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In aktuellen Konflikten wie dem Irankrieg setzen USA und Israel KI‑Systeme ein, die Entscheidungen schneller treffen, aber gleichzeitig Fehler vergrubenzieren können. Die Journalistin Katrina Manson beleuchtet die Entwicklung von Project Maven, die Gefahren von veralteten Daten und das Risiko des Automation Bias, während Experten wie Jack Shanahan den Nutzen von KI als Entscheidungshelfer hinterfragen.
Ob in Gaza, in der Ukraine oder im Iran - künstliche Intelligenz hat sich seit ihrer Einführung im Jahr 2017 im Pentagon schnell zum unverzichtbaren Bestandteil moderner Kriegsführung entwickelt.
Das Ziel war es, Soldaten mit datenbasierten Entscheidungsunterstützungen auszustatten und zugleich einen technologischen Vorsprung gegenüber der aufstrebenden Militärmacht China zu sichern. Fünf Jahre später ist KI in militärischen Operationen etwa einfache Aufgabe. Die Bloomberg-Journalistin Katrina Manson hat in ihrem Buch, das 2026 erschienen ist, diese Entwicklung detailliert verfolgt. In Gesprächen mit der Wiener Zeitung argumentiert sie, dass KI Kriege künftig noch tödlicher machen könnte, falls ihre Systeme nicht geeignete Kontrollen erhalten.
Am 28. Februar 2024 haben die Vereinigten Staaten zusammen mit Israel den Iran anzugreifen begonnen, wobei der Einsatz der KI‑Funktion des Pentagon - das sogenannte Maven Smart System, kurz MSS - eine zentrale Rolle spielte. Bereits am ersten Tag identifizierte das US‑Militär mittels MSS über tausend Ziele und setzte gezielt Aufklärungsdrohnen und Raketen ein. Insgesamt wurden bis zur Waffenruhe am 8.
KI reduziert Entscheidungsintervalle drastisch
April knapp 13.000 Ziele erschossen, was die zentrale Aussage des US‑Central Commands unterstreicht: KI reduziert Entscheidungsintervalle von Stunden oder Tagen auf Minuten und Sekunden. Und doch remainiert die Frage, wie die vom System vorgeschlagenen Ziele tatsächlich von menschlichen Operatoren überprüft wurden. Ein Ereignis, das die Gefahren unvollständiger KI‑Daten deutlich macht, war der Angriff auf eine Mädchenschule in Minab, bei dem mehr als 120 Kinder ums Leben kamen.
Obwohl das US‑Militär untersuchte und meldete, dass auch dieses Ziel über MSS ausgewählt worden sei, lagen die zugrunde liegenden Daten zurück. Im System war das Gebäude fälschlicherweise weiterhin als militärisches Ziel der Revolutionsgarden ausgewiesen. Tatsächlich war die Schule schon seit Jahren in Gebrauch, jedoch wurden die veralteten Informationen nicht vor dem Luftangriff aktualisiert. Dieses Beispiel zeigt, wie KI‑Systeme Fehler beschleunigen können, wenn ihre Datenbasis defekt ist.
Der militärische Entscheidungszyklus beim 18. US‑Luftlandekorps - die Einheit, die ursprünglich für die Erprobung von Maven eingesetzt wurde - umfasst sechs Schritte. Erst die Kommandanten geben die übergeordneten Zielsetzungen vor, anschließend werden verfügbare Daten analysiert, danach trifft der Kommandeur die operative Entscheidung, die dann übermittelt, ausgeführt und schließlich bewertet wird. Maven hat diesen Zyklus verändert, indem es Menschen aus drei der sechs Schritte herausnimmt.
Mensch bleibt in kritischen Phasen involviert
Nur noch in den entscheidenden Phase drei und fünf ist der Mensch involviert: das Überprüfen, ob ein Angriff überhaupt erfolgen soll, und das Einleiten der eigentlichen Operation. Im Alltag bedeutet das für einen Soldaten, dass er vor dem Bildschirm des Maven Smart Systems lediglich ein Ziel anklicken und die erforderliche Ausrüstung auswählen muss - ein Prozess, der per Klick einer Flugbuchung nachempfunden ist. Die Herausforderung liegt darin, dass sämtliche Daten, die das System nutzt, absolut fehlerfrei sein müssen.
Die Aussagen von Entwicklern wie Jack Shanahan, dem ersten Direktor von Project Maven, zeigen, dass die ursprüngliche Idee das Commonwealth war, KI als Entscheidungshelfer einzusetzen, um menschliche Kommandanten mehr Zeit zu verschaffen. Nach dem Angriff auf den Iran wurde die Vision jedoch infrage gestellt. Leitet ein Entscheidungsträger mehr Entscheidungen aus der KI-Methode ab, besteht die Gefahr, dass das Vertrauen in menschliches Urteilsvermögen schwindet - ein Phänomen, bekannt als Automation Bias.
Ethische und strategische Herausforderungen steigen
Autonome Systeme können nicht nur die Entscheidung beschleunigen, sondern auch Fehler vergrubenzieren, wenn die Datenbasis nicht nachvollziehbar geprüft wurde. Diese Entwicklungen werfen einen hohen ethischen und strategischen Entscheidungstest auf: Soll die Lageanalyse von Maschinen delegiert werden, wenn der menschliche Faktor fehlt, um die Möglichkeit ziviler Verluste zu berücksichtigen? Wie kann die internationale Gemeinschaft sicherstellen, dass KI im militärischen Kontext nicht zu einer Verstärkung von Unfällen und Missverständnissen führt?
Solche Fragen bleiben im Fokus des internationalen Diskurses, während die Technologie weiter voranschreitet.
Künstliche Intelligenz Project Maven Irankrieg Automation Bias Militärisches Entscheidungsmodell
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