KI selber hosten – aber wieso und wo ?

Im Kontext von keinzriff.de eigentlich eine Selbstverständlichkeit, oder? Datensouveränität, Unabhängigkeit von US-Giganten, Selbstbestimmung über die eigenen Daten. Aber wie so oft im Leben: Erst als „dringend“ eingestuft, wenn das rote Warnlicht auf dem Bildschirm aufploppt: 

Die ersten Beiträge von keinzugriff.de wurden vollständig mit einem LLM überarbeitet. Diese Modelle laufen in irgendeinem Rechenzentrum in den USA und arbeiten mit allem, was sie im Internet finden können. Das führt mitunter zu den bekannten „KI-Halluzinationen“. Falsche Auskünfte, frei erfundene Bücher inklusive ISBN-Nummern oder Fakten, die so schlicht nicht existieren, sind keine Seltenheit.¹.

Das mag hier und da belustigend wirken. Da man RAG-Ergebnisse ohnehin prüft, sollte kaum etwas passieren – solange man gewisse Grundsätze einhält. Dazu gehört zum Beispiel, keine kritischen Daten in das Modell online zu füttern. Sonst bleiben die Inhalte halt „irgendwo“ gespeichert, und man weiß nie genau, wie sie verwertet werden.

Ich bediente mich also zur Quellen-Recherche und zur endgültigen Formatierung des Gesamttextes wie Rechtschreibprüfung, Grammatik und so genannten markdown-Elementen etc der KI Unterstützung. Der Entwurf sowie die Textung / Formulierung im Stil von keinzugriff.de blieben zwar natürlich von mir erstellt, aber:

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Der Schreck-Moment mit Aha-Effekt

Für keinzugriff.de war das erst mal kein Problem, da die Inhalte ja publiziert werden sollten. Und dann kam der Moment, der mich zum Nachdenken brachte.

Das genutzte Online-LLM halluzinierte nicht einfach nur. Es präsentierte mir einen völlig fremden Text. Dieser war urheberrechtlich geschützt, befand sich in der Bearbeitung und war noch gar nicht veröffentlicht. Auszüge davon ließen sich im Netz nicht finden – ein klarer Indikator für not-published-yet-Status.

Nun, dachte ich, was geht mich das an? Einfach wegdrücken? Ich fragte das Modell direkt: „Woher kommt dieser Text? Das ist nicht meiner.“ Die Antwort war eine Entschuldigung und die Behauptung, der Text stamme „aus der Anfrage“.

Na, DAS geht mich sehr wohl etwas an.

Was wäre, wenn dieses Modell mit meinen eigenen Texten in Entwicklung oder Finalversion genauso auskunftsfreudig wäre? Was, wenn es versehentlich meine Strategie, meine Rohentwürfe oder sensible Unternehmensdaten an Dritte weitergibt? Auch wenn Cloud-Sprachmodelle strategische Daten nicht haben sollten: Die Realität sieht anders aus. Haftungsrisiken lauern im Hintergrund.

Aber das ist noch nicht das größte Problem. Es gibt einen Aspekt, der gerade für Blogger und Content-Creator brandaktuell ist – und das ist nicht die Datenschutzpanne, sondern das Suchmaschinen-Problem.

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Das Suchmaschinen-Problem: SEO-Dubletten

Weißt du, was eine SEO-Dublette ist? Nicht? Ich erkläre es kurz: Google merkt sich ganz genau, was schon einmal irgendwo im Netz gesehen und verarbeitet wurde. Taucht irgendwo ein Text auf, der zu mindestens 80 % schon in exakt dieser Form irgendwo bekannt war, dann ist dieser Text ein „Duplicate Content“ – und nur der ältere von beiden wird in der Suchmaschine berücksichtigt².

Und mit älter ist jetzt nicht gemeint, wer zuerst beim Crawling entdeckt wurde. Auch ein rückdatierter Text kann von Google irrtümlich als das Original erkannt werden. So lässt sich aktuell die Suchmaschine übrigens auch sehr gezielt manipulieren, wenn man unliebsame Beiträge in den Suchergebnissen unterdrücken möchte.³.

Klar, man könnte auch einen X-beliebigen Blog wie diesen hier kopieren und irgendwo anders wieder einfügen und die Beiträge um ein halbes Jahr nach vorne datieren. Noch – vermutlich wird Google diese Art der Manipulation aber auch bald abfangen können, das Problem ist jedenfalls bekannt.

Also wird mir im LLM ein Text präsentiert, der noch gar nicht veröffentlicht ist und (wie in dem Fall oben hier) eine gewisse journalistische Tiefe hatte, sich kritisch mit einem unliebsamen Thema befasste. Was denn, wenn ich nun:

• a) dieses Thema als von mir erarbeitet und publiziert verkaufen möchte, oder
• b) wie oben beschrieben, diesen Content unterdrücken möchte?

Einfach auf eine oder besser noch mehrere Webseiten verteilen mit einem Veröffentlichungsdatum von letztem Monat (hat die Suchmaschine bislang übersehen), und schon ist der Original-Beitrag regelrecht tot. Im schlimmsten Fall kann er also auch nicht mehr monetarisiert werden.

Die SEO-Dubletten-Problematik kennt mancher eCommerce-Betreiber nur zu gut: Versucht mal, bei 1.800 Produkten aus einer immer gleichen Nische einen immer abweichenden Produkttext zu erstellen – ohne das Dilemma des auch als SEO-Kannibalismus⁴ benannten Problems.

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Warum Cloud und Virtualisierung hier versagen

An sich nichts Neues, dass die Datenhoheit in Clouds einfach nicht gegeben ist. Bei US-Diensten unterliegen sie zudem dem US Cloud Act und es kommt Datenmining dazu⁵. Das ist der Vorgang, wo Daten zu unterschiedlichsten Zwecken gesammelt und verwertet werden, wie Werbung oder Training von KI-Modellen.

Und einmal mehr springt der Fokus auf das lokale Hosten der LLM: Auch hier gibt es also unterschiedliche Möglichkeiten der lokalen KI für so gut wie alle Zwecke, doch wohin passt so ein Kollege? Auch wenn es andere Links und Workshops so aufziehen, würde ich hier keine virtualisierte Umgebung oder gar Docker nehmen. Ein LLM benötigt eine Menge Ressourcen. Die Virtualisierung benötigt selbst Ressourcen, und das wichtigste Bauteil müsste auch erst einmal sauber durchgeschleift werden an die entsprechende VM: Nämlich deine Grafikkarte, also die GPU.

Somit kam nur die Installation direkt auf einer lokalen, unabhängigen Maschine für meine Zwecke in Frage. Um einen kleinen Vergleich zu ermöglichen in der Welt der Welt von Debain und seinen Forks und Ablegern, habe ich mir hier vier Distributionen angesehen, die nicht das Thema Gaming im Fokus haben. Im Sinne von keinzugriff.de steht grundsätzlich die Einsteiger-Freundlichkeit und der Datenschutz, sowie möglichst stabile Releases. Daher richtet sich dieser Vergleich an eben diesen Punkten aus:

Kriterium	Pop!_OS (Gewinner)	Ubuntu Desktop	Kubuntu	Debian
NVIDIA Treiber	Bereits integriert (ISO)	Manuell (PPA/Tool)	Manuell (PPA/Tool)	Manuell (Non-free/Backports)
CUDA Support	Hervorragend (Docker-ready)	Gut	Gut	Eingeschränkt (Kernel alt)
Btrfs RAID 10	Gut (Aktueller Kernel)	Gut	Gut	Sehr gut (Kernel stabil)
Datenschutz	Gut (Ubuntu-Basis)	Mittel (Snap/Telemetrie)	Mittel (Snap/Telemetrie)	Exzellent
Desktop	GNOME (Custom)	GNOME	KDE Plasma	(meist GNOME/XFCE)
Wartung	Niedrig	Mittel	Mittel	Hoch

Die normalen Arbeitsstationen hier sind alles kUbuntu Maschinen, fast alle Server VMs sind Debain Betrieben (mit einer Ausnahme eines Ubuntu-LXC) – und so kommt nun also die erste Pop!_OS Maschine dazu. Da ich auf dieser Maschine 5x NVMe Laufwerke betreibe, vier davon als RAID 10 mit Brtfs, war der beste Kernel Support dafür sowie die integrierte Nvidia Unterstützung ausschlaggebend.

Die Hardware-Frage – Unabhängigkeit als Preisfrage?

Hier und da tauchen Experimente auf, die einen hellhörig werden lassen könnten. Ein Raspberry Zero kann technisch betrachtet tatsächlich den KI-Bildgenerator „Stable Diffusion“ ausführen oder auch winzige LLMs – aber die Geschwindigkeit ist eher lächerlich und es bleibt ein Experiment. Die Erzeugung eines Bildes dauert dann Stunden. Für das Ausführen eines LLM sind aber sämtliche Raspis völlig ungeeignet; 1–3 Tokens pro Sekunde wären in etwa der Output (ein Mensch liest das Doppelte ohne Probleme).

Ein Token sind in etwa 0,75 Wörter – davon ausgehend, dass ein Wort aus ungefähr 3-4 Buchstaben im Durchschnitt besteht.

So bleibt der Raspi ein Proof of Concept für Bilder – natürlich geht das, ich kann mir auch ein Schnitzel in der Sonne garen lassen – dauert nur eben übelst lange. Für die Ausführung einer Text-LLM ist dieser allerdings keine Option. LLMs brauchen massive Parallel-Berechnungen, welche ein ARM-Prozessor nicht leisten kann. Nicht mal eine normale x86-CPU, auch kein Xeon, könnte das zur Zeit abnehmen.

Ich liebäugelte schon vorher mit der Idee, die KI lokal zu betreiben, hatte aber irgendwie nicht die richtige GPU dafür. Zwar vor Monaten und immer mal wieder bei eBay geguckt, aber der Preis war mir denn auch irgendwie zu hoch für derlei gebrauchte Modelle. Und da sind wir auch schon: Ein Billig-Setup kannst du hier vergessen. Zwar reicht eine i7-9400-CPU völlig aus (oder ein vergleichbares AMD-Modell), allerdings sind 64 GB RAM schon beinahe Pflicht, willst du damit noch andere Dinge machen können. Mit diesem Setup kannst du dich dann an ein kleines Sprachmodell heran wagen – die 64GB RAM sind dann DDR4, eine Auslagerung bei vollem VRAM der GPU kommt daher nicht in Frage aus Tempogründen – oder du bringst viel Zeit mit.

Deine GPU braucht als absolutes Minimum 8 GB und sollte CUDA-Cores besitzen. Da kommst du an gebrauchten NVIDIA-Geräten aktuell nicht vorbei, weil AMD im Bereich der KI-fähigen GPUs noch ein wenig aufholen muss und gebrauchte daher ein Thema für umfangreichere Bastelprojekte zur Zeit sind.

Auch wenn sich AMD hier stark verbessert hat – der Weg des geringsten Widerstandes stellen zur Zeit die NVIDIA-Karten für Privatanwender dar. AMD ist etwas für Enthusiasten zur Zeit, die bereit sind, Probleme zu lösen – aber nicht für einen produktiven, stabilen Betrieb.

Verblendet werden könnte man gerade beim VRAM von gebrauchten Karten mit 32 GB für schmales Geld aus dem Pool der Tesla-Karten von NVIDIA. Die sehen zwar stylisch aus, sind oftmals sogar passiv gekühlt und haben eben volle 32 GB an Bord.

Korrekt, nur sind die zum einen veraltet und haben nicht die nötigen Cores an Bord für aktuelle KIs – die Architektur ist unbrauchbar. Das sind reine Speichergräber, bei der sich 4 GPUs die 32 GB teilen: für jede GPU also acht, und es ist kein shared VRAM, also nicht mitnutzbar von einer GPU, wenn die andere im Idle-Modus ist. Diese Karten sind oftmals aus dem Citrix-Umfeld zur Virtualisierung von Desktops, haben aber nichts mit KIs zu tun. Typische Modelle sind M40, K20 oder auch K80 hierbei.⁶

Lass die KI doch vergleichen!

Wie die angebotenen GPUs nun sinnvoll und aussagekräftig vergleichen? Frag dein bisheriges LLM online! Wenn Menschen wegen KIs ihren Job verlieren, darf auch deine Cloud-KI gerne wissen, dass sie bald nicht mehr alles von dir erfahren wird – aber sie wird es dir nicht nachtragen. Aber für die Online-Recherche ist ein LLM einfach unschlagbar schnell und – gut zugleich.

Als dieses Thema nun bei mir neu aufploppte und die Umstellung auf lokale LLMs dann in den Fokus rückte, fiel mir der recht neue PC nebenan ein, der schon länger ruht. Zwar Anfang 2025 für viel Geld aufgebaut für CAD-Anwendungen hauptsächlich, dennoch eher geparkt seit Monaten. Und da war/ist eine NVIDIA GTX 3060 Ti drin mit 8 GB – genau das richtige zum Einstieg. Die CPU in dem Gerät ist eine Intel i9 14900KF – mit DDR5 Anbindung. Sind die 8GB der GPU voll, kann das System die Auslagerung in den RAM sehr schnell vornehmen (Offloading) – und die Ausführung von mittleren Sprachmodellen bleibt dabei flüssig.

Hitzewallungen ? – KI Server als Heizung

In einem Setup mit Offloading bei 8 GB VRAM und DDR5-RAM als Alternative muss bei mittleren Sprachmodellen unbedingt bedacht werden: Die CPU wird wirklich heiß. Vom Übertakten solltest du also unbedingt absehen, auch wenn es noch so verlockend ist. Nutzt du die Sprachmodelle intensiv, entsteht mehr Abwärme als bei der Spitzenlast im Gaming-Umfeld, da die hohe CPU-Last hier zur Dauerlast wird.

Bekommst du die Abwärme nicht aus dem Gehäuse, wird die CPU automatisch runter getaktet – und der Betrieb eines Sprachmodells wird zu langsam. Das System schont sich dann selbst, und deine Token-Rate fällt in den Keller. Ein 8 GB-Modell, das eigentlich flüssig laufen sollte, wird dann übelst langsam.

Eine Wasserkühlung ist in diesem Szenario essentiell. Das gilt erst recht, wenn du die Kiste in ein 19″-Gehäuse verfrachten und im Server-Rack betreiben willst:

• Nur 4HE-Gehäuse kommen hier überhaupt in Frage.
• Das Gehäuse muss explizit die Aufnahme einer Wasserkühlung ermöglichen.
• Die Kühler werden typischerweise hinter die Frontblende montiert – die Hitze wird also nach vorne abgeleitet. Hinten ist kein Platz für derart große Kühler oder Wärmetauscher.

Verlustmeldung: Durch diese Anordnung geht dir zwar der Platz für den Einbau von 3,5″ / 2,5″-Datenträgern verloren – welche bei einem KI-Server allerdings kaum eine Rolle spielen. Nutze stattdessen ein Board, welches 2–3 M.2-Laufwerke aufnehmen kann, am besten mit NVMe-Protokoll. Das ist schneller, kühler und braucht keinen Platz im Lüftungsquerschnitt.

Wichtig für die Rack-Planung: Wenn dein KI-Server vorne zur Heizung mutiert, darf dein Proxmox-Server oder andere Geräte nicht direkt drüber oder drunter stehen, um diese aufgeheizte Luft nicht sofort wieder anzusaugen.

Und bedenke: Auch die Abluft von GPU, M.2-Laufwerken, Chipsatz und RAM muss irgendwo hin. Das Gehäuse muss daher insgesamt gut durchlüftet sein. Bitte keine schicken Serverschränke mit Glastüren verwenden – offene Racks eignen sich bei dieser Menge an Abwärme einfach besser.

8 GB sind für moderne Modelle aber bereits der kritische Engpass; wenn es über 4000 Wörter geht, wird es fies. Du wirst bei wirklich großen Modellen (>13B Parametern) hier scheitern. Besser machen würden sich tatsächlich die Modelle 3090/4090 für größere LLMs, die dann 24 GB VRAM verfügbar haben, aber das ist eben auch eine Preisfrage.

Gegen die Installation im Proxmox-Server sprach auch noch der Stromverbrauch: Der läuft 24/7 und hat für den Notfall nur eine passiv gekühlte Billig-Grafikkarte drin mit 2 GB, keinen Monitor dran also. Warum also sollte ich das Gerät mit weiteren 200 Watt belasten, oder etwas weniger im Idle-Modus, dann aber 24/7? Die KI muss nicht rund um die Uhr laufen, und wenn aus, dann alles aus.

Ferner läuft das LLM hier, mit allen weiteren Tools, auf einer eigenen M.2-SSD. Das ist aber lediglich optional, mir erschien es jedoch sinnvoll. Und mit den Tools sind wir nun auch schon bei der Software angekommen.

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Dein KI-Stack mit „Air-Gap-light“

• Ollama: So heißt die Plattform und Laufzeitumgebung, welche dann die eigentliche KI – das LLM – sozusagen beheimatet. Es ist leichtgewichtig, per Script steuerbar und kann in Docker oder direkt installiert werden. In diese werden mittels einfachem Befehl die LLMs heruntergeladen, wie z. B. llama3. Hier werden diese ebenfalls gestartet und verwaltet.
• LM Studio / Open WebUI: Dein Interface für die Bedienung der RAG (s. o.) und Fütterung mit eigenen Dokumenten.
• Obsidian: Software zur Verwaltung und Erstellung von Notizen im Markdown-Format (.md), welche dann die Auszüge enthalten kann, welche im RAG/LLM weiterverarbeitet werden.
• llama.cpp: Als die Engine unter der Haube, die die Quantisierung überhaupt ermöglicht und die Nutzung einer 8 GB VRAM-Karte durch die Q4_K_M (4-Bit) Quantisierung überhaupt erst ermöglicht.
• Modelle deiner Wahl: Wie llama3, Mistral, Gemma.
• Netzwerkisolation: Die KI in eine Firewall einsperren, damit diese eben nicht einfach mal „nach Hause telefonieren“ kann. Weißt du, ob später Code eingebaut wird, der die Funktion einfach einstellt? Um das nicht falsch herüber zu transportieren: Von Haus aus stellt keiner aus diesem Stack eine Verbindung für Updates nach draußen her. Wer noch einen Schritt weiter gehen möchte, kann die Dinger aber recht gut einsperren bei Bedarf. Das wäre der Air-Gap-Light sozusagen. Hier hilft dann die Linux-Firewall ufw mit deny out from any to any – aber bitte konkret mit den Diensten dieses Stacks, sonst ruft der Rechner nirgendwo mehr an insgesamt.

Für die lokale Hostung kommen sowohl kleine, mittlere als auch große Sprachmodelle in Frage. Diese Größenordnung beschreibt, mit wie vielen Parametern ein Modell umgehen kann (Tiefe und Genauigkeit des Ergebnisses) und wie das Tempo des Outputs ist (in Token /sek). Da die Hardware hier der Knackpunkt ist, ist natürlich die Frage zu prüfen WAS genau du vor hast.

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Der Workflow: Wie geht es weiter?

Was wird darauf nun für mich persönlich für ein Workflow – den du aber ohne weiteres auch so überlegen könntest:

1. Die Grob-Recherche zu jedem Artikel wird nach wie vor über eine Cloud-KI betrieben.
2. Die Ergebnisse werden über Obsidian zwischengelagert und per LM Studio o. ä. in das RAG gefüttert – welches dann die einzelnen Ergebnis-Brocken auswirft, die wiederum zu einem Roh-Gesamtwerk vereint werden.
3. Benötigst du die Quellen zu dem einen oder anderen Thema, so kannst du kleine Abschnitte des Textes wieder zurückspielen in dein Cloud-LLM, welches dann die Quellverweise ausarbeitet und mitteilt.
4. Final wird die Tonalität und die typische Formulierung dann vom lokalen LLM beigesteuert; fernab davon, fremde Texte aus Versehen reinzubringen oder deine Texte irgendwo anders reinzuwerfen (siehe Ausgangslage oben – mein Why?).
5. Das überarbeitest du noch einmal auf deine Formulierungen und eventuell mit Humor – das kann eine KI zur Zeit nicht leisten, weder lokal noch in der Cloud. Pointen können die Modelle einfach nicht. Noch nicht – wer weiß. Jedenfalls kommt deine Schöpfungstiefe dann als allerletztes lokal hinzu – welche dann in keiner Cloud liegt, sondern bei dir geschützt und unter Urheberrecht.

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Urheberrecht: Texte vs. Bilder

Nun haben wir hier allerlei Zeugs über Texte und Bilder aus den KI-Modellen gelesen, auch in anderen Beiträgen von keinzugriff.de. Die Rechtslage unterscheidet da sehr klar, hier scheinen sich EU und USA zumindest einmal einig zu sein: KI-generierte Inhalte ohne eine gewisse (menschliche!) Gestaltungshöhe sind nicht urheberrechtlich geschützt.⁷ Das bedeutet für die beiden Bereiche „Texte“ und „Bilder“:

• Ein Bild, das durch einen Prompt wie in Stable Diffusion oder wo auch immer entsteht, hat diese Schöpfungshöhe nicht – Es ist „gemeinfrei“.
  • Du kannst es nutzen, aber jeder andere auch. Du kannst niemanden an der Nutzung hindern, aber es kann dir auch niemand wegnehmen.
  •  Es ist nicht dein geistiges Eigentum.
  • Kommt deinem Prompt allerdings eine kreative und schöpferische Höhe zu Gute, dann sieht das schon wieder anders aus.
  • Schau dich in diesem Blog einmal um, jeder Beitrag hat ein Bild als Header, diese sind alle mit einer Bild-KI erzeugt. Auch wenn das pro Bild eine recht lange Zeit in Anspruch genommen hat und der Prompt immer weiter verfeinert wurde, würde ich in keinem dieser Bilder eine schützensfähige Schöpfungshöhe sehen.
  • Du kannst damit also machen, was du möchtest für deine Zwecke, sie mir aber auch nicht wegnehmen.
• Gilt analog dafür, wenn ich eine Text-KI füttere: „Schreibe mir einen Artikel über das letzte Fußballspiel Bayern München gegen St. Pauli und analysiere, warum die Kiez-Kicker schon wieder mit 0 verloren haben.“
  • Das Ergebnis dieses Textes kann ich vermutlich nutzen, sollte aber hier auch die Urheberrechte anderer beachten:
  • Wer weiß, ob die (Cloud-)KI sich hier zu 50 % einfach eines aktuellen BerichtesAber des Bild-Sport bedient hat?
  • So lange der Text nicht deine Handschrift trägt mit all deiner persönlichen Note also, so lange ist es auch nicht deiner.

Es geht daher beim Selbst-Hosting einer KI nicht darum, dass dir die Rechte an Bildern und Texten erwachsen – die Rechtslage bleibt die gleiche. Es geht einzig darum, deine Eingabe zu schützen, also deine Strategie und deine Ideen. Und nebenbei um die Vermeidung von Risiken wie Duplicate Content und Datenschutzverletzungen.

Dein Prompt ist dein Geheimnis. Damit die Cloud nicht meine Strategie lernt oder mir fremde Texte andichtet – und dass meine fertig geschliffenen Texte nicht zum Data-Mining missbraucht werden.

Doch, was ist zur Abgrenzung gegenüber dem, was nicht schutzfähig ist, nun noch überhaupt schutzfähig, wenn es durch eine KI gelaufen ist?

• Bilder: Im einfachsten Beispiel werden Bildfetzen mittels Stable Diffusion oder Automatic1111, deepAI erzeugt, die in ein künstlerisches Gesamtwerk mit einfließen, welches du mit Photoshop oder GIMP erzeugt hast.
  • Hier rate ich aber auch dringend zur Rückwärts-Bildersuche, nicht dass du versehentlich von der KI ein geschütztes Werk präsentiert bekommen hast.
  • Auch wäre es unbedenklich, ein aufgenommenes (Produkt-)Foto mittels Prompt einfach vom Hintergrund freizustellen und zu schärfen – das Foto ist nach wie vor dein Werk, zumindest, wenn du es selbst aufgenommen hast.
• Texte: Wie schon oben im Workflow beschrieben: Du nutzt die Cloud-KI zur Recherche und verarbeitest den Roh-Entwurf lokal weiter.
  • Erst durch deine Kreativität – wie in jedem einzelnen Beitrag auf keinzugriff.de – ist ein echtes Unikat voller eigener Überlegungen und Schlussfolgerungen / Ratschlägen entstanden.
  • Und Humor, siehe oben. Schreibst du den Text also selbst, und nutzt die KI / das LLM nur zur Quell-Recherche und Korrekturlesung, dann ist der Text schützbar

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Fazit: Es geht um Schutz, nicht um Rechte

Beim Selbst-Hosting einer KI geht es nicht darum, dass dir die Rechte an Bildern und Texten erwachsen – die Rechtslage bleibt die gleiche. Es geht einzig darum, deine Eingabe zu schützen, also deine Strategie und deine Ideen. Und nebenbei um die Vermeidung von Risiken wie Duplicate Content und Datenschutzverletzungen. Dein Prompt ist dein Geheimnis. Damit die Cloud nicht meine Strategie lernt oder mir fremde Texte andichtet – und das meine fertig geschliffenen Texte nicht zum Data Mining missbraucht werden.

Du hast zwei Möglichkeiten – baue dir einen Hybrid aus beiden:

1. Cloud-KI nutzen: Schnell, praktisch, aber deine Strategien und Rohentwürfe wandern in die Cloud – und wer weiß, was daraus entsteht? Duplicate Content, Data Mining, Urheberrechtliche Abgrenzung – das alles wird zur Sache.
2. Lokale KI nutzen: Langfristig sicher, datenschutzfreundlich, unabhängig von US-Diensten, aber du musst dich mit Hardware beschäftigen und ein paar Grenzen akzeptieren (zB 8GB VRAM, Token-Rate).

Mein Rat: Fang mit dem „Air-Gap-light“ an – also einer lokalen KI mit einfacher Firewall-Einschränkung. Du bist damit schon einen großen Schritt weiter, als alles in einer Cloud zu versenken. Dein Prompt, deine Strategie, deine Texte: Das gehört dir – und das soll auch bleiben.

Thinkin ‚bout

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1. Bekannte Phänomene wie das Erfinden von Fakten und Zitaten sind bei Cloud-LLMs weit verbreitet, da sie auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Faktenwissen. ↩
2. Googles Richtlinien zu Duplicate Content besagen, dass bei identischem Inhalt meist nur die ursprünglichere Version indexiert wird, was Ränge für beide Seiten beeinträchtigen kann. ↩
3. Manipulationsszenarien durch gezieltes Hochladen von Inhalten mit falschen Metadaten sind ein bekanntes Problem in der Suchmaschinenoptimierung. ↩
4. SEO-Kannibalismus tritt auf, wenn mehrere Seiten einer Domain für denselben Suchbegriff konkurrieren und sich gegenseitig die Ranking-Power nehmen. ↩
5. Der US Cloud Act ermöglicht US-Behörden den Zugriff auf Daten von US-Firmen, unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind. ↩
6. NVIDIA Tesla-Karten der alten Generation (M40, K80) sind oft für Virtualisierung optimiert, fehlenden aber die modernen Tensor-Cores für effiziente KI-Inferenz. ↩
7. Die aktuelle Rechtslage in der EU (Urheberrechtsgesetz) und den USA (Copyright Office) besagt, dass rein von Maschinen generierte Werke ohne menschliche Schöpfungshöhe keinen Urheberrechtsschutz genießen. ↩