28/06/2026 06:39 - Tecnologia
Vor zehn Jahren war der Rat für berufliche Sicherheit klar: „Lernen Sie programmieren!" Heute hat sich diese Empfehlung dramatisch umgekehrt.
Nach Daten der Federal Reserve Bank of New York aus dem Jahr 2024 waren in den USA 7% der Informatik-Absolventen arbeitslos, compared to nur 5,1% der Philosophie-Absolventen. Diese Zahl offenbart eine tiefe Transformation auf dem Technologie-Arbeitsmarkt, wo kritisches Denken zunehmend wertvoller wird als rein technische Fähigkeiten.
„Die Studenten erhalten Jobangebote noch bevor sie überhaupt ihren Abschluss machen", bestätigt Luciano Floridi, Philosoph an der Yale University, der das Ausmaß der Abwanderung aus den Philosophie-Fakultäten in den Privatsektor als „Hämorrhagie" an Talent beschreibt.
Mitte April 2026 kündigte Henry Shevlin, Philosoph an der Universität Cambridge, auf seinem LinkedIn-Profil seinen Wechsel zu Google DeepMind an – dem führenden Forschungslabor für künstliche Intelligenz von Alphabet.
Shevlin bleibt in Teilzeit an Cambridge, um seine Forschung und Lehre am Leverhulme Centre for the Future of Intelligence fortzuführen. Seine Rolle im Technologieriesen wird jedoch entscheidend sein: die Arbeit an Maschinenbewusstsein, Mensch-KI-Beziehungen und der Vorbereitung auf allgemeine künstliche Intelligenz (AGI).
„Es ist ein seltenes Privileg, an Fragen zu arbeiten, über die ich meine gesamte Karriere nachgedacht habe – nun mit den Ressourcen und der Dringlichkeit, die mit der Arbeit in einem der wichtigsten KI-Labore der Welt einhergehen."
Einer der wertvollsten Beiträge der Philosophie zur KI stammt aus dem klassischen Denken. Die von Platon beschriebene sokratische Methode nutzt vorgetäuschte Unwissenheit und eine Folge von Fragen, um Bedeutungen zu klären, Widersprüche zu erkennen und Verzweigungen aufzudecken.
Jörg Noller, Experte für Philosophie und KI an der Ludwig-Maximilians-Universität München, erklärt, dass mit diesem Ansatz trainierte Modelle weniger zu Schmeicheleien neigen und eher bereit sind, die Wahrheit zu suchen.
Die Implementierung von Demut bezüglich des eigenen Wissens hilft, die übermäßige Selbstsicherheit zu begrenzen – ein häufiger Fehler, den Noller als „Unreife der KI" beschreibt.
Iason Gabriel, leitender Philosoph bei Google DeepMind, führt einen allgemeinen Rückgang der Halluzinationen in der Branche auf diese philosophischen Bemühungen zurück.
Die KI-Philosophen konzentrieren sich auf zwei Hauptframeworks zur Steuerung des Verhaltens ihrer Modelle:
Inspiriert von Kant, legt strenge Regeln fest, die Lügen, Zwang und die Behandlung von Menschen als Mittel statt als Zwecke verbieten – selbst für ein größeres Gut.
Vorteile: Höhere Ehrlichkeit und konsistentes Verhalten.
Beispiele: Claude (Anthropic) und Pi (Inflection AI).
Wägt Kosten gegen Nutzen ab, um zu entscheiden, was zu tun ist. Entwickelt, um „wahrscheinliche Gesamtnutzen zu erzeugen, die die vorhersehbaren Risiken wesentlich übersteigen".
Anwendungen: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), autonome Fahrzeuge (Waymo).
Anthropic, ein KI-Labor mit Sitz in San Francisco, hat einen revolutionären Ansatz namens KI-Konstitutionalismus entwickelt, der Modelle um eine Struktur von Regeln und Prinzipien herum aufbaut – extrahiert aus philosophischen Schriften mit rechtlicher oder moralischer Autorität.
Die Konstitutionen ihrer Claude-Modelle haben Material von eingebaut:
Die neueste Version, geleitet von der Philosophin Amanda Askell, wurde am 21. Januar 2026 veröffentlicht. Einige Mitarbeiter nennen sie das „Seelendokument" von Claude.
Die „Granite"-Modellreihe von IBM bietet Kontrollen, die es Unternehmenskunden ermöglichen, die Ausgaben besser mit ihren eigenen Unternehmensphilosophien abzustimmen.
Francesca Rossi, Leiterin für verantwortungsvolle KI bei IBM, erklärt, dass diese Kontrollen den Nutzern erlauben, Kompromisse zwischen philosophischen Positionen zu wählen, wie:
Konsequentialistische Algorithmen sind entscheidend in der Software für autonome Fahrzeuge. Chris Gerdes, leitender Ingenieur bei Waymo (Hersteller autonomer Fahrzeuge), gibt an, dass der Trend zu konsequentialistischeren Fahrprogrammen geht: Wenn ein Ununfall unvermeidbar ist, muss entschieden werden, auf welche Weise man am wenigsten tragisch crasht.
Der Konsequentialismus ist auch zentral in KI-Waffensystemen. Jack Shanahan, ehemaliger Leiter des Joint Artificial Intelligence Centre, erklärt, dass militärische Ziele gegen mögliche zivile Todesopfer abgewogen werden müssen.
Stefan Heck, Philosoph und CEO von Nauto (KI-gestützte Sicherheitsysteme für LKW), stellt ethisch komplexe Fragen: Wäre es moralisch akzeptabel, junge Fußgänger über ältere zu priorisieren?
Kritiker befürchten, dass wenn Computer zunehmend ethische Entscheidungen treffen, Menschen weniger bereit sein könnten, ihre eigenen Urteile zu fällen.
Roman Yampolskiy, KI-Theoretiker an der University of Louisville, argumentiert, dass Moral „historisch instabil, kulturell variabel, strategisch manipulierbar und oft nur im Nachhinein lesbar ist".
Es scheint, dass für KI-Philosophen kein Mangel an Arbeit besteht. In einer Welt, in der künstliche Intelligenz alles durchdringt, ist die Fähigkeit, to kritisch zu denken, zu hinterfragen und zu verstehen, zur wertvollsten Fähigkeit geworden, um Technologien zu entwickeln, die unsere Gesellschaft tiefgreifend beeinflussen.
Alfredo S. Quiroga
