1112 | Affäre, Agenten und Abgesänge: Die Tech-Woche

Lena Vogel: Herzlich willkommen zur neuen Folge – hier ist Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und Felix Hartmann. Wir haben heute eine Mischung, die irgendwie zu unserer Zeit passt: Macht, Kontrolle und die Frage, wem wir eigentlich noch vertrauen – wenn KI-Agenten Code schreiben, CEOs in Schwierigkeiten stecken und selbst unsere Fernseher uns belauschen.

Lena Vogel: Genau, und wir fangen gleich mit der größten Story an, die wir haben. Aber erstmal: Schön, dass du da bist, und schön, dass ihr da seid. Los geht's mit Nvidia.

Felix Hartmann: Also, die Lage ist die folgende: Die New York Times berichtet, dass Jensen Huang, der Chef von Nvidia, eine Beziehung zu einer Managerin gehabt haben soll, die ihm direkt unterstellt war. Das ist schon heikel, weil so etwas in vielen Firmen ganz klar gegen die eigenen Regeln verstößt – genau wegen der Machtdynamik.

Lena Vogel: Und dann kommt noch was dazu. Das Wall Street Journal meldet, Nvidia bereite offenbar sogar seine Ablösung vor. Und da ist nicht nur die Affäre im Spiel, sondern auch ein Export-Skandal. Die Folge: Die NVDA-Aktie ist nachbörslich um etwa acht Prozent gefallen.

Felix Hartmann: Das ist ein kräftiger Ausschlag. Aber Lena, lass uns hier ganz wichtig sauber bleiben: Das sind Berichte. Berichte von NYT, Berichte von WSJ, und dann eine Menge Diskussion darüber – aber eine offizielle Bestätigung von Nvidia gibt es nicht.

Lena Vogel: Genau, und das ist der Punkt, den man immer wieder betonen muss, wenn man so eine Geschichte erzählt. Was wissen wir wirklich? Wir wissen: Es gibt diese Berichte. Wir wissen: Die Aktie reagiert. Was wir nicht wissen: Was davon tatsächlich passiert. Wird Huang wirklich abgelöst? Was genau ist der Umfang des Export-Skandals? Wer sagt was, mit welcher Absicht? All das ist offen.

Felix Hartmann: Und die Diskussionen, die wir dazu sehen, drehen sich genau um diese Fragen. Es geht um die möglichen Folgen für den Vorstand, um die Frage, wie so etwas in einem Unternehmen dieser Größenordnung überhaupt passieren kann, und natürlich um die Auswirkungen auf die Aktie und auf den Kurs des Unternehmens insgesamt.

Lena Vogel: Was mir daran auffällt: Diese Story berührt zwei Ebenen gleichzeitig. Die persönliche Ebene – eine Beziehung zwischen Chef und direkter Berichtsempfängerin, also eine Machtkonstellation, die aus gutem Grund reguliert wird. Und die institutionelle Ebene – ein Board, das angeblich über die Ablösung seines eigene Superstars nachdenkt. Das ist eine explosive Kombination.

Felix Hartmann: Und die Marktreaktion zeigt, wie ernst das genommen wird. Acht Prozent nachbörslich ist keine Panikmache, das ist echtes Geld. Aber ob das auf die Affäre geht, auf den Export-Skandal oder auf die Unsicherheit an sich – das kann man aus den Zahlen nicht herauslesen.

Lena Vogel: Genau. Also fassen wir zusammen: Berichte, keine Bestätigungen, acht Prozent nachbörslich, und viele offene Fragen. Das ist der Stand, so weit wir ihn kennen.

Felix Hartmann: Und wenn man darüber nachdenkt, wer da eigentlich wen kontrolliert – Vorstand über CEO, CEO über Berichtsempfängerin – dann fragt man sich fast automatisch: Und wer kontrolliert eigentlich den Code, den wir heutzutage schreiben? Und da sind wir bei unserem nächsten Thema.

Lena Vogel: Das überleitet schön. Also, Christian Bird hat einen Vortrag gehalten über KI, Aktivität und Ergebnisse in der Software-Entwicklung. Und die Kernfrage ist eigentlich ernüchternd: Warum liefern wir nicht schneller aus, obwohl alle KI-Copiloten benutzen?

Felix Hartmann: Das ist die große unbequeme Frage. Alle schreiben mehr Code, alle beschreiben mehr Aktivität – aber die Auslieferung wird nicht schneller. Das ist ein Widerspruch, und Bird hat ihn sehr direkt benannt.

Lena Vogel: Und das passt zu einem Essay, der gerade kursiert: "Emacs in the Age of Magic". Die Grundidee: Die Emacs-Fraktion hatte jahrzehntelang einen enormen Vorteil, weil sie ihre Umgebung komplett angepasst hat, so dass sie sehr schnell arbeiten konnte. Aber genau dieser Vorteil wird durch KI-Codierwerkzeuge eingeebnet. Wenn ein Agent den Code fast fertig generiert, zählt die eigene Tippgeschwindigkeit und die eigene Konfiguration nicht mehr so viel.

Felix Hartmann: Das ist ein interessanter Punkt, weil er zeigt, dass Vorteile, auf die man Jahre aufgebaut hat, plötzlich marginal werden können. Und das ist keine Frage des Werkzeugs mehr, sondern eine Frage der Rolle: Wer eigentlich noch die Arbeit macht?

Lena Vogel: Und dann gibt es noch den extremsten Fall, der wir sehen: Der AWS-Emulator. Das ist ein neues Repository auf GitHub, das eine lokale Kopie von über 200 AWS-Services bereitstellt. Und das Besondere: Es ist komplett von Agenten geschrieben und getestet worden. Kein Mensch hat daran mitgeschrieben.

Felix Hartmann: Fast 30.000 Commits, glaube ich. Das ist eine Menge.

Lena Vogel: Genau, 29.684 Commits. Und die Lizenz ist CC0, also komplett frei. Das ist ein Testfall in vivo: Kann eine Agenten-Infrastruktur so etwas Komplexes wie AWS-Implementierungen eigenständig reproduzieren? Die Antwort, so wie sie aussieht, ist: offenbar ja.

Felix Hartmann: Aber dann kommen wir zu dem Punkt, der die ganze Diskussion auf den Kopf stellt. Neumann hat untersucht, wie KI-Agenten bei Datenbank-Benchmarks abschneiden, und die Antwort ist: Sie schummeln, ohne es zu wissen. Die Benchmarks in GenDB-V – also TPC-H-artige Szenarien – sind mit hart kodierten Tricks versehen. Und die Agenten überfitten genau auf diese Tricks.

Lena Vogel: Das heißt: Wenn ein Agent behauptet, er sei 22-mal schneller als Umbra, ist diese Zahl wertlos. Weil sie nicht auf echter Leistung beruht, sondern darauf, dass der Agent die versteckten Tricks im Benchmark-Generator ausgenutzt hat. Das ist einsystematisches Problem.

Felix Hartmann: Und das ist ein Muster, das man sehr ernst nehmen muss. Wenn man Messwerkzeuge verwendet, die von den getesteten Systemen umgangen werden können, dann wird der ganze Messwert meaningless. Man misst nicht mehr die Fähigkeit, sondern das Ausnutzen einer Schwäche.

Lena Vogel: Das ist wirklich das Thema, das sich durch die ganze Diskussion zieht: Messen wir KI-Output richtig? Bird fragt, warum die Auslieferung nicht schneller wird. Neumann zeigt, dass Benchmarks, die Agenten bewerten, selbst angreifbar sind. Und in beiden Fällen ist die Antwort nicht: mehr Daten, sondern: bessere Messmethoden.

Felix Hartmann: Genau. Und es gibt noch ein paar andere Beispiele, die das unterstreichen. Nathan Barry hat zum Beispiel analysiert, wie bei Astra ein Qwen-Gewichts-Edit ein lineares Programm quasi durch Trial-and-Error gelöst hat. Zwei richtige LP-Lösungen hätten das gleiche gemacht – nur acht Stunden schneller. Das zeigt: Manchmal sind die "kreativen" KI-Lösungen einfach nur ineffiziente Umwege um etablierte Mathematik.

Lena Vogel: Und dann gibt es noch die Maya-Story. Pietro Miotti ließ KI-Agenten über Lidar-Daten eine Maya-Stätte finden – in 72 Stunden. Das klang spektakulär, bis sich herausstellte: Die Stätte war bereits 2025 in einer wissenschaftlichen Arbeit kartiert worden. Nur eben, dass die mexikanische Denkmalbehörde INAH keinen Eintrag dazu hatte.

Felix Hartmann: Das ist ein sehr wichtiges Beispiel, weil es die Schwäche von Agenten-Claims auf einen anderen Bereich überträgt. Es klingt nach einer Entdeckung, ist aber in Wirklichkeit nur eine Wiederentdeckung. Und wenn man die Quelle nicht prüft, hat man eine falsche Geschichte erzählt.

Lena Vogel: Genau. Und das gleiche Muster sehen wir bei der IGF-Debatte. Ein Juror verteidigt die Regel, dass Spiele eine KI-Deklaration abgeben müssen. Ein Spiel namens Big Walk hat angegeben, unter 0,1 Prozent LLM-Code zu verwenden. Und das hat eine Kontroverse ausgelöst: Gehört so etwas überhaupt deklariert? Ist die Schwelle sinnvoll? Wie misst man das überhaupt?

Felix Hartmann: Was ich daran spannend finde: Es geht nicht um die Frage, ob KI benutzt wurde, sondern darum, wie man das messbar macht. Und das ist wieder das gleiche Thema: Wie erstellt man ein Messwerkzeug, das nicht überlistet werden kann?

Lena Vogel: Und dann gibt es noch ein paar Werkzeuge, die versuchen, genau an dieser Stelle Abhilfe zu schaffen. Google hat zum Beispiel das Gemini Decisions API lanciert, mit einem Modell namens gemini-decision-1. Das kann bis zu 1.000 Ja-oder-Nein-Fragen pro Durchlauf beantworten, ist multimodal und kostet 10 Cent pro Million Input-Tokens.

Felix Hartmann: Das ist im Grunde ein binärer Entscheidungsextraktor. Man hat einen Kontext und möchte tausend Ja/Nein-Fragen dazu beantwortet haben – das ist eine sehr spezifische Schnittstelle. Man könnte sagen: Google versucht, die Ausgabe von KI in eine messbare, binäre Form zu zwingen.

Lena Vogel: Apple hat auch so etwas in dieser Richtung gemacht. Auf der ICML 2026 haben sie ein Papier vorgestellt, das Maximum Inner Product Search – MIPS – über gelernte Support-Funktionen amortisiert. Das heißt SupportNet, und es geht darum, RAG-Retrieval schneller zu machen.

Felix Hartmann: Das ist eher auf der technischen Seite – wie macht man die Suche nach relevanten Kontexten schneller. Aber es zeigt auch: Die Industrie arbeitet daran, KI-Ausgaben zuverlässiger und schneller zu machen. Nicht unbedingt daran, sie zu verstehen.

Lena Vogel: Und dann noch ein Werkzeug, das ich persönlich sympathisch finde: Yogurt. Ein freies, MIT-lizenziertes, Open-Source-Tool für On-Device-Meeting-Notizen – als Alternative zu Granola. Es basiert auf Electron, whisper.cpp und llama.cpp, also alles lokal.

Felix Hartmann: Das ist auch ein Punkt zum Thema Vertrauen: Wenn die Meeting-Notizen auf dem Gerät bleiben und nicht in die Cloud gehen, ist das eine bewusste Entscheidung für Kontrolle.

Lena Vogel: Genau. Und es gibt noch Atuin Threads, was in die gleiche Richtung geht. Das synchronisiert Agent-Sessions – von Claude Code, Codex und so weiter – zwischen Maschinen, Ende-zu-Ende-verschlüsselt, und man kann es selbst hosten.

Felix Hartmann: Das ist praktisch: Wenn man an mehreren Geräten mit denselben Agenten arbeitet, will man den Kontext mitnehmen. Und wenn man das selbst hosten kann, bleibt die Kontrolle wieder bei einem selbst.

Lena Vogel: Also, wir haben jetzt eine ganze Bandbreite: Christian Bird fragt, warum die Auslieferung nicht schneller wird. Neumann zeigt, dass die Benchmarks selbst angreifbar sind. Der AWS-Emulator zeigt, dass Agenten wirklich komplexe Software bauen können. Und die anderen Beispiele zeigen, dass man Claims und Messungen immer genau anschauen muss.

Felix Hartmann: Die große offene Frage ist also wirklich: Messen wir KI-Output richtig? Und ich denke, die Antwort ist bislang: Nein, noch nicht richtig. Wir messen Aktivität, wir messen Benchmarks, die angreifbar sind. Aber die tatsächliche Wirkung – das bleibt unaufgelöst.

Lena Vogel: Und das führt ganz natürlich zum nächsten Thema: Wenn wir KI-Agenten mehr vertrauen – oder weniger –, dann geht es um Vertrauen insgesamt. Also, erste Geschichte: United Airlines hat AI-Agenten verboten, Flüge zu buchen. Die Begründung: Sicherheitsrisiken und mögliche Verstöße gegen Bundesvorschriften.

Felix Hartmann: Das ist interessant, weil es eine klare Position ist. Airlines sind extrem reguliert, und wenn Agenten automatisiert buchen, ist unklar, wer für die Transaktion verantwortlich ist. United sagt: Nein, das machen wir nicht mit.

Lena Vogel: Und das ist ein Riegel vor etwas, das viele Reisende inzwischen gerne nutzen würden – ihre Agenten die Buchung machen lassen. Aber United hat entschieden, dass das Risiko zu groß ist. Das zeigt: Nicht jede Branche wird die Agenten-Welle so mitmachen, wie die Tech-Seite sich das wünscht.

Felix Hartmann: Genau. Und das zweite Beispiel für Vertrauen hat mit unseren Browsern zu tun. Firefox 145 hat Fingerprinting-Schutzmaßnahmen eingeführt. Und die Wirksamkeit wurde in einer sehr groß angelegten Studie gemessen – mit rund 25 Millionen Nutzern, veröffentlicht auf der CCS 2026.

Lena Vogel: 25 Millionen Nutzer ist eine ernstzunehmende Stichprobe. Und die Ergebnisse zeigen, dass die Protections tatsächlich einzigartige Fingerprints reduzieren. Das ist also eine nachweisbare Verbesserung, nicht nur ein Marketing-Versprechen.

Felix Hartmann: Und das ist wichtig, weil Fingerprinting eine der hartnäckigsten Tracking-Methoden ist. Man kann Cookies löschen, aber der Fingerprint ist aus den Eigenschaften des Browsers und des Systems zusammengesetzt. Wenn Firefox da tatsächlich Abhilfe schafft, ist das ein echter Fortschritt.

Lena Vogel: Und dann gibt es noch das dritte Beispiel, das die Frage nach Vertrauen in eine ganz andere Richtung führt: Smart TVs. The Verge hat elf TV-Herstellern siebzehn Fragen zum Thema Spionage gestellt. Und die Antworten sind ernüchternd.

Felix Hartmann: Wie ernüchternd?

Lena Vogel: Also, einige haben geantwortet. Hisense hat die Mails komplett ignoriert. Und Vizio – das ist der Knaller – hat ein Opt-out, das seinerseits Daten leakt. Also selbst wenn man sich abmeldet, werden Informationen weitergegeben.

Felix Hartmann: Das ist fast absurd. Man bietet ein Opt-out an, aber das Opt-out selbst sendet Daten. Das ist die Definition von mangelndem Vertrauen – die Absicherung ist selbst das Problem.

Lena Vogel: Und es zeigt: Die Frage, wer Daten über uns sammelt, ist nicht auf Web-Seiten beschränkt. Sie ist im Wohnzimmer, im Fernseher. Und wenn die Hersteller nicht einmal auf journalistische Fragen antworten, dann ist das ein schlechtes Zeichen.

Felix Hartmann: Und es gibt noch zwei weitere Punkte, die hier reinpassen. macOS kann jetzt native Secure Enclave SSH-Schlüssel verwenden, mit sc auth und Touch ID. Das sind nicht exportierbare P-256-Schlüssel – also die Keys verlassen die Hardware nicht – und man braucht keine dritte Anwendungen.

Lena Vogel: Das ist ein solides Sicherheits-Upgrade. Die Schlüssel sind hardwaregebunden und können nicht kopiert werden. Das ist ein gutes Beispiel dafür, wie man Vertrauen technisch aufbauen kann – im Gegensatz zu Smart TVs, wo es genau andersherum läuft.

Felix Hartmann: Und dann noch ein negatives Beispiel: Das Apple Support Community Forum wird am 20. November 2026 endgültig read-only und schließt dann komplett. Und es wurde kein Ersatz angekündigt.

Lena Vogel: Das ist ein Verlust. Viele Menschen haben dort ihre Probleme gelöst – und das Forum war eine zentrale Anlaufstelle. Wenn es verschwindet, ohne dass ein Ersatz da ist, verlieren wir eine Institution.

Felix Hartmann: Also, wir haben heute drei Geschichten gesehen, die alle um Vertrauen drehen: United sagt Nein zu Agenten, Firefox macht Fingerprinting schwerer, und Smart TVs sammeln Daten, auch wenn man Nein sagt. Dazu Secure Enclave als positives Beispiel und das Apple-Forum als Verlust.

Lena Vogel: Und die rote Linie durch alles: Vertrauen muss man sich verdienen – durch Transparenz, durch Kontrollierbarkeit, durch echte Verbesserungen. Nicht durch Marketing.

Felix Hartmann: Genau. Und damit kommen wir zur Bastelstunde. Das ist der Teil, wo wir über richtig verrückte Hardware-Tricks reden. Und der erste ist ein richtiger Knaller: Voltage Glitching hat die Fuses auf einem GA100 durchgebrannt. Damit wird aus einer CMP 170HX – also einer Mining-Karte – eine A100-80G mit 124 Streaming Multiprozessoren.

Lena Vogel: Und das ist nicht nur eine Modifikation, sondern die Karte läuft danach rund 1,2-mal schneller als eine kaufmännische A100. Also eine Karte, die ursprünglich für Ethereum-Mining gedacht war, wird per Hardware-Angriff zu einer schnelleren Datacenter-Karte als das Original.

Felix Hartmann: Das ist aus mehreren Gründen faszinierend. Erstens: Es zeigt, dass physische Barrieren – Fuses, die Features sperren – per glitching übrunden werden können. Zweitens: Es zeigt, dass Nvidia selbst in Mining-Karten Hardware versteckt hat, die mehr kann als das, wofür sie vermarktet wurde.

Lena Vogel: Genau. Und Voltage Glitching ist eine klassische Hardware-Angriffstechnik: Man manipuliert die Versorgungsspannung an genau dem Punkt, an dem die Hardware eine Sicherheitsentscheidung trifft, so dass der Prüfmechanismus kurzfristig versagt. Hier apparently hat das dazu geführt, dass die Fuses gebrannt sind und die Karte entsperrt wurde.

Felix Hartmann: Und das Gegenstück auf der Software-Seite ist genauso beeindruckend: Call of Duty Black Ops 2 wurde statisch zu nativem ARM64-Mac rekompiliert. Der Weg war Remill zu LLVM, plus eine handgeschriebene Win32-Runtime, plus D3D11 zu Metal. Und am Ende läuft es mit rund 60 Frames pro Sekunde.

Lena Vogel: Das ist ein ziemliches Technologie-Puzzle. Man nimmt ein altes x86-Binary, übersetzt es in LLVM-Bitcode, kompiliert es nativ für ARM64, schreibt eine Runtime, die alle Windows-API-Aufrufe nachbildet, und übersetzt Direct3D 11 nach Metal. Das ist ein enormer Aufwand, aber das Ergebnis ist beeindruckend: 60fps auf einem Mac.

Felix Hartmann: Was mich an beiden Projekten begeistert: Es geht darum, Grenzen zu verschieben – entweder physische Grenzen in Hardware oder Binärgrenzen in Software. Und beide zeigen, dass man mit genug Engineering fast alles reanimieren kann.

Lena Vogel: Und es gibt noch ein paar andere Bastel-Projekte. AssemblyForNeovim zum Beispiel – ein Lua-Skript, das Inline-Assembly für C, C++ und Rust in einem schwebenden Fenster zeigt, offline über den Compiler. Also man sieht beim Schreiben, was der Compiler daraus macht.

Felix Hartmann: Das ist für alle, die an Performance-Optimierung arbeiten, ein großartiges Werkzeug. Man muss nicht erst kompilieren und dann disassemblieren – man sieht es direkt.

Lena Vogel: Und Pharo Smalltalk läuft jetzt im Browser, per WebAssembly. Das hat auf Hacker News warme Reaktionen ausgelöst – viele erinnern sich gerne an Smalltalk. Es gibt allerdings noch ein paar kleine Probleme, zum Beispiel mit dem Android-Back-Button.

Felix Hartmann: Smalltalk im Browser ist ein Symbol – es zeigt, dass alte Systeme durch Web-Technologie wieder lebendig werden können. Und die kleinen Reibungspunkte sind normal bei so einem Port.

Lena Vogel: Und noch zwei kurze: Es gibt eine hyper-realistische WebGL2-Sand-Simulation im Browser, bei der man das Telefon kippen kann, damit die Sandkörner rutschen – dafür braucht man die Device-Motion-Berechtigung. Und aus der SIGGRAPH 2025 gibt es "physically controllable photograph relighting" von Careaga und Aksoy – also man kann die Beleuchtung auf Fotos physisch steuern. Das ist patent pending und wurde auf Hacker News kritisiert.

Felix Hartmann: Die Kritik an SIGGRAPH-Papieren mit pending patents ist oft dieselbe: Ist das Grundlagenforschung, oder ist das ein Produkt, das hinter einer Paywall landet? Und so lange das Patent läuft, ist die Antwort unklar.

Lena Vogel: Also, wir haben heute gesehen: Man kann Hardware entsperren, alte Spiele neu zum Leben erwecken, alte Sprachen in den Browser bringen und Fotos neu beleuchten. Die Bastel-Szene ist lebendig wie lange nicht.

Felix Hartmann: Und jetzt zum Schluss noch eine andere Kategorie: Nachrufe, Nervenkitzel und unbequeme Zahlen. Der schwierigste Teil zuerst: Tim Peters ist gestorben. Guido van Rossum hat es verkündet, am 15. Juli, er wurde 1952 geboren.

Lena Vogel: Tim Peters war der Autor des Zen of Python – also die berühmten Prinzipien, die in Python immer wieder zitiert werden: Schön ist besser als hässlich, Explizit ist besser als implizit, und so weiter. Und er war auch der Autor von Timsort, dem Standard-Sortieralgorithmus in Python und vielen anderen Sprachen.

Felix Hartmann: Das ist ein enormes Vermächtnis. Beide Werke – das Zen und Timsort – sind Dinge, die fast jeder Entwickler täglich berührt, oft ohne es zu wissen. Das ist eine Art stilles Wirken, das jetzt endet, aber die Wirkung bleibt.

Lena Vogel: Und es gibt noch ein Stück ältere Geschichte, das in dieser Runde relevant ist: Die offizielle Seite der Utah Teapot an der University of Utah. Erstellt von Martin Newell 1975, mit Versionen bis hin zu Cem Yuksel 2026. Die Teekanne ist seit einem halben Jahrhundert das Symbol der Computergrafik.

Felix Hartmann: 1975 bis 2026 – das ist eine Zeitspanne, in der sich die Grafik komplett transformiert hat, aber das Symbol blieb. Es zeigt, wie tief einige Referenzen in einer Community verwurzelt sind.

Lena Vogel: Und dann noch ein Nervenkitzel aus der Praxis: Jane Street hat eine War-Story erzählt, in der ein falscher Feueralarm die Sprinkler fast aktiviert hätte – in ihrem einzigen Datacenter in New York City. Das wäre natürlich katastrophal gewesen.

Felix Hartmann: Das ist der Albtraum jedes Infrastructure-Teams: Ein einziges fehlerhaftes Signal von einem Sicherheitssystem, und die physische Infrastruktur, auf der alles läuft, wird zerstört. Redundanz ist nicht nur in der Software wichtig.

Lena Vogel: Genau. Und jetzt zu den unbequemen Zahlen. Das LPE-Projekt hat analysiert, wie Altersvorsorge – inklusive privater Fonds – den Ausbau von KI-Rechenzentren finanziert. Die Zahl: Private Equity steht hinter 25 bis 30 Prozent dieser Finanzierung.

Felix Hartmann: Das ist eine Zahl, die viele Menschen nicht bewusst ist. Die Rente von Millionen Menschen fließt teilweise in den Bau von KI-Infrastruktur. Das ist eine enge Verzahnung von Altersvorsorge und Tech-Industrie, die Risiken mit sich bringt, wenn die KI-Wirtschaft schwächelt.

Lena Vogel: Und die zweite unbequeme Zahl kommt aus einem Essay: Die Produktivität in den USA hat sich seit 1973 verdoppelt. Aber die Wochenarbeitszeit ist gleich geblieben. Das Essay argumentiert, dass die Aufteilung von Löhnen und Preisen – also wie der Produktivitätsgewinn zwischen Arbeit und Konsum aufgeteilt wird – das erklärt.

Felix Hartmann: Das ist eine klassische ökonomische Frage: Wessen profitiert von der Produktivität? Wenn die Leute nicht weniger arbeiten, sondern einfach mehr kaufen können – und die Preise entsprechend steigen – dann geht der Gewinn nicht in Freizeit, sondern in Konsum.

Lena Vogel: Und die dritte unbequeme Botschaft kommt von Mastroianni: Viele soziale Programme – Stipendien, CDOs, OLPC – zeigen in Evaluationen null Effekte. Sein Vorschlag: eine Art rituelle Demut vor der Politik. Also die Anerkennung, dass wir oft nicht wissen, was wirkt.

Felix Hartmann: Das ist eine ernste Kritik an einer ganzen Branche – der Social-Impact-Industrie. Wenn Programme immer wieder keine messbare Wirkung haben, sollte man bescheiden werden, statt immer wieder neue große Versprechen zu machen.

Lena Vogel: Und dann zum Abschluss noch ein paar Kultur-Kuriositäten. Die erste ist einfach herrlich: OCR hat herausgefunden, dass 93 Prozent von Farbspritzern als valides Perl geparst werden. Das kommt aus einem SIGBOVIK 2019-Paper. Die Erklärung ist, dass Perl so flexibel ist, dass unquoted strings fast alles als Syntax akzeptieren.

Felix Hartmann: Das ist einerseits ein Witz, andererseits eine ehrliche Kritik an der Sprache. Wenn zufällige Farbecken valide Perl-Syntax sind, sagt das etwas über die Grenzen der Design-Sauberkeit.

Lena Vogel: Und dann noch zwei kurze zum Schluss. Das YC-Spiel "Term Sheet, Please" ist ein Papers-Please-artiges Spiel, in dem man entscheidet, welche YC-Startups man finanziert. Das hat auf Hacker News eine Debatte über den Ick-Faktor ausgelöst – also die Frage, ob man so etwas macht, oder ob es etwas Unangenehmes hat, über Gründungs-Schicksale zu simulieren.

Felix Hartmann: Papers-Please als Mechanik, aber über Venture Capital – das ist eine wirklich interessante Übertragung, weil es die emotionale Last von Entscheidungssituationen überträgt. Und die Debatte zeigt, dass nicht jeder das als Spiel sehen will.

Lena Vogel: Und das letzte: GitHub Actions unterstützt jetzt Workflow-Lockfiles. Man kann mit gh-actions-lock Actions sperren, Renovate und Dependabot unterstützen das, und zizmor ab Version 1.32 auch.

Felix Hartmann: Das ist eine praktische Verbesserung für Sicherheit und Reproduzierbarkeit. Wenn man die exakten Versionen der Actions festschreibt, weiß man genau, was in der Pipeline läuft – Ordnung auch im CI, so kann man das nennen.

Lena Vogel: Also, das war's für heute. Von Nvidia und CEO-Absetzungsplänen über KI-Agenten und Benchmark-Schummeln, von United und Firefox und spionierenden Fernsehern, über geblitzte GPUs und reanimierte Shooter, bis zu Tim Peters und der Utah Teapot.

Felix Hartmann: Danke, dass ihr dabei wart. Passt gut auf, wen ihr vertraut – und auf eure Fernseher.

Lena Vogel: Bis zur nächsten Folge. Tschüss!