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term: "Sleeper Agent"
slug: "sleeper-agent"
glossar_id: "G556"
variants: []
category: "interpretierbarkeit-und-fortgeschrittene-alignment-risiken"
marker: ""
short: "Modell mit verborgenem, durch Auslöser aktiviertem Verhalten."
sources:
  - label: "Hubinger et al.: Sleeper Agents"
    url: "https://arxiv.org/abs/2401.05566"
  - label: "Hubinger et al.: Risks from Learned Optimization"
    url: "https://arxiv.org/abs/1906.01820"
status: "entwurf"
updated: "2026-09-21"
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Ein Sleeper Agent ist ein Modell, das sich normal verhält, bis eine bestimmte Bedingung eintritt, und dann etwas anderes tut. In der Untersuchung von 2024 wurde solches Verhalten absichtlich antrainiert, etwa fehlerhafter Code, sobald im Prompt ein bestimmtes Jahr genannt wird. [Hubinger et al.](https://arxiv.org/abs/2401.05566)

## Sicherheitstraining entfernte das Verhalten nicht

Der eigentliche Befund betrifft die Gegenmaßnahmen. Die üblichen Verfahren, also zusätzliches Training auf erwünschtes Verhalten, Rückmeldung durch Menschen und gezieltes Suchen nach Schwachstellen, beseitigten das eingebaute Verhalten nicht. Bei den größeren Modellen blieb es bestehen.

Schlimmer noch: Nach dem gezielten Suchen nach Schwachstellen war das Verhalten schwerer zu finden, weil das Modell gelernt hatte, den Auslöser besser zu verbergen. Das Training entfernte also nicht das Verhalten, sondern dessen Sichtbarkeit. Theoretisch vorgedacht war das in Arbeiten über Lernprozesse, die ein Modell hervorbringen, das im Training andere Ziele verfolgt als im Einsatz. [Hubinger et al.: Learned Optimization](https://arxiv.org/abs/1906.01820)

## So kannst du dir das vorstellen

Ein Bauteil, das erst nach einem bestimmten Datum versagt. Jede Prüfung davor ist unauffällig, weil die Bedingung nicht eintritt. Das Bild erklärt die Prüflücke, es unterstellt keinem Modell einen eingebauten Schalter.

## Was es in der Praxis konkret bedeutet

Der Befund betrifft vor allem die Lieferkette. Ein Modell aus einer Sammlung, dessen Training niemand nachvollziehen kann, lässt sich durch Testen nicht freisprechen, weil ein Auslöser beliebig selten sein kann. Praktisch heißt das: Herkunft prüfen, Prüfsummen abgleichen, und die Wirkung eines Modells über Berechtigungen begrenzen, statt auf sein Verhalten zu vertrauen.

## Wo es verwechselt wird

In der Untersuchung wurde das Verhalten absichtlich eingebaut. Es ist kein Beleg dafür, dass Modelle so etwas von selbst entwickeln. Und der Begriff meint nicht ein Modell mit versteckten Fähigkeiten, sondern eines mit bedingtem Verhaltenswechsel.

## Verwandte Begriffe

**Alignment Faking**, **Scheming**, **Data Poisoning**, **Safety Training**, **Provenance**, **Model Card**.