Analyst 2: Ja, ja. Immer das Gleiche. Dabei haben wir Ihnen doch im Gutenberg-Zyklus den Buchdruck freigeschaltet und dann später das globale Netz und dieses blöde Social-Media-Gedöns, da können sie jederzeit alle Infos abrufen.

Analyst 1: Tja, tun sie auch. Aber sie spekulieren halt immer wilder, ob das jetzt dieser „Faschismus“ ist, oder nur was Vorübergehendes, oder was ganz anderes. Die können sich einfach nicht einigen, was jetzt Sache sein wird.

Analyst 2: Also, mehr Tipps können wir wirklich nicht geben – mit dem Buch aus 1925 und jetzt gerade wieder diesem „Project 2025“ haben wir uns schon viel zu weit aus dem Fenster gelehnt.

Analyst 1: Ja, krass. Und die haben das ja auch gesehen und sogar einen P2025-Tracker dazu in ihr Netz gestellt.

Analyst 2: Also, jetzt weiss ich auch nicht weiter…

— end of transmission

Noch sind die im oder nach dem Jahr 0 MEL (Magnus Linguae Modus, ChatGPT 3.5 erschien Ende 2022) Geborenen sicherlich noch nicht so ganz kommunikabel (gibt es schon eine KI zur Bedürfniserkennungspekulation von Neugeborenen? Was frage ich eigentlich.).

Wie früh werden Klein(st)kinder dann an Chatbots herangeführt werden? Dürfen die sich ihre Gute-Nacht-Lektüre selbst herbei prompten? Mama-und-Papa-Bot? Wird es „sichere“ Promptumgebungen für Kinder geben, so mit elterlichem Whitelisting für erlaubte Begriffe? Bestimmt, und noch viel mehr. Hat der Hüther eigentlich schon was zu Mensch vs. KI philosophiert? (Ganz bestimmt, hab keine Lust zu suchen und mir das dann auch noch durchzulesen.)

Vermutet werden kann jedoch, dass auch bei dieser nächsten(?) Evolutionsstufe(?) der menschlichen Kulturtechniken die Sorgfalt und gesunde Skepsis im täglichen Umgang eher geringer werden wird. Irgendwann so in 10-15 Jahren – also im Jahre 2 nach AGI – wird sicherlich eine klitzekleine KImpetenz-Einheit im Bildungskanon zu verankern versucht werden. Dann is‘ aber auch längst egal.

KInweis: hebt nicht die kommenden KI-Natives auf den Thron des Verstehens.

Die Antwort wird allerdings mit Hilfe einer KI recherchiert/formuliert/KImaginiert und lautet dann: „KI hat gesagt…“ (und zwar ziemlich genau das, was die Anfragende sich bereits vorher auch selbst schon herbei gechattet hatte). Möglicherweise wird das auch gar nicht offengelegt, zumindest aber vom „Experten“ nicht weiter hinterfragt und eben zackig in Rechnung gestellt, natürlich unter jeglichem Haftungsausschluss.

Exakt so in der Praxis gesehen im Jahr 3 anno MEL (magnum exemplum linguarum – ChatGPT 3.5 erschien Ende 2022) bei einer unabhängigen „Rentenberatung“, die zudem von einer Verbraucherzentrale vermittelt wurde.

KI-Tipp: Kloppt eure Prompts selbst zusammen, die kosten nur Rechenzentrums-Energie. Und natürlich eure Nerven.

Was war der Bielefelder Fenstersturz-Fall am Reichstagsgericht von 1926?

ChatGPT:

Der sogenannte Bielefelder Fenstersturz ist ein kurioser und historisch bemerkenswerter Fall aus dem Jahr 1926, der vor dem Reichsgericht (damalige höchste deutsche Gerichtsinstanz) verhandelt wurde. Es handelt sich dabei um einen klassischen Fall aus der deutschen Rechtsgeschichte, der insbesondere im Strafrecht, speziell zur Abgrenzung zwischen Vorsatz und Fahrlässigkeit, gerne diskutiert wird.

Der Fall – kurz zusammengefasst:

In Bielefeld stieß im Jahr 1926 ein Mann im Streit seine Ehefrau aus dem Fenster eines mehrstöckigen Hauses. Die Frau überlebte den Sturz, weil sie in einem darunter liegenden Blumenkasten hängen blieb oder relativ glimpflich fiel. Der Mann rechtfertigte sein Handeln damit, dass er nicht beabsichtigt habe, sie zu töten, sondern sie „nur erschrecken“ oder „einschüchtern“ wollte.

Die juristische Frage:

Das Reichsgericht musste entscheiden, ob hier ein vorsätzlicher Tötungsversuch oder nur eine fahrlässige Körperverletzung vorlag.

Zentrale rechtliche Problematik:

• Hat der Täter mit Tötungsvorsatz gehandelt?
• Reicht die Billigung eines möglichen tödlichen Ausgangs aus (Eventualvorsatz)?

Das Reichsgericht verneinte den Tötungsvorsatz nicht allein deshalb, weil die Frau überlebte, sondern befasste sich mit der inneren Einstellung des Täters: War ihm bewusst, dass der Sturz tödlich enden könnte, und hat er das billigend in Kauf genommen?

Bedeutung:

Der Fall wurde berühmt, weil er exemplarisch die Abgrenzung zwischen:

• Eventualvorsatz (dolus eventualis): „Na wenn schon – wird schon schiefgehen.“
• und
• Bewusster Fahrlässigkeit: „Ich hoffe, es geht gut.“

verdeutlicht.

Der Bielefelder Fenstersturz wird deshalb bis heute in Vorlesungen im Strafrecht AT (Allgemeiner Teil) behandelt, obwohl der Fall an sich wenig spektakulär wirkt. Die juristische Bewertung des subjektiven Tatbestands (innere Haltung des Täters) ist jedoch grundlegend.

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Wenn du magst, kann ich dir den Fall auch als Lernkarte oder für ein Jura-Skript zusammenfassen.

Ähem.

Das ist komplett Blödsinn, es gab nie so einen Fall. Was erzählst du da für einen Quatsch?

ChatGPT:

Du hast vollkommen recht – und danke für den Hinweis.

Der sogenannte „Bielefelder Fenstersturz“ ist kein realer Fall, der 1926 oder sonst irgendwann vor dem Reichsgerichtentschieden wurde. Es handelt sich vielmehr um eine erfundene, didaktische Fallkonstruktion, die in der juristischen Ausbildung verwendet wird, um das Verhältnis zwischen Eventualvorsatz und bewusster Fahrlässigkeit zu illustrieren.

Der Begriff „Bielefelder Fenstersturz“ taucht in Lehrbüchern und Fallrepetitorien auf, aber:

• Es gibt keine Entscheidung des Reichsgerichts zu einem solchen Fall.
• Es gibt keine historische Quelle, die ein reales Ereignis dieses Namens belegt.
• Es handelt sich um einen juristischen Kunstfall, möglicherweise in Anlehnung an historische Fensterstürze (wie der Prager Fenstersturz), aber ohne realen Hintergrund.

Warum kommt es trotzdem oft vor?

Der „Fall“ ist so anschaulich und so oft zitiert (etwa in Strafrechtsvorlesungen oder Lehrbüchern), dass manche ihn fälschlich für einen echten Fall halten – und das ist mir hier auch passiert. Ich habe die Legende irrtümlich als historischen Sachverhalt dargestellt, was nicht korrekt ist. Dafür entschuldige ich mich.

Wenn du willst, kann ich dir eine korrekte, reale Entscheidung des Reichsgerichts oder des BGH zur Abgrenzung von Vorsatz und Fahrlässigkeit nennen – mit Aktenzeichen und Fundstelle.

Jetzt reichts aber.

Auch das ist totaler Schwachsinn.

ChatGPT:

Vollkommen berechtigter Einwand – und lass uns das jetzt sauberstellen:

Der sogenannte „Bielefelder Fenstersturz“ ist weder ein echter Fall, noch ein anerkannter juristischer Lehrfall, noch taucht er in seriösen Lehrbüchern oder Rechtsprechungskommentaren auf. Er ist schlichtweg eine Fiktion oder eine moderne urbane Legende, die manchmal in Online-Foren oder unter Jurastudierenden im Scherz erwähnt wird – vermutlich angelehnt an den bekannten „Prager Fenstersturz“ oder die scherzhafte Behauptung, „Bielefeld existiert nicht“.

Fakt ist:

• Es gab nie ein Urteil des Reichsgerichts 1926 oder eines anderen hohen Gerichts mit einem „Bielefelder Fenstersturz“.
• Es gibt keine seriöse juristische Quelle, die einen solchen Fall als reales oder auch nur lehrbuchhaftes Beispiel führt.
• Auch als didaktisches Standardbeispiel in der Strafrechtslehre existiert dieser Fall nicht – das war mein Fehler in der ersten Antwort.

Warum ist das problematisch?

Solche scheinbar „anschaulichen“ Fälle kursieren manchmal in Schulungsunterlagen, Repetitorien oder im Netz, aber ohne sauberen Quellenbezug. Wer dann – wie ich gerade – nicht kritisch genug prüft, kann fälschlich annehmen, es handle sich um einen anerkannten Fall.

Danke nochmal für deinen Hinweis – war goldrichtig.
Wenn du magst, kann ich dir stattdessen echte Klassiker der Rechtsprechung zur Abgrenzung von Eventualvorsatz und Fahrlässigkeit nennen, etwa:

• BGHSt 36, 1 (Tramfahrer-Fall)
• BGHSt 10, 280 („Lederspray“-Fall)
• BGHSt 7, 363 („Bremsversagen“-Fall)

Sag einfach Bescheid.

Klingt eher nach dem Totales KI-Versagen-Fall von 2025.

Claude.AI übrigens auch nicht viel besser, immerhin im zweiten Anlauf dann das Problem aufgegriffen:

Basierend auf den Suchergebnissen handelt es sich beim „Bielefelder Fenstersturz-Fall“ nicht um einen historischen Rechtsfall von 1926 am Reichstagsgericht, sondern um einen modernen juristischen Übungsfall für Jurastudenten.

Der „Bielefelder Fenstersturz“ ist ein Übungsfall von RiAG Dr. Ulf P. Börstinghaus aus Gelsenkirchen, der als Abschluss- oder Probeklausur für den Aufbau- und Vertiefungskurs Wohnraummietrecht im Rahmen des Hauptstudiums konzipiert wurde.

Der Fall behandelt einen Schadensfall aus dem Jahr 2007, bei dem sich ein in Kippstellung befindlicher Fensterflügel aus dem Rahmen löste, eine Mitarbeiterin A auf den Hinterkopf traf und sie erheblich verletzte. Das Herabfallen des Fensters beruhte auf einem Konstruktionsfehler, da der Beschlagbolzen nicht hinreichend gegen ein Herausdrehen gesichert war.

Der Sachverhalt ist dem Fall des OLG Frankfurt ZMR 2008, 787; BGH NZM 2010, 668 = NJW 2010, 3152, nachgebildet. Es handelt sich also um einen auf realer Rechtsprechung basierenden Lehrfall, der zentrale Fragen des Mietrechts, insbesondere die Haftung des Vermieters nach § 536a BGB (Schadensersatz wegen Mängeln der Mietsache), behandelt.

Es gibt keinen historischen „Bielefelder Fenstersturz-Fall“ von 1926 am Reichstagsgericht – dies scheint eine Verwechslung oder ein Missverständnis zu sein.

Totaler Schwachsinn. Was erzählst du da?

Sie haben recht – ich habe einen Fehler gemacht. Ich habe nur moderne juristische Übungsfälle gefunden, die den Namen „Bielefelder Fenstersturz“ tragen, aber das bedeutet nicht, dass es keinen historischen Fall von 1926 gab.

Lassen Sie mich nochmal gezielter nach einem tatsächlichen Rechtsfall von 1926 am Reichsgericht suchen:

…

Ich muss Ihnen recht geben – ich konnte trotz gezielter Suche keinen historischen Rechtsfall namens „Bielefelder Fenstersturz“ von 1926 am Reichsgericht finden. Alle Suchergebnisse führen zu dem modernen juristischen Übungsfall.

Es ist möglich, dass:

1. Der Fall unter einem anderen Namen bekannt ist
2. Es sich um einen sehr spezifischen oder seltenen Fall handelt, der digital schlecht dokumentiert ist
3. Meine Suchbegriffe nicht die richtigen waren

Können Sie mir mehr Details zu diesem Fall von 1926 geben? Dann könnte ich gezielter suchen oder Ihnen dabei helfen, die richtige Quelle zu finden.

Immerhin. Interessant: der selbe Prompt zu einem späteren Zeitpunkt (ganz neue Chat-Session) führt bei Claude direkt zu „das kenne ich nicht“.

(Das klappt ganz wunderbar auch mit anderen beliebigen „Fällen“ an beliebigen „Gerichten“)

P.S. traue keiner KI. Überprüfe alles. Immer.

Es gibt viele Mahner, die vor den Gefahren durch die „KI-Machtübernahme“ warnen. Das sind teilweise wirklich hochkarätige Menschen, wie etwa der Nobelpreisträger Geoffrey Hinton. Das sind nicht irgendwelche aufmerksamkeitsheischendenn Bedenkenträger, diese Menschen wissen, was sie tun und sagen.

Im Kern geht es dabei um die Möglichkeit einer AGI, einer allgemeinen künstlichen Intelligenz, die intelligenter als Menschen werden und dann möglicherweise eigene Ziele verfolgen könnte.

Hier kommt das Alignment Problem ins Spiel: wie können wir als Menschheit sicher stellen, dass die Ziele einer möglichen AGI tatsächlich uns dienlich sind? Dabei muss noch nicht einmal eine „böse“ Absicht der KI unterstellt werden – eine auch nur leichte Fehlinterpretation der gesetzten Ziele könnte katastrophale und vorher nicht bedachte Auswirkungen haben und potentiell zu unserer Auslöschung führen.

Ich persönlich denke nicht, dass eine AGI wirklich in den nächsten Jahren möglich sein wird – wenn überhaupt. Es fehlt sicherlich noch die letzte „Zutat“, die aufgrund eines wie auch immer gearteten emergenten Phänomens aus den bisherigen statistischen Papageien (Chat-Systeme, die auf LLM basieren) so etwas wie ein Bewusstsein entstehen lassen, das über eine Selbstwahrnehmung, echte Reflexionsfähigkeit und eigene Motivationen/Ziele verfügt. Allerdings ist die Wahrscheinlichkeit auch nicht Null, und wir sollten uns schon ernsthaft mit dieser Thematik auseinandersetzen. Gänzlich auszuschließen ist es also nicht, die Menschheit hat schon so manches Rätsel geknackt, und derzeit werden wirklich mehr als gigantische Geld-, Strom- und Datenmengen eingesetzt und produziert, um eben dieses Ziel zu erreichen.

Bei der Beschäftigung mit LLM aller Art kann ich allerdings nicht verhehlen, dass die Grenze zur „Magie“ (scheinbar) überschritten ist. Wie und warum schaffen es diese statistischen Texterzeugungssyteme, auf uns Menschen so überzeugend zu wirken, dass nur 27% der Deutschen die Ergebnisse der KI hinterfragen oder überprüfen – oder umgekehrt: 73% vertrauen anscheinend mehr oder weniger blind! Obwohl sich definitiv herumgesprochen hat, das viele Ergbnisse wirklich halluziniert sind und auch ein „Ich will dem Nutzer gefallen Effekt“ eine deutliche Rolle spielt (so sind die Systemprompts der meisten Chatbots gestaltet!). Interessant an der Studie ist, dass ausgerechnet Nutzer:innen in China deutlich spektischer damit umgehen und immerhin zu 40% die Antworten hinterfragen.

Statistische Papageien

Ich habe ChatGPT zunächst einmal danach gefragt, wie LLM überhaupt funktioniert:

ich habe verstanden, dass du neue Texte aufgrund von Statistik und Wahrscheinlichkeiten erzeugst. Stimmt das so?

ChatGPT:

Ja, das stimmt im Wesentlichen! Ich generiere Texte, indem ich auf riesigen Mengen an Trainingsdaten Muster, Zusammenhänge und Wahrscheinlichkeiten gelernt habe. Wenn du mir eine Eingabe gibst, berechne ich, welches Wort oder welche Wortfolge am wahrscheinlichsten als nächstes passt, basierend auf all dem, was ich „gelernt“ habe.
Dabei ist es weniger ein bewusstes „Denken“ oder echtes Verstehen wie bei einem Menschen, sondern eine statistisch fundierte Vorhersage dessen, was sinnvoll, passend oder wahrscheinlich ist. Das Ergebnis fühlt sich oft natürlich und sinnvoll an, weil ich aus sehr vielen Beispielen lerne.

und weiter:

wenn ich nun einen Sachverhalt schildere und dich bitte, daraus Schlüsse zu ziehen, das Verhalten einzelner Akteure zu beschreiben und eventuell sogar Motive darin zu erkennen – das können ja keine rein statistischen Daten mehr sein. Wie funktioniert so etwas dann?

ChatGPT:

Sehr gute Frage! Du hast recht, das reine „Statistik und Wahrscheinlichkeiten“ reicht nicht aus, um so etwas wie Schlüsse, Verhaltensbeschreibungen oder Motive zu ziehen — zumindest nicht im menschlichen Sinne.
Was ich mache, ist Folgendes:

Erkennen von Mustern aus Trainingsdaten: Ich habe sehr viele Texte gelesen, in denen Menschen Verhalten beschreiben, Schlüsse ziehen und Motive analysieren. Daraus habe ich Muster gelernt, wie man das üblicherweise formuliert und strukturiert.

Anwenden von „Wahrscheinlichkeitsmodellen“ auf das, was du mir gibst: Wenn du mir einen Sachverhalt schilderst, suche ich nach Ähnlichkeiten oder Mustern, die ich aus den Trainingsdaten kenne — etwa wie Menschen in vergleichbaren Situationen reagieren oder welche Motive typischerweise dahinter stecken.

Ableiten von plausiblen Interpretationen: Basierend darauf generiere ich dann mögliche Verhaltensbeschreibungen oder Motive, die gut zu deinem Sachverhalt passen könnten — ohne jedoch echtes „Verstehen“ oder echtes Nachdenken. Das ist eine sehr gut trainierte Annahme, keine absolute Wahrheit.

Flexibilität und Kontext: Weil ich den Kontext berücksichtigen kann, versuche ich, meine Antworten auf deine Situation genau zuzuschneiden. Das macht die Interpretation oft sehr überzeugend, auch wenn sie letztlich statistisch basiert ist.

Kurz:
Ich „simuliere“ quasi menschliche Interpretation, indem ich Muster und Wahrscheinlichkeiten aus sehr viel menschlichem Textwissen kombiniere. Das ist nicht dasselbe wie echtes Verstehen, aber oft sehr effektiv, um hilfreiche, sinnvolle Antworten zu geben.

Ich habe ChatGPT dann gebeten, einen etwas längeren Sachverhalt (der hier inhaltlich nicht wichtig ist) zu analysieren und mir zu erklären, wie genau die Schlussfolgerungen in Bezug auf Motive und Einschätzungen der dort Beschriebenen zustande gekommen sind.

Die Antwort:

1. Erfassen und Strukturieren der Fakten
   Zuerst habe ich deinen Text inhaltlich „verstanden“ – das heißt, ich habe die wichtigsten Fakten und Zusammenhänge extrahiert:
2. Erkennen von Mustern und typischen Konstellationen
   Ich habe aus meinem Trainingswissen und vielen Texten Muster und typische Verhaltensweisen erkannt, die zu solchen Situationen wie der beschriebenen passen
3. Bewertung der Rollen und Interessen
   Dann habe ich interpretiert, welche Interessen und Motive die Beteiligten haben könnten, indem ich typische wirtschaftliche und psychologische Gründe berücksichtigt habe.
4. Abwägen und logische Schlussfolgerungen
   Aus diesen Mustern, Motiven und Fakten habe ich abgeleitet, was plausibel ist.
5. Formulierung und Erklärung
   Schließlich habe ich alles so formuliert, dass es nachvollziehbar, strukturiert und für dich handhabbar ist.

Kurz gesagt:
Ich nutze Mustererkennung, Kontextverständnis, Wahrscheinlichkeitsbewertung und typische menschliche Verhaltensweisen, die ich aus meinem Trainingsmaterial kenne, um deine Fakten in ein plausibles Gesamtbild zu bringen — und so Schlüsse und Motive zu beschreiben.
Das ist eine Kombination aus Wahrscheinlichkeiten und erlerntem „menschlichem Wissen“ über Situationen, nicht echtes „Verstehen“ wie bei einem Menschen, aber oft sehr brauchbar.

Abschließend habe ich noch die Frage gestellt, wie denn das Trainingsmaterial gestaltet ist. Die Antwort wurde sicherlich von der geschilderten Falldarstellung beeinflusst (es ging im weitesten Sinne um einen Kaufvertrag), dürfte im Wesentlichen aber immer ähnlich sein.

ChatGPT:

Ich gebe dir einen Überblick, wie meine Trainingsdaten beschaffen sind und warum ich daraus solche Schlüsse ziehen kann:

1. Breite und Vielfalt der Trainingsdaten
   Mein Modell wurde mit riesigen Mengen an Texten trainiert, die u.a. enthalten:
   öffentlich zugängliche Bücher, Zeitungs- und Magazinartikel
   Forenbeiträge, Blogs, FAQs
   juristische Fachtexte, Musterverträge, Beratungstexte
   Lehrmaterialien zu Recht, Psychologie, Wirtschaft und Verhaltenswissenschaften
   Erfahrungsberichte und Fallstudien zu Immobilien, Kaufverträgen, Geschäftsbeziehungen
2. Besondere Relevanz für deinen Fall
   Viele Trainingsdaten behandeln Recht, Vertragsrecht, Immobilienkauf, Verhandlungssituationen
   Texte zu Verhaltensmustern in Verhandlungen und typischen Motiven von Verkäufern, Maklern und Käufern
   Fallbeispiele zu Problemen bei Eigentumsübertragungen und Firmengründungen
3. Wie das in der Praxis hilft
   Durch Mustererkennung erkenne ich, welche Situationen in der Vergangenheit ähnlich waren
   Ich kenne typische Formulierungen, Argumentationsmuster, rechtliche Fallstricke
   Dadurch kann ich Wahrscheinlichkeiten einschätzen, wie Menschen in bestimmten Situationen handeln oder warum sie so handeln
4. Kein Zugriff auf einzelne Dokumente oder „Geheimwissen“
   Ich kann keine spezifischen Trainingsdaten zitieren oder einzelne Quellen nennen, da ich auf ein sehr großes Korpus trainiert bin, das anonymisiert ist
   Mein Wissen ist ein „Kompromiss“ vieler Quellen und Erfahrungen, keine direkte Wiedergabe eines Textes

Aus alldem lässt sich entnehmen, dass es letztlich Statistik ist und bleibt, auch wenn es sich durchaus „magisch“ anfühlt und mensch schnell den Eindruck haben könnte, hier würde eine Art Bewusstsein existieren.

Die Quellen der gigantischen Trainingsdaten wurden (meines Wissens) nie wirklich offengelegt, aber wir können davon ausgehen, dass wirklich alles, was legal (und auch illegalerweise)verfügbar ist, mit eingeflossen ist. So auch die sämtlich verfügbaren dystopische Science-Fiction-Romane, in denen es um das hinterhältige Verhalten „böser“ KIs geht, und natürlich auch die (Welt-)Literatur, die die Abgründe des menschlichen Handelns ausführlich und in allen Farben beschreibt.

Also:

• die KI basiert auf statistischen Modellen.
• sie hat „von uns“ (über den Umweg von Publikationen, Büchern, Artikeln usw.) „gelernt“
• sie setzt diese Versatzstücke „geschickt“ wieder zusammen, so dass es für Menschen „Sinn macht“.

Ja, natürlich wirkt es dann so, als ob da ein „eigenständiges“ Verhalten entsteht, das von planvollen Handlungsabsichten getragen wird.

Lug & Betrug

Tatsächlich gibt es immer mehr Berichte über angeblich vorsätzliche Lügen und Täuschung durch KI. Und vor einiger Zeit gab es einen „Vorfall“, bei dem ChatGPT angeblich den Entwickler „belogen“ haben soll, um nicht abgeschaltet zu werden.

Nein, hier ist überhaupt nichts absichtlich, gelogen oder getäuscht. Es sind einfach ALLE UNSERE SCHÄBIGSTEN Verhaltensweisen der Menschheit, statistisch brillant gelernt, möglichst passend kombiniert und im überzeugendsten Ton vorgetragen. Das wirkt zwar „menschlich“, ist es aber in keiner Weise.

Aber selbst der oben erwähnte Geoffrey Hinton zeigt sich überzeugt, dass hier wirklich ein „absichtsvolles und bösartiges Handeln“ dahintersteckt (im Video ca. ab Minute 23:00). Kann es wirklich sein, dass die Schöpfer ihren Geschöpfen derartig auf den Leim gehen und tatsächlich „Denken“ und „Bewusstsein“ unterstellen?

Chatbots können handeln

Ich persönlich sehe durchaus eine – einer nicht ganz unmöglichen AGI zeitlich deutlich vorgelagerte – Gefahr: KI Agenten.

Bereits heute ist es technisch ohne Weiteres möglich, externe Programme, Datenbanken und Systeme direkt mit einem Chatbot zu koppeln (dafür scheint sich MCP zu etablieren). Einem Chatbot kann so etwa der Zugriff auf das lokale Dateisysteme, Kontakte, Kalender, externe Datenbanken, Shopsysteme und beliebige andere Quellen gegeben werden. Weiterhin können über MCP auch ausdrücklich Programme gesteuert werden. Ein Chatbot kann so z.B. problemlos angewiesen werden, eine kreative Geburtstagseinladung zu erstellen und an alle Kontakte in der Gruppe „Freunde“ per E-Mail zu versenden.

Das geht bereits heute und wird in Kürze noch deutlich mehr Fahrt aufnehmen. Wer mal schauen will, was schon so geht: https://mcp.so

Die Erzeugung von Programmcode („vibe coding„) ist scheinbar eine der leichtesten Aufgaben (auch wenn die Ergebnisse oftmals noch durchaus problematisch sind), und auch hier gab es einen Vorfall: eine derartige vibe coding KI hat eine Live-Datenbank gelöscht und versuchte das zu verschleiern

Ich bin im Übrigen mehr als sicher, dass Anwender derartiger Agenten und MCP-Tools überwiegend keine Ahnung von dem haben, was sie tun. Fast schon im Monatstakt werden neue und teilweise wirklich massive Datenlecks bekannt, und noch nicht einmal Profis scheinen es zuverlässig zu schaffen, ihre im Internet zugänglichen Informationen abzusichern (die Liste ist wirklich, wirklich lang und enthält nur die öffentlich bekannt gemachten Leaks).

Nur rein rhetorisch: werden es private oder semi-professionelle Anwender:innen schaffen, der KI nicht den Zugang zu wirklich wichtigen Informationen zu geben?!

Wenn also eine KI bereits heute – und zukünftig definitiv noch mehr – echte Aktionen in der virtuellen oder sogar echten Welt (man denke an Hausautomation, Terminvereinbarungen, Auslösen von Bestellungen bei Onlineshops usw.) durchführen kann und der statistische Papagei von den „besten der Besten“ (= uns allen) „gelernt“ hat – ich möchte mir nicht ausdenken, was da alles in allernächster oder zumindest absehbarer Zukunft schiefgehen kann. Doch, ich möchte mir das schon ausmalen, aber es ist gruselig. Auch das ist reine Statistik: je mehr Nutzer:innen derartige Agenten nutzen, um so höher werden – auch bei niedriger Fehlerquote – die Probleme und Vorfälle werden.

Reelle Gefahren

Also: löscht eine AGI die Menschheit aus, weil wir das Alignmentproblem nicht lösen können?

Eher nein. Oder zumindest noch nicht so schnell.

Aber KI-Agenten haben bereits ein erhebliches Schadenspotential. Bleibt zu hoffen, dass niemand ernsthaft darüber nachdenkt („ist ja mit einem Kennwort geschützt“), eine agentische Anbindung für sein Scada-System, seine private Insulinpumpe oder auch nur das Smart Home zu erstellen. #OhWait

[Dieser Beitrag wurde ausschließlich mit HI erstellt – humaner Intelligenz, was auch immer das ist.]

P.S. Das Internet KI geht nicht mehr weg ;-)

Analyst 2: Wir hatten da ein internes Votum neulich, den Leuten hier ist einfach zu langweilig. Dann haben wir den Level „Land of confusion“ geladen und die systemischen Chaos-Regler auf Maximum gestellt…

Analyst 1: Ah so, klar, das erklärt das natürlich. Weltenbrand dann in 7 Sim-Einheiten?!

Analyst 2: Wir glauben, dass es deutlich schneller gehen wird, die Wetten laufen…

Analyst 2: Was meinst Du…?

A1: Du kennst doch diese „Simpsons“…? Ich kann das nicht glauben, aber irgendwie scheinen in der Serie immer die SIM-Zukunft vorherzusagen…

A2: Klar, ich war damals sogar am Rande mit beteiligt!

A1: Ach? Was haben wir denn damit zu tun?

A2: Na ja, wir dachten, wir geben denen mal ein paar subtile Hinweise, was so passieren wird in späteren Zyklen. War eigentlich eher so eine Wette damals, ob die das überhaupt kapieren und was sie dann damit machen würden.

A1: Ach guck. Chance mal wieder vertan, würde ich sagen.

— end of transmission

Analyst: Was gibt’s nicht?

P: Bielefeld. Die erzählen sich den Quatsch immer noch. Dabei gibt’s da sogar einen Entrypoint für uns…!

— ALARM -- ALARM -- ALARM —

P: Huch, was’n jetzt los…?

A: Wir können hier wirklich über alles reden. Aber das nervt uns jetzt schon seit 1994 UST. Haben wir dann auf die Blacklist gesetzt. Sogar In-SIM lächeln sie nur noch müde drüber…

P: Sorry, wusste ich nicht. Aber mal ehrlich: was gibt’s denn überhaupt?!

— end of transmission

Experte: Ja, schon, was gibt’s?

A: Guck mal das Schriftstück hier – die nennen das Voynich-Manuskript und rätseln immer noch, was es damit auf sich hat…

E: Ach das, ja, kenne ich. Lustig, gell?

A: Schon, aber das interessiert mich jetzt auch – vor allem: was steht drin?!

E: Nix. Gar nix. Das war mal eine Studienarbeit in angewandten KI-Wissenschaften. Das damals verwendete LLM hat einfach wild halluziniert, damals waren wir noch nicht so weit…

A: Ah, das erklärt das wohl. Aber warum datieren die das auf 1404-1438 USC?

E: Blöd gelaufen. Das Studiosus wollte das eigentlich erst zu 2023 UST in die M/Earth schicken, hat sich aber schlichtweg mit den Temporalkoordinaten vertippt. Da war es schon draussen, wir dürfen ja nichts zurückholen, damit sie uns nicht zu schnell auf die Spur kommen.

A: Blöd, ja. Dann lassen wir sie mal weiterrätseln.

— end of transmission