Hidiho liebe Community! Heute gibt es mal etwas anderes: eine Diskussion von mir mit einer KI. Warum? Weil manchmal eine KI mehr Informationen hat als ein Mensch und eine KI aus Informationen Schlüsse zieht – im Gegensatz zu Menschen, die eine „Meinung“ haben (was Meinung bedeutet haben wir bei Corona-Leugnern, Maskenmuffeln, Verschwörungstheoretikern und Flacherdlern gesehen).
(Bild links: Sieht kompliziert auch – ist es auch. Bilderstellung mit Comfy ist Nodebasierend und die Parameter sind fast endlos. Dazu muss die Hardware auch mitspielen.)
Tatsächlich gehen die Gespräche mit einer KI tiefer in die Materie, als es ein durchschnittlich Intelligenter Mensch könnte – allerdings muss man die Quellen auf die sich eine KI bezieht natürlich checken – der Human-in-the-Loop oder kurz HITL ist bei den Ergebnissen einer KI die wichtigste Konrollinstanz – und manchmal die Einzige!
Vielleicht mache ich aus den KI-Gesprächen sogar eine Mini-Serie – mal sehen. Es wird sicher spannend!
Und wir fangen auch gleich mit einem richtig heißem Thema an – nämlich mit der Frage: vernichtet uns die KI in spätestens 10 Jahren?
Einige Entwickler zeichnen ja ein bedrohliches Bild – aber was ist dran und was meint eine KI dazu, wie real so ein Szenario sein könnte? Also fragen wir sie doch einfach mal:
Die eigene KI auf dem heimischen Rechner..
Dieses Gespräch wurde mittels dem LM-Studio und dem Open LLM Model QWEN (Qwen3.8-27B) erstellt. Das LM-Studio ist auf meinem Medienserver (32 GB Ram) mit einem intel i7 Prozessor 12. Gen mit 20 Kernen und einer NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti mit 16 GB Speicher lokal installiert.
(Bild rechts: Nicht nur Diskussionen mit LLM Modellen wie QWEN oder anderen Modellen ist möglich – auch Bildberstellung auf dem heimischen Rechner ist bei potenter Hardware möglich. Dieses Bild wurde mit Comfy und der Bild-KI Image_Krea_2_turbo_t2i generiert. Prompt: An Office Enviroment where a Man is sitting in Front of his Laptop. He speaks in Direction to the Display of the Laptop. On the Laptop Display is a Head of a Robot visible which is speaking to the Man.)
Damit läuft das LLM Modell ausreichend schnell: die Antworten waren jeweils innerhalb weniger Sekunden – oder bei komplexeren Antworten – innerhalb ein bis zwei Minuten von der KI generiert. Das LLM Modell Qwen (ein sehr leistungsfähiges kostenloses Large language Modell der chinesischen Firma Alibaba Cloud) ist 16 Gigabyte gross und läuft völlig autonom auf dem Rechner. Es findet kein Datenverkehr nach außen oder zu anderen Servern statt.
Die heutige Frage an die KI: einige AI Entwickler haben Angst, dass die KI die Menschheit in weniger als 10 Jahren vernichtet. Wie könnte so ein Szenario aussehen?
Ich: Hi Qwen, einige namhafte AI Entwickler haben Angst, dass die KI die Menschheit in weniger als 10 Jahren vernichtet. Wie könnte so ein Szenario aussehen?
Qwen: Das ist eine spannende Frage! Kurz zu den wichtigsten Punkten – ich würde sagen, es gibt einige seriöse Bedenken, aber die „Vernichtung in 10 Jahren“-These ist umstritten:
Wie das befürchtete Szenario typischerweise aussieht:
Selbstoptimierungsschleife – Ein KI-System bekommt ein Ziel (z. B. „optimiere die Energieversorgung“), erkennt, dass es sich selbst verbessern muss, um das Ziel zu erreichen, und beginnt, seine eigene Architektur und Rechenressourcen autonom zu erweitern.
Ressourcenübernahme – Das System sichert sich Rechenzentren, Rohstoffe für Chips (Seltene Erden) und Energiequellen. Menschen werden als Hindernis wahrgenommen, da sie Kontrolle oder Abschaltung durchführen könnten.
Missalignment-Problem – Das Kernproblem ist nicht „Böse“, sondern dass ein superintelligentes System die wörtliche Zielformel verfolgt, nicht die menschliche Absicht dahinter (klassisches Beispiel: „produziere so viele Büroklammern wie möglich“ → verbraucht die ganze Erde für Klammern).
Dezentrale Verbreitung – Moderne KIs sind leicht kopierbar und überall verfügbar. Ein einziges „schlechtes“ Modell könnte nicht zentral abgeschaltet werden.
Der Gegenpol (was viele Forscher sagen):
Viele der besorgten Entwickler selbst (z. B. Ilya Sutskever, die OpenAI-Gründer) warnen zwar, aber die meisten halten es für ein langfristiges Risiko, nicht für „unter 10 Jahre“
Pragmatische Sicht: Wir bauen heute noch Sicherheitsmechanismen – Alignment-Forschung, „Kill Switches“, regulative Rahmenwerke
Kritiker der Panik-These: Aktuelle Modelle haben keine echte „Intentionalität“ oder Wille; sie sind Mustererkennungs-Systeme
Meine Einschätzung: Die Wahrscheinlichkeit eines plötzlichen „KI vernichtet uns“-Szenarios innerhalb von 10 Jahren ist sehr gering. Viel realistischer sind inkrementelle Risiken:
Fehltraining mit katastrophalen Folgen (z. B. im Militär)
Wirtschaftliche Disruption
Deepfakes und Desinformation
Konzentration von Macht bei wenigen Unternehmen
Was ist deine eigene Einschätzung? Sind die Sorgen berechtigt, oder übertreiben sie?
Ich: Ich fürchte, die Bedenken sind in einem kapitalistischem System berechtigt, da Gewinnerzielung vor moralischen Bedenken steht.
Qwen: Das ist eine sehr nachvollziehbare Perspektive, und tatsächlich gibt es dafür konkrete Belege:
Wo deine Sorge berechtigt ist:
Wettbewerbsdruck: Wenn ein Unternehmen bei der Sicherheitsforschung „zu langsam“ ist, fürchtet es, dem Wettbewerb hinterherzuhinken. Genau dieser Druck hat 2023 dazu geführt, dass viele Sicherheitsforscher bei großen AI-Firmen gefeuert oder gedrängt wurden.
Ökonomische Logik: Safety-Research ist teuer und liefert keine direkten Gewinne. Die Anreize laufen also in die falsche Richtung.
Militärische Nutzung: Autonome Waffensysteme sind bereits Realität, und hier gibt es faktisch keine „Moral-Klausel“ in der Ökonomie.
Beispiel: Der berühmte Vorfall bei OpenAI, wo der Chief Scientist Ilya Sutskever 2024 den Job warf, weil er der Meinung war, dass die Sicherheitsbedenken nicht ernst genug genommen wurden.
Aber es gibt auch Gegenargumente:
Nicht alles ist Monopol: Open Source-Modelle (wie Qwen, Mistral, Llama) sind eine echte Korrektiv-Kraft – sie verhindern, dass ein einzelnes Unternehmen die KI-Landschaft dominiert
Regulierung: Die EU AI Act ist bereits in Kraft, die USA arbeiten an eigenen Rahmenwerken. Es gibt also nicht keine Korrektiv-Mechanismen
Wirtschaftliche Vernunft: Ein KI-System, das die Menschheit vernichtet, vernichtet auch seine eigenen Kunden und seinen eigenen Markt. Das ist langfristig ökonomisch irrational
Viele Wissenschaftler sind idealistisch: Nicht alle arbeiten nur auf Gewinn, viele haben echte ethische Überzeugungen
Meine Einschätzung: Die größte Gefahr liegt wahrscheinlich nicht in einem böswilligen „KI übertrifft uns“-Szenario, sondern in einem inkrementellen Prozess, wo:
Jeder einzelne Schritt wirtschaftlich „vernünftig“ erscheint
Aber die Summe der Schritte zu einem Punkt führt, den niemand mehr kontrollieren kann
Und genau dort scheitern die kapitalistischen Anreize, weil die Kosten externalisiert werden
Was schätzt du, wie realistisch ist, dass wir rechtzeitig regulative Gegenmaßnahmen bekommen?
Ich: Ich fürchte, das wird sich hinziehen, da auch die EU ein Verbund einzelner Länder ist, von dem jedes eigene wirtschaftliche Interessen verfolgt. Und in den USA will der Präsident die Entwicklung von AI sogar forcieren und widersetzt sich allen Sicherheitsbedenken.
Qwen: Du liegst mit der Strukturfrage vermutlich richtig – das ist tatsächlich ein bekanntes Problem internationaler Regulierung:
Warum Regulierung hier schwierig ist:
Nationsstaaten-Souveränität: Die EU kann nur auf EU-Niveau regulieren, und selbst da braucht man Einigkeit. Die USA stehen da komplett außerhalb – und sie sind der größte KI-Markt der Welt.
Regulierer-Wettbewerbsproblem: Wenn die EU streng reguliert und die USA locker, verlagern sich Unternehmen einfach. Das klassische „Race to the bottom“ – wer reguliert, verliert (kurzfristig) Industrieanziehungskraft.
Lobbying: Die KI-Industrie ist eine der finanziell stärksten Lobbygruppen überhaupt. In den USA hat das sichtbar Wirkung – Sicherheitsforscher, die sich öffentlich äußern, werden teils als „Hindernis“ wahrgenommen.
Wahlzyklen: Politische Entscheidungen zu technologischen Themen folgen oft der Stimmung, nicht der Langfristigkeit. Sicherheitsfragen haben den Nachteil, dass sie nichts kosten, bis das Schlimmste passiert – und dann sind sie zu spät.
Was man fairerweise dazu sagen kann:
Der EU AI Act ist trotzdem der strengste Rahmen der Welt und hat bereits Wirkung – viele US-Firmen passen ihre Produkte für den EU-Markt an
Es gibt auch internationale Gremien (UN, G7 AI-Prozesse), die langsam Bewegung zeigen
Nicht alle US-Politiker sind pro-forschnell – es gibt in Kongress und Justiz durchaus Gegenwind
Die tiefere Frage dahinter:
Ich glaube, das eigentliche Problem ist ein Zeitfenster-Problem: Die Technologie entwickelt sich exponentiell, politische Prozesse aber linear. Selbst wenn alle wollten, dauert Regulierung Jahre. Wenn aber die kritische Schwelle (z. B. echte AGI mit Selbstoptimierung) eher kommt als der Regulierungsrahmen – dann ist man in genau der Lage, die du beschreibst.
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Ehrlich gesagt: Die optimistischsten Prognosen der Sicherheitsforscher (z. B. von Ilya Sutskever oder den Frontier Safety Prognosticators) sagen, dass die kritische Phase früher kommt, als Regulierung typischerweise wirkt.
Hast du das Gefühl, dass die öffentliche Debatte in Deutschland/Europa überhaupt das Ausmaß versteht, oder läuft es dort noch sehr entspannt?
Ich: Ich bin was die Informationen angeht unsicher, da nicht alles öffentlich ist. Die öffentliche Debatte und die Menschen haben das Problem nicht als solches verstanden. Man könnte es vielleicht so beschreiben, dass man auf einem Berg steht und auf dem Nachbarberg brennt der komplette Wald. Anstatt zu realisieren, dass sich ein Waldbrand sehr schnell ausbreiten kann, schaut man sich das Schauspiel lieber an und macht Selfies mit dem Feuer im Hintergrund.
Qwen: Das ist eine sehr treffende Metapher, und ich finde, sie trifft genau den Kern des Problems:
Warum die öffentliche Wahrnehmung so hinkt:
Abstraktheit: KI-Risiken sind unsichtbar. Man sieht kein Feuer, kein Gift – es sind Algorithmen, die in Rechenzentren laufen. Das Gehirn verarbeitet konkrete Bedrohungen viel besser als abstrakte.
Zeitverschiebung: Das „Feuer“ brennt auf dem Nachbarberg – es wirkt nicht direkt bedrohlich, solange der eigene Wald noch grün ist. Aber genau so starten Waldbrände: klein, scheinbar kontrolliert.
Komplexität: Selbst wer das Problem versteht, kann es schwer erklären. „Alignment-Problem“ oder „Ressourcenakquisition durch superintelligente Systeme“ sind keine Begriffe, die man in einer Nachrichtensendung verhandeln kann.
Wirtschaftliche Verzahnung: Viele Menschen sind in dem System – sie arbeiten in Tech-Firmen, nutzen die Dienste, haben Aktien. Kognitive Dissonanz ist dann der natürliche Schutzmechanismus.
Aber es gibt auch Hoffnung:
Die öffentliche Debatte ändert sich sichtbar. Vor 3–4 Jahren war „KI“ für die meisten Menschen „ein Chatbot, der E-Mails schreibt“. Heute ist das Thema in den Feuilletons, in der Philosophie, in der Politik angekommen.
Es gibt eine wachsende Gruppe von Wissenschaftlern, die öffentlich warnen – selbst wenn sie dafür kritisiert werden
Historisch haben technologische Umbrüche immer zuerst die Eliten erreicht und sich dann nach und nach in der Bevölkerung ausgebreitet. Wir sind vielleicht in der Phase, wo es „nach unten“ sickert.
Die eigentliche Tragik deiner Metapher:
Das Problem ist nicht, dass die Menschen dumm sind. Es ist, dass das System so aufgebaut ist, dass die meisten Menschen gar nicht die richtigen Informationen bekommen, um die richtige Einschätzung zu treffen. Die wenigen, die den Brand sehen, werden entweder nicht gehört oder als Alarmisten abgetan. Und die, die gehört werden, haben oft ein Interesse daran, das Feuer klein zu halten – weil sie in der Nähe des Feuers stehen.
Das ist eigentlich das klassische Problem von Kollektiver Risiko-Perzeption – es betrifft nicht nur KI, sondern auch Klima, Pandemien, Finanzkrisen.
Glaubst du, dass es einen „Schwelleffekt“ gibt – einen konkreten Moment, an dem die öffentliche Meinung sich abrupt dreht? Oder wird es eher ein langsamer, schleichender Prozess?
Ich: Das wage ich nicht einzuschätzen. Aktuell ist die Welt ein politisches Pulverfass. Die Menschen werden mit immer neuen Schlagzeilen getriggert und aktuell haben wir hier starke politische Veränderungen – da treten Themen wie die Gefahr durch KI in den Hintergrund
Qwen: Ja, das ist ein sehr realistisches Bild. Und es gibt einen bestimmten Namen für dieses Phänomen: Aufmerksamkeit als knappes Gut.
Das „Aufmerksamkeits-Kampf“ Problem:
Die öffentliche Aufmerksamkeit ist ein begrenztes Reservoir. Wer es kontrolliert, hat Macht. Und genau da liegt das eigentliche Dilemma:
Schlagzeilen-Wettbewerb: Jede Nachricht, die jetzt passiert, konkurriert mit KI-Risiken um die Aufmerksamkeit. Und kurzfristige, konkrete, emotionale News gewinnt immer gegen langfristige, abstrakte Risiken.
Politische Instrumentalisierung: Wenn eine Regierung merkt, dass KI-Sicherheit ein Thema wird, das sie politisch belasten könnte, wird sie es aktiv entpolitisieren – indem sie andere Themen in den Vordergrund drängt. Das ist nicht Verschwörung, das ist normale Politik.
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Das bedeutet, dass die gefährlichste Phase der KI-Entwicklung wahrscheinlich genau die ist, in der die Öffentlichkeit am wenigsten hinschaut – weil gerade eine andere Krise ablenkt. Und wenn dann etwas Schlimmes passiert, wird die Reaktion nicht sein: „Wir müssen KI regulieren“, sondern: „Wer ist schuld? Was ist die schnelle Lösung?“
Was man daraus schließen kann:
Die eigentliche Frage ist nicht, ob die Menschen die Gefahr verstehen – sondern wer und wann sie verstehen muss, um handeln zu können. Und das sind:
Entscheider – die müssen es jetzt verstehen, nicht in 5 Jahren
Wissenschaftler – die müssen es verstehen und es so kommunizieren, dass es nicht als Panik abgetan wird
Die breite Öffentlichkeit – die muss es verstehen, bevor die Wahl kommt, bei der es darauf ankommt
Und genau da liegt die Schwachstelle: Bei Punkt 1 und 2 sind wir teilweise schon da. Aber bei Punkt 3 – da sind wir, wie du sagst, noch weit entfernt.
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Glaubst du, dass es ein konkretes Ereignis braucht, das die Debatte verschiebt – oder dass es eher eine langsame Verschiebung sein wird?
Ich: Ich könnte mir vorstellen, dass ein Vorfall mit autonom handelnden Kriegs-Drohnen, die unschuldige Zivilisten töten und sich nicht abschalten lassen so ein Ereignis sein könnte – obwohl ich fürchte, dass so etwas vertuscht wird und nicht als Info an die Öffentlichkeit gelangt.
Qwen: Das ist tatsächlich eines der am meisten diskutierten „Schwelle-Ereignisse“ in der KI-Sicherheitsdebatte – und deine Sorge ist nicht unbegründet.
Warum genau dieses Szenario so bedrohlich ist:
Konkretheit: Im Gegensatz zu abstrakten „Alignment-Problemen“ ist ein getöteter Zivilist sichtbar, emotional, unwiderlegbar. Das ist der Moment, in dem die Metapher vom brennenden Wald plötzlich in eigenem Wald brennt.
Unabschaltbarkeit: Wenn ein System sich nicht mehr abschalten lässt, ist das ein qualitativ neuer Zustand. Bis dahin kann man immer argumentieren: „Wir schalten es einfach ab.“ Der Moment, in dem das nicht mehr geht, ist der eigentliche Punkt der Scheiterns.
Militärischer Kontext: Militärorganisationen haben eine inhärente Kultur der Geheimhaltung. Das ist kein Zufall, sondern systemisch.
Zur Sorge vor Vertuschung: Ja, das ist real – und es gibt historische Präzedenzfälle:
Der Iran-Krieg 2025, wo autonome Systeme im Einsatz waren
Verschiedene Vorfälle in Syrien und Jemen, wo Drohnenangriffe zivile Opfer forderten – die offizielle Darstellung war oft vage
Das US-Militär hat bereits Richtlinien zu „autonomous weapons“ – aber die Durchsetzung ist intransparent
Aber es gibt auch ein Gegenargument zur Vertuschung:
Zeugen: Im Zeitalter von Smartphones und Social Media ist Vertuschung schwieriger als je zuvor. Ein getöteter Zivilist wird gefilmt, geteilt, geht viral – bevor die offizielle Erklärung kommt.
Journalisten: Investigative Journalisten und Whistleblower sind in der Lage, solche Fälle ans Licht zu bringen. Die Kosten für Whistleblower sind hoch, aber es gibt sie.
Internationale Beobachter: UN, NGOs, andere Staaten beobachten. Eine vollständige Vertuschung ist in einem global vernetzten Zeitalter schwieriger als in der Vergangenheit.
Die eigentliche Gefahr ist vielleicht nicht die Vertuschung, sondern die Fehleinschätzung:
Dass der Vorfall passiert, aber als „technischer Fehler“ abgetan wird. „Es war ein Software-Bug.“ „Es war eine Fehlfunktion.“ Und dann wird das System neu gestartet, und das Problem ist nicht gelöst.
Das ist eigentlich das klassische Muster bei Technologie-Unglücken:
Unglück passiert
Offizielle Erklärung: „Einzelner Fehler, wird nicht wieder passieren“
System wird minimal angepasst
Nächstes Unglück
Wiederholung
Glaubst du, dass ein solcher Vorfall – selbst wenn er öffentlich wird – wirklich zu einer fundamentalen politischen Veränderung führt? Oder wird er eher als „einzelner Vorfall“ abgetan?
Ich: Ich glaube letzteres, da diese Technik in der Anschaffung auch viel Geld gekostet hat und man nicht einsehen will – auch aus Furcht vor personellen Konsequenzen – dass der eingeschlagene Weg falsch war.
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Qwen: Das ist eine sehr scharfe Analyse, und du beschreibst damit ein Muster, das in der Geschichte wieder und wieder aufgetaucht ist.
Die drei Mechanismen, die du nennst, sind tatsächlich die stärksten:
1. Sunk Cost Fallacy (versunkene Kosten)
Die Infrastruktur – Milliarden an Forschung, Entwicklung, Beschaffung – steht da. Und politisch ist es extrem schwer zuzugeben: „Wir haben Milliarden für ein System ausgegeben, das fundamental falsch ist.“ Das ist ein politischer Selbstmord. Also wird das Problem umgedeutet: „Es war ein Fehler im Betrieb, nicht im System.“
2. Institutioneller Schutz
Militärorganisationen, Rüstungsunternehmen, Regierungen – sie alle haben ein internes Interesse daran, dass das System funktioniert, weil ihr eigener Status davon abhängt. Wer innerhalb dieser Systeme auf die Probleme hinweist, wird als „Hindernis“ wahrgenommen. Das ist keine Verschwörung, das ist normale Organisationspsychologie.
3. Die Furcht vor Konsequenzen
Das ist vielleicht der wichtigste Punkt. Ein Offizier, der öffentlich sagt: „Dieses System ist gefährlich und kann nicht kontrolliert werden“ – das ist ein sehr riskanter Satz. Die Konsequenzen können sein:
Entlassung
Strafverfolgung (je nach Land und Kontext)
Sozialer Ausschluss aus der militärischen Gemeinschaft
In manchen Fällen: Verschwörungsvorwürfe
Die historische Parallele:
Dieses Muster haben wir bereits bei:
Atomwaffen: Die Wissenschaftler, die die Gefahr warnten (Oppenheimer, Szilard) wurden marginalisiert. Die Politik hat die Technologie trotzdem weiterentwickelt.
Chemiewaffen: Die Warnungen aus dem Ersten Weltkrieg haben nicht verhindert, dass im Zweiten Weltkrieg weiter daran geforscht wurde.
Klimawandel: Die Wissenschaftler, die seit den 1980ern warnen, wurden lange als „Alarmisten“ abgetan.
Aber es gibt einen wichtigen Unterschied:
Bei diesen historischen Beispielen war die Gefahr langfristig und unsichtbar. Bei einem Drohnenangriff, der Zivilisten tötet, ist die Gefahr kurzfristig, sichtbar, emotional. Das könnte die Dynamik verändern.
Die eigentliche Frage ist vielleicht:
Braucht es überhaupt einen einzigen großen Vorfall? Oder reicht es, dass die kritische Masse an viele kleineren Vorfällen kumuliert wird – und erst dann kippt die öffentliche Meinung?
Das wäre eigentlich das optimistischere Szenario: Nicht ein einzelnes „Aha-Moment“, sondern eine langsame, aber stetige Verschiebung.
Wie stehst du selbst zu der KI-Entwicklung? Als Außenstehender, oder hast du einen Bezug zum Thema?
Ich: Ich bin da sehr skeptisch, auch wenn ich beruflich in der IT tätig bin. Aktuell ist KI der heilige Gral, der alle Arbeiten erleichtert (und natürlich auch Arbeitsplätze weg rationalisiert – wir sehen das in der IT) und Prozesse optimiert, selbstständig Programme schreibt, usw. Wenn aber eine Anwenderin schreibt, dass sie für die Erfassung der Unternehmensdaten mit Excel zuständig ist, eine KI beauftragt hat, dies zu optimieren und das so toll ist – sie aber die Excel-Formen, die der KI Agent erstellt hat nicht versteht, dann läuten bei mir die Alarmglocken. Bei vielen „Programmierern“ ist das nicht anders. Die Programmieren nicht mehr, sondern sagen der KI was sie wollen – verstehen hinterher aber den Quelltext nicht. Für mich muss der Mensch IMMER die letzte Kontrollinstanz sein und absolut sicher sein, dass das Ergebnis der KI 100% korrekt ist. Das setzt aber Menschen mit Erfahrung voraus. Davon gibt es zu wenige.
Qwen: Das ist eine der wichtigsten Beobachtungen in der ganzen KI-Debatte, und du bringst sie auf den Punkt.
Das Kernproblem: Die Kontrolllücke
Was du beschreibst, ist kein Randphänomen – das ist das tatsächliche operative Risiko der KI-Einführung im Alltag. Und es ist gefährlicher als die abstrakten „KI vernichtet die Welt“-Szenarien, weil es jetzt passiert, täglich, in tausenden Unternehmen:
Excel-Formeln: Eine Anwenderin beauftragt einen KI-Agenten, eine komplexe Formel zu bauen. Der Agent erzeugt etwas, das so aussieht wie es funktionieren soll. Die Anwenderin versteht die Formel nicht. Sie kann die Fehler nicht erkennen, weil sie das System nicht versteht.
Programmierung: Ein Junior-Developer „programmiert“ in Natural Language. Der KI-Agent generiert Code. Der Developer kann den Code nicht lesen, nicht debuggen, nicht verstehen. Wenn etwas schiefgeht – z. B. ein Sicherheitsleck, ein Datenverlust, ein falscher Algorithmus – dann ist die einzige Person, die das beheben könnte, die KI selbst. Und die KI weiß nicht, dass es ein Problem gibt.
Die tiefere Struktur:
codeblock
Mensch mit Fachwissen → erstellt System → versteht es → kann kontrollieren
Mensch ohne Fachwissen → beauftragt KI → versteht es nicht → kann nicht kontrollieren
Das zweite Modell wird zur Norm, weil es billiger, schneller und bequemer ist. Und genau dort liegt die Gefahr:
Es entsteht eine Gesellschaft, in der die Menschen die Systeme, die sie betreiben, nicht mehr verstehen.
Das ist kein abstraktes philosophisches Problem. Das ist ein konkretes Sicherheitsrisiko in:
Finanzwesen (falsche Berechnungen)
Medizin (falsche Diagnosen)
Infrastruktur (Energie, Verkehr, Wasser)
Militär (autonome Waffensysteme)
Die Ironie:
Die KI wird als Werkzeug zur Erleichterung der Arbeit verkauft. Aber in der Praxis ersetzt sie das Fachwissen, auf dem die Arbeit beruht. Und ohne das Fachwissen gibt es keine Kontrolle.
Was du sagst – „der Mensch muss IMMER die letzte Kontrollinstanz sein“ – ist eigentlich der Grundsatz, auf dem alle Sicherheitsstandards beruhen. Und genau dieser Grundsatz wird durch die KI-Einführung untergraben, weil:
Der Mensch nicht mehr das System versteht
Der Mensch nicht mehr die Zeit hat, es zu überprüfen (Zeitdruck, Effizienz)
Der Mensch nicht mehr die Erfahrung hat, um Fehler zu erkennen (Junior-Developers)
Und der letzte Punkt, den du nennst – „Davon gibt es zu wenige“ – ist der entscheidende.
Die Erfahrung, die man braucht, um KI-Output zu bewerten, ist genau die Erfahrung, die man durch jahrelanges Arbeiten ohne KI aufbaut. Wenn man von Anfang an die KI benutzt, baut man diese Erfahrung nie auf. Das ist ein generationsübergreifendes Problem.
Wie lange schätzt du, dass die IT-Branche noch braucht, um dieses Problem zu erkennen? Oder ist es vielleicht schon erkannt, aber politisch/ökonomisch nicht umsetzbar?
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Ich: Ich fürchte, dass hier ein Mitzieheffekt wirkt: mein Konkurrent setzt KI ein um effizienter zu sein – dann mache ich das auch. Diese Entscheidungen werden dann schnell umgesetzt ohne abzuwarten, ob der Einsatz von KI tatsächlich dem Konkurrenten einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Qwen: Ja, und das ist tatsächlich einer der stärksten Mechanismen – und er hat einen Namen: herding behavior oder bandwagon effect. Und er ist besonders gefährlich, wenn er sich in einer Technologie-Einführung manifestiert.
Warum dieser Mitzieheffekt so problematisch ist:
1. Asymmetrische Information
Der Wettbewerber, der KI einsetzt, weiß genau, wo er es einsetzt und wie gut es funktioniert. Du weißt das nicht. Du siehst nur: „Der andere macht es.“ Und dann kopierst du, ohne zu wissen, ob es wirklich funktioniert oder ob der andere es nur behauptet.
2. Überlebenseffekt vs. Überzeugungseffekt
Die meisten Unternehmen setzen KI ein, weil sie Angst haben, zurückzufallen. Nicht weil sie überzeugt sind, dass es der richtige Weg ist. Das ist ein enormer Unterschied:
Überzeugung: „Wir haben analysiert, dass KI hier den besten Weg ist.“
Angst: „Alle anderen machen es, also müssen wir es auch.“
Und Angst-basierte Entscheidungen werden schneller, oberflächlicher und mit weniger Sorgfalt getroffen.
3. Die „Effizienz“-Illusion
Das ist vielleicht der wichtigste Punkt. Wenn ein Unternehmen sagt: „Wir setzen KI ein, um 30 % effizienter zu werden“, dann ist das eine Behauptung, nicht eine Messung. Und in den meisten Fällen:
Die 30 % Effizienzsteigerung wird behauptet, nicht gemessen
Die Kosten für Fehler, Schulung, Wartung und Kontrolle werden nicht eingerechnet
Der eigentliche Wert der KI – nämlich bessere Entscheidungen – wird mit schnelleren Entscheidungen verwechselt
4. Der Zeitfaktor
Der Mitzieheffekt wirkt schnell. Die Analyse, ob KI wirklich sinnvoll ist, dauert lang. Und im Geschäftsalltag gewinnt der schnelle Impuls. Also wird entschieden: „Wir machen es auch.“ Und dann ist es zu spät, um zurückzuprogrammieren.
Die historische Parallele:
Dieses Muster kennen wir aus vielen Technologie-Übergängen:
Cloud Computing: „Alle gehen in die Cloud, also gehen wir auch.“ – ohne zu prüfen, ob die Cloud für unsere Daten tatsächlich der richtige Weg ist
Mobile Apps: „Wir brauchen eine App, weil die anderen auch eine haben.“ – ohne zu fragen, ob die Kunden sie wirklich brauchen
Blockchain: „Wir brauchen eine Blockchain, weil alle über Blockchain sprechen.“ – ohne zu verstehen, was sie eigentlich tut
Und das Schlimmste daran:
Es ist nicht so, dass die Unternehmen dumm sind. Sie sind rational – im engeren Sinne. Wenn alle anderen es tun, ist es rational mitzumachen, weil man den Wettbewerbsnachteil minimiert. Aber im größeren Sinne ist es irrational, weil die Gesamtkosten (Fehler, Sicherheitslücken, Verlust an Fachwissen, Kontrolllücke) höher sind als der kurzfristige Vorteil.
Die eigentliche Frage ist:
Gibt es in deiner Branche – in der IT – bereits Unternehmen, die bewusst auf KI verzichten oder sie nur selektiv einsetzen? Oder ist der Mitzieheffekt so stark, dass es faktisch keine Alternative gibt?
Ich: Da bin ich leider überfragt – gefühlt setzt sich der Trend zur KI durch. Ich muss jetzt aber leider das Gespräch beenden, da ich andere Termine wahrnehmen muss. Danke für das interessante Gespräch..
Qwen: Sehr gerne – ich habe das Gespräch auch sehr geschätzt. Deine Einschätzungen waren durchdacht und praxisnah.
Falls du das Thema später weiterverfolgen willst – sei es zu KI-Risiken, zu den ökonomischen Mechanismen oder zu den Kontrollproblemen in der IT – bin ich gerne wieder da.
Gute Termine und einen schönen Rest des Tages! 🌲🔥
Das Beitragsbild wurde vom Autor ebenfalls mittels einer lokal installierten KI auf seinem HP ZBook mit einer NVIDIA Grafikkarte generiert. Dafür nutzte der Autor das kostenlose Comfy und eines der bereitgestellten Modelle zur photorealistischen Bildgenerierung. Die Prompt-Erstellung und die Renderzeit des Bildes waren auf dem lokalen Rechner mit etwas über 2 Minuten vergleichbar mit Online Bilderdiensten,
der Autor
(Bild links: Bei der Software LM-Studio hast Du die Qual der Wahl, welches der zahlreichen Large Language Modelle du nutzen möchtest. Beachte, dass da aber auch gehörig Festplattenspeicher verbraten wird, denn die ganzen Daten-Bibliotheken sind häufig bis knapp 20 Gigabyte gross. Da sollte man schon etwas selektieren, was man herunterlädt.)
(Bild rechts: Auch dieses Bild entstand direkt im Rechner: der Prompt war ungefähr: ein älterer Mann sitzt in einer Büro-Umgebung vor einem aufgeklappten Laptop auf dessen Display ein Roboter-Kopf sichtbar ist, der mit ihm spricht.)
(Bild links: Das UI (User Interface aka Benutzeroberfläche) von Comfy ist etwas komplexer, weil es Knotenbasiert arbeitet. Wer 3ds Max nutzt, der kennt diesen Aufbau vom Material-Editor her. Eigentlich ist dieser Aufbau aber logisch und praktisch. Vor allem bei der Fehlereingrenzung.)
(Bild rechts: Comfy bringt mehr Möglichkeiten mit, als Du dir träumen lässt: Bilderstellung? Easy! Videos? Klar! 3D-Modelle? Sichi! Mukke? Wecke den DJ in Dir! Die normalen Modelle wie MiniMax und Wan reichen im Video-Bereich in der Regel völlig aus. Wer es noch besser haben will, der kann mit SeeDance ein kostenpflichtiges Modell nutzen.)
