Inter-2: Interhuman AI analysiert zwölf soziale Signale in Echtzeit
Veröffentlicht am: 28.09.2026 um 21:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Kopenhagener Technologieunternehmen Interhuman AI hat die Einführung seines neuesten Modells Inter-2 bekannt gegeben, das auf die Echtzeit-Analyse nonverbaler Kommunikation spezialisiert ist. Die Entwicklung markiert einen Fortschritt im Bereich der sogenannten „Social Intelligence“, bei der Künstliche Intelligenz (KI) über den reinen Textinhalt hinaus menschliche Verhaltensmuster in Audio- und Videostreams interpretiert.
Technologie zur Analyse nonverbaler Kommunikation
Das Modell Inter-2 ist darauf ausgelegt, Tonfall und Körpersprache in Echtzeit zu verarbeiten. Nach Angaben des Unternehmens erkennt das System zwölf spezifische soziale Signale, darunter Engagement, Zögern, Unsicherheit und Verwirrung sowie explizite Zustimmung oder Ablehnung.
Ein wesentlicher technischer Aspekt der Neuentwicklung ist die Inferenzgeschwindigkeit, die laut Interhuman AI bis zu viermal schneller als bei vergleichbaren Vorgängersystemen liege.
Das von den Mitgründern Paula Petcu (CEO), Frederik Sally (COO) und Line Clemmense (CRO) geführte Unternehmen sieht die primären Einsatzgebiete in hochspezialisierten Branchen. Dazu gehören das Vertriebstraining, die Marktforschung und das Corporate Training.
Ein weiterer Fokus liegt auf dem Bereich der digitalen Gesundheit. In Dänemark kooperiert das Start-up bereits mit klinischen Psychologen am Centre for Mental Health for Children and Adolescents.
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Forschung zeigt Herausforderungen bei der Charakterbeurteilung
Während Unternehmen wie Interhuman AI an der objektiven Dekodierung von Signalen arbeiten, verdeutlicht aktuelle Forschung die Risiken einer KI-gestützten Gesichtsinterpretation.
Eine in „PNAS Nexus“ veröffentlichte Studie untersuchte, wie KI-Modelle den Charakter von Personen anhand willkürlicher Gesichtsmerkmale beurteilen. Die Forscher Steven A. Lehr, Mahzarin R. Banaji und Yash Lothe führten dazu 13 Experimente mit fast 8.000 Testläufen durch.
Die Ergebnisse zeigen ausgeprägte statistische Verzerrungen (Biases). So wählte das Modell GPT-4o in 87,83 Prozent der Fälle das als kompetenter eingestufte Gesicht, wenn es vor die Wahl gestellt wurde. Bei der Beurteilung der Vertrauenswürdigkeit lag dieser Wert bei 72,67 Prozent. Neuere Modelle wie GPT-5 erreichten in diesen Tests Werte von bis zu 94,33 Prozent für Kompetenzzuschreibungen.
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Auch Modelle wie Gemini 3 Flash Preview und Claude Sonnet 4.5 zeigten starke Tendenzen, berufliche oder persönliche Qualitäten allein an optischen Merkmalen festzumachen. Die Studienautoren ordnen diese Ergebnisse als wichtiges Korrektiv ein, da sie zeigen, dass Modelle menschliche Vorurteile bei der Gesichtsbeurteilung nicht nur reproduzieren, sondern teils verstärken.
Industrielle Anwendung und technische Rahmenbedingungen
Parallel zur Forschung treiben große Technologiekonzerne die Integration sozialer Signale in Kommunikationsplattformen voran. Meta plant für den späten Herbst 2026 die Einführung einer Hologramm-Funktion für WhatsApp, die zunächst US-Besitzern der Meta Ray-Ban-Brillen zur Verfügung stehen soll.
Da das Wearable keine nach innen gerichtete Kamera besitzt, leitet ein KI-Modell die Mimik und den Ausdruck des Avatars ausschließlich aus dem gesprochenen Wort und der Art des Sprechens ab. Ein Diffusion-Modell erzeugt daraus ein 2D-Video des Gesichts.
Auch im Bereich der Audio-Analyse gibt es neue Standards. NVIDIA veröffentlichte am 23. September 2026 mit Nemotron 3 Diarization ein Modell, das bis zu acht Sprecher in einer Audiospur identifizieren kann – selbst bei überlappenden Stimmen. Mit 99,2 Millionen Parametern und einer Fehlerquote (Diarization Error Rate) von 14,72 Prozent belegt das System derzeit Spitzenplätze in Branchen-Benchmarks wie VoiceArena.
Hinsichtlich der Datensicherheit betont Interhuman AI eine DSGVO-konforme Arbeitsweise und führt derzeit entsprechende Sicherheitszertifizierungsaudits durch. Das Unternehmen setzt zudem auf eine klare ethische Abgrenzung: Laut Berichten lehnte die Geschäftsführung bereits Investoren ab, die Anwendungen im Verteidigungssektor anstrebten.
Auch andere Akteure wie iProov arbeiten an Sicherheitsstandards; das Unternehmen veröffentlichte kürzlich die „Human Approval and Presence Specification“ (HAPS), um sicherzustellen, dass KI-Agenten Aktionen erst nach einer verifizierten menschlichen Freigabe ausführen.
