LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI-Manager Chris Lehane stellt in einem Essay den Vergleich zur New-Deal-Ära an und fordert für die Wahl 2028 eine aktive KI-Politik. Im Zentrum stehen Arbeitsmarkt- und Bildungsprogramme, KI-Sicherheitsstandards sowie Vorgaben rund um Rechenzentren. Kritikerin Kate Brennan hält dagegen: Die Vorschläge seien zu stark auf die Annahme massenhafter KI-Einführung ausgerichtet, ohne klare Mechanismen gegen Macht- und Wohlstandsverschiebungen. Unklar bleibt, wie verpflichtend Lehane die wirtschaftlichen Risiken für Arbeitnehmer und Gesellschaft adressieren will.
OpenAI positioniert Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur als Technik, sondern als politischen Faktor für den US-Wahlzyklus 2028. Chris Lehane, chief global affairs officer des Unternehmens, argumentiert in einem neuen Essay, dass die Präsidentschaftswahl zu einem „defining moment“ für die Ausgestaltung von KI werden könnte. Seine Kernbotschaft lautet: Gesetzgeber sollten nicht im Modus von Symbolpolitik auf Anti-KI-Stimmungen reagieren, sondern frühzeitig Rahmenbedingungen schaffen, die die konkreten Sorgen der Bevölkerung adressieren. Dazu zählt für Lehane vor allem die Frage, wie Menschen an wirtschaftlichen Vorteilen teilhaben können, während gleichzeitig die nötige Infrastruktur entsteht.
Damit greift Lehane bewusst zu einem geschichtlichen Bild: Er vergleicht das potenzielle Umwälzungstempo von KI mit der Zeit nach der Industriellen Entwicklung und der Weltwirtschaftskrise, in der der New Deal der US-Regierung Schutzmechanismen für Arbeitnehmer etablierte und die Machtstrukturen großer Unternehmen stärker begrenzte. Dieser Vergleich ist mehr als Rhetorik, denn Lehane leitet daraus eine Art „compelling third path“ ab, der eine gemeinsame Grundlage für Wohlstand und gesellschaftliche Akzeptanz schaffen soll. In seinem Vorschlag benennt er fünf Politikprioritäten, die von Worker Protections und Bildung bis hin zu KI-Safety sowie dem Ausbau von Rechenzentren reichen. Dass er damit auf breite Adoption setzt, ist ebenso Teil der Logik: Ohne Skalierung, so die implizite Annahme, komme die versprochene Produktivitäts- und Wohlstandsdividende nicht beim Alltag an.
Genau hier setzt die Kritik von Kate Brennan an. Sie leitet AI and corporate power policy am AI Now Institute und ordnet die Stoßrichtung als deutliche Verschiebung gegenüber einer früheren OpenAI-Ausrichtung ein: Während sich das Unternehmen zuvor stärker auf schnellere Entwicklung, weniger regulatorische Hürden und den Ausbau von Infrastruktur konzentriert habe, rücke Lehane nun stärker die wirtschafts- und gesellschaftspolitische Dimension in den Vordergrund. Brennan formuliert die Spannung zwischen „State capacity“ und privatem Eigeninteresse pointiert: „Invoking a New Deal metaphor is to invoke state capacity to actually benefit the public“, schreibt sie sinngemäß in einem offenen Widerspruch. Und weiter: „This is written by a private company that is trying to advocate for policies for its own benefit. It is ahistorical at best and harmful at worst.“ Der entscheidende Streitpunkt betrifft damit weniger die Frage, ob KI Chancen bringt, sondern ob Politikvorschläge ausreichend belastbar in Richtung Machtbegrenzung und Kostenverteilung wirken.
Lehane versucht diese Lücke über Anreizpolitik zu schließen, nicht über harte Bindungen. Beim Steuerthema etwa sieht er Anreize vor, damit Arbeitnehmer KI-Kompetenzen aufbauen, ergänzt durch leichteren Zugang zu Kapital für Entrepreneurs sowie Mechanismen, die Mitarbeiterbeteiligung und Gewinnbeteiligung fördern sollen. Gleichzeitig bleibt laut Brennan ein grundlegender Unterschied bestehen: Solche Programme seien keine zwingenden Anforderungen, die sicherstellen würden, dass Beschäftigte tatsächlich an durch KI generiertem Wohlstand beteiligt werden oder dass Unternehmen die Folgekosten für Verdrängung von Arbeitsplätzen vollständig tragen. Brennan argumentiert außerdem, dass statt einer primär zukunftsorientierten Upside-Erzählung eher Instrumente wie eine Überarbeitung der Unternehmensbesteuerung oder gezielte Steueranreize sinnvoll wären, wenn neue Arbeitsplätze entstehen – statt Jobs zu automatisieren. Auch bei der Frage nach Marktmacht setzt die Kritik an: Wenn KI-Investitionen besonders große Player begünstigen, müsste das stärker als Designparameter der Regulierung sichtbar werden.
Ein ähnliches Muster zeigt sich bei Rechenzentren. Lehane erkennt zwar die politischen Reibungspunkte rund um den Ausbau an – von Befürchtungen bei der Belastung lokaler Ressourcen bis zur Frage der Stromkosten. Zugleich betont er die regionalen Effekte, etwa Baujobs und lokale Steuereinnahmen, und widerspricht damit ausdrücklich der Idee einer landesweiten Atempause („data center moratorium“). In seinem Essay warnt er zudem davor, dass eine solche Bremse Amerikas Vorsprung gegenüber China gefährden könnte; der Vergleich knüpft an politische Entscheidungen der frühen 2000er Jahre an und soll die strategische Dimension des Infrastrukturthemas verdeutlichen. Für den Wahlkampf 2028 ist diese Argumentationslinie relevant, weil Erschwinglichkeit bereits jetzt als Leitfrage gehandelt wird: Inflation, Zölle und steigende Lebenshaltungskosten bestimmen laut Beschreibung aus der Quelle das politische Klima, während KI-Interessen zunehmend mit Energiepreisen und dem Risiko von Arbeitsplatzverlusten vermischt werden könnten.
Auch im Bereich KI-Sicherheit bleibt der Ton doppelt: Lehane fordert durchsetzbare Sicherheitsstandards, unabhängige Bewertungen, öffentliche Aufsicht sowie im Extremfall die Möglichkeit, KI-Systeme einzuschränken oder per „kill switch“ abzuschalten. Gleichzeitig weist Brennan darauf hin, dass OpenAI und andere KI-Labore bisher keine umfassenden, öffentlich detaillierten Pläne veröffentlicht hätten, was im Falle eines Verlusts der Kontrolle konkret passieren würde. Der Konflikt bekommt damit eine historische Kante: Brennan verweist auf die Vergangenheit, in der OpenAI sich gegen einen kalifornischen Gesetzentwurf (SB 1047) gestellt habe, der unter anderem Katastrophenrisiko-Bewertungen und Abschaltfähigkeiten verlangt hätte. Außerdem wird beschrieben, dass OpenAI zuvor die stärkere Regulierung auf Bundesstaatsebene begrenzt sehen wollte, weil sie amerikanische Innovation ausbremsen könne. In der jüngeren Entwicklung zeigt die Quelle jedoch auch eine Bewegung: OpenAI habe einige staatliche Sicherheitsgesetze unterstützt und erkläre sich offen für unabhängige Evaluatoren innerhalb eines klar definierten Rahmens. Für Unternehmen, die KI in Produkte integrieren, ist das ein praktischer Punkt: Sicherheitsanforderungen werden damit zwar politischer, aber die konkrete technische Umsetzbarkeit hängt an Definitionen, Messmethoden und Verantwortlichkeitsketten.
Lehane adressiert außerdem das Thema „Human control“: Menschen sollen Entscheidungen, die wirklich Folgen haben, behalten und nicht vollständig an Maschinen abgeben. Die Quelle lässt aber eine unbequeme Anschlussfrage stehen: Wie sieht Kontrolle aus, wenn Menschen im Alltag zunehmend verpflichtet sind, KI-gestützte Systeme zu nutzen – etwa in Bildung, Arbeit, Gesundheitsversorgung oder Verwaltung? Gerade im Bildungsbereich betont Lehane altersgerechte Schutzmechanismen für KI-„companion“-Szenarien und warnt davor, KI aus Klassenräumen fernzuhalten. Kritiker sehen darin ein implizites Versprechen, das bislang nicht ausreichend belegt sei: Unklar ist, ob KI automatisch Lernfortschritte bringt oder ob solche Effekte vor allem von didaktischer Umsetzung und dem Zusammenspiel mit Lehrkräften abhängen. Damit wird der Wahlkampf 2028 auch zu einem Testfeld dafür, ob KI-Regulierung nur auf Technikvertrauen setzt oder ob sie die Bedingungen messbar macht, unter denen KI im öffentlichen Raum tatsächlich Verantwortung übernimmt.
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