Bilanz der Quelle: Amodei, Olah, Steinhardt, Christiano, Schulman und Mane haben KI‑Sicherheit in fünf konkrete ML‑Forschungsprobleme gegliedert: Nebenwirkungen vermeiden, Reward Hacking, skalierbare Supervision, Safe Exploration und Distributional Shift. Während KI‑Sicherheit als empirische Engineering‑Disziplin definiert wurde, wird sie häufig im Kontext spekulativer Debatten über Superintelligenz diskutiert.
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Einordnung in die Rubrik Die Schattenseiten der Entwicklung
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