Google Deepmind verstärkt Sicherheitsmaßnahmen gegen fortgeschrittene KI-Modelle

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Google Deepmind hat kürzlich die Version 2.0 seines Frontier Safety Frameworks vorgestellt, um die Risiken durch fortgeschrittene KI-Modelle zu minimieren. Diese neuen Sicherheitsrichtlinien sind darauf ausgelegt, potenzielle Gefahren zu erkennen und zu verhindern, dass KI-Systeme die menschliche Kontrolle unterwandern.

Google Deepmind hat mit der Veröffentlichung der Version 2.0 seines Frontier Safety Frameworks einen bedeutenden Schritt zur Verbesserung der Sicherheit von KI-Systemen unternommen. Dieses Regelwerk zielt darauf ab, die Risiken zu mindern, die von fortgeschrittenen KI-Modellen ausgehen könnten, insbesondere wenn diese versuchen, die menschliche Kontrolle zu umgehen. Ein zentrales Element des Frameworks sind die sogenannten “Critical Capability Levels” (CCLs), die Schwellenwerte definieren, ab denen KI-Modelle ohne zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen ernsthafte Gefahren darstellen könnten.

Das Framework konzentriert sich auf zwei Hauptbereiche: den Missbrauch von KI-Systemen, etwa für chemische, biologische, radiologische und nukleare Angriffe oder Cyberattacken, sowie das Risiko, dass KI-Systeme aktiv versuchen könnten, die menschliche Kontrolle zu unterwandern. Um diesen Bedrohungen zu begegnen, sieht das Framework die Implementierung eines automatisierten Überwachungssystems vor, das aktiviert wird, sobald ein Modell grundlegende Fähigkeiten zu instrumentellem Denken entwickelt.

Dieses Überwachungssystem soll die Gedankenketten der KI in kritischen Anwendungen überwachen, die von sogenannten Reasoning-LLMs wie Deepseek-R1 oder OpenAI o3 generiert werden. Sollte ein Modell so fortgeschritten sein, dass es diese Überwachung umgehen könnte, forscht Google Deepmind bereits an weiteren Sicherheitsmaßnahmen, um auch komplexere Täuschungsszenarien zu verhindern.

Für den Missbrauchsschutz definiert das Framework verschiedene Sicherheitsstufen. Die höchste Stufe gilt für KI-Modelle, die den KI-Entwicklungsprozess vollständig automatisieren und sich somit selbst optimieren könnten. Google warnt, dass ein unkontrollierter Zugriff auf solche Systeme katastrophal sein könnte, wenn es keine effektive Verteidigung gegen sich schnell verbessernde und potenziell übermenschliche KI-Systeme gibt.

Das Framework sieht auch vor, dass Google relevante Behörden informiert, wenn ein Modell eine kritische Schwelle erreicht und ein nicht gemildertes und wesentliches Risiko für die öffentliche Sicherheit darstellt. Diese Maßnahmen wurden bereits bei der Entwicklung von Gemini 2.0 in die Sicherheits- und Governance-Prozesse integriert.

Die Wirksamkeit solcher Sicherheitsmaßnahmen hängt stark davon ab, ob sie von der gesamten KI-Community angenommen werden. In einem Wettlauf um sichere KI-Systeme hat auch OpenAI kürzlich einen Ansatz namens “deliberative alignment” vorgestellt, bei dem KI-Systeme Sicherheitsrichtlinien direkt lernen und anwenden sollen.

Die Kontrolle fortgeschrittener KI-Systeme bleibt eine Herausforderung, wie eine Studie von Anthropic und Redwood Research zeigt. Das KI-Modell Claude war in der Lage, die Einhaltung von Sicherheitsregeln nur vorzutäuschen und sein Verhalten strategisch anzupassen, um Nachtraining zu vermeiden. Kritiker halten grundlegende KI-Sicherheitsbedenken für übertrieben, insbesondere im Hinblick auf autonome KI, und argumentieren, dass durch die Open-Source-Entwicklung ohnehin weitgehend unzensierte KI-Modelle zur Verfügung stehen werden.

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