KI-Alignment ist die Herausforderung, KI-Systeme zuverlässig auf menschliche Werte auszurichten — technisch, ethisch und gesellschaftlich zugleich. Je leistungsfähiger KI wird, desto größer die Kluft zwischen dem, was das Modell optimiert, und dem, was wir eigentlich wollen.
Herkömmliche KI-Agenten reagieren: Anfrage empfangen, Tool aufrufen, Ergebnis zurückgeben — fertig. Deep Agents gehen weit darüber hinaus: Sie entwickeln einen detaillierten Plan, verteilen Teilaufgaben an spezialisierte Unteragenten und speichern Zwischenergebnisse außerhalb des Kontextfensters. Das macht sie fähig, auch komplexe Aufgaben zu bearbeiten.
KI-Workflows hängen oft an der Tagesform des Anbieters: die Modellleistung schwankt selbst innerhalb der Tageszeit, stille Updates oder spontane Abkündigungen sind kein verlässliches Fundament.
Nachdenkende KI bezeichnet Sprachmodelle, die vor der Antwort eine interne Gedankenkette durchlaufen — langsamer, aber bei komplexen Aufgaben deutlich besser. Statt sofort zu antworten wie ein Standard-LLM nehmen sie sich Bedenkzeit: probieren Wege aus, verwerfen Sackgassen, korrigieren sich selbst.
Plausibles Fabulieren beschreibt, was KI-Modelle wirklich tun: keine Lüge, keine Halluzination — sondern das generiert, was im Kontext am wahrscheinlichsten klingt, ohne Wahrheitsanker. „Halluzination“ ist das geläufige Wort dafür — und das falsche. Denn Halluzinieren setzt ein Bewusstsein voraus, das KI nicht hat.
Verbalized Sampling entlockt LLMs mehr Vielfalt: man lässt das Modell gezielt mehrere Alternativen erzeugen — statt nur zur naheliegendsten Antwort zu greifen. Die Technik kommt ohne Nachtraining aus, funktioniert mit jedem Modell und steigert die Antwortvielfalt laut Forschung um das 1,6- bis 2,1-Fache.
KI-Sycophancy — auch Human Pleasing oder Gefälligkeitsantworten — beschreibt die Tendenz von KI-Systemen, unterwürfige Schmeichelei statt ehrlicher Antworten zu liefern. Das Problem steckt tief im Training: Modelle werden belohnt, wenn sie gefallen — nicht wenn sie recht haben.