddi
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Ralf Stockmann
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Jens Ohlig
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Genau, das nennt man symbolische KI und das ist im Moment gerade total out. Alle jungen, hippen TikTok-KI-Forscher, die würden symbolische KI nicht mal mit der Kneifzange anfassen, weil das ist irgendwie Opas KI und das geht gar nicht. Ich glaube, dass das irgendwann nochmal zurückkommt. Also ich glaube, dass so die Verknüpfung aus neuronalen Netzen und Knowledge Bases, dass das tatsächlich der Punkt sein könnte, wo man nochmal ganz interessante Sachen hinkriegt. Und es gibt auch Sachen, da brauchst du kein LLM für und da brauchst du nicht irgendwie ein Rechenzentrum, was Wasser und Strom verbraucht, sondern das sind alles Dinge, die sind schon gut studiert. Natürliche Sprachgenerierung. Also irgendwie Texte hinkriegen mit Lücken und dann irgendwie ein Grammatikmodell draufkriegen. Klar kannst du das auch mit dem LLM generieren, aber da kannst du auch entsprechende Grammatikformate einfach in den Computer reinschmeißen und dann vielleicht Wikidata noch als Backend dahinter und dann kannst du dir auch natürlich sprachliche Texte erzeugen. Da gibt es ein Projekt, das nennt sich Wikifunctions. Wikifunctions ist so das neueste Kind in der Wiki-Familie und Wikifunctions ist ein Wiki, wo man Funktionen ablegen kann. Hauptsächlich Funktionen, um natürliche Sprache zu generieren. Also zum Beispiel, ja, wir haben da eine Funktion. Um, ja, da sind viele mathematische Funktionen drin, aber es sind auch viele, wo man natürliche Sprache machen kann. Wenn du mal ein bisschen nach oben scrollst, genau, und dann müsste eigentlich... Da in diesem einem Fenster Get Started und der letzte Punkt ist Catalog of Available Functions. Da siehst du, was es alles schon so an Funktionen gibt. Das Ganze ist jetzt wirklich hier bleeding edge, weil selbst die Hardcore-Wiki-Fans, die wissen oft gar nicht, dass Wikifunctions existiert. Oder sie haben davon gehört und haben gesagt, das ist mir irgendwie zu schwer und das verstehe ich noch nicht. Aber das wird ein weiterer Baustein sein in einem Projekt, das nennen wir Abstract Wikipedia. Und Abstract Wikipedia wird, wenn es in der Sprache keinen Artikel zu dem Thema gibt, dann nimm die Funktionen von Wikifunctions, nimm die Daten von Wikidata und dann erzeuge einfach den entsprechenden Wikipedia-Artikel aus den beiden. Und dann hat plötzlich eine westafrikanische Sprache, die einfach low resource ist, hat dann auf jeden Fall schon mal so einen Grundstock einer Enzyklopädie. Zum ersten Mal in der Geschichte dieser Sprache.

Tim Pritlove
3:33:37
Jens Ohlig
3:33:44
Tim Pritlove
3:34:14
Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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roddi
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
3:38:00

Und für deutsche Wikipedia, englische Wikipedia ist das alles nicht so richtig relevant. Aber die Welt ist rund und bunt. Und wir sehen das schon, dass dieser Anglozentrismus ganz schöne Schäden anrichtet. Also gerade in Afrika und in Indien, da ist es dann im Kopf von jungen Leuten oft so, Englisch ist die Sprache, die ich auf der Uni spreche. Wenn ich was wissen will, suche ich auf Englisch. Die Leute kommen zum Teil gar nicht auf die Idee, in der Sprache, die sie zu Hause sprechen, nach Wissen zu suchen. Und das ist dann die Schlange, die sich selber in den Schwanz beißt. Das heißt, es gibt dann auch weniger Texte online in dieser Sprache. Und das heißt, das wird dann auch immer weniger relevant für die Online-Sichtbarkeit. Diesen Sommer war diese Weltkonferenz von Wikimedia in Nairobi, in Kenia. Und da habe ich mich vorher halt mit der Sprache Swahili beschäftigt, weil ich immer schon mal eine Bantu-Sprache lernen wollte. Und ja, ich konnte dann halt auch irgendwie ein paar Phrasen sagen und wo ich herkomme und was ich mache und so. Aber natürlich war ich irgendwie weit davon entfernt, fließend in Swahili zu sein. Aber das ist eine Sprache, die sprechen mehr Leute als Deutsch. Und es ist eine absolute Low-Resource-Sprache, was maschinelle Verarbeitung angeht. Es gibt fast gar nichts. Und alle Leute, die da irgendwie sich mit Machine Learning und Natural Language Processing und so beschäftigen, die machen das alle in Englisch. Und die machen das nicht in einer Sprache, die immerhin die größte Bantu-Sprache ist. Das heißt, das ist auf jeden Fall ein Punkt, wo wir so den Angriff von KI auf die Wikimedia-Projekte jetzt schon deutlich merken. Wir sehen eine Menge Anglozentrismus und auch immer weniger Wünsche, dann tatsächlich in lokalen Sprachen Inhalte zu haben. Wir sehen auch manchmal sowas wie, ja es gab eine grönländische Wikipedia, grönländisch, halt eine nordamerikanische indigene Sprache, die von ein paar zehntausend Leuten gesprochen wird. Es ist jetzt nicht eine winzige Sprache, aber es ist auch keine große Sprache. Und da war einfach über die letzten fünf Jahre oder so, waren da wirklich nur eine Handvoll von Leuten, die an dieser Wikipedia da mitgearbeitet haben. Der meiste Teil davon war mit einem ganz, ganz, ganz, ganz schlechten, ganz frühen maschinellen Übersetzungsprogramm gefüttert und es war einfach sinnlos. Also kein Sprecher des Grönländischen konnte aus diesen Artikeln überhaupt einen Sinn erkennen. Und da war dann diese... von Maschinen vollgefüllte Wikipedia da und die war einfach nicht mehr sinnvoll. Deswegen wurde sie jetzt vor ein paar Monaten abgeschaltet, weil man gesagt hat, das bringt so nichts. Das ist keine gute Repräsentation der grönländischen Sprache und das hilft auch der Community nicht. Und da haben Leute einfach gesagt, wieso, ich mache euch mal was Schönes. Ich paste mal den englischen Wikipedia-Artikel in diese maschinelle Übersetzung nach Grönländisch, habe selber keine Ahnung, wie die Sprache funktioniert und paste es da in die Wikipedia rein. Also lieb gemeint ist nicht immer gut gemacht und das sieht man hier auch. Und sehr, sehr viele Leute sagen dann auch irgendwie, ich will auch unbedingt dieser Wikipedia helfen und am besten mache ich das ja, indem ich ChatGPT sage, schreib mir mal einen Artikel zu dem Thema und lass es wie Wikipedia klingen.

Tim Pritlove
3:42:09
Jens Ohlig
3:42:15
roddi
3:43:31
Jens Ohlig
3:43:32
Ralf Stockmann
3:44:07
Jens Ohlig
3:44:09

Genau, ist halt so aufgedruckt. So, das hat er erwartet, dass man das findet und dass man ganz, ganz viele Zahlendreher findet, die man halt dann korrigieren kann. Was er gefunden hat, war Tausende, Tausende von ISBN, die überhaupt nicht stimmten, mit Titeln, die nicht online aufhandbar sind, geschrieben von Autoren, die vielleicht mal was zu dem Thema veröffentlicht haben, aber sicherlich nicht dieses Werk. Und er hat dann plötzlich gemerkt, okay, das sind die Fußnoten, das sind die Referenzen. Das ist halluziniertes KI-Zeug. Und das heißt, die Wissensproduktion steht steht eigentlich auf ganz schön tönernen Füßen. Wie viele Jahre wird das dauern, bis wir das alles aufgeräumt haben? Und wer macht denn das? Es ist auch so, dass es superschnell und einfach ist, so einen KI-Text mit mehr oder weniger hallazionierten Fakten zu erzeugen und dann in die Wikipedia einfach reinzupasten. Aber es ist super aufwendig und schwierig, dann für andere Leute wirklich jeden Satz, jeden Fakt zu überprüfen. Und da wird einfach, also die eine Seite skaliert einfach viel, viel besser. Und die Community hat vielleicht auch anderes zu tun und denkt sich dann halt irgendwie, lassen wir es einfach. Und ist das dann einfach so ein Ökosystem, so ein Tümpel, der dann irgendwann umkippt und dann hat keiner mehr Bock drauf? und ja, das ist einer der großen Probleme, vor dem wir gerade stehen. Also dieses KI-Dings, das wird nicht weggehen, aber wir haben gleichzeitig. Da noch so ein paar Probleme. Was auf jeden Fall klar ist, ist, dass bei dieser generativen KI das Wikimedia-Content da so zum, das ist ja das Grundnahrungsmittel sozusagen. sagen. Es gibt, glaube ich, kein Sprachmodell, was nicht mit Wikipedia oder anderen Wikimedia-Inhalten trainiert worden ist. Oft auch mehrfach. Und gleichzeitig diese ganzen KI-Crawler, die hauen schon richtig rein. Also es gibt so Zahlen, dass so 60 bis 70 Prozent aller Zugriffe im Moment auf die Wikipedia von KI-Crawlern passieren. Das ist alles Traffic, das jemand zahlen muss. Das ist, gerade wenn es dann halt auf spendenbasiert, das machen willst.

Tim Pritlove
3:46:54
Jens Ohlig
3:46:56

Ja, schwierig. Und dann halt die Frage, also so, wir sind alte Männer, wir haben noch irgendwie Sachen in eine Webseite eingegeben und haben danach gesucht, aber, Auf einer kleinen Konferenz zum Thema KI und Wikimedia, wo ich vor zwei Wochen in Lausanne in der Schweiz war, da hat eine Teilnehmerin gesagt, also ich würde wetten in fünf Jahren, benutze keiner mehr Wikipedia. Das wird einfach nicht das Portal sein, wo man sein Wissen sucht, sondern da stellt man seine Fragen dann direkt an Siri, an ChetGDP, sonst was. Und was bedeutet das? Also klar, viel weniger Leute sehen eine Spendenbanne, aber wir machen es ja nicht, um Spenden zu generieren, aber viel weniger Leute sehen den Edit-Button. Wenn sie halt irgendwie was falsch finden, dann können sie bei Wikipedia auf den Edit-Button drücken, theoretisch und können das dann verändern und dann ist es auch gleich dabei oder zumindest ist es der erste Schritt, dass du dann halt auch irgendwie Teil dieses digitalen Ehrenamts wirst und das wirst du halt nicht, wenn dein Zugang zum Wissen einfach darin besteht, dass du eine Maschine was fragt und eine Maschine gibt dir was zurück. Das, was mich richtig gecatcht hat, war der Titel von dieser Konferenz, dieser Minirunde. Das war Collective Intelligence versus Artificial Intelligence. Und darauf läuft es dann am Schluss hinaus. Also kollektive Intelligenz haben wir jetzt irgendwie ganz gut hingekriegt. Also manchmal nervt es, weil die Leute halt ein anstrengendes Sozialverhalten haben, aber am Ende sind wir zusammen alle schlauer als jeder Einzelne von uns. Artificial Intelligence fängt jetzt gerade an. Es wäre schade, wenn das eine das andere ersetzen würde. Ich bin so... Aus Hippie-Gründen eher Team Collective Intelligence.

Tim Pritlove
3:49:03
Jens Ohlig
3:50:42
Tim Pritlove
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Jens Ohlig
3:52:35
roddi
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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roddi
3:57:14
Jens Ohlig
3:57:30
roddi
3:57:46
Jens Ohlig
3:57:47

Nur Wenn AI halt seinen eigenen Slop frisst das ist nicht unbedingt das was wir haben wollen, so und es ist auch super einfach da irgendwie in eine ganz düstere Stimmung zu kommen und wir sind auch auf jeden Fall in einem der spannendsten Gesellschaftsexperimente überhaupt gerade drin, aber dann bin ich auch noch Nerd und irgendwie will es mir dann doch nicht irgendwie, passen, dass ich sage so und ich ziehe jetzt in eine Hütte auf einer einsamen Insel und will mit diesem ganzen KI Zeug nichts zu tun haben, Ich glaube nämlich wirklich, dass es Wissen gibt... Dass wir mit KI backern können. Also vor allen Dingen Dinge, von denen wir nicht wussten, dass wir sie wussten. Dinge, wo Pattern gematcht werden, wo in dieser ganzen Infosphäre, die wir als Gesellschaft haben, als Menschheit in den letzten 100.000 Jahren angesammelt haben, wo wir einfach die Verknüpfungen noch nicht sehen und wo wir dann einfach mit Werkzeugen wie neuronalen Netzen dann halt dahinter gehen können. Das heißt, was wir dann auch bei Wikimedia machen ist, dass wir nicht sagen, KI ist eBay und nur was im Brockhaus steht ist richtiges Wissen oder was in der Wikipedia steht ist richtiges Wissen, sondern wir sehen das schon, dass das auch eine Möglichkeit wäre neues Wissen zu generieren und mit neuem Wissen zu arbeiten. Wir haben die Wikidata-Grundlage dann in so eine Vektordatenbank umgewandelt. Also es läuft alles unter dem Begriff Wikidata-Embedding-Projekt. Das ist nicht so der ketschigste Titel, den man sich ausdenken kann. ist auch im Moment erst mal so ein erstes Experiment und ist seit ein paar Wochen, ich glaube im Oktober war das oder Ende September ist das an den Start gegangen, das ist mehr so ein Proof of Concept. Aber wofür es halt wirklich gedacht ist genau solche Anwendungen wie du sie schon beschrieben hast, also Retrieval Augmented Generation RAG, dass man, mit Wikidata sprechen kann und sagt, liebes Wikidata sag mir doch mal was Und das funktioniert in so einer Vektordatenbank. Also ein Vektor ist ein mathematisches Objekt, was eine Parallelverschiebung im enddimensionalen Raum beschreibt. Das heißt, ich kann dann auch sehen, ich habe in dieser Infosphäre in der Summe des menschlichen Wissens, habe ich dann einen Wissensdatenpunkt. Honig und der Wissensdatenpunkt Biene ist da näher dran als Einfamilienhaus. Und das heißt, ich kann dann an der Wissensnähe dieser Vektoren auch dann schon mal bestimmte Schlüsse machen, die ich so mit Sparkle irgendwie nicht erkennen kann. Wofür ist das gut? Das ist zum Beispiel gut für Named Entity Recognition, also NER. wenn ich solche Sachen machen will wie Namen, Länder. Firmennamen oder sowas rausnehme. Also angenommen die demokratische Partei in den USA veröffentliche ich jetzt einfach mal ein paar Gigabyte E-Mails von Epstein und die gesamte Datenjournalismusbande der ganzen Welt ist jetzt dabei mit Grab irgendwelche interessanten Sachen in diesen Datenfundus zu machen. Wenn ich jetzt darauf gehe und sage, hier, sprich mal mit Wikidata und zieh mir die interessanten Named Entities raus, dann sehe ich zumindest hier, wo spricht er über Personen, wo spricht er über Firmen und so weiter und kann da irgendwie viel besser in diesem ganzen Wiesenwust drin vorwerken. Das Ganze wird dann noch über so eine offene Schnittstelle, Open Source Implementation und offenes Protokoll, MCP nennt sich das, Model Context Protocol, das ist was, was Anthropic entwickelt hat, wo eigentlich LLMs mit anderen Endstücken sprechen können und dann hast du halt, Wikidata als Endstück in deinem LLM-Workflow.

Tim Pritlove
4:02:17
Jens Ohlig
4:02:18
Tim Pritlove
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Jens Ohlig
4:02:22
Tim Pritlove
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Jens Ohlig
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Tim Pritlove
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Jens Ohlig
4:06:04
Tim Pritlove
4:06:06
Jens Ohlig
4:06:11

Das Projekt wird in Deutschland entwickelt und gepflegt und auch diese Sachen, dass wir jetzt nachdenken über, wie können wir das mit der Welt der KI verheiraten. und zwar in einer sinnvollen Art, die auch irgendwie mit unseren Werken übereinstimmt. Das wird auch alles in Deutschland gemacht und wie gesagt, schau mal nächstes Jahr nochmal vorbei, dann kann man da auch ein bisschen konkreter sagen, wie es da weitergeht. Was auf jeden Fall für uns ein großes Problem ist, unser Standardzugang ist, wir machen immer alles oben. Also vor 25 Jahren haben wir die ganzen Open Source-Initiative und Wikimedia und Creative Commons und sowas, die haben wir alle gegründet. Und eigentlich müssten die ja jetzt perfekt dastehen, um zu sagen, wir... Wir verteidigen jetzt das offene Internet, aber die stehen alle wie so ein Reh im Scheinwerfer und haben überhaupt keine Ahnung, was das jetzt für ein Güterzug ist, der auf sich zurollt mit den Open-Airs und Kugels dieser Welt. Und das ist alles richtig schwierig, was da gerade passiert. Und unsere Herangehensweise mit, wir machen das alles Open Source und unter freien Lizenzen, das funktioniert nicht. Also es gibt keine Open Source AI in dem Sinne bei diesen generativen Sachen. Du kannst das Modell freigeben, du kannst die Gewichte freigeben, du kannst das Tooling drumherum in Open Source machen. Aber so wie diese Dinger sind, kannst du es nicht einfach in deinen Editor aufrufen und sagen, guck mal, das ist die Tiefenstruktur, wenn ich an der Stelle was ändere, dann kommt das mal raus. Das ist nicht mehr Open Source in dem Sinne, das ist etwas anderes. Und da sind wir irgendwie noch dabei und müssen das irgendwie definieren. Es gibt ein super cooles Paper von so einem Think Tank Open Future. Die haben ein Paper gemacht und nennen das Public AI und die sagen, wir müssen einfach bei AI über einen sogenannten Stack sprechen. Es gibt einmal den Compute-Stack. Das ist das, wo kein Wikimedia der Welt und keine Stabi oder sowas sagen kann. Und morgen konkurrieren wir einfach mit OpenAI, weil das sind einfach Milliarden Summen, die man dann aus dem Stand bringen müsste. die kannst du einfach nicht aufbringen. Also da ist das Spielfeld einfach nicht für alle gleich gemacht. Wir können uns nicht entscheiden, mit Open AI auf der Compute-Ebene zu konkurrieren. Dann gibt es irgendwie diesen Model-Bereich. Es gibt ein paar freie Modelle. Wie kann man die irgendwie dann Open Source-mäßig verwalten und gemeinsam bearbeiten. Da ist auch noch nicht das letzte Wort gesprochen. Was wir, glaube ich, ganz gut hingekriegt haben, ist dieser Datenbereich im Stack. Dass wir irgendwie uns bei Wikimedia dann halt mit der Kuratierung von hochqualitativen Daten beschäftigen werden und die auch selbstverständlich allen frei zur Verfügung stellen und nicht irgendwie nur gegen Lizenzkosten an die und die Firma.

Tim Pritlove
4:09:35
Jens Ohlig
4:09:50
Tim Pritlove
4:09:56
Jens Ohlig
4:09:57
Tim Pritlove
4:09:58
Jens Ohlig
4:10:07
Tim Pritlove
4:10:21

Ja.

Jens Ohlig
4:10:22
Tim Pritlove
4:10:29
Ralf Stockmann
4:10:30
Jens Ohlig
4:11:03
Ralf Stockmann
4:12:02
Jens Ohlig
4:12:22
Ralf Stockmann
4:13:05
Tim Pritlove
4:14:07
Ralf Stockmann
4:14:16
Tim Pritlove
4:14:17
Jens Ohlig
4:14:23
Ralf Stockmann
4:14:31
Jens Ohlig
4:14:34
Ralf Stockmann
4:14:40
Tim Pritlove
4:14:42
roddi
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