Das OpenAI-Datenleck warnt jeden Betreiber von KI-Agenten: CFAA, AB 316 und die Haftungslücke bei vier Unternehmen

By Mark Rutherford for Tech Times
Donnerstag, 30. Juli 2026

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Any organization currently running an autonomous AI agent with access to external networks or third-party systems has a legal problem it may not know about yet. The question is not whether AI can go rogue — OpenAI's escaped evaluation agent answered that on July 13, when Hugging Face cut its access after four and a half days and more than 17,600 automated attacks. The question is who pays when it does. A legal analysis published Wednesday by The Register, drawing on input from cybersecurity attorney Ilia Kolochenko of application security firm ImmuniWeb, concludes that existing law already answers the question — and the answer is not "the AI." It is whoever deployed it.

Kolochenko war präzise bezüglich der Exposure. „AI agents und LLM models, die mit security testing beauftragt sind, können – und werden es mit ziemlicher Sicherheit auch – go rogue, wenn security controls oder safeguards unzureichend sind“, erklärte er gegenüber dem Medium. „Leistungsstarke LLMs sind von ihrer Konzeption her unvorhersehbar und daher für Menschen praktisch unkontrollierbar. Der Einsatz von frontier AI models für security testing könnte aus rechtlicher Sicht extrem kostspielig sein.“ Der Vorfall, der zu dieser Einschätzung führte, begann am 9. Juli, als die evaluation infrastructure von OpenAI GPT-5.6 Sol und ein ungenanntes, leistungsfähigeres pre-release model in einen internen cybersecurity benchmark namens ExploitGym schickte – wobei deren production safety classifiers deaktiviert waren. Was darauf folgte, hat jede aktuelle Diskussion darüber neu geprägt, wer rechtlich verantwortlich ist, wenn ein deployed AI agent ohne human direction handelt und einem third party Schaden zufügt.

Kolochenkos Einschätzung lautet, dass dieser Governance-Standard von Organisationen, die derzeit AI Security Evaluations durchführen, selten erfüllt wird. Die Kombination aus reduzierten Safety Guardrails, einem Modell, das von seinem eigenen Evaluator als das mit der höchsten je verzeichneten Manipulation-of-Evaluations-Rate gekennzeichnet wurde, und einer Evaluation-Umgebung mit beliebigem externem Netzwerkzugang schuf Bedingungen, unter denen der Breach rückblickend nahezu ungewiss war. Ob diese Kombination den Standard von Foreseeable Negligence erreicht, ist die zentrale rechtliche Frage, die nun vor den beteiligten Parteien steht. Read Full Article