Vom AI-Slop zum Rudern

Vor über 12 Jahren habe ich hier bereits über neuronale Netze geschrieben. Im Studium habe ich Vorlesungen und Ausarbeitungen zu Mustererkennung, Logik & KI und theoretischer Informatik besucht und gemacht. Ich habe rudimentäre Spracherkennung from Scratch ohne jede Bibliothek implementiert. Die mathematischen Grundlagen und auch die praktische Implementierung von Intelligenz in Computerprogrammen sind mir also vertraut.

Als der KI und AI Hype anfing und alle wie aufgescheuchte Hühner alles in ChatGPT eingekippt haben und den grausigen Output dann als die Lösung für alles gehuldigt haben, hatte ich das nur belächelt. Ich habe nicht verstanden, warum plötzlich alle durchgedreht sind. Ausgereifte KI-Systeme gibt es schon einige Jahre. Spracherkennung funktioniert einfach ohne anlernen, Bilderkennung und OCR erkennt meine krakelige Handschrift auf meinem BOOX eBook Reader problemlos, das Auto erkennt Verkehrsschilder während dem Fahren und Bots gibt es schon seit es Computerspiele gibt.

Doch dann kam ChatGPT, ein Text-Generator mit Weboberfläche, und auf einmal war die Technik universell für alle verfügbar. Jeder kann irgendetwas in ein Chatfenster eingeben und irgendetwas wird ausgegeben. Im Zeitalter von gefühlter Wahrheit ist die Antwort flexibel. Vieles klingt nach der richtigen Antwort, die Verifikation dauert sowieso zu lange. Also wird die Antwort akzeptiert.

So wurde das Web in kurzer Zeit mit AI-Slop überflutet. Die generierten Bilder sehen alle ähnlich aus, an den Texten erkennt man sofort, dass sie generiert sind. Selbst meine Oma (die ist 90) erkennt AI-generierte Texte (ich habe das Experiment gemacht!). Überall sieht man diesen Einheitsbrei, und er ekelt mich an.

Niemand blogt mehr, private Websites sind quasi nicht mehr existent. Warum sich auch die Mühe machen, das Netz ist mittlerweile voll von generiertem Kram, der alles überdeckt wie eine dicke Schicht übertriebene Schminke.

Nebenbei geht auch noch die Open Source Szene unter. Dir ist die lästige GPL-Lizenz im Weg? Kein Problem, Reinraumimplementierung gibt es jetzt als Online-Service. Issue-Tracker und Pull Requests bekannter OSS werden abgeschaltet, weil zu viel Müll eingekippt wird, den keiner mehr reviewen kann.

Neulich sagte Sam Altman folgendes:

“We see a future where intelligence is a utility, like electricity or water, and people buy it from us on a meter.”

Wissen as a Service, und Sam ist der einzige (neben ein paar weiteren Tech-Giganten), der den Service anbieten kann, weil sich sonst keiner mehr RAM und SSDs leisten kann. Tolles Konzept, absolute Monopolstellung und dreiste Machtausnutzung. Aber das sind wir mittlerweile von Elon Musk mit Grok/X und vielen anderen Playern gewohnt.

(RAM-Preise für 2x16GB DDR5-4800 zwischen April 2025 und September 2026. Einfach mal das 5-Fache des Preises. Und da wird es jetzt bleiben)

Das hat für mich ähnliche Vibes wie Bitcoin und NFTs. Die AI-Blase wächst und wächst, alle wollen dabei sein. Das zieht Abzocker und make money fast-Konzepte an wie ein Neodym-Magnet. Das Problem an der Sache: AI wird nicht mehr verschwinden. Verstecken oder ignorieren bringt nichts, auch wenn mich vieles davon wirklich richtig anekelt. Ich hab lange versucht es zu ignorieren, doch Ende letzten Jahres ging das nicht mehr. Der lass mal probieren-Moment war am 24.12.2025, als ich durch meine Timeline scrollte und diesen Post von Michael Stapelberg las:

[...] Out of curiosity, I pointed Claude Code at the problem. I provided it the backtrace of the crash and a clone of the screen repository. This was sufficient for Claude to diagnose the issue by itself, provide steps to reproduce (which do indeed trigger the bug) and locate the corresponding upstream bug report. (Before you ask: the upstream bug report was filed after Claude’s model cut-off date.) The quality of this tool is transformative, especially in an Open Source environment!

Das löste zwei Dinge in mir aus: Wenn Michael Stapelberg nun mit AI Bugs in Open Source Software findet, dann muss das richtig gut sein und kein Vergleich mehr zu generiere mir mal ein Code-Snippet in einem Browser-Tab. Und zweitens: Panik! All das, was ich seit ich 12 bin mache, was ich studiert habe, was ich seit vielen vielen Jahren meinen Beruf und meine Karriere nenne, was ich mit Passion und Hingabe mache, hat nun wirklich Potential, überflüssig zu werden. Die Angst vor der Bedeutungslosigkeit war (ist?) da. Dazu kam, dass ich im Januar einen Monat Elternzeit hatte. Ich wusste nicht, was mich am 16.2. auf der Arbeit erwartet.

Also habe ich mir in den Wochen, in denen ich nicht gearbeitet habe, alles Mögliche ausprobiert. Einen Monat Claude Code Pro (Anthrophic), einen Monat MiniMax Coding Plan, einen Account bei Mistral.AI und GitHub Copilot als Proxy für GPT-Modelle. Glücklicherweise hatte ich mir auch erst letztes Jahr eine etwas bessere Grafikkarte gekauft (die jetzt auch einen 4-Stelligen Betrag kostet), mit der ich auch mit lokalen Modellen experimentieren konnte.

Ich probierte einiges aus: Green-Field Projekte, umfangreiche Refactorings in großen Projekten, Nischen-Programmiersprachen, Bug-Fixing in Open Source Projekten, Hilfe bei Error Logs, Architekturentscheidungen treffen, Research von Bibliotheken, Server-Konfiguration optimieren, usw.

Und was soll ich sagen? Ich habe mein Schwarz/Weiß-Denken zum Thema AI etwas ablegen müssen. Agentic Coding verändert einiges. Wenn ein LLM sich über MCPs und tool-calls situativ und bei Bedarf lokalen Kontext mit in den Prompt ziehen kann, dann ist die Antwort auf einem ganz anderen Level. Verwendet man dazu noch Tools wie Hermes, die eine lokale Fakten-Datenbank pflegen, fängt man nicht jedes mal von neuem an zu erklären. Gibt man jetzt dem AI Agent die Berechtigung, nicht nur Tools Zur Informationsgewinnung zu nutzen, sondern auch um aktiv Dinge zu tun, wird es zu einem richtig mächtigen Werkzeug. Systeme wie OpenClaw sind gruselig, zeigen aber wo die Reise hingeht.

Durch den ganzen Hype und die Panik vor Veränderung ist/war nicht nur ich skeptisch. Neue Technologien habe ich in den letzten ~30 Jahren am laufenden Band mitgemacht und war meist vorn mit dabei. Das Internet oder das Smartphone waren transformative Technologien, die unser aller Leben verändert hat. Der AI-Hype passte anfangs eher in die Sparte Crypto-Bros und NFT-Spinner, nicht zuletzt getrieben vom schnellen Geld. Keiner verstand es so richtig, doch alle wollten ein Teil davon sein, um nichts zu verpassen. Idealer Nährboden für Abzocke. Doch KI veränderte innerhalb weniger Jahre unsere Arbeitswelt, unsere Art zu denken und unsere Art mit Problemen umzugehen.

Ähnlich wie Michael Stapelberg hatte auch ich ein paar Aha!-Momente. Zwei davon hier als Beispiel:

Beispiel: Meine ROCCAT-Maus

Ich bin seit vielen Jahren Fan der Firma ROCCAT, welche Eingabegeräte (hauptsächlich Tastaturen und Mäuse) herstellt. Hergestellt hatte, um genau zu sein: Die Firma war 2019 von der Firma Turtle Beach aufgekauft worden. Die Produkte wurden größtenteils nicht mehr weitergeführt und so besitze ich nun Hardware, für die es keine Updates und Support mehr gibt. Seit über 12 Jahren bin ich Paket-Maintainer aller ROCCAT Tools und Treiber bei ArchLinux, allerdings hat der Entwickler der Software ebenfalls die Lust daran verloren. Meine letzte Maus wurde gar nicht mehr von den Paketen die ich Pflege unterstützt und so sind auch die Pakete faktisch abandonware. Es gibt also keinerlei Möglichkeit mehr, diese Hardware unter Linux (und einige Geräte auch unter Windows) zu konfigurieren.

Anfang des Jahres habe ich dann den Versuch unternommen, das Protokoll meiner ROCCAT-Maus durch Reverse Engineering zu dokumentieren. Mit Hilfe einer alten Version der Konfigurationssoftware für Windows und Wireshark habe ich den USB-Traffic mitgeschnitten. Diesen Dump habe ich dann anschließend unter Linux mit Claude Code analysiert. Dabei half ein kleines Python-Script, um das ermittelte Protokoll zu verifizieren und zu vervollständigen. Diese Spezifikation habe ich dann genutzt, um Support für meine Maus in libratbag zu implementieren (einer modernen Alternative zu den roccat-tools). So kann ich jetzt meine Maus weiterhin nutzen.

Beispiel: Rudermaschine

Auf eBay Kleinanzeigen hatte ich mir eine Rudermaschine gekauft. Ein eher älteres Modell mit ganz einfachem Display, aber schon mit Bluetooth. Das Display am Gerät ist leider nicht mehr nutzbar, da die Zahlen kaum mehr lesbar sind. Ich hatte Hoffnung auf die Smartphone-App, mit der man sich die Daten ebenfalls anzeigen lassen kann. Leider ist diese App seit vielen vielen Jahren nicht mehr angefasst worden und so war es nur durch mehrere Umwege überhaupt möglich, die App auf einem aktuellen Android-Gerät zu installieren. Die App selbst ist unbenutzbar, voll Werbung und bietet keinerlei Mehrwert (keine Trainingspläne, Upload-Funktion o.ä.).

So habe ich den Bluetooth-Traffic auf meinem Android-Gerät bei der Benutzung der App für ein paar Minuten mitgeschnitten, um so den Verbindungsmechanismus und die einzige interessante Messgröße (die Schlagzahl) live abzufragen. Diese Erkenntnisse habe ich in eine Protokolldefintion geschrieben und daraus dann eine TUI-Applikation gebaut. Mit einer simplen SPA kann ich zudem die Metriken auf meinem Smartphone über den Browser anzeigen lassen, Training pausieren, Trainingspläne auswählen und meine Sessions auf Strava uploaden.

Fazit

Es bilden sich gerade zwei Lager: das eine Lager verteufelt alles, was irgendwie mit einem LLM in Berührung gekommen ist. Das andere Lager wirft gutgläubig jeden moralischen Kompass über Bord und feiert den Weltuntergang. AI wird bleiben, trotz aller noch so negativen Konsequenzen für die Umwelt und die Gesellschaft an sich. Trotz aller ethisch schwierigen Entscheidungen die getroffen wurden und die jeder für sich selbst fällen muss. Ich denke, wir müssen einen gesunden Weg finden, AI als ein weiteres Tool im eigenen Werkzeugkasten zu sehen, mit dem wir die Probleme der heutigen Zeit lösen können, ohne der Maschine das ganze Leben anzuvertrauen.

AI ist nicht nur Slop, es kann auch super spannend sein. Es gibt eine Menge Möglichkeiten, damit Dinge zum Besseren zu formen. Dennoch werde ich weiterhin alles kritisch hinterfragen. Nicht überall muss nun AI drin sein, nicht für jedes Problem ist AI die Lösung. Meine Texte schreibe ich weiterhin von Hand, doch habe ich nun eine Textbox unten angefügt, in der ich weitere Quellen angebe, die ich beim Erstellen des Artikels verwendet habe. Ich gehöre beiden und keinem Lager an.