GMLS
Postings zu generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS)

Claude beim Arbeiten zusehen
Wozu agentische Systeme so fähig sind

20 February 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS, Software

Im Folgenden beschreibe ich, was Claude Opus 4.6 im Februar 2026 aufgrund eines einzigen Prompts auf meinem Computer erstellen konnte. Natürlich wusste ich theoretisch, dass so etwas geht. Sieht man dann dem generativen Machine-Learning-System während 20 Minuten zu, wie es die Aufgabe löst, ist es nochmals was anderes.

Claude hat mir aufgrund eines einzigen Prompts aus einer riesigen MP3-Sammlung im Umfang von 78 CDs, Coverbildern und einem Booklet als PDF eine strukturierte HTML-Oberfläche für den Browser mit Volltextsuche und integriertem Player gebaut:

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Ich kann programmieren!
Wir müssen lernen, dass Programmieren ungleich Programmieren ist

30 January 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS, Informatik

Bei der Diskussion anlässlich der Formulierung des Lehrplans 21 vor 10 bis 15 Jahren, ob Informatik obligatorisch in die Volksschule gehöre (Biblionetz:a00436) , erlebte ich Gegenwind auch von unerwarteter Seite: Informatikerinnen und Informatiker äusserten die Sorge, dass bald alle sagen würden "Ich kann programmieren!", weil sie in der Schule Informatikunterricht hatten. Das sei verheerend, denn dadurch würde die Bedeutung einer "echten" Informatikausbildung geschmälert.

Mit der aktuellen Entwicklung, dass generative Machine-Learning-Systeme immer besser Software schreiben können, nimmt derzeit die Zahl der Menschen zu, die auf LinkedIn laut ausrufen: "Ich kann programmieren!".

Ein Versuch der Klärung zur Beruhigung der Gemüter auf beiden Seiten.

Machmaschinen als Dilemma und IT-Sicherheits-Horror
Technischer: Prompt-Injections werden mit MCP-Servern zum Einfallstor für IT-Attacken

Das Jahr 2026 dürfte zum Jahr der Machmaschinen (meist "KI-Agenten" genannt) werden: Wenn wir es zulassen, können generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) unsere Daten (Dateien, Mails, Kalender) lesen und bearbeiten. Das ist sehr verlockend, denn die eigene Effizienz kann unheimlich steigen, wenn mein GMLS mir nicht nur vorschlägt, was ich jetzt machen sollte, sondern es gleich macht. Es ist aber gleichzeitig ein IT-Sicherheits-Horror, weil wir mit Machmaschinen ein bis heute schwer zu kontrollierendes trojanisches Pferd mitten in unsere Daten setzen.

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Future Shock Level 2026
Wenn plötzlich praktisch funktioniert, was man theoretisch schon länger vohersagt

18 January 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS

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...

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Leide ich etwa an AI fatigue?
Wenn die Informationsflut auch mich überrollt...

10 January 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS, Wissenschaft

Das Arbeitsjahr hat wieder begonnen, ich sitze werktags am Morgen beim Kaffee und prüfe meine verschiednen Newskanäle, von Tagespresse über allerlei RSS-Feeds bis zu sozialen Medien. Regelmässig speichere ich mir interessante Artikel ab, denen ich mich später genauer widmen will.

Seit gefühlt drei Jahren finde ich jeden Morgen mehr relevante Informationsbrocken, als ich im Laufe des Tages oder der Woche verarbeiten kann. Der Informationsberg wächst und damit auch mein schlechtes Gefühl als Experte angefragt zu werden, ohne diesen Berg verarbeitet zu haben.

Heute lag auf meinem Stapel auch der Artikel AI Fatigue: Reflections on the Human Side of AI’s Rapid Advancement (Biblionetz:t33155) und er beschreibt dieses Phänomen sehr schön.

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