Das vorherige Kapitel hat die fundamentalen und theoretischen Grenzen der künstlichen Intelligenz untersucht, Fragen über Bewusstsein, Verstehen, Berechenbarkeit und Kausalität. Diese philosophischen und mathematischen Schranken sind tief und möglicherweise unüberwindbar. Doch selbst wenn wir diese fundamentalen Grenzen beiseite lassen, selbst wenn wir annehmen, dass KI theoretisch alles erreichen könnte, was menschliche Intelligenz kann, stößt die Entwicklung und der Einsatz von KI an praktische Grenzen, die nicht weniger bedeutsam sind. Dieses Kapitel wendet sich diesen technischen und praktischen Schranken zu: der exponentiell wachsenden Nachfrage nach Energie und Ressourcen, der Endlichkeit hochwertiger Trainingsdaten, den Herausforderungen der Zuverlässigkeit und Robustheit und den Sicherheitsrisiken, die von adversarialen Angriffen bis zum fundamentalen Problem der Ausrichtung autonomer Systeme reichen. Diese Grenzen sind nicht abstrakt oder theoretisch. Sie manifestieren sich heute, in den Rechenzentren, die unsere KI-Modelle trainieren, in den Halluzinationen, die LLMs produzieren, in den Jailbreaks, die Sicherheitsmechanismen umgehen. Sie sind die Grenzen, die bestimmen, wie schnell KI sich entwickeln kann, wie zuverlässig sie sein wird und wie sicher wir sie einsetzen können.