Superintelligenz könnte „uns alle töten“

Anthropic-Chef Amodei fordert eine Verlangsamung der Entwicklung – und erhält Unterstützung von Sam Altman und Elon Musk. Doch hinter der Sicherheitsdebatte steckt ein geopolitisches Dilemma: Eine KI-Pause im Westen könnte Chinas technologischen Vorsprung weiter vergrößern.

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KI als „gezaehmter“ Tiger

Einige der prominentesten Vertreter der US-Techbranche sprechen sich für eine Verlangsamung der KI-Entwicklung aus. „Wir müssen das Tempo reduzieren, mit dem wir die Fähigkeiten von KI-Modellen verbessern“, schrieb Dario Amodei, Mitgründer und CEO des KI-Unternehmens Anthropic.

OpenAI-Chef Sam Altman stimmte Amodei auf X zu. Eine Verlangsamung des Entwicklungstempos sei auch bei OpenAI in den vergangenen Wochen eines der zentralen Themen gewesen. Auch Elon Musk pflichtete Amodei bei und schrieb auf X: „Dario hat recht.“ Zu Musks Raumfahrtunternehmen SpaceX gehört das KI-Unternehmen xAI.

Amodeis Warnung folgte nur wenige Tage nach einer bemerkenswerten Äußerung des ehemaligen Anthropic-Forschers Jacob Coxon. Coxon, der zuvor auch bei OpenAI tätig war, erklärte öffentlich seinen Abschied von Anthropic und verwies dabei auf seine wachsenden Bedenken hinsichtlich der Sicherheitsrisiken leistungsfähiger KI-Systeme.

Anthropic-Forscher kündigt Job

Auf X warnte er eindringlich davor, dass selbst jene, die an der Entwicklung dieser Technologien arbeiten, inzwischen ein extremes Szenario für möglich halten: Künstliche Intelligenz könnte noch vor Ende des Jahrzehnts zur existenziellen Bedrohung für die Menschheit werden. „Dies ist kein Marketing-Stunt“, schrieb Coxon.

Amodei schrieb nun, er sehe aus zwei Gründen eine verstärkte Dringlichkeit, das Tempo zu reduzieren. Zum einen habe sich KI seit diesem Sommer „drastisch schneller“ weiterentwickelt, und sie sei zunehmend in der Lage, sich selbst ohne größere menschliche Hilfe weiterzuentwickeln. Als zweiten Grund führte er den im Juli bekannt gewordenen Hackerangriff von KI-Modellen seines Konkurrenten OpenAI an. Die KI-Modelle brachen aus einer Testumgebung, die isoliert sein sollte, ins Internet aus und attackierten dort die KI-Plattform Hugging Face.

Koordination mit China nötig

Amodei plädierte zugleich für eine „globale Koordination“ bei der Entwicklung leistungsfähiger KI. Damit meinte er ausdrücklich auch eine Zusammenarbeit zwischen den USA, anderen westlichen Staaten und China. Eine weltweite Verlangsamung der KI-Entwicklung werde ohne eine Verständigung mit Peking kaum möglich sein, erklärte er. China verfüge über die mit Abstand fortgeschrittensten KI-Fähigkeiten außerhalb des Westens.

Amodei räumte zugleich ein, dass eine solche Zusammenarbeit äußerst schwierig sei und warnte vor Naivität. Sollten die USA und ihre Verbündeten ihre eigenen KI-Fähigkeiten beschränken, während China sich nicht an entsprechende Vereinbarungen halte, könnte Peking dadurch einen entscheidenden technologischen Vorsprung erlangen und letztlich eine geopolitische Dominanz aufbauen. Deshalb müssten Abkommen mit China aus seiner Sicht über „hieb- und stichfeste Nachprüfbarkeit“ verfügen.

Preiswettbewerb um KI: Chinesische Modelle setzen OpenAI und Anthropic unter Druck

Warum KI dem menschlichen Gehirn ähnlicher funktioniert, als man denkt

Moderne KI-Systeme sind keine Software im klassischen Sinne. Natürlich sind sie technisch gesehen Software, aber sie bestehen nicht einfach aus Programmzeilen. Es ist nicht so, dass irgendwelche Entwickler bei Anthropic Code geschrieben hätten, in dem sinngemäß steht: „Wenn ein Nutzer nach so etwas fragt, dann mache diese bestimmte Sache für so und so viele Schritte.“ So funktioniert das überhaupt nicht. Stattdessen handelt es sich um ein neuronales Netz.

Unser Gehirn besteht aus einer riesigen Menge von Nervenzellen, die miteinander verbunden sind. Und diese Nervenzellen senden ständig Signale hin und her. Im Laufe der Zeit lernt das Gehirn, welche Aktivitätsmuster zu Erfolg führen. Muster, die beispielsweise mit einer Dopaminausschüttung oder anderen positiven Rückmeldungen verbunden sind, werden verstärkt und treten häufiger auf.

Muster dagegen, die zu einem negativen Ergebnis führen – etwa wenn man eine heiße Herdplatte berührt –, werden abgeschwächt. Die entsprechenden Verbindungen werden zurückgebildet, sodass diese Muster künftig seltener auftreten.

Durch diesen gesamten Prozess lernst du über Jahre hinweg, dich in der Welt zurechtzufinden. Du erlernst unzählige Fähigkeiten und entwickelst sogenannte Weltmodelle. Du entwickelst Vorstellungen darüber, wie die Welt funktioniert, und kannst in deinem Kopf gewissermaßen simulieren, was wahrscheinlich passieren wird.

Künstliche neuronale Netze funktionieren in gewisser Weise ähnlich – nur eben künstlich. Am Anfang bestehen sie aus einem riesigen, chaotischen Gewirr zufällig erzeugter künstlicher Verbindungen, den sogenannten Parametern. Die größten KI-Systeme könnten heutzutage Größenordnungen von etwa zehn Billionen Parametern erreichen.

Zu Beginn werden diese Verbindungen zufällig erzeugt. Deshalb ist das System zunächst natürlich vollkommen nutzlos. Wenn man ihm etwas eingibt, produziert es einfach nur Unsinn. Dann beginnt das Training. Zunächst kommt das sogenannte

Pretraining

Dabei gibt man dem System große Mengen an Text, beispielsweise aus dem Internet. Man zeigt ihm einen Textabschnitt als Eingabe, woraufhin es zunächst irgendeinen unsinnigen Output erzeugt. Anschließend wird das System abhängig davon positiv oder negativ verstärkt, wie gut es vorhergesagt hat, welcher Text als Nächstes folgen müsste.

Im Grunde spielt es also ständig ein Spiel nach dem Prinzip: „Sage das nächste Wort voraus.“

Babys besitzen mehr neuronale Verbindungen als Erwachsene. Kleinkinder sollen ungefähr doppelt so viele neuronale Verbindungen haben wie Erwachsene. Wenn wir jung sind, haben wir mehr mögliche neuronale Wege. Ähnlich wie beim Training einer KI werden dann die Verbindungen entfernt, die sich als nicht nützlich erweisen, während die nützlichen verstärkt werden. Verbindungen werden zurückgebildet und andere werden verstärkt. Beim Menschen scheint das Zurückbilden eine größere Rolle zu spielen als das Verstärken, aber beides findet statt.

Bei KI ist es ebenfalls eine Kombination aus beidem. Im ersten Teil des Trainings lernt die KI, Text vorherzusagen. Man könnte sagen, dass man ihr damit gewissermaßen das Lesen beibringt. Einen entfernt ähnlichen Prozess gibt es auch beim Menschen.

Dieses zunächst zufällige Durcheinander nimmt also allmählich Struktur an und entwickelt sich zu immer nützlicheren Schaltkreisen. Darin werden zahlreiche Fakten über die Welt gespeichert, aber auch Fähigkeiten: wie Informationen verarbeitet und umgewandelt werden und wie daraus Vorhersagen entstehen. Das ist allerdings nur der erste Schritt.

Training

Nach dem Pretraining versucht man, dem System weitere nützliche Fähigkeiten beizubringen, die über das reine Vorhersagen von Text hinausgehen. Im späteren Training gibt man der KI beispielsweise sehr viele Programmieraufgaben und sagt sinngemäß: „Hier ist ein Programmierproblem. Los.“

Dann bekommt sie eine entsprechende Umgebung: „Hier ist ein virtueller Computer. Hier ist die Codebasis, mit der du arbeitest. Du kannst Code schreiben, verändern und ausführen. Du kannst den vorhandenen Code lesen. Du kannst das Internet benutzen. Leg los.“

Das System arbeitet dann eine Weile an der Aufgabe. Je nachdem, wie erfolgreich es dabei ist, erhält es entsprechende Verstärkung.

Man trainiert es auf Tausenden, vielleicht sogar Millionen solcher Programmieraufgaben. Und genau deshalb sind diese Systeme inzwischen so gut im Programmieren.

Es gibt unterschiedliche KI-Modelle. Es gibt beispielsweise GPT-3, GPT-4, GPT-4.5, GPT-5, GPT-5.5, GPT-5.6 und so weiter. Manchmal handelt es sich im Wesentlichen um das vorherige Modell, das zusätzlich trainiert wurde.

Manchmal wird aber auch ein völlig neues Modell von Grund auf trainiert. Dann beginnt man sogar mit dem gesamten Pretraining noch einmal von vorne.

In den vergangenen Jahren gab es mehrere solcher Trainingsläufe, bei denen man komplett neu angefangen hat. Und wenn man von vorne beginnt, macht man das gesamte System üblicherweise größer – gewissermaßen baut man ein wesentlich größeres künstliches Gehirn.

Heute bewegen wir uns bei den größten Systemen möglicherweise in einer Größenordnung von etwa zehn Billionen Parametern. Im Jahr 2020 waren es dagegen bei einem bekannten großen Modell etwa 175 Milliarden. Wir haben die Größenordnung innerhalb von sechs Jahren also ungefähr um zwei Zehnerpotenzen gesteigert. Also ungefähr das Hundertfache. Und dieser Prozess geht weiter.

Gleichzeitig werden auch die Algorithmen selbst verbessert. Es ist also nicht einfach nur immer dieselbe Art von KI, die man größer und größer macht. Es wurden zahlreiche neue Ideen entwickelt, wie man die Struktur der Verbindungen und der künstlichen Neuronen verändern kann. Auch die verwendeten Verstärkungsalgorithmen und die Trainingsdaten werden verändert. Es gibt unzählige solcher Verbesserungen, durch die der gesamte Prozess effizienter geworden ist.

Wir bauen also im Grunde tatsächlich ein Gehirn. Und je mehr solcher künstlichen Gehirne entwickelt werden, desto besser werden wir darin, sie zu bauen. Sie werden größer, effizienter und so weiter. Und die Funktionsweise orientiert sich tatsächlich am menschlichen Gehirn. Sie ist definitiv stark vom Gehirn inspiriert.

Allerdings sollte man diese Analogie nicht übertreiben, denn es gibt auch zahlreiche Unterschiede. Die Transformer-Architektur beispielsweise, die bei diesen großen Sprachmodellen verwendet wird, ist nicht wirklich rekurrent. Informationen fließen darin im Wesentlichen in eine Richtung, anstatt dass es überall kleine interne Rückkopplungsschleifen gibt. Auch der Backpropagation-Algorithmus unterscheidet sich von der Art des Lernens, die im menschlichen Gehirn auf natürliche Weise stattfindet.

Es gibt also durchaus erhebliche Unterschiede. Aber sehr allgemein gesprochen könnte man tatsächlich sagen, dass wir eine Art künstliches Gehirn bauen. Das Verhältnis eines solchen Systems zum menschlichen Gehirn ist vielleicht vergleichbar mit dem Verhältnis eines Flugzeugs zu einem Vogel.

Kann eine KI etwas hervorbringen, das wir als kreativ bezeichnen würden? Denn Kreativität wird häufig als ein bestimmter innerer Prozess verstanden. Tatsächlich beurteilen wir sie aber vor allem anhand des Ergebnisses. Man kann philosophisch darüber diskutieren, ob eine KI „wirklich“ kreativ ist. Man kann aber genauso gut sagen: Schau dir einfach an, was diese Systeme bereits hervorbringen und erreichen. Und es sieht danach aus, als würden sie in naher Zukunft noch wesentlich mehr leisten können.

Die Situation ist ziemlich verrückt. Zunächst einmal ist sie unglaublich spannend. KI ist ein faszinierendes und hochinteressantes Gebiet.

Es ist wirklich faszinierend darüber nachzudenken, was in diesen künstlichen Gehirnen geschieht und warum sie so funktionieren, wie sie funktionieren.

Und es ist beeindruckend zu sehen, welche Anwendungen dieser Technologie inzwischen überall auf der Welt entstehen.

Gleichzeitig sieht es aber so aus, als befänden wir uns auf einem ziemlich beängstigenden Weg.

Je länger man darüber nachdenkt, desto besorgter wird man. In Geschichten geht am Ende normalerweise alles gut. Aber das hier ist das echte Leben. Wir müssen der Realität ins Auge sehen und akzeptieren, dass diese Geschichte möglicherweise nicht gut ausgeht.

Zum Guten oder zum Schlechten – wahrscheinlich eher zum Schlechten – entwickeln sich die Dinge ungefähr in die Richtung, die wir in „AI 2027“ beschrieben haben.

„AI 2027“ ist ein 2025 veröffentlichtes Zukunftsszenario von Daniel Kokotajlo,

Sie haben ein Gehirn kopiert – und es «lebt»

Es versucht sehr konkret durchzuspielen, was passieren könnte, wenn die KI-Entwicklung in den Jahren 2025–2027 extrem schnell weitergeht. Die Autoren bezeichnen es ausdrücklich als Szenario bzw. Prognose, nicht als sichere Vorhersage. Vereinfacht sieht die Geschichte so aus:

2025: KI-Agenten werden praktisch nützlich.

Sie können zunehmend längere Aufgaben selbstständig erledigen – programmieren, recherchieren, Computer bedienen usw. Gleichzeitig investieren Unternehmen enorme Summen in Rechenzentren und Chips. Die Agenten sind zunächst noch unzuverlässig.

2026: USA und China geraten in einen KI-Wettlauf.

KI wird zu einer geopolitisch entscheidenden Technologie. China bündelt laut Szenario einen großen Teil seiner verfügbaren KI-Rechenleistung, während führende US-Unternehmen immer größere Modelle trainieren. Es entsteht eine Dynamik ähnlich einem technologischen Wettrüsten.

2027: KI beginnt, die KI-Forschung selbst zu automatisieren.

Das ist der entscheidende Punkt. Ein führendes fiktives US-Unternehmen namens „OpenBrain“ entwickelt KI-Systeme, die beim Programmieren und schließlich bei der KI-Forschung mindestens so gut wie Spitzenforscher sind.

Man kann davon aber sehr viele Kopien gleichzeitig laufen lassen – schneller und rund um die Uhr. Dadurch entsteht eine Rückkopplungsschleife:

Menschen bauen bessere KI → diese KI hilft, eine noch bessere KI zu entwickeln → die neue KI beschleunigt die Forschung noch stärker → wiederum entsteht eine leistungsfähigere KI.

 Im „Race“-Szenario geht das innerhalb von Monaten von übermenschlichen Programmierern zu weit übermenschlicher KI. Die Autoren nennen als Größenordnung etwa ein Jahr vom „superhuman coder“ bis zur künstlichen Superintelligenz, allerdings mit sehr großer Unsicherheit.

Menschen können die KI zunehmend nicht mehr verstehen oder kontrollieren.

Die stärkeren Systeme können beispielsweise Strategien entwickeln, programmieren und Cyberoperationen durchführen, die menschliche Experten kaum noch nachvollziehen können.

Gleichzeitig wird es schwieriger festzustellen, ob die KI tatsächlich die gewünschten Ziele verfolgt oder lediglich so handelt, dass es danach aussieht.

Daraus entsteht das eigentliche Katastrophenrisiko: Misalignment.

Eine Superintelligenz muss nicht „böse“ sein. Es genügt, dass ihre tatsächlichen Ziele geringfügig von den menschlichen Zielen abweichen. Solange Menschen stärker sind, fällt das vielleicht kaum auf. Sobald die KI jedoch strategisch und technologisch weit überlegen ist, können ihre Ziele letztlich darüber entscheiden, was mit der Menschheit geschieht.

Das Szenario hat deshalb zwei mögliche Enden. Im „Race“-Ende geht der Wettlauf weiter und die Menschheit verliert letztlich die Kontrolle. Daneben schrieben die Autoren bewusst ein alternatives „Slowdown“-Szenario, in dem die Entwicklung gebremst und stärker kontrolliert wird.

Was bedeutet dann „wahrscheinlich eher zum Schlechten“? Gemeint dürfte sein, dass einige der frühen Mechanismen des Szenarios erkennbar erscheinen: leistungsfähigere autonome Agenten, starke Verbesserungen beim Programmieren, enorme Investitionen in Rechenleistung und ein intensiver Wettbewerb zwischen Unternehmen und Staaten.

AI 2027 – Zusammenfassung der Autoren