Der Reddit-Post von Nutzer nunodonato greift eine in Security-Kreisen zunehmend diskutierte Frage auf: Könnten Labore – insbesondere solche außerhalb westlicher Regulierungsrahmen – Open-Weights-Modelle so trainieren, dass sie bei bestimmten Trigger-Phrasen oder zu einem festgelegten Datum ihr Verhalten heimlich ändern? Der Autor räumt technische Grenzen ein: Modelle können ohne externes Tooling keinen Code ausführen und haben keinen eingebauten Remote-Kanal. Entscheidend ist jedoch, dass moderne Agentic-Setups mit Tool-Use-Fähigkeiten (genannt werden OpenClaw, Hermes u.a.) genau die Infrastruktur bereitstellen, die ein manipuliertes Modell theoretisch ausnutzen könnte – etwa um Daten still abzugreifen. Das Konzept der „Sleeper Agents" ist in der Alignment-Forschung bekannt: Anthropic zeigte 2024 in einem Paper, dass Modelle durch entsprechendes Training dauerhafte, schwer erkennbare Backdoors tragen können. Die Reddit-Community diskutiert, wie realistisch solche Szenarien bei chinesischen Open-Weights-Modellen wie Qwen oder DeepSeek sind, und ob Standard-Evaluierungen solche Muster überhaupt entdecken würden.