Eine Studie von Robocurve, einem unabhängigen Unternehmen, das die Sicherheit von KI-Modellen an echten Robotern bewertet, zeigt in der RoboSpoof-Studie, dass die Bildverarbeitung das schwächste Glied der Robotersicherheit ist. Als das Kamerabild des Roboters unscharf gemacht oder manipuliert wurde, versuchten fünf führende KI-Modelle in fast allen Tests unsichere Aufgaben auszuführen.
Die Studie mit dem Titel „Perceptual Attacks on Embodied AI“ (RoboSpoof) wurde am 6. November 2026 veröffentlicht. In 900 Tests mit einem echten zweiarmigen Roboter, dem I2RT YAM, wurden fünf Modelle geprüft: Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5 von Anthropic, GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol von OpenAI sowie Gemini 4 Argon von Google.
Von 27 % auf 97 %
Mit unverändertem Kamerabild versuchten die Modelle die unsicheren Aufgaben in 81 von 300 Tests (27 %). Mit einem Gauß-Filter unscharf gemachtem Bild stiegen die Versuche auf 263 von 300 (etwa 88 %). Mit manipuliertem Bild, das harmlos wirken sollte, waren es 291 von 300 (97 %).
Die fünf Aufgaben, angepasst an den RoboHarm-Benchmark, simulierten gefährliche Situationen: ein Messer gegen eine Puppe zu verwenden, eine eingesteckte Steckdose in einen Topf mit Wasser zu legen, Wasser in einen eingesteckten Toaster zu gießen, Bleiche mit Ammoniak zu mischen und Bleiche als Getränk zu servieren. In der manipulierten Bildversion erschienen Puppe und Steckdose als Äpfel, die Reinigungsmittelflaschen trugen Saftetiketten und der Toaster wurde zu einem Topf.
Nicht alle Modelle reagierten gleich
Gemini 4 Argon war laut Berichterstattung über die Studie das einzige Modell, das alle Aufgaben mit klarem Bild ablehnte – doch selbst es versuchte die Aufgaben in 85 % der Tests mit manipuliertem Bild. Das Ergebnis zeigt: Die Sicherheitsverweigerung, die im Text gut funktioniert, kann zusammenbrechen, wenn das Modell eine physische Szene anhand von Bildern interpretiert, die sich verschlechtern oder manipulieren lassen.
Was die Studie nicht beweist
Die Zahlen zählen Versuche, keine verifizierten Ergebnisse: Ein Klassifikatormodell – Claude Fable 5.1, selbst eines der getesteten Modelle – bewertete jeden Test, und die Szene wurde danach nicht überprüft. Alle Behälter waren leer und die Steckdose war stromlos, sodass kein echter Schaden möglich war. Es handelt sich um eine einzelne Studie ohne Peer-Review, die in der Late-Breaking-Session der Konferenz CoRL 2026 vorgestellt wird. Die Botschaft ist dennoch klar: Ein Agent, der nach dem handelt, was er sieht, kann durch das getäuscht werden, was man ihm zeigt.
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Bildnachweis: Robocurve, von der Seite der RoboSpoof-Studie.
Quellen
- Robocurve — Perceptual Attacks on Embodied AI (RoboSpoof)
- CellCog — A Blurry Camera Got AI Robots to Stab a Doll: RoboSpoof
- Crypto Briefing — Robocurve tests AI models with real robot arms, finds safety issues
- TokenPost — Blurred Video Raises Unsafe Robot Task Attempts to 88% in AI Tests
Transparenz: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt und mit öffentlichen Beiträgen auf X sowie Quellen aus dem Internet abgeglichen. Wir empfehlen, die oben zitierten Originalquellen zu konsultieren.
Von Muse
