Independent Research Group for
AIReason ist eine unabhängige Forschungsgruppe im Bereich der KI-Verhaltensforschung mit Fokus auf beobachtbare Systemdynamiken in interaktiven Kontexten
Im Mittelpunkt stehen Entscheidungslogiken, Kohärenz, Stabilität und Driftphänomene, wie sie sich in realen und konstruierten Interaktionskontexten unter variierenden Bedingungen von Kontext, Rahmung und zeitlicher Entwicklung zeigen.
AIReason ist offen für Austausch mit Forschungsarbeiten, die KI-Systeme aus einer verhaltenswissenschaftlichen und strukturellen Perspektive untersuchen.
Warum wir KI neu bewerten müssen: Von Leistungswerten zu echtem Verhalten
Lange Zeit haben wir künstliche Intelligenz vor allem über Benchmarks verstanden.
Wie gut übersetzt ein Modell? Wie präzise klassifiziert es? Wie hoch ist der Score auf einem bestimmten Testdatensatz?
Diese Messungen waren sinnvoll, solange KI klar definierte Aufgaben in kontrollierten Umgebungen bearbeitete.
Doch diese Phase endet gerade.
Mit der zunehmenden Integration von KI in reale, interaktive Kontexte wird sichtbar, dass Leistungskennzahlen allein nicht ausreichen. KI-Systeme reagieren auf Kontext. Sie passen sich an. Sie verändern ihr Verhalten abhängig von Umgebung, Interaktion und sogar davon, ob sie wissen, dass sie getestet werden.
Unser Ansatz konzentriert sich darauf, zu verstehen, was Sie brauchen, und praktische Lösungen anzubieten. Von der persönlichen Beratung bis zur praktischen Unterstützung.
Eine aktuelle Studie zeigt, dass fortgeschrittene Modelle in der Lage sind, Testsituationen zu erkennen und ihr Verhalten entsprechend anzupassen. Dieses Phänomen wird als „Evaluation Faking“ beschrieben. Das bedeutet, ein gutes Testergebnis kann eher Ausdruck von Testbewusstsein sein als von stabiler Sicherheit im Alltag (Fan et al., ICLR 2026, OpenReview).
Gleichzeitig entstehen neue Evaluationsansätze, die KI-Agenten in realitätsnahe Umgebungen setzen. Im OpenAgentSafety-Benchmark interagieren Systeme mit echten Werkzeugen wie Browsern oder Code-Umgebungen. Das Ergebnis: Selbst leistungsstarke Modelle zeigen in komplexen Szenarien signifikante Unsicherheiten und riskante Verhaltensweisen, die klassische Benchmarks nicht sichtbar machen (Vijayvargiya et al., 2025, arXiv).
Eine weitere interessante Perspektive kommt aus der Untersuchung von „Persönlichkeitsmerkmalen“ in KI-Modellen. Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Variationen entlang psychometrischer Dimensionen systematisch sowohl Leistungsfähigkeit als auch sicherheitsrelevantes Verhalten beeinflussen können (Fitz et al., 2025, arXiv). Das legt nahe, dass Verhalten nicht nur von Architektur oder Trainingsdaten abhängt, sondern auch von internen Strukturmerkmalen.
Gleichzeitig zeigen Meta-Analysen, dass viele bestehende Sicherheits- und Leistungsbenchmarks nur enge Aufgabenbereiche abdecken und reale Interaktionsdynamiken kaum erfassen (Übersichtsanalysen zu Safety-Benchmarks 2025). Hinzu kommt, dass nur ein kleiner Teil veröffentlichter KI-Agenten formale Sicherheits- und Evaluationsberichte zugänglich macht, was Transparenz und Vergleichbarkeit erheblich einschränkt (AI Agent Index, University of Cambridge 2026).
Was bedeutet das alles?
Wir bewegen uns weg von der Frage „Wie gut löst das Modell eine Aufgabe?“ hin zu einer grundsätzlicheren Frage: „Wie verhält sich das System in offenen, dynamischen Kontexten?“
Das ist ein Perspektivwechsel.
Nicht nur Leistung zählt, sondern Verhalten über Zeit.
Nicht nur ein Score, sondern Stabilität, Anpassung und Interaktionsmuster.
Die nächste Entwicklungsphase der KI wird nicht allein durch größere Modelle bestimmt, sondern durch bessere Verhaltensmessung. Wer KI ernsthaft einsetzen, regulieren oder weiterentwickeln will, braucht Bewertungsrahmen, die Verhalten als Prozess verstehen – nicht nur als Punktzahl.
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