Nach seinem Weggang von OpenAI startet er eine 1-Milliarden-Dollar-Suche, um eine revolutionäre KI zu entwickeln

Im Jahr 2026 erlebt die Welt der künstlichen Intelligenz eine bedeutende Wende, getragen von der kühnen Vision von Eric Zelikman. Ehemals eine zentrale Figur bei OpenAI, wählte er einen diskreten, aber entschlossenen Abschied, indem er das Rampenlicht und großspurige Ankündigungen ablehnte, um sich einer beispiellosen Ambition zu widmen. Er strebt nicht nur danach, die KI, wie wir sie kennen, zu verbessern, sondern sie um eine zentrale Idee herum neu zu erfinden: KI kann ihr volles Potenzial nur erreichen, wenn sie die menschliche Zusammenarbeit erleichtert, indem sie die sozialen und entscheidungsbezogenen Dynamiken, die kollektive Arbeit regeln, besser versteht.

In einem Kontext, in dem Giganten der Branche wie OpenAI, Google oder Meta auf immer leistungsstärkere KI-Modelle setzen, die für individuelle Aufgaben optimiert sind, schlägt Zelikman einen anderen Weg ein. Er sammelte in Rekordzeit 480 Millionen Dollar, ohne überhaupt ein öffentliches Prototyp vorzustellen, und überzeugte Investoren und Experten dank seiner humanistischen und pragmatischen Vision. Sein Startup Humans& strebt nun eine Finanzierung von einer Milliarde Dollar an, um ein System zu entwickeln, das nicht nur antworten oder programmieren kann, sondern die menschlichen Interaktionen wirklich „orchestriert“. Diese gewagte Mission wirft eine grundlegende Frage auf: Wie kann eine künstliche Intelligenz unsere Art zu kollaborieren wirklich revolutionieren, ohne die bestehenden Schwierigkeiten der Gruppenarbeit zu reproduzieren oder zu verstärken?

Ein strategischer Abschied von OpenAI, um die Karten der kollaborativen künstlichen Intelligenz neu zu mischen

Eric Zelikmans Abschied von OpenAI erfolgte nicht im üblichen medialen Tumult, der oft größere Veränderungen in der Techbranche begleitet. Er verließ eines der begehrtesten KI-Labore mit kalkulierter Zurückhaltung, zu einem Zeitpunkt, an dem das Unternehmen den Markt dominierte und Begehrlichkeiten weckte. Diese Entscheidung war kein spontaner Entschluss, sondern die Folge einer tiefen Divergenz hinsichtlich der Richtung, die die KI einschlagen sollte. Während viele ihre Anstrengungen auf die Schaffung einsamer KI-Systeme mit extremen kognitiven Leistungen konzentrierten, schlug Zelikman Alarm: Die gegenwärtige KI, so brillant sie auch sein mag, hat Schwierigkeiten, das Wesen der menschlichen kollektiven Arbeit zu erfassen.

Die Feststellung ist einfach, aber weitreichend. Er fasst seine Gedanken so zusammen: „KI mangelt es nicht an technischer Intelligenz, sie kann programmieren, antworten, analysieren. Was ihr noch fehlt, ist der Umgang mit der Komplexität menschlicher Interaktionen, die Schlichtung von Konflikten, das Fortschreiten von Entscheidungen im Zeitverlauf mit mehreren Akteuren.“ Diese Unfähigkeit, die Koordination und Dynamik von Gruppen zu verstehen, begrenzt ihre tatsächliche Wirkung in Unternehmen oder Organisationen. Diese Lücke erklärt teilweise, warum aktuelle KI-Lösungen trotz technischer Erfolge Schwierigkeiten haben, das tägliche Berufsleben tiefgreifend zu integrieren.

Mit seinem Abschied von OpenAI ging Eric Zelikman ein kalkuliertes Risiko ein, indem er auf eine Zukunft setzte, in der künstliche Intelligenz nicht mehr eine individuell hochleistungsfähige Kraft ist, sondern ein Katalysator für Zusammenarbeit. Dieser Paradigmenwechsel eröffnet eine deutlich andere Richtung für die Zukunft des Sektors, indem er kognitive Leistung und soziale Intelligenz versöhnt.

Die revolutionäre Vision von Humans&: eine KI, die die menschliche Zusammenarbeit begleitet

Nach diesem Schritt gründete Zelikman Humans&, ein untypisches Startup, dessen Ziel nicht darin besteht, eine „Super-KI“ zu entwickeln, die alles kann, sondern ein System zu schaffen, das die Komplexität menschlicher Interaktionen innerhalb von Gruppen versteht. Statt einer isolierten KI strebt Humans& kollektive Intelligenz an, ein „Bindegewebe“ zwischen Maschinen und Menschen. Diese KI soll nicht nur als Antwortproduzent fungieren, sondern als dynamische Schnittstelle, die kollaborative Prozesse über längere Zeiträume verfolgt und unterstützt.

In diesem Geist integriert die von Humans& entwickelte KI mehrere Schlüsselinnovationen. Erstens wendet sie langfristiges Reinforcement Learning an, bei dem die Maschine beobachtet, plant und ihre Interventionen an die Entwicklung menschlicher Dynamiken anpasst. Diese Trainingsmethode ist grundlegend, um eine KI aufzubauen, die sich nicht mit einer punktuellen Interaktion zufrieden gibt, sondern ein Projekt oder eine Entscheidung über mehrere Wochen begleiten kann.

Zweitens hat Humans& eine Multi-Agent-Architektur gewählt, was bedeutet, dass mehrere künstliche Intelligenzen nicht nur miteinander, sondern auch ständig mit menschlichen Nutzern interagieren. Dies spiegelt eher die Realität professioneller Umgebungen wider, in denen Entscheidungen und Schlichtungen oft aus komplexen Verhandlungen zwischen verschiedenen Parteien mit divergierenden Interessen entstehen.

Schließlich ist ein entscheidendes Element das permanente Gedächtnis dieser KI. Im Gegensatz zu klassischen Modellen ermöglicht Humans& der Maschine, sich an frühere Episoden, getroffene Vereinbarungen sowie an Spannungen oder veränderte Gemütszustände innerhalb der Teams zu erinnern. Dieses „lebendige“ Gedächtnis verhindert Wiederholungen von Fehlern und kontextualisiert die Empfehlungen der KI, wodurch eine echte Kontinuität in der kollektiven Arbeit geschaffen wird.

Ein solches System läutet eine neue Ära ein, in der künstliche Intelligenz ein echter Partner der Teamarbeit und der koordinierten Entscheidungsfindung wird und weit über einfache virtuelle Assistenten hinausgeht.

Konkrete Vorteile einer kollaborationsorientierten KI

Die erwartete Wirkung von Humans& geht über den technischen Rahmen hinaus und betrifft direkt die Organisationsformen von Unternehmen. Zum Beispiel:

• Reduzierung ungelöster Konflikte: Die KI kann frühzeitig Quellen von Spannungen oder Blockaden in einem Team erkennen und aufgeklärte Vermittlungen vorschlagen oder die Kommunikation erleichtern.
• Verbesserung der Nachverfolgung von Entscheidungen: Dank des permanenten Gedächtnisses wird jeder Schritt eines Prozesses festgehalten, was eine bessere Rückverfolgbarkeit und Verantwortlichkeit ermöglicht.
• Steigerung der kollektiven Produktivität: Durch Optimierung des Austauschs und Vermeidung redundanter Anstrengungen kann das Team effizienter auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

Durch diese Innovationen automatisiert oder unterstützt Humans& nicht nur, sondern definiert die Zusammenarbeit neu und ebnet den Weg für eine wirklich soziale künstliche Intelligenz.

Eine Rekordfinanzierung, die das Ausmaß des Vertrauens in dieses Projekt verdeutlicht

Kaum gegründet, zeichnete sich Humans& durch eine außergewöhnliche Finanzierungsrunde von 480 Millionen Dollar und eine beeindruckende Bewertung von 4,48 Milliarden Dollar aus. Diese Mittel stammen von renommierten Investoren wie Ron Conway von SV Angel, Nvidia, Jeff Bezos sowie GV von Alphabet. Dieser Rekord spiegelt sowohl das Vertrauen in die Relevanz des Projekts als auch die Marktnachfrage nach einer KI wider, die über reine Berechnung oder Textgenerierung hinausgeht.

Bemerkenswert ist, dass dieses finanzielle Interesse bestand, ohne dass Humans& ein Produkt oder einen Prototyp präsentierte. Dies hebt einen neuen Trend im Startup-Ökosystem hervor: Investoren setzen nun mehr auf Ideen, strategische Visionen und die Qualität der Teams als auf fertige Produkte. Sie wollen eine zentrale Rolle in dem, was Zelikman als die „konjunktive Schicht“ der digitalen Zukunft bezeichnet, übernehmen.

Die Beteiligung von Nvidia, einem führenden Hersteller von KI-spezialisierter Hardware, ist kein Zufall. Sie deutet darauf hin, dass Humans& massive Rechenkapazitäten benötigen wird und in einem intensiven technologischen Wettstreit steht, um Architekturen aufzubauen, die den eigenen Ambitionen gerecht werden.

Humans& gegenüber den Giganten: eine angekündigte Disruption der Kollaborationstools

Humans& zielt nicht darauf ab, klassische Kollaborationstools wie Slack, Notion oder Google Docs direkt zu konkurrieren, sondern die Funktionsweise dieser Plattformen grundlegend zu verändern. All diese Tools basieren auf einem fragmentierten Ansatz: getrennte Konversationen, unabhängige Dokumente, oft losgelöstes Management menschlicher Prozesse.

Die Strategie von Humans& geht tiefer: Die Zusammenarbeit soll grundlegend neu definiert werden, indem eine Ebene sozialer Intelligenz eingeführt wird, die Divergenzen harmonisiert, an der informellen Team-Governance teilnimmt und die Entwicklung von Entscheidungen über die Zeit verfolgt. Diese Ambition stellt eine große Bedrohung für traditionelle Anbieter und große Labore dar, die ihre eigenen KIs entwickeln, ohne zwingend die Struktur menschlicher Kooperation neu zu denken.

Anthropic, Google oder OpenAI arbeiten zwar an KI, die kollaborative Aufgaben bewältigen kann, bleiben aber bei Modellen, die ursprünglich für individuelle Interaktionen konzipiert wurden. Humans& geht den entgegengesetzten Weg: Ausgehend von sozialer Intelligenz als Fundament, ein kühnes Wagnis, das die Paradigmen der Branche erschüttern könnte.

Die ethischen Implikationen und die unsichtbare Macht einer koordinierenden KI

Das Versprechen einer künstlichen Intelligenz, die menschliche Beziehungen schlichten, vergangene Spannungen speichern und kollektive Entscheidungen beeinflussen kann, wirft fundamentale Fragen auf. Wer definiert die Kriterien dessen, was „gut“ für die Gruppe ist? Wo endet die Unterstützung und beginnt die Manipulation? Diese Fragen sind nicht nur theoretisch, sondern entscheidend für das Vertrauen, das Nutzer in eine solche Technologie setzen.

Eric Zelikman betont, dass Humans& darauf abzielt, den Menschen zu „erweitern“ und ihm nicht die Macht zu entziehen. Dennoch kann die Implementierung einer unsichtbaren Koordinierungsebene schnell zu einer Quelle undurchsichtiger Kontrolle werden, bei der strategische Entscheidungen von einem Algorithmus beeinflusst werden, den niemand vollständig versteht. Es ist ein sensibles Gleichgewicht zwischen Nutzen und Einfluss, zwischen Transparenz und Drittbetrieb.

Das Startup muss daher auch strenge technologische Ethik verfolgen, algorithmische Verantwortung gewährleisten und den Nutzern eine echte Kontrolle über die Funktionsweise und Empfehlungen der KI bieten. Diese doppelte technische und ethische Mission ist sicherlich eine der größten Herausforderungen für die Suche nach einer Milliarde Dollar.

Einige wesentliche ethische Herausforderungen:

• Transparenz algorithmischer Entscheidungen: Nutzer müssen verstehen, wie und warum die KI bestimmte Maßnahmen beeinflusst
• Respekt der Privatsphäre: Das permanente Gedächtnis wirft Fragen zu persönlichen Daten und Vertraulichkeit auf
• Grenzen des Einflusses: Klarheit über die Grenzen zwischen Entscheidungsunterstützung und Kontrolle
• Geteilte Verantwortung: Klare Zuordnung der menschlichen und algorithmischen Verantwortlichkeiten im Falle von Fehlern oder Konflikten

Die technische Raffinesse hinter Humans&: eine KI, die langlebig und anpassungsfähig gedacht ist

Das Herzstück des Projekts beruht nicht nur auf einem neuen konzeptuellen Ansatz, sondern auf bedeutenden technischen Brüchen. Langfristiges Reinforcement Learning ermöglicht die Entwicklung von Modellen, die über die einfache statische Antwort hinausgehen und sich mit der Umgebung der Nutzer weiterentwickeln. Dieser Lernmodus verleiht der KI die Fähigkeit, kontinuierliches Feedback einzubeziehen, Strategien anzupassen und ihr Handeln in Echtzeit zu korrigieren.

Das Multi-Agent Reinforcement Learning führt eine komplexe Interaktion zwischen verschiedenen digitalen Agenten ein, die jeweils unterschiedliche Aspekte oder Beteiligte eines Projekts repräsentieren können. Diese wachsenden Interaktionen simulieren das reale Funktionieren einer menschlichen Organisation, in der divergierende Interessen einen gemeinsamen Nenner finden müssen. Diese Komplexität ist notwendig, damit die KI Verhandlungen, Kompromisse und subtile Schlichtungen versteht, die den Reichtum, aber auch die Komplikation der Gruppenarbeit ausmachen.

Schließlich verhindert das permanente Gedächtnis, also die Fähigkeit, eine detaillierte und nutzbare Historie zu speichern, dass die KI die funktionale Amnesie reproduziert, die heutige Werkzeuge belastet. Es ermöglicht Kontinuität und Kohärenz der Entscheidungen, auch nach mehreren Wochen oder Monaten, ein großer Gewinn für Unternehmen mit komplexen Fristen und Herausforderungen.

Technologie	Ziel	Schlüsselvorteil
Langfristiges Reinforcement Learning	Kontinuierliche Überwachung und Anpassung	Dauerhafte Begleitung von Projekten
Multi-Agent Reinforcement Learning	Interaktion zwischen mehreren KIs und Menschen	Realistische Verwaltung von Verhandlungen und Konflikten
Persistentes Gedächtnis	Speicherung der Entscheidungsverläufe	Kontinuität und Kohärenz der Entscheidungen

Eine Milliarde Dollar, um die menschliche Zusammenarbeit durch KI zu revolutionieren

Während Humans& bereits mit fast einer halben Milliarde Dollar Finanzierung einen beeindruckenden Meilenstein erreicht hat, steht ein weiterer Schritt bevor: eine Milliarde Dollar einzusammeln, um die globale Vision zu realisieren. Dieser außergewöhnliche Betrag spiegelt den Ehrgeiz wider, eine technologische und organisatorische Infrastruktur zu schaffen, die weltweit operiert und menschliche Teams mit künstlichen Intelligenzen in permanentem und effizientem Dialog vereint.

Diese Summe wird nicht nur dazu verwendet, technische Kapazitäten, insbesondere in Hochleistungsrechnen, zu stärken, sondern auch Talente aus den besten Labors wie Google, Meta, Anthropic, OpenAI oder DeepMind anzuziehen. Das aktuelle Team, bereits bestehend aus renommierten Persönlichkeiten wie Georges Harik (Ex-Google) und Noah Goodman (Stanford), soll für Forschung und Entwicklung erweitert werden.

Diese massive Finanzierung reagiert auch auf eine strategische Notwendigkeit: den bevorstehenden Rechenwettlauf zwischen den großen globalen KI-Akteuren zu antizipieren, bei dem die Fähigkeit, komplexe Daten in Echtzeit zu verarbeiten, die Zukunft der Branche bestimmen wird. Für Zelikman besteht die Herausforderung nicht darin, eine isolierte KI mit übermenschlicher Intelligenz zu haben, sondern eine unfehlbare soziale Intelligenz im Dienste der Menschen.

Ausblick auf die Zukunft der sozialen und kollaborativen künstlichen Intelligenz

Während die künstliche Intelligenz weiterhin mit erwarteter Rasanz im Jahr 2026 voranschreitet, bietet die von Humans& verkörperte Vision eine erneuerte, menschlichere und pragmatischere Richtung. Statt eine einsame Superintelligenz anzustreben, die von den Realitäten vor Ort losgelöst ist, geht es darum, eine KI zu schaffen, die in das kollektive Leben integriert ist, Spannungen managt, Entscheidungen erleichtert und Anstrengungen auf gemeinsame Ziele bündelt.

Diese technologische Entwicklung geht einher mit einem tiefgreifenden kulturellen Wandel in der Art und Weise, wie KI betrachtet wird. Die Zukunft wird nicht die sein, in der die Maschine den Menschen ersetzt, sondern die, in der sie ein intelligenter Vermittler wird, der die kollektive Kompetenz stärkt und hilft, die Schwächen menschlicher Interaktionen zu überwinden.

Es bleibt abzuwarten, ob Humans& diesen ambitionierten Markt erobern und eine neue Norm etablieren kann, doch das vorgeschlagene Modell markiert bereits einen klaren Bruch in der laufenden Revolution. Die Koordination der Menschen – bisher der Achillesferse technologischer Projekte – wird nun zur Hauptaufgabe für den Aufbau der versprochenen revolutionären KI.

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Warum hat Eric Zelikman OpenAI verlassen?

Er verließ OpenAI, weil er der Ansicht war, dass die aktuelle KI nicht in der Lage war, menschliche Dynamiken und Zusammenarbeit zu verstehen, was entscheidend für die Lösung echter kollektiver Probleme ist.

Was ist die Besonderheit der von Humans& entwickelten KI?

Diese KI setzt auf langfristiges Lernen, Multi-Agent Reinforcement Learning und ein persistentes Gedächtnis, um die menschliche Zusammenarbeit bei kollektiven Entscheidungen dauerhaft zu begleiten.

Warum hat Humans& so viel Geld ohne Produkt eingesammelt?

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Was sind die wichtigsten ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit dieser KI?

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Wie könnte dieses Projekt die Zusammenarbeit in Unternehmen verändern?

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