24.05.2023

Governance of Superintelligence – ChatGPT-Führung fordert globale KI-Vereinigung

So steht es in einem Blogeintrag der OpenAI-Führungsriege. Konkret geht es den ChatGPT-Entwicklern darum, aktuelle KI-Initiativen mithilfe großer Regierungen zusammenzuführen. Um mit proaktiver Weitsicht auf das, was kommen mag, vorbereitet zu sein.
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KI, Sam Altman OpenAI, ChatGPT
(c) Adobe Stock/TechCrunch Disrupt SF - Sam Altman, CEO von OpenAI.

Eigentlich fing es bereits in der Entertainment-Industrie an. Die Angst vor KI war spätestens mit der Terminator-Reihe ein Massenphänomen geworden, wurde anschließend hier und da von der Kulturszene in diversen Ausprägungen behandelt, um lange Zeit bloß am Rande der Gesellschaft Science-Fiction-Fans zu beschäftigen. OpenAI und ChatGPT änderten alles.

Die Angst des Menschen vor der KI

Aktuell befindet sich die Welt in einer Experimentierphase und einem Diskurs darüber, was Künstliche Intelligenz alles vermag, wie sie Gesellschaften formen wird und welche Gefahren von ihr ausgehen. Elon Musk etwa forderte vor kurzem einen Stopp der Forschung an KI, nur um kurz später eine eigene KI-Firma zu gründen- der brutkasten berichtete.

Nun haben OpenAI-Gründer Sam Altman, Präsident Greg Brockman und Chief Scientist Ilya Sutskever per Blogbeitrag erklärt, dass das Innovationstempo im Bereich der Künstlichen Intelligenz derart hoch ist; sie könnten eine Zügelung der Technologie durch bestehende Behörden nicht abwarten.

„Was die möglichen Vor- und Nachteile angeht, wird die Superintelligenz leistungsfähiger sein als andere Technologien, mit denen sich die Menschheit in der Vergangenheit auseinandersetzen musste. Wir können eine wohlhabendere Zukunft haben, aber wir müssen die Risiken beherrschen, um an diesen Punkt zu gelangen“, schreibt das Trio in dem Beitrag.

Und weiter: „Angesichts der Möglichkeit eines existenziellen Risikos können wir nicht einfach nur reaktiv sein. Wir müssen auch die Risiken der heutigen KI-Technologie abmildern. Diese Superintelligenz wird eine besondere Behandlung und Koordination erfordern.“

Die OpenAI-Führungsriege hat daher drei Überlegungen angestellt und die Bereiche „Koordination„, „Organisation“ und „demokratische Partizipation“ ausgearbeitet, um möglichen Ausuferungen der KI vorzubeugen.

Eine Idee der globalen Koordination

Erstens fordern Altmann, Brockman und Sutskever ein gewisses Maß an Koordination zwischen den „KI-Leadern dieser Welt“. Um sicherzustellen, dass die Entwicklung von Superintelligenz in einer Weise erfolgt, die sowohl die Aufrechterhaltung der Sicherheit, als auch eine reibungslose Integration der Systeme in Gesellschaften ermöglicht.

„Es gibt viele Möglichkeiten, wie dies umgesetzt werden kann. Große Regierungen auf der ganzen Welt könnten ein Projekt ins Leben rufen, an dem sich viele aktuelle Initiativen beteiligen, oder wir könnten uns gemeinsam darauf einigen, dass das Wachstum der KI-Skills auf eine bestimmte Rate pro Jahr begrenzt ist“, so die Idee. „Und natürlich sollten einzelne Unternehmen an einem extrem hohen Standard für verantwortungsvolles Handeln gemessen werden.“

IAEO als Vorbild

Die zweite Überlegung dreht sich indes darum, eine Organisation – ähnlich der Atombehörde IAEO – ins Leben zu rufen. Denn jede KI-Entwicklung, die eine bestimmte Fähigkeitsschwelle überschreitet, müsse einer internationalen Behörde unterstellt werden, die Systeme inspizieren, Audits verlangen, die Einhaltung von Sicherheitsstandards prüfen sowie Beschränkungen für den Einsatzgrad und das Sicherheitsniveau festlegen kann.

Konkret liest es sich im Blogeintrag so: „Die Nachverfolgung des Rechen- und Energieverbrauchs könnte einen wichtigen Beitrag leisten und lässt uns hoffen, dass diese Idee tatsächlich umsetzbar ist. In einem ersten Schritt könnten sich die Unternehmen freiwillig verpflichten, bereits mit der Umsetzung von Richtlinien zu beginnen, die eine mögliche Organisation eines Tages verlangen könnte. Und in einem zweiten Schritt könnten die einzelnen Länder dies umsetzen. Es wäre wichtig, dass sich eine solche Organisation auf die Verringerung existenzieller Risiken konzentriert und nicht auf Fragen, die einzelnen Staaten überlassen werden sollten, wie z. B. die Definition dessen, was eine KI sagen darf.“

Die Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz?

Drittens und abschließend bringen die KI-Experten die Frage „Entscheidungsmacht des Individuums“ ins Spiel.

Altmann, Brockman und Sutskever sind sich einig, dass KI-Systeme, die uns aktuell besorgen, eine Macht haben, die jede bisher entwickelte Technologie übertrifft. Deshalb müssten die Verwaltung dieser Systeme sowie die Entscheidungen über deren Einsatz einer starken öffentlichen Kontrolle unterliegen.

„Wir sind der Meinung, dass die Menschen auf der ganzen Welt demokratisch über die Grenzen und Vorgaben für KI-Systeme entscheiden sollten“, heißt es im Blog. „Wir wissen noch nicht, wie ein solcher Mechanismus aussehen soll. (…) Wir sind nach wie vor der Meinung, dass der einzelne Mensch innerhalb dieser weiten Grenzen viel Kontrolle darüber haben sollte, wie sich die von ihm verwendete KI verhält.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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