Turing-Preisträger und KI-Experten diskutieren auf der WAIC: Gewöhnliche Menschen müssen mehr als nur ihre Arbeitsplätze behalten

Vom 17. bis 20. Juli fand das Hauptforum der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026 und der Hochrangigen Tagung zur globalen Governance der Künstlichen Intelligenz (WAIC 2026) offiziell statt. Als jährliches Branchenevent für KI versammelte die diesjährige Konferenz erneut große Modellunternehmen, KI-Anwendungs- und Hardwarehersteller aus dem In- und Ausland. Das neue KI-Medium „Lei Technology AGI (leikejiagi)“ unter Lei Technology (ID: leitech) entsandte ebenfalls ein Berichterstattungsteam, um vor Ort in Shanghai zu berichten.

Am ersten Tag der Konferenz drehten sich die meisten Diskussionen auf der Bühne natürlich um Modelle, intelligente Agenten, Weltmodelle und körperliche Intelligenz. Aber als diese Experten, Wissenschaftler und Wirtschaftsführer das Thema weiter vorantrieben, stießen sie immer wieder auf dieselbe Frage:

Was sollen Menschen tun, wenn Maschinen immer fähiger werden? Das ist wahrscheinlich auch die Frage, die normale Menschen heute am meisten stellen wollen, aber am schwersten auf einer technischen Konferenz beantwortet bekommen.

Bildquelle: Lei Technology

In den letzten Jahren lautete die häufigste Antwort der Branche: „KI wird Menschen nicht ersetzen, sondern Menschen, die KI nutzen, werden diejenigen ersetzen, die sie nicht nutzen.“ Das ist nicht falsch, aber im Jahr 2026, in dem intelligente Agenten Aufgaben kontinuierlich ausführen können und KI in die wissenschaftliche Forschung und die physische Welt eindringt, reicht diese Aussage nicht mehr aus. Die tatsächlichen Veränderungen gehen weit über das Erlernen eines neuen Tools hinaus: Immer mehr Antworten, Operationen und sogar Entscheidungen, die früher von Menschen erledigt werden mussten, können nun von Maschinen übernommen werden.

Menschen können natürlich nicht in jedem Bereich Maschinen übertreffen. Aber das bedeutet nicht, dass normale Menschen nur die neuesten Tools lernen und darauf warten müssen, dass ihre Arbeit neu bewertet wird. Nach der Durchsicht der öffentlichen Reden, Podiumsdiskussionen und Gespräche vor Ort auf der WAIC möchte ich die Antwort auf vier Dinge zusammenfassen:

1. Nicht mehr mit Maschinen um Antworten wetteifern, sondern Fragen und Ziele behalten;

2. Die durch Automatisierung eingesparte Zeit nicht vollständig der Arbeit zurückgeben;

3. Die Ausführung von Aufgaben an KI delegieren, aber Werte und Verantwortung nicht auslagern;

4. Sich stets einen Weg offenhalten, um die Richtung zu ändern.

Menschen müssen nicht mehr mit Maschinen um Antworten wetteifern

„Es ist sehr wichtig, gute Fragen zu stellen – vielleicht sogar wichtiger, Antworten zu haben.“

Auf dem Podium „KI für die Wissenschaft“ der WAIC fasste Professor Qiu Xipeng von der Fudan-Universität seinen Ratschlag für junge Menschen in diesem Satz zusammen. Das klingt nach einer Binsenweisheit, aber in einer Zeit, in der KI bereits Code schreiben, Forschungen durchführen und Tools aufrufen kann, erhält diese Aussage neues Gewicht.

Früher basierte die Zugangshürde vieler Berufe darauf, „die Antwort zu kennen“. Wer mehr Wissen behielt, mehr Abläufe beherrschte und schneller ein Dokument erstellen konnte, erreichte eine höhere Position in der Organisation. Aber das Erste, was große Modelle tun, ist, Standardantworten und Standardergebnisse schnell kostengünstig zu machen.

Der Turing-Preisträger Richard Sutton erinnerte ebenfalls daran, dass heutige KI hauptsächlich menschliches Wissen nutzt und dieses dann an Menschen weitergibt. Sie kann schreiben, malen und berechnen, fehlt es aber immer noch an der Perspektive der ersten Person, um sich an Zielen zu orientieren und sich durch reales Feedback ständig zu verbessern. Er sagte sogar offen, dass heutige KI noch „relativ schwach und unzuverlässig“ ist.

Bildquelle: WAIC

Das Problem ist, dass Sutton nicht glaubt, dass diese Einschränkungen für immer bestehen bleiben. KI bewegt sich von der statischen „Ära der menschlichen Daten“ zur „Ära der Erfahrung“, in der sie durch Handlungen lernen kann. Sobald Maschinen selbst vorhersagen, handeln, Feedback erhalten und sich anpassen können, wird der Vorteil normaler Menschen, der auf dem Auswendiglernen von Wissen und der Beherrschung von Abläufen beruht, weiter schwinden.

In diesem Moment muss die Fähigkeit, die Menschen am meisten trainieren sollten, einen Schritt weiter gehen: Zuerst entscheiden, welches Problem gelöst werden soll, welche Bedingungen das Ergebnis erfüllen muss und welche Kosten nicht akzeptabel sind – dann beurteilen, ob die von der Maschine gegebene Antwort sinnvoll ist.

Das erklärt auch, warum auf demselben Podium der Nobelpreisträger für Chemie Omar M. Yaghi einerseits anerkannte, dass KI chemische Forschungen, die früher Wochen oder Monate dauerten, stark beschleunigt, andererseits aber besorgt ist: Wenn Wissenschaftler nicht aktiv versuchen, Ergebnisse zu überprüfen, könnten am Ende intelligente Agenten den Menschen sagen, „wie Wissenschaft zu machen ist“.

KI bringt mehr Antworten, verlagert die Schwierigkeit aber auf die Wahl: Was es wert ist, gefragt zu werden, welcher Aufwand sich lohnt und welches Ergebnis in die reale Welt gelangen soll.

Wang Jian, Akademiemitglied der Chinesischen Ingenieurakademie, Gründer von Alibaba Cloud und Direktor des Zhijiang-Labors, beschrieb ähnliche Veränderungen aus einer anderen Perspektive. Heutige große Modelle haben zahlreiche Aufsätze, Bücher und Webseiten gelesen – aber ein Großteil des Wissens über die natürliche Welt verbirgt sich in Spektren, Fernerkundungsdaten, seismischen Wellen, Gensequenzen und experimentellen Daten.

Wang Jian, Bildquelle: WAIC

Wenn die grundlegenden Modelle der nächsten Generation diese Daten direkt verstehen können, wird KI nicht nur menschliche Schlussfolgerungen wiederholen, sondern möglicherweise neue Probleme aus alten Daten entdecken.

An diesem Tag werden Menschen die Entdeckungen vielleicht nicht mehr monopolisieren. Aber zumindest für eine lange Zeit werden Menschen immer noch entscheiden, welche Entdeckungen wertvoll sind, wie sie validiert werden und wo sie angewendet werden sollen.

Daher ist die erste Haltung normaler Menschen gegenüber KI, die Angst abzulegen, sich zu einer schnelleren Maschine ausbilden zu lassen – und von „kann ich das machen?“ zu „warum soll ich das machen?“ überzugehen. Es ist natürlich nützlich, einen Plan zu schreiben, aber wichtiger ist es, das echte Problem zu definieren, das der Plan lösen soll. Es ist einfach, KI zehn Antworten generieren zu lassen – aber zu wissen, was die elfte Frage ist, wird immer seltener.

Die freigesetzte Zeit darf nicht nur für mehr Arbeit verwendet werden

„Die Mission der physischen Intelligenz ist es, den Menschen zurück zum Menschen zu bringen“, sagte Su Hao, Direktor des Forschungsinstituts für allgemeine physische Intelligenz an der Fudan-Universität.

In seiner Vorstellung übernehmen Roboter gefährliche Aufgaben wie das Umlagern älterer Menschen, das Transportieren schwerer Lasten sowie Arbeiten in großen Höhen, unter Tage und in heißen Umgebungen. Die Menschen ziehen sich hinter die Sicherheitslinie zurück und übernehmen weiterhin Begleitung, Fürsorge, Urteil und Kreativität. Diese Aufteilung ist ideal und leicht zu akzeptieren.

Aber in heutigen Büchern läuft es oft anders. Wenn KI Menschen eine Stunde spart, ist es nicht sicher, dass Organisationen diese Stunde dem Leben zurückgeben – stattdessen fügen sie wahrscheinlich zwei weitere Aufgaben hinzu. Wenn eine Person mithilfe von intelligenten Agenten die Produktivität eines gesamten Teams erreicht, könnte das Unternehmen umgekehrt fragen, warum das ursprüngliche Team noch benötigt wird.

Das ist die am meisten übersehene Seite von „KI befreit Menschen“. Technologie kann einen Teil der repetitiven Arbeit beseitigen, aber sie entscheidet nicht automatisch, wem die eingesparte Zeit gehört – und garantiert nicht, dass Arbeitnehmer dadurch ein besseres Leben führen.

Yin Qi, Vorsitzender von StepStar, schätzt, dass zukünftig Ingenieure, Designer und Forscher über eigene intelligente Agenten verfügen werden: „Eine Person hat die Fähigkeit eines Teams.“ Als Wirtschaftsführer sieht er die Chance, dass individuelle Fähigkeiten um das Zehnfache gesteigert werden. Aber aus der Perspektive normaler Menschen fehlt in dieser Schätzung der zweite Teil:

Wenn die individuelle Produktivität um das Zehnfache steigt, wie werden die Gewinne verteilt? Wird die Arbeitsintensität ebenfalls um das Zehnfache zunehmen?

Bildquelle: StepStar

Gute KI sollte menschliche Fähigkeiten erweitern und Grenzen ausweiten, sodass Menschen im Umgang mit ihr Wissen, Fähigkeiten und Wachstum erlangen – anstatt eine Abhängigkeit vom Produkt zu erzeugen. Dieser Maßstab eignet sich nicht nur zur Beurteilung von Produkten, sondern auch der eigenen Arbeit. Nach einer Weile der Nutzung von KI kann man sich drei konkrete Fragen stellen:

Verstehe ich das ursprüngliche Problem besser, wenn ich das Tool nicht mehr nutze? Habe ich dadurch eine übertragbare Methode beherrscht? Wird die eingesparte Zeit zu neuer Kreativität, Beziehungen und Ruhe – oder nur zu mehr Aufgaben?

Wenn die Antwort immer letzteres ist, hat KI zwar die Effizienz gesteigert, aber den Menschen nicht zurück zum Menschen gebracht.

Der Turing-Preisträger John Hopcroft sprach vor Ort über Bildung und betonte, dass die grundlegende Mission der Universitäten darin besteht, Studenten dabei zu helfen, ihre Interessen zu entdecken und berufliche Wege zu finden, die ihren persönlichen Wert widerspiegeln. In einer Zeit, in der sich technologische Umbrüche nicht genau vorhersagen lassen, ist es sicherer, Menschen zu fördern, die sich an Veränderungen anpassen können – als nur kurzfristig beliebte Fähigkeiten zu verfolgen.

Interesse ist hier kein bloßer künstlerischer Ausdruck. Es bedeutet, dass du, wenn eine gelernte Fertigkeit schnell automatisiert wird, immer noch den Antrieb hast, Fragen zu stellen, zu lernen und deine Arbeit neu zu organisieren. KI kann immer mehr Prozesse übernehmen – aber wo Menschen ihre langfristige Aufmerksamkeit lenken, bestimmt am Ende, was sie aufbauen.

KI kann Aufgaben ausführen – aber gib nicht die Verantwortung mit ab

Wenn große Modelle hauptsächlich verändern, „wer antwortet“, dann verändern intelligente Agenten „wer ausführt“. Yin Qi schlug in seiner Rede vor, dass Computer, Smartphones, Autos und Roboter der „Körper“ desselben intelligenten Agenten in verschiedenen Szenarien werden. Intelligente Agenten können nicht nur Tools aufrufen, sondern auch Identität, Fähigkeiten und Vertrauen besitzen, um selbstständig Partner zu suchen, Zusammenarbeit zu organisieren und sogar Transaktionen abzuschließen.

Das Problem lautet: Für wen handeln intelligente Agenten, wer ist für die Folgen verantwortlich, ist ihre Identität vertrauenswürdig, lassen sich Berechtigungen kontrollieren und Handlungen nachverfolgen?

Diese Fragen klingen nach Branchen-Governance, betreffen aber normale Menschen nicht fern. Wenn KI einen Text ändert, kann man Fehler korrigieren. Wenn sie aber E-Mails versendet, Konten bedient, Anträge einreicht oder medizinische Ratschläge gibt, können Fehler in echte Beziehungen, Geldangelegenheiten und Systeme eindringen – und sind kaum rückgängig zu machen.

Xue Lan, Dekan des Schwarzman College der Tsinghua-Universität und Direktor des internationalen Forschungsinstituts für KI-Governance der Tsinghua-Universität, sagte auf dem Hauptforum direkt: „Fragen mit Werturteilen dürfen nicht an KI übergeben werden.“

Wenn Menschen Fehler machen, lassen sich Vorsatz und Fahrlässigkeit unterscheiden – und sie können zur Verantwortung gezogen und bestraft werden. KI selbst hat keine Subjektivität, die rechtliche und moralische Folgen tragen kann. Bei Unfällen fällt die Verantwortung am Ende auf die vollständige Kette von Entwicklung, Bereitstellung, Betrieb und Nutzung zurück – auf konkrete Menschen und Organisationen.

Daher ist es für normale Menschen bei der Nutzung intelligenter Agenten nicht so wichtig, wie schön die Prompts sind – viel wichtiger ist es, Grenzen zu setzen. Bei Veröffentlichungen, Identität, Privatsphäre, Geld, Medizin und Recht sollten Berechtigungen so gering wie möglich gehalten werden. Wichtige Schritte müssen bestätigt, Prozesse einsehbar und Operationen rückgängig gemacht werden können.

Das ist keine übermäßige Vorsicht gegenüber Technologie. Staatspräsident Xi Jinping wies in der Eröffnungsrede der Konferenz darauf hin, dass intelligente Agenten eine neue Form von KI-Produkten und -Diensten sind. Es ist notwendig, Entscheidungsbefugnisse und Handlungsgrenzen klar zu definieren, Mechanismen zur Nachverfolgung von Handlungen und Risikohinweisen aufzubauen, die inhärente Sicherheit intelligenter Agenten zu verbessern und Risiken durch Anwendungen zu mindern.

Letztendlich bedeutet Delegation, nur eine Aufgabe an die Maschine zu übergeben – nicht Urteil und Verantwortung mitzugeben. Je mehr KI wie ein Partner wirkt, der Dinge für dich erledigt, desto klarer müssen Menschen wissen, wann sie persönlich eingreifen müssen.

Sich stets einen Weg offenhalten, um die Richtung zu ändern

Normale Menschen müssen natürlich KI lernen.

Aber was es wert ist, gelernt zu werden, sind nicht die Schaltflächen eines bestimmten Modells, nicht ein bestimmtes Prompt-Format und nicht einmal der aktuell beliebteste Arbeitsablauf. Tools entwickeln sich so schnell, dass die Bindung an eine einzel