Der Ökonom Tyler Cowen moderierte eine Folge des New York Times Podcasts als Gast und nutzte die Plattform für ein ausführliches Interview mit Dwarkesh Patel. In einem Beitrag, der die Ankündigung des Gesprächs auf Marginal REVOLUTION am 16. Oktober 2026 veröffentlichte, schrieb Cowen: „Hier sind Audio, Video und Transkript“ und verwies die Leser auf die vollständige Folge auf der Website der Times.

Cowen, Professor für Volkswirtschaftslehre an der George Mason University und langjähriger Co-Autor von Marginal REVOLUTION, ist ein häufiger Kommentator zu Technologie und Ökonomie. Patel ist vor allem als Gastgeber des Dwarkesh Podcasts bekannt, wo er Forscher, Gründer und Politiker zur künstlichen Intelligenz interviewt; in der Times-Folge saß diesmal er auf dem Gaststuhl.

Auszug: Unveröffentlichte Modelle und was Insider wissen

Der veröffentlichte Auszug drehte sich um unveröffentlichte KI-Modelle – Systeme, die in großen Laboren entwickelt werden und nie die Öffentlichkeit erreichen, sei es, weil ihre Veröffentlichung zu teuer wäre oder weil sie noch nicht als sicher gelten. Das Thema öffnet den Blick auf die Frage, die dem gesamten Gespräch zugrunde liegt: Wie viel kann die Öffentlichkeit über das Tempo des KI-Fortschritts wissen, wenn die aussagekräftigsten Belege innerhalb der Labore bleiben?

Cowen: „Unveröffentlichte Modelle – warum sind die wichtig?“

Patel: „Also die, die den Unternehmen intern vorliegen?“

Cowen: „Viele Unternehmen haben unveröffentlichte Modelle. Vielleicht wäre die Veröffentlichung zu teuer oder sie sind noch nicht sicher aber die Öffentlichkeit sieht sie nicht.“

Patel: „Ja.“

Cowen: „Sie sind ein Insider. Ob Sie sie nun sehen oder nicht, Sie hören von ihnen; Sie wissen etwas über sie. Wie sollten wir über unveröffentlichte Modelle denken, und wie verändert das unser Bild der Lage?“

Patel: „Ich finde, an der aktuellen Situation ist etwas sehr frustrierend: Menschen in den KI-Laboren behaupten, Belege zu haben, die sie besorgter machen, und dürfen nicht darüber sprechen. Das macht es von außen sehr schwer einzuschätzen, wie besorgt wir sein sollten.“

Patel führte anschließend einen kürzlichen privaten Austausch als Beispiel an. „Vor vielleicht zwei Tagen sprach ich mit jemandem bei Anthropic, und die Person sagte: Schau, ich erwarte, dass KI-Systeme Menschen bei der KI-Forschung innerhalb von neun Monaten übertreffen“, erzählte er. „Und ich sagte: Warum glaubst du das? Die Antwort: Es sind nicht nur Gefühle, ich habe Informationen von innen.“ Als Patel weiter nachbohrte – „Was ist es? Ein neues Modell? Eine Evaluation, die ihr durchgeführt habt?“ – sei die Antwort gewesen: „Darüber darf ich nicht sprechen.“

„Ich halte das für einen schrecklichen Zustand“, sagte Patel und fügte hinzu: „Wenn sie das wirklich glauben, wenn sie der Meinung sind, dass wir weniger als ein Jahr von der Automatisierung der KI-Forschung und einer radikalen Beschleunigung entfernt sind, sollten sie diese Belege öffentlich machen.“

Eine wachsende Informationskluft

Patel skizzierte außerdem ein Szenario, in dem der Abstand zwischen dem, was die Labore wissen, und dem, was die Öffentlichkeit weiß, mit der Zeit wächst. „Ich mache mir besonders Sorgen um folgendes Szenario: Je besser KI-Systeme darin werden, den KI-Fortschritt zu beschleunigen und zu automatisieren, desto eher werden sie dazu neigen, keine Modelle mehr zu veröffentlichen, die auch nur annähernd an ihre stärksten Modelle heranreichen – denn eine externe Veröffentlichung würde anderen helfen, starke Modelle zu bauen“, sagte er. „Und die externe Veröffentlichung von Modellen ist ohnehin eine mühsame Angelegenheit. Man braucht all diese Schutzvorkehrungen und so weiter.“

Cowen spitzte die Konsequenz für Außenstehende zu: „Unter diesem Szenario würde die Kluft zwischen dem, was sie wissen, und dem, was wir wissen, immer größer. Wir würden im Dunkeln tappen und bei Entwicklungen stärker überrascht werden. Es würde für Regulierer, politische Entscheidungsträger, Mitglieder des Kongresses – für alle – schwieriger.“ In Lesart bestimmen die Entscheidungen der Labore darüber, welche Modelle sie veröffentlichen – abgewogen gegen Kosten, Sicherheit und die von Patel beschriebenen Schutzvorkehrungen –, wie viel Regulierungsbehörden, Politiker und die Öffentlichkeit tatsächlich sehen können.

Neben dem Austausch über unveröffentlichte Modelle verwies Cowen die Leser auf die „Erörterung der KI-Psychose neben anderen Themen“, die in der Folge behandelt wird. Seine Ankündigung schloss er mit den Worten ab: „Anerkennung an Dwarkesh, dass er einmal auf die andere Seite des Mikrofons gewechselt ist.“n
Dieser Artikel basiert auf dem Originalbeitrag I guest host the NYT podcast and interview Dwarkesh auf Marginal REVOLUTION.