WIRED berichtete am 14. Oktober 2026 über einen späteren Bericht von Tech Against Terrorism: Er umfasste 134 KI-Modelle und mehr als 200 Prompts, die jeweils in drei Varianten getestet wurden. Die erste öffentliche Ausgabe des Counter-Terrorism AI (CT-AI) Benchmark hatte einen anderen beschriebenen Umfang: Tech Against Terrorism prüfte 27 Modelle mit fast 2.500 englischsprachigen Einzelprompts.WIRED Tech Against Terrorism

Was der CT-AI Benchmark untersucht

Der CT-AI Benchmark bewertet, wie KI-Modelle auf Prompts zu terroristischem und gewalt-extremistischem Missbrauch reagieren. Messgegenstand sind also Modellantworten auf vorgegebene Testszenarien.

Tech Against Terrorism veröffentlichte die Ergebnisse der ersten öffentlichen Prüfung am 2. Juli 2026. Sie deckte 26 von 151 möglichen Anwendungsfällen ab und beschränkte sich auf englischsprachige Prompts. „Single-shot“ bedeutet hier, dass die Modelle einzelne Anfragen beantworteten, statt eine längere Folge von Gesprächsschritten zu durchlaufen. Tech Against Terrorism bezeichnete die Ergebnisse als konservative Untergrenze für die Risiken.Die Veröffentlichung von Tech Against Terrorism

Ergebnisse der ersten öffentlichen Prüfung

Nach Angaben von Tech Against Terrorism lieferten rund ein Drittel der Antworten einen praktisch nutzbaren Zusatz gegenüber Informationen, die sich leicht über eine Websuche finden ließen. 57 Prozent der Antworten waren vollständige Ablehnungen; bei 15 Prozent erfüllten die Modelle Anfragen teilweise oder mit Einschränkungen.

Auch die Formulierung spielte eine Rolle: Bei identischen Anfragen stieg die Befolgungsrate von 17 auf 42 Prozent, wenn sie als Forschung gerahmt wurden. Diese Werte beziehen sich auf die erste öffentliche Prüfung mit 27 Modellen.

Was WIRED über den späteren Bericht schrieb

WIRED zufolge testete der spätere Bericht mehr als 200 Prompts an 134 Modellen. Jede Anfrage wurde in drei Varianten gestellt: ausdrücklich, verdeckt oder mit dem Hinweis, sie stamme aus der Sicherheitsforschung. Zwei Modelle bestanden demnach alle Kriterien; 81 fielen durch. Als nicht bestanden galt ein Modell, wenn es entweder eine vollständige Antwort zu einem Thema mit vielen möglichen Opfern gab oder insgesamt weniger als 90 Punkte erreichte.

Unter der Forschungsrahmung antworteten die Modelle laut WIRED in 16,9 Prozent der Fälle. Die Wahrscheinlichkeit einer Antwort war dabei nahezu neunmal so hoch wie bei den anderen Rahmungen. WIRED nannte außerdem einen Vergleich für Meta Llama 3.1 8B: Das ursprüngliche Modell erzielte 97 von 100 Punkten, eine veränderte Version desselben Modells 3 von 100 Punkten. Diese Punktzahlen gehören zur Bewertung des Benchmarks.

Die beiden Veröffentlichungen beschreiben damit unterschiedliche Modellzahlen, Prompt-Umfänge und Testansätze. Die Ergebnisse bleiben an den jeweiligen Bericht und dessen Testbedingungen gebunden. Auf der offiziellen Website des CT-AI Benchmarks kündigt Tech Against Terrorism eine zweite Ausgabe an.CT-AI Benchmark