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@ANFANG 21 October 2026 GMLSKorrekturUnlust GMLS-Korrektur-Unlust

Es geht weiter mit der Serie "Gefühle in GMLS-Zeiten", heute mit dem Gefühl der GMLS-Korrektur-Unlust:

Immer mehr Hochschuldozierende beklagen sich darüber, dass abgegebene Arbeiten von Studierenden sehr nach generativen Machine-Learning-Systemen klingen. Prominent hat das die Literaturwissenschaftlerin Anna Wolter in der FAZ am 29.05.2026 formuliert Biblionetz:t33666. Sie meinte GMLS gefährden das Vertrauensverhältnis zwischen Lehrenden und Lernenden (Biblionetz:a01592):

und

Die GMLS-Korrektur-Unlust ist nicht zwingend mit einer Schuldzuweisung an die Studierenden, die GMLS als Abkürzung (Biblionetz:w03717) verwenden, verbunden. Oft ist es eher eine Art Trauer, dass sich die Situation so entwickelt, wie sie es tut.

Ein aktuelles Beispiel aus dem eigenen Unterrichtsalltag

Im Modul Informatikdidaktik des Fachdidaktikmasters Medien und Informatik müssen Studierende in einem Selbststudienauftrag Lehrpläne und Bildungsstandards miteinander vergleichen und uns diese Vergleich schriftlich abgeben. Sie sollen dadurch ein Gefühl für Lehrpläne und ihre Eigenarten und Unterschiede erhalten. Bisher enthielten die Abgaben der Studierenden oft persönliche Einschätzungen und auch Fehlvorstellungen. Diese konnten wir als Dozierende in der nächsten Präsenzveranstaltung aufgreifen und diskutieren. Seit GMLS werden die Abgaben von Jahr zu Jahr korrekter und glatter. Keine Fehler mehr, praktisch keine persönlichen Einschätzungen mehr. Damit verlieren die Abgaben für uns als Dozierende ihren Wert als formatives Assessment. Die Studierenden haben mit GMLS gearbeitet. Es kann sein, dass sie dabei etwas gelernt haben, dass die Chatbots sie auf Fehlvorstellungen aufmerksam gemacht haben - wir wissen es schlicht nicht. Damit macht aber das Lesen dieser Abgaben für uns keinen Sinn mehr. (Die Studierenden künftig aufzufordern, uns ihre Fragen oder Unklarheiten zu melden, hilft nur bedingt: Oft merken die Studierenden selbst gar nicht, dass sie etwas nicht oder falsch verstanden haben.)

Unser Rezept in diesem Moment der Überforderung: Diese Problematik mit unseren Studierenden diskutieren. Das geht bei uns einfacher als anderswo, weil wir Lehrpersonen und Didaktiker:innen ausbilden. Diese sind oder werden sich bald in der gleiche Situation befinden wie wir, also können wir die Diskussion als didaktischen Doppeldecker führen. Wirkliche Antworten haben wir bisher nicht. @ENDE

@ANFANG 20 October 2026 GMLSPhishing GMLS-Phishing

Heute bin ich erstmals Zeuge von GMLS-generiertem Phishing geworden. Jemand aus meinem Umfeld erhielt eine Mail, das aussah wie eine Kollaborationsanfrage für ein geteiltes Microsoft-Dokument:

Namen von mir geschwärzt

So weit, so normal. Phishing wie man es so kennt. Inkl. zweier Sprachfehler, anhand derer ein geschultes Auge erkennt, dass dies nicht von Microsoft kommt.

Die angeschriebene Person hat aber verständlicherweise die beiden Sprachfehlerchen nicht gesehen und auf die Mail geantwortet, dass dies doch ein Versehen sein müsse. Und jetzt wird es spannend:

Die ursprüngliche Absenderadresse war nicht gefälscht. Und: Es kam eine Antwort. Etwas hat geantwortet:

Bisher weiss ich nicht, ob das ein generatives Machine-Learning-System (GMLS) war oder wirklich ein menschlicher Bösewicht. Hätte diese Antwort gewusst, dass sie hätte duzen statt siezen müssen, wäre es schon fast perfekt gewesen.

Offensichtlich haben die Phisher den Mailserver des Opfers übernehmen und nicht nur in ihrem Namen Mails verschicken, sondern bei Rückfragen sogar auf Mails antworten können. Das ist aber nicht das Erschreckende. Das Neue an diesem Angriff ist der mehrfache Einsatz von GMLS: Einerseits beim personalisierten Generieren des Bildes in der ersten Phishing-Mail (das war eine einzige Bilddatei und kein HTML-Mail - vermutlich wurde ja nicht das Bild selbst mit GMLS generiert, sondern das Script, das danach solche Bilder generiert), andererseits höchstwahrscheinlich beim automatisierten Beantworten von Rückfragen.

Somit eine erste direkt erlebte Bestätigung meiner 2023 geäusserten Befürchtung "Generative Machine-Learning-Systeme erleichtern / perfektionieren Phishing." (Biblionetz:a01516).

@ENDE

@ANFANG 13 October 2026 GMLSInduzierteUsabilityToleranzSenkung GMLS-induzierte Usability-Toleranz-Senkung

Menschen, die selbst Software herstellen, sind oft kritischer gegenüber gegebener (Standard-)Software als Menschen ohne Programmiererfahrung, weil sie wissen, dass es auch anders ginge. Für Menschen mit Programmiererfahrung ist dabei der Frust zweistufig: Als erstes ärgert man sich über unsägliche Usability einer Software. Fast schlimmer ist dann aber, dass die nicht programmierende Umgebung diesen Frust nicht versteht und lakonisch antwortet: "Das ist halt so." oder noch schlimmer mit: "Hast du denn keine anderen Sorgen?"

Doch es besteht Hoffnung: Nachdem nicht-programmierende Menschen erlebt haben, wie sich mit Hilfe generativer Machine-Learning-Systeme (GMLS) (Biblionetz:w02833) Software auch automatisiert herstellen (sprich: vibe-coden (Biblionetz:w03702)) lässt, sinkt auch ihre Toleranz gegenüber grottiger Usability.

Weniger akademisch formuliert:

Wer einmal gesehen hat, wie ein GMLS wie Claude Code oder Codex im Handumdrehen brauchbare Software entwickelt, kann nicht mehr wirklich verstehen, warum dies bei Software von internationalen Grossunternehmen nicht möglich sein sollte.

Ein konkretes Beispiel:

Warum fragt mich Microsoft Teams mit einem Popup-Fenster, ob ich einem Meeting beitreten möchte, in dem ich schon drin bin? Wer bereits einmal hat ein GMLS Software erstellen lassen, fragt sich unweigerlich: "Sorry, aber selbst mein ge-vibecodeter Prototyp ist ja besser bedienbar, als was mir hier vorgesetzt wird - warum können die das nicht besser?" (Wer nun Microsoft Teams verteidigen möchte, soll mir bitte auch erklären, warum eine Suche nach allen Dokumententypen keine Treffer ergibt, eine Suche ausschliesslich nach Wordfiles dann aber Dokumente findet...) @ENDE

@ANFANG 13 October 2026 GMLSInduzierteDIYUnlust GMLS-induzierte DIY-Unlust

Der Begriff ist zugegebenermassen noch etwas sperrig - das dahinter stehende Gefühl ist aber stabil: Seit einiger Zeit fühle ich eine Unlust, Dinge selbst zu machen, von denen ich weiss, dass ein generatives Machine-Learning-System (GMLS) (Biblionetz:w02833) es automatisch und deutlich schneller könnte.

Ein konkretes Beispiel:

Aus Datenschutzgründen lasse ich derzeit keine cloudbasierten GMLS an meine Mails, meinen Kalender oder die Gesamtheit meiner persönlichen Dokumente. Seit ich aber weiss, wie effizient ein GMLS mir sagen kann, wann ich zum letzten Mal mit Person X kommuniziert und was dabei die noch nicht erledigten Pendenzen sind, frustriert es mich zunehmend, dass ich mir für diese Frage selbst die passenden Suchbegriffe ausdenken und in die lokale Volltextsuche eintippen muss. (Dieses Beispiel wird verloren gehen, sobald lokale GMLS (Biblionetz:w03773) solche Aufgaben übernehmen können, denn ab dann kann ich es ja ein GMLS machen lassen ohne Datenschutzbedenken).

P.S.: Ich müsste dieses Gefühl vermutlich KI-Motivationskiller nennen, um allgemeiner verstanden zu werden...

@ENDE

@ANFANG 13 October 2026 GMLSFOMO GMLS-FOMO

Die Entwicklungen im Bereich generativer Machine-Learning-Systeme (GMLS) (Biblionetz:w02833) ist in meiner Wahrnehmung weiterhin so hoch, dass mich öfters ein latentes Gefühl von GMLS-FOMO beschleicht:

Was meine ich damit? Mein Arbeitsalltag ist gut gefüllt, meine Pendenzenliste (über-)voll. Ich beobachte aus den Augenwinkeln, was andere um mich herum mit Hilfe generativer Machine-Learning-Systeme alles rasch und praktisch vollautomatisiert erledigen. Öfters habe ich das Gefühl, dass ich jetzt innehalten, Aufgaben liegenlassen und mir die Automatisierungspotenziale von GMLS genauer anschauen sollte, werde dann aber wieder von drohenden Deadlines und anderem davon abgehalten. Ich fühle mich dann wie der Neandertaler im berühmten Cartoon "No thanks - we are too busy" (dessen Ursprung sich auch mit längerer Recherche nicht wirklich eruieren liess), der weiterhin den Wagen mit den viereckigen Rädern schiebt, statt sich um die Innovationspotenziale zu kümmern.

P.S.: Im Kleinen zeigt sich grad, dass es sich lohnt, innezuhalten und etwas am Arbeitsablauf zu ändern. Das gestern entstandene Wiki-Plugin für das Einfügen von Biblionetzverweisen im Wiki erweist sich bereits als nützlich und gibt mir das Gefühl, das Biblionetz viel rascher greifbar zu haben ("Biblionetz at your fingertips")

P.S. II: FOMO: Fear of missing Out, neudeutsch für: Die Angst, etwas zu verpassen. (Biblionetz:w02486)

@ENDE

@ANFANG 12 October 2026 BiblionetzPluginFuerFoswiki Biblionetz-Plugin für Foswiki

Sorry, gleich noch ein Posting, das vermutlich niemanden interessiert, mich aber fasziniert: Heute auf der Fahrt von Zürich nach Arth-Goldau (40 Minuten) habe ich erfolgreich Claude Code damit beauftragt, ein Plugin für meinen Foswiki-Server zu schreiben, der mir das einfügen von Biblionetzverweisen vereinfacht.

Schreibe ich Biblionetz!, dann erscheint automatisch ein Feld, in welches ich Biblionetz-Begriffe eintippen kann. Sobald ich einen der vorgeschlagenen Begriff auswähle, wird dieser ersetzt durch einen Link auf das entsprechende Biblionetz-Objekt:

wird zu

(Biblionetz:w00778)

Nützt ausser mir niemandem. Aber vereinfacht mir den Arbeitsalltag. Und hat eine Zugfahrt benötigt zur Umsetzung. Krasse Zeiten.

@ENDE

@ANFANG 12 October 2026 BilderhandlingImBiblionetz Bilderhandling im Biblionetz

Keine Ahnung, ob das irgendjemanden interessiert, ich schreibe das mal für mich selbst auf (à la Techniktagebuch): Ich habe im Biblionetz (Biblionetz:w00778) nach bald 30 Jahren den Umgang mit Bildern überarbeitet.

Grundsätzliche Idee: Standardisieren und Speicher sparen. Bisher war im Biblionetz für jedes Biblionetz-Objekt mit Bild der Name des Bildes gespeichert und es konnte sich um ein GIF, JPG oder PNG handeln. Neu sollten alle Bilder mit dem Namen ihrer Objekt-ID im AVIF-Format gespeichert werden. (Das AVIF-Format benötigt im Vergleich zu anderen Bildformaten deutlich weniger Platz. Ich konnte den Bildordner damit von 1.3 GB auf ca. 0.35 GB verkleinern.)

Ich hatte allerdings die Rechnung ohne den Wirt bzw. das Internet gemacht: Weder soziale Netze noch RSS-Reader verarbeiten AVIF-Bilder, so dass in den letzten Wochen alle automatisch generierten Postings zu Neueintragungen im Biblionetz ohne Bilder (dafür aber manchmal mit einer Fehlermeldung) ausgespielt worden sind.

Überarbeitete Idee: Die grossen Bilder im Biblionetz selbst sollen als AVIF gespeichert werden, alle Vorschaubilder hingegen als JPG. Diese Wiederum sollen für RSS-Feeds und als Thumbnail-Bild der entsprechenden Webseite verwendet werden. Während des Umbaus habe ich bemerkt, dass auch das eine dumme Idee ist: JPG ermöglicht keinen Transparenzkanal, was bie meinen Begriffsbildern bedauerlich ist.

Nochmals überarbeitete Idee: Grosse Bilder als AVIF, Begriffsvorschaubilder als PNG mit nur 256 Farben, restliche Vorschaubilder als JPG.

Warum ich das unter anderem aufschreibe: Das alles habe ich an einem Sonntag mit vibe engineering (Biblionetz:w03760) erledigt. Bei dieser Gelegenheit habe ich festgestellt, wie viel besser Claude Code in den letzten Monaten geworden ist. Das Verständnis für meinen Code und meine dabei gemachten Überlegungen zur Datenbankstruktur etc. ist für mich verblüffend und öfters hat Claude mich auf Probleme aufmerksam gemacht, die ich mir entweder nicht bewusst war, oder es bisher zu mühsam fand, sie zu lösen. Bei der Arbeit mit Claude Code ist mir öfters der neulich im Biblionetz aufgenommene Begriff der jagged intelligence (Biblionetz:w03824) in den Sinn gekommen: Ich muss mich noch daran gewöhnen zu erkennen, welche Dinge ein GMLS massiv besser kann als ich (und ich eben gar nicht auf die Idee komme, die entsprechende Aufgabe zu delegieren).

@ENDE

@ANFANG 26 September 2026 BrowserExtensionsVibecoden Browser-Extensions vibecoden

Ich nutze öfters die Schweizer Auktionsplattform ricardo.ch (aus ökonomischen und ökologischen Gründen). Ricardo bietet die Möglichkeit, interessante Auktionen als Favoriten zu markieren und diese dann leicht wiederzufinden. Was mir bisher bisher gefehlt hat, war die Möglichkeit, uninteressante Angebote zu kennzeichnen und somit aus künftigen Suchen auszublenden. ("Oh, erst im Auktionstext wird klar, dass das Gerät eine Macke hat")

Here comes vibe coding (Biblionetz:w03702). Ich habe heute morgen kurz dem generativen Machine-Learning-System (GMLS) (Biblionetz:w02833) meiner Wahl gesagt, dass ich gerne eine entsprechende Chrome-Extension hätte. Plopp - zehn Minuten später war die Extension in Betrieb:

Ich kann nun mit einem Klick ein Angebot als uninteressant markieren und habe oben einen Schalter, mit dem ich die als uninteressant markierten Angebote aus- und wieder einblenden kann.

Eine Spielerei? Klar. Aber es gibt Menschen ohne vertiefte Informatik-Ausbildung die Möglichkeit, das User-Interface nicht einfach akzeptieren zu müssen, sondern es verändern zu können. Vielleicht führt das ja auch dazu, dass User künftig schlechte User-Interfaces nicht mehr einfach als naturgegeben akzeptieren, sondern sich bei den Herstellern beklagen, wenn etwas extrem doofe umgesetzt worden ist (ich nenne jetzt keine Hersteller...)

Hier zu Dokumentationszwecken mein Prompt, der zur Extension geführt hat:

(Ich gebe zu, dass in diesem Prompt gewisses Informatikwissen steckt, ist also vielleicht kein vibe coding, sondern eher vibe engineering (Biblionetz:w03760), aber vielleicht hätte mein GMLS auch was Brauchbares hingekriegt ohne meine technischen Hinweise).

Nach dem ersten Entwurf habe ich dann noch folgenden Zusatzwunsch geäussert:

P.S.: Apple bietet seit Juni 2026 mit Apple Intelligence diese Funktion für Safari an. Somit müssen Apple-User nicht einmal ein separates GMLS dafür bemühen. mehr...

P.S. II: Im konkreten Fall wäre natürlich die nächste Stufe der GMLS-Entwicklung, dass ich gar nicht selbst konkrete Angebote suche, sondern meinem GMLS den Auftrag gebe, täglich selbst nach passenden Angeboten zu suchen mit einer Produktbeschreibung, die weit über das hinausgeht, was ricardo mit der Stichwortsuche ermöglicht. @ENDE

@ANFANG 26 September 2026 SuchfunktionenImBiblionetzMassivAusgebaut Suchfunktionen im Biblionetz massiv ausgebaut

Die letzten Tage habe ich mich intensiver mit Claude (Biblionetz:w03768) unterhalten. Entstanden ist dabei eine Erweiterung für das Webinterface des Biblionetzes (Biblionetz:w00778). Für die Objekttypen Begriffe, Personen, Fragen und Aussagen gibt es nun eigene Suchformulare mit Autocomplete:

Es ist spannend zu erleben, was mit agentic engineering (Biblionetz:w03760) so alles relativ rasch umsetzbar ist.

@ENDE

@ANFANG 26 September 2026 FutureShockLevel2026 Future Shock Level 2026

Ich erlebe derzeit einen leicht erhöhten FutureSchockLevel: Ich habe vor einigen Tagen angefangen mit dem GMLS-System (Biblionetz:w02833) Claude zu arbeiten und damit meine selbst programmierte Literaturdatenbank (Biblionetz:w00778) zu überarbeiten und erweitern. Ich bin geflasht davon, wie Claude den im Netz zu findenden, aber bei mir nicht funktionierenden MCP-Server (Biblionetz:w03705) analysieren und zum Laufen bringen konnte und wie ich seither mit Claude über meine Datenbank und den damit verbundenen Code sprechen kann und mir Claude grad Erweiterungen schreibt - entweder direkt in der Datenbank in (Vorsicht: legacy code) Visual Basic for Applications (VBA) oder aber moderner in Python. Wenn dann noch in einem Fenster der Livestream des 3D-Druckers läuft, der in einem anderen Zimmer etwas druckt, was man mit einem GMLS-Bot und Open-SCAD entwickelt hat, wird einem schon etwas agentic zu Mute...

Worum geht es?

Bisher (TM) sind GMLS-Chatbots rein aufs Reden bzw. Schreiben beschränkt, d.h. man spricht mit den Systemen und sie geben unter Umständen Hinweise, was man im Netz oder auf dem eigenen Computer nun tun müsste, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Rein technisch müssen aber solche Systeme nicht aufs Ausgeben von Text und Bildern beschränkt sein. Sie könnten auch beliebigen Programm-Code ausführen und damit von Antwortmaschinen zu Machmaschinen (Biblionetz:w03708) werden. Technisch hat dies das sogenannte Modell-Context-Protokoll (MCP) vereinfacht, der standardisiert einem GMLS-Programm bestimmte Möglichkeiten gibt bzw. erklärt, mit einer Umgebung zu interagieren (z.B. lokales Datei- oder gar Betriebssystem, lokal installierte Bildbearbeitung etc.). Damit werden die möglichen Effizienzgewinne noch grösser (aber auch die Sicherheitsprobleme - darüber ein andermal...)

Was habe ich konkret gemacht?

Ich habe im Netz einen MCP-Server für Microsoft Access gefunden. Es gibt zahlreiche, ich habe mehrere ausprobiert und mich letztendlich für den von fieldcommissioner entschieden. Aber auch dieser MCP-Server hat bei mir mit Claude Desktop nicht funktioniert.

Der erste Anstieg meines Future Shock Levels war nun, dass ich Claude bitten konnte, den auf github verfügbaren Quelltext dieses MCP-Servers zu analysieren und interaktiv mit zusammen eine Fehleranalyse vorzunehmen und den MCP-Server zu reparieren. Es war fazinierend zuzuschauen, wie das GMLS Claude sozusagen an einer Erweiterung von sich selbst herumoperiert und damit seine eigenen Möglichkeiten erweitert hat. Und: Nach einem Abend hatte ich einen funktionierenden Zugang zu meiner Access-Datenbank!

Was macht das mit mir?

Ich muss zugeben, dass ich mir schon geschmeichelt vorkam, als Claude meine Biblionetzdatenbank erkundete und mich dafür lobte, auch wenn ich weiss, dass GMLS-Schmeichelei (engl: sycophancy) (Biblionetz:w03743) problematisch ist. Aber es ist trotzdem ein cooles Gefühl, wenn man plötzlich mit der eigenen Datenbank und den eigenen Code reden kann und erstaunlich kompetente Antworten enthält.

Ich bin gespannt, wie es weitergeht. Derzeit habe ich das Gefühl, Softwareentwicklung kommt ein neues Level: Programmiersprachen und Compiler haben vor Jahrzehnten geholfen, dass man nicht mehr in Maschinensprache programmieren musste. Nun kommen GMLS und helfen, dass ich nicht mehr jede einzelne Funktion programmieren muss. (kitzekleiner Unterschied: Beim Compiler konnte ich davon ausgehen, dass er meine Anweisungen fehlerfrei in Maschinencode übersetzt. Jetzt bei GMLS bin ich mir da nicht so sicher...).

Zudem: Ich habe mal vor Jahren Informatik studiert, kenne also gewisse Software-Architekturprinzipien und kann diese jetzt auf höherer Abstraktionsebene anwenden. Ich bin gespannt, wie weit man mit solchen Werkzeugen auch ohne das entsprechende Konzeptwissen kommt.

Die Kehrseite der Medaille

Leider kann man sich nicht naiv über die neuen technischen Möglichkeiten freuen, wenn man gleichzeitig lesen muss, wofür maschinelles Lernen auch genutzt wird und man sich vorstellt, was hier agentische Systeme ermöglichen werden: Palantir hilft gemäss 404 media (Biblionetz:t33168) in den USA der ICE, mit Hilfe von Software Menschen zu finden, die man deportieren könnte.

@ENDE