LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI und Anthropic haben mit Warnungen vor Kontrollverlust und existenziellen Risiken eine Debatte über „Doom Trolling“ ausgelöst. Der US-Informatikprofessor Cal Newport beschreibt eine paradoxe Kommunikationsstrategie, bei der apokalyptische Szenarien strategisch wirken könnten. Kritiker verweisen auf Investoreninteressen und auf realere Probleme wie Konkurrenzdruck sowie Energie- und Infrastrukturfolgen. Fachleute aus der Forschung widersprechen zudem der Annahme, dass heutige KI in naher Zukunft automatisch zur Auslöschung führt.
Die Untergangserzählung ist in der KI-Branche derzeit fast so präsent wie die Modelle selbst. Anfang Oktober 2026 rückten die Chefetagen zweier zentraler Anbieter – Sam Altman und Dario Amodei – erneut die Frage in den Fokus, ob KI eines Tages außer Kontrolle geraten und damit die Menschheit gefährden könnte. Die Formulierungen klingen dabei bewusst dramatisch: Altman sprach von einem möglichen Verlust der Kontrolle über die Zukunft, Amodei verwies darauf, KI könne vor dem UN-Sicherheitsrat ein Risiko für die Menschheit darstellen. Genau diese Dramaturgie wirkt auf viele Beobachter nicht wie eine nüchterne Risikoanalyse, sondern wie eine Kommunikationsstrategie, die im schlimmsten Fall Angst schürt und im besten Fall politische und wirtschaftliche Aufmerksamkeit bündelt.
Der Begriff „Doom Trolling“ geht auf den US-Informatikprofessor Cal Newport zurück, der das Muster bereits im Juni in einem Meinungsbeitrag aufgegriffen hatte. Die Idee dahinter: KI-Unternehmen warnen öffentlich so eindringlich vor apokalyptischen Szenarien, dass Kritiker darin weniger eine Überzeugung als einen kalkulierten Hebel sehen. Newport knüpft dabei an einen konkreten Bericht an, der die Möglichkeit beschreibt, dass KI bei der Entwicklung künftig immer leistungsfähigere KI-Systeme unterstützen könnte – mit Dynamiken, die schwer steuerbar werden. Diese technische Grundidee ist an sich plausibel, die Kommunikationsform jedoch kann im Publikum eine ganz andere Wirkung erzeugen: Sie verschiebt die Aufmerksamkeit von messbaren Sicherheits- und Prozessfragen hin zu einer existenziellen Endzeitlogik.
Aus Newports Sicht gibt es dafür zwei alternative Erklärungen. Entweder glaubten die Firmen tatsächlich, dass das Worst-Case-Szenario der Auslöschung realistisch sein könnte – und würden dann konsequent begründen, warum die Entwicklung sofort gebremst werden sollte. Oder die Unternehmen seien nicht im gleichen Maß überzeugt, sähen die Untergangserzählung aber als Mittel zum Zweck: Die Stärke der Technologie soll so deutlich wie möglich wirken, um Investoren anzulocken und die eigene Position beim Kapitalmarkt zu stabilisieren. Diese zweite Deutung passt zu einem allgemein beobachtbaren Muster in Technologiesektoren: Wenn Differenzierung zunehmend über Leistungsversprechen läuft, kann die Lautstärke der Risiko-Kommunikation zur „Pflichtübung“ werden, die Regulatoren und Öffentlichkeit gleichzeitig in Richtung Dialog drängt – während parallel die Innovationsdynamik weiterläuft.
Besonders scharf wird die ökonomische Lesart von Gary Marcus formuliert, einem KI-Forscher und -Kritiker. In dem Interview mit dem Magazin der Szene sagte er wörtlich: „Die Firmen wollen Investitionen einsammeln und müssen dazu die Technologie so beeindruckend wie möglich darstellen“ – und fügte sinngemäß hinzu, dass das bis zu der Erzähldynamik reiche: „Oh mein Gott, wir können sie nicht kontrollieren“. Marcus geht allerdings über reine Kapitalmarktlogik hinaus und sieht zudem Ablenkungspotenzial: Während über Gefahren gesprochen wird, drohten andere, handfeste Wettbewerbsfragen aus dem Blick zu geraten. In seinem Argumentationsstrang stehe die Technologiebranche unter zunehmendem Druck durch günstigere Konkurrenz, insbesondere aus China, und die versprochenen Produktivitätsvorsprünge wirkten überzogen. Gleichzeitig richtet sich die Kritik auch gegen das Narrativ selbst: Wenn sich Modelle in vielen Bereichen nur noch in Nuancen unterscheiden, wird „Apokalypse“ als Erklärung für sehr unterschiedliche Produkte schnell zum PR-Scharnier.
Eine andere Perspektive bringt Timnit Gebru ins Spiel, die gemeinsam mit der Linguistin Emily Bender in einem Beitrag für eine Technologie-Fachredaktion die Gewichtung der Debatte verschiebt. In dem Zitat heißt es: „Laut der KI-Branche sollten wir uns mehr Sorgen um einen fiktiven Maschinengott machen als um die Klimakatastrophe, die diese Rechenzentren verschärfen, um das Asthma der Anwohner, um die steigenden Stromrechnungen der Öffentlichkeit, die sie subventioniert, oder um das Wasser, das zu ihrer Kühlung umgeleitet wird“. Entscheidend ist hier weniger der Ton als der Vergleichsmaßstab: Gebru stellt reale Umwelt- und Infrastrukturfolgen der Rechenzentren in den Mittelpunkt und stellt die Frage, warum diese Risiken in der öffentlichen Kommunikation häufig hinter den hypothetischen Kontroll- und Auslöschungsszenarien zurücktreten. Damit verschiebt sich „Sicherheit“ vom reinen Modellverhalten hin zu einem ganzheitlichen Blick auf Energieverbrauch, Standortfolgen und Kostenverteilung.
Wie realistisch ist der schlimmste Fall tatsächlich? Genau hier fehlt der öffentliche Debatte oft die empirische Basis. Laut dem Text gibt es in der Fachwelt bisher keinen Konsens darüber, wie wahrscheinlich eine Auslöschung durch KI ist. Gleichzeitig werden Zahlen genannt, die zumindest zeigen, dass viele Forschende nicht automatisch vom sofortigen oder deterministischen Untergang ausgehen: In einer Umfrage des Fachverbands für KI-Forschung AAAI aus dem vergangenen Jahr hielten 76 Prozent der 475 Befragten aus dem AAAI-Netzwerk „unwahrscheinlich oder sehr unwahrscheinlich“, dass das Hochskalieren heutiger KI-Systeme am Ende zu einer KI führt, die dem Menschen mindestens ebenbürtig ist. Auch eine größere Umfrage aus dem Jahr 2024 mit rund 2800 Teilnehmenden schätzte die Wahrscheinlichkeit, dass Maschinen bis 2047 den Menschen bei allen Aufgaben übertreffen, auf 50 Prozent, wobei 38 bis 51 Prozent der Befragten mindestens zehn Prozent Wahrscheinlichkeit für katastrophale Folgen wie das Aussterben der Menschheit sahen. Diese Spannweite macht sichtbar: Selbst in der Forschung sind Annahmen und Zeithorizonte stark unterschiedlich, und das „Doom“-Narrativ basiert eher auf Szenarien als auf gesichertem Wahrscheinlichkeitswissen.
Technisch lohnt sich zudem ein genauer Blick auf die Sicherheitsdefinitionen, weil sie erklären, warum die aktuellen Systeme für viele Fachleute noch nicht die beschriebenen Endzustände „auslösen“ können. Der „International AI Safety Report 2026“ definiert als eines der Risiken durch KI ein hypothetisches „Kontrollverlust-Szenario“: KI operiert außerhalb menschlicher Kontrolle, ohne dass Menschen die Kontrolle zurückerlangen können. In dem Bericht heißt es jedoch, dass den derzeitigen Systemen die Fähigkeiten fehlen würden, genau solche Risiken zu verursachen. Der Text ergänzt, heutige KI-Systeme würden sich in relevanten Bereichen – etwa beim autonomen Betrieb – bereits verbessern, was die technische Seite der Diskussion in eine zweite Richtung drückt: Nicht die Frage „Gibt es Doom?“ steht allein im Raum, sondern „Welches Sicherheitsdefizit verändert sich, wenn Systeme mehr Autonomie erhalten, mehr in geschlossene Schleifen eingebunden werden und mehr Verantwortung in realen Umgebungen übernehmen?“ Für Unternehmen bedeutet das weniger eine Panikdebatte und eher eine harte Sicherheitsarbeit entlang von Deployment, Monitoring und Prozesskontrolle.
Damit wird auch verständlich, warum das „Doom Trolling“-Narrativ so wirksam ist: Es verbindet PR mit Sicherheitsargumenten, Marktkommunikation mit ethischer Rahmung. Selbst wenn man Marcus’ und Newports Skepsis teilt, bleibt die zweite Seite bestehen: Dramatische Warnungen können die Politik zu konkreten Sicherheits- und Governance-Debatten treiben, und sie schaffen Aufmerksamkeit für Forschung, die sich sonst schwer finanzieren lässt. Gleichzeitig zeigt Gebru, dass Öffentlichkeit auch die unmittelbaren Nebenfolgen – Energie, Gesundheitseffekte und Infrastrukturkosten – stärker einfordern sollte. Für Entscheider in Unternehmen führt das zu einer pragmatischen Konsequenz: Risikoanalyse darf nicht bei existenziellen Szenarien stehen bleiben, sondern muss die reale Ausfall- und Missbrauchskette im Produktbetrieb adressieren, inklusive Datenzugriff, Zugriffskontrollen, Protokollierung und der Frage, wie schnell man Fehlverhalten erkennt und stoppt.
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