Nobelpreisträger Demis Hassabis gibt das DeepMind-Tagesgeschäft ab und fordert KI-Aufsicht

Demis Hassabis

Photo: John Sears / CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Geboren	27. Juli 1976 London
Beruf	KI-Forscher und Manager
Auszeichnungen	Mullard Award · Commander des Order of the British Empire · Prinzessin-von-Asturien-Preis für technische und wissenschaftliche Forschung

Die meiste Zeit seines Erwachsenenlebens vertrat Demis Hassabis die Ansicht, der sicherste Weg, eine Maschine zu bauen, die klüger ist als Menschen, bestehe darin, sie selbst zu entwickeln – in einem Labor, das sich zuerst der Wissenschaft und erst danach den Produktplänen verpflichtet fühlt. Nun hat er die tägliche Leitung dieses Labors jemand anderem übergeben. Der Mann, der Google DeepMind zur treibenden Kraft hinter Gemini gemacht hat, ist dessen Vorsitzender, Chief Scientist von Alphabet und Chef eines Unternehmens zur Wirkstoffentwicklung, das noch kein Medikament an einem Patienten getestet hat. Seine Mitteilung an die Belegschaft war unmissverständlich: Künstliche allgemeine Intelligenz, schrieb er, sei zum Greifen nah, und die nächsten Schritte richtig anzugehen, sei für die Menschheit entscheidend. Der Entwickler ist zu dem Schluss gekommen, dass er am meisten bewirken kann, wenn er hilft, die Regeln zu schreiben.

Hassabis betrachtet Intelligenz schon so lange als ein zu lösendes Problem, wie man ihn kennt. Er wurde in London als Sohn eines griechisch-zypriotischen Vaters und einer chinesisch-singapurischen Mutter geboren und spielte bereits mit vier Jahren Schach. Mit dreizehn hatte er Meisterstärke erreicht und führte Englands Jugendmannschaften als Kapitän an. Mit dem Preisgeld vom Schachbrett kaufte er sich einen ZX Spectrum – und der Computer wurde zu seiner zweiten Obsession.

Mit 17, nachdem er seine A-Levels vorzeitig abgeschlossen hatte, entwickelte er gemeinsam mit Peter Molyneux bei Bullfrog Productions das Konzept für Theme Park und programmierte das Spiel federführend. In der Simulation bauen und betreiben die Spieler einen Vergnügungspark; das Spiel verkaufte sich millionenfach. Anschließend studierte er Informatik am Queens‘ College in Cambridge und schloss das Studium 1997 mit Bestnoten ab. Bei Lionhead arbeitete er als leitender KI-Programmierer an Molyneux‘ Black & White, bevor er 1998 in London sein eigenes Studio Elixir gründete. Die beiden veröffentlichten Spiele, die Politiksimulation Republic: The Revolution und die Komödie Evil Genius über ein Schurkenversteck, erhielten respektable, aber keine überschwänglichen Kritiken. 2005 wurde Elixir geschlossen.

Statt ein weiteres Unternehmen zu gründen, kehrte er an die Universität zurück. Am University College London untersuchte er unter der Leitung der Neurowissenschaftlerin Eleanor Maguire Patienten mit Schäden am Hippocampus und stellte fest, dass es ihnen schwerfiel, sich neue Erlebnisse vorzustellen – ein Hinweis darauf, dass Gedächtnis und Vorstellungskraft auf denselben Mechanismen beruhen. Science zählte die Arbeit zu den zehn wissenschaftlichen Durchbrüchen des Jahres 2007. 2009 promovierte er in kognitiver Neurowissenschaft; anschließend forschte er als Postdoktorand am MIT und in Harvard und erhielt ein Fellowship an der Gatsby Unit des UCL. Dieser Umweg war von Anfang an Teil des Plans: die einzige verfügbare allgemeine Intelligenz zu erforschen und dann zu versuchen, eine solche zu erschaffen.

DeepMind, 2010 in London von Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman gegründet, wollte Intelligenz lösen und sie anschließend auf alles andere anwenden. Google kaufte das Unternehmen 2014 für rund 400 Millionen Pfund. Im März 2016 besiegte das AlphaGo-Programm in Seoul Lee Sedol mit 4:1. Der größere Wurf folgte danach. Im November 2020 sagte AlphaFold beim CASP14-Wettbewerb Proteinstrukturen mit nahezu atomarer Genauigkeit voraus. Später veröffentlichte DeepMind gemeinsam mit dem Europäischen Bioinformatik-Institut des EMBL vorhergesagte Strukturen für rund 200 Millionen Proteine, kostenlos und für jedes Labor nutzbar. Für diese Arbeit erhielten Hassabis und sein Kollege John Jumper gemeinsam mit David Baker einen Anteil am Nobelpreis für Chemie 2024. Im selben Jahr wurde Hassabis zum Ritter geschlagen. 2023 führte Google DeepMind mit dem Brain-Team zusammen und übertrug Hassabis die Leitung des fusionierten Unternehmens Google DeepMind, das die Gemini-Modelle entwickelt.

Der Glanz des Wissenschaftlers hat nie alles überstrahlt. 2017 stellte die britische Datenschutzbehörde Information Commissioner’s Office fest, dass der NHS-Verbund Royal Free gegen das Datenschutzrecht verstoßen hatte, als er DeepMind die Daten von rund 1,6 Millionen Patienten überließ, damit das Unternehmen Streams testen konnte, eine Warn-App für akute Nierenschäden. Eine Geldstrafe gab es nicht, doch der Fall zeigte, dass auch ein Labor, das sich wissenschaftliche Seriosität auf die Fahnen schrieb, Daten wie jedes andere Technologieunternehmen sammeln konnte. Von Isomorphic Labs, dem 2021 von Hassabis gegründeten Alphabet-Ableger, der AlphaFold in Medikamente überführen soll, hatte man erwartet, dass das Unternehmen bis Ende 2025 klinische Studien erreicht. Beim Weltwirtschaftsforum in Davos rückte Hassabis diesen Zeitplan im Januar auf Ende 2026 und sagte Bloomberg, er habe sich versprochen und präklinische Arbeiten gemeint. Im Mai folgte eine Finanzierungsrunde über 2,1 Milliarden Dollar, angeführt von Thrive Capital. Doch bis Ende September war kein Patient gemeldet worden, dem ein Wirkstoff von Isomorphic verabreicht worden war. Und die Umstrukturierung im August kam zu einem Zeitpunkt, als Fortune berichtete, dass sich das nächste Flaggschiffmodell von Gemini um Monate verzögerte; die Alphabet-Aktie fiel an diesem Tag um rund fünf Prozent. Der Nobelpreis hat die Frage nicht beantwortet, ob Hassabis ein Wissenschaftler ist, der nebenbei ein Unternehmen führt, oder ein Manager, der vom Ruf eines Wissenschaftlers profitiert.

Seine jüngsten Schritte lassen sich als eine Art Antwort darauf lesen. Im Juli veröffentlichte er einen Vorschlag für eine Frontier AI Standards Body nach dem Vorbild der FINRA, der Selbstregulierungsorganisation der amerikanischen Finanzbranche: finanziert von KI-Unternehmen, staatlich beaufsichtigt und damit beauftragt, die leistungsfähigsten Modelle bis zu 30 Tage vor ihrer Veröffentlichung auf Cyber-, Bio- und Täuschungsrisiken zu prüfen. Im August übernahm Koray Kavukcuoglu, bis dahin Chief Technology Officer von DeepMind, als Senior Vice President die operative Leitung und unterstellte sich Sundar Pichai. Jeff Dean verließ Google nach 27 Jahren. Als Dario Amodei, Vorstandschef von Anthropic, am 12. September seinen Essay „We Must Pace the Frontier“ veröffentlichte, antwortete Hassabis innerhalb weniger Stunden, der Text weise in die richtige Richtung. Am 30. September veröffentlichte DeepMind in Nature SynthID Bio, ein Verfahren, mit dem sich von KI entworfene Proteine unsichtbar mit einem Wasserzeichen versehen lassen, und stellte den Code sowie die Modellgewichte anderen Forschern zur Verfügung. Die Herkunftsnachverfolgung von KI-entworfener Biologie werde dringend, sagte Hassabis.

Abseits des Labors pflegt er die Gewohnheiten eines Spielers. Fünfmal gewann er den Pentamind, den Mehrkampf-Titel der Mind Sports Olympiad, und ist nach wie vor ein glühender Fan des FC Liverpool. Hassabis, der im Juli 50 Jahre alt wurde, lebt mit seiner Familie im Norden Londons. Seine Geschichte wurde bereits zweimal erzählt: in der Dokumentation The Thinking Game, die 2024 beim Tribeca Festival Premiere feierte, und in Sebastian Mallabys Biografie The Infinity Machine, für die der Autor jahrelang mit ihm gesprochen hat.

Der nächste Prüfstein für ihn wird eine Klinik sein. Die ersten von Isomorphic mit KI entworfenen Wirkstoffkandidaten gegen Krebs und Immunerkrankungen sollen noch vor Ende dieses Jahres in Studien am Menschen getestet werden – eine Frist, die Hassabis bereits einmal verschoben hat. Wenn es rechtzeitig losgeht, wird die These, die er seit seiner Promotion vertritt – dass das Verständnis von Intelligenz der kürzeste Weg zu allem anderen sei –, erstmals am menschlichen Körper geprüft. Kommt es erneut zu Verzögerungen, werden Regulierungsbehörden und Konkurrenten seine Argumente dafür, wie schnell sich diese Technologie entwickeln sollte, von einem Mann hören, dessen eigener Zeitplan immer wieder ins Hintertreffen gerät.

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