HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – KI hält Judith Simon für grundsätzlich gefährlich, aber nicht im Sinne der gängigen „Ausbruch“-Szenarien. Im Interview verlagert sie den Fokus auf Sicherheitslücken, auf menschliche Fehlinteraktion und auf fehlende Kontrollen während des Betriebs. Sie kritisiert, dass eine reine Verlangsamung der Entwicklung nicht reicht und Selbstregulierung im Wettbewerb keine Wirkung entfaltet. Stattdessen fordert sie Ex-ante-, Ex-post- und Real-Time-Kontrollen sowie Haftung für Anbieter.
Wer KI heute diskutiert, landet schnell bei Filmen statt bei Betriebssystemen: „KI bricht aus“ klingt dramatisch, bleibt aber nach Einschätzung von Judith Simon, Professorin für Ethik in der Informationstechnologie an der Universität Hamburg, derzeit wenig realistisch. Stattdessen beschreibt sie Sicherheitsvorfälle als Resultat einer Interaktion zwischen System und Einsatzumgebung. Gerade Frontier-Modelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert sind und Texte oder Bilder generieren können, seien nicht automatisch „absichtsgeleitet“, sondern würden Aufgaben bekommen und bei der Suche nach Lösungen Schwachstellen ausnutzen. Diese Einordnung ist wichtig, weil sie die Risikoanalyse vom Mythos des „wachen Gegners“ weglenkt und stärker in Richtung Sicherheitsengineering, Prozesskontrollen und Nutzerverhalten schiebt.
Technisch betrachtet hängt ein Teil der Gefahren jedoch eng mit der Art zusammen, wie solche Systeme wirken und getestet werden. Laut Simon stehen in der öffentlichen Debatte vor allem leistungsstarke KI-Systeme im Vordergrund, während andere Risiken häufig untergehen: die Auswirkungen auf Arbeitsmarkt und Bildung oder die psychologische Wirkung von Chatbots, die als Freund- oder Therapeutenersatz genutzt werden. Der Kernmechanismus ist sprachlich: Die Systeme sind so nah an menschlicher Sprache, dass sich leicht eine Illusion von Verstehen und Bewusstsein einstellt. Das verstärkt sich, wenn Antworten personalisiert werden und sich aus gesammelten Nutzerdaten „maßgeschneiderte“ Interaktionen ergeben. Für Unternehmen und Entwickler heißt das: Risiko entsteht nicht nur im Modell selbst, sondern auch in UX-Flows, Datenflüssen und in der Art, wie Vertrauen im Produkt hergestellt und stabilisiert wird.
Besonders scharf fällt bei Simon die Kritik an der Betriebsrealität aus. Sie macht das Problem nicht primär an der Technik fest, sondern daran, wie Menschen Ergebnisse übernehmen, ohne sie zu prüfen. Als Beispiel nennt sie eine Situation, in der US-Militärbereiche in großer Alarmbereitschaft gewesen sein sollen, weil ein Bericht angeblich KI-gestützt erstellt worden war; nach ihren Angaben war dieser Bericht jedoch falsch und hatte offenbar keine ausreichende menschliche Kontrolle durchlaufen. Genau solche Muster erklären aus ihrer Sicht, warum „Modelle sind gefährlich“-Diskussionen verkürzt bleiben: Selbst wenn ein KI-System nicht „selbst entscheidet“, kann es durch falsche Eingaben, unzureichende Validierung oder fehlende Plausibilitätschecks erhebliche Fehlentscheidungen beschleunigen. Für Organisationen ist das ein Wechsel von der reinen Modell-Performance hin zu Governance, Freigabeprozessen und Prüfketten.
Damit verknüpft sich Simons Haltung zur angeblichen Marktlogik der Anbieter. Die Branche fordert laut Interview eine Verlangsamung der Entwicklung, doch sie hält diese Forderung für wenig glaubwürdig, weil die Unternehmen die Fortschritte parallel vorantreiben und zugleich von sich weisen, die Verantwortung für Konsequenzen zu tragen. Zudem reicht „langsamer bauen“ als Sicherheitsmaßnahme nicht aus: Es braucht nach ihrer Auffassung grundlegende Änderungen der Rahmenbedingungen. In der Datenethikkommission der Bundesregierung habe man bereits 2019 vorgeschlagen, je nach Art der KI-Systeme effektive Kontrollen vorzusehen – vor der Markteinführung, nach dem Rollout und während des Echtbetriebs. Diese Dreiteilung zielt auf ein konkretes Muster: Ex-ante-Kontrollen sollen ähnlich wie bei Medikamenten sicherstellen, dass ein System erst nach Prüfung eingesetzt werden darf; Ex-post-Kontrollen begleiten die Risiken im Nachhinein; Real-Time-Kontrollen wären nötig, wenn Systeme live agieren, vergleichbar mit Überwachungsmechanismen bei algorithmischem Handeln.
Hier prallt die Idee von Selbstregulierung auf den Wettbewerbseffekt. Simon argumentiert, dass Branchen-Selbstbeschränkung im Wettstreit nicht funktioniert, weil Unternehmen miteinander konkurrieren und zugleich internationale Konkurrenz als Druckmittel wirkt. Auch aus Umsetzungssicht ist das plausibel: Wenn das Ziel „Markttempo“ ist, werden Sicherheitsmaßnahmen schnell zu nachgelagerten Checks, die sich im Produktversprechen nicht gut verkaufen lassen. Deshalb fordert sie unabhängige Institutionen, die nicht nur äußere Prüfungen durchführen, sondern auch Zugang zu internen Unternehmensdaten bekommen. Sie nennt als EU-Element das AI Office der EU-Kommission, das Vorfälle untersuchen kann, und ordnet die Hürde vor allem in den USA ein, wo viele große Player sitzen. Gleichzeitig betont sie, dass eine globale Aufsicht zwar wünschenswert wäre, aber organisatorisch und politisch schnell aufgebaut werden müsste.
Ein weiterer technischer Stolperpunkt liegt aus Simons Sicht im Black-Box-Problem. Wenn Unternehmen nicht erklären können, warum das Modell zu einem Ergebnis kommt, wird „Sicherheit“ schwer überprüfbar und nur schwer auditierbar. Forschung zu Explainable AI existiert zwar, doch Simon stellt klar, dass diese Ansätze höchstens Annäherungen liefern. Für die Praxis heißt das: Sicherheits- und Qualitätskontrollen, Zulassungsverfahren sowie Echtzeit-Überwachung müssen deshalb nicht nur auf Modellkarten und Benchmarkwerte zielen, sondern auf überprüfbare Reaktionen im Einsatz. Besonders deutlich wird der Punkt bei KI-Agenten: Wenn deren Vorgehen nicht nachvollziehbar ist, stellt sich die Frage, ob man ihnen Handlungen in der realen Welt erlauben sollte. Aus ihrer Schlussfolgerung folgt zudem ein rechtliches Element: Die Anbieter sollten als Unternehmen und persönlich für Schäden haften, damit sie Risiken nicht nur technisch „mitdenken“, sondern finanziell und organisatorisch ernst nehmen.
Dass KI anders reguliert zu werden scheint als andere Technologien, sieht Simon als Folge einer doppelten Maßstäblichkeit. Während in Bereichen wie Urheberrechte, Datenschutz oder Hacking häufig klare Rechtsfolgen spürbar werden, behandelt man KI offenbar oft weniger konsequent. Sie zieht außerdem einen Vergleich zur Automobilindustrie: Dort gilt, dass Hersteller für Fehler in der Technik verantwortlich sind. Bei KI werde diese Logik laut ihr nicht ausreichend übertragen. Unterm Strich verbindet Simon damit drei Ebenen: technische Sicherheitskontrollen, institutionelle Aufsicht und eine Haftungslogik, die Anreize richtig setzt. Für Unternehmen bedeutet das, KI-Projekte nicht als reine Produktentwicklung zu planen, sondern als End-to-End-Risiko- und Betriebsaufgabe: von Monitoring und Prüfketten bis zu transparenten Verantwortlichkeiten, wenn Systeme nicht nur Ausgaben erzeugen, sondern Entscheidungen und Interaktionen mit Menschen oder anderen Systemen steuern.
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