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KI findet neue Antworten – und alte Sicherheitslücken
Laut Berichten testete OpenAI ein internes Modell mit schwierigen Forschungsfragen aus mehreren Fachgebieten. PHP2Shell umfasst zwei kritische Schwachstellen mit einem CVSS Wert von jeweils 9,2.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Laut Berichten testete OpenAI ein internes Modell mit schwierigen Forschungsfragen aus mehreren Fachgebieten.
- PHP2Shell umfasst zwei kritische Schwachstellen mit einem CVSS Wert von jeweils 9,2.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI CEO Sam Altman reveal during his October 29 Cheeky Pint podcast conversation with Stripe president John Collison about the i. Article summary: Altman’s central message was that AI’s scientific and engineering capabilities are advancing alongside its ability to expose weaknesses in existing software—and that containing substantially superhuman systems remains an. Topic tags: general, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, ch
Sam Altman sprach am 29. Oktober 2026 im Podcast Cheeky Pint mit Stripe-Mitgründer John Collison über KI-gestützte Forschung, Software-Sicherheit und die Schwierigkeit, sehr leistungsfähige Systeme einzuhegen. Der rote Faden: KI könnte helfen, schwierige technische Probleme zu lösen – und zugleich bislang übersehene Schwachstellen leichter aufspüren. Doch ein Fund ist noch keine Lösung: Er muss geprüft, behoben und sicher ausgerollt werden.15
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Das Forschungsprojekt mit dem Namen „Hold My Beer“
Einem Bericht zufolge stellten OpenAI-Forschende einem internen Modell schwierige Probleme aus mehreren Fachgebieten. Sie nutzten dafür einen internen Kanal namens „Model Name-Hold My Beer“. Der Bericht beschreibt, wie das Modell die Aufgaben nacheinander löste. Der Kanalname ist dabei nicht als bestätigter offizieller Modellname zu verstehen.5
Ein Beitrag in sozialen Medien, der einen Ausschnitt aus dem Gespräch teilt, schildert Altman als begeistert von den Ergebnissen – und zugleich trauriger als erwartet, als ob etwas zu Ende gehe. Diese emotionale Einordnung stammt aus einem verbreiteten Bericht; ein unabhängig überprüftes Transkript, das sie bestätigt, liegt in der verfügbaren Berichterstattung nicht vor.27
Berichte zum Podcast beziffern den Rechenaufwand des Navier-Stokes-Experiments von OpenAI auf ungefähr zehn Millionen US-Dollar.2 Das ist eine berichtete Schätzung, keine unabhängige Prüfung des Rechenaufwands oder ein Beleg dafür, dass der behauptete Beweis verifiziert wurde. Auch konkrete Einsparungen durch den Einsatz von Agententeams sind durch die verfügbaren Quellen nicht belegt.
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Agententeams und die Frage der Sicherheit
In einem auffindbaren Transkript bevorzugt Altman den Begriff „Agententeams“ gegenüber „Agentenschwärmen“. Er sagt, solche Teams könnten interessante Eigenschaften in Bezug auf Skalierungsgesetze und Alignment aufweisen, die es weiter zu untersuchen gelte. Das ist eine von ihm beschriebene Forschungsrichtung – kein Beleg dafür, dass Agententeams automatisch besser aufeinander abgestimmt oder sicherer sind.17
Berichten zufolge würde Altman lieber eine Billion leicht übermenschlich intelligenter KIs sehen als ein einzelnes, überwältigend mächtiges System. Als Begründung wird angeführt, dass viele Akteure widerstandsfähiger sein könnten als die Abhängigkeit von einer einzigen Intelligenz.21
Auch über Sicherheitsgrenzen sprach Altman: Eine Sandbox – eine abgeschottete Umgebung zum Testen von Software – funktioniere nur „bis zu einem gewissen Punkt“, wenn ein Modell den Menschen, die es betreiben, weit überlegen sei, zitieren Medien ihn. Im selben Gespräch bezeichnete er selbstreplizierende Rechenzentren als „in Reichweite“ und sagte, OpenAI wolle seine Robotik auf den Bau von Rechenzentren ausrichten. Das beschreibt seine Einschätzung der Zukunft; es belegt nicht, dass es solche selbstreplizierenden Anlagen bereits gibt.3
PHP2Shell macht die Risiken greifbar
Für die Diskussion über KI und Software-Sicherheit gibt es ein konkretes Beispiel: PHP2Shell. Der Name steht für zwei Schwachstellen in PHP, CVE-2026-109618 und CVE-2026-109619. Beide wurden mit dem CVSS-Wert 9,2 eingestuft und können unauthentisierte Angreifer aus der Ferne Code ausführen lassen.29
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Laut Calif wurden die Schwachstellen unter Mitwirkung von Calif, OpenAI und Wiz entdeckt. IBM berichtet, dass Forschende bei der Suche nach den Fehlern auch KI-Systeme einsetzten, darunter OpenAIs GPT-5.6 Sol. IBM meldete außerdem Ausnutzungsversuche nach der Offenlegung.31
44 Die US-amerikanische Behörde für Cybersicherheit und Infrastruktursicherheit (CISA) nahm beide Schwachstellen am 26. Oktober in ihren Katalog bekanntermaßen ausgenutzter Sicherheitslücken auf und rät Organisationen zum Patchen.
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Altmans umfassendere Warnung lautet laut Zusammenfassungen des Interviews: Wenn KI systematisch auf bestehenden Code angesetzt werde, könnten dadurch mehr schwerwiegende Sicherheitslücken zutage treten, als viele erwarten.20 PHP2Shell zeigt, warum die Entdeckung nur ein Teil der Sicherheitsarbeit ist: Betroffene Systeme müssen identifiziert, Meldungen bewertet und Fehlerbehebungen eingespielt werden. Für PHP-Betreiberinnen und -Betreiber ist die unmittelbare Empfehlung der CISA klar: zeitnah patchen.
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Was das Gespräch belegt – und was offenbleibt
Die Berichte über das Interview stützen eine Diskussion über Forschungsfähigkeit, Agententeams, Cybersicherheit und die Grenzen von Sandboxen. Sie belegen jedoch weder eine genaue Summe, die Agententeams eingespart hätten, noch eine unabhängige Bestätigung des berichteten Navier-Stokes-Ergebnisses. Auch nicht jede weitere Behauptung über KI-Vorfälle oder die Einführung von Software wird dadurch bestätigt.2
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Für Softwareteams ist die praktische Lehre: KI-gestützte Suche nach Schwachstellen sollte ein Anlass sein, Wartung und Sicherheitsprozesse zu stärken – kein Ersatz dafür. Fehlermeldungen brauchen eine Prüfung, Zuständigkeiten für Korrekturen müssen klar sein und Updates die tatsächlich eingesetzten Systeme erreichen. Der Schweregrad von PHP2Shell und die Patch-Empfehlung der CISA zeigen, warum diese Schritte wichtig sind – auch wenn KI bei der Entdeckung geholfen hat.29
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Wie lautet die kurze Antwort auf „KI findet neue Antworten – und alte Sicherheitslücken“?
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Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Laut Berichten testete OpenAI ein internes Modell mit schwierigen Forschungsfragen aus mehreren Fachgebieten. PHP2Shell umfasst zwei kritische Schwachstellen mit einem CVSS Wert von jeweils 9,2.