Der prädiktive Staat – ESC

Quelle: The Predictive State – by esc

Der „Skynet”-Aufsatz behandelte zwei Einsatzgebiete; dieser Folgeartikel zeigt, dass sich dasselbe Muster auf öffentliche Behörden und über die Vereinigten Staaten hinaus ausbreitet. Budgetkürzungen oder erweiterte Missionen führen zu einer Nachfrage, die das menschliche Leistungsvermögen übersteigt; KI füllt die Lücke, die Aufsicht wird weiter nach unten verlagert, und die Klassifizierung oder schiere Komplexität erschwert eine Überprüfung von außen.

Kurz gesagt: Skynet startet auf beiden Seiten des Atlantiks durch.

Die Regulierungsebene

FDA – Entscheidungen zur Zulassung von Arzneimitteln

Am 1. Dezember 2025 gab die FDA bekannt, dass sie agentenbasierte KI für „Vorabprüfungen, Validierung von Prüfungen, Überwachung nach dem Inverkehrbringen, Inspektionen und Compliance” einsetzen wird1; 70% der Mitarbeiter verwenden bereits Elsa, ein früheres KI-Tool².

Durch die Kürzungen bei DOGE ist die FDA um etwa 20% unterbesetzt, und das Office of Digital Transformation ist Berichten zufolge um etwa 40% geschrumpft^3,4. Besonders hart getroffen wurden Prüfer, die sich mit KI und Gehirn-Computer-Schnittstellen befassen⁵ – ein Bereich, in dem laut UNESCO stärkere Schutzmaßnahmen für Würde und Autonomie erforderlich sind. Aufgrund dieses Kapazitätsengpasses ist die agentenbasierte Triage nun der Standardansatz für die Überprüfung.

„Es ist wirklich ein Albtraum”, sagte ein FDA-Beamter gegenüber Axios. „Dinge, die früher funktioniert haben, funktionieren jetzt nicht mehr”⁶.

IRS – Auswahl für Steuerprüfungen

Die US-Steuerbehörde IRS weitet die KI-gestützte Auswahl von Steuerprüfungen aus⁷; die TIGTA listet 68 KI-Modernisierungsprojekte (27 davon im Zusammenhang mit der Durchsetzung) auf, während durch Kürzungen bei der DOGE fast ein Drittel der Steuerbeamten abgebaut wird^8,9. Die Modelle scannen Steuererklärungen auf Unstimmigkeiten, kennzeichnen risikoreiche Steuerzahler und ordnen Fälle für die weitere Bearbeitung. Das Risiko einer Steuerprüfung wird zunehmend vom Modell definiert, während das menschliche Urteilsvermögen – und die Fähigkeit, es in Frage zu stellen – immer weiter schwindet.

Sozialversicherungsbehörde – Bearbeitung von Sozialleistungen

Im September 2025 automatisierte die SSA 1,6 Millionen von rund 5,1 Millionen Anrufen unter der 800er-Nummer und nutzte KI, um rückwirkende Zahlungen in Höhe von 15,1 Milliarden Dollar zu beschleunigen^10,11. Ein Chatbot zur Betrugserkennung wurde zurückgezogen, nachdem er bei 111.000 Anrufen nur zwei potenzielle Verdachtsfälle gemeldet hatte, was eine Untersuchung durch den Senat auslöste¹².

Für 73 Millionen Amerikaner, die Sozialleistungen beziehen¹³, wird die Schnittstelle zur Regierung zunehmend durch Systeme vermittelt, die noch immer halluzinieren können. Die UNESCO empfiehlt KI-Interaktionen, die identifizierbar und leicht abzulehnen sind – was bei groß angelegten Anrufumleitungen nur schwer umsetzbar ist.

Die Überwachungsebene

DHS – 105 Anwendungsfälle für KI

Das Inventar des DHS für 2024 listet 105 Anwendungsfälle für KI im Bereich Einwanderung auf (gegenüber 39 im Jahr 2023); die CBP betreibt 59^14,15. Das System verlagert sich von der Grenzkontrolle hin zur Überwachung auf städtischer Ebene¹⁶. Das Northern Border-Programm betreibt 22 Standorte, die auf „vollständige Domänenerkennung” abzielen¹⁷; sechzehn Anwendungsfälle betreffen die Gesichtserkennung.

Die klassifizierte Ebene

Der Azure OpenAI Service ist nun für alle Klassifizierungsstufen der US-Regierung zugelassen, einschließlich streng geheim (ICD503)^18,19. Die AIP-Lösungen Gotham, Foundry und Apollo von Palantir laufen in den Clouds „Azure Government Secret“ und „Azure Government Top Secret“²⁰.In der Praxis werden immer mehr Entscheidungen zur nationalen Sicherheit auf kommerzieller KI-Infrastruktur getroffen.

Die Verteidigungskonsolidierung

Im Dezember 2024 gaben Palantir und Anduril die Gründung eines Konsortiums bekannt, „um sicherzustellen, dass die US-Regierung weltweit führend im Bereich der künstlichen Intelligenz ist“²¹. Die Partnerschaft verbindet die Datenintegration von Palantir mit den autonomen Systemen von Anduril²².

Palantir hält den 480-Millionen-Dollar-Maven-Auftrag für KI-gestützte Schlachtfeldanalysen; Anduril hält einen CDAO-Auftrag im Wert von 100 Millionen Dollar für Edge-Integration und Lattice-Mesh-Netzwerke²³. Das von ihnen genannte Problem: „Exabytes an Verteidigungsdaten, die für das KI-Training unverzichtbar sind, gehen derzeit verloren“. Militärische Operationen generieren riesige Datenmengen, die ältere Systeme nur schwer speichern und verknüpfen können. Unterdessen ist der Marktwert von Palantir auf 169 Milliarden Dollar gestiegen und hat damit Lockheed Martin überholt²⁴.

Sicherheitsbedenken

In einem internen Memo der Armee wurde die NGC2-Plattform von Anduril-Palantir als „sehr risikoreich” eingestuft: Berichten zufolge konnte jeder autorisierte Benutzer unabhängig von seiner Sicherheitsfreigabe auf alle Daten zugreifen, ohne dass dies protokolliert wurde²⁵; außerdem enthielten Apps von Drittanbietern angeblich Dutzende von schwerwiegenden Sicherheitslücken. Anduril erklärte, diese Bedenken seien „ausgeräumt worden”²⁶.

Vorausschauende Durchsetzung

DOJ – Von der Untersuchung zur Vorhersage

Im Juni 2025 klagte die Abteilung für Betrugsbekämpfung im Gesundheitswesen des US-Justizministeriums (DOJ) 324 Angeklagte (mit einem geschätzten Schaden von 14,6 Milliarden Dollar)²⁷ unter Einsatz eines neuen Datenzentrums für Betrug im Gesundheitswesen an. Dieses nutzt KI, Cloud Computing und fortschrittliche Analysemethoden, um Muster zu erkennen, noch bevor Fälle gemeldet werden. Das DOJ bezeichnete dies als „einen grundlegenden Wandel von reaktiver Ermittlung zu vorausschauender Strafverfolgung”.

Dies ähnelt stark dem vorausschauenden Regierungshandeln²⁸ – dem Rahmenwerk, das Al Gore und Leon Fuerth in den 2000er Jahren skizziert haben – das nun in die Praxis umgesetzt wird. Der Staat wartet nicht mehr darauf, dass Verstöße ans Licht kommen, sondern modelliert Risiken und greift früher ein. Ein Bericht vom Dezember 2024 über KI in der Strafjustiz beschrieb den Einsatz im gesamten System: Biometrie, Gesichtserkennung, automatische Kennzeichenerkennung, prädiktive Polizeiarbeit und Risikobewertungen bei der Strafzumessung²⁹. Der Staat sieht zunehmend durch KI-Systeme – und nutzt sie, um vorherzusagen, gegen welche Bürger möglicherweise interveniert werden muss.

Das Kapazitätsmuster

	`Zustand`	`KI-Einfügepunkt`	`Entscheidungstyp`	`Lücke`
FDA	20% Personalabbau; 40% Technikbüro	Agentische KI-Überprüfung	Arzneimittelzulassung	Geschwindigkeit übersteigt Überprüfung
IRS	ca. 1/3 der Steuerbeamten gekürzt	Modelle zur Auswahl von Prüfungen	Gezielte Durchsetzung	Undurchsichtigkeit der Algorithmen
SSA	Serviceauslastung + Personalkrise	Automatisierte Anrufbearbeitung	Zugang zu Leistungen	Halluzinationsrisiko
DHS	Missionserweiterung	105 Anwendungsfälle	Überwachung/Eintritt	Klassifizierung
DOJ	Durchsetzungsskalierung + Datenfusion	Vorausschauende Durchsetzung	Strafverfolgung	Prä-Verbrechenslogik

Das Muster ist immer dasselbe: Auslöser → KI-Einführung → Aufsicht nach unten verlagert → begrenzte externe Sichtbarkeit. Jede Einführung reagiert auf ein echtes Kapazitätsproblem – weshalb sich dieses Muster immer weiter verbreitet. Der Rahmen der UNESCO ist bedingter als in den meisten Zusammenfassungen angegeben, aber kapazitätsorientierte Einführungen kehren die Reihenfolge um: zuerst die Einführung, dann die Rechtfertigung.

Der Integrationsdruck

Was verhindert, dass FDA-Prüfungen, IRS-Zielauswahl, SSA-Triage, DHS-Überwachung und DOJ-Prognosen zu Teilen desselben Systems werden? Ein standardisierter Identitäts-Cloud-Modell-Compliance-Stack über alle Behörden hinweg macht Interoperabilität zur Standardoption bei der Beschaffung. Gemeinsame Daten verbessern Modelle. Und extern definierte „KI-Ethik“³⁰ wird zum Standardmodus der Governance³¹.

Die UNESCO fördert ausdrücklich einen „Digital Commons”-Ansatz für Daten³², eine größere Interoperabilität von Tools und Schnittstellen sowie kollaborative, vertrauenswürdige Datenräume. In einer herstellernormierten Umgebung kann eine solche Leitlinie die behördenübergreifende Modellanpassung beschleunigen.

Die Integration wird nicht als Schlagzeile kommen. Sie wird sich allmählich zeigen, versteckt unter anderen Schlagzeilen.

Die Steuerungsebene

Was regelt diesen Bereich?

Die klarsten globalen Regeln stehen ganz oben: die UNESCO-Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz (2021), die von 193 Mitgliedstaaten unterstützt wird³³. Sie legt die Kernbegriffe fest, ohne jedoch genau zu definieren, was jeder Begriff in der Praxis bedeutet: Menschenwürde, Fairness, Transparenz, menschliche Aufsicht, Rechenschaftspflicht. Die UNESCO empfiehlt ethische Folgenabschätzungen für KI im öffentlichen Sektor³⁴, einschließlich einer Überwachung während des gesamten Lebenszyklus des Systems und formeller Möglichkeiten für die Beteiligung der Bürger. Sie definiert die menschliche Aufsicht auch als etwas, das eine öffentliche Aufsicht und nicht nur eine interne Freigabe umfassen kann.

Auf der Kontrollebene werden Normen in Einstellungen umgesetzt:

Global festgelegt – UNESCO-Grundsätze, 193 Staaten
Von Anbietern interpretiert – Belohnungssignale, Ablehnungsrichtlinien
Durch Geld durchgesetzt – bedingte Zahlungen mit CBDC

Die UNESCO legt die Grundsätze fest; Anbieter setzen diese in Belohnungslogik und Ablehnungsrichtlinien um; Agenturen übernehmen diese Vorgaben, wenn sie KI einsetzen. Agenturen können Anwendungsfälle definieren und Schutzmaßnahmen hinzufügen, aber sie haben keine Kontrolle über die zugrunde liegende Belohnungslogik, die in den Basismodellen, auf die sie sich stützen, integriert ist.

Derzeit gibt es für diesen normativen Höchstwert noch keinen direkten Durchsetzungsmechanismus. Aber die Voraussetzungen dafür beginnen sich abzuzeichnen.

Moses Hess³⁵ ist ein früher Wegbereiter dieser Architektur. Er trug dazu bei, die Idee zu etablieren, dass soziale Gerechtigkeit nicht nur ein moralisches Ziel, sondern eine strukturelle Notwendigkeit sei: Die Wirtschaft ist der Kanal, durch den Moral Wirklichkeit wird. In seinem Rahmenkonzept ist Gerechtigkeit eingebettet und nicht nur gesetzlich verankert. Das ist eine frühe Version von Governance durch Infrastruktur: Das ethische Ziel wird zu einer Designanforderung, und die Wirtschaft wird zum Durchsetzungsmechanismus.

Das Projekt Rosalind³⁶ (BIS Innovation Hub, Bank of England, 2023) entwickelte ein API-Design für CBDCs im Einzelhandel, das bedingte Zahlungen ermöglicht – eine Dreiparteien-Sperre, bei der eine dritte Partei die Transaktion zwischen Zahler und Zahlungsempfänger abwickelt. Zu den Bedingungen könnten zeitliche Begrenzungen, geografische Beschränkungen oder Compliance-Prüfungen wie die Verfügbarkeit von Emissionszertifikaten gehören. Wenn diese Verbindung – auch nur teilweise – formalisiert wird, erhält die Ethikebene reale monetäre Kraft. Die Nichteinhaltung wird zu einer Transaktion: einem Tor zur wirtschaftlichen Teilhabe.

Sobald die Durchsetzung über Zahlungssysteme erfolgt, wird ein System im Stil eines Sozialkredits strukturell möglich – dies ist eher eine Frage der Einstellungen als der Ankündigungen öffentlicher Politik. Genehmigte Käufe werden sofort abgewickelt, markierte Transaktionen werden zur Überprüfung zurückgehalten, wiederholte Verstöße können schrittweise Einschränkungen nach sich ziehen. China hat eine explizitere Version dieser Logik umgesetzt. Eine westliche Version müsste nicht namentlich genannt werden, um auf ähnliche Weise zu funktionieren.

Aus kybernetischer Sicht ähnelt dies einer funktionalen Version von Marx‘ fünftem Punkt: der Zentralisierung von Krediten durch eine Staatsbank mit einem exklusiven Monopol. Wir haben noch keine einzige Weltzentralbank. Aber wir haben eine zunehmende Standardisierung von Zahlungssystemen, Compliance-Regeln und datengestützten Risikobewertungen, die zu etwas führen könnten, das in seiner Wirkung dem fünften Punkt ähnelt. Sobald Kredite zentralisiert und programmierbar sind, können andere politische Ziele damit erreicht werden. KI wird zum administrativen Motor, der eine schnelle Zentralisierung ermöglicht – indem sie Anträge sortiert, Daten verknüpft, Entscheidungszyklen über die menschliche Kontrolle hinaus beschleunigt und Konditionalitäten in Standardinfrastrukturen umwandelt. Punkt 5 ist der Grundpfeiler; KI macht ihn skalierbar.

Die Übersetzungsebene – auf der Prinzipien in Einstellungen umgesetzt werden – liegt bei den Unternehmen. Die Durchsetzungsebene – auf der die Einhaltung zu einer Zahlungsbedingung wird – liegt bei den Zentralbanken. Die UNESCO liefert das Vokabular. Die Anbieter schreiben das Wörterbuch.

Die UNESCO warnt vor dem Missbrauch marktbeherrschender Stellungen im gesamten KI-Lebenszyklus – eine Sorge, die umso größer wird, wenn KI im öffentlichen Sektor über eine Handvoll Anbieter bereitgestellt wird.

Dennoch ist es die UNESCO, die die globalen „ethischen” Grundsätze³⁷ festlegt. Eine Handvoll Unternehmen setzt diese durch KI um, während die Zentralbanken die geldpolitische Kontrolle ausüben. Eine Hess’sche Kontrollinstanz – Ethik eingebettet in die wirtschaftliche Infrastruktur – die außerhalb souveräner Kontrolle operiert.

Die internationale Parallele

Der ursprüngliche Aufsatz behandelte Phase 3 – den globalen Export – als etwas, das noch bevorsteht. Aber die internationale Einführung findet bereits parallel dazu statt.

Vereinigtes Königreich – Die deutlichste Parallele

Das gleiche Muster der Kapazitätsengpässe zeigt sich:

Öffentlicher Dienst: Über 10.000 Stellenstreichungen³⁸; Kabinettsamt streicht 2.100 Stellen³⁹ (ein Drittel der Belegschaft). Einsatz von „Humphrey”-KI-Tools, um „die Ausgaben für Berater zu reduzieren und die Arbeit zu beschleunigen”⁴⁰. Ziel: 15% Kostensenkung durch KI⁴¹.
NHS: KPMG empfahl NHS Grampian, bis zu 40% der Backoffice-Mitarbeiter durch KI zu ersetzen, um den Budgetdruck zu bewältigen⁴²; Microsoft 365 Copilot-Test in 90 NHS-Organisationen⁴³; 180 Millionen Pfund für KI-Diagnostik und prädiktive Analysen⁴⁴.
Plattformkonsolidierung: Juli 2025 – Partnerschaft mit Google Cloud zur Modernisierung öffentlicher Dienste (100.000 Beamte sollen geschult werden)⁴⁵; im selben Monat Unterzeichnung einer strategischen Partnerschaft mit OpenAI durch Peter Kyle und Sam Altman⁴⁶.
Infrastruktur: 14 Mrd. £ für den Ausbau von Rechenzentren zugesagt⁴⁷; „KI-Wachstumszonen” zur Beschleunigung von Baugenehmigungen⁴⁸.

Wie zu erwarten war, liefert die Fabian-Kapazitätslogik die Rechtfertigung für Großbritannien: ein ausgehöhlter Staat, steigende Komplexität der Missionen und die politische Notwendigkeit eines schnelleren Durchsatzes. Sobald diese Geschichte zum Allgemeinwissen geworden ist, erscheint die Einführung von KI nicht mehr als Verfassungsbruch, sondern als verantwortungsvolle Modernisierung^49,50.

Mission erfüllt.

Europäische Union – langsamer, aber konvergierend

Die EU mag in rechtlicher Hinsicht langsamer vorankommen, aber in Sachen Infrastruktur holt sie schnell auf:

April 2025: Aktionsplan „KI-Kontinent“, um „Europa zu einem weltweit führenden Standort für KI zu machen“⁵¹
Oktober 2025: Umsetzung der KI-Strategie – „Beschleunigung der KI-Einführung in strategischen Sektoren und im öffentlichen Sektor“⁵²
11 sektorale Leuchtturmprojekte, darunter Gesundheitswesen, Verteidigung, öffentlicher Sektor⁵³
KI-Fabriken und Gigafabriken für groß angelegte Recheninfrastrukturen⁵⁴
1,3 Milliarden Euro für das Programm „Digitales Europa“ 2025–2027⁵⁵
Gesetz zur Entwicklung von Cloud- und KI-Technologien in Arbeit, um die Abhängigkeit von Anbietern außerhalb der EU zu verringern⁵⁶

Die Mitgliedstaaten warten nicht auf Brüssel. Der dänische Muni-Chatbot bedient mittlerweile 37 Gemeinden⁵⁷; das estnische Kratt-Framework verbindet über 120 öffentliche Behörden durch interoperable KI⁵⁸.

Die Konvergenz der Anbieter

Google, Microsoft und OpenAI unterzeichnen Partnerschaften mit den Regierungen Großbritanniens, der EU und der USA im gleichen Zeitfenster⁵⁹: die USA (Genesis, GenAI.mil) im November–Dezember 2025⁶⁰; Großbritannien (Google, OpenAI) im Juli 2025; die EU (Apply AI Strategy) im Oktober 2025⁶¹. Dieselben Anbieter, dieselbe Effizienzgeschichte, dieselbe Kapazitätsknappheit, die die Öffnung schafft.

Die gleiche Gewohnheit, nicht zuerst die Wähler zu fragen.

Das Risiko einer „einzigen Oberfläche” ist nicht national, sondern transnational. Rechenzentren sind die Basisebene; was auf ihnen läuft, ist zunehmend die gleiche kommerzielle KI-Infrastruktur, unabhängig davon, welche Flagge über dem Gebäude weht.

Was läuft auf dieser Hardware?

Der Aufsatz „Skynet“ argumentierte, dass die verfassungsmäßige Ordnung für eine andere Art von Maschine konzipiert wurde. Diese Fortsetzung zeigt, dass die Diskrepanz nicht nur theoretischer Natur ist.

Die Infrastruktur läuft mit einer anderen Geschwindigkeit. Bis die Aufsichtsbehörden zusammentreten, hat sich das System bereits weiterentwickelt. Bis die Gesetzgebung ausgearbeitet ist, haben sich die Parameter geändert. Bis die öffentliche Debatte Gestalt annimmt, wurden die Kapazitäten bereits gekürzt und die KI ist bereits eingeführt. Vorausschauende Regierungsführung wurde ursprünglich als Weitsicht zur Unterstützung demokratischer Beratungen konzipiert.

Was sich jetzt abzeichnet, ist eine vorausschauende Regierungsführung ohne Beratung – Vorhersagen als administrative beschlossene Sache. Die Richtung ist klar: Überwachung wird in „SDG-Indikatoren“⁶² übersetzt und in Digital Twins für die Vorwärtsmodellierung⁶³ eingespeist. In dieser Welt ist „Fairness“ kein öffentlich diskutierter Wert mehr, sondern eine von künstlicher Intelligenz durchgesetzte Schwelle – mit dem Risiko, dass diejenigen automatisch ins Visier genommen werden, die von dem abweichen, was das System als „akzeptable“ Ergebnisse definiert.

Was sich ändert, ist die Art und Weise, wie Legitimität erzeugt wird: vom Urteil zum Durchsatz, von der Beratung zur Triage, von der Rechenschaftspflicht zu Genehmigungsgrenzen. Die Frage ist, ob die demokratische Kontrolle schneller voranschreiten kann als der Aktualisierungszyklus des Systems.

Carnegie scheint dies nicht zu glauben.