Weltanschauung: Schon wieder eine KI-Schlagzeile (seufz)? Muss sein!

Selbst KI-Experten sind sich beim Thema KI uneins. Warum wir aneinander vorbeireden, warum das nervt und warum wir trotzdem weitermachen müssen.

29. Dezember 2025 um 12:00 Uhr / Von Tim Reinboth

KI - Dystopie, Utopie oder etwas ganz anderes? Bild: KI-generiert mit Dall-E 3

Künstliche Intelligenz ist das Tech-Thema des Jahres. Vielleicht des Jahrzehnts. Mehr als Quantencomputing und Kernfusion. Dabei sind sich viele nicht einig, was der Begriff KI bedeutet. Das führt zu Verwirrung und macht es schwer zu verstehen, was mit dieser Art Technologie möglich ist. Kann sie uns retten? Bedroht sie die Menschheit? Oder geht es um etwas ganz anderes?

Eine Studie des Forecasting Research Institute (FRI) zeigt, dass Experten zu KI "grundlegende Meinungsverschiedenheiten in der Weltanschauung" haben. Das Problem sei, dass wir, was KI betrifft, in so unterschiedlichen Universen leben, dass nicht mal Einstein und Rosen sie überbrücken könnten.

Nicht schon wieder KI!

Das zeigt sich auch in der Müdigkeit, mit der viele Tech-affine Mensch inzwischen auf das Thema reagieren: "Nicht schon wieder eine KI-Schlagzeile (seufz)." Denn viele Berichte sind reine Spekulation. Sie sind entweder so utopisch oder so unheilvoll, dass sie kaum etwas mit den Tatsachen dieses Teilbereichs der Informatik zu tun haben.

Künstliche Intelligenz habe schneller als jede andere Technologie "einen kulturellen Sättigungsgrad erreicht", schreibt der unabhängige Tech-Korrespondent Jack McNamara. Gestern seien alle neugierig gewesen, heute seien sie einfach erschöpft. Vor allem die Diskrepanz zwischen übertriebenen Narrativen und der Realität sei ermüdend.

"Auf der einen Seite gibt es Menschen, die davon überzeugt sind, dass KI bis nächsten Dienstag jedes Problem lösen und jeden Arbeitsplatz ersetzen wird", sagt er. Auf der anderen Seite gebe es Menschen, die glauben, dass alles nur Hype sei, der "ganz allein dafür verantwortlich ist, die Erde in Schutt und Asche zu legen."Viele haben diese Polemik satt.

Skeptische Superforecaster und besorgte Experten

In den letzten Monaten ging es, zum Beispiel, immer wieder um das vermeintliche existenzielle Risiko von KI, also die Frage, inwiefern die Entwicklung von KI die Menschheit bedroht. Auch wir haben darüber berichtet – so ausgeglichen wie möglich. Das gleiche beschäftigte auch die Forscher vom Forecasting Research Instituts.

Die Autorinnen um Phillip Tetlock, Professor an der Universität von Pennsylvania und Autor von Superforecasting: Die Kunst der Prognose – baten deswegen zwei Gruppen von Experten darum, miteinander über die Wahrscheinlichkeit zu reden, dass die Menschheit wegen KI vor dem Jahr 2100 einen "unumkehrbaren Zusammenbruch" erlebt.

Die eine Gruppe bestand aus elf besorgten KI-Experten. Die andere Gruppe aus neun Superforecastern und zwei KI-Experten, die skeptisch waren, ob KI ein existenzielles Risiko sei. Acht Wochen lang diskutierten sie die Wahrscheinlichkeit, dass bis 2100 die Menschheit untergeht. Am Ende waren sich die Besorgten zu 20 Prozent sicher, dass das stimmt, die Skeptiker nur zu 0,12 Prozent.

Warum sich Experten nicht einigen können

Aber ein anderes Ergebnis war noch spannender. Denn die Forscherinnen bemerkten, dass die beiden Gruppen völlig unterschiedlich argumentierten. Die Skeptiker gingen davon aus, dass sich die Welt eher langsam verändert – deswegen sei das Ende der Menschheit prinzipiell sehr unwahrscheinlich. Die KI-Besorgten vertraten die Annahme, dass eine höhere Intelligenz schon oft geringere Intelligenzen ausgelöscht habe, weshalb es wahrscheinlich sei, dass es wieder passiere.

Dieser Unterschied führte dazu, dass die beiden Gruppen aneinander vorbeiredeten: Im Verlauf der acht Wochen konnten sie jeweils die Meinung der anderen kaum verändern. Außerdem waren sie sich uneinig, welche Arten von Beweisen zuverlässig seien, welche Referenzklassen relevant und wie man überhaupt darüber nachdenken sollte, wie soziale und politische Systeme interagieren.

Das liege an unterschiedlichen Weltbildern der Gruppen, schrieben die Forscher. Die Skeptiker bräuchten außerordentliche Beweise, um zu glauben, dass KI plötzlich die menschliche Spezies auslöschen könne. Die besorgte Gruppe verlangte ihrerseits außerordentliche Beweise, um zu glauben, dass ein geringerer Intellekt im Schatten des größeren überleben könne.

Die Ja- und die Neinsager

Etwas Ähnliches passierte vor kurzem in den hervorragenden Kommentaren zu einem unserer Artikel. Dort entstanden zwar faszinierende Diskussionen über die Zukunft von KI, aber niemand schien sich überzeugen zu lassen. Verschiedene Weltbilder trafen aufeinander – und deren Verfechter hatten ein so unterschiedliches Verständnis von KI, dass sie kaum aufeinander eingehen konnten.

Thema war vor allem eine Grundsatzfrage: Produziert eine hinreichend fortgeschrittene KI Outputs, die dasselbe sind wie das, was wir bei Menschen Denken nennen? Wer KI für eine bahnbrechende Technologie hält, sagt in der Regel ja, wer KI eher skeptisch betrachtet, sagt eher nein.

Der Bericht des Forecasting Research Institutes deckt außerdem noch eine zweite Frage auf. Es gehe nicht nur darum, ob wir grundsätzlich so über KI reden können, als ob sie wie ein Mensch denke, wie ein Gehirn funktioniere oder überhaupt intelligent sei. Es gehe auch darum, was wir als valides Argument anerkennen und von welchen Beweisen wir bereit sind, uns überzeugen zu lassen.

Was bedeutet überhaupt KI?

Ein Teil des Problems ist der Begriff künstliche Intelligenz. "Gerade im Deutschen", sagt Jens Ohlig, ehrenamtliches Mitglied im Präsidium von Wikimedia Deutschland, "denken viele dabei eher an 'der Computer ist schlau' und weniger an 'der Computer erkennt Muster.'" Wir verbinden Intelligenz so sehr mit uns selbst, dass wir dann "fast automatisch den Computer vermenschlichen".

Die Marketingversprechen diverser Unternehmen und Tropen der Science-Fiction tun den Rest. Hinter all diesen Ideen verwischen, was unterschiedliche Menschen mit KI meinen. Da hilft auch die Definition nicht, KI sei ein Teilbereich der Informatik, der sich mit Algorithmen beschäftigt, "die menschliche kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität imitieren."

Eine irreführende Abkürzung

Zwar dominiere die Perspektive, KI sei gleich maschinelles Lernen. Aber der Begriff stehe auch noch für viel mehr, schreiben zum Beispiel Jasper Korte und seine Kolleginnen vom Deutschen Zentrum und Luft und Raumfahrt. Sie haben analysiert, wie in der Wissenschaft und auf Wikipedia über KI geschrieben wird – und Unterschiede entdeckt.

In der Wikipedia-Gemeinschaft sei KI etwa kein Hype gewesen: Im Gegensatz zu wissenschaftlichen Beiträgen über KI sei die Anzahl Änderungen, neuer Seiten und neuer Autorinnen bei Wikipedia relativ stabil geblieben. Außerdem richte sich die Aufmerksamkeit eher "auf Umsetzungen als auf Gedankenexperimente".

Das passt zur Definition des Deutschen Zentrums für Politische Bildung: Das Ziel des Forschungsbereichs KI sei, Computerprogramme zu entwickeln, die "selbstständig Problemlösungen erlernen". Aber es passt so gar nicht zu den überspitzten Beiträgen der letzten Monate, wegen denen Benjamin Pieters vom Wayfare Magazin empfiehlt, am besten ganz auf die "mysteriöse Abkürzung" zu verzichten.

Neue Bilder von KI in den Köpfen erzeugen

Tania Duarte arbeitet daran, diese Sichtweise zur Norm zu machen: dass es bei KI um eine bestimmte Familie an Computerprogrammen geht, die manche Dinge sehr gut können und andere nicht. Dazu gründete sie Better images of AI, eine gemeinnützige Zusammenarbeit, deren Mitglieder unsere ersten Gedanken zu KI ändern wollen.

Denn wer KI in eine Bild-Suchmaschine eingibt, wird von Science-Fiction inspirierte, vermenschlichte Bilder finden. Statt eines Abbilds, was KI heute ist, finden wir Vorstellungen davon, was KI einmal sein könnte. Der Begriff sei ohnehin schon seit der Dartmouth Konferenz 1956 ein Versprechen, sagt Pablo Sanguinetti, Professor an der privaten spanischen IE University – keine Beschreibung von etwas, das erreicht worden sei.

Man könne das Gehen besser verstehen, wenn man verstehe, dass "Flugzeuge wie Vögel fliegen, aber anhand sehr unterschiedlicher Prinzipien", sagte Sanguienetti. Selbst, wenn ein Algorithmus also auf dieselbe Art Ergebnis kommt wie ein Mensch, muss er das noch lange nicht auf gleiche Weise und nach den gleichen internen Mechanismen getan haben. So viel dazu, dass ein LLM wie ein Gehirn funktioniert.

Bessere Bilder vermeiden Verwirrung

Gleichzeitig, heißt es bei Better images of AI, weckten Darstellungen, die KI mit menschlicher Intelligenz in Verbindung brächten, "unrealistische Erwartungen und vermitteln ein falsches Bild der Fähigkeiten von KI". Deswegen sollte man bei der Bebilderung von KI in Zukunft auf vier Prinzipien achten: Ehrlichkeit, Menschlichkeit, Notwendigkeit und Genauigkeit.

Ehrlichkeit, was ein System wirklich kann. Menschlichkeit, weil hinter jedem Chatbot und Roboter menschliche Arbeit steckt. Genauigkeit, weil KI zum Beispiel oft nichts mit Robotern zu tun hat und trotzdem humanoid dargestellt wird. Und Notwendigkeit, weil es je nach Kontext vielleicht gar keinen Sinn ergibt, KI abzubilden – zum Beispiel, weil das Bild nur einen Hype bedienen soll.

Würden mehr Bilder von KI diesen Prinzipien folgen, hofft Duarte, wäre es für viele Menschen leichter, KI zu verstehen. Etwa, dass der Roboter NEO zwar Schlagzeilen macht, aber dass es immer noch ein Mensch an einer Fernbedienung ist, der den Kunden per Fernbedienung ein Glas Wasser bringt.

Clarke's Drittes Gesetz

Heute sei es bei KI stattdessen so, als hätten wir nur den Begriff "Fahrzeug", um sämtliche Transportmittel der Welt zu beschreiben, sagen Princeton-Professor Arvind Narayanan und Sayash Kapoor in ihrem Buch AI Snake Oil. Dass wir nur allgemein von KI sprächen, erschwere es, sie wie "normale Technologie" zu behandeln.

Statt KI könnten wir dann auch gleich "Zauberei" sagen, schreibt Sigal Samuel, Co-Moderatorin vom Vox-Future-Perfect-Podcast. Und damit würde sich auch das heraufbeschworene mögliche Ende der KI anders darstellen. Denn wir würden Magie nicht als ernsthafte Bedrohung ansehen, während der schwammige Begriff KI den verschiedenen Hype-Treibern erlaube, hinter vorgehaltener Hand ihr Weltbild zu verbreiten. Denn ob Altman, Yudkowsky oder Naranayan: Sie alle schlagen eine Ästhetik vor. Eine Art die Welt zu sehen, die man entweder teilt oder eben nicht.

Weltbilder bis ganz nach unten

In einem gewissen Ausmaß gilt dasselbe auch für Meinungen darüber, ob ein Sprachmodell nun schlussfolgern kann. Denn Melanie Mitchell vom Santa Fe Institut hat aus ihrer Sicht genauso gute Gründe, mit "nein" zu argumentieren wie Ryan Greenblatt, Chefwissenschaftler bei Redwood Research, für das Gegenteil.

Das gilt auch für die Diskussion der Golem-Leserschaft. Und genauso für diesen Artikel. Naranayan und Kapoor nennen ihre Perspektive zwar "eine Beschreibung der aktuellen KI, eine Prognose über die absehbare Zukunft der KI und eine Empfehlung, wie wir damit umgehen sollten."Aber auch das, sagt Samuel, sei am Ende "eine Mischung aus Wahrheitsansprüchen und persönlichen Werten".

Das Wichtigste sei deswegen, sagt Jasper Korte, "realistisch über Versprechen und Folgen von KI zu diskutieren". Jenseits von Untergangsprophezeihungen oder der Idee, dass KI die Welt retten könne. Und für Tania Duarte wäre es dann schon mal ein wichtiger Schritt, zumindest die angebliche Unvermeidbarkeit von KI anzuzweifeln.

Gemeinsam lieber langsam machen

Ein erster Schritt auf den sich alle einigen könnten, dürfte sein, die Outputs von Sprachmodellen kritischer zu betrachten. Früher habe ja auch jeder Lehrer die Klasse vor Wikipedia gewarnt, sagt Jens Ohlig, weil "da ja jeder mitschreiben kann". Aber wenn ein Sprachmodell heute etwas frei erfindet, heißt es: "Manchmal produziert ein Computer eben Fehler, da kann man nichts machen".

Gerade deswegen brauchen wir ein realistisches Bild davon, was KI ist und was die verschiedenen Technologien können, in deren allgemeine Richtung wir mit diesem Sammelbegriff winken. Also diskutiert weiter fleißig in den Kommentaren. Erzählt einander, wie ihr die Welt seht. Gebt bloß acht auf die Weltbilder, die sich hinter der Art verbergen, wie ihr den Begriff "KI" verwendet.

Das immer wieder zu erklären, mag zwar ganz schön ermüdend sein – aber wie viele erschütternde, übertriebene und ratlos-machende Schlagzeilen könnten wir vermeiden, wenn wir hinter die Meinungsmache blicken.

Tim Reinboth ist freiberuflicher Wissenschaftsjournalist und Kognitionswissenschaftler. Er schreibt über Herausforderungen, Möglichkeiten und kuriose Momente an den Schnittstellen von Technologie und Gesellschaft.