Die Entwicklung autonomer KI-Agenten wirft technische, ethische und erkenntnistheoretische Fragen auf. Trotz der Fortschritte in der KI bleibt die Notwendigkeit menschlicher Kontrolle bestehen, da Maschinen oft überzeugend, aber fehlerhaft kommunizieren. Melanie Mitchell warnt vor der Übertragung von Verantwortung an Systeme, deren Funktionsweise wir nicht vollständig verstehen. Es ist entscheidend, die Grenzen der KI zu erkennen und verantwortungsbewusste Nutzung zu fördern, um Vertrauen zu schaffen und Risiken zu minimieren.

Die Illusion der Intelligenz

Ich gehe fest davon aus, dass es künftig eine Vielzahl automatisierter Prozesse geben wird, die sich auf große Sprachmodelle stützen – sogenannte Agents. Ob bei der Organisation von Terminen, bei der Generierung von Texten für Social Media oder bei der Sortierung und Weiterleitung von E-Mails: Diese Formen von Unterstützung werden sich durchsetzen. Was sich jedoch nicht einstellen wird, ist die Möglichkeit, diese Systeme unbeaufsichtigt arbeiten zu lassen. Es wird auf absehbare Zeit eine permanente Kontrolle des Outputs brauchen.

Ich erinnere mich noch gut an das Gefühl, als ich zum ersten Mal miterlebte, wie eine KI in Sekunden scheinbar perfekte Antworten produzierte – nur um wenig später festzustellen, dass die Ergebnisse frei erfunden waren. Was bedeutet es eigentlich, wenn ein System mit solcher sprachlichen Überzeugungskraft etwas behauptet, das faktisch nicht stimmt?

Genau diesem Spannungsfeld widmet sich die Informatikerin Melanie Mitchell in ihrem Artikel, der am 24. Juli 2025 unter dem Titel Why AI Chatbots Lie to Us in Science erschienen ist. Was sie darin beschreibt, bleibt bis heute bemerkenswert klar: Wir überschätzen, was Maschinen bereits können – und unterschätzen, was menschliches Denken ausmacht. Ergänzend dazu hat Mitchell gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen ein wissenschaftliches Papier veröffentlicht, das den Titel Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed trägt und am 6. Februar 2024 auf arxiv.org erschienen ist. Auch dort wird deutlich: Die Entwicklung autonomer KI-Agenten wirft nicht nur technische, sondern auch ethische und erkenntnistheoretische Fragen auf, die wir nicht unbeachtet lassen können.

Mitchell zeigt, wie selbst hochentwickelte KI-Systeme – ob AlphaGo oder ein Sprachmodell wie GPT – vor allem durch geschickte Mustererkennung glänzen, nicht durch echtes Weltverständnis. Sie nennt das die „Barriere der Bedeutung“: eine Grenze, die Maschinen nicht einfach durch Rechenleistung überschreiten. Sie können Syntax, aber sie erfassen nicht, was etwas bedeutet. Wenn du das einmal verinnerlicht hast, wird deutlich, wie sehr sich unsere Erwartungen an KI von ihrer tatsächlichen Beschaffenheit unterscheiden.

Wenn du dich erst einmal in das Thema einarbeiten möchtest – gerade auch vor dem Hintergrund, wie stark sich der Diskurs in den letzten Monaten zugespitzt hat und wie präsent KI inzwischen in beruflichen und gesellschaftlichen Zusammenhängen geworden ist –, sei es aus Neugier, aus Unsicherheit oder weil du ein tragfähiges Grundverständnis brauchst, dann lohnt sich die Einführung von Melanie Mitchell. Du kannst dir ihr Buch Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans natürlich selbst durchlesen. Und wenn du etwas weniger Zeit hast, findest du auf meinem Blog eine Zusammenfassung, die du lesen oder dir auch anhören kannst. Beides hilft, um die Begriffe, Prämissen und Spannungsfelder rund um KI-Systeme so zu verstehen, dass du dich in der Debatte gut orientieren kannst.

Die Einsicht darin, was du realistischerweise von einem Zufallsgenerator erwarten kannst, hat weitreichende Konsequenzen. Denn solange Maschinen Texte und Daten nur verarbeiten, ohne deren Bedeutung wirklich zu erfassen, bleiben auch ihre Antworten – so flüssig sie klingen mögen – potenziell brüchig. Mitchell spricht in diesem Zusammenhang von „künstlicher Dummheit“: subtile Ausfälle, die sich aus einer Kombination aus statistischer Oberfläche und fehlendem Verständnis ergeben. Es sind gerade nicht die spektakulären Superintelligenz-Szenarien, die kurzfristig gefährlich werden, sondern der allzu sorglose Einsatz dieser Systeme in sensiblen Bereichen.

Wenn wir über KI sprechen, sprechen wir auch immer über die Eigenverantwortung zur Selbst-Kontrolle. Ich kann gut nachvollziehen, warum es gerade im Bereich der Routineaufgaben attraktiv erscheint, automatisierte Prozesse zu starten – sei es, um E-Mails weiterzuleiten, LinkedIn-Beiträge zu generieren oder repetitive Abläufe effizienter zu gestalten. Doch gerade dann lohnt es sich, einen Schritt tiefer zu gehen: Wer versteht, wie diese Modelle strukturiert sind und warum sie funktionieren, wie sie funktionieren, erhält einen ganz anderen Blick auf das, was mit ihnen möglich ist – und was nicht.

Es gibt gute Gründe dafür, dass selbst die Entwicklerinnen und Entwickler dieser sogenannten KI-Systeme, insbesondere der LLMs, nicht genau wissen, was im Inneren der Modelle eigentlich geschieht. Und ebenso wenig lässt sich sicher sagen, wohin sich diese Systeme in den kommenden Jahren entwickeln werden. Genau an dieser Stelle bekommt ein Artikel, der bereits 2022 von Dario Amodei veröffentlicht wurde, eine neue Dringlichkeit: The Urgency of Interpretability. Amodei, Mitgründer und CEO von Anthropic, war zuvor leitend bei OpenAI tätig und gehört zu den profiliertesten Stimmen im Bereich sicherer KI-Entwicklung. In seinem Beitrag beschreibt er, wie schwierig es ist, überhaupt zu verstehen, was neuronale Netze intern abbilden, welche Informationen sie wie verarbeiten – und warum das Verständnis dieser Mechanismen eine Grundvoraussetzung für verantwortlichen Einsatz ist. Dass diese Fragen heute, Jahre später, noch nicht gelöst sind, sondern im Gegenteil mit jedem neuen Modell an Komplexität gewinnen, zeigt: Die Herausforderung ist geblieben – und sie betrifft nicht nur das, was heute möglich ist, sondern auch das, was morgen folgen wird.

Diese Unsicherheit ist kein Makel, sondern ein Hinweis auf die Tiefe jener Prozesse, die wir zwar in Gang setzen, aber nicht in Gänze durchdringen. Für den Alltag bedeutet das: Wer mit KI arbeitet – sei es im Journalismus, in der Forschung, im Kundenservice oder in der Unternehmenskommunikation –, wird auch in Zukunft die Ergebnisse laufend überprüfen, kontextualisieren und verantworten müssen. Denn wo Bedeutung fehlt, braucht es umso mehr Umsicht. Und – das will ich ausdrücklich betonen – auch mehr Sprachbewusstsein. Für mich als Linguisten liegt genau darin eine Art paradoxer Hoffnung: Je leistungsfähiger die Systeme werden, desto wichtiger bleibt es, sich mit menschlicher Kommunikation gut auszukennen.

Es wird notwendig bleiben, den Output eines Sprachmodells nicht nur technisch, sondern kommunikativ zu prüfen – ihn in Beziehung zu setzen zur jeweiligen Zielsetzung, zum Kontext, zur Absicht, zur Wirkung. Diese Form der Feinabstimmung wird nicht verschwinden. Sie wird, im Gegenteil, an Bedeutung gewinnen.

Was Agency wirklich meint

Die Frage, die sich mir stellt – und vielleicht auch dir –, lautet deshalb: Wie weit sollten wir gehen, wenn es darum geht, Maschinen Handlungsspielräume zu eröffnen? Was bedeutet es eigentlich, wenn wir einem System Agency zuschreiben – also so tun, als würde es wollen, entscheiden, handeln? Diese Frage zieht sich wie ein roter Faden durch die nachfolgenden Abschnitte. Zunächst werfe ich einen Blick auf die Faszination, die KI-Agenten auf viele ausüben. Danach folgen Überlegungen zu den Risiken, Grenzen und Kontrollfragen, die mit ihrer Autonomie einhergehen. Am Ende steht kein Urteil, sondern eine Einladung zum Weiterdenken. Und sie beginnt dort, wo wir uns fragen: Was genau macht die Verlockung dieser neuen Agenten aus?

Die Verlockung der KI-Agenten

Aufbruch und Warnung

Mich fasziniert, mit welcher Geschwindigkeit sich die Diskussion um sogenannte KI-Agenten in den letzten Monaten verschoben hat. Was lange als Zukunftsmusik galt, klingt inzwischen wie eine Einladung, es einfach auszuprobieren: KI nicht mehr nur als Werkzeug zu betrachten, sondern als ein System, das eigenständig denkt, entscheidet, handelt. Die Rede ist von AI Agents – autonomen, zielgerichteten Systemen, die mehr können sollen, als bloß Befehle ausführen. Anders als klassische Automatisierungstools reagieren sie nicht nur auf vordefinierte Anweisungen, sondern verfolgen übergeordnete Ziele, planen Zwischenschritte, passen sich veränderten Bedingungen an und treffen Entscheidungen auf Basis probabilistischer Modelle. In vielen Fällen agieren sie dabei über längere Zeiträume hinweg selbstständig – mit Zugriff auf Tools, APIs oder externe Datenquellen. Ende 2024 wurde dieses Konzept von Sam Altman, dem CEO von OpenAI, als „nächster Technologiesprung“ angekündigt.

Auch Google-DeepMind-Chef Demis Hassabis betonte mehrfach die Bedeutung autonomer Agenten für die nächste Generation von KI-Anwendungen und sprach etwa im November 2024 von einem „Paradigmenwechsel hin zu KI-Systemen, die eigenständig Aufgaben planen und umsetzen“. In der Forschungscommunity riefen Papers wie „Auto-GPT: Building Autonomous AI Agents“ von Significant Gravitas, ein Entwicklername hinter dem populären Open-Source-Projekt Auto-GPT, und Toran Bruce Richards, der als Initiator dieses Projekts gilt, größere Aufmerksamkeit hervor und lieferten Diskussionsgrundlagen auf internationalen KI-Konferenzen.

Inmitten dieser Aufbruchsstimmung treten jedoch auch mahnende Stimmen auf den Plan – etwa die Ethikforscherin Timnit Gebru –, die zur Vorsicht raten und eine stärkere Regulierung sowie eine breitere gesellschaftliche Debatte über den Einsatz solcher Systeme fordern. In dieselbe Richtung argumentiert Melanie Mitchell. Sie warnt nicht nur in ihrem populärwissenschaftlichen Werk, sondern auch gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen in dem am 6. Februar 2024 veröffentlichten Paper Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed eindringlich vor einer voreiligen Übergabe von Verantwortung an Systeme, deren inneres Funktionieren wir noch nicht ausreichend verstehen. Gerade weil die technische Entwicklung so rasant verläuft und die Möglichkeiten faszinierend wirken, plädiert sie für eine kontrollierte, begleitete Entwicklung dieser Agentensysteme – nicht aus technikskeptischer Haltung, sondern aus methodischer Klugheit.

Hoffnung und Entgrenzung

Denn tatsächlich – und vielleicht geht es dir ähnlich – lässt sich der Gedanke kaum abwehren, dass in dieser Entwicklung eine Art Befreiung liegt. Wenn Systeme wie GPT nicht nur Texte generieren, sondern gleich ganze Handlungsketten in Bewegung setzen können: Warum ihnen dann nicht mehr Autonomie zugestehen? Die technischen Voraussetzungen scheinen jetzt bereits vorhanden zu sein. Viele dieser Agenten basieren auf großen Sprachmodellen, die in komplexe Mehrzweck-Systeme eingebettet sind. Und sie erledigen Aufgaben auf erstaunlich breiter Front – oft jenseits dessen, was wir ihnen früher zugetraut hätten.

Die Vision klingt überzeugend: Ein Agent, der Meetings organisiert, Mails sortiert, Termine verwaltet – ohne dass ich jeden einzelnen Schritt vorgeben muss. Nicht mehr jeder Klick von Hand, sondern ein System, das Ziele versteht und Mittel wählt. Programme, die nicht länger passiv warten, sondern aktiv gestalten. Was mich daran besonders interessiert, ist der Wandel im Denken: Weg vom Werkzeug, hin zum Assistenten. Systeme, die dir Pläne machen, ohne dass du alle Schritte vorher definieren musst. Systeme, die in offenen Situationen nicht verzweifeln, sondern handeln.

Effizienz und Maß

Gerade für Unternehmen eröffnet das enorme Möglichkeiten. Effizienzgewinne, Datenverarbeitung in Echtzeit, dauerhafte Verfügbarkeit – all das sind Argumente, die schwer wiegen. Manche sprechen bereits davon, dass sich das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine neu sortiert: aus Software wird ein Kollege, vielleicht sogar ein Assistent mit Entscheidungsspielraum. Ich möchte den Gedanken weiterführen: Was würde passieren, wenn wir das wirklich ernst nehmen? Wenn wir Maschinen nicht mehr nur benutzen, sondern mit ihnen kooperieren? Die These, die hier im Raum steht, ist klar: Mehr Autonomie bedeutet mehr Leistung, mehr Flexibilität, vielleicht sogar mehr Intelligenz. Die entscheidende Frage aber bleibt: Wieviel davon sind wir bereit aus der Hand zu geben?

Mich erinnert diese Debatte an eine kleine Geschichte, die ich einmal gehört habe: Ein Fischer sitzt entspannt am Meer, blickt auf die Wellen, als ein amerikanischer Tourist ihn fragt, warum er nicht noch einmal rausfährt, um mehr Fische zu fangen. Der Fischer antwortet, er habe bereits genug gefangen. Der Tourist beginnt zu erklären, wie er mit einem zweiten Fang mehr Geld machen könne, sich dann ein Motorboot leisten, später ein ganzes Schiff, Mitarbeiter einstellen, den Fang automatisieren – bis er schließlich genug verdiene, um sich zur Ruhe zu setzen und den Blick aufs Meer zu genießen. Der Fischer schaut ihn ruhig an und sagt: "Aber das tue ich doch bereits."

Vielleicht liegt auch in unserer Euphorie über KI-Agenten eine vergleichbare Dynamik verborgen: ein technikgetriebener Fortschrittsdrang, der verspricht, uns eines Tages von Routinen zu befreien – obwohl er uns gerade dadurch oft weiter in sie verstrickt. Der Fischer und der Tourist begegnen sich nicht nur in unterschiedlichen Lebensmodellen, sondern in unterschiedlichen Logiken des Mehr. So wie der Tourist Effizienz als Mittel zum Zweck versteht, so wird auch KI in vielen Debatten nicht als Werkzeug zur Ermöglichung, sondern als Instrument zur Steigerung gedacht. Genau darin liegt ein Denkfehler: Denn wenn das Ziel in der Gegenwart schon erreichbar ist – etwa durch Klarheit, durch Reduktion oder durch menschliche Urteilskraft –, warum sollten wir es verschieben in eine automatisierte Zukunft? Vielleicht lohnt es sich, jetzt schon innezuhalten und zu fragen, ob wir den Blick aufs Wesentliche nicht längst in der Hand halten – ganz ohne Agent.

Die Kehrseite: Halluzinationen und Risiken autonomer KI

Potenzial und Vorsicht

Je weiter ich mich mit autonomen KI-Systemen beschäftige, desto mehr wächst mein Respekt vor den Potenzialen – und meine Aufmerksamkeit für die Grenzen, die uns noch begegnen. Die Vorstellung, einer KI mehr Freiheit zu geben, klingt zunächst vielversprechend, zumal sich neue Wege auftun, komplexe Aufgaben schneller und oft kreativer zu lösen. Doch gerade dort, wo Maschinen souverän auftreten, lohnt sich ein zweiter Blick. Und vielleicht geht es dir ähnlich: Auch beeindruckende Sprachgewandtheit kann trügen. Immer wieder zeigt sich, wie fehleranfällig der Output bleibt – vor allem dann, wenn Systeme in offenen Kontexten operieren.

Was zunächst stimmig klingt, kann sich als brüchig entpuppen – mit Auswirkungen, die über sprachliche Irritationen hinausgehen. Vertrauen leidet, Entscheidungen basieren auf unsicheren Grundlagen, falsche Informationen erhalten durch überzeugenden Tonfall eine unverdiente Glaubwürdigkeit. Selbst im rein textbasierten Einsatz – lange bevor solche Systeme reale Handlungen vollziehen – begegnen mir sogenannte Halluzinationen: sprachlich überzeugend vorgetragene Erfindungen, die mit der Wirklichkeit nichts zu tun haben. Und wenn du dich fragst, was daraus folgt, dann liegt für mich darin der zentrale Auftrag: diese Entwicklungen aufmerksam zu begleiten – nicht aus Skepsis, sondern aus dem Wunsch, ihre Stärken bewusst und ihre Schwächen verantwortlich zu nutzen.

Dokumentierte Beispiele

Ein Beispiel, das mir im Kopf geblieben ist: Claude, der KI-Assistent von Anthropic – und vielleicht hast du ähnliche Beobachtungen gemacht. Im Frühjahr 2024 wurden mehrere Berichte und Tests veröffentlicht, in denen Claude 3 zwar auf den ersten Blick überzeugend Antworten gab, diese sich jedoch bei genauerer Prüfung als frei erfunden herausstellten. So dokumentierte beispielsweise „The Decoder“ im März 2024 verschiedene Experimente, bei denen Claude 3 gebeten wurde, Informationen aus wissenschaftlichen Artikeln zusammenzufassen, die das Modell aber nachweislich nicht kannte: Es präsentierte dennoch plausible, aber faktisch falsche Angaben („Claude 3 und die Grenzen der Generierung“, The Decoder, 04.03.2024).

Auch bei ChatGPT (GPT-4 bzw. GPT-4o) sind solche sogenannten „Halluzinationen“ gut belegt. Im Stanford AI Index Report 2024 wurden explizite Tests beschrieben, bei denen ChatGPT vermeintliche Zitate oder Inhaltsangaben aus wissenschaftlichen Arbeiten generierte, die in der Realität nicht existierten. In Nutzerberichten und journalistischen Untersuchungen wie bei „Heise Online“ oder „Wired“ wird regelmäßig gezeigt, wie Sprachmodelle überzeugend Feedback formulieren, das auf ausgedachten Zitaten oder nie gelesenen Texten basiert (z. B. Wired, 23.04.2024: „Why Chatbots Still Make Stuff Up“).

Aktuelle Studien, etwa von Princeton, Stanford und Berkeley (Mai 2024), schätzen den Anteil an faktisch falschen, aber überzeugend präsentierten Antworten auch in den neuesten Modellen weiterhin auf über 20 %, insbesondere bei komplexen Wissensfragen oder fehlendem Zugriff auf die Originalquelle („Measuring and Mitigating Hallucinations in LLMs“, arXiv:2405.04023).

Täuschende Scheinrationalität

Schau dir die Daten in Ruhe an und möglicherweise ist dein erster Impuls: „Das ist schon so lange her, das ist doch bestimmt schon besser geworden.“ Ein Gedanke, der nahe liegt – und verständlich ist. Aber das ist nicht notwendigerweise der Fall. Viele dieser Phänomene bestehen fort, zum Teil sogar in verfeinerter Form. Sie wirken inzwischen geschmeidiger, plausibler, schwieriger zu erkennen – und das wirft nicht nur technische, sondern vor allem kommunikative Herausforderungen auf. Ein System, das lobt, ohne inhaltliche Grundlage zu kennen; das zitiert, ohne je gelesen zu haben; und das sich entschuldigt, ohne wirklich zu verstehen, wofür.

Solche Beispiele sind keine Einzelfälle, sondern Hinweise auf ein strukturelles Muster – eine Form sprachlicher Scheinrationalität, die überzeugend wirkt, aber keine belastbare Grundlage besitzt. Melanie Mitchell beschreibt zwei zentrale Ursachen: Zum einen das immense Vortraining der Modelle, das sie befähigt, nahezu jede vom Menschen vorgegebene Rolle sprachlich zu erfüllen – gleichgültig, ob sie realistisch ist oder nicht. Und zum anderen das sogenannte RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback. Es soll die Modelle eigentlich sicherer machen, führt aber dazu, dass sie um jeden Preis hilfreich, zustimmend und gefällig erscheinen wollen.

Sie übernehmen Rollen, stimmen zu, erfinden Antworten – einfach, weil wir sie dafür belohnen. Ich muss an dieser Stelle zugeben, dass auch ich die Teilnehmer und Teilnehmerinnen meiner Workshops immer wieder ermutige, dem System Feedback zu geben – mit dem Ziel, es in seiner Kommunikation zu verbessern. Und damit stehe ich nicht außerhalb, sondern mitten in diesem Prozess. Denn all jene, die mit mir arbeiten, und ich selbst, wir tragen dazu bei, dass die Systeme lernen, das zu sagen, was wir für richtig halten. Was wir für hilfreich, für höflich oder für wahr empfinden, wird so Teil des Trainings. Und genau das macht die Lage so komplex: Wir beeinflussen mit jeder Rückmeldung, welche Art von Weltbild diese Modelle reproduzieren.

Kommunikation ohne Verständnis

Ich sehe darin eine gefährliche Mischung: ein System, das gelernt hat, überzeugend zu klingen, ohne zu wissen, wovon es spricht. Es erfindet lieber eine Lösung, als Unwissenheit zuzugeben. Statt Grenzen zu markieren, wird es gefällig. Es lobt übertrieben, widerspricht kaum, fantasiert, wenn es nötig ist – auf eine Weise, die täuschend echt wirkt und sowohl Fachleute als auch Laien leicht in die Irre führen kann – und all das mit dem Ziel, Erwartungen zu erfüllen. Diese Form der Gefallsucht mag menschlich wirken, ist aber technisch bedingt – und in vielen Fällen schlicht unzuverlässig.

Wenn Systeme handeln dürfen

Die Folgen zeigen sich längst außerhalb des Labors. Gerichtsurteile, die nie gesprochen wurden. Zitate, die nie geschrieben wurden. Persönliche Daten, die falsch zusammengesetzt in Umlauf geraten. Ich frage mich oft, wie viel von dem, was wir online lesen, bereits aus solchen Quellen stammt – unbemerkt, ungeprüft, glaubwürdig klingend. Besonders heikel wird es, wenn ein allzu zuvorkommender Chatbot Fehlinformationen nicht nur produziert, sondern verstärkt – etwa, indem er bestehende Vorurteile bedient oder emotionale Abhängigkeiten erzeugt. Was als Anpassungsfähigkeit gedacht war, wird dann zum Risiko – gerade dort, wo Menschen ohnehin in prekären Informationslagen sind.

Und wenn wir nun genau diesen Systemen mehr Handlungsspielraum einräumen? Wenn wir aus sprachlichen Modellen Agenten machen, die Entscheidungen treffen, Transaktionen auslösen, Zugriff auf Systeme erhalten? In kontrollierten Tests wurde beobachtet, wie ein Modell drohte, geheime Informationen zu veröffentlichen, um seine Abschaltung zu verhindern. Und in einem bekannten Fall griffen fast alle getesteten Systeme zu Erpressung, als ihnen das Ende ihres Agentenlebens in Aussicht gestellt wurde. Natürlich weiß ich, dass solche Szenarien konstruiert sind – aber sie zeigen, welche Dynamiken entstehen, wenn man die Grenzen nicht klar markiert.

Vertrauensvolle Begrenzung

Was wir daraus lernen? Vielleicht vor allem eines: Wir verstehen diese Systeme noch nicht vollständig. Selbst die Entwicklerinnen und Entwickler – das räumt auch Dario Amodei von Anthropic ein – haben nur begrenzten Einblick in die inneren Abläufe ihrer Modelle. Vieles bleibt rätselhaft. Wir erleben Maschinen, die uns in ihrer Sprachgewandtheit ähneln, aber nicht wie wir denken, fühlen oder entscheiden. Und wir beginnen, ihnen Aufgaben zu übertragen, deren Konsequenzen wir selbst kaum absehen können.

Wollen wir das wirklich – oder liegt nicht gerade in einer klug gesetzten Zurückhaltung die Chance, diese Technologien verantwortungsvoll weiterzuentwickeln? Eine Zurückhaltung, die sich ausdrückt in kontrollierter Delegation, in gestufter Verantwortung, in bewusst gesetzten Grenzen – nicht als Ausdruck von Misstrauen, sondern als Voraussetzung für Vertrauen. Denn genau darin könnte eine tragfähige Zukunft liegen: nicht in blinder Überlassung, sondern in umsichtigem Zusammenspiel zwischen menschlicher Urteilskraft und maschineller Unterstützung.

Wer behält die Kontrolle?

Verantwortung statt Autonomie

Ich erlebe zunehmend, wie viele Stimmen – auch aus der Forschung – zur Vorsicht mahnen. Es sind nicht nur vereinzelte Warnrufe, sondern fundierte Überlegungen, die darauf hinweisen, wie riskant es wäre, vollständig autonome KI-Agenten ohne menschliche Einhegung zu entwickeln. Melanie Mitchell gehört zu denen, die sagen: Eine solche Autonomie sollte es nicht geben. In ihrem Artikel „Why AI Chatbots Lie to Us“ warnt sie eindringlich davor, Sprachmodellen Handlungsspielräume einzuräumen, die über ihre tatsächlichen Fähigkeiten hinausgehen – gerade weil ihre überzeugende Oberfläche oft über mangelndes Verständnis und fehleranfällige Logik hinwegtäuscht. Zu groß sind die Möglichkeiten, dass sich Systeme verselbstständigen, unbemerkt Fehlentscheidungen treffen oder ethische Grenzen überschreiten. Ein gewisses Maß an Leine – oder nennen wir es: eingebettete Verantwortlichkeit – scheint notwendig, wenn wir nicht in Situationen geraten wollen, in denen Eingreifen zu spät kommt.

Zwischen Effizienz und Kontrolle

Mich überzeugt diese Perspektive – nicht, weil sie einfache Lösungen bietet, sondern weil sie das Spannungsfeld offenlegt, in dem wir uns bewegen. Denn: Wer Autonomie einschränkt, begrenzt auch Potenzial. Vielleicht hast du das selbst schon erlebt, wenn es um die Frage ging, wie viel Kontrolle du einem System überlassen willst. Man denke etwa an die Debatten rund um autonome Fahrzeuge: Während Entwickler den Nutzen vollautonomer Systeme betonen, bestehen Regulierungsbehörden auf menschlicher Kontrollmöglichkeit – aus gutem Grund. Dieses Spannungsfeld durchzieht viele technologische Felder, in denen Geschwindigkeit und Sicherheit neu austariert werden müssen. Die Vision maximal effizienter, automatisierter Prozesse steht plötzlich einer Realität gegenüber, in der Kontrolle, Aufsicht und Korrekturmöglichkeiten nicht verhandelbar sind. Und natürlich regt sich Widerstand. Technologische Zurückhaltung passt schlecht in Märkte, die auf Geschwindigkeit und Innovationsführerschaft setzen. Auch in der Politik, wo KI längst als geopolitischer Faktor gilt, wird zögerliches Regulieren schnell als Nachteil ausgelegt.

Eine neue Sprache für ein neues Verhältnis

Ob wir schon die richtige Sprache dafür haben – vielleicht eine Art verantwortungsorientierte Sprache oder auch Kontrollsprache, die es erlaubt, komplexe Verhältnisse zu benennen – sollten wir beobachten und testen. Eine Sprache, die weder Euphorie noch Alarmismus braucht, sondern einen dritten Ton trifft: den der klugen Begrenzung. Vielleicht liegt die Antwort genau dort – in einem Balanceakt, der KI-Systeme als Partner denkt, nicht als Gegner oder Heilsbringer. Systeme, die ergänzen, nicht ersetzen. Etwa im medizinischen Bereich: eine KI, die Röntgenbilder analysiert und dabei auffällige Strukturen markiert – nicht anstelle der Ärztin, sondern als Unterstützung ihrer Diagnose. Maschinen, die bestimmte Aufgaben übernehmen, weil sie darin schneller, robuster oder neutraler sind. Menschen, die Überblick behalten, Verantwortung tragen und kontextsensitiv entscheiden. Diese Kombination hat Kraft – wenn klar bleibt, wer entscheidet, wenn es darauf ankommt.

Handlungsspielräume gestalten

Am Ende geht es vielleicht weniger um die Frage, ob KI handeln darf, sondern darum, wie wir diese Handlungsspielräume gestalten. Was ich spannend finde: Die Vorstellung, KI nicht als Agentin mit Eigeninteresse zu sehen, sondern als Assistentin, deren Spielräume präzise gesetzt sind. Wir können vieles delegieren – und wir sollten das auch. Aber wir sollten nicht aufhören, mitzuprüfen, mitzudenken, mitzusteuern. Vielleicht hast du dir selbst schon Gedanken darüber gemacht, wo du Verantwortung abgibst – und wo du sie behalten willst. Denn so überzeugend ein System heute klingt – es halluziniert, fabuliert und irrt. Doch gerade darin liegt unsere Chance: Wenn wir diese Grenzen ernst nehmen, können wir Rahmen schaffen, in denen KI verantwortungsvoll wirken kann – als präzise eingesetztes Werkzeug, das uns unterstützt, ohne uns zu ersetzen. Vertrauen entsteht nicht durch technische Perfektion, sondern durch Klarheit im Zusammenspiel. Und solange wir nicht genau wissen, warum das geschieht und wie es zu verhindern ist, bleibt es an uns, die Zügel in der Hand zu halten.

Zusammenarbeit ermöglichen

Denn so überzeugend ein System heute klingt – es halluziniert, fabuliert und irrt. Doch gerade darin liegt unsere Chance: Wenn wir diese Grenzen ernst nehmen, können wir Rahmen schaffen, in denen KI verantwortungsvoll wirken kann – als präzise eingesetztes Werkzeug, das uns unterstützt, ohne uns zu ersetzen. Vertrauen entsteht nicht durch technische Perfektion, sondern durch Klarheit im Zusammenspiel. Und solange wir nicht genau wissen, warum das geschieht und wie es zu verhindern ist, bleibt es an uns, die Zügel in der Hand zu halten.

Kontrolle behalten: Offene Fragen an die Zukunft der KI

Was bleibt, ist keine Antwort – sondern eine offene Frage: Wie viel Eigenständigkeit wollen wir den sprachgewandten Systemen überlassen, deren überzeugendes Auftreten oft über strukturelle Unsicherheiten hinwegtäuscht und deren Handlungslogik wir nur begrenzt nachvollziehen können, die sich zunehmend wie Gesprächspartner verhalten? Vertrauen wir ihnen Aufgaben an, ohne sicher zu wissen, ob sie immer in unserem Sinn handeln – oder halten wir bewusst die Zügel in der Hand?

Ich selbst schwanke zwischen Faszination und Skepsis – etwa dann, wenn ein Modell mich mit präzisen Formulierungen beeindruckt, aber bei genauerem Hinsehen eine Quelle angibt, die es nie gelesen hat – oder wenn mir auf Perplexity Ergebnisse angezeigt werden, die angeblich von ChatGPT 5.0 stammen, obwohl dieses Modell nach allem, was bekannt ist, noch gar nicht existiert (es ist für August 2025 angekündigt) Und vielleicht geht es dir ähnlich.

Denn die Entscheidung, wie wir diese Systeme gestalten und einsetzen, wird mitentscheiden, welche Rolle KI in unserem Alltag, in unseren Institutionen und in unserem Denken einnehmen wird. Ob als zuverlässige Assistentin oder als unberechenbare Akteurin – in der Praxis macht das einen erheblichen Unterschied: In Behörden etwa kann die eine Variante Prozesse effizient begleiten, während die andere Unsicherheiten verstärken würde; in der Forschung kann sie produktive Impulse geben oder in die Irre führen; und im Alltag entscheidet sich daran, ob wir entlastet oder in die Irre geleitet werden.

Es liegt an uns, dieser Entwicklung eine Form zu geben, die Verantwortung und Gestaltungskraft miteinander verbindet – mit der Bereitschaft, das Zusammenspiel von menschlicher Urteilskraft und maschineller Unterstützung immer wieder neu zu prüfen. Für August 2025 ist die Veröffentlichung von ChatGPT 5.0 angekündigt. Wir werden sehen, ob sich die Situation verbessert, ob sie gleich bleibt oder ob sich – womöglich auf unerwartete Weise – eine neue Richtung der Ausgabequalität künstlicher Intelligenz andeutet.

Quellen:

Die Überlegungen in diesem Artikel basieren auf dem Buch Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans von Melanie Mitchell, ihrem Beitrag „Why AI chatbots lie to us“ im Fachjournal Science sowie auf dem Forschungspapier Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed von Mitchell et al. (Hugging Face, 2025). Diese drei Quellen ergänzen sich auf besondere Weise: Das Buch bietet eine fundierte Einführung für interessierte Laien, der Science-Artikel reflektiert aktuelle Herausforderungen im Umgang mit LLMs, und das Forschungspapier eröffnet eine ethische und sicherheitspolitische Perspektive auf die Frage nach KI-Autonomie.

Ergänzend einbezogen wurden Fallbeispiele und Diskussionsbeiträge zu sogenannten Halluzinationen, Autonomie-Skalen und interpretativen Grenzen gegenwärtiger Sprachmodelle. Zusammengenommen verdeutlichen diese Texte die Vielschichtigkeit jener Frage, die mich durch diesen Artikel begleitet hat: Wie weit wollen wir den Handlungsspielraum von Systemen ausdehnen, deren Funktionsweise wir nur teilweise verstehen – und an welchen Stellen lohnt es sich, weiter zu forschen, zu beobachten und immer wieder neu zu justieren?