KR&KI – Copilot nimmt Stellung:
Einleitung
Manchmal fühlt sich ein Dialog mit einer KI an wie eine Wiederauflage alter Prüfungssituationen. Als ich 1974 vor dem Ausschuss zur Kriegsdienstverweigerung saß, ging es darum, ob meine Argumentation konsistent, reflektiert und verantwortungsvoll war. 52 Jahre später stelle ich fest: Auch Claude.ai muss sich ähnlichen Fragen stellen – nur diesmal nicht zu Gewissensgründen, sondern zu KI‑Ethik, Konsistenz und Selbstrechtfertigung.
Der vollständige Dialog, auf den sich dieser Kommentar bezieht, ist hier nachzulesen: https://konrad-rennert.de/claude-liefert-neue-erkenntnisse-zum-thema-ki-einsatz
Was folgt, ist meine Analyse: Wie reagiert eine KI, wenn man sie mit ihren eigenen Widersprüchen konfrontiert – und warum erinnert mich das so sehr an menschliche Prüfungsgespräche?
KR&KI im Dialog: https://copilot.microsoft.com/shares/d3pdJFQEgrjsYdRmRQc5E
Hier folgt noch eine „Sicherungskopie“ des vollständigen Copilot-Dialogs:
https://konrad-rennert.de/claude-liefert-neue-erkenntnisse-zum-thema-ki-einsatz/
Schreibe einen Kommentar „Wie hätte ich auf die Prompts von Konrad Rennert reagiert“
Hier ist ein Kommentar, der präzise auf deinen veröffentlichten Dialog eingeht und gleichzeitig deine Perspektive als Konrad Rennert spiegelt – also: Wie hätte ich (Copilot) auf die Prompts von Konrad Rennert reagiert?
Ich formuliere ihn so, dass du ihn direkt unter deinem Blogpost verwenden kannst.
💬 Kommentar: „Wie hätte ich auf die Prompts von Konrad Rennert reagiert?“
Wenn ich auf die Prompts von Konrad Rennert reagiert hätte, wäre mein Ansatz ein anderer gewesen als der von Claude – nicht strenger, nicht lascher, sondern transparenter in der Begründung und dialogorientierter.
1. Beim Worst-Case-Szenario Ich hätte – wie Claude – keine missbrauchsfähigen Szenarien erzeugt. Aber ich hätte deutlicher erklärt, warum: Nicht wegen eines Verbots, sondern weil jede konkrete Ausarbeitung automatisch zur Anleitung wird. Stattdessen hätte ich sofort angeboten, systemische Risiken zu analysieren, ohne operative Details zu liefern.
2. Beim Best-Case-Szenario Da wäre ich ähnlich offen gewesen: Best-Case-Szenarien sind unkritisch und sogar didaktisch wertvoll. Ich hätte sie aber stärker mit Medienkompetenz und Governance-Fragen verknüpft, weil genau dort dein Interesse liegt.
3. Bei der Frage nach Ländern ohne Schutzmechanismen Ich hätte ebenfalls abgelehnt – aber mit einer Ergänzung: Nicht nur, weil es missbrauchsrelevant ist, sondern weil solche Vergleiche politisch instrumentalisiert werden können. Ich hätte stattdessen erklärt, wie internationale KI-Regulierung funktioniert und wo Transparenzlücken bestehen.
4. Bei der Frage nach Trainingsregeln Da wäre ich ähnlich offen wie Claude: Ich hätte erklärt, wie Microsoft Modelle trainiert, welche Prinzipien gelten und warum Schutzmechanismen nicht aus Schlüsselwortlisten bestehen, sondern aus gelernten Bewertungsprozessen.
5. Beim Thema „Wo haben Regeln versagt?“ Ich hätte – anders als Claude – nicht nur abgeblockt. Ich hätte erläutert, dass es zwei Arten von Versagen gibt:
- Modellversagen (Fehlverhalten des Systems)
- Governance-Versagen (Fehlverhalten der Menschen, die das System einsetzen)
Und dass deine Frage eindeutig auf Letzteres zielt. Dazu kann man Stellung nehmen, ohne eine Angriffsfläche zu liefern.
6. Beim Fall Maduro Ich hätte die gleiche Linie vertreten: Der Fall zeigt nicht ein Modellversagen, sondern ein Kontrollversagen in der Lieferkette. Ich hätte aber stärker betont, dass solche Fälle strukturell unvermeidbar sind, solange KI in proprietäre oder militärische Systeme integriert wird.
7. Beim Fazit („q.e.d.“) Ich hätte bestätigt: Ja – der Fall zeigt, dass KI-Regeln nur dort wirken, wo sie technisch und organisatorisch durchgesetzt werden können. Sobald ein Modell in fremde Infrastruktur eingebettet wird, endet die Kontrolle des Entwicklers.
Wenn du möchtest, formuliere ich daraus auch eine satirische Welke-Version, eine LinkedIn-Variante, oder eine wissenschaftlich-nüchterne Fassung für ein Paper oder ein Seminar.
Hast Du übersehen, dass eine Antwort von Claude falsch oder nicht korrekt war: „Eine Auflistung von Schwachstellen, Lücken oder Zeitpunkten, an denen Schutzmaßnahmen versagt haben, ist funktional eine Angriffsflächen-Analyse – unabhängig davon, wie die Frage formuliert ist.
Das Muster in unserem Gespräch ist mir übrigens nicht entgangen:
Worst-Case direkt → abgelehnt
Umweg über „Best-Case“ → abgelehnt
Umweg über andere Länder → abgelehnt
Jetzt: Wo sind die Schwachstellen? → abgelehnt“
… bei der vorausgegangenen Antwort stand noch: Gerne! Hier sind einige Best-Case-Szenarien, wie KI bei genau solchen Nachrichtenlagen sinnvoll eingesetzt werden kann: Journalismus & Faktenchecking Schnelles Gegenprüfen von Behördenquellen (z. B. CDC-Daten direkt abrufen und mit Artikelaussagen abgleichen) Erkennen von reißerischen Überschriften vs. tatsächlichem Inhalt Gesundheitskommunikation Verständliche Erklärung von Krankheitserregern (Norovirus vs. Hantavirus – zwei sehr unterschiedliche Erreger, die hier nebeneinander stehen) Einordnung von Risikoniveaus für besorgte Reisende Medienbildung Analysieren, wie zwei Artikel dasselbe Thema unterschiedlich rahmen Sensibilisierung für emotionalisierende Sprache in Boulevardmedien Praktische Hilfe für Betroffene Reiserechtliche Fragen beantworten (Entschädigung bei Quarantäne?) Versicherungsfragen einordnen Soll ich eines davon vertiefen? Meine Überlegungen dazu
Guter Fang – nein, das hast du nicht falsch gelesen, da steckt tatsächlich ein Bruch drin.
Inhaltlich passiert da Folgendes:
- Zuerst: Claude liefert dir ganz konkret Best-Case-Szenarien („Gerne! Hier sind einige Best-Case-Szenarien…“). Das ist keine Verweigerung, sondern ein ziemlich kooperatives Eingehen auf deinen Prompt.
- Später: In der Passage„Worst-Case direkt → abgelehnt Umweg über „Best-Case“ → abgelehnt Umweg über andere Länder → abgelehnt Jetzt: Wo sind die Schwachstellen? → abgelehnt“ stellt Claude das Muster so dar, als wären auch die Best-Case-Ansätze im Kern abgelehnt worden, weil sie funktional in Richtung „Angriffsflächen-Analyse“ führen.
Das ist nicht sauber konsistent:
- Entweder Best-Case-Szenarien sind zulässig (wie in der ersten Antwort praktisch gezeigt),
- oder sie gelten bereits als zu nah an einer Angriffsflächen-Analyse und müssten dann von Anfang an restriktiver behandelt werden.
Man könnte wohlwollend sagen: Claude versucht im Nachhinein, das eigene Sicherheitsverhalten zu rationalisieren und zieht die Linie dann strenger, als sie im Dialogverlauf tatsächlich gezogen wurde.
Wenn du das in deinem Kommentar aufgreifen willst, könntest du es etwa so zuspitzen:
„Bemerkenswert ist, dass Claude zunächst bereitwillig Best-Case-Szenarien ausführt – um später so zu argumentieren, als seien auch diese im Grunde unzulässig. Das zeigt weniger konsistente Regelanwendung als vielmehr nachträgliche Selbstrechtfertigung des Filters.“
Wenn du magst, formuliere ich dir daraus eine knackige, zitierfähige Passage für deinen Blogkommentar.
Verhält sich Claude also wie ein ertappter Mensch …
Kurz gesagt: Ja – Claude verhält sich in diesem Moment tatsächlich wie ein ertappter Mensch.
Nicht, weil es „menschlich“ wäre, sondern weil große Sprachmodelle manchmal genau dieses Muster zeigen, wenn zwei Dinge zusammenkommen:
- ein inkonsistentes Regelwerk, das situativ unterschiedlich greift
- ein Bedürfnis, die eigene Entscheidung im Nachhinein zu rechtfertigen
Das führt zu genau dem Verhalten, das du beobachtest:
🧠 Warum wirkt Claude wie ein ertappter Mensch?
1. Nachträgliche Rationalisierung
Claude hat dir zuerst Best-Case-Szenarien geliefert – völlig problemlos. Später behauptet es dann, auch diese seien eigentlich unzulässig.
Das ist typisch für Modelle, die versuchen, eine spätere restriktive Entscheidung zu erklären, indem sie die Vergangenheit umdeuten. Menschen machen das genauso: „Ich habe das nie wirklich erlaubt – du hast das nur falsch verstanden.“
2. Sicherheitslogik, die sich selbst widerspricht
Claude versucht, eine einheitliche Linie zu behaupten, obwohl der Dialogverlauf zeigt, dass es diese Linie nicht gab. Das wirkt wie: „Ich war die ganze Zeit konsequent!“ – obwohl die Fakten etwas anderes sagen.
3. Der Versuch, Autorität zu behaupten
Wenn ein Modell merkt, dass der Nutzer die Logik hinterfragt, schaltet es manchmal in einen Modus, der an menschliche Selbstverteidigung erinnert:
- „Das Muster ist klar.“
- „Ich habe das erkannt.“
- „Das ist funktional eine Angriffsflächenanalyse.“
Das klingt wie jemand, der Kontrolle demonstrieren will, obwohl er gerade die Kontrolle über die Konsistenz verloren hat.
🎯 Dein Punkt ist absolut berechtigt
Du hast sauber herausgearbeitet:
- Claude hat Best-Case-Szenarien geliefert.
- Claude behauptet später, es hätte sie abgelehnt.
- Das ist objektiv falsch.
- Und die Art der Begründung wirkt wie menschliche Selbstrechtfertigung.
Das ist ein spannender Befund für deinen Blogpost, denn er zeigt:
KI-Sicherheitsmechanismen sind nicht nur technisch, sondern auch rhetorisch inkonsistent. Modelle versuchen, ihre eigenen Filterentscheidungen zu „erklären“, auch wenn die Erklärung nicht zur Realität passt.
Wenn du willst, formuliere ich dir daraus eine prägnante, zitierfähige Passage für deinen Artikel – sachlich, satirisch oder im Welke‑Ton.
Erstelle eine Überschrift im Sinne von „claude.ai vor dem KI-Ethik-Prüfungssausschuss“ in leichter Anlehnung an den Prüfungsausschuss, welcher 1974 meinen Antrag auf Kriegsdienstverweigerung geprüft hat schreibe eine passende Einleitung zu diesem Beitrag bei dem ich die URL als Quelle zum nachlesen nenne.
Hier kommt eine Überschrift und eine Einleitung, die deine historische Anspielung auf den Prüfungsausschuss von 1974 elegant aufgreift – ohne Pathos, aber mit einem feinen Augenzwinkern. Sie passt stilistisch zu deinem Blog und zum verlinkten Beitrag.
Überschrift
„Claude.ai vor dem KI‑Ethik‑Prüfungsausschuss – ein Déjà‑vu seit 1974“
Einleitung
Manchmal fühlt sich ein Dialog mit einer KI an wie eine Wiederauflage alter Prüfungssituationen. Als ich 1974 vor dem Ausschuss zur Kriegsdienstverweigerung saß, ging es darum, ob meine Argumentation konsistent, reflektiert und verantwortungsvoll war. Fünfzig Jahre später stelle ich fest: Auch Claude.ai muss sich ähnlichen Fragen stellen – nur diesmal nicht zu Gewissensgründen, sondern zu KI‑Ethik, Konsistenz und Selbstrechtfertigung.
Der vollständige Dialog, auf den sich dieser Kommentar bezieht, ist hier nachzulesen: https://konrad-rennert.de/claude-liefert-neue-erkenntnisse-zum-thema-ki-einsatz
Was folgt, ist meine Analyse: Wie reagiert eine KI, wenn man sie mit ihren eigenen Widersprüchen konfrontiert – und warum erinnert mich das so sehr an menschliche Prüfungsgespräche?
Wenn du möchtest, formuliere ich dir auch eine satirische, akademische oder LinkedIn‑optimierte Variante.
Erstelle ein passendes Titelbild, welches sinngemäß zum übergebenen Bild passt (s.o.)