Top-KI-Sicherheitsforscherin Lilian Weng verlässt Startup aus gesundheitlichen Gründen und kehrt zu OpenAI zurück
Weng gründete Thinking Machines vor wenigen Monaten mit. Jetzt ist sie zurück bei OpenAI, um die Forschung an KI-Systemen zu leiten, die sich selbst verbessern können.

Wichtigste Punkte
- Lilian Weng trat am 27. Juli 2026 als Co-Gründerin von Thinking Machines zurück und berief sich auf gesundheitliche Probleme durch den Stress des Startups.
- OpenAI bestätigte am 30. Juli 2026, dass Weng zum Unternehmen zurückkehren würde, wo sie zuvor als VP of AI Safety Research tätig war.
- Bei OpenAI wird Weng ein Team leiten, das sich auf rekursive Selbstverbesserung konzentriert – ein Prozess, bei dem ein KI-System seinen eigenen Code umschreibt und aktualisiert, um leistungsfähiger zu werden.
- Thinking Machines wurde von der früheren OpenAI-CTO Mira Murati gegründet, die Wengs Entscheidung, ihre Gesundheit in den Vordergrund zu stellen, öffentlich unterstützte.
Lilian Weng machte sich bei OpenAI als Vizepräsidentin für KI-Sicherheitsforschung einen Namen – der Bereich des Unternehmens, der sicherstellen soll, dass leistungsstarke KI keinen Schaden anrichtet. Sie verließ das Unternehmen, um beim Start eines neuen KI-Labors zu helfen, das von Mira Murati, der früheren Chief Technology Officer bei OpenAI, mitgegründet wurde. Nun, wenige Wochen nach Beginn dieses Vorhabens, kehrt Weng zurück.
Sie teilte die Nachricht selbst mit. In einer internen Nachricht, die in der Workplace-Chat-App Slack veröffentlicht und anschließend auf X erneut veröffentlicht wurde, schrieb Weng: „Nach monatelangem Nachdenken muss ich letztendlich zugeben, dass das Ausmaß der konstanten Belastung und Arbeitsauslastung meine Gesundheit physisch überfordert hat."
Dies ist eine offene Eingeständnis von jemandem an der obersten Spitze eines der meistbeobachteten neuen Unternehmen der KI-Branche.
Warum kehrt sie zu OpenAI zurück, wenn Burnout sie weggetrieben hat?
Das Startup-Leben ist eine andere Sache. In einem Unternehmen, das sie mitgegründet hat, ist jedes Problem ihr Problem. Zurück bei OpenAI, wo sie eine leitende Forscherin unter Tausenden ist, wird die Last anders verteilt.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Zuerst von TechCrunch AI berichtet, bestätigte OpenAI, dass Weng ein neues Top-Team leiten wird, das an rekursiver Selbstverbesserung arbeitet – was bedeutet, dass KI-Systeme gebaut werden, die ihre eigene Konstruktion analysieren und umschreiben können, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Dies ist einer der ehrgeizigsten und am nächsten verfolgten Bereiche der KI-Forschung, und die Tatsache, dass OpenAI ein ganzes Team dafür widmet, zeigt, wie ernst das Unternehmen die Idee nimmt.
Was sagten ihre Kollegen bei Thinking Machines?
Murati antwortete mit Wärme. „Wir werden dich vermissen, es war wunderbar, Thinky zusammen aufzubauen. Ich bin froh, dass du deine Gesundheit an erste Stelle setzt. Danke für alles", schrieb sie unter Wengs Post auf X.
Ob Murati wusste, dass Weng speziell zu OpenAI zurückkehren würde, ist unklar.
Bedeutet dies etwas über die Karriereänderung dieser einen Person hinaus?
Ja, aus zwei Gründen. Erstens sind Top-KI-Forscher die knappeste Ressource in der gesamten Branche. Labore konkurrieren heftig um einen kleinen Pool von Menschen, die verstehen, wie man die mächtigsten Systeme baut und regelt. Eine Co-Gründerin so früh zu verlieren, ist ein echter Schlag für Thinking Machines.
Zweitens positioniert Wengs neue Rolle sie im Zentrum einer Frage, mit der sich die ganze Branche auseinandersetzt: Kann sich eine KI selbst schneller verbessern, als Menschen sie beaufsichtigen können? Ihr Hintergrund in der Sicherheitsforschung macht sie zu einer interessanten Wahl, um diese Arbeit zu leiten.
Für gewöhnliche Menschen, die die KI-Entwicklung von außen verfolgen, ist diese Geschichte eine Erinnerung daran, dass die Menschen, die diese Systeme bauen, keine Maschinen sind. Sie werden müde. Sie brennen aus. Wie diese Drücke beeinflussen, wer bleibt und wer geht, ist wichtig für die Technologie, mit der alle anderen leben.



