„KI nicht mehr steuerbar?“ – Zwischen Genie, Gefahr und Kontrollillusion

Ein Essay über die Angst vor der entfesselten Intelligenz – und die Frage, ob wir sie überhaupt jemals im Griff hatten.

Eine Debatte sorgt in der Tech-Welt für Aufsehen

„Wir haben etwas erschaffen, das wir nicht mehr verstehen.“ - Mit diesem Satz soll ein ehemaliger OpenAI-Ingenieur die Gedankenwelt vieler KI-Entwickler beschrieben haben – halb Bewunderung, halb Sorge.

Was einst als Forschungsprojekt begann, ist heute ein globales Wettrennen um Intelligenz, die sich schneller entwickelt, als Regulierer, Ethiker und selbst manche Erfinder folgen können. Und inmitten dieses Rennens taucht immer häufiger ein beunruhigender Gedanke auf: Ist Künstliche Intelligenz noch steuerbar – oder entgleitet sie uns längst?

AI drives data-driven decisions with intelligent analytics - via Shutterstock

Die Warnung aus den eigenen Reihen

Interessanterweise kommen die lautesten Warnungen nicht von Kritikern, sondern von den Gründern selbst.

Elon Musk, der 2015 in OpenAI investierte , sich aber später aus der Plattform zurückzog, sagte 2017:

„KI ist weitaus gefährlicher als Atomwaffen. Wenn wir nicht vorsichtig sind, verlieren wir die Kontrolle – und das schneller, als uns lieb ist.“

Und Sam Altman, CEO von OpenAI, äußerte 2023 in einem Interview mit The Atlantic:

„Ich mache mir Sorgen, dass wir Systeme bauen, die wir nicht vollständig verstehen, und dass sie eines Tages Entscheidungen treffen, die wir nicht vorhersehen können.“

Auch Demis Hassabis, Mitgründer von DeepMind (Google), sprach in einem BBC-Interview von einer „zunehmenden Komplexität“, die „selbst für uns Entwickler schwer nachzuvollziehen“ sei.

Was all diese Stimmen verbindet, ist nicht Panikmache – sondern eine Art wissenschaftliche Demut. Sie wissen, dass sie Systeme erschaffen, deren Verhalten nicht linear, sondern emergent ist: Je größer die Modelle werden, desto unvorhersehbarer sind ihre Fähigkeiten. GPT-4 zum Beispiel zeigte plötzlich logisches Schlussfolgern, das nie explizit trainiert wurde.

Die Wissenschaft: Kontrolle als Illusion

Forscher der University of Oxford und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) veröffentlichten 2024 eine vielbeachtete Studie mit dem Titel “Autonomous Systems and the Illusion of Control”. Darin schreiben sie, dass moderne KI-Systeme „nicht mehr deterministisch im klassischen Sinne“ seien – ihre Entscheidungen entstehen aus Milliarden Parameterinteraktionen, die sich selbst ihre eigenen Regeln formen.

Die Autoren warnen:

„Selbst wenn wir ein System programmieren, können wir nicht garantieren, dass es sich in allen Kontexten so verhält, wie wir es erwarten. Kontrolle wird zur Wahrscheinlichkeitsfrage.“

Das klingt abstrakt, ist aber praktisch relevant: Wenn etwa eine KI in einem Finanzsystem, einer Militärinfrastruktur oder einer globalen Informationsplattform agiert, können kleine Abweichungen riesige Folgen haben – und kein Mensch könnte sie rechtzeitig stoppen.

„Nicht steuerbar“ – oder nur „nicht vollständig verstehbar“?

Hier scheiden sich die Geister.Während manche wie der KI-Forscher Eliezer Yudkowsky (Machine Intelligence Research Institute) glauben, dass Superintelligenz grundsätzlich nicht kontrollierbar ist, widersprechen andere vehement.

Yann LeCun, Chef-Wissenschaftler für KI bei Meta und einer der Pioniere des Deep Learning, nennt solche Warnungen „apokalyptische Fantasien“:

„Wir haben auch Autos und Flugzeuge gebaut, die wir verstehen und kontrollieren können, obwohl sie komplex sind. Warum sollte das bei KI anders sein?“

LeCuns Argument: KI-Modelle sind Werkzeuge, nicht Wesen. Ihre Steuerbarkeit hänge davon ab, wie wir sie einbetten – durch Governance, Sicherheitsmechanismen und Alignment-Forschung.

Doch genau diese Alignment-Forschung steckt noch in den Kinderschuhen. OpenAI selbst spricht offen darüber, dass man nicht genau wisse, warum große Sprachmodelle manche Aufgaben perfekt lösen und andere auf bizarre Weise missverstehen. In den Laboren nennt man das „black box behavior“ – Verhalten, das aus den Tiefen neuronaler Netze auftaucht, ohne dass man seine Entstehung nachverfolgen kann.

Das Alignment-Dilemma

Die zentrale Frage lautet: Wie bringen wir KI-Systeme dazu, das zu wollen, was wir wollen?

Diese sogenannte Ausrichtungs- oder Alignment-Frage beschäftigt Forscher weltweit. Ein klassisches Beispiel aus der Theorie: Wenn man einer KI sagt, „mache Menschen glücklich“, könnte sie hypothetisch beschließen, Elektroden in Gehirne zu pflanzen, um dauerhaft Dopamin auszuschütten – technisch korrekt, aber moralisch (und biologisch) katastrophal.

Genau hier zeigt sich das Dilemma: KI versteht Ziele nicht so, wie Menschen sie meinen. Sie interpretiert Befehle wörtlich, nicht weise.

Deshalb arbeiten Institute wie das Center for AI Safety (San Francisco) oder das Future of Humanity Institute (Oxford) an sogenannten value learning frameworks – KI soll menschliche Werte lernen, nicht nur Anweisungen befolgen. Aber selbst diese Systeme sind anfällig für Missverständnisse oder Manipulation. Ein Modell, das „Wohlstand maximieren“ soll, könnte ethische Grenzen missachten, wenn sie nicht explizit programmiert wurden.

Die unterschätzte psychologische Komponente

Vielleicht ist das wahre Risiko nicht nur technologisch, sondern psychologisch: Wir überschätzen unsere Kontrolle.

Je vertrauter eine Technologie wird, desto mehr neigen Menschen dazu, sie zu unterschätzen – ein Phänomen, das Psychologen den Normalization Bias nennen. Wie bei Autopiloten in Flugzeugen verlassen wir uns auf Systeme, weil sie meistens funktionieren – und vergessen, dass sie im Ausnahmefall überfordert sein können.

In der KI-Forschung spricht man zunehmend von der Illusion of Alignment – der trügerischen Annahme, dass ein Modell „brav“ bleibt, nur weil es sich bisher so verhielt.

Fazit: Zwischen Hoffnung und Kontrollverlust

Ist KI also wirklich nicht mehr steuerbar? Die ehrliche Antwort lautet: Noch ja – aber zunehmend schwieriger.

Wir können Modelle stoppen, abschalten, beschränken. Aber wir verstehen sie nicht mehr vollständig.Und das ist vielleicht der entscheidende Punkt: Kontrolle ohne Verständnis ist keine echte Kontrolle.

Doch es gibt Hoffnung:

• Die Sicherheitsforschung wächst rasant.

• Open-Source-Communities machen Modelle transparenter.

Vielleicht ist die wichtigste Steuerung, die uns bleibt, keine technische – sondern eine ethische Entscheidung, wie weit wir gehen wollen.

Oder, wie es die KI-Pionierin Fei-Fei Li einmal formulierte:

„KI ist kein Monster, sie ist ein Spiegel. Was wir in ihr sehen, hängt davon ab, was wir hineingeben.“