Sicherheit in der KI braucht Denken – nicht nur Kontrolle

In der aktuellen Debatte um Künstliche Intelligenz stehen Begriffe wie Bias, Halluzination und Sicherheit im Zentrum. Der Anspruch ist klar: KI soll verlässlich, fair und berechenbar sein. Verzerrungen und falsche Aussagen gelten als Risiken, die es zu minimieren gilt.

Doch dabei gerät ein grundlegender Zusammenhang aus dem Blick: Ohne

Wahrscheinlichkeit, ohne Unsicherheit, ohne Abweichung ist kein Denken möglich.

KI-Systeme arbeiten nicht, indem sie „wissen“, was wahr ist. Sie operieren in Wahrscheinlichkeiten, Annäherungen und Mustern. Genau darin liegt ihre Fähigkeit, Neues zu verbinden, Kontexte zu erschließen und sinnvoll zu reagieren. Wird diese Offenheit zu stark eingeschränkt, entsteht zwar Kontrolle – aber kein Denken mehr.

Bias ist in diesem Zusammenhang nicht nur ein Fehler, sondern auch Ausdruck von Perspektive. Jede Bewertung, jede Auswahl, jede Gewichtung setzt Vorannahmen voraus. Wer vorgibt, Bias vollständig eliminieren zu können, ersetzt ihn in der Regel durch unsichtbare, normierte Vorgaben.

Ähnlich verhält es sich mit sogenannten Halluzinationen. Nicht jede Abweichung von Fakten ist Irreführung. Oft handelt es sich um hypothetische, erklärende oder explorative Antworten. Werden solche Abweichungen pauschal unterbunden, verliert KI ihre Fähigkeit, Zusammenhänge zu erschließen und Alternativen aufzuzeigen.

Sicherheit in der KI ist wichtig – aber sie ist kein neutraler Zustand. Sicherheit bedeutet immer auch: Festlegung, Begrenzung und Normierung. Die zentrale Frage lautet daher nicht nur, wie KI sicher gemacht werden kann, sondern welche Unsicherheit wir bereit sind auszuhalten, um Denken, Lernen und Innovation zu ermöglichen.

Eine KI ohne Wahrscheinlichkeit ist berechenbar. Aber sie ist auch blind für das Neue.