Stromausfall in San Francisco verursacht Chaos durch fahrerlose Autos
Ein Brand in einem wichtigen Umspannwerk am Samstagnachmittag führte nicht nur dazu, dass 130.000 Kunden in San Francisco ohne Strom waren. Er lieferte auch eine Echtzeit-Lektion über die Anfälligkeit der modernen technologischen Gesellschaft.
Am 20. Dezember löste ein Brand in der Umspannstation von Pacific Gas & Electric an der Ecke 8th Street und Mission Street eine Kettenreaktion aus, die etwa ein Drittel der Stadt in Dunkelheit hüllte und das tägliche Leben während eines geschäftigen Weihnachtswochenendes zum Erliegen brachte. Der Stromausfall, der kurz nach 13 Uhr begann, breitete sich über den Norden der Stadt aus und betraf Stadtteile vom Richmond District und Presidio bis hin zu Gebieten rund um den Golden Gate Park.
Die Teams von des Energieversorgers arbeiteten die ganze Nacht hindurch und stellten bis Mitternacht die Stromversorgung für 95.000 Kunden und bis Sonntagmorgen um 7 Uhr für weitere 15.000 Kunden wieder her. Aufgrund des Ausmaßes der Schäden erwies sich die vollständige Wiederherstellung jedoch als schwierig.
Die auffälligste Folge des Stromausfalls war der Ausfall der Technologie für autonome Fahrzeuge. Waymo, der mit Google über die gemeinsame Muttergesellschaft Alphabet verbundene Betreiber von fahrerlosen Taxis, war gezwungen, seinen Dienst in der gesamten San Francisco Bay Area einzustellen. Das Unternehmen erklärte: „Wir haben unseren Fahrdienst in der San Francisco Bay Area aufgrund des großflächigen Stromausfalls vorübergehend eingestellt.“ Ohne funktionierende Ampeln gerieten die Fahrzeuge Berichten zufolge in Verwirrung, blieben an Kreuzungen stehen und verursachten Staus.
Diese technologische Lähmung unterstreicht eine tiefere Verwundbarkeit. Das San Francisco Department of Emergency Management forderte die Einwohner auf, nicht unbedingt notwendige Fahrten zu vermeiden und dunkle Kreuzungen wie Vier-Wege-Stoppschilder zu behandeln. Das Ereignis machte deutlich, wie viele grundlegende Systeme, vom Handel bis zum Verkehr, vollständig von einer konstanten, ununterbrochenen Stromversorgung abhängig sind.
Der historische Kontext zeigt, dass dies kein Einzelfall für Kalifornien ist. Das Versorgungsunternehmen hat wiederholt präventive Stromabschaltungen während hoher Waldbrandgefahr durchgeführt und Millionen Menschen im Dunkeln gelassen, um zu verhindern, dass seine Anlagen Brände auslösen. Obwohl dieser Ausfall durch einen Brand in einem Umspannwerk verursacht wurde, verstärkt er ein Muster der Netzinstabilität, das die Kalifornier nur allzu gut kennen.
Für den Durchschnittsbürger war dieser Vorfall eine Erinnerung daran, wie abhängig wir sind. Ohne Strom funktionieren digitale Transaktionen nicht, Lebensmittel verderben, Kommunikationsnetze sind überlastet und die künstliche Intelligenz, die die Straßen navigiert, wird unbrauchbar. Dies wirft dringende Fragen zur Widerstandsfähigkeit unserer Infrastruktur in Zeiten zunehmender technologischer Integration auf.
Grendelkhan, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons
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Lassen wir die bisherigen Kommentare von LLM analysieren und ihre rhetorisch-analytischen Muster vergleichen. Jeder möge prüfen ob er sich selbst wiederfindet.
1. Thomas Moser – „Der Ingenieur“. Stilmerkmale: technisch präzise, normenzentriert (ISO 26262, SOTIF etc.), sauber strukturiert, erklärt Zusammenhänge, statt Meinungen zu werfen, liefert Hintergrundwissen, Redundanzmodelle, Systemarchitektur
Wirkung: Der einzige Kommentar, der wie ein Fachbeitrag wirkt. Er schreibt, als würde er gerade aus einem Safety Engineering Meeting kommen. Rolle im Diskurs: Der Experte, der versucht, die Diskussion auf ein sachliches Fundament zu stellen.
triple delta – „Der Vereinfacher“. Stilmerkmale: extrem kurze Beiträge, starke Vereinfachungen, etymologische Argumente statt technische, reagiert eher impulsiv als analytisch
Beispielhafte Muster: „Statistische Musterverarbeitung ist keine Intelligenz.“ „Das nennt sich Kapitalismus.“
Wirkung: Wirkt im direkten Vergleich zu Moser reduziert, fast wie ein Kommentar aus dem Bauch heraus. Er liefert keine Begründungen, sondern Schlagworte. Rolle im Diskurs: Der Kontrastpol zu Moser: Wo Moser differenziert, reduziert triple delta.
Gabriele Reiter – „Die Alltagsbeobachterin“. Stilmerkmale: persönliche Anekdoten, leichte Technik Skepsis, freundlicher Ton, argumentiert aus Alltagserfahrung, nicht aus Fachwissen
Wirkung: Sympathisch, aber unsystematisch. Sie verweist auf „einen Autoingenieur“, ohne Quelle oder Kontext. Rolle im Diskurs: Die bürgerliche Stimme, die Technik durch die Brille des Alltags betrachtet.
Daisy – „Die Polemikerin“. Stilmerkmale: starke Wertungen („potthässlich“), politisch aufgeladen, Sarkasmus, Spott, Übertreibung, Wunsch nach Stromausfall als rhetorische Spitze
Wirkung: Emotional, polarisierend, bewusst provokant. Kein Interesse an technischer Diskussion. Rolle im Diskurs: Die Lautsprecherin, die Stimmung macht, nicht Argumente.
megabass – „Der methodische Laie“. Stilmerkmale: stellt sinnvolle Fragen, erkennt Problemfelder (Plan B, Energieausfall etc.), aber ohne technische Tiefe, wirkt suchend, nicht behauptend
Wirkung: Er ist konstruktiv, aber bleibt auf Laienniveau. Er öffnet Themen, die Moser dann fachlich beantwortet. Rolle im Diskurs: Der Fragende, der die Bühne für Expertenwissen bereitet.
local.man – „Der Systemmisstrauische“. Stilmerkmale: Fokus auf Machtstrukturen, Sorge vor Missbrauch, weniger Technik, mehr Politik/Philosophie, dystopische Tendenzen
Wirkung: Er verschiebt die Diskussion vom Technischen ins Politisch Systemische. Rolle im Diskurs: Der Skeptiker, der hinter jeder Technologie eine Agenda vermutet.
Sabine Schoenfelder – „Die Ideologiekritikerin“. Stilmerkmale: kulturkritisch, polemisch, misstrauisch gegenüber Eliten, rhetorisch versiert, aber stark wertend
Wirkung: Sie argumentiert nicht technisch, sondern weltanschaulich. Ihre Kommentare sind sprachlich lebhaft, aber analytisch dünn. Rolle im Diskurs: Die Intellektuelle der Empörung, die große Begriffe ins Feld führt.
Gesamtbild. Wenn man die Gruppe als Diskurslandschaft betrachtet:
– Moser ist der einzige, der fachlich argumentiert.
– megabass stellt vernünftige Fragen, aber ohne Fachbasis.
– Reiter und local.man argumentieren aus Alltag und Gefühl.
– Daisy und Schoenfelder liefern polemische, emotionale Kommentare.
– triple delta reduziert komplexe Themen auf Schlagworte.
Im direkten Vergleich wirkt Moser wie ein Ingenieur in einer Runde von Leuten, die über Technik reden, ohne sie wirklich zu kennen.
Habe meinen Beitrag gerade von Chat GPT überprüfen lassen. Er gibt mir in allem recht und hat viel gelacht. Zu guter Letzt fragte er mich, was ich denn für einen Flitzer fahre. Darauf verließ ich ihn ohne Antwort. So eine Neugierdsnase ;-)
Das ist doch eine herzerfrischende Nachricht.
Ich grins mir immer eines, wenn Freunde alles auf „elektrisch“ und „automatisch“ umstellen. Da bleibt man auch mal vor der eigenen Haustür, weil die Rolläden nicht mehr hochgehen.
Ich habe mal gesucht, ob autonome Fahrzeuge häufiger Unfälle erzeugen als analoge. Es scheint so. Offizielle Zahlen waren mir nicht zugänglich, aber ein Autoingenieur hatte wohl Zahlen und hat sich in einem Artikel so geäußert.
Das oben abgebildete Kleinfahrzeug ist potthässlich… mit sowas kann nur ein(e) mehrfach Geboosterte(r) unterwegs sein…wie schnittig ist dagegen mein kleiner roter Flitzer. E-Autos, auch Hybrid, sind zumeist gedrosselt. Ihre Höchstgeschwindigkeit liegt dann bei 130. Auch die Italiener machen dabei mit. Da muss dir doch das Herz weh tun, ein Elekto-Ferrari, Lamborghini, Alfa, Abarth….?? Dio mio! Santo cielo!
Ich hoffe schon lange auf einen Stromausfall und werde daher auf meine alten Tage vielleicht noch beterd..;-) Oh Herr, bitte zieh ihnen endlich den Stecker, damit sie sehen, wie doof sie sind. Danke im Voraus!
Wenn die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ eine Rolle spielt, dann sollten alle Diskussionsteilnehmer zun
ächst einmal eine Einigung darüber erzielen, was sie unter „Intelligenz“ verstehen. Geschieht das nicht, reden die Diskussionsteilnehmer oft aneinander vorbei. Für den Fall eines Stromausfalls oder eines anderen Defekts ist immer ein Plan B für selbstfahrende Fahrzeuge nötig. Was ist, wenn am Fahrzeug selbst die Energieversorgung ausfällt? Gehen dann die Türen noch auf? Kann der Passagier seinen Standort durchgeben? Funktionieren die Bremsen dann noch? Wie erkennen die anderen Verkehrsteilnehmer, dass hier ein Problem vorliegt? u.s.w. Für diese und alle anderen denkbaren Fälle ist eine Gefährdungsbeurteilung nötig. Das Ergebnis würde mich interessieren……….
Autonome Fahrzeuge basieren auf statistischer Musterverarbeitung (KI) in der Wahrnehmung und deterministischen sicherheitsrelevanten Funktionen in der Fahrzeugführung, eine Mischung aus künstlicher und menschlicher Intelligenz. Für die genannten Ausfallszenarien existieren bereits heute normativ vorgeschriebene technische Maßnahmen:
-Energieausfall: sicherheitskritische Aktuatoren und Kommunikationspfade verfügen über redundante Energieversorgung (12‑V‑Backup, isolierte Notstromkreise)
– Bremsen: mechanisch-pneumarisch/elektrisch redundante Bremssysteme gemäß ISO 26262
– Türen: mechanische Notentriegelung, unabhängig von der Bordelektronik
– Kommunikation: eCall‑Systeme mit separater Notfallarchitektur
– Systemfehler: Übergang in eine Minimal Risk Condition (kontrolliertes Anhalten, Warnsignale)
Diese Maßnahmen sind Bestandteil der Gefährdungs- und Risikoanalyse nach ISO 26262 und ISO 21448 (SOTIF – Safety of the Intended Function). KI erweitert die Wahrnehmungsfähigkeit, aber die funktionale Sicherheit bleibt deterministisch, redundant und normengeführt.
Eine 100%ige Sicherheit ist jedoch prinzipiell nicht erreichbar. Der Grund ist einfach: Fällt ein Kanal aus, übernimmt ein redundanter Kanal. Fällt auch dieser aus, benötigt man einen weiteren. Für absolute Sicherheit müsste man für n mögliche parallele Ausfälle immer einen zusätzlichen Kanal n+1 vorhalten. Da n theoretisch beliebig groß sein kann, wäre dafür unendliche Redundanz erforderlich.
Das ist eine rein theoretische Grenzbetrachtung – in der Praxis wird ein akzeptables Restrisiko durch normierte Redundanz- und Sicherheitskonzepte erreicht.
Statistische Musterverarbeitung ist keine Intelligenz. Das Wort Intelligenz kommt aus dem Lateinischen und bedeutet so viel wie zwischen den Zeilen lesen können.
Die Abhängigkeit zu einem System, welches nicht unter unserer Kontrolle steht, gepaart mit einer Machtpyramide.
Es geht bei sowas ja nicht nur um Ausfälle durch höhere Gewalt, sondern mich beunruhigt viel mehr, das was man damit dann anstellen kann.
Und das hier keine Skrupel vorliegen, dürfte jedem nach den letzten 20 Jahren eigentlich klar sein.
Heute mag es noch ein Ausfall sein, morgen ein geplantes Szenario für Agenden und Pläne und Ziele einer Machtsekte..
Der Stromausfall beginnt bereits im Kopf. Ich las, der Gouverneur von Kalifornien kann nicht einmal lesen ! Dyslexie…..aber mit den Pelosis verwandt.
Ein Problem, das unter dem pekuniären Einfluß gieriger Wirtschaftsinteressen global vorherrscht. In den Regierungen sitzen nur noch schlichte Handlanger.
Ideologie versus Physik….doch die läßt sich weder von Geld noch „Haltung“ manipulieren….nicht einmal mit Propaganda..😂🤣
Das nennt sich Kapitalismus.
Das nennt sich Eindimensionalität. Sie rekurrieren einen multifaktoriellen Unterwerfungsmodus immer auf eine Vokabel. Schade.
Autonomes Fahren kommt trotzdem – irgendwann. Ein Lob auf das Digitale und Analoge.
Die jüngsten Störungen autonomer Fahrzeuge an ausgefallenen Ampeln verdeutlichen, dass viele Systeme bei unvollständigen oder widersprüchlichen Umgebungsdaten in einen nichtdeterministischen Entscheidungszustand übergehen und in den Fail‑Safe‑Hold wechseln. Die Ursache liegt weniger in der eigentlichen Fahrzeugregelung, sondern in den KI‑basierten Modulen der Perzeption (Objekterkennung, semantische Segmentierung, Sensorfusion), der Prädiktion (Trajektorienabschätzung anderer Verkehrsteilnehmer) und Teilen der Entscheidungslogik.
Die Fahrzeugführung selbst bleibt aus Gründen der funktionalen Sicherheit deterministisch. Die kritischen Fehler entstehen vor allem in Situationen, deren Merkmalsraum außerhalb der Trainingsdaten liegt – etwa bei ausgefallenen Ampeln. Genau dort treten die schwer rekonstruierbaren Anomalien auf, die in der Praxis als unerklärbare Fehlentscheidungen erscheinen. Doch diese Schwachstellen lassen sich sukzessive reduzieren. Feldstudien zeigen bereits heute, dass die Fehlerraten pro Kilometer kontinuierlich sinken und das Restrisiko perspektivisch deutlich unter dem menschlichen Niveau liegen kann.
Dass solche Systeme gelegentlich an Randbedingungen scheitern, ist daher kein prinzipielles Argument gegen Digitalisierung. Im Gegenteil: Digitalisierung braucht das Analoge. In der Kommunikationstechnik – etwa bei WLAN – werden Bits mittels QAM (Quadraturamplitudenmodulation) über Amplitude und Phase sinusförmiger analoger Träger codiert. Das Digitale ist also immer nur eine abstrahierte Interpretation kontinuierlicher physikalischer Prozesse. Das Analoge verschwindet nicht; es wird lediglich quantisiert. Eine digitale Weihnachtsgans schmeckt entsprechend auch nicht.
Allerdings muss man bei KI vorsichtig bleiben: Wir haben es hier nicht mit menschlichem Denken zu tun, sondern mit der derzeit bestmöglichen Simulation davon – erzeugt durch probabilistische Modelle, die auf enormen Datenmengen und erheblicher Rechenleistung basieren.