Obwohl die Mustererkennung von Künstlicher Intelligenz immer noch fehleranfällig ist, werden in der Ukraine autonome, von Künstlicher Intelligenz gelenkte Drohnen getestet. Diese haben laut Berichten bereits eigenständig Menschen an der Front getötet. Was soll da schon schiefgehen?

In den Vereinigten Staaten werden KI-Systeme bei der Strafverfolgung zur automatischen Gesichtserkennung eingesetzt. Die Folge davon ist eine Verhaftungswelle bei Unschuldigen, weil die Künstliche Intelligenz in Sachen Mustererkennung (dazu zählen auch biometrische Merkmale bei der Analyse von Gesichtern) eben nicht perfekt ist. Doch im Ukraine-Krieg werden solche Umstände wohl seitens ukrainischer Waffenproduzenten geflissentlich ignoriert und entsprechende Kollateralschäden offensichtlich einfach so in Kauf genommen.

Das britische Wissenschaftsmagazin „New Scientist“ berichtet unter Berufung auf einen ukrainischen Drohnenhersteller, dass autonome, KI-gesteuerte Killerdrohnen bereits im Fronteinsatz getestet worden seien. Dabei seien, so wird behauptet, auch eigenständig Menschen getötet worden. Allerdings lieferte der Drohnenhersteller, Alexander Kokhanovskyj, keine Belege für seine Angaben, zumal er selbst nicht vor Ort gewesen sei.

Bei diesem Test habe man zehn AI-kontrollierte „Terminator“-Drohnen eingesetzt, die ohne menschliche Zielbestätigung selbst entschieden hätten, russische Soldaten zu töten. Mehr noch sei dieser Test bereits vor zwei Jahren durchgeführt worden. Man habe die Quadkopter-Drohnen darauf programmiert, an die Frontlinie zu fliegen, über zehn Minuten hinweg einen Bereich zwischen drei und fünf Kilometern abzusuchen und dann in den „Terminator-Modus“ zum Angriff auf identifizierte Ziele überzugehen.

„Wir starten es einfach, und wir wissen, dass dort alles tot sein wird – alles, was in diesem bestimmten Gebiet gefunden wird, wird tot sein“, sagt Kokhanovskyy. „Es gibt überhaupt keine Verbindung zur Drohne, man kann kein Video sehen, gar nichts … Alles, was sie entdeckt, wird getötet.“ Weil es jedoch keine Möglichkeit gab, festzustellen, was diese Drohnen gefunden hatten, entsandte man nach dem Test von Menschen gesteuerte Drohnen in das Gebiet. Diese manuelle Überprüfung habe ergeben, dass „einige Soldaten und ein Lastwagen“ ausgeschaltet worden seien. Weiters, so das Wissenschaftsportal, habe es bereits im Jahr 2023 Berichte darüber gegeben, wonach man solche autonomen KI-Angriffsdrohnen vor allem gegen russische Panzer und andere Fahrzeuge einsetzte.

Bereits im Jahr 2022 berichtete Report24 über die chinesischen Ambitionen hinsichtlich KI-gesteuerter Drohnen für die Marine der Volksbefreiungsarmee. Künftig könnten solche autonome, KI-gesteuerte Unterwasserdrohnen im Pazifik herumlungern und nur darauf warten, in den aktiven Kampfeinsatz geschickt zu werden. Auch die Vereinigten Staaten arbeiten an KI-gestützten Drohnen („Goalkeeper“ für den Einsatz in der Luft, „Whiplash“ für den Einsatz zur See) für die Kriege der Zukunft. Diese sollen ebenfalls dazu in der Lage sein, Ziele eigenständig zu finden und zu eliminieren.

Doch eine solche KI-Automatisierung hat ihren Preis. Denn diese Technologie ist nach wie vor fehlerhaft und kann auch zum Angriff auf falsch-positive Ziele führen. Damit bringen die Militärs auch unbeteiligte Zivilisten in Gefahr, die von der Künstlichen Intelligenz fälschlicherweise für legitime Ziele gehalten werden können. Auch kann es durch Identifikationsfehler zu „friendly fire“ kommen. Doch im Gegensatz zu den atomaren, biologischen und chemischen Waffen gibt es trotz der rapiden Fortschritte bei KI-gestützten Systemen noch keine entsprechenden internationalen Konventionen.

Eigentlich, so sollte man glauben, müsste die Corona-Hysterie längst ein Ende gefunden haben. Doch stattdessen ließen britische Forscher eine KI an einem Impfstoff arbeiten, der gegen sämtliche Arten von Coronaviren wirken soll. Nun wurden erste Tests an Menschen durchgeführt. Dieser DNA-Impfstoff birgt jedoch auch ernsthafte Risiken hinsichtlich der Entwicklung einer Immuntoleranz.

Mittlerweile wird die Künstliche Intelligenz in einigen medizinischen Forschungsbereichen eingesetzt, um damit neue Medikamente zu entwickeln – oder aber auch, um mit altbekannten Wirkstoffen andere Krankheiten behandeln zu können. Diese Computerprogramme sind in der Lage, viel mehr Querverweise und Verbindungen zu entdecken, als es Menschen auf herkömmliche Weise tun können. Ähnlich gingen Forscher der Universität Cambridge in Sachen Coronaviren vor, für die eine Art „Universalimpfstoff“ entwickelt werden soll.

Während die Covid-Hysterie mittlerweile glücklicherweise längst ein Ende gefunden hat, halten es die britischen Wissenschaftler für denkbar, dass in Zukunft erneut irgendein Coronavirus in der Menschheit zirkulieren könnte, welches wie schon MERS, SARS oder SARS-CoV-2 auch ernsthafte Krankheitsverläufe verursachen könnte. Angesichts der anhaltenden Gain-of-Function-Forschung in vielen Ländern an gefährlichen Pathogenen und auch hinblicklich der großen Wahrscheinlichkeit, dass solche Laborlecks wie wohl bei Wuhan geschehen sich wieder ereignen könnten (was die Forscher natürlich niemals öffentlich sagen würden), haben sie nach einem sogenannten „Super-Antigen“ gesucht.

Schwache Immunisierung

In ihrer unter dem Titel „A phase I, needle free, dose escalation clinical trial of pEVAC-PS, a candidate pan-Sarbecovirus Vaccine“ im Journal of Infection veröffentlichten klinischen Studie erklären sie, wie sie den Impfstoffkandidaten pEVAC-PS von der KI entwerfen ließen. Dabei ließen sie das Programm tausende bekannte Coronaviren untersuchen, um einen gemeinsamen Bauplan zu finden. Etwas, das alle diese Viren gemeinsam haben. Mit einem solchen „Super-Antigen“, so die Vorstellung der Forscher, könnte man das menschliche Immunsystem quasi auf alle möglichen Coronaviren vorbereiten. Ein Universalimpfstoff sozusagen.

Dabei testeten sie diesen KI-erstellten Impfstoff in einer klinischen Studie an 39 gesunden Freiwilligen zwischen 18 und 50 Jahren. Es soll dabei zu keinen schwerwiegenden Nebenwirkungen gekommen sein und bei der zweiten Impfdosis sei es zu weniger Beschwerden gekommen als bei der ersten. Allerdings zeigten sich eher schwache Antikörper-Reaktionen, was laut den Wissenschaftlern wohl an früheren Infektionen und den Covid-Impfungen liege. Allerdings hätten sich erste Anzeichen gezeigt, dass der neue Impfstoff auf mutationsresistente Teile des Virus abziele. Doch dies ist angesichts der Aufgabenstellung an die KI, sich auf die Gemeinsamkeiten aller untersuchten Coronaviren zu fokussieren, kaum verwunderlich.

Nun haben die Forscher ihren Machbarkeitsnachweis. Eine Phase-2-Studie mit mehr Probanden soll folgen. Doch ohne Probanden, die weder an Covid erkrankt waren noch geimpft wurden, bleibt eine solche Studie fragwürdig – denn es besteht das Problem der sogenannten Antigensünde. Dieser sogenannte plasmidbasierte DNA-Impfstoff, der auf DNA und nicht (wie bei Pfizer/BioNTech oder Moderna) auf RNA setzt, überträgt die genetische Information für das Antigen in Form von stabilen DNA-Plasmiden und benötigt im Gegensatz zu Vektorimpfstoffen (wie jenem von AstraZeneca oder Sputnik) kein entschärftes Trägervirus.

Die verschwiegenen Risiken

Zwar gelten solche DNA-Impfstoffe als relativ sicher, dennoch besteht zumindest das theoretische Risiko einer Genom-Integration (Mutagenese), was zu Mutationen oder sogar zu Krebserkrankungen führen könnte. Auch die Ausbildung von Anti-DNA-Autoimmunerkrankungen gilt als möglich, wenngleich solche Reaktionen zumindest bislang bei klinischen Prüfungen nicht beobachtet wurden. Doch auch wenn solche Impfstoffe (im Gegensatz zu den gefährlichen mRNA-Gentherapien) eigentlich interessant sind, bestehen eben doch auch Risiken. Neben den bereits erwähnten potentiellen Problemen besteht zudem das Risiko, dass infolge der DNA-Stabilität das menschliche Immunsystem eine Immuntoleranz entwickelt, sich an das Antigen gewöhnt und schlussendlich das echte Virus im Ernstfall gar nicht mehr bekämpft.

Das heißt aber auch: Sollte dieser „Universal-Corona-Impfstoff“ irgendwann ganz allgemein zugelassen und auf breiter Ebene verabreicht werden, könnte sich dies bei einem künftigen Coronavirus-Ausbruch mit ernsthaften Konsequenzen rächen. Bei einer solchen Immuntoleranz würden sich die Viren völlig ungehindert vermehren und verbreiten können, ohne dass das Immunsystem auf sie reagiert. Selbst ein gewöhnlicher Schnupfen (teils ebenfalls von Coronaviren ausgelöst) würde dann zu einer chronischen Erkrankung, weil die Immunabwehr diese Viren einfach ignoriert. Was bei einer Verbreitung einer neuen SARS-Variante geschehen könnte – man kann es sich ausmalen.

Während die älteren Generationen (also jene, die bereits mit SARS-CoV-2 und den Impfstoffen bzw. mRNA-Genspritzen in Berührung kamen) vielleicht trotz allem einen gewissen Basis-Schutz haben könnten, stellt sich die Frage, was mit den Babys und Kleinkindern geschieht, falls diverse Regierungen sich dazu entscheiden, diese Impfung in das Immunisierungsprogramm zu übernehmen. Sie könnten eine ganze Generation in eine tödliche Falle laufen lassen.

Die digitale Infrastruktur avanciert zusehends zu einem der dynamischsten Treiber der globalen Stromnachfrage. Rechenzentren, die Grundlage von Cloud-Diensten, Streaming und vor allem Künstlicher Intelligenz, wachsen nicht nur in ihrer Anzahl, sondern auch in ihrer Leistungsdichte. Das hat auch Auswirkungen auf die Elektrizitätswirtschaft.

Unsere moderne Welt wäre ohne den Einsatz von Computern und anderen elektronischen Geräten gar nicht denkbar. Doch diese Technologisierung hat auch ihren Preis. Weltweit entstehen immer mehr Rechen- und Datenzentren, die auch entsprechend viel Strom verbrauchen. In Zeiten, in denen die Politik sich im Rahmen des allgemeinen Klimawahns jedoch von verlässlichen konventionellen Kraftwerken verabschieden will, ist dies ein Problem. Denn die vom Wetter abhängigen Wind- und Solarkraftwerke können eine stabile und verlässliche Versorgung mit Strom nicht gewährleisten.

Rechenzentren verbrauchen heute weltweit etwa 1,5 Prozent des gesamten Stroms, was rund 415 Terawattstunden pro Jahr entspricht. Das mag nach einem verhältnismäßig geringen Anteil aussehen, doch dieser Stromkonsum ist global sehr ungleich verteilt. In den Vereinigten Staaten liegt der Anteil Schätzungen zufolge bereits bei rund 4 bis 5 Prozent des nationalen Stromverbrauchs, mit deutlich höheren Werten in einzelnen Clustern wie Virginia oder Texas. Angesichts dessen, dass die Vereinigten Staaten gerade in Sachen Datenverarbeitung und Künstlicher Intelligenz weltweit Spitzenpositionen belegen, ist dies keine Überraschung.

Europa liegt deutlich darunter, typischerweise im Bereich von etwa 2 bis 3 Prozent, während Länder mit starker Datenzentrumsdichte wie Irland bereits sehr hohe lokale Belastungen erreichen. In Asien ist beispielsweise Singapur ein solcher Hotspot. Wie man sieht, ist hierbei nicht der globale Durchschnitt von Bedeutung, sondern vielmehr die extreme lokale Verdichtung. Insbesondere auch deshalb, weil solche Rechenzentren Unmengen an Strom verbrauchen und daher auch leistungsstarke Stromnetze mit stabiler Versorgung benötigen.

Der entscheidende Wendepunkt ist hierbei der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz. Während klassische Cloud- und Internetdienste die Nachfrage über Jahre stetig, aber eher moderat erhöht haben, sorgt der KI-Boom für eine neue Größenordnung des Wachstums. Besonders das Training großer Modelle und der permanente Betrieb sogenannter Inferenzsysteme treiben den Energiebedarf deutlich nach oben.

Die Internationale Energieagentur erwartet deshalb, dass sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf rund 900 bis 1.000 Terawattstunden mehr als verdoppeln wird. Damit würde der Sektor in eine Größenordnung vorstoßen, die mit dem heutigen Stromverbrauch ganzer Industrieländer vergleichbar ist. Der größte Teil dieses Zuwachses entfällt dabei auf die Vereinigten Staaten und China, wo sich auch die wichtigsten KI-Infrastrukturen konzentrieren. Europa, welches sich lieber mit Klimawahn-Ideen beschäftigt und die Strompreise damit ohnehin schon in die Höhe treibt, spielt hierbei eine eher untergeordnete Rolle.

Während man also den Bürgern jahrzehntelang eintrichterte, sie müssten „Energie sparen“ und ihre Glühbirnen gefälligst durch das kalte Licht von Energiesparlampen und LEDs ersetzen, entsteht eine neue Weltordnung, in der die Elektrizität das Nonplusultra darstellt. Vom Stromer statt dem Verbrenner für den Otto Normalverbraucher bis hin zu den neuen Rechenzentren im Gigawatt-Bereich für die Wirtschaft. Doch die wachsende Nachfrage hat ihren Preis – denn mit dem steigenden Verbrauch von Strom (und dem dafür notwendigen Netzausbau) gehen auch die Strompreise nach oben.

Die Internationale Energieagentur weist darauf hin, dass Rechenzentren in den USA bereits für einen erheblichen Teil des zusätzlichen Strombedarfs verantwortlich sind und in den kommenden Jahren zu einem der Haupttreiber des Nachfragewachstums werden. Damit verschiebt sich die Energiepolitik zunehmend in Richtung eines Zielkonflikts zwischen Digitalwirtschaft, Versorgungssicherheit und Strompreisentwicklung. Der Fokus der Politik auf Wind und Sonne zur Stromerzeugung beißt sich hierbei definitiv mit dem tatsächlichen Bedarf.