2021 war Codex eine API, die Python-Zeilen vervollständigte. Fünf Jahre später sitzt eine Desktop-App auf dem Rechner, die parallel Agenten auf Code loslässt, einen eigenen Browser mitbringt und sich an Gespräche von letzter Woche erinnert. OpenAI Codex hat sich vom Entwicklerwerkzeug zur Schaltzentrale gewandelt. Ob die auch hält, was sie verspricht, ist eine andere Frage.
Die reichsten Römer waren keine Kaiser, keine Feldherren und keine Patrizier aus uralten Familien. Die drei größten Privatvermögen der Antike gehörten einem Immobilienhai, einem ehemaligen Sklaven und einem Philosophen, der in seinen Schriften gegen den Luxus anschrieb.
Wer sich Elon Musk mit 839 Milliarden Dollar als unerreichbar vorstellt, sollte einen Blick zurück werfen. Im römischen Maßstab wäre Musk womöglich nicht einmal der Reichste seiner Zeit gewesen.
Zehn Minuten in der S-Bahn, fünf Minuten vor dem Meeting, eine Viertelstunde vor dem Einschlafen. Bisher war das ungenutztes Potenzial oder bestenfalls ein Podcast im Hintergrund. Microlearning mit KI macht daraus etwas, das im Kopf bleibt.
Wer heute 18 ist, hat sein halbes Leben am Smartphone verbracht. Tastatur? Ein Relikt aus dem Büro der Eltern. Dabei trennt die Schreibgeschwindigkeit auf zehn Fingern irgendwann die ernst zu nehmenden Texte von den halbfertigen Messages. Spätestens im Studium, im ersten Job, in jeder längeren E-Mail.
Tippen lernen mit KI ist nichts grundsätzlich Neues. Wer in den 80ern Englisch hatte, erinnert sich womöglich ans Sprachlabor. Eine Stunde pro Woche in einer kleinen Kabine, Kopfhörer auf, eigenes Tempo, individuelles Feedback. Genau so eine Umgebung bräuchte es zum Tippen lernen auch, und genau so eine Umgebung liefert heute jede halbwegs ambitionierte Tipp-Software. Ein Tipplabor am eigenen Laptop.
Jahrzehntelang hieß Tippen lernen: sture Lektionen, dieselben Sätze für alle, Fehlerstatistik am Ende. Adaptive Trainer drehen das um. Sie schauen dir während des Tippens über die Schulter und bauen die Übung neu. In jeder einzelnen Sitzung.
Reachy Mini ist 28 Zentimeter klein, sieht ein bisschen aus wie ein Wackelkopf mit Kamera und kostet 299 Dollar. Greifen kann er nichts. Laufen auch nicht. Er dreht den Kopf in alle Richtungen, winkt mit zwei Antennen und wartet auf eine Stimme, an die er sich wenden kann. Ich hätte auch gern einen, leider man muss ihn selbst zusammenbauen.
Wer ihn aufbauen will, hat zwei bis drei Stunden Bastelarbeit vor sich. Wer ihn dann ein paar Tage hat, schreibt eigene Apps. Inzwischen sind aus rund 10.000 ausgelieferten Einheiten über 200 Community-Apps geworden, gebaut von etwa 150 Menschen, die vorher nie eine Zeile Robotik-Code angefasst hatten. Die Frage ist also weniger, was Reachy Mini kann. Sondern was die Leute aus ihm machen, sobald er auf dem Schreibtisch steht.
Die Illusion des Wissens ist womöglich das größte Problem beim Lernen mit KI. Du liest eine Antwort von ChatGPT, sie klingt schlüssig, du nickst, du scrollst weiter. Fühlt sich an wie Verstehen. Ist es aber nicht. Es ist das Gefühl, etwas verstanden zu haben, ohne den Gedanken selbst gedacht zu haben. Und genau diese Verwechslung wird gerade zum Massenphänomen.