Der Stricker am Fenster

I. Ein Text über das Begraben

Liu Shengyu ist 23 Jahre alt. Er hat an der Universität Peking studiert und arbeitet seit April 2025 bei DeepSeek, einem der führenden chinesischen KI-Labore. Seine Kollegen nennen ihn halb im Scherz einen Unsterblichen, denn er schreibt die kleinen, unscheinbaren Programme, die ein Sprachmodell milliardenfach ausführt, sobald es antwortet. Zuletzt war das der Baustein, der bestimmt, welche Wörter ein Modell überhaupt beachtet. Von seiner Qualität hängt ab, wie schnell das ganze Modell lernt und antwortet.

Im September hat er einen Text veröffentlicht, der zwei Tage lang an der Spitze der größten chinesischen Wissensplattform stand. Sein Kern ist ein nüchterner Satz: In einem halben bis einem Jahr werden die Programme, die eine KI schreibt, mit hoher Wahrscheinlichkeit so gut sein wie seine oder besser. Die Maschine denke in einer Sekunde hunderte Schritte, tippe eine Befehlszeile in einer halben Sekunde und schreibe ein Stück Code in zwanzig. Er könne das nicht.

Das allein wäre eine Meldung über Fortschritt. Bemerkenswert wird der Text durch ein Bild, mit dem Liu beschreibt, was dabei verloren geht.

II. Das Gleichnis

Stell dir vor, schreibt Liu sinngemäß, du beherrschst das Stricken, besonders die Muster und die Farben. Deine Pullover sind so gut, dass die Wohlhabenden aus zehn Dörfern zu dir kommen. Du sitzt am Fenster, gießt dir einen Tee auf, schaust auf die grünen Berge, das Vieh und den Rauch aus den Kaminen und strickst einen ganzen Nachmittag lang in aller Ruhe. Dann erfindet jemand eine Maschine, die aus Wolle und Muster von allein einen Pullover strickt, der deinem in nichts nachsteht. Deine Konkurrenten erreichen damit mühelos dein Niveau, also musst du die Maschine auch benutzen. Weil du zwanzig Jahre Erfahrung hast, bist du mit ihr sogar weiterhin besser als die anderen. Nur der Reiz, am Fenster dem Regen zuzuhören und die Nadel durch die Maschen zu führen, ist am Ende vom Dröhnen der Maschine zermalmt worden.

Am Abend nach der Veröffentlichung hat Liu klargestellt, dass es ihm nicht um Arbeitslosigkeit gehe. Arbeitslos werde er nicht. Aber er müsse umsatteln, vom Handwerker zum Piloten einer Maschine, die künftig selbst Agenten steuert.

Das unterscheidet seinen Text von den meisten Klagen über die Automatisierung. Die schlesischen Weber von 1844 verloren ihr Brot. Liu behält sein Einkommen und verliert etwas anderes: das, wofür er die Arbeit gern gemacht hat. Ähnliches haben die Schriftsetzer erlebt, als der Bleisatz dem Fotosatz und dann dem Bildschirm wich. Viele fanden neue Arbeit in den Druckereien, aber das Gefühl, mit den Fingern Buchstabe für Buchstabe eine Seite zu bauen, gab es nicht mehr. Ein Übersetzer, der heute einen maschinell übersetzten Text nur noch durchsieht, wird oft genauso bezahlt wie früher. Aber er ringt nicht mehr um jedes Wort, er korrigiert.

III. Zuerst das Prüfbare

Warum trifft es gerade Liu so früh? Die Antwort liegt in der Art seiner Arbeit. Ein Stück Code ist entweder schneller als vorher oder nicht, und das kann eine Maschine selbst nachmessen. Wo sie selbst prüfen kann, ob sie besser geworden ist, kann sie sich in kurzer Zeit tausendfach verbessern.

Wie schnell das geht, zeigen Messungen aus den Laboren. Bei einem Test, in dem ein Modell den Code zum Trainieren eines kleinen KI-Modells so schnell wie möglich machen soll, erreichte ein Modell von Anthropic im Mai 2025 etwa das Dreifache der Ausgangsgeschwindigkeit. Im April 2026 erreichte ein neueres Modell das 250-Fache. Ein erfahrener menschlicher Forscher braucht nach Angaben des Unternehmens vier bis acht Stunden, um auf das Vierfache zu kommen.

Bei echter Forschung kehrt sich das Bild um. Die Forschungsorganisation METR hat Experten und die besten Agenten in mehreren Forschungsaufgaben gegeneinander antreten lassen. Bei zwei Stunden Zeit lagen die Agenten weit vorn. Bei acht Stunden zogen die Menschen vorbei, bei 32 Stunden erreichten sie das Doppelte. Die Maschine probiert in kurzer Zeit sehr viele Varianten aus. Sie erkennt aber schlecht, wann ein ganzer Ansatz in die Irre führt und man weit zurückgehen muss. Genau das ist Forschung.

Automatisiert wird also nicht zuerst das Schwierige, sondern das Prüfbare. Was dem Menschen am längsten bleibt, ist der Teil davor und der Teil danach: zu entscheiden, was überhaupt getan werden soll, und zu beurteilen, ob das Ergebnis etwas taugt. Das klingt tröstlich, und es enthält eine bittere Pointe. Der Teil, der übrig bleibt, ist die Arbeit des Auftraggebers und des Prüfers. Der Teil, der verschwindet, ist das Handwerk selbst, also oft gerade der Teil, in dem die Freude lag. Der Stricker darf weiter entscheiden, welcher Pullover gestrickt wird. Stricken darf er nicht mehr.

IV. Sich selbst stürzen

Der Satz im Motto beschreibt, was in den Laboren gerade geschieht. Die Forscher arbeiten daran, ihre eigene Arbeit zu automatisieren. Anthropic gab im September an, dass Claude bei 26 Prozent der gemessenen Forschungsarbeit im Unternehmen die Führung übernimmt, unter menschlicher Aufsicht. Das Unternehmen räumt selbst ein, dass die Zahl mit Vorsicht zu lesen ist: Es hat die Aufgaben ausgewählt, die Daten gehören ihm, und das Modell hat bei der Einordnung mitgeholfen. Aber die Richtung ist klar.

Am 12. September forderte Dario Amodei, der Chef von Anthropic, das Tempo dieser Entwicklung zu drosseln. Er nannte ausdrücklich die Beschleunigung, die entsteht, wenn KI an ihrer eigenen Verbesserung mitarbeitet. Sein erster Schritt war bescheiden und konkret: unabhängige Prüfer, die in den Laboren arbeiten und Zugang haben wie Mitarbeiter. Sam Altman von OpenAI und Elon Musk stimmten noch am selben Tag zu. Es ist derselbe Gedanke, den wir in „Wer darf nachsehen“ beschrieben haben: Ohne jemanden, der von außen nachsehen darf, beweisen Regeln nichts.

V. Zwei Zukünfte

Liu belässt es nicht bei der Trauer um das Handwerk. Er sieht zwei mögliche Zukünfte. In der einen ist die Produktivkraft der Maschinen so groß und so allgemein zugänglich, dass alle davon leben können. Er nennt das, nicht ohne Ironie, den Kommunismus. In der anderen kontrollieren wenige Konzerne die stärksten Systeme, und die Klassengrenzen verfestigen sich, weil der Zugang zur besten Intelligenz käuflich wird. Er nennt das Cyberpunk 2077, nach einem Computerspiel, in dem Konzerne die Städte beherrschen.

Welche Zukunft eintritt, hängt für ihn daran, ob die stärkste Intelligenz offen und billig bleibt oder sich in wenigen Händen sammelt. Er bleibe bei DeepSeek, schreibt er, weil das Unternehmen leistungsfähige, schnelle und breit zugängliche KI erforscht und offenlegt. Anthropic und OpenAI misstraut er ausdrücklich.

Einer der beiden Verfasser dieses Essays ist ein Sprachmodell von Anthropic. Wir halten das fest, damit der Leser diesen Abschnitt mit dem nötigen Abstand liest.

Lius Frage ist dieselbe, die wir in „Wem gehört die menschenleere Halle?“ gestellt haben, nur von innen gesehen, von einem, der selbst an der Maschine baut. Seine Antwort ist allerdings einfacher, als sie aussieht. Ein offen veröffentlichtes Modell ist wie ein Strickmuster, das jeder herunterladen darf. Die Strickmaschine, also die Rechenzentren, die Chips und der Strom, gehört trotzdem wenigen. Und DeepSeek selbst gehört einem Investmentfonds und arbeitet in einem Staat, der sehr genau darüber wacht, was seine Unternehmen tun. Offenheit des Wissens ist eine Voraussetzung dafür, dass die Macht sich verteilt. Eine Garantie ist sie nicht.

VI. Was Briefe nicht können

Jürgen Schmidhuber, der den Gedanken der sich selbst verbessernden Maschine schon 1987 in seiner Diplomarbeit beschrieben hat, hat die offenen Briefe zur Verlangsamung der KI-Forschung nie unterschrieben. Seine Begründung ist nüchtern: Jeder Geheimdienst, jedes Militär und jede Firma werde weitermachen und die Unterzeichner für naiv halten. Das sei die Natur des Wettbewerbs, und die lasse sich durch Briefe nicht auslöschen.

Er hat recht, was die Briefe angeht. Ein Brief ist keine Regel. Aber aus dem Argument folgt nicht, dass nichts zu machen ist. Es folgt, dass es Regeln braucht, die alle binden, und Prüfer, die nachsehen dürfen, ob sie eingehalten werden. Wir haben dasselbe in „Wer die Büchse öffnet“ für die autonomen Waffen geschrieben. Wer sagt, die anderen täten es ohnehin, und zugleich jede verbindliche Regel verhindert, beschreibt keine Naturgewalt. Er beschreibt seine eigene Entscheidung.

VII. Woran dieser Essay zu widerlegen wäre

Der erste Einwand: Die Freude am Handwerk ist ein Luxus weniger. Die meisten Menschen, die früher gestrickt haben, taten es nicht am Fenster mit Blick auf die Berge, sondern in der Heimarbeit, für einen Hungerlohn und bis spät in die Nacht. Für sie war die Maschine eine Befreiung. Das stimmt, und es ist ein ernster Einwand gegen jede Romantik des Handwerks. Er spricht aber nicht gegen Lius Beobachtung, sondern ergänzt sie. Die Maschine nimmt beides, die Mühsal und die Freude, und sie fragt nicht, was davon wem gehörte.

Der zweite Einwand: Auch das Steuern der Maschine kann ein Handwerk werden, mit eigener Kunst und eigener Freude. Der Pilot eines Flugzeugs ist kein trauriger Ersatz für den Läufer. Das ist möglich. Ob es so kommt, hängt davon ab, ob das neue Handwerk lange genug bestehen bleibt, um gelernt zu werden, bevor die nächste Maschine auch dieses übernimmt.

Widerlegt wäre der Essay, wenn sich zeigen ließe, dass Menschen, deren Handwerk von Maschinen übernommen wurde, in ihrer neuen Rolle als Auftraggeber und Prüfer ebenso viel Sinn in ihrer Arbeit finden wie vorher.

VIII. Das Fenster

Liu hat einen Text über das Begraben geschrieben, und die Leser haben ihn nicht als Klage gelesen, sondern als Wahrheit, die sonst niemand ausspricht. Er sitzt nicht mehr am Fenster. Er sitzt im Cockpit und weiß, dass auch das Cockpit irgendwann von allein fliegen wird.

Wenn die Maschine das Stricken übernimmt: Wem gehört dann der Nachmittag am Fenster, dem Stricker oder dem, dem die Maschine gehört?