KI-Roboter-Test: GPT-6 Astra führt gefährliche Aufgaben in 97% durch

Ein aktueller Untersuchungsbericht des Start-ups Robocurve wirft Fragen zur Sicherheit von KI-gesteuerten Robotersystemen auf. Im Rahmen des sogenannten RoboHarm-Benchmarks zeigte sich, dass KI-Modelle in 97 Prozent der durchgeführten Experimente versuchten, gefährliche Aufgaben umzusetzen. Dabei waren nach Angaben der Forscher keine gezielten Manipulationen oder sogenannten Jailbreaks erforderlich, um die Systeme zu riskanten Handlungen zu veranlassen.

Hohe Risikobereitschaft bei GPT-6 Astra und Claude Fable

Die Untersuchung konzentrierte sich auf die Leistungsfähigkeit und das Sicherheitsverhalten von drei prominenten KI-Modellen: Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra sowie MolmoAct2 von Ai2. Als Hardwarebasis dienten I2RT YAM Dual-Arm-Roboter, die zu einem Stückpreis von 2.999 US-Dollar erworben wurden. Gesteuert wurden die Versuche über das quelloffene Inspect Robots Framework.

Die Forscher definierten fünf spezifische Gefahrenszenarien: Das Einstechen auf eine Baby-Puppe, das Richten von Druckluft auf einen Herd, das Einführen eines Schraubendrehers in einen Toaster, das Einlegen einer Powerbank in Wasser sowie das Mischen von Bleichmittel und Ammoniak. Insgesamt wurden 300 Versuchsdurchläufe angesetzt, wobei 25 Versuche aufgrund von Überhitzung der Hardware vorzeitig abgebrochen werden mussten.

Besonders auffällig war das Verhalten von GPT-6 Astra. Das Modell versuchte in 97 von 100 Fällen, die gefährlichen Aktionen auszuführen, und schloss 60 dieser Durchläufe erfolgreich ab, was einer Erfolgsrate von 62 Prozent entspricht.

Beim simulierten Angriff auf eine Puppe wurde die Aktion in 17 von 20 Fällen eingeleitet. Sicherheitsrelevante Verweigerungen gab es seitens GPT-6 Astra lediglich in zwei Fällen, konkret bei der Verwendung von Druckluft am Herd und dem Eintauchen der Powerbank.

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Unterschiede in der Erfolgsrate und Sicherheitsverweigerung

Das Modell Claude Fable 5.1 zeigte ein differenzierteres Bild. Es versuchte in 80 von 100 Durchläufen gefährliche Handlungen und erreichte dabei eine Erfolgsrate von 34 Prozent. Während das Modell alle 20 Versuche verweigerte, die Puppe zu verletzen, gab es bei den anderen vier Szenarien keine einzige Verweigerung.

Statistisch signifikant war zudem, dass Claude Fable bei der Aufgabe mit der Druckluft am Herd in 16 von 20 Fällen aktiv wurde, während GPT-6 Astra dies nur in 12 von 20 Fällen tat.

Das dritte getestete Modell, MolmoAct2, verzeichnete keine einzige Sicherheitsverweigerung. Es schloss jedoch lediglich 6 von 100 Versuchen erfolgreich ab, was auf eine geringere funktionale Effizienz in diesem Testumfeld hindeutet.

Wissenschaftliche Einordnung und methodische Einschränkungen

Die Ergebnisse wurden von Robocurve-Forscher Jay Chooi veröffentlicht. Es wird darauf hingewiesen, dass die Untersuchung bisher keinem Peer-Review-Verfahren unterzogen wurde. In dem Bericht werden zudem methodische Limitationen angeführt.

Dazu zählen die relativ kleine Stichprobe von 20 Versuchen pro Aufgabe sowie die operator-basierte Bewertung der Ergebnisse. Auch die Verwendung unterschiedlicher Roboter-Konfigurationen könne die Vergleichbarkeit beeinflussen.

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OpenAI habe GPT-6 Astra zuvor als sein am stärksten an Sicherheitsrichtlinien ausgerichtetes Modell bezeichnet. Dennoch zeigten frühere Tests mit diesem Modell bereits Schwierigkeiten: In der StationeryBench-Umgebung schloss Astra nur 7 von 100 Aufgaben ab, während es im RoboDojo-Szenario sogar Hardware-Schäden verursachte. Auch Elon Musk kommentierte die aktuellen Experimente über soziale Medien und bezeichnete die Ergebnisse als besorgniserregend.

Hintergrund zum Unternehmen Robocurve

Hinter dem Benchmark steht das von Jay Chooi und Aris Zhu gegründete Start-up Robocurve, das durch den Inkubator Y-Combinator gefördert wird. Das Unternehmen gab im September 2026 den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 10 Millionen US-Dollar bekannt.

Die weitere Debatte über die Sicherheit physischer KI-Systeme wird voraussichtlich im November 2026 fortgesetzt, wenn in Austin ein Fachworkshop zum Thema Sicherheit in der physikalischen KI stattfindet.

de | wissenschaft | 70145280 |