BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz senkt zwar die Hürden für datengetriebene Arbeitsabläufe in der Biotechnologie, laut Biosicherheitsexperten macht sie den Bau echter biologischer Waffen aber nicht zum Selbstbedienungssystem. Im Fokus steht, warum Infrastruktur, Fachwissen, Beschaffung und Sicherheitskontrollen weiterhin die entscheidenden Engpässe bleiben. Gleichzeitig zeigen Beispiele aus der Vergangenheit, dass Sicherheitslücken oft nicht dort entstehen, wo die Debatte sie vermutet. Der Beitrag ordnet das Risiko ein und beleuchtet, warum Deutschland seine Zuständigkeiten für Biosicherheit über Behörden und Regelwerke hinweg neu zusammendenken muss.
Die Frage, ob Künstliche Intelligenz (KI) den Bau von Biowaffen beschleunigen könnte, wird derzeit vor allem aus einem Grund laut: Die KI-Entwicklung macht Wissen und Werkzeuge schneller zugänglich als früher. Genau diese Dynamik erzeugt Angst, weil sie den Eindruck verstärkt, jede anspruchsvolle Tätigkeit könne irgendwann „einfach“ werden. Biosicherheitsexperten rücken jedoch eine nüchternere Betrachtung in den Vordergrund: KI liefert nützliche Hinweise, ersetzt aber nicht die reale Komplexität, die hinter dem Handwerk biologischer Prozesse steht. Entscheidend ist deshalb die Schnittstelle zwischen Daten, Infrastruktur und Sicherheitsmechanismen – nicht die Vorstellung eines Chatbots als Waffenkonstrukteur.
Im Gespräch ordnet Philipp Kohlhöfer die Diskussion in den Kontext moderner Sicherheitsfragen ein. Er macht deutlich, dass sich die Debatte in der öffentlichen Wahrnehmung häufig auf „Killerviren“ und Massenvernichtungskonzepte konzentriert, während Biosicherheit eigentlich breiter gedacht werden muss. Biologische Risiken können in unterschiedlichen Konfliktsituationen auftreten, nicht nur im klassischen Szenario. Gleichzeitig solle man keine Panik schüren: Viele problematische Effekte lassen sich nicht auf Knopfdruck erzeugen. Die zentrale Frage lautet laut Kohlhöfer vielmehr, wie offene Gesellschaften Forschung ermöglichen, ohne dabei die Risiken moderner Biologie zu unterschätzen.
Technisch und organisatorisch bleibt der wichtigste Punkt: KI vereinfacht einzelne Schritte, aber die Kette bis zur tatsächlichen Einsatzfähigkeit ist lang. Selbst wenn es möglich ist, mithilfe von KI gezielt Wissen zu strukturieren oder Arbeitsabläufe zu planen, ist der praktische Weg abhängig von Ressourcen, Fachkompetenz und Labor- sowie Logistikprozessen. Kohlhöfer verweist auf einen versuchten Anschlag mit Rizin in Nordrhein-Westfalen vor knapp drei Jahren als Beispiel, bei dem Täter Schwierigkeiten hatten, alle benötigten Materialien zusammenzubekommen. Der Fall zeigt nicht nur, dass Absicht nicht automatisch zum Erfolg führt, sondern auch, dass Sicherheitslage und operatives Umfeld die entscheidenden Variablen sind. Wenn man mit einer Frage an KI „schneller weiß, was man braucht“, müssen gleichzeitig Infrastruktur, Transportwege, Abfallhandling und Nachverfolgbarkeit mitgezogen werden.
Ein weiterer Aspekt betrifft die Rolle synthetischer DNA, die seit Jahren verfügbar ist und deshalb nicht als „neuer KI-getriebener Hebel“ missverstanden werden sollte. Historisch gelang die synthetische Herstellung verschiedener Erregerbausteine bereits weit vor dem aktuellen KI-Boom; 2017 wurden zum ersten Mal Pocken synthetisch hergestellt. Ebenso wurden schon zuvor Virusvarianten wie das Poliovirus synthetisch rekonstruiert. Das ändert allerdings den Sicherheitsrahmen: Wenn Beschaffung leichter wird, steigt der Druck auf Prüf- und Kontrollmechanismen entlang der Lieferkette. Kohlhöfer beschreibt, dass Sicherheitsmechanismen bei Versendern teils unzureichend wirken können, etwa wenn Sequenzinformationen in Teilen geteilt werden, um Prüfprozesse zu umgehen. Selbst wenn gefährliche Konstrukte nicht als „Bausatz“ verkauft werden, können Informationsflüsse die Hürden senken.
Markt- und wettbewerbsseitig ist die Lage ambivalent. Einerseits treiben große KI-Anbieter die leistungsfähigen Modelle voran; andererseits steigt parallel der regulatorische und gesellschaftliche Druck auf verantwortungsvolle Nutzung. In den USA haben führende KI-Organisationen wie OpenAI, Anthropic und Microsoft den Kongress adressiert und vor einer möglichen Erleichterung der Biowaffenentwicklung durch KI gewarnt. Das ist weniger eine konkrete „Bedrohungsliste“ als eine strategische Risikokommunikation: KI kann die Auffindbarkeit relevanter Informationen verbessern, Analyse- und Planungsprozesse beschleunigen und dadurch Zeitvorteile schaffen. Für Unternehmen bedeutet das, dass KI-gestützte Workflows in der Bio- und Chemieumgebung nicht nur als Produktivitätsgewinn betrachtet werden dürfen, sondern als potenzielle Angriffsfläche für Missbrauch – inklusive indirekter Risiken über Datenzugang und Modellnutzung.
Aus regulatorischer Sicht zeigt sich in Deutschland ein strukturelles Muster: Es gibt keine einzelne zentrale Behörde, die ausschließlich für die Überwachung biologischer Substanzen zuständig ist. Stattdessen verteilt sich Verantwortung auf verschiedene Ebenen und Zuständigkeitsbereiche, was die Koordination erschweren kann. Kohlhöfer argumentiert, dass Biosicherheit in der Praxis häufig über Arbeitsrecht und Infektionsschutzrichtlinien indirekt adressiert wird – anders als in manchen sicherheitspolitisch geprägten US-Ansätzen. Das ist nicht zwingend falsch, aber es bedeutet, dass Sicherheitsfragen quer zu Ressorts liegen: Gesundheits- und Sicherheitspolitik greifen ineinander und ziehen Folgelasten nach sich, etwa bei Lieferkettenstabilität und gesellschaftlicher Resilienz. Für die Zukunft folgt daraus eine klare Linie: Schnittstellen müssen expliziter bearbeitet werden, an denen neue biologische Risiken entstehen oder verstärkt werden könnten.
Der Ausblick sollte deshalb weniger „KI vs. Biowaffen“ als Frage nach Governance und Schutzarchitektur formulieren. Während KI-Modelle datengetriebene Entscheidungen unterstützen, bleiben organisatorische Kontrollen, Auditierbarkeit und technische Härtung zentrale Schutzinstrumente. Ein technischer Vergleich hilft: Cloud-basierte KI kann zwar leichter skalieren, erhöht aber zugleich die Angriffsfläche über Zugriffsrechte, Logging und Datentransfer; On-Premise-Setups oder streng segmentierte Umgebungen können hingegen die Nachvollziehbarkeit verbessern, verlangen aber höhere Betriebsdisziplin. Für Entwickler und Betreiber heißt das, Modelle, Daten und Pipelines so zu gestalten, dass sie missbrauchsrelevante Nutzungen erkennen, einschränken und protokollieren. Gleichzeitig sollten Trainings, Justiz- und Verteidigungsknow-how sowie Resilienzforschung enger gekoppelt werden, weil Biosicherheit nicht isoliert im Labor endet.
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