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Unsere Gesellschaft · KI-Köpfe

Die Menschen, die KI bauen.

Wer steckt eigentlich hinter der KI, von der gerade alle reden? Eine geordnete Übersicht - von den Pionieren der 1950er Jahre bis zu den heutigen Lab-Chefs, Sicherheitsforschern und Kritikern.

Warum dieser Artikel

Künstliche Intelligenz ist nicht aus dem Nichts gekommen. Sie ist das Werk von etwa hundert Menschen über siebzig Jahre - Mathematikerinnen, Informatiker, Psychologen, Philosophinnen. Wer ihre Namen kennt, versteht das Feld besser.

Diese Seite ist kein Lexikon. Es ist eine Karte der wichtigsten Köpfe in vier Gruppen: die Wegbereiter, die heutigen Lab-Chefs, die KI-Sicherheitsdenker und die kritischen Stimmen. Jeweils mit Kurzbio und dem, wofür sie stehen. So kannst du das nächste Mal, wenn du einen dieser Namen liest, einordnen, ob seine Stimme zu deinem Thema überhaupt passt.

Erste Gruppe

Die Wegbereiter.

Ohne sie gäbe es keine KI. Mathematiker, Informatiker, Psychologinnen, die zwischen 1950 und 2010 die Grundlagen gelegt haben - oft Jahrzehnte, bevor sie praktisch wurden.

Theoretiker · Vater der Idee

Alan Turing

1912 - 1954 · Britisch

Hat 1950 die Frage gestellt, die das ganze Feld bis heute antreibt: "Können Maschinen denken?" Sein Aufsatz "Computing Machinery and Intelligence" definiert den Turing-Test - ein Verfahren, um zu prüfen, ob eine Maschine ein Gespräch so führen kann, dass ein Mensch sie nicht von einem Menschen unterscheidet.

Hat im Zweiten Weltkrieg die deutsche Enigma-Verschlüsselung geknackt, gilt als Erfinder des modernen Computers. Starb mit 41 Jahren nach staatlicher Verfolgung wegen seiner Homosexualität. 2013 von der britischen Königin posthum begnadigt.

Begriffsprägung · Konferenz Dartmouth

John McCarthy

1927 - 2011 · US-amerikanisch

Hat 1956 den Begriff "Artificial Intelligence" geprägt - auf der legendären Dartmouth-Konferenz, die als Geburtsstunde des Feldes gilt. Hat die Programmiersprache LISP entwickelt, die KI-Standard für vier Jahrzehnte war.

Stanford-Professor, Turing-Preis 1971. Hat als einer der ersten über Maschinen-Logik, Wissens-Repräsentation und Common-Sense-Reasoning nachgedacht.

Skeptiker · Symbolische KI

Marvin Minsky

1927 - 2016 · US-amerikanisch

MIT-Professor, Mitbegründer des MIT AI Lab. Galt jahrzehnte- lang als Übervater der symbolischen KI - der Idee, dass Intelligenz aus Regeln und Symbolen besteht. Hat 1969 mit seinem Buch "Perceptrons" die Forschung an künstlichen neuronalen Netzen für 20 Jahre lahmgelegt.

Sein Buch "The Society of Mind" (1986) ist bis heute eines der einflussreichsten Werke über die Frage, wie aus dummen Einzelteilen Intelligenz entstehen kann.

Erstes neuronales Netz

Frank Rosenblatt

1928 - 1971 · US-amerikanisch

Hat 1958 das Perzeptron erfunden - das erste lernfähige neuronale Netz. Vorlage für alles, was heute unter Deep Learning läuft. Wurde von Minsky in den späten 60ern öffentlich diskreditiert, woraufhin die Forschungsförderung versiegte ("AI Winter").

Erst in den 1980ern wurde sein Ansatz rehabilitiert. Heute steckt seine Grundidee in jedem ChatGPT.

Turing-Preis 2018 · "Pate der KI"

Geoffrey Hinton

geb. 1947 · Britisch-Kanadisch

Hat in den 1980ern als einer von wenigen weiter an neuronalen Netzen geforscht, als kaum jemand daran glaubte. Hat mit dem Backpropagation-Algorithmus die Methode populär gemacht, mit der heute jedes KI-Modell lernt. 2012 sein Team gewann den ImageNet-Wettbewerb so deutlich, dass das die Deep-Learning-Revolution auslöste.

Hat 2023 seinen Job bei Google gekündigt, um öffentlich vor KI-Risiken warnen zu können. Turing-Preis 2018, Nobelpreis für Physik 2024.

Turing-Preis 2018 · Convolutional Networks

Yann LeCun

geb. 1960 · Französisch

Hat in den 1980ern die Convolutional Neural Networks (CNNs) entwickelt - die Methode, mit der heute jede Bilderkennung läuft. Erste praktische Anwendung: Schecks lesen bei US-Banken. Heute Chef-KI-Forscher bei Meta (Facebook).

Im Gegensatz zu Hinton ein klarer Optimist, sieht keine existenziellen Risiken. Hält große Sprachmodelle für eine Sackgasse - echte Intelligenz brauche Weltmodelle, nicht mehr Daten.

Turing-Preis 2018 · Tiefes Lernen

Yoshua Bengio

geb. 1964 · Kanadisch

Hat zusammen mit Hinton und LeCun die Deep-Learning-Welle ausgelöst. Wissenschaftlicher Direktor des Mila-Instituts in Montréal, einer der meistzitierten Informatiker weltweit.

Hat sich seit 2023 dem Sicherheits-Lager angeschlossen. Leitet inzwischen das International AI Safety Report für die UN - das KI-Pendant zum IPCC- Klimabericht.

Kausalität · Wahrscheinlichkeit

Judea Pearl

geb. 1936 · Israelisch-Amerikanisch

Hat in den 1980ern Bayessche Netze entwickelt - die mathematische Grundlage für maschinelles Schlussfolgern unter Unsicherheit. Turing-Preis 2011.

Sein Buch "The Book of Why" (2018) argumentiert, dass aktuelle KI deshalb noch nicht intelligent sei, weil sie keine Kausalität versteht - nur Korrelation. Eines der wichtigsten Bücher, um die Grenzen heutiger KI zu begreifen.

Zweite Gruppe

Die heutigen Lab-Chefs.

Die Menschen, die in den großen KI-Laboren der Welt entscheiden, in welche Richtung die Forschung läuft. Ihre Tweets bewegen Aktienkurse, ihre Essays prägen die öffentliche Debatte.

CEO OpenAI · ChatGPT

Sam Altman

geb. 1985 · US-amerikanisch

Hat 2015 OpenAI mitgegründet (zunächst mit Elon Musk, Reid Hoffman, Ilya Sutskever). Hat das Unternehmen 2019 vom Non-Profit zum Hybrid-Modell umgebaut, um Microsoft als Investor zu gewinnen.

Vorher Präsident des Startup-Inkubators Y Combinator. Nicht primär Wissenschaftler, sondern Stratege - sein Talent ist es, große Vision in Kapital und Aufmerksamkeit zu übersetzen. Im November 2023 kurzzeitig vom Board gefeuert und nach fünf Tagen zurückgeholt - bis heute eines der seltsamsten Tech-Dramen der Dekade.

CEO Anthropic · Claude

Dario Amodei

geb. 1983 · US-amerikanisch

Physiker, hat 2021 OpenAI verlassen, um Anthropic zu gründen - zusammen mit seiner Schwester Daniela. Grund für den Bruch: Bedenken, dass OpenAI Sicherheit gegen Tempo opfert. Anthropic positioniert sich als das "sicherheits- orientierte" KI-Labor.

Sein Essay "Machines of Loving Grace" (2024) ist das ausführlichste positive Zukunftsbild, das je ein KI-Chef veröffentlicht hat. Galt lange als Backstage-Figur, ist seit 2024 öffentlich präsent.

CEO Google DeepMind · Nobelpreis

Demis Hassabis

geb. 1976 · Britisch

Schach-Wunderkind, Game-Designer, Neurowissenschaftler. Hat 2010 DeepMind gegründet, 2014 an Google verkauft. Sein Labor hat AlphaGo (Sieg über Go-Weltmeister), AlphaFold (Lösung des Protein-Faltungs- Problems) und viele andere Durchbrüche geliefert.

Nobelpreis für Chemie 2024 für AlphaFold. Gilt als der "wissenschaftlichste" der Lab-Chefs - sein Ziel ist es ausdrücklich, mit KI Wissenschaft selbst zu lösen, nicht Chatbots zu bauen.

Mitgründer OpenAI · zurück 2025

Ilya Sutskever

geb. 1986 · Russisch-Israelisch-Kanadisch

Hinton-Schüler, Mitgründer von OpenAI, jahrelang Chef-Wissenschaftler. Gilt als einer der einflussreichsten Köpfe hinter ChatGPT. War im November 2023 zentral am kurzzeitigen Sturz von Altman beteiligt - aus Sicherheitsbedenken.

Hat OpenAI 2024 verlassen und Safe Superintelligence Inc. (SSI) gegründet - ein Labor mit einem einzigen Ziel: sichere Superintelligenz zu bauen, ohne kommerzielle Ablenkungen.

Lehrer · Erklärer · Tesla-Alumni

Andrej Karpathy

geb. 1986 · Slowakisch-Kanadisch

Einer der Gründungsmitglieder von OpenAI, später Chef der Tesla-Autopilot-Entwicklung, 2023 zurück bei OpenAI, 2024 wieder weg. Macht aktuell selbständig Bildung - sein YouTube-Kanal mit Erklär-Videos zu Sprachmodellen ist die meistgenutzte Lernressource für KI-Engineers weltweit.

Hat 2025 die Lern-Plattform Eureka Labs gegründet. Prägt regelmäßig Begriffe, die das Feld dann übernimmt - z.B. "Software 2.0" für KI-basierte Programme.

Ex-CTO OpenAI · Thinking Machines

Mira Murati

geb. 1988 · Albanisch-Amerikanisch

War CTO von OpenAI während der gesamten ChatGPT-Ära. Hat im November 2023 für ein paar Stunden als Interims-CEO fungiert, als Altman abgesetzt wurde. Hat OpenAI 2024 verlassen.

Hat 2025 Thinking Machines Lab gegründet - mit fast 800 Millionen Dollar Seed-Finanzierung, der größten ersten Runde der Branchen-Geschichte. Fokus: KI, die mit Menschen zusammenarbeitet, nicht ersetzt.

CEO Microsoft AI · DeepMind-Alumni

Mustafa Suleyman

geb. 1984 · Britisch

Mitgründer von DeepMind (2010), später Mitgründer von Inflection AI (Chatbot "Pi"). Wurde 2024 samt Team von Microsoft "abgeworben" - Inflection effektiv aufgelöst. Leitet jetzt die KI-Sparte von Microsoft.

Sein Buch "The Coming Wave" (2023) ist eines der wichtigsten Bücher zur strategischen Einordnung der nächsten zehn Jahre - argumentiert, dass KI und synthetische Biologie zusammen alle bestehenden Machtgleichgewichte verschieben werden.

CEO xAI · Grok · Tesla · X

Elon Musk

geb. 1971 · Südafrikanisch-Amerikanisch

Hat OpenAI mitgegründet (2015) und 2018 im Streit verlassen. Hat 2023 xAI gegründet, baut den Chatbot Grok, der in X (ehemals Twitter) eingebunden ist. Streitet seit 2024 in mehreren Gerichtsverfahren mit OpenAI.

Position widersprüchlich: war 2018 noch lauter Warner vor KI-Risiken, baut heute eigene Modelle so schnell wie möglich. Wirkt auf das Feld vor allem als politischer und wirtschaftlicher Verstärker, weniger als Wissenschaftler.

Visionär · Singularität

Ray Kurzweil

geb. 1948 · US-amerikanisch

Erfinder, Futurist, seit 2012 Director of Engineering bei Google. Hat 2005 in "The Singularity Is Near" prognostiziert, dass KI bis 2029 menschliche Intelligenz erreicht und bis 2045 weit übertrifft (Singularität).

Lange als Außenseiter belächelt, gilt seit 2023 vielen als Hellseher. 2024 sein Update-Buch "The Singularity Is Nearer". Hält an seinen ursprünglichen Prognosen unverändert fest.

DeepSeek · China

Liang Wenfeng

geb. 1985 · Chinesisch

Gründer und CEO von DeepSeek - dem chinesischen Labor, das im Januar 2025 mit dem Modell R1 weltweit Schlagzeilen machte. R1 wurde angeblich für einen Bruchteil der Kosten westlicher Modelle trainiert und forderte die Annahme heraus, dass nur Hyperscaler KI bauen können.

Frühere Karriere im Quant-Hedgefonds-Bereich. Steht stellvertretend für die nicht-westliche Seite der KI- Entwicklung, die im Westen lange unterschätzt wurde.

Dritte Gruppe

Die Sicherheitsforscher.

Eine eigene Gruppe von Denkern beschäftigt sich nicht damit, KI besser zu machen, sondern damit, sie sicher zu machen. Ihre Werkzeuge sind Philosophie, Mathematik und Risiko-Theorie.

Berkeley · Designprinzip

Stuart Russell

geb. 1962 · Britisch

Berkeley-Professor, Autor des Standard-Lehrbuchs "Artificial Intelligence: A Modern Approach" - das in 1500 Universitäten weltweit verwendet wird.

Sein Buch "Human Compatible" (2019) schlägt vor, KI von Grund auf neu zu konstruieren: Maschinen sollten nicht ihre eigenen Ziele verfolgen, sondern unter Unsicherheit menschliche Präferenzen zu erfüllen suchen. Einer der wenigen, die einen konstruktiven Weg aus dem Alignment-Problem skizzieren.

Oxford · existenzielles Risiko

Nick Bostrom

geb. 1973 · Schwedisch

Philosoph, Gründer des Future of Humanity Institute (Oxford, 2005 bis 2024). Sein Buch "Superintelligence" (2014) war das erste, das den Risiko-Diskurs in den Mainstream brachte - mit Lesern wie Bill Gates und Elon Musk.

Hat 2024 mit "Deep Utopia" die Seite gewechselt: Was ist sinnstiftend in einer Welt, in der KI alle Probleme löst? Eine Frage, die sich heute kaum jemand stellt - die aber bald wichtig werden könnte.

MIRI · Doomer

Eliezer Yudkowsky

geb. 1979 · US-amerikanisch

Autodidakt, Gründer des Machine Intelligence Research Institute (MIRI). Hat ab 2000 als einer der ersten vor KI-Risiken gewarnt, lange als Außenseiter belächelt.

Hat 2025 mit Nate Soares "If Anyone Builds It, Everyone Dies" veröffentlicht. Vertritt die extremste Position: Die aktuelle KI-Entwicklung führt mit hoher Wahrscheinlich- keit zur Auslöschung der Menschheit. Sein Vorschlag: internationaler Stopp aller großen KI-Trainings.

Oxford · Longtermism

Toby Ord

geb. 1979 · Australisch

Philosoph in Oxford, Berater von Regierungen und der WHO. Sein Buch "The Precipice" (2020) ist die nüchternste quantitative Analyse existenzieller Risiken für die Menschheit.

Schätzt das Gesamtrisiko einer Katastrophe in diesem Jahrhundert auf eins zu sechs - davon eins zu zehn allein durch unausgerichtete KI. Mehr als alle anderen Risiken (Atomkrieg, Klimawandel, Pandemien) zusammen.

Louisville · Kontroll-Theorie

Roman Yampolskiy

geb. 1979 · US-amerikanisch

Informatiker, University of Louisville. Vertritt die These, dass die Kontrolle einer Superintelligenz prinzipiell unmöglich sei - vergleichbar mit einem Perpetuum mobile. Sein Buch "AI: Unexplainable, Unpredictable, Uncontrollable" (2024).

Schätzt das Risiko einer KI-Katastrophe auf 99,9 Prozent in den nächsten 100 Jahren. Extremste öffentlich vertretene Position - aber in der akademischen Diskussion ernst genommen.

Center for Humane Technology

Tristan Harris

geb. 1984 · US-amerikanisch

Ex-Google-Ethiker, hat 2013 den Begriff "Time Well Spent" geprägt - die Kritik am Aufmerksamkeitsdesign von Social Media. Hat 2018 das Center for Humane Technology gegründet.

Seit 2023 vor allem auf KI fokussiert. Sein Vortrag "The AI Dilemma" (2023, Netflix-Doku "The Social Dilemma") hat das Sicherheitsthema einem Massenpublikum nahegebracht.

Vierte Gruppe

Die kritischen Stimmen.

Eine vierte Gruppe ist weder Bauer noch Sicherheitsforscher, sondern Beobachterin. Sozialwissenschaftler, Philosophinnen, Linguistinnen, die die Auswirkungen auf Gesellschaft, Sprache und Macht analysieren.

Historiker · Sapiens, Nexus

Yuval Harari

geb. 1976 · Israelisch

Historiker an der Hebräischen Universität Jerusalem. Weltbekannt durch "Sapiens" (2011). Sein neues Buch "Nexus" (2024) handelt von der Geschichte menschlicher Informationsnetze - vom Steinzeit-Gerücht bis zur KI.

Seine zentrale These: KI sei die erste "alien intelligence", die das Betriebssystem der Zivilisation hackt - nicht durch Auslöschung, sondern durch Erosion des gemeinsamen Wirklichkeitsraums.

Harvard · Überwachungskapitalismus

Shoshana Zuboff

geb. 1951 · US-amerikanisch

Sozialwissenschaftlerin, Harvard. Ihr Buch "Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus" (2019) hat das Geschäfts- modell von Google und Facebook erstmals systematisch beschrieben.

Argumentiert, dass KI nicht etwas Neues sei, sondern die Fortsetzung des gleichen Modells mit besseren Werkzeugen. Das Training auf urheberrechtlich geschützten Daten sei schlicht Diebstahl, "Innovation" eine Beruhigungspille gegen Regulierung.

Linguistin · "stochastische Papageien"

Emily Bender

geb. 1973 · US-amerikanisch

Computerlinguistin an der University of Washington. Mitautorin des einflussreichsten kritischen Papers über Sprachmodelle: "On the Dangers of Stochastic Parrots" (2021) - das Google-Mitarbeitern wie Timnit Gebru beim Veröffentlichen den Job kostete.

Ihre These: Sprachmodelle sind keine intelligenten Wesen, sondern stochastische Papageien - sie sagen wahrscheinliche Wortfolgen voraus, ohne irgendetwas zu verstehen. Die Vermenschlichung sei das eigentliche Problem.

Algorithmic Justice League

Joy Buolamwini

geb. 1989 · Kanadisch-Amerikanisch

Informatikerin und Künstlerin, MIT-Promotion. Hat 2018 in der Studie "Gender Shades" nachgewiesen, dass Gesichtserkennungs-KIs bei dunkelhäutigen Frauen drastisch häufiger Fehler machen als bei hellhäutigen Männern.

Hat damit die Debatte um algorithmische Diskriminierung ausgelöst. Gründerin der Algorithmic Justice League, Buch "Unmasking AI" (2023).

Skeptiker · Wegbereiter-Kritiker

Gary Marcus

geb. 1970 · US-amerikanisch

Psychologe und KI-Unternehmer, früher NYU-Professor. Gilt als der lauteste Skeptiker gegenüber großen Sprachmodellen - in seinem Substack Marcus on AI dokumentiert er täglich, wo aktuelle Modelle versagen.

Seine These: Sprachmodelle werden niemals echte Intelligenz erreichen, weil ihnen Weltmodelle, Kausalität und Common-Sense-Reasoning fehlen. Forderung: hybride KI - Symbolik und neuronale Netze kombiniert.

Mathematikerin · Weapons of Math Destruction

Cathy O'Neil

geb. 1972 · US-amerikanisch

Mathematikerin, Ex-Hedgefonds-Quant. Hat 2016 mit "Weapons of Math Destruction" die Debatte über algorithmische Schäden in der breiten Öffentlichkeit gestartet - Kredit-Scoring, Bewerber-Auswahl, Polizei-Algorithmen.

Ihre These: Algorithmen sind nicht objektiv. Sie kodieren die Vorurteile ihrer Erbauer und skalieren sie - die schwächsten Mitglieder der Gesellschaft trifft das am härtesten.

Was diese vier Gruppen verbindet

KI wird nicht von einer Firma gebaut. Sie wird von einer kleinen, untereinander vernetzten Welt von Menschen verhandelt - die einander oft kennen, oft gegeneinander gearbeitet haben, oft denselben Doktorvater hatten.

Wer einen Namen aus dieser Liste in einer Schlagzeile liest, sollte zwei Dinge mitdenken: In welcher Gruppe steht er? Und: Welches Eigeninteresse hat er an dieser Aussage? Sam Altman, der vor KI-Risiken warnt, ist nicht dasselbe wie Eliezer Yudkowsky, der dasselbe sagt - obwohl die Sätze gleich klingen. Wer das Feld kennt, hört die Unterschiede.

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