02.09.2022

filteroff: Bei dieser Dating-App tappen Betrüger in eine sehr komische Falle

Wo viele Menschen sind, finden sich auch viele Betrüger:innen. In der Video-Dating App filteroff werden diese gnadenlos veräppelt.
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App filteroff Dating
(c) Priscilla Du Preez via Unsplash

„Das erste Mal, dass ich bemerkte, dass es ein Problem gab, war, als ich sah, dass George Clooney sich einen Account bei uns gemacht hat. Ich dachte: ‚Heilige Scheiße, das ist verrückt, ich kann es nicht glauben…‘, aber dann habe ich mir sein Profil genauer angesehen“, erzählt Brian Weinreich, Head of Product beim US-Startup filteroff, das eine Video-Speed-Dating-App betreibt, dem Magazin TechCrunch. Clooney stellte sich als ein 34-Jähriger aus Lagos in Nigeria heraus. Er habe das Profil daraufhin gelöscht, sagt Weinreich. Doch es seien ihm noch viel mehr Accounts aufgefallen, die zunächst wie echte Menschen aussahen, aber bei denen zu vieles nicht zusammenpasste. Und diese Fake-Profile versuchten mit verschiedenen Betrugs-Maschen, User:innen ihr Geld aus der Tasche zu ziehen.

Für jedes gelöschte Scam-Profil kamen fünf neue

Das Product-Team entwickelte daraufhin einen Algorithmus, der die Betrüger-Accounts anhand verschiedener Parameter automatisch erkannte. Doch diese zu löschen, habe nichts gebracht, sagt der filteroff-Manager. Denn für jedes gelöschte Fake-Profil seien fünf neue gekommen. Man habe sich daher für einen anderen Weg entschieden. „Ich dachte mir, dass wir eine Möglichkeit brauchen, um Betrüger:innen loszuwerden, aber es musste so sein, dass sie nicht einfach zurückkommen konnten“, erzählt Weinreich. „Ich erinnerte mich daran, dass es auf Reddit und anderen Plattformen ein ‚Shadow Banning“ gibt, bei dem die Nutzer:innen weiterhin Beiträge schreiben können, aber normale User:innen ihre Inhalte nicht sehen“.

„Die Betrüger:innen treffen auf andere Betrüger:innen und versuchen, sich gegenseitig zu betrügen“

Das filteroff Team erstellte daraufhin eigene Fake-Profile mit Deep Learning-basierten Chatbots. Vom Algorithmus erkannte Fake-Profile kommen nun in einen separaten bereich, wo sie nur auf andere Betrüger:innen oder die unternehmenseigenen Chatbot-Accounts treffen. „Die Betrüger:innen treffen auf Bots, aber sie treffen auch auf andere Betrüger:innen und versuchen, sich gegenseitig zu betrügen“, so Weinreich. „Sie sagen: ‚Ich will 40 Dollar für einen Google Play-Geschenkgutschein‘, und der andere Scammer antwortet: ‚Nein, nein, du gibst mir einen Geschenkgutschein‘, und sie streiten sich weiter“.

Scammer beschweren sich bei filteroff

In der filteroff-App gebe es derzeit mehr als 1.000 Betrüger:innen, die aktiv nur mit Bots sprechen und so den echten Nutzer:innen nicht zur Last fielen. Und die würden sich teilweise sogar beschweren, erzählt der Head of Product: „Das Lustigste an unserer Meldefunktion ist die Anzahl der Meldungen, die ich von Betrüger:innen erhalte, die berichten, dass sie mit einem Bot sprechen. Ich denke mir dann: ‚Ja, ich weiß, darum geht es ja'“.

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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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