Als wir am 20.07.2006 mit unserem Blog begonnen haben war das Ziel, eigene Texte zu verschiedenen Themen zu schreiben. Dabei haben wir von Anfang an darauf geachtet, Quellen anzugeben und unsere Meinung separat zu formulieren. Das bietet jedem Leser die Möglichkeit, sich weiter intensiver mit einem Thema auseinanderzusetzen, und letztendlich seine eigene Meinung zu bilden.
Uns war von Anfang an auch wichtig, dass wir unseren gesamten Blog werbefrei gestalten. Die Konzentration lag und liegt auf den Themen.
Weiterhin haben wir schon früh mit WordPress auf Open Source Software gesetzt.
In Zeiten von Künstlicher Intelligenz kommt Content leicht in Verruf, da es heute relativ einfach ist, einen Text zu einem bestimmten Thema generieren zu lassen – das merkt man dann allerdings auch.
Wir werden natürlich weiterhin moderne Technologie für Recherchen nutzen, doch bleiben wir bei unserem authentischen Ansatz, dem persönlichen Schreibstil und unsere Art, Inhalte zu sehen. Möglicherweise auch noch weitere 20 Jahre.
Am 12. November 2025 habe ich in einem Blogbeitrag auf KMI 2 Thinking hingewiesen. Nach DeepSeek R1 war KIMI 2 ein weiteres chinesisches Modell das aufgezeigt hatte, dass es möglich ist ein leistungsfähiges Open Source KI-Modell zu entwickeln, das viel weniger Ressourcen – und damit Kosten – erfordert. Der Schwerpunkt des von KIMI 2 Thinking liegt dabei auf „Coding“.
Nun ist mit KIMI 3 ein weiteres Open Source KI-Modell für den 27.07.2026 angekündigt. Der Schwerpunkt liegt dabei wieder auf Coding, allerdings auch auf Knowledge Work (Wissensarbeit).
„Kimi K3 is the first open-source model to reach 2.8 trillion parameters.“ Source: KIMI Platform, accessed 19.07.2026).
In dem Beitrag Moonshot AI zeigt Kimi K3: Open- Source-KI aus China (IT Business vom 17.07.2026 wird auf die Leistungsfähigkeit des Modells hingewiesen („Vorsprung der USA auf chinesische KI-Labore mittlerweile auf nur noch sechs bis neun Monate geschmolzen“).
Weiterhin musss allerdings auch kritisch angemerkt werden, dass chinesische KI Modell (Open Source AI oder nicht) den Vorgaben der chinesischen (und amerikanischen ) Administration unterliegen. In China sind beispielsweise Beiträge zu Taiwan oder zum Tiananmen-Platz usw. reglementiert. Solche Restriktionen schränken die Qualität der generierten Antworten deutlich ein.
Die Chance von Europa ist, Open Source KI-Modelle zu entwickeln, die auch einen niedrigen Ressourcenbedarf haben, ein ähnliches oder bessres Leistungsniveau wie die chinesischen open source Modelle haben, und letztendlich den europäischen Werten entsprechen.
Auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf solche Entwicklungen ein:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.
In dem Beitrag Künstliche Intelligenz und die Kompetenz-Illusion habe ich ausführlich dargestellt, dass es bei der Frage zur Kompetenzentwicklung für die Nutzung Künstlicher Intelligenz nicht alleine darauf ankommen kann, dass sich alle Privatpersonen, Mitarbeiter in Organisationen und ganze Öffentliche Verwaltungen an die proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok, Claude etc. anpassen.
Dabei werden die Menschen auf die Nutzung der KI-Systeme trainiert, und teilweise auch manipuliert. Eine so verstandene Kompetenzentwicklung ist zu eng definiert und zu sehr auf die KI-Modelle ausgerichtet.
Weiterhin kann die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch zu einer Art Kompetenz-Illusion führen. Dabei verbessert sich zwar die jeweilige Aufgabenleistung durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, allerdings nicht das dauerhafte Lernen – es entsteht die Illusion einer Kompetenzentwicklung.
Daher sollteKompetenz besser als Selbstorganisationsdispositionverstanden werden: – Als Selbstorganisationsdispositionen verweisen Kompetenzen darauf, dass der Mensch der Welt handelnd gegenübersteht, nicht durch „Reize“ mechanisch zu „Verhalten“ determiniert. – Als Selbstorganisationsdispositionen verweisen sie darauf, dass sie die Komplexität des Chaos’ zu reduzieren in der Lage sind. – Als Selbstorganisationsdispositionen schließlich sind sie mehr oder weniger performanzoffen im Sinne des Erkennens und Gestaltens von Neuem. Quelle: Arbeitsgemeinschaft Betriebliche Weiterbildungsforschung e. V./ Projekt Qualifikations-Entwicklungs-Management (2006:13)
Eine so verstandene Kompetenzentwicklung geht in Bezug auf Künstliche Intelligenz über die reine Nutzung des jeweiligen KI-Systems hinaus und stellt immer mehr die Urteilskraft des Menschen in den Mittelpunkt – seine Selbstbestimmtheit, seine mentale Souveränität.
„Nicht mehr Wissensanhäufung entscheidet über Zukunftsfähigkeit, sondern Urteilskraft, Metakognition und die Fähigkeit, sich von der scheinbaren Souveränität der Maschine nicht verführen zu lassen“ (ebd.).
Das Modell ist auf englische und deutsche Texte ausgelegt und ein 30B Mixture-of-Experts-Modell. Dabei wird für den jeweiligen Input das geeignete Experten-Modell ausgewählt, um einen qualitativ hochwertigen Output zu generieren. Die folgende Abbildung zeigt die Intergration des Souvereign Foundation Models in das Gesamtkonzept.
Quelle: https://www.soofi.info/
Aktuell wird das SOOFI S Modell in industriellen Anwendungen getestet. Die dabei gemachten Erfahrungen fließen in das Modell ein. Eine Veröffentlichung zur allgemeinen Nutzung ist daher noch nicht erfolgt.
SOOFI S ist ein weiteres positives Beispiel für ein europäisches Open Source Foundation Model, das es Unternehmen in der Zukunft ermöglichen wird, ihre Abhängigkeiten von US amerikanischen oder chinesischen Modellen zu reduzieren. Dadurch werden die Organisationen digital souveräner und letztendlich auch resilienter.
Unsere Gesellschaft ist traditionell in drei Bereiche gegliedert. Da ist zunächst der Öffentliche Sektor mit seinen verschiedenen Dienstleistungen. Der Private Sektor wiederum umschreibt alle geschäftlichen Aktivitäten in einer Gesellschaft. Scheinbar abschließend kommt noch der Nonprofit Sektor hinzu, der soziale Güter ohne Profitinteressen beschreibt.
Auf diese drei Sektoren sind auch alle regulatorischen Rahmenbedingungen ausgerichtet. Es wird davon ausgegangen, dass die Produktion von Gütern und Dienstleistungen zentral erfolgt und Bürger diese erwerben und nutzen, wobei diese Leistungen mit Geld bezahlt werden. Dieses Geld erhalten die Erwerbstätigen, indem sie für die Organisationen in den Sektoren arbeiten.
Interessant ist, dass sich in den letzten ca. 40 Jahren, seit dem es Open Source Software gibt, ein neuer Sektor mit Open Source Communities gebildet hat, der als Vierter Sektor – oder auch Meshed Society (Vernetzte Gesellschaft) – beschrieben wird. Die Abbildung zeigt deutlich, wie sich so eine Gesellschaft von der eher zentral ausgerichteten Gesellschaft unterscheidet.
„However, open source communities operate within a Fourth Sector or meshed society, distinct from these traditional models. The Fourth Sector consists of decentralised, community-driven initiatives where individuals and organisations collaborate to develop, maintain, and improve non-rivalrous digital goods. These initiatives do not conform to the conventional corporate structure assumed by regulatory frameworks“ (Philipps, S. (2026): Open Source and the Emerging Fourth Sector, in Eclips Foundation (2026): The Vital Role of Open Source in Europe, Whitepaper).
Diese Entwicklung hat sich von den Bürgern aus Bottom-Up entwickelt und sollte in den gesellschaftlichen Strukturen stärker berücksichtigt werden. Aktuell dominieren immer noch die Organisationen aus den ersten drei Sektoren, doch wird der Einfluss des 4. Sektors in Zukunft immer größer. Der Grund ist: Open Source bietet Möglichkeiten, sich aus den vielfältigen Abhängigkeiten zu lösen und dadurch z.B. eine Digitale Souveränität zu erreichen und als Gesellschaft resilienter zu werden. Wie das aussehen kann, skizziere auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn.
Die Titel meiner beiden Paper:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Es ist immer wieder erstaunlich, was wissenschaftliche Studien so ans Tageslicht bringen. Diesmal geht es darum, ob KI-Modelle gut zwischen dem unterscheiden können, was bekannt ist, und dem, was lediglich geglaubt wird. Dazu habe ich folgendes gefunden:
Die untersuchten Sprachmodelle können nicht zuverlässig zwischen Überzeugungen einerseits und Wissen sowie Fakten andererseits unterscheiden. Quelle: Suzgun, M., Gur, T., Bianchi, F. et al. Language models cannot reliably distinguish belief from knowledge and fact. Nat Mach Intell 7, 1780–1790 (2025). https://doi.org/10.1038/s42256-025-01113-8
Das kann wiederum in sensiblen Bereichen schwerwiegende Auswirkungen haben. Gerade wenn es um gesundheitliche oder auch rechtliche Fragen geht:
„The distinction between knowledge and belief is important in practice. For example, a model used to support a medical diagnosis based on a patient’s mistaken belief, as opposed to an established fact, could reinforce an inaccurate diagnosis and treatment plan. In a legal setting, a model summarizing testimony that cannot tell the difference between what a witness believes and what is known could misrepresent evidence“ (Stanford University, AI Report 2026).
Es ist gut, wenn wir weiterhin positiv kritisch gegenüber Künstlicher Intelligenz bleiben und darauf bestehen, dass KI-Systeme transparent und nachvollziehbar sind. Die aktuellen proprietären KI-Modelle bieten das nicht, und sollten daher – wenn überhaupt – nur mit Vorsicht gerade in kritischen gesellschaftlichen und Unternehmens-Bereichen eingesetzt werden.
In der Zwischenzeit gibt es gute Alternativen. Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, dass immer mehr Personen und Organisationen erkennen, dass dieser Weg ein Möglichkeit darstellt, leistungsfähige und dabei gleichzeitig auch transparente KI-Systeme einzusetzen.
Die Abhängigkeiten von US amerikanischen KI-Systemen führt zwangsläufig zu der berechtigten und aktuellen Frage: Was passiert, wenn der Zugang zu wichtigen und modernen KI-Systemen reduziert, oder gar verwehrt wird. Dass dieses Szenario nicht nur theoretisch, sondern praktisch besteht, hat die Anweisung der US Regierung den Zugang zu zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen gezeigt.
„In der öffentlichen Diskussion ist der „Kill Switch“, also die Einschränkung oder Abschaltung digitaler Dienste für einzelne Personen, Organisationen oder sogar ganze Staaten, ein viel beachtetes Thema. Eine zentrale Rolle spielt dabei US-Präsident Donald Trump, der öffentlich damit gedroht hat, den Zugang zu US-Digitaldiensten, wie denen der Hyperscaler, einzuschränken oder vollständig zu sperren“ (Lünendonk-Studie 2026).
Wenn andere entscheiden, was wir tun dürfen ist das Fremdbestimmung, mit allen Konsequenzen. Wenn wir alles selbst machen könnten, wären wir autark. Zwischen beiden Polen ist die Souveränität (hier: Digitale Souveränität) anzusiedeln:
„Wir sind handlungsfähig und entscheiden selbst, was wir tun“ (ebd.).
Der oben erwähnte Kill Switch, oder auch die Möglichkeit eines Kill Switchs, sollten Treiber für einen selbstbestimmten, an europäischen Werten ausgerichteten offenen Zugang zu digitalen Systemen sein. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, vor:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Auf dem Weg zu mehr Digitaler Unabhängigkeit, oder Digitaler Souveränität, kommt Open Source Software eine besondere Rolle zu. Neben der amerikanischen Free Software Foundation hat sich dazu in 2001 die Free Software Foundation Europe e. V. gegründet (Quelle: Wikipedia). Der europäische Blick auf Open Source Software ist wichtig, da dieser sich von der US amerikanischen und der chinesischen Perspektive unterscheidet. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
„Software ist in allen Aspekten unseres Lebens tief verankert. Freie Software gibt allen das Recht, Programme für jeden Zweck zu verwenden, zu verstehen, zu verbreiten und zu verbessern. Diese Rechte stärken andere Grundrechte wie die Redefreiheit, die Pressefreiheit und das Recht auf Privatsphäre“ (FSFE-Website).
Interessant ist, dass die FSFE ganz bewusst von Freier Software ausgeht und sich damit von Open Source etwas abgrenzen möchte. Der Grund ist, dass der Begriff Open Source in den letzten Jahren immer wieder missbräuchlich verwendet wurde, und es zu einer Art „Verwässerung“ oder „Open Washing“ kam – wie das Beispiel von OpenAI zeigt.
In unseren Beiträgen geht es oft um Open Source, da dieser Begriff den meisten Lesern besser bekannt ist – auch wenn der Hinweis von der FSFE natürlich berechtigt ist.
Open Source Software bietet nicht nur aus wirtschaftlichen Gründen Möglichkeiten, sondern stärkt auch demokratische Grundrechte in Gesellschaften – was gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. Siehe dazu auch Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.
Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in zwei Paper ein:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Kompetenzen zu entwickeln, und somit die Herausforderungen eines eines komplexen Umfeldes zu bewältigen, ist heute eine der wichtigsten Fähigkeiten. Dabei stellt sich im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz die Frage, ob sich Kompetenzen in uneingeschränkten KI-Systemen besser als in abgesichertes KI-Systemen entwickeln.
„However, when later assessed, the students that relied on the unrestricted system underperformed, suggesting weaker long-term skill acquisition and an “illusion of competence”, in which task performance improved without durable learning. By contrast, the safeguarded tutoring system reduced the negative effects by using guided hints and stepwise reasoning that emulates effective instructional practices“ (UN, 2026).
In einem uneingeschränkten KI-System verbesserte sich zwar die Aufgabenbearbeitung, doch trat kein nachhaltiger Lernerfolg ein – es kam zu einer Kompetenz-Illusion. In einem abgesicherten Tutoren-System konnten diese Nachteile vermieden werden, sodass es zu einer Kompetenzentwicklung gekommen ist.
Ich halte die Unterscheidung zwischen einer durch KI erreichte Kompetenz-Illusion und einer nachhaltigen Kompetenzentwicklung für entscheidend. Seihe dazu auch Kompetenz und Kompetenzmanagement.
Wir haben uns daran gewöhnt, dass die amerikanischen Tech-Konzerne mit ihren KI-Modellen den Ton angeben, doch in den letzten 12 Monaten hat sich weltweit erstaunliches getan. Nach Howard Yu (auf LinkedIn) ist der Anteil amerikanischer KI-Modelle in diesem Zeitraum von 70% auf 30% gefallen (routed traffic).
Der Grund ist, dass immer mehr Nutzer – auch aus Kostengründen – Open Source AI nutzen. Dazu haben beispielsweise chinesische Anbieter neben DeepSeek auch Qwen als erfolgreichstes Open Source AI Modell weltweit etabliert.
„The cause is, of course, price. Anthropic’s Claude costs $4,811 for a standard evaluation suite. OpenAI costs $3,357. DeepSeek costs $1,071. Zhipu’s GLM costs $544. The premium American model runs nearly 9 times the cheapest Chinese one for equivalent work. When AI shifted from chat to agents, that gap became impossible to ignore. An overnight coding run calls a model thousands of times“ (Yu, W. via LinkedIn, 08.07.2026).
Natürlich kommen zu so einer Meldung gleich (mindestens) zwei Einwände:
(1) Open Source AI Modelle sind nicht so Leistungsstark wie die proprietären, kommerziellen AI Modelle der amerikanischen Tech-Konzerne. Das stimmt in der Zwischenzeit nicht mehr. Ausführlich hat das der AI Report 2026 von der Stanford University analysiert und dargestellt. Siehe dazu Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.
(2) Chinesische Modelle sind mit Vorsicht zu genießen, da sie auch den Vorgaben der chinesischen Regierung entsprechen müssen. Ja, das ist der Fall. Ähnlich sieht es allerdings auch mit den amerikanischen Modellen aus, die den Mindsets der Tech-Konzerne entsprechen. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
Was also tun? Es bietet sich an, Open Source AI aus und für Europa zu nutzen. In der Zwischenzeit gibt es neben Mistral AI noch viele weitere Modelle, die schon genutzt werden können. Open Source AI mit europäischen Werten zu nutzen ist ein Weg zu mehr Digitaler Souveränität und sogar zur Kostenreduzierung.
