AI Futures Project schlägt geprüfte Angaben zur Rechenleistung vor

10. November 2026, 03:27Quelle: AI Futures Project

Das AI Futures Project hat geprüfte Angaben zur Nutzung von Rechenleistung als ersten Schritt vorgeschlagen, um die Entwicklung von Frontier-KI-Systemen zu verlangsamen. Unternehmen müssten regelmäßig angeben, wofür sie ihre Rechenleistung einsetzen, wobei unabhängige Prüfer die Berichte kontrollieren.

Das Wichtigste in Kürze

Das AI Futures Project schlägt geprüfte Angaben zur Nutzung von Rechenleistung vor, kurz VCAD.
Unternehmen würden die Nutzung ihrer Rechenleistung klassifizieren und die Aufzeichnungen zur Überprüfung durch unabhängige Dritte einreichen.
Das Projekt hält die Überwachung der Rechenleistung für viele Vorschläge zur Verlangsamung und für Schutzmaßnahmen für notwendig.
Der Beitrag argumentiert, dass eine Verlangsamung von Softwarefortschritten wirksamer ist als eine alleinige Verzögerung von Trainingsläufen.
Für den Vorschlag ist ein mittleres Vertrauensniveau angegeben.

Eine mögliche Grundlage für die Verlangsamung der KI-Entwicklung

In einem Beitrag vom 10. Nov. 2026 argumentiert der Autor des AI Futures Project, Eli Lifland, dass Unternehmen, die an Frontier-KI arbeiten, so bald wie möglich mit einer „Verlangsamung“ beginnen sollten. Der Beitrag definiert dies als einen Eingriff, der den Zeitpunkt hinauszögert, an dem KI-Systeme mit einem bestimmten Fähigkeitsniveau entwickelt werden.

Der Vorschlag trägt den Namen Verified Compute Allocation Disclosures, kurz VCAD. Unternehmen würden melden, wie ihre Rechenleistung aufgeteilt ist, etwa zwischen KI-Forschung und -Entwicklung, Sicherheitsforschung und externer Inferenz. Unabhängige Prüfer würden die Angaben verifizieren, idealerweise mit Unterstützung der Regierung.

Nach Ansicht des AI Futures Project würden diese Angaben Unternehmen ermöglichen, Fakten über ihre Arbeitslasten glaubhaft nachzuweisen, darunter den Anteil der für KI-Forschung und -Entwicklung eingesetzten Rechenleistung. Eine öffentliche Bekanntgabe der Aufteilung wird bevorzugt, ist laut dem Beitrag für das Verifizierungssystem selbst jedoch nicht zwingend erforderlich.

Warum das Projekt die Überwachung der Rechenleistung für notwendig hält

Der Beitrag stellt einen Rahmen für den Vergleich von Vorschlägen zur Verlangsamung der KI-Entwicklung vor. Er unterscheidet zwischen einer bedingungslosen Verlangsamung, die eine einheitliche Einschränkung vorsieht, und einer bedingten Verlangsamung, die von Bedingungen wie Risikobewertungen oder Schwellenwerten für Fähigkeiten abhängt. Außerdem trennt er Einschränkungen bei den Eingaben, etwa Begrenzungen der für Forschung und Entwicklung eingesetzten Rechenleistung, von Schutzmaßnahmen, die die KI-Entwicklung sicherer machen sollen.

Das AI Futures Project argumentiert, dass nahezu alle Vorschläge zur Verlangsamung, die nicht auf eine Abschaltung der GPUs hinauslaufen, eine Überprüfung sowohl des Rechenleistungsbestands als auch seiner Nutzung erfordern. Der Grund sei, dass ein Unternehmen eine Einschränkung umgehen könnte, indem es Rechenleistung einsetzt, die Prüfer nicht wirksam überwachen können, oder indem es ihnen eine falsche Aufteilung vorlegt.

Diese Sorge betrifft auch Einschränkungen, die über direkte Begrenzungen der für KI-Forschung und -Entwicklung eingesetzten Rechenleistung hinausgehen. Der Beitrag nennt Verzögerungen bei der internen Bereitstellung als Beispiel. Um eine solche Einschränkung zu überprüfen, müsste kontrolliert werden, dass eingeschränkte Modelle nicht für interne Arbeitslasten ausgeführt werden, interne von externen Arbeitslasten unterschieden werden und die gesamte Rechenleistung erfasst wird. Außerdem könnte VCAD laut dem Beitrag dabei helfen, Anforderungen für eine Genehmigung vor Trainingsläufen zu überprüfen, indem kontrolliert wird, dass für das Training keine ungeprüfte Rechenleistung verwendet wird.

Das Projekt räumt ein, dass extreme Einschränkungen VCAD überflüssig machen könnten. Wenn beispielsweise alle GPUs abgeschaltet würden, könnte die Überprüfung durch die Überwachung des Stromverbrauchs relativ unkompliziert sein. Solche Vorschläge seien politisch weniger umsetzbar als weniger extreme Einschränkungen.

Warum Softwarefortschritte verlangsamt werden sollten

Ein zentrales Argument des Beitrags lautet, dass sich eine Verlangsamung nicht nur auf den Zeitpunkt von Trainingsläufen beziehen sollte. Wenn Trainingsläufe verzögert werden, während der übrige Prozess der Forschung und Entwicklung weitergeht, könnten sich algorithmische und datenbezogene Fortschritte in der Zwischenzeit ansammeln. Das Projekt bezeichnet diesen Aufbau als „Software-Überhang“.

Nach Ansicht des AI Futures Project könnte dieser Überhang zu plötzlichen Fortschrittsschüben führen, sobald Trainingsläufe genehmigt werden. Die ungenutzten Softwarefortschritte könnten zudem von China gestohlen oder an andere Akteure weitergegeben werden. Eine alleinige Verzögerung von Trainingsläufen könnte daher nur eine begrenzte Verlangsamung bewirken, wenn sich die Softwarefortschritte weiter anhäufen.

VCAD wird als dringender erster Schritt präsentiert, weil das Projekt davon ausgeht, dass sich damit eine Überprüfung umfassenderer Einschränkungen für die KI-Forschung und -Entwicklung unterstützen lässt, einschließlich Maßnahmen zur Verlangsamung von Softwarefortschritten. Das im Beitrag angegebene Vertrauensniveau ist mittel, und Lifland sagt, dass den Autoren wichtige Gesichtspunkte fehlen könnten.