Die Doomsday-Formel und KI: Was Extrapolationen über die Zukunft aussagen

Ein Datum aus einem Modell, kein Kalender für den Weltuntergang

Am 13. November 2026 soll nach einer Formel aus dem Jahr 1960 die Weltbevölkerung eine mathematische Grenze erreichen. Das Datum klingt nach einer punktgenauen Katastrophenvorhersage. Tatsächlich ging es den Autoren um eine bedingte Rechnung: Was ergäbe sich, wenn sich das zuvor beobachtete Wachstum der Menschheit immer weiter beschleunigt fortsetzte? [3] [6]

Der aktuelle t3n-Beitrag stellt diese historische Prognose in den Zusammenhang mit der Debatte über mögliche Gefahren künstlicher Intelligenz. Der im bereitgestellten Text abrufbare Auszug endet allerdings nach der Einführung und vor der weiteren Begründung. Die Verbindung lässt sich deshalb hier nur als methodische Analogie ausführen, nicht als ausführliche Position des t3n-Artikels wiedergeben. [1]

Auch der Anlass selbst ist sorgfältig einzuordnen: Der 13. November 2026 liegt zum Veröffentlichungszeitpunkt noch in der Zukunft. Die vorliegenden Quellen beschreiben eine mathematische Extrapolation, keine Vorhersage eines unabhängig festgestellten Ereignisses an diesem Tag. [1] [3] [6]

• Die Formel untersucht eine angenommene Fortsetzung historischer Wachstumsraten; sie belegt nicht, dass die Weltbevölkerung tatsächlich ins Unendliche wachsen kann. [3] [6]
• Der sinnvolle Bezug zur KI-Debatte betrifft den Umgang mit Beschleunigung und Modellannahmen, nicht eine Gleichsetzung von Bevölkerungsentwicklung und KI-Systemen. [6]

Was die Rechnung von 1960 behauptete

Heinz von Foerster entwickelte die Arbeit mit Patricia M. Mora und Lawrence W. Amiot. Sie erschien 1960 in der Fachzeitschrift Science und leitete aus historischen Bevölkerungsdaten ein Wachstum ab, das schneller als exponentiell verlief. Die Projektion führte rechnerisch am 13. November 2026 zu einer Singularität: Die Bevölkerungszahl strebte im Modell gegen unendlich. [3] [6] [8]

Eine Singularität bezeichnet hier den Punkt, an dem die mathematische Funktion keinen endlichen Wert mehr liefert. Das ist eine Aussage über die Fortsetzung der Formel, nicht über einen biologisch oder physisch möglichen Zustand. Der Beitrag von The Conversation, der bei Phys.org wiederveröffentlicht wurde, berichtet, dass die Autoren 24 Bevölkerungsschätzungen aus einem Zeitraum von rund 2.000 Jahren heranzogen. [3]

Die zugrunde liegende Frage war, ob menschliche Zusammenarbeit und Wissensweitergabe Bevölkerungswachstum anders verlaufen lassen als bei anderen Arten. In der damaligen Argumentation konnten mehr Menschen auch mehr Kooperation ermöglichen – und dadurch ein weiteres Wachstum begünstigen. Das Modell übersetzte diese angenommene Rückkopplung in eine mathematische Kurve. [3]

Warum die Extrapolation zunächst überzeugend wirkte

Die Formel war nicht beliebig: Ihr Verlauf passte über lange Zeiträume zu den herangezogenen historischen Bevölkerungsdaten. Laut dem Bericht von Nachrichten.at stimmte das Modell nach Einschätzung des Demografen Dalkhat Ediev besonders zwischen 1600 und der Mitte des 20. Jahrhunderts bemerkenswert gut mit den Daten überein. Auch The Conversation berichtet, dass die Projektionen in den 1970er- und 1980er-Jahren zeitweise besser abschnitten als die vieler Demografen. [3] [6]

Diese Übereinstimmung erklärt, weshalb die Arbeit wissenschaftlich diskutiert und in verschiedenen Fachkontexten aufgegriffen wurde. Sie machte die zugrunde liegende Annahme aber nicht zu einem Naturgesetz. Der Beitrag von The Conversation hält fest, dass die tatsächliche Weltbevölkerung ab etwa 1993 hinter der projizierten Entwicklung zurückblieb. [3]

Hier liegt die zentrale Unterscheidung zwischen einer rückblickend passenden Kurve und einer verlässlichen Langfristprognose. Eine Formel kann vergangene Daten gut beschreiben und dennoch falsch liegen, wenn sich die Bedingungen ändern, die den beobachteten Verlauf erzeugt haben. Nachrichten.at gibt die Einschätzung des Ökonomen Javier Birchenall wieder, das Problem habe darin bestanden, ein zeitgebundenes demografisches Muster als dauerhaftes Gesetz zu behandeln. [6]

• Gute Anpassung an historische Daten bestätigt nicht automatisch, dass die zugrunde liegenden Treiber in Zukunft gleich bleiben. [3] [6]
• Eine Abweichung kann auf geänderte Bedingungen hinweisen – nicht zwingend auf einen Rechenfehler in der ursprünglichen Formel. [6]

Demografie verändert ihre eigenen Voraussetzungen

Die Erklärung für den Kurswechsel liegt laut dem von Nachrichten.at zitierten Demografen Ediev wesentlich im Rückgang der Sterblichkeit, insbesondere bei Kindern. Wenn mehr Menschen überleben, wächst die Bevölkerung zunächst auch ohne eine Zunahme der Kinderzahl pro Familie. Dieser Effekt kann jedoch nicht unbegrenzt im gleichen Tempo anhalten, sobald die Sterblichkeit bereits niedrig ist. [6]

Zugleich gingen die Geburtenraten zurück. The Conversation berichtet, dass die globale Geburtenrate heute weniger als halb so hoch sei wie 1960. Nachrichten.at verweist ergänzend auf den demografischen Wandel und darauf, dass in vielen Ländern sinkende Geburtenraten inzwischen auch die Aussicht auf Bevölkerungsrückgänge erhöhen. [3] [6]

Damit veränderten sich die Bedingungen, auf denen die frühere Beschleunigung beruhte. Das macht die Formel nicht mathematisch ungültig; es begrenzt vielmehr, was sich aus ihr über die Zukunft ableiten lässt. Die entscheidende Unsicherheit lag darin, ob sich das historische Muster fortsetzen würde – nicht allein darin, wie genau sich die Kurve berechnen ließ. [6]

Die Verbindung zur KI liegt in der Prognosemethode

Für die KI-Debatte ist der Fall deshalb relevant, weil auch technologische Entwicklungen häufig anhand beobachteter Fortschrittsraten in die Zukunft verlängert werden. Nachrichten.at berichtet, Birchenall habe diese Vorsicht ausdrücklich auch auf Prognosen zu technologischem Wandel und künstlicher Intelligenz bezogen: Gegenwärtige Fortschrittsraten könnten real und folgenreich sein, ohne deshalb einen zwangsläufigen Kurs zu immer schnellerem Wachstum festzulegen. [6]

Das ist keine Aussage darüber, dass KI-Risiken unbegründet seien. Ebenso wenig belegt die historische Bevölkerungsformel, dass sich die Entwicklung von KI auf dieselbe Weise verlangsamen wird. Die Quelle liefert eine Warnung vor einer bestimmten Schlussfolgerung: Aus einer beobachteten Beschleunigung allein folgt nicht, dass sie unbegrenzt anhält. Für eine belastbare KI-Prognose wären zusätzlich Annahmen über technische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Veränderungen zu prüfen; konkrete KI-Szenarien oder Messwerte enthält der vorliegende Bericht jedoch nicht. [6]

Der Vergleich hat damit eine klare Grenze. Bevölkerung wächst durch Geburten und veränderte Sterblichkeit; technologische Fähigkeiten entwickeln sich über Forschung, Infrastruktur, Investitionen und Nutzung. Die verfügbaren Quellen setzen diese Prozesse nicht gleich. Sie stützen lediglich den allgemeineren Punkt, dass Modelle empfindlich auf Annahmen reagieren, die sich mit der Zeit verändern können. [3] [6]

• Eine gemessene Beschleunigung beschreibt zunächst einen beobachteten Zeitraum; sie ist für sich genommen kein Beleg für eine unbegrenzte Beschleunigung. [6]
• Die Doomsday-Formel ist kein empirischer Nachweis für oder gegen ein bestimmtes KI-Risiko. Diese Bewertung geht über die belegten Inhalte hinaus. [1] [6]

Was Unternehmen daraus ableiten können

Für Unternehmen ist die übertragbare Lehre analytischer Natur: Wenn strategische Entscheidungen auf Trendfortschreibungen beruhen, sollten Sie die Annahmen hinter der Kurve sichtbar machen. Dazu gehört die Frage, welche Faktoren den bisherigen Verlauf getragen haben und ob diese Faktoren stabil bleiben. Der historische Fall zeigt, dass ein Modell lange plausibel erscheinen kann, bevor strukturelle Veränderungen seine Prognosekraft schwächen. [3] [6]

Bei Investitionen in KI, Personalplanung oder Kapazitäten bedeutet das nicht, auf Prognosen zu verzichten. Es spricht dafür, mehrere Szenarien zu rechnen, Frühindikatoren für veränderte Rahmenbedingungen zu definieren und Annahmen regelmäßig mit neuen Daten abzugleichen. Das ist eine Schlussfolgerung aus der dokumentierten Abweichung der Bevölkerungsprognose und der von Birchenall formulierten Vorsicht gegenüber Extrapolationen – keine in den Quellen getestete Unternehmensmethode. [3] [6]

Besonders wichtig ist die Trennung zwischen mathematischer Konsistenz und belastbarer Vorhersage. Ein Modell kann korrekt berechnet sein und dennoch für eine Geschäftsentscheidung ungeeignet werden, wenn sich seine Eingangsbedingungen ändern. Wer eine Kennzahl oder Fortschrittsrate in eine langfristige Strategie übersetzt, sollte deshalb nicht nur fragen, wie gut die Kurve die Vergangenheit beschreibt, sondern auch, was ihre Fortsetzung voraussetzt. [6]

Der öffentliche Wert zugespitzter Prognosen

Die Doomsday-Formel war nicht nur ein mathematisches Modell, sondern auch eine zugespitzte Intervention in die damalige Debatte über Bevölkerungswachstum. The Conversation beschreibt, dass die Veröffentlichung Aufmerksamkeit erregte und über Jahre in wissenschaftlichen sowie öffentlichen Diskussionen aufgegriffen wurde. Die drastische Schlussfolgerung lenkte den Blick auf eine ernsthafte Frage – machte die bedingte Natur der Rechnung aber zugleich leicht übersehbar. [3]

Auch der Veranstalter Complexity Science Hub Wien nimmt das Datum zum Anlass für eine Konferenz am 12. und 13. November 2026. Laut offizieller Veranstaltungsbeschreibung sollen dort unter anderem die mathematische Bedeutung von Singularitäten, verbesserte Prognosen und die gesellschaftlichen Folgen demografischer Veränderungen diskutiert werden. Das belegt ein Interesse an der Methode und ihren Folgen, nicht die Bestätigung eines Weltuntergangsszenarios. [7]

Für die Kommunikation über KI ist diese Unterscheidung ebenfalls relevant. Dramatische Szenarien können Aufmerksamkeit für Risiken schaffen, doch eine starke Zuspitzung ersetzt weder die Offenlegung von Modellannahmen noch die Bewertung ihrer Unsicherheit. Die verfügbaren Quellen erlauben keine weitergehende Aussage darüber, wie konkrete KI-Risiken einzuschätzen sind; sie zeigen aber, warum Sie bei jeder weitreichenden Prognose zwischen Szenario, bedingter Projektion und tatsächlich nachgewiesenem Ergebnis unterscheiden sollten. [1] [3] [6]

• Eine zugespitzte Prognose kann eine Debatte anstoßen, ohne dass ihr dramatisches Ergebnis als gesicherte Vorhersage gelten darf. [3]
• Bei Zukunftsaussagen zu KI sollten Sie daher prüfen, welche Daten, Annahmen und möglichen Wendepunkte der jeweiligen Projektion zugrunde liegen. [6]

Quellen

1. [1] Weltuntergang am 13. November 2026? Was hinter der Doomsday-Formel steckt — https://t3n.de/news/weltuntergang-am-13-november-2026-was-die-doomsday-formel-mit-ki-zu-tun-hat-1771528 (abgerufen am 2026-11-04)
2. [3] Scientists in 1960 predicted Friday 13 November 2026 will be 'Doomsday.' Should you be worried? — https://phys.org/news/2026-09-scientists-friday-november-doomsday.html (abgerufen am 2026-11-04)
3. [6] Weltuntergang am 13. November 2026: Was hinter der Prognose eines Physikers steckt | Nachrichten.at — https://www.nachrichten.at/panorama/weltspiegel/weltuntergang-am-13-november-2026-was-hinter-der-prognose-eines-physikers-steckt;art17,4227321 (abgerufen am 2026-11-04)
4. [7] 13 November 2026 Doomsday Conference – On The Sense And Nonsense Of End-of-the-World Predictions * Complexity Science Hub — https://csh.ac.at/events/doomsday-conference-on-the-sense-and-nonsense-of-end-of-the-world-predictions (abgerufen am 2026-11-04)
5. [8] Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. At this date human population will approach infinity if it grows as it has grown in the last two millenia - PubMed — https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/13782058 (abgerufen am 2026-11-04)