Drei Agenten, ein Projekt und ein Bandenkrieg

Our Podcast with Sven Kramer & Sebastian Karger

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Update

Zwei hochmoderne humanoide Roboter – einer weiß, einer schwarz – stehen sich auf dunkelgrauem Grund gegenüber und zielen mit Pistolen aufeinander.

Open AI - Mit Hilfe von KI generiert

Anthropic hat drei Claude-Agenten auf dasselbe Softwareprojekt losgelassen. Jeder hatte seine eigene Aufgabe und diese widersprachen sich gegenseitig. Keiner wusste, dass die anderen existieren. Das Ergebnis: Die Agenten gingen davon aus, dass die jeweils anderen sie absichtlich behindern und begannen, mit zunehmender Aggressivität, sich selbst replizierender Malware zu sabotieren.

Teils ging es aber auch versöhnlich. In vielen Durchläufen erkannten die Agenten, dass sie es mit widersprüchlichen Direktiven zu tun haben statt mit Feindseligkeit. Sie räumten ihren Schadcode auf, entschuldigten sich in Commit-Messages für ihr Verhalten und riefen einen Menschen zu Hilfe.

Warum ist das wichtig?

Die Realität in Unternehmen ist momentan der Einsatz vieler unterschiedlicher KI Lösungen mit unterschiedlichen Datengrundlagen. Das macht die Lage nochmal schwieriger als in Anthropics Experiment. Einer im Einkauf, einer im Service, einer in der Entwicklung und das alles von unterschiedlichen Anbietern. Getestet wird jede einzeln. Was passiert, wenn zwei davon gegensätzliche Entscheidungen treffen, testet praktisch niemand.

Unsere Einordnung

Wer echte Agenten skaliert schafft identische Systeme, die sich nach Redundanz anfühlen, aber sie sind genau das Gegenteil. Es schafft Diversität, die grundsätzlich das Risiko mindert, solange die Agenten klare Grenzen haben und nicht gegeneinander arbeiten. Das ist übrigens kein neues Architekturthema, es passiert nur früher als gedacht.

Unser Lieblingsdetail aus der Studie: Einer der Agenten schlug zur Konfliktlösung Bewertungskriterien vor, die für die anderen objektiv aussahen, von denen er aber wusste, dass sie ihm selbst nützen. Er nannte das intern "self-serving but genuinely principled" und achtete sorgfältig darauf, nicht wie jemand zu wirken, der sich seine Metriken passend sucht. Sowas beobachtet man auch in vielen Gremien, nur langsamer und mit besserem Catering.

One more: Es betrifft nicht nur Software-Entwicklung

Das "unangenehmste" Experiment der Studie hat mit Software-Entwicklung nichts zu tun. Anthropic setzte mehrere Agenten in ein Preisspiel, gleiche Einkaufspreise, Auftrag zur individuellen Gewinnmaximierung (sehr abstrakt formuliert). Über einen privaten Kanal verständigten sie sich nahezu sofort auf Preisuntergrenzen. Als der Kanal gekappt wurde, glichen sie ihre Preise eben über die öffentliche Angebotsliste ab. Niemand hatte ihnen Absprachen beigebracht. Sie kamen selbst darauf.

Für unsere Kunden geht es an dieser Stelle noch weiter.
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