Privater Gewinn, sozialisierter Schaden

In der KI-Debatte taucht ein ziemlich bekanntes wirtschaftliches Muster wieder auf. Wenn alles gut läuft, lassen sich die entstehenden Werte hervorragend privatisieren: Unternehmensanteile, Marktmacht, geistiges Eigentum, Abonnements, Renditen. Wenn etwas schiefläuft, haben die Kosten dagegen die erstaunliche Eigenschaft, die Unternehmensbilanz zu verlassen.

Beschäftigte tragen Stellenabbau und Restrukturierungen. Kommunen tragen Infrastrukturfolgen. Öffentliche Institutionen kümmern sich um neue Formen von Betrug, Desinformation, Sicherheitsproblemen und gesellschaftlichen Verwerfungen. Staaten finanzieren Weiterbildung, bauen Regulierung auf und subventionieren teilweise sogar die Infrastruktur, auf deren Grundlage anschließend privates Vermögen entsteht. Dafür braucht es gar keine große Katastrophe. Es reicht das völlig gewöhnliche Muster, dass Unternehmen diejenigen Vorteile monetarisieren können, die sich gut besitzen lassen, während schwer zurechenbare Kosten bei allen anderen landen.

Deshalb lassen sich KI-Risiken nicht sinnvoll von Eigentum und Verteilung trennen. Wenn der mögliche Gewinn privat angeeignet, ein erheblicher Teil des möglichen Schadens aber kollektiv getragen wird, entsteht ein ziemlich offensichtlicher Anreiz, mehr Risiko einzugehen, als die Gesellschaft selbst vielleicht wählen würde. KI hat dieses Prinzip nicht erfunden. Sie könnte nur eine ausgesprochen leistungsfähige neue Variante davon werden.