Wann können Maschinen die Arbeit von Menschen übernehmen? Dieselbe Befragung derselben Forschenden gibt darauf zwei Antworten: 2042 und 2098.
Die Erhebung stammt vom Dezember 2024, veröffentlicht im September 2026. Erreicht wurden 1.580 Forschende, die an sechs führenden KI-Konferenzen publiziert hatten — die Rücklaufquote lag bei 10 Prozent.
Dieselbe Frage, zwei Formulierungen
Die Differenz entsteht nicht durch Uneinigkeit, sondern durch den Wortlaut.
Die eine Frage gilt der High-Level Machine Intelligence: Sie tritt ein, „wenn Maschinen ohne Hilfe jede Aufgabe besser und billiger erledigen können als menschliche Arbeitskräfte". Dafür nennt die aggregierte Prognose eine Fünfzig-Prozent-Chance im Jahr 2042.
Die andere gilt der Full Automation of Labor: Sie tritt ein, „wenn alle Berufe vollständig automatisierbar sind". Dafür lautet die Antwort 2098.
Beide Definitionen enden im Fragebogen mit demselben Hinweis: „Think feasibility, not adoption." Es geht um technische Machbarkeit, nicht um Einführung. Wer diese Jahreszahlen als Datum für wegfallende Arbeitsplätze zitiert, benutzt sie gegen die ausdrückliche Anweisung, unter der sie entstanden sind.
Die Autoren können es selbst nicht erklären
Der bemerkenswerteste Satz steht in der Studie selbst. Wenn alle Aufgaben automatisierbar seien, so die Autoren, dann müssten Berufe je nach Definition schon jetzt oder binnen kurzer Zeit automatisierbar sein. Dennoch sehe man durchgängig über fünfzig Jahre Unterschied zwischen den Daten für diese beiden Ereignisse. Die Fragen unterschieden sich in mehr als nur den Definitionen, das möge dazu beitragen.
Das ist keine Fußnote, sondern ein Eingeständnis: Eine Verschiebung um ein halbes Jahrhundert bleibt unerklärt. In dieser Erhebung sind es 56 Jahre — der kleinste Abstand bisher.
Die Zahlen wandern schneller als die Zeit
Über die Reihe der Befragungen hinweg bewegt sich die Prognose beständig nach vorn. Für die High-Level Machine Intelligence nannte die Erhebung von 2016 das Jahr 2061, die von 2022 das Jahr 2059, die von 2023 das Jahr 2047 und die von 2024 das Jahr 2042. In acht Jahren schrumpfte der Horizont von 45 auf 18 Jahre; er kam pro Jahr um etwa 3,4 Jahre näher.
Bei der Full Automation of Labor ist die Bewegung größer: 2158 in der Erhebung von 2022, dann 2115, dann 2098.
Und eine dieser Zahlen wurde nachträglich geändert. In der Veröffentlichung von 2023 stand 2116; eine Fußnote der neuen Studie erklärt, geringfügige Änderungen am Code und an der Datenaufbereitung hätten den Wert leicht verschoben, auf 2115.
Die Reihenfolge ergibt kein Bild
Dieselbe Erhebung nennt auch Jahreszahlen für einzelne Berufe: Einzelhandelsverkäufer 2031, Lastwagenfahrer 2033, Chirurg 2050, KI-Forscher 2052.
Nebeneinandergelegt passt das nicht zusammen. Wenn Maschinen ab 2042 jede Aufgabe besser und billiger erledigen können, wie kann der Beruf des Chirurgen dann erst 2050 vollständig automatisierbar sein — und der des KI-Forschers 2052, also zehn Jahre nach dem Zeitpunkt, an dem Maschinen alles besser können?
Was hier nicht behauptet wird
Nicht, dass die Forschenden sich widersprechen. Die Fragen gingen an unterschiedliche Teilgruppen: 985 Antworten liegen der Zahl für 2042 zugrunde, 456 der für 2098, rund 458 den einzelnen Berufen. Es sind nicht dieselben Menschen, die beides gesagt haben.
Nicht, dass die Zahlen willkürlich wären. Die Studie legt ihre Verfahren offen und rechnet Alternativen durch: Nimmt man den Median statt des Mittelwerts, verschieben sich die Werte auf 2044 und 2101 — also nur um zwei bis drei Jahre.
Nicht, dass die Streuung bloß Zufall sei. Die Studie weist einen Rahmungseffekt nach: Wer feste Wahrscheinlichkeiten vorgelegt bekam, nannte durchgehend frühere Jahre als wer feste Zeiträume vorgelegt bekam. Die Antwort hängt messbar daran, wie gefragt wird.
Nicht, dass die Studie beschönige. Dieselben Befragten gaben im Mittel eine Wahrscheinlichkeit von 18 Prozent dafür an, dass künftige KI-Fortschritte zum Aussterben der Menschheit oder einer vergleichbar dauerhaften Entmachtung führen; der Medianwert lag bei 10 Prozent. 72 Prozent sprachen sich dafür aus, der Risikoforschung mehr Gewicht zu geben.
Und nicht, dass eine Befragung eine Messung wäre. Sie erfasst, was Fachleute erwarten, nicht was eintritt.
Warum das hierher gehört
Diese Zahlen werden als Planungsgrundlage zitiert — in Interviews, Strategiepapieren und Reden. Tatsächlich hängt der Wert davon ab, welche von zwei Formulierungen man wählt, wie die Frage gerahmt ist, welche Teilgruppe antwortete und welches Aggregationsverfahren gewählt wurde. Die Spanne zwischen den beiden Hauptwerten beträgt 56 Jahre, und die Autoren nennen sie selbst unerklärt.
Ein anderer Beitrag hier beschrieb eine Verteilung, deren oberster Teil nicht erhoben, sondern geschätzt wird. Hier ist es ähnlich, nur sichtbarer: Die Zahl existiert, sie ist sorgfältig gemacht — und sie beantwortet eine Frage, die nicht die gestellte ist.