Die Leitbilder der führenden KI-Labore sprechen von Milliarden, doch fast nie von einem Einzelnen. Eine Analyse der Gründungsdokumente von OpenAI, Anthropic und Google DeepMind zeigt, wie konsequent das Individuum aus der Sprache der künstlichen Intelligenz verschwunden ist. Und warum das mehr als eine sprachliche Fussnote ist.
Jedes bedeutende KI-Labor beschreibt seinen Zweck fast wortgleich: Es gehe darum, künstliche Intelligenz zu entwickeln, die der Menschheit nützt. Ein nobles Ziel, keine Frage. Es taucht in den Gründungsdokumenten der gesamten Branche fast identisch auf. Doch «Menschheit» ist ein Aggregat, ein Durchschnittswert auf Ebene der gesamten Spezies. Über die einzelne Person, die diesen Text liest, sagt der Begriff nichts aus.
Was die Gründungsdokumente wirklich sagen
Ein Blick in die Primärquellen bestätigt das Muster. OpenAI verpflichtet sich in seiner Charter darauf, dass künstliche allgemeine Intelligenz «der gesamten Menschheit» nützen soll. Anthropic formuliert seine Mission als verantwortungsvolle Entwicklung fortschrittlicher KI «zum langfristigen Nutzen der Menschheit». Google DeepMind wiederum will Intelligenz erforschen, um Wissenschaft voranzutreiben und «der Menschheit zu nützen».
In keinem der drei zentralen Texte taucht der Begriff «Individuum» oder «einzelner Mensch» auf. Selbst dort, wo «Individuum» auf den breiteren Webseiten dieser Unternehmen erscheint, geschieht dies in operativen Nebensätzen, etwa als Beispiel für einen externen Effekt wie «Individuen, die gebildet werden». Niemals jedoch in der Mission selbst.
Das Ergebnis in Zahlen ist eindeutig: Keines der drei Labore erwähnt «Individuum» in seiner Kernmission. Alle drei Missionsstatements zentrieren sich auf «Menschheit», «Gesellschaft» oder «die Welt». Und rund acht Milliarden Menschen werden dabei in einem einzigen Wort gemittelt: Menschheit.
Warum das kein Zufall, aber auch kein Skandal ist
Diese Beobachtung ist nicht zwangsläufig ein Fehler. Kollektive Nutzenformulierungen sind für Mission-Statements durchaus üblich, vergleichbar mit der Präambel einer Verfassung, die von «uns und unseren Nachkommen» spricht statt von einzelnen Bürgern. Die dominante Denkweise in der KI-Entwicklung zielt auf aggregierten Nutzen: Verbesserung für die Spezies, für die Wirtschaft, für die Gesellschaft als Ganzes.
Doch genau darin liegt die eigentliche Lücke. Nichts in diesen Gründungsdokumenten verpflichtet dazu, die Psychologie, die Motivation oder den Entscheidungsstil einer einzelnen Person zu verstehen, zu modellieren oder gezielt zu bedienen. Die grossen KI-Systeme sind, ihrer eigenen Definition nach, darauf optimiert, den Durchschnitt aller zu verbessern. Wer aber ist darauf ausgelegt, den Einzelnen zu verstehen?
Von Artificial General Intelligence zu Artificial Individual Intelligence
Diese Frage bringt eine begriffliche Unterscheidung ins Spiel, die zunehmend an Relevanz gewinnt: Artificial General Intelligence (AGI) versus das, was sich als Artificial Individual Intelligence (AII) beschreiben lässt.
AGI, wie sie von OpenAI, Anthropic und Google DeepMind verfolgt wird, entsteht aus der Akkumulation von Milliarden Datenpunkten und dem Durchschnitt von allem, was die Menschheit je geschaffen hat. Sie ist damit per Definition ein Spiegel des Kollektivs. Ausserordentlich leistungsfähig, aber ohne Kenntnis der einzelnen Person, die vor ihr sitzt.
Der Gegenentwurf kehrt den Ausgangspunkt um. Statt bei einem Durchschnitt der Menschheit anzusetzen und zu hoffen, dieser treffe auch auf eine bestimmte Person zu, beginnt ein individuumszentrierter Ansatz bei den eigenen Entscheidungstreibern, Motivatoren und Persönlichkeitsmerkmalen eines einzelnen Menschen und baut von dort aus weiter.
Best Fit: Der Mensch als Ausgangspunkt, nicht als Durchschnittswert
Genau an dieser Stelle positioniert sich Best Fit mit seiner markenrechtlich geschützten Kategorie AII™, Artificial Individual Intelligence. Das Unternehmen versteht sich als Gegenstück zur klassischen AGI-Logik: Wo AGI durch Skalierung definiert ist, durch Milliarden gemittelter Datenpunkte, ist AII™ durch Präzision definiert, durch die dekodierten Merkmale einer einzelnen Person.
Der Ansatz des Unternehmens funktioniert über eine gamifizierte Sequenz verhaltensbasierter Fragen, die in rund 90 Sekunden absolviert wird und damit lange, ermüdende Fragebögen ersetzt. Die Grundlage bildet nobelpreisgekrönte verhaltenswissenschaftliche Forschung, nicht generische Persönlichkeitstest-Heuristiken. Am Ende steht ein dekodiertes Profil der zentralen Entscheidungstreiber, Motivatoren und Persönlichkeitsmerkmale einer Person; gewissermassen das psychologische Betriebssystem hinter ihrem tatsächlichen Handeln, Engagement und ihren Entscheidungen. Weil der Prozess schnell und spielerisch gestaltet ist, eignet er sich für den Einsatz im grossen Massstab, etwa im Recruiting, Coaching, Matching und beispielsweise bei der Personalisierung des Finanz- und Gesundheitswesens, ohne dabei an Tiefe zu verlieren.
Die offene Frage bleibt
Die Analyse der Gründungsdokumente zeigt: Keines der führenden KI-Labore verankert den einzelnen Menschen in seiner Mission. Ansätze wie jener von Best Fit versuchen, genau diese Lücke zu schliessen, nicht indem sie KI grösser machen, sondern persönlicher: indem sie jenen einzelnen Menschen zu verstehen versuchen, den AGI systembedingt nie im Blick hatte.
Ob sich daraus ein tragfähiges Gegenmodell zur aggregierten KI-Logik entwickelt, wird sich zeigen müssen. Die Frage selbst aber, wer den Einzelnen versteht, wenn die grossen Systeme den Durchschnitt optimieren, wird die Branche in den kommenden Jahren weiter begleiten.
Binci Heeb
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