Daniel Kokotajlo, AI 2027 und AI 2040: Die Kunst, die KI-Zukunft durchzuspielen

Anfang 2022 erzählte ein damals weitgehend unbekannter Forscher seinen Mitstreitern in einem Online-Projekt, KI werde um das Jahr 2028 ungefähr menschliches Niveau erreichen. Die herrschende Meinung verortete diesen Punkt damals irgendwo Mitte bis Ende des Jahrhunderts — wer 2028 sagte, galt als Spinner. Wenige Monate später erschien ChatGPT, und die Fachwelt begann, ihre Zeitpläne umzuschreiben. Der Forscher hieß Daniel Kokotajlo, und er ist inzwischen so etwas wie der bekannteste KI-Prognostiker der Welt. Dieser Beitrag stellt ihn und die beiden Szenarien vor, mit denen sein Team die Debatte prägt: AI 2027 und das neue AI 2040.

Wer ist Daniel Kokotajlo?

Kokotajlo forschte bei OpenAI zu Fragen der KI-Steuerung und -Aufsicht (englisch Governance) und entwarf dort Zukunftsszenarien. Bekannt wurde er zweimal: 2021 mit dem Blogbeitrag „What 2026 Looks Like", einer Jahr-für-Jahr-Prognose der KI-Entwicklung 2022–2026, die sich rückblickend als bemerkenswert treffsicher erwies — er beschrieb Chatbots als Massenphänomen und den öffentlichen Umschwung, bevor ChatGPT existierte. Und 2024 mit seinem Abgang bei OpenAI: Er verweigerte die Unterschrift unter eine Verschwiegenheitsklausel, obwohl ihn das seine Unternehmensanteile hätte kosten können, und forderte öffentlich mehr Transparenz von den führenden KI-Firmen. Heute leitet er das AI Futures Project, ein kleines Team von Prognose-Spezialisten — darunter Eli Lifland, der die ewige Bestenliste des Prognosewettbewerbs der RAND Corporation anführt.

Das Handwerk des Teams ist die Szenario-Studie: kein vages „KI wird wichtig", sondern ein durchgerechnetes Modell (wann kann KI die Software-Entwicklung automatisieren? wann die KI-Forschung selbst?), aus dem eine konkrete, datierte Erzählung entsteht — mit allen Annahmen offen auf dem Tisch. Man kann solchen Prognosen widersprechen, aber man kann ihnen präzise widersprechen. Das unterscheidet sie von den meisten Zukunftsdebatten.

AI 2027: Das Warn-Szenario

Im April 2025 veröffentlichte das Team „AI 2027" — eine Monat für Monat erzählte Geschichte der nahen Zukunft. Ihr Kern: Der Wettlauf zwischen den USA und China treibt die KI-Firmen dazu, ihre Modelle immer stärker die eigene Weiterentwicklung übernehmen zu lassen. Erst wird das Programmieren vollständig automatisiert, dann die KI-Forschung selbst — die Intelligenzexplosion setzt ein, jene 1965 von I. J. Good beschriebene Rückkopplung, bei der jede KI-Generation die nächste schneller verbessert. Am Ende stehen in den meisten Verläufen zwei Ausgänge: der Verlust der menschlichen Kontrolle oder die irreversible Konzentration der Macht bei wenigen Akteuren.

Das Szenario schlug ein — bis hinauf zum US-Vizepräsidenten, den es Berichten zufolge sichtlich beunruhigte. Es zog aber auch breite Kritik auf sich: zu schnell, zu glatt, zu sicher im Ton. Kokotajlo selbst korrigierte Anfang 2026 seine Zeitlinie öffentlich etwas nach hinten — die Entwicklung zur AGI verlaufe „etwas langsamer" als gedacht — und nahm diese Korrektur später teilweise wieder zurück, weil die Fortschritte der letzten Monate dem ursprünglichen Fahrplan wieder näherkamen. Diese sichtbaren, datierten Selbstkorrekturen sind keine Schwäche, sondern der Witz der Methode: Wer präzise vorhersagt, kann präzise danebenliegen — und präzise nachjustieren.

AI 2040: Der Plan

Das neue Szenario „AI 2040" (2026) ist etwas grundlegend anderes — keine Prognose, sondern eine Handlungsempfehlung. Das Team nennt es „Plan A": unsere beste Vorstellung davon, was stattdessen passieren sollte. Die Ausgangslage: 2029 stehen die KI-Firmen kurz vor der vollständigen Automatisierung der KI-Forschung, und die neue US-Regierung muss entscheiden, wie es weitergeht. Das Team buchstabiert fünf Wege durch — vom ungebremsten Rennen (Plan D, aus ihrer Sicht der schlechteste) bis zum weltweiten Entwicklungsstopp (Plan S). Plan A ist der Mittelweg: eine verifizierte Verlangsamung.

Die Bausteine lesen sich wie Rüstungskontrolle für Rechenleistung: Alle KI-Rechenzentren legen offen, welche Kapazitäten sie haben und wofür sie genutzt werden — unabhängig überprüfbar. Nur ein kleiner Teil darf neue Modelle trainieren. Und damit keiner heimlich ausschert, bauen die USA und China ihre neuen Rechenzentren jeweils dort, wo der andere sie im Ernstfall unter Kontrolle bringen kann: chinesische in Kanada, amerikanische in der Mongolei. Das Szenario nennt dieses Prinzip „Mutually Assured Compute Destruction" — wechselseitig garantierte Vernichtung der Rechenleistung: die Abschreckungslogik des Kalten Krieges, übersetzt in die Währung des KI-Zeitalters.

Bemerkenswert ist, wie wenig sich die Verlangsamung im Szenario nach Bremsen anfühlt. Die schon vorhandenen Modelle genügen, um die Welt umzupflügen: 2032 erledigen Millionen von KI-Agenten mehr kognitive Arbeit als alle Menschen zusammen; Mitte der 2030er sind rund 85 Prozent der Arbeit automatisiert. Die soziale Antwort des Szenarios ist eine Bürgerdividende, gespeist aus Abgaben auf Rechenleistung und Roboterfabriken, die von 45.000 Dollar pro Kopf und Jahr (2032) auf über eine Million (2035) steigt. 2035 folgt eine vollständige Trainingspause auf dem Niveau „übertrifft die besten menschlichen Fachleute in jedem Gebiet", bis das Alignment-Problem — die Frage, wie man sicherstellt, dass die Ziele einer KI mit menschlichen Werten übereinstimmen — 2039 mit KI-Hilfe als gelöst gilt. Erst dann, 2040, wird die Entwicklung zur Superintelligenz freigegeben.

Ja, das liest sich stellenweise wie ein Science-Fiction-Roman — samt Arkologien (riesigen, von Robotern errichteten Gebäudekomplexen, die Stadtplanung und Ökologie verbinden) und schwimmenden Rechenzentren. Das Team weiß das — und Kokotajlo sagt offen, dass er nicht daran glaubt, dass es so kommt. Der Anspruch ist ein anderer: Wenn das ungebremste Rennen katastrophal endet, sollte wenigstens ein ausgearbeiteter Plan existieren, wie es anders ginge. Interessant ist auch das hausinterne Ringen: Dem noch radikaleren Plan S (eigenständig handelnde KI weltweit einfrieren, nur noch unterstützende Werkzeug-KI — englisch Tool AI — weiterentwickeln) attestiert das Team ausdrücklich Sympathie — und entscheidet sich dagegen, weil ein reines Stopp-Abkommen irgendwann zerbricht und bis dahin kein Fortschritt beim Alignment gemacht wäre. Der deutsche Autor Karl Olsberg, dessen Video diesen Beitrag angestoßen hat, zieht aus denselben Prämissen übrigens den umgekehrten Schluss und würde Plan S wählen. So sieht eine Debatte unter Leuten aus, die dieselben Zahlen ernst nehmen.

Wie ernst muss man das nehmen?

Eine ehrliche Bilanz hat zwei Seiten. Für das Team spricht die Trefferbilanz: „What 2026 Looks Like" hat gehalten, und die nahen Teile von AI 2027 — bessere Agenten, automatisiertes Programmieren, der gesellschaftliche Gegenwind — beschreiben ziemlich genau das Jahr, in dem wir leben. Dagegen ist einzuwenden: Eingetroffen sind bislang die leichten, nahen Vorhersagen. Die tragenden Behauptungen — Intelligenzexplosion Anfang der 2030er, Alignment in einem Jahrzehnt lösbar, amerikanisch-chinesische Zusammenarbeit ab 2029 — sind ungetestet, und gerade die politischen Annahmen von Plan A sind außerordentlich kühn. Ein Szenario mit vielen Einzelaussagen trifft zudem immer „teilweise" zu; das sollte man nicht mit Bestätigung des Kerns verwechseln.

Aber genau hier schließt sich der Kreis zu den beiden vorigen Beiträgen dieser Reihe. Die Erdős-Beweise zeigen, dass die Fähigkeiten der Systeme real wachsen, nicht nur ihr Hype. Christian Bauckhages Verdopplungskurve zeigt, dass die Trendfortschreibung seit einem Jahrzehnt die am seltensten widerlegte Prognosemethode ist. Kokotajlos Team nimmt diese beiden Befunde und stellt die Frage, die daraus folgt: Was, wenn das so weitergeht — und wer entscheidet dann, wie es ausgeht? Bauckhage antwortet mit Anpassung, Kokotajlo mit Verlangsamung, Olsberg mit Stopp. Über die Kurve selbst streiten sie kaum noch — nur noch über die Konsequenz. Das ist, Stand 2026, der eigentliche Zustand der Debatte.

Kokotajlos Aufforderung an alle, die das für Science-Fiction halten, ist dabei die vielleicht beste Zusammenfassung seines Arbeitsprogramms: aufhören zu fragen, ob etwas nach Science-Fiction klingt — und anfangen, die tatsächlichen Trends zu prüfen, eigene Prognosen zu wagen und die Möglichkeit ernst zu nehmen, dass es passiert.

Quellen

AI 2027 — das Szenario von 2025 (Kokotajlo, Alexander, Larsen, Lifland, Dean)
AI Futures Project — Seite des Teams mit dem AI-2040-Szenario („Plan A") und dem zugrunde liegenden Prognosemodell
What 2026 Looks Like — Kokotajlos Prognose von 2021
Karl Olsbergs Video-Besprechung, der Ausgangspunkt dieses Beitrags:

Zur Reihe gehören außerdem: Abschied vom stochastischen Papagei und Woher die KI kommt, wo sie steht.