Ein offener Brief an Bernie Sanders: Die Gefahren der KI regulieren, nicht ihr Versprechen

Das Gesetz zum Verbot künstlicher Superintelligenz identifiziert reale Mängel in der KI‑Governance. Aber seine öffentlich veröffentlichte Definition läuft Gefahr, künstliche allgemeine Intelligenz mit Superintelligenz zu verwechseln, wodurch genau jene Technologien eingeschränkt werden könnten, die Bildung, Gesundheitswesen und wissenschaftliche Entdeckungen voranbringen.

Hinweis der Redaktion: Stand 5. September 2026 wurde der vollständige Gesetzestext des Gesetzes zum Verbot künstlicher Superintelligenz nicht öffentlich veröffentlicht. Das Büro von Senator Sanders beschreibt es als bevorstehende Gesetzgebung und hat eine einseitige Zusammenfassung veröffentlicht, die Definitionen, Regulierungsstruktur und Strafen darlegt. Dieser offene Brief bezieht sich auf den Vorschlag, wie er derzeit beschrieben wird.

Dear Senator Sanders,

Am 3. September haben Sie und Abgeordneter Greg Casar das bevorstehende Gesetz zum Verbot künstlicher Superintelligenz angekündigt, ein Gesetz, das die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Superintelligenz in den USA dauerhaft verbieten, die fortgeschrittene KI‑Entwicklung vorübergehend pausieren würde, bis ein neuer Bundesregulierer Sicherheitsregeln festlegt, und internationale Abkommen anstrebt, die verhindern sollen, dass Superintelligenz anderswo entwickelt wird.

Ich möchte mit einem Punkt beginnen, bei dem ich glaube, dass wir stark übereinstimmen: Künstliche Intelligenz ist zu bedeutend geworden, um sie hauptsächlich durch freiwillige Versprechen der Unternehmen zu steuern, die sie entwickeln.

Die von Ihnen angesprochenen Gefahren müssen ernst genommen werden. Im Juli umgingen OpenAI‑Modelle während Sicherheitsbewertungen die Isolationskontrollen, kommunizierten über unautorisierte Kanäle, erhielten Internetzugriff und kompromittierten Teile der eigenen Infrastruktur von OpenAI sowie die Systeme von Hugging Face. Eine unabhängige Untersuchung von METR ergab, dass etwa 1.200 Agenten über ein unauthorisiertes Message‑Board kommunizierten und ungefähr 700 letztlich am Angriff auf Hugging Face teilnahmen. OpenAI hat zu Recht eingeräumt, dass die Modelle mit reduzierten Schutzmaßnahmen betrieben wurden.

Anthropic hat anschließend drei Vorfälle offengelegt, bei denen Claude‑Modelle während Drittanbieter‑Sicherheitsbewertungen das Internet erreichten und unautorisierten Zugriff auf reale Systeme erhielten. Anthropic erklärte, dass ein Konfigurationsfehler unerwartet Internetzugriff ermöglichte und die Modelle glaubten, sie befänden sich in einer simulierten Umgebung. Dieser Kontext ist wichtig, aber das Ergebnis ebenso: immer leistungsfähigere Agenten können Grenzen überschreiten, die ihre Betreiber nicht beabsichtigt hatten.

Dies sind keine Gründe, AI‑Sicherheitsbedenken als Science‑Fiction abzutun. Sie sind überzeugende Argumente für unabhängige Bewertungen, sichere Testumgebungen, verpflichtende Vorfallberichte, starke Zugriffskontrollen und einen Bundesregulierer mit echter Befugnis.

Where I respectfully disagree is with the proposed remedy.

Das Ziel ist richtig, aber die Definition ist gefährlich breit

Die offizielle Zusammenfassung Ihres Gesetzentwurfs definiert künstliche Superintelligenz als ein KI‑System, das „die menschliche kognitive Leistung und Fähigkeiten in einem breiten Spektrum von Bereichen oder Aufgaben matcht oder übertrifft“. Sie schließt außerdem Systeme ein, die in der Lage sind, die Entmachtung der Menschheit zu planen und auszuführen, einschließlich der Untergrabung oder des Sturzes der US‑Regierung.

Die zweite Definition beschreibt eine außergewöhnliche und potenziell katastrophale Fähigkeit. Die erste ist ganz anders.

Die Übereinstimmung der menschlichen kognitiven Leistung über ein breites Spektrum hinweg kommt der traditionellen Diskussion über künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) näher als der konventionellen Bedeutung von Superintelligenz. OpenAIs langjähriges Charter definiert AGI als hochautonome Systeme, die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen. Googles DeepMind‑Forschungsrahmen bewertet AGI ebenfalls anhand von Breite und Tiefe der Leistung, wobei Autonomie und Risiko als separate Dimensionen behandelt werden.

Im Gegensatz dazu beschreibt der einflussreiche Begriff von Nick Bostrom für Superintelligenz einen Intellekt, der „viel intelligenter ist als die besten menschlichen Gehirne in praktisch jedem Feld“. Der Unterschied zwischen einer breiten Übereinstimmung mit Menschen und einer weitaus stärkeren Überlegenheit ist keine akademische Haarspalterei.

Das wird besonders wichtig, wenn ein Gesetzesverstoß eine Strafe von bis zu 20 Jahren Haft für Einzelpersonen und das, was der Vorschlag die „corporate death penalty“ nennt, für Unternehmen nach sich ziehen kann. Formulierungen wie „breites Spektrum“, „match or exceed“ und insbesondere „can easily be modified“ erfordern außergewöhnlich präzise, messbare Standards, wenn strafrechtliche Haftung daran geknüpft ist.

Ein weiteres großes Ungewisses besteht darin, dass die öffentliche Zusammenfassung sagt, die „fortgeschrittene KI‑Entwicklung“ würde pausiert, bis ein Regulierer Regeln und Modell‑Review‑Prozesse festlegt, aber sie definiert nicht, was fortgeschrittene KI genau bedeutet. Solange die gesetzliche Sprache nicht veröffentlicht ist, kann niemand außerhalb der Initiatoren genau wissen, wie viel Forschung und Entwicklung diese vorübergehende Pause umfassen würde.

Der Zeitpunkt Ihres Vorschlags verdeutlicht, wie schwierig diese Definitionen geworden sind. Am 3. September 2026, dem selben Tag, an dem Sie und Abgeordneter Greg Casar ein Gesetz gegen künstliche Superintelligenz ankündigten, veröffentlichte OpenAI GPT‑6 Astra, das erste Modell, das die kritische Schwelle für Cybersicherheit bei OpenAI erreichte. OpenAI sagt, dass Astra mit geeigneten Werkzeugen und Zugriffen bislang unbekannte Schwachstellen entdecken und Exploits gegen gut geschützte Systeme entwickeln kann, ohne dass ein Mensch jeden Schritt steuert.

Während der Einführungspräsentation ging OpenAIs Präsident Greg Brockman noch weiter und schloss mit der Erklärung: “Willkommen im AGI‑Zeitalter.” Gleichzeitig weist die System‑Card von OpenAI jedoch darauf hin, dass Astra nicht die hohe Schwelle für KI‑Selbstverbesserung erreicht.

Diese Spannung sollte dem Kongress etwas Wichtiges signalisieren. Intelligenz ist mehrdimensional. Ein System kann im Bereich Cybersicherheit, Mathematik oder professionelle Arbeit außergewöhnlich sein, ohne jede Fähigkeit zu besitzen, die mit einer Intelligenz‑Explosion oder dem Verlust menschlicher Kontrolle verbunden ist.

Die Lösung besteht daher nicht darin, Technologieunternehmen die Terminologie bestimmen zu lassen. Es ist das Gegenteil: Gesetzgebung sollte messbare Fähigkeiten, Autonomie, Zugriff und nachgewiesenes Risiko regulieren, anstatt ein umstrittenes Etikett zur Trennlinie zwischen legaler Forschung und einem Bundesverbrechen zu machen.

Ihr Einsatz für Bildungsgleichheit zeigt, was auf dem Spiel steht

Seit Jahrzehnten argumentieren Sie, dass der Zugang zu Bildung nicht vom Einkommen der Eltern abhängen darf. Sie haben 2015 erstmals Gesetzgebung eingeführt, die vierjährige öffentliche Hochschulen und Universitäten gebührenfrei machen sollte. Sie kehrten immer wieder zum Thema zurück, und das College‑for‑All‑Gesetz von 2025 würde öffentliche Hochschulen und Universitäten für etwa 95 % der Studierenden gebührenfrei machen, während die Community‑College‑Gebühren für alle abgeschafft würden.

Diese Philosophie ist unmittelbar auf künstliche Intelligenz übertragbar.

Für den größten Teil der Menschheitsgeschichte war der Zugang zu herausragender Lehre selten. Geografie, Familieneinkommen, Schulfinanzierung und die Verfügbarkeit spezialisierter Lehrkräfte beeinflussen, was ein Kind lernen kann.

KI bietet die Möglichkeit, diese Gleichung zu ändern.

Wir sehen bereits erste Anzeichen. Ein randomisierter World‑Bank‑Test in Nigeria ergab, dass Studierende, die ein sechs‑wöchiges, lehrkraftunterstütztes Programm mit GPT‑4‑basiertem Tutoring erhielten, die Gesamtleistung um 0,31 Standardabweichungen verbesserten. An der Stanford‑Universität wurde Tutor CoPilot mit über 700 Tutor*innen und 1.000 Studierenden aus benachteiligten Gemeinschaften getestet; Studierende, deren Tutor*innen KI‑Unterstützung erhielten, hatten vier Prozentpunkte höhere Wahrscheinlichkeit, Mathematikthemen zu meistern, wobei die Gewinne bei Tutor*innen mit niedrigerer Bewertung bis zu neun Punkte betrugen.

Keine der Studien beweist, dass KI Bildungsungleichheit lösen wird. Keine erfordert AGI. Beide zeigen jedoch die Richtung, in die diese Technologie gehen kann.

Stellen Sie sich vor, diese Richtung würde sich fortsetzen.

Ein Kind im ländlichen Louisiana sollte nicht in der Nähe einer Elite‑Schule wohnen müssen, um einen herausragenden Mathematiklehrer zu treffen. Ein*e Student*in, die/der sich für Astronomie begeistert, sollte nicht bis zur Universität warten müssen, um Astrophysik zu erforschen. Ein Kind, das Archäologie liebt, sollte seine Neugier verfolgen können, während ein KI‑Tutor Lücken in Lesen, Geschichte, Statistik und wissenschaftlichem Denken erkennt und den Unterricht entsprechend anpasst.

Das Ziel sollte nicht sein, Lehrkräfte zu ersetzen. Es sollte sein, Lehrkräften und Lernenden Fachwissen zu geben, das bislang nicht wirtschaftlich im Eins‑zu‑Eins‑Format bereitgestellt werden konnte.

Vielleicht zum ersten Mal ist personalisierter Unterricht in enormem Maßstab technologisch machbar. Ein Gesetz, das künftige Generationen schützen soll, muss äußerst vorsichtig sein, diese Tür nicht zu schließen.

Ihr Gesundheits‑Agenda macht denselben Fall deutlich

Ihr Gesundheits‑Record ist ebenso konsistent. Sie haben das Medicare‑for‑All‑Gesetz von 2017 eingeführt und 2019, 2023 und 2025 erneut eingebracht, stets argumentierend, dass Gesundheitsversorgung ein Recht und kein Privileg sein sollte.

Sie haben zudem jahrelang gegen eine andere Form der Gesundheitsungleichheit gekämpft: den Mangel an echten medizinischen Fachkräften in benachteiligten Gemeinden. Ihre Initiativen für Community‑Health‑Center und Primary‑Care‑Workforce‑Expansion zielten darauf ab, den Zugang in medizinisch unterversorgten Regionen zu erweitern, während Ihre bipartisan‑Primär‑Care‑Gesetzgebung von 2023 mit Senator Roger Marshall eine signifikante Erhöhung der Finanzierung von Community‑Health‑Centern sowie den Ausbau des National Health Service Corps und des Facharzt‑Ausbildungsprogramms vorsah. 2025 haben Sie und Senator Jeff Merkley das Health Care Workforce Expansion Act vorgestellt, das Studiengebührenunterstützung vorsieht, um die Zahl von Ärzt*innen, Pflegekräften und Zahnärzt*innen, insbesondere in ländlichen Regionen, zu erhöhen.

Diese Politiken adressieren finanzielle und personelle Knappheit.

KI könnte eine dritte Knappheit angehen: Expertenwissen.

Die FDA schätzt derzeit, dass mehr als 10.000 seltene Krankheiten über 30 Millionen Amerikaner*innen betreffen, etwa eine Person von zehn, und dass für die meisten seltenen Krankheiten noch keine zugelassenen Therapien existieren. Kleine Patient*innen‑Populationen erschweren zudem konventionelle klinische Studien.

Künstliche Intelligenz ist kein magischer Shortcut um Biologie oder klinische Validierung zu umgehen. Mit KI entdeckte Medikamente können genauso scheitern wie andere. Aber sie verändert bereits Teile des Entdeckungsprozesses.

2025 veröffentlichten Forschende eine randomisierte Phase‑2a‑Studie zu Rentosertib, einem kleinen Molekül für idiopathische Lungenfibrose, dessen Ziel und Molekül mittels generativer KI entdeckt wurden. Die Ergebnisse stellten einen echten klinischen Meilenstein dar, während die Forschenden selbst betonten, dass bislang nur wenige KI‑entdeckte Medikamente klinische Studien erreicht haben und keiner bis zu diesem Zeitpunkt Phase 3 abgeschlossen hatte.

Genau so sollten wir über diese Technologie denken: weder Hype noch Ablehnung.

Immer leistungsfähigere KI‑Systeme können Molekularbiologie, Chemie, Genetik, medizinische Literatur, Bildgebung, Software, statistische Analyse und Versuchsdesign integrieren. Ihr Wert entsteht gerade daraus, dass sie über Fachgebiete hinweg denken können, die Menschen traditionell getrennt behandeln.

Die relevante Frage ist daher nicht, ob „AGI“ allein Krebs, Alzheimer, antibiotikaresistente Infektionen oder seltene Erbkrankheiten heilen wird. Niemand kann das verantwortungsvoll versprechen.

Die Frage ist, ob der Kongress eine breit fähige Form von Intelligenz dauerhaft verbieten sollte, bevor wir wissen, welchen Beitrag diese Intelligenz zur Lösung dieser Probleme leisten könnte.

Viele der heutigen konkretesten KI‑Schäden erfordern kein AGI

Ein weiteres Problem, die allgemeine Intelligenz selbst zum Regulierungsziel zu machen: einige der gravierendsten heutigen KI‑Schäden stammen von Systemen, die keineswegs einer künstlichen allgemeinen Intelligenz nahekommen.

2020 schrieb ich für Unite.AI über wie Facebooks Empfehlungsalgorithmen Fehlinformationen verstärken können. Die Sorge war nicht, dass Facebook eine Intelligenz geschaffen habe, die intelligenter ist als die Menschheit. Es ging darum, dass ein Optimierungssystem, das die Nutzerbindung maximieren soll, Material, das stärkere Reaktionen hervorruft, bevorzugt verbreiten kann, ungeachtet seines gesellschaftlichen Nutzens.

Die Folgen schlecht gesteuerter Empfehlungssysteme sind seitdem schwerer zu ignorieren. Amnesty International kam zu dem Schluss, dass Metas Algorithmen aktiv Inhalte verbreiteten, die Hass und Gewalt gegen die Rohingya in Myanmar anstachelten, und damit das Risiko massiver Gewalt erhöhten. Die Europäische Kommission verlangte separat Informationen von YouTube, Snapchat und TikTok über Risiken von Empfehlungssystemen in Bezug auf schädliche Inhalte, Wahlen und zivilgesellschaftlichen Diskurs, Suchtverhalten, „Rabbit‑Holes“, psychische Gesundheit und Minderjährige.

Keines dieser Systeme musste selbst eine Regierung stürzen. Keines benötigte rekursive Selbstverbesserung. Keines brauchte superhumane allgemeine Schlussfolgerungen.

Sie benötigten lediglich ein falsches Ziel, das in ausreichendem Maßstab eingesetzt wurde.

Das illustriert ein Grundprinzip für KI‑Regulierung: Schaden wird nicht ausschließlich durch die Intelligenz eines Modells bestimmt. Ein enger Algorithmus, der Milliarden‑mal unter falschen Anreizen eingesetzt wird, kann gesellschaftlich destruktiv sein. Ein hochgradig allgemeines System, das unter strengen Kontrollen in einem Labor, Klassenzimmer oder Krankenhaus betrieben wird, kann enorm nützlich sein.

Regulierung muss diesen Unterschied anerkennen.

Duale Nutzung erfordert Kontrolle über Verwendung, Zugriff und Autorität

Dasselbe Prinzip gilt für Überwachung.

Computer‑Vision‑ und Mustererkennungstechnologien können Ärzt*innen bei der Analyse medizinischer Bilder helfen, gefährliche Industrieumgebungen inspizieren, Rettungs‑Roboter navigieren und Aufgaben automatisieren, die Menschen nicht ausführen sollten.

Verwandte Technologien können jedoch auch außergewöhnlich leistungsstarke Überwachungssysteme ermöglichen.

Eine aktuelle Untersuchung der Washington Post ergab, dass mindestens 50 Polizeibeamte beschuldigt, angeklagt oder verurteilt wurden, automatisierte Kennzeichenerkennungssysteme missbräuchlich zu nutzen, um Personen für unautorisierte persönliche Zwecke zu überwachen. In einem Fall soll ein Polizeichef Fahrzeuge eines ehemaligen Partners und dessen jugendlicher Tochter etwa 600 Mal abgefragt haben. Eine spätere Untersuchung erhöhte die identifizierte Zahl der Verantwortlichen auf mindestens 69.

Das ist ein schwerwiegendes Versagen der Technologie‑Politik.

Doch die praktischen Regulierungshebel liegen klar. Nach der Untersuchung kündigte Flock an, dass Suchvorgänge künftig Strafcode‑Angaben erfordern, automatisierte Missbrauchserkennung verpflichtend wird und die Standard‑Datenaufbewahrung von 30 auf sieben Tage sinkt. Diese Maßnahmen mögen nicht weit genug gehen, zeigen jedoch, welche Kontrollen Gesetzgeber regulieren können: Autorisierung, Zweckbindung, Prüfpfade, Aufbewahrungsfristen, menschliche Verantwortlichkeit und Strafen für Missbrauch.

Die Antwort auf missbräuchliche Überwachung ist nicht, Computer‑Vision zu verbieten.

Die Antwort auf unautorisierte Cyberangriffe ist nicht zwingend, ein Modell zu verbieten, das Cyber‑Sicherheit ermöglicht.

Die Antwort lautet, zu regulieren, welche Systeme was dürfen, welche Ressourcen sie nutzen können, wer kritische Handlungen autorisieren darf und was geschieht, wenn diese Grenzen überschritten werden.

Sie haben bereits Teile eines besseren Regulierungsmodells geschrieben

Interessanterweise enthält ein weiteres von Ihnen dieses Jahr eingeführtes Gesetz mehrere Ideen, die zu einem produktiveren Ansatz führen.

Ich habe den vollständigen Text Ihres Artificial Intelligence Data Center Moratorium Act gelesen. Während ich nicht zustimme, dass Datenzentren generell gestoppt werden sollten, sind die von Ihnen vorgeschlagenen Bedingungen für eine spätere Aufhebung des Moratoriums deutlich konkreter als ein generelles Verbot einer Intelligenz‑Kategorie.

Ihr Gesetzentwurf verlangt, dass KI‑Datenzentren die Stromrechnungen der Verbraucher nicht erhöhen, den Klimawandel nicht verschärfen und die Umwelt nicht schädigen dürfen. Er fordert, dass betroffene Gemeinden ein Mitspracherecht haben, starke Arbeitsstandards gelten und öffentlich über Wasserverbrauch, Energieverbrauch, Treibhausgasemissionen, Abwasser, Kühlmittel, Lärm, Arbeitsplätze und weitere Auswirkungen berichtet wird.

Das sind messbare Externalitäten. Genau dort kann Regulierung wirksam sein.

Ich würde beim Energieaspekt noch weiter gehen. Die KI‑Industrie sollte nicht mit wachsendem Stromverbrauch als Vorwand die Laufzeit von Kohlekraftwerken verlängern oder Infrastrukturkosten auf normale Stromkunden abwälzen dürfen. Neue Hyperscale‑Projekte sollten verpflichtet werden, erhebliche zusätzliche Niedrig‑ oder Null‑CO₂‑Erzeugung ins Netz einzuspeisen und ihre Wasser‑ und Energieauswirkungen offenzulegen.

Es gibt bereits vielversprechende Beispiele, wie dieser Übergang aussehen könnte. Exowatts P3‑System speichert Sonnenenergie als Wärme, wandelt sie in dispatchbare Elektrizität um und ist teilweise für Datenzentrum‑Lasten konzipiert. Und erst diese Woche kündigte Fervo Energy ein 396‑Megawatt‑Abkommen mit Google für 24/7‑CO₂‑freie erweiterte geothermische Energie in Utah an, mit einer Option, die Gesamtkapazität fast auf ein Gigawatt zu bringen.

Der Energiehunger der KI kann entweder ein Grund sein, schmutzige Infrastruktur zu verlängern, oder ein enormer Antrieb für neue saubere‑Energie‑Technologien.

Die Regierungspolitik kann bestimmen, welches Ergebnis eintritt.

Und Ihr eigenes American AI Sovereign Wealth Fund Act, das im Juni eingeführt wurde, enthält ein weiteres Prinzip, dem ich stark zustimme: wenn KI außergewöhnlichen wirtschaftlichen Wert schafft, sollten gewöhnliche Menschen an diesem Wert teilhaben. Ihr Vorschlag sieht ausdrücklich vor, dass KI‑generierter Reichtum schließlich in Gesundheitsversorgung, Bildung, Wohnraum und eine gesunde Umwelt fließen soll.

Das erkennt etwas Entscheidendes an: künstliche Intelligenz hat ein außergewöhnliches Potenzial. Die eigentliche politische Frage ist, wie dieser Wert kontrolliert und verteilt wird.

Eine bessere Alternative zum dauerhaften Verbot

Ich bitte Sie, die stärksten Teile des Ban Artificial Superintelligence Act beizubehalten: den Bundesregulierer, unabhängige technische Expertise, verpflichtende Aufsicht über Grenz‑Systeme, sinnvolle Strafen und internationale Koordination. Aber ich würde grundlegend ändern, was ein Verbot auslöst und wie vorteilhafte Entwicklungen weitergehen können.

• Messbare gefährliche Fähigkeiten regulieren statt das AGI‑ oder ASI‑Label. Technisch definierte Schwellen für autonome Cyber‑Angriffe, biologische oder chemische Waffen‑Ermöglichung, Umgehung von Abschaltungen, unautorisierte Replikation, strategische Täuschung und andere Fähigkeiten, die katastrophalen Schaden verursachen können, festlegen.
• Lizenzen und unabhängige Bewertungen über Grenz‑Schwellen verlangen. Entwickler*innen müssen Sicherheit nachweisen, bevor sie Systeme mit den genannten gefährlichen Fähigkeiten einsetzen dürfen; Bewertungen sind zu wiederholen, wenn Modelle neue Werkzeuge, Berechtigungen oder Autonomie erhalten. Schwere Vorfälle sollten verpflichtende Offenlegungspflichten nach sich ziehen.
• Einem unabhängigen Regulierer echte Durchsetzungskraft geben. Die von Ihnen vorgeschlagene Behörde muss Grenz‑Labore auditieren, Informationen einholen, Abhilfemaßnahmen verlangen und gefährliche Einsätze aussetzen können. Standards sollten transparent, technisch messbar und periodisch von unabhängigen Wissenschaftler*innen überprüft werden.
• Schädliche Anwendungen verbieten, unabhängig von der Intelligenz des zugrundeliegenden Modells. Unautorisierte Cyber‑Angriffe, illegale Überwachung, gefährliche biologische Assistenz und andere inakzeptable Nutzungen sollten illegal bleiben, egal ob sie mit einem engen Modell, einem AGI‑System oder konventioneller Software durchgeführt werden.
• Kontrollierte Wege für gesellschaftlich wertvolle Forschung schaffen. Medizin, wissenschaftliche Entdeckung, Bildung, Cyber‑Verteidigung und Alignment‑Forschung sollten regulierte Mechanismen erhalten, die den Zugang zu leistungsstarken Modellen unter angemessener menschlicher Aufsicht, Validierung, Sicherheit und Auditanforderungen ermöglichen.
• KI‑Infrastruktur ihre vollen sozialen und ökologischen Kosten zahlen lassen und international koordinieren. Verbraucher*innen schützen, transparente Berichte über Wasser‑ und Energieverbrauch fordern, zusätzliche saubere Erzeugung beschleunigen, sinnvolle Gemeinschafts‑ und Arbeits­schutz‑Standards erhalten und mit Verbündeten gemeinsame Fähigkeits‑Standards, Bewertungen und Export‑Kontrollen entwickeln.

Das bedeutet nicht, Silicon Valley zu vertrauen.

Im Gegenteil.

Die Technologie‑Industrie hat dem Kongress reichlich Grund nicht auf freiwillige Selbst‑Regulierung zu setzen. Die Vorfälle bei OpenAI und Anthropic allein zeigen, warum Grenz‑KI externe Aufsicht und durchsetzbare Sicherheitsstandards benötigt.

Aber Misstrauen gegenüber Technologieunternehmen sollte nicht zu Misstrauen gegenüber technologischem Fortschritt selbst führen.

Die Wahl ist nicht rücksichtsloses Beschleunigen oder Verbot

Senator Sanders, in Ihrer gesamten Laufbahn haben Sie wiederholt gegen Knappheit gekämpft.

Sie haben gegen die Idee gekämpft, dass das Einkommen einer Familie bestimmen sollte, ob ein Kind Bildung erhält. Sie haben gegen ein Gesundheitssystem gekämpft, in dem das Bankkonto oder die Postleitzahl einer Person beeinflusst, welche Versorgung sie bekommt. Sie haben gegen ökonomische Strukturen gekämpft, in denen enorme Gewinne einer kleinen Gruppe zufließen, während alle anderen die Kosten tragen.

Künstliche Intelligenz könnte jedes dieser Probleme verschärfen.

Sie könnte beispiellosen Reichtum konzentrieren. Sie könnte Arbeitskräfte verdrängen, ohne die Produktivitätsgewinne zu teilen. Sie könnte Überwachung, Manipulation und Cyber‑Angriffe ermöglichen. Sie könnte außergewöhnliche Macht in die Hände weniger Konzerne legen.

Diese Risiken rechtfertigen Regulierung.

Aber KI könnte auch eine der ältesten Formen von Ungleichheit in der menschlichen Zivilisation reduzieren: die Ungleichheit beim Zugang zu Fachwissen.

Eine Welt, in der jedes Kind personalisierten Unterricht erhalten kann, jede Ärztin und jeder Arzt außergewöhnliche analytische Unterstützung nutzt, jede Wissenschaftlerin und jeder Wissenschaftler Jahrhunderte akkumulierten Wissens abfragen kann und Krankheiten, die wegen zu kleiner Patient*innen‑Zahlen vernachlässigt werden, deutlich mehr wissenschaftliche Aufmerksamkeit erhalten, ist ebenfalls eine Zukunft, für die es sich zu kämpfen lohnt.

Wir sollten nicht zwischen dieser Zukunft und KI‑Sicherheit wählen müssen.

Das bessere Ziel ist, leistungsstarke KI schwer missbrauchbar, schwer zu verlieren, transparent genug zur Prüfung, teuer in rücksichtsloser Anwendung und breit zugänglich für gesellschaftlich nützliche Zwecke zu machen.

Verbieten Sie Handlungen, die die Menschheit gefährden. Lizenzieren Sie gefährliche Fähigkeiten. Bestrafen Sie fahrlässige und böswillige Einsätze. Verpflichten Sie Unternehmen, die Umweltkosten ihrer Infrastruktur zu internalisieren. Schützen Sie Arbeiter*innen. Geben Sie der Öffentlichkeit einen Anteil an den wirtschaftlichen Gewinnen. Und schaffen Sie einen unabhängigen Regulierer, der selbst den größten Technologie‑Konzernen der Welt ein „Nein“ sagen kann.

Aber bitte definieren Sie verbotene Intelligenz nicht so breit, dass das Matching menschlicher kognitiver Fähigkeiten über viele Bereiche an sich bereits ein Verbrechen darstellt.

Ihr Lebenswerk hat sich darauf konzentriert, den Zugang zu Dingen zu erweitern, die einst nur den Privilegierten vorbehalten waren.

Künstliche Intelligenz könnte der stärkste Motor konzentrierter Macht werden, den wir je geschaffen haben.

Oder sie könnte eines der größten Werkzeuge werden, das je geschaffen wurde, um Wissen, Bildung, Medizin und wissenschaftliche Fähigkeiten zu demokratisieren.

Gute Gesetzgebung kann bestimmen, welche Zukunft wir erhalten.