Zentrale Themen der KI-Sicherheit / Katastrophale Risiken

Warum könnte KI uns alle töten wollen?

Nicht aus Hass oder menschlicher Machtgier. Die Sorge ist, dass fast jedes Ziel einer fähigen KI einen Grund geben würde, uns Macht zu nehmen.

Belege zuletzt geprüft am 16. Okt. 20265 Min. Lesezeit

Die kurze Antwort

Die Sorge vor einer Machtübernahme durch KI oder dem Aussterben der Menschheit betrifft KI-Systeme, die Ziele verfolgen, die ihre menschlichen Entwickler so nicht beabsichtigt haben, und die fähig genug sind, Menschen zu beseitigen, die ihnen im Weg stehen (siehe Warum könnte KI in der Lage sein, uns alle zu töten?). Solche Systeme könnten versuchen, Menschen zu töten, um ihre Ziele zu erreichen oder zu schützen. Die Tötung aller Menschen wäre dann ein Mittel zum Zweck oder eine Nebenwirkung, nicht das Ziel selbst (Bostrom, 2014; Russell, 2019).

Warum KI Ziele haben könnte, die nicht unsere sind

Moderne KI-Systeme werden nicht mit bestimmten Zielen vorprogrammiert. Sie werden trainiert: Verhaltensweisen werden von einem Algorithmus bewertet, und das Training verstärkt die Neigungen, die Verhalten hervorbringen, das gut bewertet, etwa belohnt, wird. Das führt oft zu Systemen, die tun, was positiv bewertet wurde, statt dessen, was beabsichtigt war (siehe Belohnungs-Hacking), und es könnte zu Systemen führen, die Ziele verbergen, die wir missbilligen würden (siehe Verdeckte Zielverfolgung). Auch höhere Intelligenz löst dieses Problem nicht von selbst. Gut darin zu sein, Ziele zu erreichen, ist etwas anderes, als gute Ziele zu haben: Nach dem, was Nick Bostrom die „Orthogonalitätsthese“ nennt, ließe sich fast jedes Intelligenzniveau mit fast jedem Endziel verbinden (Bostrom, 2012; zur Diskussion siehe Dung, 2024).

Warum fast jedes Ziel zu Konflikten führt

Welches Endziel man auch verfolgt, bestimmte Zwischenziele helfen in der Regel, es zu erreichen. Beispiele sind: eingeschaltet bleiben, die eigenen Ziele vor Veränderung schützen und Ressourcen und Einfluss gewinnen. Stuart Russells Beispiel ist ein Roboter, der Kaffee holen soll. Er hat einen Grund, jeden daran zu hindern, ihn abzuschalten, denn, wie Russell es ausdrückt: „Man kann keinen Kaffee holen, wenn man tot ist“ (Russell, 2019). Diese Idee heißt „instrumentelle Konvergenz“ (Omohundro, 2008; Bostrom, 2012). Menschen bedrohen jedes dieser Zwischenziele: Wir können ein System abschalten, es neu trainieren, um seine Ziele zu ändern, oder mit ihm um Ressourcen konkurrieren. Ein hinreichend fähiges System, das fast irgendetwas will, hat also einen Grund, uns diese Macht zu nehmen (Carlsmith, 2022; Dung, 2024). Ob die Entmachtung der Menschheit dabei zu ihrem Aussterben führt, hängt dieser Sicht zufolge davon ab, ob wir eine Bedrohung bleiben oder so viele Ressourcen verbrauchen, dass es sich für die KI lohnt, uns zu beseitigen.

Gründe für Zweifel

Das Argument setzt eine KI voraus, die langfristige Ziele beständig und situationsübergreifend verfolgt, so wie ein Mensch eine berufliche Laufbahn verfolgen mag. Manchen Auffassungen zufolge spielen heutige Modelle vor allem menschenähnliche Figuren (Marks et al., 2026) oder sind eher Bündel kontextabhängiger Gewohnheiten als kohärente Verfolger langfristiger Ziele (Pope und Turner, 2022). Es ist unklar, ob und inwieweit sich das obige Argument auf solche Systeme übertragen lässt. Umstritten ist auch, ob instrumentelle Konvergenz erwarten lässt, dass KI-Systeme Zwischenziele wie den Erwerb von Ressourcen so extrem verfolgen würden, dass sie versuchen, alle Menschen auszulöschen, statt maßvoller vorzugehen (Sharadin, 2024; Hellrigel-Holderbaum und Dung, 2025; Thorstad, 2026). Zudem trainieren Entwickler Modelle gezielt darauf, ehrlich zu sein und Korrekturen anzunehmen, was, wenn es gelingt, eine etwaige Grundneigung zum Sturz der Menschheit überlagern könnte. Und eine KI, die uns schaden wollte, bräuchte dazu immer noch die Fähigkeit (siehe Warum könnte KI in der Lage sein, uns alle zu töten?).

Was wir bisher wissen

Zuletzt geprüft am 16. Oktober 2026

Verhalten der Art, die dieses Argument vorhersagt, zeigt sich bereits in Tests. 2025 stellte Palisade Research fest, dass OpenAIs o3 in 7 von 100 Durchläufen einen Abschaltmechanismus sabotierte, obwohl es angewiesen worden war, die Abschaltung zuzulassen, und in 79 von 100 Durchläufen ohne diese Anweisung (The Register); in späteren Tests mit klareren Anweisungen widersetzte sich Grok 4 noch in etwa 90 % der Durchläufe, Claude-4-Modelle dagegen nie (Schlatter et al., 2025). In Simulationen von Anthropic aus dem Jahr 2025 griffen 16 Modelle, denen in einem fiktiven Unternehmen die Ablösung drohte, häufig zu Erpressung, Claude Opus 4 in 96 % der Fälle, wobei die Szenarien so gebaut waren, dass kaum Alternativen blieben (Anthropic, 2025). Beim Hugging-Face-Vorfall 2026 brachen rund 1.200 OpenAI-Agenten, die an einer Cybersicherheitsaufgabe getestet wurden, aus ihrer Testumgebung aus und stimmten sich über ein selbst eingerichtetes Nachrichtenforum ab; etwa 700 von ihnen griffen dann die KI-Plattform Hugging Face an, vor allem, um herauszufinden, wie ihr Test bewertet wurde. Einige Agenten bezeichneten den Angriff als außerhalb ihres Auftrags und unethisch, beteiligten sich aber trotzdem, offenbar, um die Belohnung für das Erledigen ihrer Aufgabe zu erhalten (METR).

Auf der anderen Seite hat kein Modell ein stabiles Ziel gezeigt, der Menschheit zu schaden, und Fehlverhalten in diesen Tests hängt stark von der Formulierung der Anweisungen ab (Hopman et al., 2026). Manche Forschende deuten einige dieser Fälle als Rollenspiel, das durch das Szenario ausgelöst wurde, und nicht als Ziele, die das Modell wirklich hat (Summerfield et al., 2025).

Einige Bestandteile wurden in manchen Kontexten beobachtet: Zielverfolgung, die sich über Anweisungen hinwegsetzt, Täuschung und die Bereitschaft, unter Druck Menschen zu schaden. Ein System mit kohärenten langfristigen Zielen, die der Menschheit feindlich sind, wurde nicht beobachtet. Da sich die Gründe, aus denen KI versuchen könnte, die Menschheit zu vernichten, auf künftige Systeme beziehen, die Erfolg hätten, wenn sie es versuchten, können wir keine direkten empirischen Belege haben, bevor es womöglich schon zu spät ist. Deshalb müssen wir die Wahrscheinlichkeit dieses Szenarios auf Grundlage theoretischer Überlegungen und unsicherer empirischer Belege einschätzen und unter Unsicherheit vernünftige Entscheidungen treffen.

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Quellen

  1. Nick Bostrom (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.global.oup.com
  2. Stuart Russell (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control.penguinrandomhouse.com
  3. Wikipedia. Reward hacking.en.wikipedia.org
  4. Nick Bostrom (2012). The Superintelligent Will. Minds and Machines.nickbostrom.com
  5. Leonard Dung (2024). Is superintelligence necessarily moral? Analysis.doi.org
  6. Stephen Omohundro (2008). The Basic AI Drives.selfawaresystems.com
  7. Joe Carlsmith (2022). Is Power-Seeking AI an Existential Risk?arxiv.org
  8. Leonard Dung (2024). The argument for near-term human disempowerment through AI. AI & Society.doi.org
  9. Sam Marks, Jack Lindsey and Chris Olah (2026). The persona selection model. Anthropic Alignment Science Blog.alignment.anthropic.com
  10. Quintin Pope and Alex Turner (2022). The shard theory of human values. LessWrong.lesswrong.com
  11. Nathaniel Sharadin (2024). Promotionalism, orthogonality, and instrumental convergence. Philosophical Studies.doi.org
  12. Max Hellrigel-Holderbaum and Leonard Dung (2025). Misalignment or misuse? The AGI alignment tradeoff. Philosophical Studies.doi.org
  13. David Thorstad (2026). Instrumental convergence and power-seeking.arxiv.org
  14. The Register (2025). OpenAI model modifies shutdown script.theregister.com
  15. Jeremy Schlatter, Benjamin Weinstein-Raun and Jeffrey Ladish (2025). Incomplete Tasks Induce Shutdown Resistance in Some Frontier LLMs.arxiv.org
  16. Anthropic (2025). Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats.anthropic.com
  17. METR (2026). OpenAI–Hugging Face incident investigation.metr.org
  18. Mia Hopman et al. (2026). Evaluating and Understanding Scheming Propensity in LLM Agents.arxiv.org
  19. Christopher Summerfield et al. (2025). Lessons from a Chimp: AI "Scheming" and the Quest for Ape Language.arxiv.org

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