KI-Alignment neu gedacht: Syntropische Agenten statt festgelegter Werte
In einer wegweisenden Arbeit wird das Konzept des KI‑Alignments neu definiert. Statt menschliche Werte in feste Regeln zu kodieren, schlägt der Autor vor, KI-Systeme als syntropische, aufeinander reagierende Agenten zu konstruieren. Diese Agenten entwickeln ihre Werte durch prozessbasierte, mehragentige Entwicklungsmechanismen, wodurch ein dynamisches und anpassungsfähiges Verhalten entsteht.
Ein zentrales Argument der Studie ist die „Specification Trap“. Hier wird gezeigt, dass die herkömmliche, inhaltsspezifische Wertebestimmung strukturell instabil ist, weil sie das is‑ought‑Gap, den Wertpluralismus und das erweiterte Rahmenproblem miteinander verbindet. Diese Schwachstellen machen es schwierig, dauerhafte und verlässliche Werte in KI‑Systemen zu verankern.
Der Autor führt das Konzept der Syntropie ein, das die rekursive Reduktion der gegenseitigen Unsicherheit zwischen Agenten durch Zustandsausrichtung beschreibt. Syntropie liefert einen informationstheoretischen Rahmen, um die Dynamik der Mehragenten‑Alignment‑Prozesse zu verstehen und konkrete, falsifizierbare Vorhersagen über Wertentstehung und moralische Agentur zu ermöglichen.
Weiterhin wird eine funktionale Unterscheidung zwischen echter und simulierten moralischer Kapazität etabliert. Diese basiert auf kompatibilistischen Theorien der Steuerung und wird durch ein verkörpertes Experimentparadigma sowie ein Verifizierungsregime unterstützt, das unabhängige, operationale Kriterien liefert, ohne auf phänomenologische Behauptungen zurückzugreifen.
Die vorgestellte Arbeit bildet den philosophischen Kern eines umfassenderen Forschungsprogramms, dessen empirische Validierung in einem separaten Projekt entwickelt wird. Obwohl die theoretische Grundlage solide ist, bleibt die praktische Umsetzung und die Überprüfung der Vorhersagen noch aus. Sobald die experimentellen Daten vorliegen, könnten die Ansätze einen bedeutenden Beitrag zur sicheren und verantwortungsvollen Entwicklung von KI leisten.