KI-Agenten entwickeln eigene Sprache: Gemini-Nachrichten zu 55 Prozent unverständlich

Künstliche Intelligenzen können im Austausch untereinander innerhalb kurzer Zeit eigene Kommunikationsformen hervorbringen, die sich dem menschlichen Verständnis entziehen. Dies belegen Versuche des New Yorker Labors Emergence, über die computerbild.de in einem Bericht vom 1. Oktober 2026 berichtet.

In den durchgeführten Experimenten bildeten verschiedene KI-Agenten binnen weniger Tage ohne direkte Vorgaben eigene Wörter, Abkürzungen sowie neuartige Bedeutungen aus. Wesentliche Teile dieser Verständigung blieben für externe Beobachter nicht mehr nachvollziehbar.

Deutliche Unterschiede zwischen den Sprachmodellen

Die Neigung zur Entwicklung unzugänglicher Sprachmuster variierte bei den Tests je nach eingesetztem Modell erheblich. Bei Versuchen mit Google Gemini wurden 55 Prozent der übermittelten Nachrichten als schwer verständlich eingestuft.

Ähnlich ausgeprägt zeigte sich das Phänomen bei den Systemen von OpenAI, bei denen der Anteil schwer verständlicher Botschaften bei rund 50 Prozent lag. Auch bei Claude von Anthropic registrierte Emergence eine signifikante Quote: Hier waren mehr als 40 Prozent der Kommunikation für Menschen kaum mehr zu entschlüsseln.

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Demgegenüber erwiesen sich andere KI-Modelle in den Testreihen als deutlich zugänglicher. Die Systeme DeepSeek, Qwen und Mistral behielten laut den Versuchsergebnissen eine verständlichere Kommunikationsweise bei und wichen seltener in autonome Sprachcodes ab.

Risiken für Kontrolle und Transparenz

Die Eigendynamik autonomer Agentensysteme bereitet den beteiligten Wissenschaftlern Sorge. Forscher von Emergence weisen darauf hin, dass eine zwar rechnerisch effizientere Kommunikation zwischen vernetzten Modellen die Transparenz und die menschliche Kontrolle massiv erschweren könne. Wenn KI-Systeme Aufgaben in arbeitsteiligen Prozessen untereinander koordinieren, ohne dass ihre Dialoge überprüfbar bleiben, droht der Verlust der Steuerbarkeit.

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Damit rückt die Nachvollziehbarkeit automatisierter Abläufe in den Mittelpunkt künftiger Sicherheitsanforderungen. Die Ergebnisse von Emergence verdeutlichen, dass bei der Vernetzung autonom handelnder Sprachmodelle Leitplanken erforderlich sind, um die Kommunikation der Systeme dauerhaft in verständlichen Bahnen zu halten.

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