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DIE KARTE DER POSITIONEN
Qualitativ · keine Rangliste
Beide Ansichten verwenden dieselben Positionen und Filter.
KI-Risiko × Entwicklungstempo | 2026-09-15Öffentlich geäußerte Sorge vor KI-Katastrophen im Verhältnis zum bevorzugten Entwicklungstempo von Spitzen-KI. Punkte sind redaktionelle Einordnungen, keine Risikowahrscheinlichkeiten oder Sicherheitsbewertungen. 23 Einträge werden angezeigt. Prüfe die zugehörigen Belege. MEHR SORGE · BREMSEN MEHR SORGE · ENTWICKELN WENIGER SORGE · BREMSEN WENIGER SORGE · ENTWICKELN GEÄUSSERTE SORGE VOR KI-KATASTROPHEN Höher Geringer Hier gibt es in dieser Ausgabe keine Punkte. Begrenzung kann mit Arbeit, Rechten oder Macht begründet werden, ohne das Risiko einer Auslöschung durch KI zu betonen. Ein leeres Feld belegt nicht, dass es diese Sichtweise nicht gibt. Eliezer Yudkowsky · Superintelligenz und die Entwicklung, die dorthin führen könnte. Das ist die von ihm vertretene Position, keine Vorhersage dieses Projekts. Eliezer Yudkowsky PauseAI · Der Vorschlag vom April 2026 für eine weltweite Pause beim Training der leistungsfähigsten allgemein einsetzbaren KI. Innerhalb einer Bewegung gibt es unterschiedliche Positionen; dieser Punkt steht für ihren veröffentlichten Vorschlag. PauseAI Yoshua Bengio · Beschränkung von Superintelligenz, kein Verbot sämtlicher KI-Anwendungen oder der Sicherheitsforschung. Die an Bedingungen geknüpfte Zurückhaltung bei Superintelligenz ist durch Berichte belegt. Davon getrennt steht seine direkt gelesene Darstellung von Kontrollrisiken. Sein Forschungsvorschlag ist keine nachgewiesene Sicherheitslösung. Yoshua Bengio Dario Amodei · Die Weiterentwicklung besonders leistungsfähiger KI, vor allem unkontrollierte Selbstverbesserung. Ein langsameres Tempo bedeutet keinen Stopp. Gemeinsam abgestimmte Schritte bleiben Vorschläge; eine unabhängige Prüfung der tatsächlichen Umsetzung wird nicht behauptet. Dario Amodei Anthropic · Veröffentlicht company safeguards und its announced embedded-evaluator commitment. Externe Prüfer zuzulassen verpflichtet das Unternehmen nicht dazu, die gesamte Entwicklung der leistungsfähigsten KI zu verlangsamen. Die Responsible Scaling Policy trennt Unternehmenszusagen von Empfehlungen an die Branche; die Umsetzung ist nicht unabhängig geprüft. Anthropic Demis Hassabis · Öffentlicher Vorschlag zur Steuerung der KI-Entwicklung und spätere Unterstützung eines weiteren Vorschlags. Eine persönliche Unterstützungserklärung belegt keine Verlangsamung der Entwicklung bei ganz Google DeepMind. Demis Hassabis Sam Altman · Berichte über seine Unterstützung für ein langsameres Tempo im September 2026, ergänzt durch einen direkt gelesenen älteren Vorschlag zur Steuerung der KI-Entwicklung. Die ursprünglichen Beiträge in sozialen Medien waren für diese Prüfung nicht verfügbar; die Berichterstattung ist verlinkt. Sam Altman OpenAI · Ausgewählte Forschungsarbeiten an der leistungsfähigsten KI und die zugehörigen Kontrollen. Das Unternehmen berichtet über gezielte Beschränkungen, keinen vollständigen Trainingsstopp. Das Ausmaß der Sorge bleibt eine redaktionelle Einordnung. OpenAI Elon Musk · Persönliche Aussagen zum Ausbau besonders leistungsfähiger KI, zur Sorge um menschliche Kontrolle und zur berichteten Unterstützung eines langsameren Tempos. Die Unterstützungserklärung vom September ist kurz und nur indirekt belegt. Ausbaupläne zeigen eine persönliche Präferenz, keine allgemeine Regulierungspolitik oder Sicherheitsbewertung eines Unternehmens. Die widersprüchlichen Signale begründen einen breiten Bereich beim Entwicklungstempo. Elon Musk Google DeepMind · Der institutionelle Sicherheitsrahmen für besonders leistungsfähige KI. Der Rahmen unterstützt Fortschritt unter Bedingungen. Diese Belege zeigen keine Verlangsamung des gesamten Labors. Google DeepMind Microsoft AI · Die Modellentwicklung von Microsoft AI, nicht der gesamte Microsoft-Konzern. Ein Regelwerk für menschliche Kontrolle ist keine Angabe einer Katastrophenwahrscheinlichkeit. Die Konsultation belegt keine Verlangsamung. Microsoft AI Meta · Metas Entwicklung besonders leistungsfähiger KI und seine veröffentlichten Schutzmaßnahmen. Ein veröffentlichtes Risikorahmenwerk zeigt nicht, welche Wahrscheinlichkeit jemand einem Risiko zuschreibt; auch Offenheit bedeutet nicht automatisch geringe Sorge. Meta Yann LeCun · Seine öffentlichen Ansichten, getrennt von Metas Unternehmenspolitik. Skepsis gegenüber Katastrophenszenarien bedeutet nicht, dass sämtliche KI-Schäden unbedeutend wären. Yann LeCun Marc Andreessen · Sein datiertes Manifest von 2023, ergänzt durch eine Zusammenfassung des Interviewherausgebers von 2026. Die ausführliche Argumentation zu Katastrophenrisiken stammt weiterhin aus dem Manifest von 2023. Eine neuere Folgenbeschreibung belegt anhaltendes Eintreten für Wachstum, ersetzt aber keine vollständige neue Prüfung des Interviews auf beiden Achsen. Marc Andreessen Donald Trump · Seine Ablehnung einer Verlangsamung fortgeschrittener KI im September 2026, zusammen betrachtet mit seiner Executive Order vom Juni. Die Beiträge vom September sind durch Berichte belegt, nicht durch die ursprünglichen Truth-Social-Seiten. Die Karte zeigt geäußerte Sorge über katastrophale Risiken, keine privaten Überzeugungen, technische Fachkenntnis oder sämtliche Maßnahmen der Regierung. Die Bereiche beruhen auf redaktionellen Einschätzungen. Donald Trump Peter Thiel · Seine Argumente für eine weitere KI-Entwicklung und gegen Machtkonzentration, die zu ihrer Unterdrückung genutzt wird. Die geringere Betonung katastrophaler Risiken ist im Verhältnis zu seiner Sorge über politische Kontrolle zu verstehen. Sie bedeutet nicht, dass er eine KI-Katastrophe ausschließt. Seine wirtschaftlichen und theologischen Argumente formulieren keine detaillierte Politik für das Training führender KI-Systeme. Peter Thiel Geoffrey Hinton · An Bedingungen geknüpfte Kontrollen besonders leistungsfähiger KI in einem gemeinsam verfassten politischen Fachbeitrag. Der Vorschlag ist gemeinsam verfasst und datiert. Seine Warnung vor Kontrollrisiken ist weder eine Wahrscheinlichkeitsschätzung noch die Forderung, jede Art von KI zu stoppen. Geoffrey Hinton Stuart Russell · An Bedingungen geknüpfte Grenzen gefährlicher KI-Entwicklung und erforderliche Nachweise vor einer Veröffentlichung. Ein gemeinsam verfasster politischer Vorschlag und eine datierte Stellungnahme stützen diese Einordnung. Sie belegen weder ein pauschales Verbot noch eine offizielle Position von Berkeley. Stuart Russell Ilya Sutskever · Persönliche Forschungsambitionen und vorgeschlagene Grenzen für die mächtigste Superintelligenz. Für die vorgeschlagene Begrenzung der Macht ist kein Verfahren benannt. Sicherheit ist ein Forschungsziel, keine belegte Eigenschaft künftiger Systeme. Ilya Sutskever Mark Zuckerberg · Persönliches Eintreten für Innovation bei Spitzenmodellen und verteilte Kontrolle über Superintelligenz. Verteilte Macht ist seine vorgeschlagene Schutzmaßnahme. Der Essay belegt nicht, dass konkurrierende, sich selbst verbessernde Systeme kontrollierbar bleiben. Mark Zuckerberg Mustafa Suleyman · Persönliches Eintreten für Forschung an fortgeschrittenen Modellen mit Grenzen für Autonomie und Kontrollverlust. Autonomiegrenzen belegen keine allgemeine Verlangsamung des Fähigkeitswachstums. Ihm zufolge beginnt die Umsetzung des neuen Kodex nach der Konsultation. Mustafa Suleyman Arvind Narayanan · Gemeinsame öffentliche Argumente zur Entwicklung führender KI-Systeme, zur KI-Kontrolle und zu katastrophalen Risiken, einschließlich der Aktualisierung vom September 2026. Die untersuchten Argumente stammen von beiden Autoren gemeinsam. Pausen betreffen einzelne Experimente; das insgesamt bevorzugte Entwicklungstempo bleibt an Bedingungen geknüpft. Die Koordinaten fassen öffentliche Argumente zusammen und geben keine privaten Wahrscheinlichkeitsschätzungen wieder. Arvind Narayanan Sayash Kapoor · Gemeinsame öffentliche Argumente zur Entwicklung führender KI-Systeme, zur KI-Kontrolle und zu katastrophalen Risiken, einschließlich der Aktualisierung vom September 2026. Die untersuchten Argumente stammen von beiden Autoren gemeinsam. Pausen betreffen einzelne Experimente; das insgesamt bevorzugte Entwicklungstempo bleibt an Bedingungen geknüpft. Die Koordinaten fassen öffentliche Argumente zusammen und geben keine privaten Wahrscheinlichkeitsschätzungen wieder. Sayash Kapoor Eine informelle Bezeichnung für das Bremsen von Technologie, die Befürworter der Beschleunigung oft zur Kritik an ihren Gegnern verwenden. Einordnung auf der Karte: Beschreibt eine Vorliebe beim Entwicklungstempo. Der Begriff erklärt nicht, warum jemand Zurückhaltung möchte oder welche Technologien die Person bremsen würde.“Decels” ↗ Forderungen, bestimmte KI-Entwicklung vorübergehend zu stoppen, bis Bedingungen erfüllt sind. Umfang, internationale Zusammenarbeit und Durchsetzung sind zentrale Herausforderungen, auch in PauseAIs eigenem Vorschlag. Einordnung auf der Karte: In Richtung Zurückhaltung auf der waagerechten Achse. Wichtig sind der Umfang der Pause und die Bedingungen für die Wiederaufnahme der Entwicklung.Pausenforderungen ↗ Eine umstrittene Bezeichnung für Menschen, die katastrophale KI-Risiken betonen. Besorgnis bedeutet nicht, eine Katastrophe für unausweichlich zu halten. Einordnung auf der Karte: Bezieht sich auf die Sorge vor schweren Folgen. Der Begriff steht weder für eine bezifferte Wahrscheinlichkeit noch für eine vollständige politische Position.“Doomers” ↗ Eine Bewegung, die schnelleres technisches Wachstum befürwortet und zentralisierte Beschränkungen ablehnt. Die Behauptung, Beschleunigung führe zu besseren Ergebnissen, ist eine philosophische Position, keine nachgewiesene Sicherheitsgarantie. Einordnung auf der Karte: Weist in Richtung schnellerer Entwicklung. Daraus folgt nicht, dass alle Beteiligten katastrophale Risiken gleich einschätzen.e/acc ↗ Eine Sichtweise, die betont, wie Technologie das Leben verbessern kann, und dennoch Sorgen über bestimmte Risiken zulässt. Einordnung auf der Karte: Befürwortet häufig die Entwicklung, lässt aber sehr unterschiedliche Einschätzungen zur Schwere von KI-Risiken zu.Techno-Optimismus ↗ VERLANGSAMEN / PAUSIEREN UNTER BEDINGUNGEN FORTSETZEN SCHNELLER ENTWICKELN WIE SCHNELL SOLL LEISTUNGSFÄHIGERE KI ENTWICKELT WERDEN? IDEEN & BEGRIFFE · Die Beschriftungen ordnen niemanden einer Gruppe zu. Auswählen für Erklärungen und Quellen. VERWANDTE IDEEN & BEGRIFFE Eine Gemeinschaft, die wirksame Wege sucht, anderen zu helfen. Kritiker fragen, wessen Maßstäbe für Nutzen zählen und wie viel Macht Geldgeber haben sollten. Einordnung auf der Karte: Kein einzelner Ort auf einer der beiden Achsen. Eine Methode, Gutes zu priorisieren, legt keine bestimmte KI-Politik fest.EA ↗ Vitalik Buterins Vorschlag, defensive Technologien zu beschleunigen und Macht breiter zu verteilen. Was als defensiv gilt und wie konzentrierte Kontrolle verhindert werden kann, gehört weiterhin zu den Fragen des Vorschlags. Einordnung auf der Karte: Fragt danach, was beschleunigt werden soll und wer dadurch Macht gewinnt. Schnellere Entwicklung von Schutztechnologien kann mit Vorsicht bei der leistungsfähigsten KI einhergehen.d/acc ↗ Die Ansicht, dass der Schutz künftiger Generationen viel mehr Aufmerksamkeit verdient. Kritiker bestreiten Prognosen über ferne Wirkungen und fragen, wie stark mögliche künftige Vorteile heutige Bedürfnisse überwiegen sollten. Einordnung auf der Karte: Kann Arbeit an katastrophalen Risiken begründen, legt aber weder ein Entwicklungstempo noch eine bestimmte KI-Prognose fest.Longtermism ↗ Forschung mit dem Ziel, KI-Schäden zu verringern sowie Verlässlichkeit und Ausrichtung auf vorgesehene Ziele zu verbessern. Ein Sicherheitsziel oder ein Regelwerk beweist nicht, dass ein System sicher ist. Einordnung auf der Karte: Weder ein einzelner Akteur noch eine festgelegte Vorliebe beim Tempo. Forschung, Bewertung und Governance können unterschiedliche Entwicklungspolitiken unterstützen.KI-Sicherheit ↗ Computerprogramme legen fest, welche Operationen eine Maschine ausführt. Software umfasst diese Programme und die dazugehörigen Daten. Einordnung auf der Karte: Kartenkontext: Der Begriff erklärt, wie Systeme arbeiten. Er bezeichnet keine Position für oder gegen eine schnellere KI-Entwicklung.Computerprogramme ↗ Narayanans und Kapoors Sicht, dass Menschen die Auswirkungen von KI durch Institutionen, technische Gestaltung und Politik beeinflussen können. Ihre Sicherheitsaussagen sind umstritten: Im September 2026 räumten sie ein, Risiken während der Entwicklung unterschätzt zu haben, und forderten stärkere Kontrollen. Einordnung auf der Karte: Einordnung in die Karte: Kontext zu beiden Achsen, kein gemessener Punkt und keine Zugehörigkeitsbezeichnung. Die Autoren unterstützen bei Bedarf Pausen für unsichere Experimente, weisen aber die Behauptung zurück, dass katastrophale Risiken unmittelbar bevorstehen.Normale Technologie ↗

In den abgerundeten Feldern kannst du nahe beieinanderliegende Namen auswählen.

PersonOrganisationInteressengruppeGestrichelt: Für die Position werden stärkere Belege benötigt
Wähle einen Namen, um die Quellen zu sehen. Personen- und Gruppenverzeichnis · Methode

Recherche und Texte entstehen mit KI-Unterstützung. Eine unabhängige Faktenprüfung durch Menschen hat nicht stattgefunden. Die Recherchemethode lesen · Korrekturen

Wo würdest du dich einordnen?

Diese optionale Markierung zeigt deine eigene Sicht, getrennt von belegten öffentlichen Positionen. Stelle die Regler ein und wähle dann „Meine Sicht anzeigen“.

So liest du die Karte

← Verlangsamen · Schneller entwickeln →
Die waagerechte Achse zeigt das gewünschte Tempo bei der Entwicklung leistungsfähigerer KI.

Weiter oben = stärker geäußerte Sorge
Die senkrechte Achse zeigt die Betonung katastrophaler KI-Risiken, keine Wahrscheinlichkeit in Prozent.

Wähle einen Namen und prüfe dann die Belege.
Positionen und Bereiche sind redaktionelle Einordnungen. Die Karte behandelt zwei Fragen, nicht jede Sorge im Zusammenhang mit KI. Methode lesen

Die Software hinter einem KI-Werkzeug ansehen
Modell, Daten, Werkzeuge und Prüfungen Schritt für Schritt ansehen.
VON POSITIONEN ZUR PRAXIS

Was darf eine KI-Anwendung tun?

Hier geht es darum, was eine Anwendung lesen, ändern oder senden kann.

EIN BEISPIEL ZUM AUSPROBIEREN

Was ändert sich, wenn der Assistent E-Mails senden kann?

Stell dir einen Assistenten vor, der beim Beantworten einer Kunden-E-Mail hilft. Wähle, wie diese erfundene Anwendung arbeitet.

Ein Beispiel mit Freigabe vor dem Senden

Stell dir eine Anwendung vor, die beim Beantworten von Kunden-E-Mails hilft.

  1. 1 · EingabeKunden-E-Mail und Anweisungen für die Antwort
  2. 2 · Das Modell schlägt vorEine Antwort entwerfen
  3. 3 · Außerhalb des ModellsEine Person prüft Empfänger und TextDie Anwendung wartet auf Freigabe
  4. 4 · E-Mail-WerkzeugDie freigegebene Antwort senden

Ein erfundener Entwurf, kein laufender Assistent und keine Sicherheitsbewertung. Der Freigabeschritt veranschaulicht OWASPs Empfehlungen zur Begrenzung von KI-Aktionen.

Ein erfundenes Gestaltungsbeispiel. Hier wird keine E-Mail gesendet und kein Modell ausgeführt. Diese Betriebsarten sind keine Sicherheitsbewertungen: Aufgabe, Daten und Umsetzung bleiben entscheidend.

Fünf Fragen zum Vertiefen

Öffne eine Frage, um Begründung und Originalquellen zu lesen.

WEITER ERKUNDEN
DIESELBEN FRAGEN VERGLEICHEN

Zwei Positionen vergleichen.

Stelle Geltungsbereich, Belege und Unsicherheit gegenüber.
Das sind öffentliche Positionen, keine Punktetabelle.

Personen oder Organisationen zum Vergleich auswählen

Der Vergleich ist unabhängig von Kartenfiltern. Personen und ihre Organisationen haben getrennte Einträge.

Vergleichsbilder

Ausgewählte Paare aus dem veröffentlichten Atlas. Der Abstand zwischen Punkten misst keine Übereinstimmung.

KI LÄUFT ALS SOFTWARE

Wie schreibt ein Computerprogramm eine Antwort?

Verfolge ein Sprachmodell vom Training bis zur Antwort. Sieh dir danach die Anwendung um das Modell herum an.

Wie ausführlich möchtest du lesen?

Programmierte Berechnungen, gelernte Einstellungen

Ein Sprachmodell läuft auf einem Computer. Beim Training werden Zahlenwerte im Modell anhand von Beispielen angepasst. Zum Erzeugen einer Antwort werden diese Werte verwendet. Die Pfeile zeigen diese getrennten Abläufe. Modellberechnungen und Training · Software zur Texterzeugung.

ModelltrainingDas Modell anpassen

  1. BeispielmaterialBeim Training verwendeter Text
  2. Berechnungen beim TrainingZahlen im Modell anpassen
  3. Ein trainiertes ModellSeine erlernten Zahlen sind Parameter, oft Gewichte genannt

Training und erlernte Einstellungen: Transformer-Veröffentlichung.

AntwortenDas trainierte Modell verwenden

  1. 1 · EingabeText wird eingegebenDer eingegebene Text wird als Stücke dargestellt, die Token heißen
  2. 2 · ModellWerte für das nächste Textstück berechnenDie Software verwendet die erlernten Gewichte und den bisherigen TextIm Detail: Tokens → Embeddings → Attention-Blöcke → Bewertungswerte (Logits) → Softmax mit Temperatur. Hardware und Bibliotheksversionen können diese Zahlen verändern.
  3. 3 · AuswählenEin Textstück auswählenDen höchsten Wert wählen oder anhand berechneter Wahrscheinlichkeiten zufällig auswählenIm Detail: Greedy, Sampling, Top-k oder Top-p. Sampling fügt der Token-Auswahl gezielt Zufall hinzu. Auch Hardware und Software können die Wiederholbarkeit beeinflussen.
  4. 4 · FortsetzenDas Stück an den Text anhängenDen längeren Text für die nächste Runde verwenden, bis eine Stoppregel greift

Der neue Text fließt in die nächste Runde ein.

Texterzeugung und Auswahlregeln: Hugging-Face-Leitfaden. Wiederholbarkeit bei unterschiedlichen Ausführungsbedingungen: PyTorch-Hinweise zur Reproduzierbarkeit. Diese Schritte verwenden die erlernten Gewichte; das Training ist ein eigener Vorgang.

Rund um das ModellWas die Anwendung ergänzt

  1. Anweisungen und abgerufene InhalteDie Anwendung kann eigene Anweisungen und abgerufene Dokumente zur Eingabe hinzufügen
  2. Der Ablauf oben bleibt gleichDas Modell bewertet; die Software wählt aus
  3. Prüfungen außerhalb des ModellsEine Person oder eine Regel kann einen Entwurf prüfen, bevor etwas gesendet oder ausgeführt wird
  4. Werkzeuge und SpeicherGespeicherte Chat-Erinnerungen sind kein neues Training; Werkzeugaktionen richten sich nach den Berechtigungen der Anwendung

Abruf, Speicher und Berechtigungen: Fachveröffentlichung zu Retrieval-Augmented Generation, Speichereinstellungen, OWASP-Leitfaden zur Begrenzung von KI-Aktionen. Die Anwendung ist gewöhnliche Software; ihre Prüfung ist von der Prüfung des Modells zu unterscheiden.

Was diese Zeichnung auslässt

Sie zeigt die wichtigsten Schritte, nicht jede Berechnung im Modell. Auch wenn man diese Berechnungen kennt, lässt sich damit noch nicht vollständig erklären, wie eine bestimmte Antwort entstanden ist. Forschung zur Untersuchung des Modellverhaltens lesen.

Von einer Anfrage zu einem geprüften Ergebnis

Probiere es aus: Warum kann dieselbe Eingabe verschiedene Texte erzeugen?

Dies ist ein kleines, erfundenes Beispiel ohne Modell oder externen Dienst. Die Wahrscheinlichkeiten sind frei erfunden.

Feste BeispielwerteEine Ausgaberegel wählenEin Textstück (ein Token)

„Schreibe Code für eine Einkaufssumme: Preis …“

mal 60%plus 30%minus 10%

Derselbe Startwert wiederholt die Auswahl dieser Demo. Er ändert die Beispielwerte nicht.

Jedes Feld zeigt eine eigene Auswahl mit denselben Werten. So wird nur der Auswahlschritt gezeigt; es entsteht kein Satz.

Führe jetzt ein kleines, gewöhnliches Programm aus

Code schreiben und ihn ausführen sind getrennte Schritte

  1. Die Aufgabe beschreibenBeispiel: „Multipliziere Preis und Menge“
  2. Das Modell entwirft CodeDer Entwurf ist Text, der geprüft werden muss
  3. Prüfen und testenBefolgt der Code die beabsichtigte Regel?
  4. Den gespeicherten Code ausführenDiese kleine Funktion kann ohne Modellaufruf ausgeführt werden

Ein beispielhafter Ablauf auf Grundlage von GitHubs Empfehlungen zur Codeprüfung. Eine Berechnung zu wiederholen belegt nicht, dass sie zur Aufgabe passt.

Die feste Funktion unten läuft direkt in deinem Browser. Ändere Preis oder Menge, um sie auszuprobieren.

function total(price, quantity) {
  return price * quantity;
}

Derselbe Preis und dieselbe Menge ergeben im erlaubten Bereich dieser Demo dasselbe Ergebnis. Das zeigt, dass die Funktion ihre Berechnung wiederholt. Es beweist nicht, dass sie das von dir gemeinte Problem löst.

BEGRIFFE, DIE DIR BEGEGNEN

KI-Begriffe, verständlich erklärt.

Öffne einen Begriff für eine ausführlichere Erklärung.
Prüfe seine Quellen über die nummerierten Verweise.

Lieber eine Idee nach der anderen? Probiere einen Lesepfad ↑

WIE SICH KI ENTWICKELT HAT

Von frühen Ideen zu genutzten Systemen.

Erkunde ausgewählte Meilensteine: Was änderte sich, was wurde gezeigt und wo blieben Grenzen?

Die Abstände zwischen den Karten dienen der Lesbarkeit und zeigen keine verstrichene Zeit. Dies ist eine Auswahl, keine vollständige Liste aller Beiträge.

    Geschichte der Ideen, Gemeinschaften und der KI-Debatte
      DIE PERSONEN UND INSTITUTIONEN

      Personen- und Gruppenverzeichnis.

      Berücksichtigt deine Typ- und Suchfilter.
      Ausgeblendete Namen bleiben hier, damit du sie wieder einblenden kannst.

      Personen- und Gruppenverzeichnis öffnen Positionen, Belege und Prüfdaten
      SichtbarPerson oder GruppeTypGewünschtes TempoGeäußerte SorgeKlarheit der BelegePrüfdatum
      Warten auf eine geprüfte Einordnung

      Diese Namen erhalten erst einen Punkt, wenn für beide Achsen genügend geprüfte Belege vorliegen.

      ETWAS MITNEHMEN

      Deine Leseliste.

      Speichere Ideen beim Erkunden. Entscheide, ob sie auf diesem Gerät gespeichert bleiben sollen.
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      EINE KARTE MIT GRENZEN

      Was dir die Karte sagen kann

      Quellenhinweise lesen

      Recherche und Texte entstehen mit KI-Unterstützung. Eine unabhängige Faktenprüfung durch Menschen hat nicht stattgefunden. Die Recherchemethode lesen · Korrekturen

      01   Zwei konkrete Fragen

      Waagerecht: Wie schnell soll leistungsfähigere KI entwickelt werden? Senkrecht: Wie viel Sorge vor katastrophalen KI-Risiken wird öffentlich geäußert? Diese Achsen messen weder Produktqualität noch heutige Schäden oder private Überzeugungen.

      02   Ideen und Zugehörigkeit

      Personen und ihre Organisationen haben getrennte Einträge. Die Nähe zu einem Begriff bedeutet keine Zugehörigkeit zu dieser Bewegung. EA und KI-Sicherheit umfassen viele Positionen.

      03   Unsicherheit einer Einordnung

      Bereiche zeigen weitere Positionen, die die Redaktion für plausibel hält, keine statistische Sicherheit. Eine gestrichelte Markierung bedeutet, dass stärkere Belege benötigt werden. Ein Sicherheitsversprechen belegt nicht, dass eine Schutzmaßnahme umgesetzt ist.

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