KI – Bedrohung oder Potenzial?

Diskussionen über künstliche Intelligenz und ihre Fortschritte drehen sich in letzter Zeit vor allem um die Gefahr, die sie möglicherweise für die Menschheit und ihre technologischen Errungenschaften darstellt. Von Miriam Schaller & Willy Hämmerle

Eine KI in den „falschen Händen“ könne helfen, Bio-Waffen herzustellen, oder auf eigene Faust das Internet übernehmen, schrieb Anthropic-CEO Dario Amodei (das Unternehmen hinter der KI „Claude“) erst kürzlich in einem Essay.

Gleichzeitig birgt diese neue Technologie ein gewaltiges Potenzial für den technischen Fortschritt. KI-Modelle wie Claude oder GPT können heute viel mehr als lustige Bilder generieren, unpersönliche E-Mails schreiben oder einfache Fragen mittelmäßig beantworten. Die neuesten Modelle können, wenn sie richtig bedient werden, komplexe Aufgaben lösen und innerhalb eines gewissen Rahmens relativ selbständig „arbeiten“. In der Softwareentwicklung vollzieht sich gerade eine völlige Revolution, die überall, wo Kopfarbeit geleistet wird (d. h. wo Daten verarbeitet werden), ankommen und tiefe Spuren hinterlassen wird.

Auch in Wissenschaft und Forschung verändert sich vieles. Sprachmodelle helfen bei der Recherche, spezialisierte KI-Modelle (wie AlphaFold) waren bahnbrechend bei der Erforschung von Proteinstrukturen und kommen heute in der Entwicklung von Medikamenten zum Einsatz. Andere können beispielsweise Krebs im Frühstadium erkennen.

Trotzdem steigt der Unmut gegen diese Technologie. In Festreden werden Tech-CEOs ausgebuht, denn ihre KI-Modelle nehmen den Studierenden ihre Job-Perspektiven. Auch gegen den fieberhaften Bau von Rechenzentren und den damit einhergehenden Wasser- und Energieverbrauch (inklusive Preissteigerungen) bildet sich Widerstand. Künstliche Intelligenz wird dementsprechend kontrovers diskutiert. Einerseits als Technologie, die außerordentliche Fortschritte bringen wird, jedoch andererseits große Gefahren in sich birgt. Um nicht voreilige Schlüsse zu ziehen, sollten wir uns aber ansehen, was künstliche Intelligenz eigentlich ist und wie sie funktioniert.

Wie funktionieren KI-Modelle?

KI-Modelle sind kein magisches Ding, sondern bauen auf vielen Jahrzehnten von Forschung und Entwicklung in der Informatik auf. Die Art und Weise, wie künstliche Intelligenz funktioniert, unterscheidet sich von herkömmlicher Softwareentwicklung, denn KI-Modelle bestehen nicht aus konkreten, klar und präzise festgelegten Abfolgen von Anweisungen (Algorithmen). Stattdessen werden sie mit Unmengen an Datensätzen gefüttert und wachsen so zu einem weit komplexeren Modell heran.

Die Basis dafür bilden sogenannte „neuronale Netzwerke“, die den menschlichen Neuronen im Gehirn nachempfunden sind: Durch die Auswertung von Massen an Daten entsteht ein vielschichtiges Netz von Querverbindungen und Zusammenhängen, das es erlaubt, Muster zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen, die für einen einzelnen Menschen unmöglich zu verarbeiten sind. Zur Veranschaulichung ein stark vereinfachtes Beispiel: Ein Schachcomputer erhält die Spielregeln und wird dann damit beauftragt, Partien gegen sich selbst zu spielen und anhand der Ergebnisse (Sieg, Unentschieden, Niederlage) die einzelnen Spielzüge zu bewerten. Anfangs sind die Züge rein zufällig, aber mit der Zeit kristallisieren sich gewisse Prinzipien und Zugfolgen heraus, die eher zum Sieg führen als andere. Durch die gewaltige Menge an Daten gewinnt das Modell die Fähigkeit, Spielsituationen zu bewerten und die besten Züge zu finden. Nach einigen Millionen gespielter Partien (je nach Rechenleistung dauert dies heute einige Stunden oder Tage) wird das Programm besser sein als die besten Menschen. Die materielle Basis dafür sind leistungsfähige Mikrochips und Speicher, die in riesigen Datencentern organisiert die dafür notwendigen Berechnungen und Datenmengen bewältigen können.

Bei ChatGPT, Claude und Co. handelt es sich im Kern um große Sprachmodelle (LLM), welche auf massiven Datenmengen menschlicher Sprache aufgebaut sind. Statt des nächsten Spielzugs wird das nächste Wort vorhergesagt. Ein Modell erhält z. B. die Zeichenfolge „Die Hauptstadt von Österreich ist …“ und soll aus diesem Kontext den Satz vervollständigen. Kommt, wie in den Trainingsdaten, „Wien“ heraus, hat das Modell alles richtig gemacht. Kommt etwas anderes heraus, dann verändert das Netzwerk seine internen Parameter so, dass es das nächste Mal die richtige Antwort gibt. Das Training umfasst die Verarbeitung von unvorstellbar großen Mengen an Texten, in denen so alle möglichen Zusammenhänge hergestellt werden. Auf diese Art und Weise „lernt“ das Modell nicht nur, was die Hauptstadt von Österreich ist, sondern auch, dass jedes Land eine Hauptstadt hat, dass in Hauptstädten meistens die Regierung sitzt, dass Hauptstädte oft sehr groß sind usw., weil diese Dinge in den analysierten Texten abgebildet sind. Dazu kommt noch „manuelles“ Nachtraining mit menschlichem Feedback (RLHF), um beispielsweise einen gewünschten Tonfall zu erreichen, unerwünschtes Verhalten (z. B. rassistische Witze) zu unterbinden oder zusätzliche Funktionen einzubauen.

Abgesehen vom Inhalt der Daten beruhen die Leistungen dieser Modelle also auch auf der Arbeit von Menschen, die Milliarden von Dateien kategorisieren und bearbeiten, um diese Datensätze in die Maschine eingeben zu können. Jeder kennt das Fenster: „Klicke jeden Teil des Bildes an, der eine Ampel enthält.“ Auch damit wurde KI trainiert. Eine der führenden Firmen dabei war Amazon mit dem Projekt Mechanical Turk, wo schlecht bezahlte Arbeiter KIs trainierten. Diese monotone Arbeit der Kategorisierung von riesigen Datenmengen bildete die Basis für die Automatisierung dieses Prozesses. Ein bekanntes Muster zeichnet sich ab: Menschen trainierten eine KI, um dann von ihr ersetzt zu werden. Mechanical Turk wurde dieses Jahr eingestellt.

Die schiere Datenmenge sorgt dafür, dass die Modelle ständig neue Fähigkeiten entwickeln. Sie können Sarkasmus oder Humor erkennen, Texte übersetzen und erkennen, wenn eine Frage nicht nur eine Antwort, sondern eine Tätigkeit erwartet, und diese dann, insofern das technisch möglich ist, auch planen und ausführen. Das Modell wurde zu mehr als der Summe seiner Einzelteile. Diese Methode hat allerdings ein Limit: Sowohl die Anzahl der vorhandenen Daten als auch die Fähigkeit, sie zu verarbeiten, stoßen an ihre Grenzen.

Wie intelligent ist künstliche Intelligenz?

Das Ziel der großen Sprachmodelle ist es, überzeugend menschlich wirkenden Text zu produzieren. Da die menschliche Sprache ein Ausdruck des Bewusstseins des Menschen ist, wirkt künstliche Intelligenz auf viele Menschen wie ein Gegenüber mit einem eigenen Bewusstsein, das noch dazu mit dem kollektiven Wissen der Menschheit ausgestattet ist und mit dem man über alles reden kann. Im Gegensatz zum Menschen kann die KI aber nur auf dieses komprimierte „Wissen der Vergangenheit“ zurückgreifen. Das menschliche Bewusstsein entsteht und entwickelt sich aber durch die ständige Interaktion mit unserer Umwelt: der Natur und der menschlichen Gesellschaft. Gedanken und Ideen werden von den gesellschaftlichen Verhältnissen, in denen wir leben, geprägt. Sie werden durch das eigene und das gesellschaftliche Handeln abgetestet und bilden so die Basis für neue Gedanken und Ideen.

KI hingegen basiert hauptsächlich auf der Erkennung von Mustern auf der Grundlage von großen Datensätzen. Ihre Entscheidungen werden auf der Basis von Klassifizierungen, Gewichtungen, Identifizierung von Regel- und Unregelmäßigkeiten usw. gefällt. Diese Stärke der Mustererkennung, weitaus leistungsfähiger als jedes menschliche Gehirn, verkehrt sich jedoch in eine Schwäche, wenn es darum geht, wie KI lernt. Künstliche Intelligenz lernt wesentlich ineffizienter als das menschliche Gehirn und benötigt für neue Aufgaben oft erneute Trainingsprozesse.

Das Limit einer so trainierten KI zeigt sich auch bei den aktuellen Problemen der führenden KI-Unternehmen (der sogenannten Frontier-Labs OpenAI/ChatGPT, Anthropic/Claude, Google und SpaceXAI), noch intelligentere Modelle zu entwickeln. Die Kosten, eine KI zu trainieren, steigen um ganze Größenordnungen (hinter GPT-4 [von 2023!] steckte ein 60-70-fach, also bis zu 7000 % höherer Rechenaufwand als noch bei GPT-3), während aber der Leistungszuwachs pro investierter Rechenleistung gleichzeitig abnimmt. Die Skalierbarkeit der Technologie stößt an ihre Grenzen bei Mikrochip-Entwicklung, Zugang zu hochqualitativen Daten und Energieverbrauch. Aufgrund der extrem schnellen Entwicklung und der Wettbewerbsdynamik im Kapitalismus skalieren die Frontierlabs mit roher Gewalt ihre KI-Infrastrukturen in Billionenhöhe, anstatt signifikant in die Erforschung neuer Architekturen oder Algorithmen zu investieren, die für den nächsten Sprung notwendig wären. (Eine Hoffnung besteht darin, dass die KI, ist sie erst mit genügend Daten gefüttert, dann schon selber auf die nächsten Verbesserungen kommen wird.)

Vor allem in naturwissenschaftlichen Gebieten zeigt sich jedoch das immense Potenzial der kombinierten Fähigkeiten von Mensch und Maschine. Beispielsweise in der Mathematik, wo sich Forschende seit Jahrzehnten auf Teilbereiche ihrer Disziplinen spezialisieren. Aber Durchbrüche kennzeichneten sich vor allem durch die Entdeckung von neuen Verbindungen zwischen diesen Teilbereichen und waren selten komplett neue Funde. Durch ihre Berücksichtigung von Forschung in all diesen Teilbereichen zugleich kann KI diese obskuren Verbindungen finden. Kein Mensch könnte diese Aufgabe aufgrund der schieren Masse an Daten auf dem gleichen Level durchführen. Die Tatsache, dass diese Entdeckungen sich in letzter Zeit häufen, zeigt die Nützlichkeit der Maschine in diesem Gebiet. Dennoch sieht man gleichzeitig die Begrenztheit der KI. Die mathematischen Erfolge beschränken sich auf die bisher erforschten Felder. Neue Abstrahierungen oder Theorien, die über das bekannte Gebiet hinausgehen, kommen nicht vor. Selbst die vielbeachtete Lösung eines der mathematischen „Millennium-Probleme“ (Navier-Stokes) beruhte auf bestehenden Ansätzen, lag also „bereits in der Luft“ und führte kombiniert mit der massiven Rechenleistung einer KI schließlich zum Erfolg. Auch die Entdeckungen selbst müssen von Wissenschaftlern zu einem brauchbaren Produkt verfeinert werden.

Doch zeigt die Wissenschaft der Mathematik, wie Mensch und Maschine sich ergänzen können und das Potenzial haben, ein zentrales Hindernis der Wissenschaften zu überwinden. Die neuronale Flexibilität und dynamische Entwicklungsfähigkeit des menschlichen Gehirns kombiniert mit der unglaublich schnellen und präzisen Datenverarbeitung der künstlichen Intelligenz ermöglicht es, die ungeheure Masse an Entdeckungen der Menschheitsgeschichte zu verarbeiten, Verbindungen zu erkennen, um auf einer neuen Basis weiterforschen zu können.

Menschliche Kontrolle ist essenziell, denn selbst bei „einfachen“ Seminararbeiten, die von KI in zwei Sekunden generiert werden können, kann sie nicht selbstständig herausfinden, ob darin Falschinformationen aufgrund von „vergifteten Daten“ vorhanden sind. Wie absurd manche dieser „Halluzinationen“ aufgrund „vergifteter“ Daten sind, zeigt ein unterhaltsames Beispiel der KI-Zusammenfassung bei der Suchmaschine DuckDuckGo. Sie war diesen Sommer der festen Überzeugung, dass Trump an Tollwut gestorben ist, nachdem JD Vance ihn gebissen hatte. Dies wurde verursacht durch den Subreddit r/poisonAI, wo gezielt KIs mit frei erfundenen Nachrichten gefüttert werden, da Reddit ihre Lieblingsquelle für Daten war. Die Absurdität der Nachrichten könnte kaum ein Mensch ernst nehmen, für KI hingegen sind es Daten, gleich allen anderen.

Militarisierung nach außen und innen

Imperialismus bedeutet auch, dass der technische Fortschritt in den Dienst der Kriegsführung gestellt wird. Palantir z. B. bietet Software und künstliche Intelligenz an, die militärische Ziele identifizieren können, indem sie Daten sortieren und aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. Das von der israelischen Armee entwickelte System „Lavender“ leitete gemeinsam mit dem System „Where is Daddy?“ zahlreiche Bombenkampagnen in Gaza an. Wenn ein Ziel als feindlich identifiziert wird, fällt (nach einer Bestätigung durch einen Soldaten, die normalerweise innerhalb von Sekunden erfolgt) eine Bombe. Die dabei zulässige Wahrscheinlichkeit, dass sich an diesen Zielen vielleicht auch Familienmitglieder oder Kinder befinden, wird dabei im Vorhinein definiert und von der Armee bewusst in Kauf genommen.

Auch die Ukraine wird von Palantir als Versuchslabor für neue Erfindungen verwendet. Hier konnten sie den „Nebel des Krieges“ lichten, indem sie kommerzielle Satellitenbilder mit Spionageinformationen über Telegram und Wärmebilder zu einer interaktiven Karte kombinierten. Dadurch ist es möglich, die Bewegung russischer Truppen vorherzusagen und präzisere Attacken mit weniger Mann auszuführen. Russland arbeitet an einem ähnlichen System. KI-Chips übernehmen die Kontrolle über Drohnen und greifen erkannte Panzer autonom an.

Diese neuen Methoden der Kriegsführung betreffen nach der Logik des Imperialismus nicht nur aktive Kriegsgebiete, sondern werden auch im Landesinneren eingesetzt. Anduril entwickelte beispielsweise eine KI, die Personen trackt, die die amerikanisch-mexikanische Grenze übertreten. Ein weiteres Beispiel sind Flock-Kameras. Mittels KI werden hier die Bewegungen von Personen und Autos getrackt, um angeblich im Falle eines Verbrechens schneller handeln zu können. Jedoch sind bereits Fälle bekannt, wo diese Technologie missbraucht wurde, um beispielsweise Ex-Partner zu stalken. Auch ICE verwendet diese Daten, um ihre Jagd auf Migranten zu koordinieren.

Es ist also keine Überraschung, dass die amerikanische Bevölkerung sich gegen diese intensivierte Überwachung wehrt und Flock-Kameras

sabotiert. Der Widerstand gegen KI wächst jedoch nicht nur in diesem Bereich, sondern zunehmend auch in der Berufswelt.

Eine erneute industrielle Revolution?

Die Fähigkeiten von KI, wichtige Teile der geistigen Arbeit zu übernehmen, bedrohen vor allem administrative und akademische Jobs. Schätzungen gehen davon aus, dass in industrialisierten Ländern 60 % aller Jobs von KI betroffen sein werden und bis 2030 20 % der Arbeitsplätze verloren gehen werden. Wie auch in der industriellen Revolution, wo zahlreiche Arbeiter durch die Einführung von Maschinen überflüssig gemacht wurden, droht dieselbe Perspektive für Kopfarbeit, nur in noch schnellerem Tempo.

In den USA wird bereits bei einem Viertel der Kündigungen Redundanz durch KI als Grund angegeben. Vor allem betrifft die Adaptierung von KI jedoch Berufseinsteiger: Es zeichnet sich ein deutlicher Rückgang von Jobangeboten ab.

Die weitreichende Etablierung von KI im Produktionsprozess betrifft nicht nur die Arbeiterklasse mit einem potenziell drastischen Anstieg der Arbeitslosigkeit, sondern verändert auch grundlegend die Quelle von Profit für Kapitalisten.

In der kapitalistischen Produktion schafft die Maschinerie (konstantes Kapital) keinen eigenen Wert, sondern gibt nur ihren eigenen Wert stückweise ab. Durch die Anwendung von komplexen Maschinen wie KI wird der Input menschlicher Arbeit (variables Kapital) erheblich reduziert und damit auch die Quelle für Profit.

Mit jedem neuen, zunehmend komplexen GPU-Modell des Chipproduzenten Nvidia wachsen die Kosten der Infrastruktur von KI beständig weiter. Die Entwicklung dieser GPUs ist so schnell, dass gerade erst fertiggestellte Rechenzentren bereits veraltet sind. Beispielsweise musste Meta 2023 eines seiner Rechenzentren noch während des Baus wieder abreißen, da die Infrastruktur schon überholt war. Dieser schnelle Verschleiß der Technologie steht im starken Widerspruch dazu, wie lange diese Maschinen produzieren und so auch ihren Wert abgeben sollten. Wenn die Maschine nicht ihren Wert auf die Produkte übertragen kann, da die Technologie bereits veraltet ist, verlieren Kapitalisten dieses investierte konstante Kapital.

Trotz fehlender Profitabilität und vielen kommenden Hindernissen in der weiteren Entwicklung von KI sind diese Unternehmen ein treibender Faktor des Wirtschaftswachstums. Die Basis dieses Wachstums bildet jedoch eine riesige Spekulationsblase: Firmen wie OpenAI, Nvidia und Oracle blähen ihre Profiterwartungen durch gegenseitige Investitionen und Aktienkäufe in einem Teufelskreis immens auf und schöpfen massenhaft Dividenden ab. OpenAI beispielsweise wird auf 852 Milliarden $ geschätzt, soll aber erst 2029 tatsächlich profitabel sein. Selbst diese Perspektive der Profitabilität sieht ihren Infrastrukturplänen zufolge zweifelhaft aus.

Trotzdem revolutioniert die Adaption von KI, besonders in Tech-Branchen wie der IT, die Art und Weise, wie gearbeitet wird. Durch die angebotenen Programmier-Modelle sind viele Schritte abgekürzt: In immer mehr Unternehmen besteht der Großteil der Arbeit eines Entwicklers nun nicht mehr darin, Code selber zu schreiben, sondern Software zu entwerfen, die KI mit präzisen Anweisungen zu füttern und den Output zu prüfen. Mit diesen neuen Erwartungen an die Effizienz ist gleichzeitig der Arbeitsdruck angestiegen, so dass die in der Branche ohnehin übliche Überlastung und Überstunden noch zunehmen.

Auch die Nachfrage nach Arbeitern hat abgenommen. Wurden noch vor wenigen Jahren Schüler von HTLs rekrutiert, um direkt als Programmierer mit gutem Gehalt in eine Karriere zu starten, ist es heute schwierig, mit abgeschlossenem Bachelor einen guten Job zu ergattern. Gleichzeitig fällt der Preis ihrer Arbeitskraft, denn die Programmier-Modelle sind unter richtiger Anwendung wohl bereits besser als ein frisch studierter Informatiker ohne Berufserfahrung.

Die Ursache für diese menschenfeindliche Adaption der KI ist der Antrieb unseres Gesellschaftssystems: die private Aneignung gesellschaftlicher Mehrarbeit, die Realisierung von Profit. Um diesen Profit in der organischen Krise des Kapitalismus zu erhalten, muss sich die Kapitalistenklasse auf eine stärkere Ausbeutung der Arbeiterklasse stützen. Einerseits, indem sie den Arbeitstag verlängert, und andererseits, indem sie die Arbeit intensiver gestaltet, also mehr Arbeit in weniger Zeit zu erledigen ist.

Deswegen erfüllen technologische Erneuerungen im Kapitalismus auch nicht automatisch die Versprechen von Erleichterungen im Leben. Sollten Maschinen eigentlich die Arbeitszeit verkürzen, wird im Kapitalismus die Arbeitszeit verlängert. Sollten Maschinen eigentlich die Arbeit erleichtern, im Kapitalismus wird sie nur intensiver, die Erwartung an die Produktivität höher, während gleichzeitig immer mehr Menschen ihren Job verlieren. Sollten Maschinen eigentlich Menschen von unnötigen Aufgaben befreien, wird man stattdessen an immer monotonere Kleinarbeiten gekettet.

Alle diese Phänomene sind nicht neu, zeichnete sich doch die industrielle Revolution durch die Zerstörung von feinster Handarbeit aus, indem sie den Arbeiter an die grobschlächtige Maschine fesselte. Künstliche Intelligenz intensiviert wie andere wissenschaftliche und industrielle Fortschritte die bereits existenten Grauen des Kapitalismus, sei es am Arbeitsplatz, im ausbeuterischen Verhältnis zur Natur oder in der Kriegsführung.

Die Art und Weise wie künstliche Intelligenz adaptiert wird, nämlich so, dass diese Fortschritte auf den Schultern der Arbeiterklasse getragen werden, ist so offensichtlich, dass sich ein breiter Widerstand dagegen bildet. In den USA ist der Bau von Rechenzentren ein zentrales Thema der Midterm-Wahlen.

KI unter die Kontrolle der Arbeiterklasse!

Unter der Herrschaft der Kapitalisten wird die künstliche Intelligenz benutzt, um sich zu bereichern und ihre Macht abzusichern, während die Einführung dieser neuen Maschinerie nur härtere Ausbeutung für die Arbeiterklasse bedeutet und sich auf die irrationalste Art und Weise vollzieht. Es ist eine regelmäßige Erscheinung, dass der technische Fortschritt im Kapitalismus von Verwerfungen und Spekulationsblasen begleitet ist, das war schon bei der Eisenbahn oder bei der Entwicklung des Internets so und führte im Jahr 2000 zum Platzen der Dotcom-Blase. Der Unterschied ist, dass der Kapitalismus heute in seiner tiefsten Krise steckt und der technische Fortschritt selbst zu seiner weiteren Instabilität beiträgt, anstatt das enorme Potenzial zu heben, das in ihm steckt.

Auf die Bedürfnisse der Gesellschaft wird keine Rücksicht genommen. Diese Technologie wird missbraucht für intelligente Kriegsführung und Überwachung der eigenen Bevölkerung, ihre Rechenzentren verschmutzen die Umwelt und treiben mit ihrem immensen Stromverbrauch den Ausbau fossiler Energien an. Die schiere Anzahl der Probleme mit KI, nur teilweise hier erwähnt, zeigt, dass der Kapitalismus im Niedergang ist. Jeglicher Fortschritt wird nicht eingesetzt, um das Leben aller zu verbessern, sondern nur für die Bereicherung einiger Individuen.

Die Ursache dieser Probleme liegt jedoch nicht in der Technologie selbst, sondern darin, wie sie unter kapitalistischen Bedingungen angewandt wird. Die Arbeiterklasse hat keine Kontrolle darüber, wo und wie Rechenzentren gebaut werden, ob und wie sie KI verwendet, wie und auf welchen Datensätzen KI trainiert wird. Trotz kapitalistischer Bedingungen macht künstliche Intelligenz große Fortschritte in Gebieten wie Kernphysik, Medizin, Biologie etc. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs von Durchbrüchen, die möglich werden, wenn Investitionen im Interesse der Gesellschaft eingesetzt werden und nicht für die Produktion von „AI Slop“ und Kriegsmaschinerie.

Mit einem bewussten Umgang mit künstlicher Intelligenz, der die komplementären kognitiven Fähigkeiten von Mensch und Maschine vereint, kann das Potenzial für wissenschaftlichen Fortschritt im Sinne der Menschheit verwirklicht werden. Doch möglich ist dies nur, wenn die Produktionsmittel, darunter auch die KI, unter der demokratischen Kontrolle der Arbeiterklasse stehen.

(Funke Nr. 247/01.10.2026)