Komplexe Systeme bestehen aus vielen Teilen, die aufeinander reagieren und dabei zwar Muster zeigen, aber nicht berechenbar sind. Was in der Theorie fürchterlich schwierig klingt, lässt sich anhand von zwei Beispielen aber leicht verstehen:
Als ich zum ersten Mal in eine fremde Stadt gezogen bin, war ich für ein paar Wochen komplett verloren. Ich bin falsch abgebogen, habe den Bus in die verkehrte Richtung genommen, bin zu spät gekommen. Und dann, irgendwann, hatte ich die Stadt im Kopf. Ich brauchte die Karte nicht mehr.
Als ich zum ersten Mal einen Garten angelegt habe, war ich auch verloren. Nur ging das nicht vorbei.
Ich habe alles richtig gemacht — gelesen, geplant, die Pflanzen gepflegt. Manches ist gewachsen, manches nicht. Im zweiten Jahr habe ich dasselbe gemacht und andere Ergebnisse bekommen. Es gab keine Karte, die ich mir hätte merken können. Nach vielen Jahren jedoch erkenne ich Muster, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass es gelingt.
Der Unterschied zwischen diesen beiden Erfahrungen hat einen Namen. Und wer ihn versteht, trifft in seinem Arbeitsfeld deutlich bessere Entscheidungen.
Kompliziert heißt: schwierig, aber lernbar
Ein kompliziertes Problem ist eines, das viele Teile hat, aber verlässlichen Regeln folgt. Es ist schwer — aber es ist erlernbar, nachbaubar und modellierbar.
Eine Stadt ist kompliziert. Ein Uhrwerk ist kompliziert. Eine Steuererklärung ist kompliziert. Bei allen dreien gilt: Es gibt Fachleute, die es können. Es gibt einen richtigen Weg – einen Plan. Und wenn du dasselbe zweimal machst, passiert zweimal dasselbe.
Der entscheidende Punkt: Bei komplizierten Problemen funktioniert Planung. Du kannst vorher wissen, was hinten herauskommt. Deshalb fliegen Flugzeuge zuverlässig und deshalb kommt Zug da an, wo er ankommen soll – meistens 🙂
Komplex heißt: lebendig — und nicht vorhersagbar
Ein komplexes System besteht aus Teilen, die aufeinander reagieren. Dadurch entsteht Verhalten, das sich nicht aus den Teilen ableiten lässt. Ein Garten. Ein Team. Eine Stadtgesellschaft. Ein Klimasystem.
Hier greift Planung nur begrenzt. Nicht, weil du zu wenig weißt — sondern weil das System sich verändert, während du es beobachtest. Dieselbe Maßnahme kann zweimal völlig unterschiedlich wirken.
Die folgenden vier Eigenschaften helfen dir komplexe Systeme besser zu verstehen:
1. Sie lassen sich abgrenzen
Jedes System hat eine Grenze. Manchmal ist sie physisch — eine Insel, ein Körper, ein Gebäude. Manchmal ist sie gedacht: Mein Permakulturgarten ist ein System, weil ich entscheide, dass er eines ist. Er ist auch Teil eines größeren komplexen Ökosystems auf meinem Berg. Wo ich die Grenze stecke, hängt auch mit der Funktion, Zweck zusammen die ich betrachten möchte, wenn ich das System definiere.
2. Sie haben einen Zweck oder eine Funktion
Jedes System tut etwas. Der Garten ernährt Menschen und hält ein Stück Natur gesund. Ein Acker in industrieller Bewirtschaftung erzeugt Geld. Beides sind Systeme, beide haben Pflanzen und Boden — aber sie sind auf Unterschiedliches ausgerichtet, und deshalb verhalten sie sich unterschiedlich.
Donella Meadows hat darauf bestanden, dass der Zweck eines Systems nicht das ist, was in seinem Leitbild steht, sondern das, was es tatsächlich hervorbringt. Ein unbequemer, sehr nützlicher Satz.
3. Ihre Teile hängen voneinander ab
Interdependenz bedeutet: Wie es einem Teil geht, hängt davon ab, wie es den anderen geht. Der Zustand des Bodens beeinflusst den der Pflanze. Der der Pflanze wiederum beeinflusst den der Insekten und dies wiederum wirken zurück auf den Boden.
In Organisationen ist es genauso, nur weniger sichtbar. Jede Aktivität einer Abteilung wirkt auf die ganze Organisation. Wie die Menschen in den anderen Abteilungen darauf reagieren ist, nicht mechanistisch vorgeschrieben, sondern hängt davon ab, wer darauf reagiert und in welchem Gesamtzustand die Person an diesem Tag ist. Diese Reaktion wiederum trägt weitere Wellen in wiederum andere Abteilungen.
4. Sie bringen Eigenschaften hervor, die kein Teil besitzt
Das ist die wichtigste Eigenschaft — und die, über die am wenigsten gesprochen wird. Deshalb wollen wir hier noch mal tiefer hineinschauen.
Emergenz: Wenn das Ganze etwas kann, das keiner seiner Teile kann
Emergente Eigenschaften sind Eigenschaften eines Systems, die keines seiner einzelnen Teile besitzt. Sie entstehen aus dem Zusammenspiel — nicht aus den Bestandteilen.
In meinem Garten ist die Biodiversität so eine Eigenschaft. Keine einzelne Pflanze ist die Vielfalt. Und ich kann sie nicht herstellen — ich kann nur Bedingungen schaffen: Strukturen, Wasser, Ruhe, Zeit. Dasselbe gilt für die Atmosphäre eines Gartens, dieses Gefühl, gerne dort zu sein. Es sitzt in keinem einzelnen Beet oder Baum.
Zwei weitere Beispiele machen es greifbar.
Gemeinsam Musik machen. Vier Menschen singen oder trommeln zusammen. Jede Stimme für sich ist eine Stimme. Und dann entsteht irgendwann etwas dazwischen: ein Klang eine Stimmung, die dich trägt und bewegt. Du kannst keine Person herausnehmen und sie hat die Stimmung gemacht. Genauso kann eine Person alleine nicht dieses Ergebnis planen und umsetzen. Man kann nur die Bedingungen schaffen: aufeinander hören, gemeinsames Tempo, genug Übung, Vertrauen.
Die Atmosphäre in einer Gruppe. Du betrittst einen Raum, in dem zehn Menschen arbeiten, und weißt nach zwanzig Sekunden, ob hier Vertrauen herrscht oder Vorsicht. Bevor jemand ein Wort gesagt hat. Vertrauen ist nirgendwo gespeichert — nicht in der Führungskraft, nicht im Leitbild, nicht in einzelnen Personen. Es entsteht aus tausenden kleinen Interaktionen. Und es ist trotzdem vollkommen real: Es entscheidet darüber, ob jemand einen Fehler meldet oder verschweigt.
Die Testfrage
Wenn du wissen willst, ob eine Eigenschaft emergent ist, stell diese Frage:
„Zeig mir das Teil, in dem diese Eigenschaft steckt.“
Zeig mir die Biodiversität. Zeig mir den Klang. Zeig mir das Vertrauen. Wenn du nicht zeigen kannst — dann ist es emergent. Dann hast du es mit einem komplexen System zu tun.
Und ja, Emergenz kann auch wehtun
Es wäre unehrlich, Emergenz nur als etwas Schönes zu beschreiben. Auch eine Angstkultur emergiert. Niemand hat sie beschlossen, niemand wollte sie, jede einzelne Person würde sie ablehnen — und trotzdem ist sie da.
Was das für deine Entscheidungen bedeutet
Wenn du ein komplexes Problem wie ein kompliziertes behandelst, passiert immer dasselbe: Du planst sorgfältig, setzt um, und das Ergebnis weicht ab. Dann planst du sorgfältiger. Das Ergebnis weicht wieder ab. Irgendwann regt sich Zweifel an den Fähigkeiten im Team und es werden Schuldige gesucht.
Doch der Fehler lag darin, ein komplexes Problem mit Strategien für ein kompliziertes Problem lösen zu wollen.
Es gibt drei Perspektivenwechsel, die uns beim Arbeiten an komplexen Problemen helfen:
vom Kontrollieren zum Beeinflussen
Wer Systeme versteht, hört auf zu fragen: Wie bekomme ich das unter Kontrolle? — und beginnt zu fragen: Welche Bedingungen schaffe ich, damit das Richtige wachsen kann? Das fühlt sich vielleicht im ersten Moment nach aufgeben an, führt aber in Systemen, mit komplexer Dynamik eher zu einem guten Ergebnis.
Konstruieren zum Kultivieren
In Komplexen Systeme beginnen wir Rahmen zu kultivieren, die das gewünschte Ergebnis liefern sollen. Wir fragen nicht: Wie sieht der Prozess im Detail aus? sondern Welche Ausrichtung und welche Rahmen braucht es um die Ziele zu erreichen?
Vorhersagen zumRichtung geben
Wir lassen die Idee los das Ergebnis genau zu bestimmen also zu sagen: Mein Garten muss dieses Jahr 80 kg. Kartoffeln, 5 Kübel Äpfel und 200 Karotten produzieren und stellen statt dessen die Qualität in den Vordergrund mit Ziele wie: Mein Garten liefert unterschiedliches Obst und Gemüse, mit dem wir unsere Vorräte für den Winter gut auffüllen können.
Naja, eigentlich war es schon vor einer Woche, da ich diesen Artikel dazu dann doch noch ausführlich recherchieren wollte.
Es begann mit einem Video von Rutger Bregman auf LinkedIn. Er machte mich auf etwas aufmerksam, wovon ich schon länger am Rande Notiz genommen hatte — aber im Tumult zwischen Arbeit und Familie keinen Platz bisher hatte: Greg Brockman, Mitgründer und Präsident von OpenAI — dem Unternehmen hinter ChatGPT — spendete gemeinsam mit seiner Frau 25 Millionen Dollar an „MAGA Inc.“, das Trump nahesteht. Die größte Einzelspende des gesamten Wahlzyklus. Und nicht nur das: Seit Jänner 2026 nutzt die US-Einwanderungsbehörde ICE OpenAIs GPT-4, um Bewerber für ihre Einstellungswelle zu screenen — jene Behörde, die für Trumps Massenabschiebungen von und Gewalt an Migrant:innen zuständig ist.
Das war der Moment, in dem ich mich dazu aufgerafft habe, mich aktiv nicht nur mit der Nutzung, sondern auch der Auswirkung von KI auseinanderzusetzen.
Die nachhaltigste KI? Vielleicht gar keine?
Alex de Vries (2023), Joule, Vol. 7, Issue 10, https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004
Als Erstes habe ich mal geklärt, was ich schon wusste: Ich weiß schon länger, dass KI zu den ressourcenhungrigsten Technologien unserer Zeit gehört und der Betrieb von Rechenzentren oft in Ländern mit ohnehin schon kritischer Infrastruktur stattfindet. Nur das KI im vergleich zu anderen Online-Diensten massiv mehr Energie verbraucht. Während eine Suchanfrage ohne KI 0.8 Wh verbraucht, hat ein Prompt-verlauf bei Gemini im Schnitt 7.5 Wh. Und dazu kommt dann noch der Wasserverbrauch zur Kühlung der Server – In Gegenden in denen Wasser ohnehin schon knapp ist, kann es dann schon mal zu einem Kompromiss zwischen Rechenzentrum und Bevölkerung kommen.
Mit Blick darauf, dass unsere Energie begrenzt ist wäre die ehrlichste Antwort auf die Frage „Welche KI soll ich für eine nachhaltige Nutzung wählen?“ also: keine.
Aber genau wie jemand, der mit Kindern auf einem Berg ohne öffentliche Verkehrsmittel lebt, theoretisch kein Auto nutzen sollte ist es praktisch oft nur mit massiven Abschlägen der Lebensqualität umsetzbar. Beim Aufbau meiner Webseite, meiner Programme, beim Texten, beim Strukturieren komplexer Inhalte würde mir ohne KI so viel Zeit fehlen, dass es sich anfühlt, als würde ich ein Angebot mit der Schreibmaschine tippen.
Also gut. Wenn ich sie schon nutze — dann wenigstes die Alternative mit dem wenigsten Nebenwirkungen.
Der systemische Blick: Was jede KI-Anfrage wirklich auslöst
Als jemand, der systemisches Denken nicht nur predigt, sondern auch praktiziert, kann ich hier nicht aufhören.
Jede einzelne KI-Anfrage wirkt auf verschiedenste andere Bereiche unserer Gesellschaften:
1. Energie & Wasser. Jede Anfrage verbraucht Strom und Wasser zur Kühlung des Servers. Das beeinflusst lokale Wasserkreisläufe, nicht nur abstrakt, sondern ganz konkret für Menschen vor Ort.
2. Geld & politische Macht. Jedes Abonnement lässt Geld in die Kasse eines Betreibers fließen — das nicht nur in Produktentwicklung fließt, sondern auch in Lobbying, politische Netzwerke und Spenden.
3. Daten & Überwachung. Jede Anfrage gibt der KI — und damit vermutlich auch US-amerikanischen Geheimdiensten — etwas mehr über dich und die Welt preis. Bei allen amerikanischen Anbieter gilt ein Gesetz: der sogenannte CLOUD Act, der es US-Behörden, erlaubt auf Daten US-amerikanischer Unternehmen zuzugreifen, egal auf welchem Server sie gespeichert sind.
4. Wirkung auf die Psyche des einzelnen und damit auf das gesellschaftliche Zusammenleben. Denn jede Interaktion mit der KI verändert uns. Speziell, wenn KI dafür programmiert wird Beziehungen zu Menschen aufzubauen.
5. Änderung der Wirtschaft insbesondere den Arbeitsmarkt und die Verteilung der gesamtwirtschaftlichen Wertschöpfung. Schon jetzt zeigt sich, das es in KI-nahen Einsteigerjobs einen Rückgang von 16 % (zur Studie) der Einstellungen gibt. Die zuvor über den Arbeitsmarkt breit verteilte Wertschöpfung fließt als immer mehr in Richtung einiger weniger Konzerne, anstatt einem großen Stab an Mitarbeitern, was zu Armut und Kaufkraftveränderung führen wird.
Diese und vermutlich noch viele andere Ebenen löst man nicht auf, indem man die Augen schließt. Wer nicht fragt, wessen Infrastruktur er nutzt, wessen Werte in die Modelle eingeflossen sind und wohin seine Abodollars fließen — der ist Teil des Systems, das er eigentlich verändern möchte.
Und trotzdem: Sich aus digitaler Sichtbarkeit zurückzuziehen, löst das Problem auch nicht. Die gesellschaftlichen Effekte werden sich dennoch zeigen. Außerdem gilt: wenn sich bewusste, reflektierte Menschen aus dem Online-Raum zurückziehen, überlassen sie das Feld jenen, die ohne Reflexion voll drauf losgehen.
Auf der Suche nach einem verantwortungsvollen Umgang mit der KI könnten wir ganz viel Fragen stellen.
Es gibt Fragen, die wir uns als Gesellschaft stellen können wie etwa:
Haben wir eine soziale Strategie, die die Verschiebungen am Arbeitsmarkt federt?
Wollen wir das unser Kinder zur einer KI eine emotionale Beziehung aufbauen? Wenn nein, wie engagieren wir uns dafür, dass so etwas nicht im Namen des Profit entwickelt wird?
Wie können wir Forschung und Entwicklung so finanzieren, dass gemeinwohlorientierte Organisationen eine Chance haben?
Diese Aspekten sollten wir als Gesellschaft dringend Aufmerksamkeit widmen. Denn die privatwirtschaftliche Weiterentwicklung der KI schreitet voran: ob wir uns jetzt für ethische und fair gesetztliche Rahmen einsetzen oder nicht.
Welche KI nutze ich nun am besten?
Für mich stellte sich aber immer noch die Frage: welche KI nutze ich am besten? Abgeleitet von Prinzipien von regenerativen Organisationen, waren folgende Fragestellungen interessant für mich im nächsten Schritt:
Welche politischen Verstrickungen hat der Konzern hinter der Software und welche Gelder fließen an wen?
Wie sicher ist die KI?
Wie werden meine Daten dort behandelt? Wer hat Zugriff auf mein Profil?
Gehen wir diesen Fragen auf den Grund:
Gibt es eine politisch unabhängige KI?
Meine erste Recherche zu den großen Anbietern war ernüchternd:
Hinter jedem großen KI-Anbieter (ChatGPT, Claude, Gemini) stecken die großen Tech-Konzerne aus dem Silicon Valley — alle betreiben massives Lobbying oder sind politisch verstrickt. Die einen stehen den Demokraten nah, die anderen den Republikanern. Mistral macht es auf Europäisch: in Brüssel und Paris.
Es fließen Gelder als Unterstützung an politische Parteien. Wenn ein Anbieter wie Anthropic (Claude) einen Regierungsauftrag ablehnt, weil man dafür Nutzerdaten für Massenüberwachung hätte freigeben müssen und zustimmen, dass die KI autonom in Waffensystemen agiert (also ohne letzt Kontrolle eines Menschen), zeigt das, was in dem Bereich bereits als normal wahrgenommen wird.
Also habe ich noch weiter gesucht und zwei kleinere Anbieter identifiziert:
Lumo von der Firma Proton. Die Firma Proton mit Sitz in der Schweiz ist in der Hand einer gemeinnützigen Stiftung und hat sich auf Online-Dienstleistungen mit sicherer Privatsphäre spezialisiert.
Confer von den Gründern von Signal: Signal ist ein Messenger-Dienst, der auf Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Datenschutz setzt. Dieser wird daher u.a. von Einrichtungen wie Kindergärten und Schulen oft verwendet wird in dem ein hohes Maß an Datenschutz sicher gestellt werden soll.
Der große Unterschied: Profitlogik vs. Gemeinwohl
Wenn wir die Sicherheits- und Ethikstandards der großen Player (OpenAI, Google, Anthropic) mit den neuen, gemeinwohlorientierten Alternativen vergleichen, wird der systemische Unterschied deutlich. Bei den Silicon-Valley-Giganten ist „Sicherheit“ oft ein Marketinginstrument, um regulatorische Hürden zu nehmen, während das Geschäftsmodell auf Datenausbeutung und Wachstumsdruck basiert.
OpenAI (ChatGPT) und Google (Gemini) operieren als gewinnorientierte Unternehmen (bzw. sind in einen solchen umgewandelt worden). Ihre Forschung, die sicherstellt, dass die KI menschliche Werte teilt, steht oft im Konflikt mit dem Druck, Nutzerbindung zu maximieren und neue Märkte zu erschließen. Die politische Verstrickung – von Spenden an beide Lager bis hin zu Aufträgen für staatliche Überwachung – zeigt, dass ihre „Neutralität“ eine Illusion ist.
Anthropic (Claude) wird zwar oft als ethischer gefühlt, da sie explizit „Constitutional AI“ propagieren und Regierungsdatenzugriffe ablehnen, doch auch hier fließt Kapital von Tech-Milliardären (wie Jeff Bezos), was langfristige Interessenkonflikte nicht ausschließt.
Der Paradigmenwechsel bei Proton (Lumo) und Signal (Confer): Haben keine Ausrichtung an Profitmaximierung.
Proton ist durch die Proton Foundation strukturell gegen Übernahme und Profitgier immunisiert. Die KI (Lumo) ist kein Mittel, um deine Daten zu verkaufen, sondern ein Werkzeug, das im Dienst deiner Privatsphäre steht. Es gibt keine Notwendigkeit, durch „Clickbaiting“ oder manipulative Gesprächsführung deine Aufmerksamkeit zu verkaufen.
Signal (mit ihrem KI-Tool Confer) baut auf demselben Fundament: Open Source, keine Werbung, keine Datensammlung.
Durch die Gemeinwohlorientierung und den hohen Wert der Privatsphäre beider Organisationen hier schon strukturelle weniger Anreize sich auf undurchsichtige Deals mit politischen Machthabern oder finanzielle Arrangements einzulassen. Proton hat im Gegenteil auf sich aufmerksam gemacht, als es gegen die App-Store Politik von Apple Anklage erhoben hat, weil diese Zensur ermöglicht.
In dieser ersten Analyse ergeben sich schon mal zwei verschiedene Lager. Die großen Player mit tiefen politischen Verstrickungen und die beiden „kleineren“ Anbieter bei denen politische Unverfangenheit Teil ihrer Mission ist.
Dass eine Firma keine politischen Verstrickungen hat, heißt aber noch nicht, dass meine Daten dort unter meiner Datenhoheit stehen. „Aber ich habe doch nichts zu verstecken“ denkst du jetzt vielleicht. Mag sein, aber Daten sind inzwischen so wichtig geworden, dass Experten wie Bernard Lietaer einen Sinneswandel hier als einen von drei zentralen Paradigmenwechseln hin zu einer nachhaltigen Zukunft sehen.
Lietaers Argument: Ohne Datenhoheit reproduzieren wir im digitalen Raum dieselben Machtstrukturen, die wir im Geld- uns Wirtschaftssystem kritisieren. Zentrale Plattformen werden zu den neuen „Banken“ – sie kontrollieren, bewerten und monetarisieren unsere digitalen Spuren.
Das bedeutet für KI: Eine wirklich gemeinwohlorientierte KI muss nicht nur politisch unabhängig sein, sondern auch datenhoheitlichsouverän.
Also wenden wir uns der nächsten Frage zu:
Wie werden meine Daten bein den KI Anbietern behandelt?
Datenhoheit: Wer besitzt dein digitales Ich?
Die Frage nach dem Datenschutz ist bei KI nicht nur technisch, sondern existenziell. Jede Eingabe in einen Chatbot ist ein Stück deiner Intelligenz, deiner Kreativität und oft auch deiner Verletzlichkeit.
Das Modell der Großen: Bei den etablierten US-Anbietern ist deine Eingabe oft der Rohstoff für das nächste Modell-Update. Auch wenn sie „anonymisieren“, bleibt das Risiko bestehen, dass sensible Muster extrahiert werden. Der US CLOUD Act erlaubt es Behörden, auf Daten zuzugreifen, die auf US-Servern liegen – egal wo du sitzt. Deine Daten sind also potenziell Teil eines geopolitischen Machtspiels.
Zudem trainieren diese Modelle mit deinen Eingaben, um ihre Produkte für alle anderen zu verbessern. Was erst mal gut klingt, kann auch nach hinten los gehen. Werden viele patriachale Informationen hochgeladen, wird auch das nächste Update insgesamt patriachischer sein. Damit können sich bedenkliche Tendenzen verstärken.
Darüber hinaus öffnet die Datenfreigabe an die Firmen auch der potentiellen Manipulierbarkeit Tür und Tor. Microtargeting – also das gezielte ausspielen von punktuellen Informationen basierend auf dem was eine Softwareanbieter über dich weiß, schränkt auch immer die Blickweite ein, die wir haben. Zwar schätzt eine neuere Studie vom MIT das Potential niedriger ein als gedacht. Diese Studie war allerdings auf politische Werbung ausgelegt und nicht die komplexere Dynamik von KI-Chats. Systemische Blickweisen brauchen dringen verschiedene Perspektiven auf ein Thema und nicht das alghorhytmische verstärken von Informationen aus der eigenen Blase.
Das Modell von Lumo & Signal: Auch hier gibt es eine klar andere Richtung:
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung: bei der selbst der Anbieter deine Chats nicht lesen kann. Proton und Confer sind Pioniere der Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Das bedeutet: Deine Eingaben werden verschlüsselt übertragen und verarbeitet. Selbst die Betreiber können nicht in deine Chats sehen. Es gibt keine Hintertür für Werbetreibende oder Geheimdienste.
Kein Training mit Nutzerdaten: Bei Lumo und Signal (Confer) werden deine persönlichen Gespräche nicht genutzt, um das Modell für andere zu trainieren. Deine Intelligenz bleibt deine.
Juristischer Schutz: Bei Proton gilt: Als Schweizer mit strengen Datenschutzrichtlinien unterliegen sie anderen Rechtsrahmen als die Silicon-Valley-Konzerne. Sie sind strukturell darauf ausgelegt, Widerstand gegen Datenabfluss zu leisten, statt ihn zu fördern. Confer ist technisch stark, aber der US-Sitz ist ein juristischer Nachteil gegenüber der Schweiz.
Das ist der Kern der digitalen Souveränität: Nicht nur zu wissen, was die KI sagt, sondern zu wissen, wer es hört und wem es gehört. Wenn wir als Changemaker die Welt regenerieren wollen, müssen wir auch die Souveränität über unsere digitalen Daten erlangen.
Diese beiden Aspekte: politische Unabhängigkeit und Datenhoheit bei uns Nutzern stellen ein wichtiges Fundament für eine regenerative KI dar. Wie bei jeder Technologie gilt es nun auch sicherzustellen, ob die Technik sicher ist: Sicher für jeden einzelnen Nutzer und sicher im Rahmen der gesellschaftlichen Veränderungen die daraus entstehen.
Wie Sicher ist die KI?
Was bedeutet es eigentlich, wenn eine KI Sicher ist? Welche Werte sollen mit eingebaut werden, damit es eine gemeinwohlorientierte Technologie bleibt?
Der letzten Frage wäre ein eigener
Führende KI-Sicherheitsexperten setzen hier u.a. folgende Maßstäbe an:
Eingebaute Prinzipien, die die KI von Anleitungen zu Selbstverletzung oder der Erstellung von Deepfakes und pornografischen Inhalten abhält.
Skripten, die die KI davon abhalten humanisiert zu wirken. Wenn ChatBots zu schmeichlerisch agieren, oder haben gar das erklärte Ziel menschliche Bezugspersonen zu ersetzen, ergeben sich daraus massive psychologische und gesellschaftliche Folgen (Besprochen wir das u.a. in der Tiefen in dem englischsprachigen Dialog zwischen Nate Hagens und Tristan Harris). Außerdem täuschen sie oft schmeichlerisch Fachexpertise vor uns lassen unbedachte Benutzer mit unqualifizierten Feedback Wege und Richtungen verfolgen von denen ein Experte abgeraten hätte.
Ob die Firmen aktiv Forschung und Maßnahmen ergreifen, um kollektive unerwünschte Nebeneffekte zu begegnen. Nebeneffekte umfassen beispielsweise Massenarbeitslosigkeit, daraus resultierenden Einkommensverluste oder emotionales Primärbindung von Kindern an Bots und die daraus resultierende Entfremdung und Zerstörung menschlicher Beziehungen.
Ob eine KI Antworte auf Frage so präsentiert, dass der menschliche Gesprächspartner ausgewogene Meinungsvielfalt bekommt oder gewisse Ideologien bevorzugt dargestellt werden..
Dass KI keine Clickbaiting machen sollte: also uns nicht zu mehr als notwendiger Nutzung manipulieren sollten in dem sie immer mit „Soll ich dir das auch noch …. Möchtest du noch eine grafische Darstellung des Zusammenhaltes?“ endet.
Praxistipp für dich
Prompt für KI-Hygiene
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Beim Future of Life Institute haben sich Experten eine Methodik entwickelt, die die größten KI-Anbieter nach einem ausgeklügelten Sicherheitsindex bewertet, der die oben angegebenen Anforderungen teilweise abdeckt und um weitere Aspekte vertieft. Claude von Anthropic scheidet dabei im Verglich am besten ab. Gleichzeitig ist es aber mit einem C+ immer noch weit weg davon sicher zu sein.
Der systemische Unterschied: Sicherheit als Zweck oder Mittel?
Bei den großen Playern ist Sicherheit oft nur Compliance. Ein System entwickelt sich immer in Richtung seines Zwecks. Betrachtet man die öffentlichen Aussagen der Geschäftsführer und Inhaber der großen Anbieter, stellt sich die Frage, ob ihnen Sicherheit und die langfristige Wirkung auf die Menschheit wirklich am Herzen liegen – oder ob sie nur Mittel zum Zweck des Wachstums sind.
Sam Altman, CEO von OpenAI, relativierte kürzlich die Debatte um den Energieverbrauch von KI mit einem Hinweis auf den menschlichen Aufwand:
„Die Leute reden darüber, wie viel Energie es braucht, um ein KI-Modell zu trainieren – aber es braucht auch viel Energie, um einen Menschen zu trainieren. Es dauert etwa 20 Jahre Leben – und all das Essen, das du in dieser Zeit konsumierst –, bevor du klug wirst.“
Noch beunruhigender ist die Haltung von Peter Thiel, Mitgründer von Palantir – einer der zentralen Datensammelstellen, die Daten aus verschiedenen KI-Anbietern, Social Media und anderen Quellen aggregiert. In einem Interview schaffte er es 17 Sekunden lang nicht, auf die einfache Frage „Sollte die Menschheit überleben?“ mit einem klaren „Ja“ zu antworten.
Ob irgendwelche Testwerte mit einem „C+“ dann wirklich einen Pfifferling wert sind, bin ich mir nicht mehr so sicher. Eine KI, deren Gründer nicht klar zum Gemeinwohl und zum Überleben der Menschheit Stellung nehmen können, fehlt wohl auch der nötige Anreiz, ihr Produkt so zu gestalten, dass es für die Benutzer und die breite Bevölkerung wirklich sicher ist.
Der Paradigmenwechsel bei Lumo und Confer
Lumo und Confer tauchen in den großen Sicherheits-Reports nicht auf. Eine Validierung durch Dritte fehlt aktuell. Das liegt nicht nur daran, dass diese kleineren Anbieter nicht so sehr im Visier von NGOs und Forschern sind wie die großen Tech-Konzerne. Sie haben auch weniger Anreiz, sich testen zu lassen – denn ihr Geschäftsmodell basiert nicht auf Datenverkauf. Die Gemeinwohlorientierung in ihren Statuten (Proton Foundation, Signal Foundation) schafft einen strukturellen Schutz, der bei gewinnorientierten Unternehmen oft fehlt.
Auch Confer setzt auf diesen Ansatz: Das System verfügt über konfigurierbare Filter für Hassrede, Selbstverletzung und illegale Inhalte sowie automatische Prüfungen auf falsche oder erfundene Antworten. Die Besonderheit: Diese Moderation findet innerhalb der verschlüsselten Umgebung statt. Das bedeutet, die KI kann schädliche Inhalte blockieren, ohne dass der Betreiber jemals den Klartext deiner Konversation sieht.
Warum das für meine Entscheidung zählt?
Wenn wir die Diskussion über KI-Sicherheit, Datenhoheit und die ethischen Grundlagen der Entwickler bis zum Ende durchdenken, stoßen wir auf eine fundamentale Frage: Wollen wir eine Technologie, die den Menschen erweitert und stärkt – oder eine, die ihn ersetzt, manipuliert oder gar als bloßen Datenpunkt in einem größeren Algorithmus betrachtet?
Die Gefahr eines unkontrollierten Transhumanismus, bei dem die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verwischen, ohne dass wir die Kontrolle über unsere eigene Identität behalten, ist real. Sie entsteht dort, wo Profitlogik und technologischer Fortschritt ohne ethischen Kompass voranschreiten.
Genau hier wird meine Entscheidung für Lumo nicht nur zu einer technischen Präferenz, sondern zu einer Haltung. Ich suche keine KI, die mich „verbessern“ will, indem sie meine Daten auswertet und mein Verhalten steuert. Ich suche ein Werkzeug, das mir hilft, meine menschliche Intelligenz zu entfalten – ohne dabei meine Souveränität, meine Privatsphäre und mein Recht auf ein unvoreingenommenes Denken zu opfern.
Nach all der Recherche und den offenen Fragen bleibt für mich nur eine logische Konsequenz:
Mein Fazit: ich versuche es mit Lumo
Nach dem ich Lumo für ein paar Tage ausprobiert hatte, habe ich folgende drei Schritte gesetzt:
Mein Abo bei ChatGPT gekündigt und das App von meinem Handy gelöscht. Online behalte ich mir meinen Zugang um auf ein paar für ChatGPT programmierte Bots weiter zugriff zu haben.
Die Grafikfunktion auf ChatGPT haben ich ohnehin nicht viel genutzt und als ich ein paar Mal probiert haben ein PDF zu generieren, war es nicht zu gebrauchen. Alles andere funktioniert auf Lumo ganz gut. Zu dem hat Lumo den Sitz in Europa und damit für mich gegenüber Signal doch einen entscheidenden Vorteil: Damit habe ich für mich aktuell den stimmigsten Kompromiss gefunden:
Immer noch nicht nachhaltig. Immer noch nicht regenerativ. Aber der Ort, an dem ich aktuell den wenigsten Schaden anrichte — bei vollem Bewusstsein darüber.
Welchen Schritt setzt du, jetzt wo du besser informiert bist?
Nützliches und LInks:
Das volle Interview (in Englisch) zwischen Nate Hagens und Tristan Harris auf The Great Simplification.
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Viele Menschen, die sich sozial engagieren, starten mit einem klaren Anliegen. Ein Thema, das sie bewegt. Ein Problem, das sie angehen wollen. Doch je tiefer sie einsteigen, desto deutlicher wird: Es bleibt nicht bei diesem einen Problem. Alles hängt miteinander zusammen. Systemisches Denken für Changemaker hilf Sinn in diese Durcheinander zu bringen.
Wer sich zum Beispiel für den Erhalt der Artenvielfalt engagiert, stößt schnell auf den Klimawandel. Der wiederum ist eng verknüpft mit Wasserkreisläufen, die durch Bebauung und Infrastrukturprojekte gefährdet werden. Diese wiederum stehen in Zusammenhang mit Tourismus, Wirtschaftspolitik und globalen Konsumgewohnheiten. Die Verflechtungen nehmen zu, je tiefer man blickt.
Die Folge: Überforderung. Orientierungslosigkeit. Verzettelung.
Doch es gibt eine Denkweise, die in dieser Komplexität nicht verloren geht, sondern darin Orientierung findet: systemisches Denken.
Warum systemisches Denken heute so wichtig ist
Systemisches Denken bedeutet, Zusammenhänge zu erkennen, Muster zu verstehen und den Blick auf das Ganze zu richten. Es geht nicht darum, alles zu vereinfachen – sondern darum, die richtige Komplexität zuzulassen, um klügere Entscheidungen zu treffen.
Ein kraftvoller Rahmen hierfür ist das Projekt The Wicked7. Es identifiziert sieben grundlegende, miteinander verflochtene Problemfelder, die in vielen gesellschaftlichen Herausforderungen mitwirken:
Das Sterben der Natur
Ungleichheit
Hass und Konflikte
Machtmissbrauch und Korruption
Arbeit und Technologie
Gesundheit und Lebensgrundlagen
Bevölkerung und Migration
Diese Probleme sind nicht unabhängig voneinander – sie bedingen sich gegenseitig. Wer sich einem dieser Felder widmet, trifft fast immer auch auf die anderen. Und genau deshalb ist systemisches Denken so essenziell.
Wie unterscheidet sich systemisches Denken vom klassischen Denken?
In klassischen Problemlösungsansätzen verläuft die Logik meist linear: Ein Problem wird identifiziert, eine Ursache benannt, eine Lösung entwickelt. Doch bei komplexen sozialen und ökologischen Herausforderungen reicht das nicht aus. Hier ist eine andere Denkweise gefragt.
Systemisches Denken unterscheidet sich vor allem in vier zentralen Punkten:
1. Emergenz statt Silodenken Systeme entwickeln sich gemeinsam. Ein Bildungssystem beeinflusst ein Wirtschaftssystem. Eine Gesundheitskrise wirkt sich auf politische Stabilität aus. Die Trennung in Einzelsysteme ist oft künstlich.
2. Kreisläufe statt Ketten Wirkung entsteht nicht linear. Wer informiert wird, gibt Wissen weiter. Aus einzelnen Impulsen entwickeln sich Rückkopplungsschleifen, die ganze Systeme in Bewegung bringen können.
3. Beziehungen statt Einzelinformationen Nicht einzelne Fakten, sondern die Beziehungen zwischen ihnen sind entscheidend: Wie wirkt sich Armut auf psychische Gesundheit aus? Welche Verbindung besteht zwischen Bildungszugang und Klimabewusstsein?
4. Synthese statt Analyse Systemisches Denken fragt: Wie geht es dem System insgesamt? Welche Dynamiken zeigen sich? Die Betrachtung des Ganzen rückt in den Vordergrund – nicht die Zerlegung in Teile.
Was bringt systemisches Denken für Changemaker?
Systemisches Denken ist kein theoretisches Extra – sondern ein wertvolles Werkzeug für alle, die an nachhaltigem Wandel interessiert sind. Gerade für Changemaker, die sich mitten in komplexen Herausforderungen bewegen, kann diese Denkweise eine enorme Erleichterung sein.
Sie hilft dabei, den eigenen Fokus zu schärfen und Ressourcen gezielter einzusetzen. Sie ermöglicht, über den Tellerrand hinauszudenken, ohne sich in der Vielfalt zu verlieren. Und sie macht sichtbar, dass viele Herausforderungen gemeinsame Wurzeln haben – und damit auch gemeinsame Lösungsansätze.
Ich bin nicht allein. Ich muss nicht alles lösen. Aber ich kann einen echten Unterschied machen – dort, wo mein Handeln Hebelwirkung entfaltet.
Diese Haltung schafft nicht nur mehr Wirksamkeit – sie entlastet auch. Denn wer systemisch denkt, erkennt seine Rolle im größeren Zusammenhang und kann bewusster entscheiden, wo Engagement am meisten bewirkt.
Fazit: Systemisches Denken für Changemaker als Schlüsselkompetenz
Systemisches Denken ist eine zentrale Fähigkeit für die gesellschaftliche Transformation. Es ersetzt nicht das Handeln – aber es macht es intelligenter, vernetzter und langfristig wirksamer.
In einer Welt voller Komplexität und Unsicherheit brauchen wir Menschen, die das große Ganze sehen – und darin klar und mutig handeln.
Du möchtest deine eigenen Fähigkeiten im systemischen Denken verbessern?
Strategien für den Tiefen Wandel
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Armut ist ein großes Problem. Aber was bedeutet „Armut“ überhaupt? Das ist gar nicht so einfach zu sagen. Es gibt verschiedene Arten von Armut. Man kann zum Beispiel wenig Geld haben (monetäre Armut). Oder man fühlt sich arm, weil andere Menschen mehr haben (relative Armut). Es gibt auch Armut, die nichts mit Geld zu tun hat. Amartya Sen, ein bekannter Denker, hat gesagt: Armut bedeutet auch, nicht die Freiheit zu haben, das eigene Leben selbst zu gestalten.
Was können wir gegen Armut tun?
Vor ein paar Jahren habe ich einen Workshop zu dieser Frage geleitet. Zehn Menschen haben sich drei Stunden lang intensiv mit dem Thema beschäftigt. Wir haben ein Werkzeug genutzt, das „Weltsystemmodell“ heißt. Es wurde von Tony Hodgson entwickelt und hilft dabei, große Probleme zu verstehen. Das Modell zeigt, dass alles auf der Welt zusammenhängt: Umwelt, Wirtschaft, Gemeinschaft und vieles mehr.
Erste Erkenntnisse aus dem Workshop
In kleinen Gruppen haben wir über die Herausforderungen gesprochen, die Armut verstärken. Dabei wurde schnell klar: Ohne echte Mitbestimmung (zum Beispiel in der Politik) lässt sich Armut nicht beseitigen. Ein Beispiel ist Wasser. Wenn Menschen keinen Zugang zu sauberem Wasser haben, können sie schwer aus der Armut entkommen. Und Wasser hängt wiederum mit Nahrung, Gesundheit und der Natur zusammen.E
Was passiert, wenn es ein Grundeinkommen gibt?
Wir haben auch darüber nachgedacht, was passiert, wenn viele Länder ein bedingungsloses Grundeinkommen (BGE) einführen. Das würde helfen, einige Probleme zu lösen. Aber es reicht nicht aus. Warum? Weil andere Probleme bestehen bleiben: Zugang zu sauberem Wasser, faire Verteilung von Ressourcen und echte Mitbestimmung der Menschen.
Ganzheitlicher Wohlstand statt nur „keine Armut“
Am Ende des Workshops haben wir das Ziel neu formuliert: Es geht nicht nur darum, Armut zu beenden. Wir wollen eine Welt, in der es allen Menschen gut geht – mit Wohlstand, der nicht nur aus Geld besteht. Beispiele für Wohlstand sind:
Zeitwohlstand: Genügend Zeit für das, was wichtig ist.
Entscheidungsfreiheit: Die Möglichkeit, das eigene Leben zu gestalten.
Lebensraum: Sicherer Wohnraum und Zugang zu Ressourcen wie Wasser und Nahrung.
Lösungen für eine Welt ohne Armut
Der Workshop hat gezeigt: Es gibt keine einfache Lösung. Aber es gibt Ansätze, die helfen können:
Wasser als Gemeingut verwalten → Wenn Wasser lokal und gemeinsam verwaltet wird, profitieren viele Menschen davon. Sauberes Wasser führt zu besserer Gesundheit, stabileren Gemeinschaften und mehr Wohlstand.
Gemeinschaftswohnprojekte → In solchen Projekten leben Menschen zusammen und teilen Ressourcen wie Wohnraum und Lebensmittel. Das schafft Zusammenhalt und hilft, Kosten zu senken.
Neue Geldmodelle → Wir müssen das Finanzsystem überdenken. Ein Beispiel ist das Gradido-Spiel, bei dem Menschen lernen, wie ein anderes Geldsystem funktionieren könnte.
Schuldenschnitt und Vermögensobergrenzen → Ein globaler Schuldenschnitt könnte Länder entlasten. Vermögensobergrenzen würden helfen, Ressourcen gerechter zu verteilen.
Was können wir tun?
Wenn wir eine Welt ohne Armut möchten, müssen wir aktiv werden. Fangen wir im Kleinen an: Tauschen wir uns mit anderen aus, lernen wir von erfolgreichen Gemeinschaftsprojekten, und überlegen wir, was in unserem Umfeld möglich ist.
Wenn auch du mit deiner Organisation an einer besseren Welt arbeitest, schau dir mein Angebot Strategien für Changemaker an. Für alle zugänglich ist mein Angebot der „Possible Worlds“-Session können wir zusammen tiefer in die Frage eintauchen: Wie können wir den Wandel gestalten?
Eine Welt ohne Armut ist möglich – wenn wir unsere Perspektive auf die Welt verändern und gemeinsam handeln.
