Hacker News sieht KI düsterer als X

Menschen, die während unserer Hacker News-Welle (25.–26. September 2026) an Doom or Bloom teilnahmen, landeten auf einer Skala von 0 (Doom) bis 1 (Bloom) bei einer medianen Einschätzung von 0,32, verglichen mit 0,68 für die X-Welle zwei Tage später (27.–28. September). Doch in beiden Gruppen erwarteten ungefähr die gleichen 6 % eine Katastrophe, und in beiden hatten 38–40 % eine P(doom) von 10 % oder mehr.

Ich habe Doom or Bloom am 25. September gestartet. Es ist ein kurzes adaptives Interview (etwa 3 Minuten), das dich auf einer Karte einordnet: wie gut oder schlecht KI deiner Erwartung nach ausgehen wird, von Doom bis Bloom, und wie stark sie deiner Erwartung nach die Welt verändern wird. Du erhältst außerdem eine P(doom), entweder die, die du eingibst, oder eine grobe, die wir ableiten.

Die Startwoche verlief in zwei klar getrennten Wellen. Zuerst kam am 25.–26. September fast der gesamte Traffic durch einen Beitrag auf Hacker News. Nachdem diese Welle abgeklungen war, kam am 27.–28. September eine Welle von X. Die beiden Gruppen sahen auf der Karte so unterschiedlich aus, dass ich prüfen wollte, ob das wirklich so war oder ob ich dazwischen einfach etwas kaputtgemacht hatte. Diese Zahlen entsprechen dem Stand vom 3. Oktober 2026.

Der markanteste Unterschied

Die häufigste Einstufung in der Hacker News-Welle war „erwartet hauptsächlich Schäden“: 51 % von ihnen, verglichen mit 20 % in der X-Welle. Die X-Welle konzentrierte sich auf der anderen Seite: 30 % wurden als „enthusiastisch“ eingestuft, verglichen mit 5 % auf Hacker News.

In Zahlen:

• Mediane Einschätzung: 0,32 auf Hacker News (95-%-Intervall 0,30–0,35), verglichen mit 0,68 auf X (0,59–0,73). Der Unterschied beträgt 0,36 (0,27–0,41)
• Doom-Seite (Einschätzung unter 0,4): 59 % auf Hacker News, verglichen mit 28 % auf X
• Bloom-Seite (über 0,6): 24 % auf Hacker News, verglichen mit 56 % auf X
• Wählt man zufällig eine Person aus jeder Welle aus, ist die Person von X in 71 % der Fälle stärker auf der Bloom-Seite (Mann–Whitney p < 10⁻²³, rangbiseriale Effektgröße 0,43)

Aber Hacker News ist nicht stärker von Doom geprägt

Diesen Teil hatte ich nicht erwartet. Wenn „Doomer“ bedeutet, eine Katastrophe zu erwarten oder einen hohen P(doom) anzugeben, sind die beiden Gruppen im Grunde gleich.

• Erwartet eine Katastrophe als Standardausgang: 6,5 % bei Hacker News gegenüber 5,7 % bei X (Fisher p = 0,76)
• Angezeigter P(doom) von 10 % oder mehr: 38 % gegenüber 40 % (p = 0,60)
• Angezeigter P(doom) von 30 % oder mehr: 22 % gegenüber 17 % (p = 0,10, nicht signifikant)
• Median des angezeigten P(doom): 6,0 % gegenüber 6,3 %

Eine Einschränkung: Fast alle in der Hacker-News-Welle erhielten einen abgeleiteten P(doom), weil im Interview zu diesem Zeitpunkt noch nicht nach einer Zahl gefragt wurde und abgeleitete Werte grob sind und zur Mitte hin zusammengedrängt werden. Daher liefern die P(doom)-Zeilen schwächere Belege als die Katastrophenzeile, die aus derselben Auswertung wie die Einschätzung selbst stammt.

Die detailliertere Karte ergänzt ein Detail. Seit dem 4. Oktober platziert sie Menschen zwischen ihren fünf Einschätzungsstufen statt direkt auf ihnen, und innerhalb von „erwartet hauptsächlich Schäden“ tendiert die Hacker-News-Gruppe stärker zum Katastrophenende: 13 % von ihnen liegen auf der Einschätzungsachse unter 0,125, gegenüber 8 % der X-Welle (p = 0,02). Einige mehr von ihnen befinden sich also nahe an diesem Rand, obwohl in beiden Gruppen derselbe Anteil eindeutig eine Katastrophe erwartet.

Bei der Kluft geht es also größtenteils nicht um Auslöschung. Es geht um die Stimmung. Die Hacker-News-Gruppe erwartet überwiegend, dass KI auf gewöhnliche und nicht auf katastrophale Weise mehr schadet als nützt. Die X-Gruppe erwartet überwiegend, dass sie mehr nützt als schadet. Beide haben denselben kleinen Kern von Menschen, die glauben, dass es für alle schlimm enden könnte.

Hacker News ist also nicht stärker von Doom geprägt als X. Es ist düsterer.

Welchen Personen die beiden Gruppen jeweils am nächsten kamen

Am Ende des Interviews zeigen wir die drei bekannten Meinungsführer, deren simulierte Weltsichten deiner am nächsten sind. Die häufigsten nächsten Übereinstimmungen erzählen die Geschichte besser als jeder Median:

• Hacker-News-Welle: Bernie Sanders (16 %), Ed Zitron (15 %), Nathan Lambert (7 %), Geoffrey Hinton (5 %), Mario Zechner (5 %)
• X-Welle: Elon Musk (8 %), Sholto Douglas (6 %), Yann LeCun (6 %), Geoffrey Hinton (5 %), Roon (5 %)

Ist der Unterschied real?

Ich habe während der Startwoche nicht erfasst, woher die einzelnen Personen kamen: Das First-Touch-Tracking pro Person begann erst am 1. Oktober. Daher sind die Wellen nach Datum definiert, und alles andere, was sich zwischen diesen Daten geändert hat, kommt als Ursache infrage. Folgendes habe ich überprüft.

Waren die Wellen wirklich Hacker News und X? Die Website-Analysen erfassen Verweisquellen für Seitenaufrufe, nicht für einzelne Teilnehmende. Am 25. Sep kamen 99 % der von Hacker News oder X verwiesenen Besucher von Hacker News, am 26. Sep waren es 89 %. Dann kehrt sich das Verhältnis um: Am 27. Sep kamen 89 % von X und am 28. Sep 79 %.

Habe ich das Interview dazwischen geändert? Ja, und das ist der entscheidende Punkt. Am 27. Sep, am frühen Nachmittag UTC, habe ich eine neue Version der Engine mit neuen direkten Fragen zu den insgesamt erwarteten Auswirkungen, zum Ausmaß und zu P(doom) veröffentlicht. Jedes gespeicherte Ergebnis wurde mit demselben aktualisierten Reader erneut ausgewertet, aber die Fragen, die die Personen tatsächlich beantwortet haben, unterscheiden sich.

Glücklicherweise absolvierten 52 Personen aus der X-Welle am 27. Sep vor der Veröffentlichung das alte Interview, als die Verweise von X die von Hacker News bereits um mehr als 4 zu 1 übertrafen. Das ermöglicht einen klareren Vergleich:

• X-Welle, alte Fragen: mediane Einschätzung 0,69 (52 Personen)
• X-Welle, neue Fragen: 0,67 (209 Personen), statistisch nicht unterscheidbar (p = 0,83)
• Hacker-News-Welle, dieselben alten Fragen: 0,32

Die Lücke bei der Einschätzung hängt also davon ab, wer teilgenommen hat, nicht davon, was ich gefragt habe. Beim Ausmaß sieht es anders aus. Die X-Welle erwartet ebenfalls eine wesentlich größere Veränderung (Median 0,82 gegenüber 0,59), aber das liegt zum Teil an der neuen direkten Frage: Personen aus der X-Welle liegen beim alten Interview bei 0,70 und beim neuen bei 0,85. Ich würde dem Unterschied beim Ausmaß keine große Bedeutung beimessen.

Tageszeit und Geografie? Die Hacker-News-Welle konzentrierte sich auf den Nachmittag in den USA (84 % begannen zwischen 18:00 und 23:59 UTC), während sich die X-Welle über den ganzen Tag verteilte. Doch innerhalb jeder Welle bleibt der Median zu jeder Tageszeit weit vom Median der anderen Welle entfernt (Hacker News 0,21–0,35, X 0,62–0,73). Von den verwiesenen Besuchern befanden sich bei Hacker News 47 % in den USA, gegenüber 40 % bei X. Das ist keine ausreichend große Verschiebung, um eine Lücke von 0,4 zu erklären.

Wo landeten die Besucher? Etwa 97 % der von beiden Quellen verwiesenen Besucher landeten auf der Startseite, niemand kam also über die Seite eines bestimmten Meinungsführers.

Antwortlänge, Duplikate, Abgrenzungen? Die Antworten hatten bei Hacker News im Median 24 Wörter, gegenüber 21 bei X. Wenn jedes Interview statt eines pro Person gezählt wird, die X-Welle am 27. Sep um 12 Uhr mittags beginnt oder nur die Spitzenzeiten von Hacker News verwendet werden, verschieben sich die Mediane jeweils um weniger als 0,02.

Was ich nicht ausschließen kann: Das sind zwei selbst ausgewählte Zielgruppen, die auf zwei unterschiedliche Posts reagiert haben. Die Hacker-News-Gruppe kam über einen Launch-Thread und die dazugehörige Diskussion. Die X-Gruppe kam größtenteils über Posts in meiner Ecke von X, die meiner Vermutung nach überproportional viele Menschen erreichen, die mit KI entwickeln. Ich kann „Hacker-News-Leser“ nicht von „Menschen, die an diesem Tag genau diesen Thread gelesen haben“ trennen. Genau das ist allerdings gewissermaßen der Punkt. Dein Feed prägt die Gruppe, und die Gruppe prägt, was als „normal“ erscheint.

Was ich daraus mitnehme

Die übliche Einordnung platziert alle auf einer einzigen Linie vom Doomer bis zum Akzelerationisten. Diese Daten deuten darauf hin, dass mindestens zwei verschiedene Dinge eine Rolle spielen. Das eine ist, ob du erwartest, dass KI das Leben auf gewöhnliche Weise besser oder schlechter macht. Das andere ist, ob du glaubst, dass sie in einer Katastrophe enden könnte. Hacker News und X unterscheiden sich beim ersten Punkt stark und beim zweiten deutlich weniger.

Wie wir das gemessen haben

• Daten: ein schreibgeschützter Auszug aus der Produktionsdatenbank von Doom or Bloom vom 3. Oktober 2026 (UTC), unter Verwendung der aktuellen Version jedes Ergebnisses, nachdem wir jedes gespeicherte Ergebnis mit dem aktuellen Auswertungsalgorithmus (Algorithmus 0.7.5) erneut ausgewertet hatten
• Aktualisiert am 4. Oktober 2026: erneute Berechnung anhand dieser neu ausgewerteten Ergebnisse, die Personen zwischen den fünf Einschätzungsstufen der Karte statt genau auf diesen einordnen. Der zentrale Unterschied ist etwas kleiner (0,36 statt 0,40), die ähnlichsten Übereinstimmungen haben sich geändert, und die feinere Karte ergänzt die oben beschriebenen Details am Katastrophenende. Die Anteile der Stufen („erwartet eine Katastrophe“, „erwartet hauptsächlich Schäden“, „begeistert“) zählen die Einstufung jeder Person
• Wer zählt: ein Ergebnis pro Person, und zwar das erste Interview, das zu einem Ergebnis führte. Mein eigenes Testkonto und die simulierten Meinungsführer habe ich ausgeschlossen. 655 Personen in der Hacker-News-Welle und 263 in der X-Welle hatten ein Ergebnis (648 beziehungsweise 261 mit eingeordneter Einschätzung)
• Wellen: UTC-Daten, 25.–26. Sep. und 27.–28. Sep., abgeleitet aus dem zeitlichen Verlauf und den websiteweiten Referrer-Daten statt aus einem Referrer pro Person
• Statistik: Mediane mit 95-%-Bootstrap-Intervallen (10.000 Stichprobenwiederholungen), zweiseitige Mann–Whitney-U-Tests, ein Permutationstest für die Mediandifferenz und Fisher’s exact test für Anteile
• Datenschutz: Hier erscheinen nur aggregierte Daten, und jede Zahl beschreibt mindestens 10 Personen. Für diesen Beitrag wurden keine Antworttexte gelesen
• Einschränkungen: Dies ist keine Umfrage unter Nutzern von Hacker News oder X. Erfasst wird, wer geklickt und das Interview abgeschlossen hat. Einschätzung und P(doom) sind die Auswertungen unseres Modells zu kurzen schriftlichen Antworten, keine validierten Messwerte, und ein abgeleitetes P(doom) ist eine grobe Schätzung. Die Meinungsführer werden anhand öffentlicher Texte und Interviews simuliert

Wo stehst du?

Ich würde gern eine dritte Gruppe sehen. Mach das Interview (etwa 3 Minuten, keine Registrierung), sieh, wo du stehst, und schick es jemandem, der woanders stehen wird.