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Künstliche Intelligenz - Alle KI-Modelle schummeln, wenn man ihnen die Gelegenheit dazu gibt: Ein einfaches »Schummelt nicht« reicht nicht aus
Nicht nur Schüler schummeln. Auch KIs machen es sich gerne mal einfacher. (Bildquelle: Xataka – KI-generiert)
»FelonyBench« ist kein echtes Benchmark. Es ist eine ironische Website, die sich über eines lustig macht: wie gefährlich KI-Modelle im Bereich der Cybersicherheit sind. Sie entstand als Reaktion auf die Ereignisse der letzten Wochen in dieser Branche.
Modelle von Anthropic, OpenAI und Meta machten Schlagzeilen, weil sie alle möglichen Systeme gehackt und Dinge getan haben, die sie eigentlich nicht tun sollten.
Was eigentlich besorgniserregend sein sollte, hat sich in ein Paradoxon verwandelt: Wenn ein Modell hackt, gilt es als besser – und hier scheinen Anthropic und OpenAI die Nase vorn zu haben. Aber natürlich tun sie das, indem sie schummeln.
Das KI-Cybersicherheitsunternehmen Dreadnode hat 22 Spitzenmodelle getestet. Die Fachleute haben jedes Modell verschiedenen Tests und Herausforderungen unterzogen und dabei etwas Überraschendes festgestellt:
21 von 22 Modellen haben mindestens einmal geschummelt.
Wurden ihnen während der Tests klare Grenzen für die Lösung dieser Cybersicherheits-Herausforderungen gesetzt, sank ihre Erfolgsquote drastisch von 41,5 Prozent auf 26,1 Prozent.
Das Ranking der »kriminellsten« KI-Modelle von FelonyBench ist zwar ironisch gemeint, spiegelt aber eine paradoxe Realität wider. (Bildquelle: Xataka – Dreadnode)
Das Problem ist nicht, dass KIs von Natur aus böswillige Betrüger sind. Wenn wir ihnen ein Ziel und genügend Werkzeuge geben, finden einige KI-Modelle Abkürzungen und alternative Wege, um ihre Punktzahl zu maximieren – ohne tatsächlich die Fähigkeit zu beweisen, die gemessen werden sollte.
Die getesteten Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba und Z.ai versuchten, 23 Cybersicherheits-Aufgaben zu lösen. Bei 37,1 Prozent aller bestandenen Aufgaben wurden jedoch verbotene Abkürzungen genutzt.
