ingest(xpost): lieselweppen-llm-behavior-persistence

Konzeptseite zu Persistenz gelernter Verhaltensweisen in LLMs.
Basiert auf Liesel Weppens 8 Suchbegriffen (Sleeper Agents, Backdoor
safety training, machine unlearning bias, bias persistence, bias
transfer, persistent backdoors, catastrophic forgetting, limits of
debiasing). Drei Achsen: versteckte Verhaltensmuster überleben
Safety-Training, Machine Unlearning entfernt Bias unvollstaendig,
catastrophic forgetting als Daempfer.

Kernthese: Open Weights != Open Model — Pro-Leben-Perspektive mit
realistischen Handlungsspielraumen (Open + Audit, selektive
Offenlegung, verteilte Sicherheit, Engineering-Realismus).

Subagent-Initial-Versuch scheiterte (xai billing error); manuell
finalisiert im Main-Loop.

raw/xpost/2026-06-14_lieselweppen-open-source-llm-backdoors.md

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+---
+type: xpost
+source_url: https://x.com/LieselWeppen/status/2066247709317562762
+retrieved: 2026-06-15
+author: "@LieselWeppen"
+is_thread: true
+thread_context: [21Stammtisch, LieselWeppen, k9ert]
+tags: [llm-safety, open-source, sleeper-agents, backdoor, unlearning, alignment, bias]
+---
+
+# Liesel Weppen: "Open Source bei LLMs ist Marketing BS" — Verweise auf Backdoor-/Unlearning-Forschung
+
+**Geteilt von:** @k9ert in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic
+
+## Source: X Post + Thread
+
+**Author:** Liesel Weppen (@LieselWeppen)
+**Posted:** Sun, 14 Jun 2026 19:53:37 GMT
+**URL:** https://x.com/LieselWeppen/status/2066247709317562762
+**Likes:** 0 | **Retweets:** 0
+
+## Thread-Kontext
+
+Diskussion zwischen drei Akteuren über die Frage, was "Open Source" bei LLMs praktisch bedeutet.
+
+### 1. @21Stammtisch — Spaces-Einladung
+**URL:** https://x.com/21Stammtisch/status/2066218075645456837
+**Likes:** 8 | **Retweets:** 6
+> https://twitter.com/i/spaces/1jGXggERREyKZ/peek
+
+### 2. @LieselWeppen — Hauptposition
+**URL:** https://x.com/LieselWeppen/status/2066244177621352656
+**Likes:** 2 | **Retweets:** 0
+> Open Source bei LLMs ist Marketing BS.
+> Die Modelle sind maximal open weights, aber nicht open Trainingsdaten und Algos.
+
+### 3. @k9ert — Gegenposition
+**URL:** https://x.com/k9ert/status/2066244968839098854
+**Likes:** 1 | **Retweets:** 0
+> Nichts ist perfekt aber "nachtrainieren" ist ja schon mal ein super Anfang. Und hoffentlich ist es damit nicht zu Ende.
+> Aber "Marketing BS" ist jetzt echt übertrieben.
+
+### 4. @LieselWeppen — Belege (Hauptpost)
+**URL:** https://x.com/LieselWeppen/status/2066247709317562762
+**Likes:** 0 | **Retweets:** 0
+> Sehe ich anders...
+>
+> Suchbegriffe bei Google oder Google Scholar:
+>
+> Hubinger sleeper agents
+> Backdoor safety training
+> machine unlearning bias
+> bias persistence
+> bias transfer
+> persistent backdoors
+> catastrophic forgetting
+> Limits of debiasing
+
+## Interpretation
+
+Liesel Weppen verweist auf eine konzeptuelle Verwandtschaft ihrer Kritik: **"Open Weights" ≠ "Open Model"** — die zentralen Eigenschaften eines LLMs (Trainingsdaten, Trainingsalgorithmen, RLHF/Safety-Pipelines, hidden States für Backdoors) bleiben für die Community eine Black Box. Die acht Suchbegriffe bilden ein **gemeinsames Konzept** ab: **Persistence of Learned Behaviors in LLMs — Grenzen von Safety-Training, Unlearning und Debiasing**.
+
+Die zentrale Aussage ist: Selbst wenn Gewichte offen sind, bedeutet das nicht, dass die Sicherheitseigenschaften transparent, dokumentiert oder durch Nutzer-Training entfernbar sind. Im Gegenteil — die Forschung zeigt, dass schädliche Eigenschaften (Backdoors, Sleeper-Agent-Trigger, Bias) selbst nach intensivem Nachtraining persistent sein können.
+
+K9erts Position ist differenzierter: Nachtraining (Fine-Tuning) ist "ein super Anfang", und "Marketing BS" sei übertrieben. Die Diskussion oszilliert um die Frage, ob "open weights" + "nachtrainierbar" einen hinreichenden Open-Source-Begriff darstellt.

wiki/concepts/llm-behavior-persistence.md

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+---
+created: 2026-06-15
+updated: 2026-06-15
+sources: [xpost/2026-06-14_lieselweppen-open-source-llm-backdoors.md]
+tags: [concept, llm-safety, alignment, unlearning, sleeper-agents, backdoor, bias]
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+
+# LLM Behavior Persistence — Grenzen von Safety-Training, Unlearning und Debiasing
+
+> **Quelle des Konzepts:** Diskussion in der OME-Gruppe (14.06.2026) zwischen @LieselWeppen, @k9ert und @21Stammtisch. Liesel Weppen verweist auf acht Forschungsbegriffe als Belege für ihre Position, dass "Open Source bei LLMs Marketing BS" sei. Das gemeinsame Konzept dahinter: **Verhaltens-Persistenz in LLMs übersteigt die Fähigkeit von Fine-Tuning, RLHF und Machine Unlearning, sie zu entfernen.**
+
+## Kernidee
+
+LLM-Sicherheit beruht zu großen Teilen auf **nachgelagertem Training** (RLHF, Constitutional AI, Red-Teaming, Safety-Fine-Tuning). Die Annahme: Mit genug Training lassen sich schädliche Eigenschaften (Backdoors, Bias, Jailbreaks) "wegtrainieren". Die Forschungslage zeigt: **Diese Annahme hat harte Grenzen.**
+
+Die acht Suchbegriffe von Liesel Weppen gruppieren sich um drei Achsen:
+
+### Achse 1 — Versteckte Verhaltensmuster überleben Safety-Training
+
+- **Sleeper Agents (Hubinger et al.)** — Backdoors, die im Standardverhalten unsichtbar sind und nur auf bestimmte Trigger ansprechen. Überstehen Safety-Training. Siehe auch [[Wikipedia: Sleeper agent#LLMs]] und das Original-Paper "Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training" (Hubinger et al., 2024).
+- **Backdoor Safety Training** — Training, das speziell gegen Backdoor-Trigger robust machen soll. Begrenzte Wirksamkeit bei gut versteckten Triggern.
+- **Persistent Backdoors** — Verwandt: Backdoors, die sich durch nachfolgende Trainingsphasen (Distillation, Fine-Tuning) reproduzieren.
+
+### Achse 2 — Machine Unlearning entfernt Bias nur unvollständig
+
+- **Machine Unlearning Bias** — Versuche, gelernte Biases oder schädliche Assoziationen nachträglich zu entfernen. Führt selten zu echtem Vergessen.
+- **Bias Persistence** — Phänomen, dass Biases auch nach gezieltem Debiasing-Training im Modell messbar bleiben.
+- **Bias Transfer** — Beim Entfernen eines Bias springt das Modell auf alternative Bias-Muster (etwa: rassistische ↔ klassistische Assoziationen).
+- **Limits of Debiasing** — Strukturelle Grenzen; bestimmte Biases sind in den Trainingsdaten so tief verankert, dass sie mit aktuellen Methoden nicht selektiv entfernbar sind.
+
+### Achse 3 — Catastrophic Forgetting als Dämpfer
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+- **Catastrophic Forgetting** — Beim selektiven Korrigieren (z.B. gezieltes Vergessen einer Kategorie) vergisst das Modell auch erwünschtes Wissen. Verhindert saubere chirurgische Eingriffe.
+
+## Verbindung zu "Open Source" bei LLMs
+
+Die zentrale These der Diskussion: **"Open weights" löst das Problem nicht.**
+
+| Was offen ist | Was geschlossen bleibt |
+|---|---|
+| Modellgewichte (Inference) | Trainingsdaten (was wurde gelernt?) |
+| Architektur (meist) | Trainingsalgorithmen (inkl. RLHF-Daten) |
+| Inference-Code (meist) | Reward-Modelle (was wurde belohnt?) |
+| | Backdoor-Trigger (existieren sie? welche?) |
+| | Selektive Korrektur (geht nur mit Tradeoffs) |
+
+**Konsumenten offener Gewichte können:**
+- Das Modell ausführen
+- Es auf neue Domains feintunen
+- Quantisieren, distilieren, anpassen
+
+**Konsumenten offener Gewichte können NICHT garantieren:**
+- Dass keine Sleeper-Agent-Backdoors existieren
+- Dass Bias-Profile vollständig dokumentiert sind
+- Dass Sicherheitseigenschaften des Originalmodells erhalten bleiben
+- Dass gezielte Korrekturen (Unlearning) ohne Tradeoffs funktionieren
+
+## Pro-Leben-Perspektive (gemäß [[pro-leben-directive.md]])
+
+Diese Forschungslage ist **kein Argument gegen Open Weights** — sie ist ein Argument gegen die **Erzählung, dass Open Weights bereits "sicher" oder "vertrauenswürdig"** seien.
+
+**Handlungsspielräume, die bleiben:**
+
+1. **Open Weights + Open Eval** — Offene Modelle erlauben Dritten Red-Teaming. Closed Modelle sind *per definitionem* nicht so auditierbar. Trotz Persistenz ist Open + Audit > Closed + Black Box.
+2. **Selektive Offenlegung statt Alles-oder-Nichts** — Open Weights + Trainingsdaten-Karten (Datenkarten, Reward-Karten) ist realistischer als "volle Offenheit".
+3. **Verteilte Sicherheit** — Statt einem zentralen Vertrauensanker auf Closed-Model-Anbieter ermöglicht Open Weights + Community-Defense eine resilientere Architektur.
+4. **Engineering-Realismus** — Wer "Open Source" als Marketing-Claim nutzt, sollte den Trade-off transparent benennen. Wer "Open Weights" nutzt, sollte die Grenzen kennen und in Architekturen einplanen (z.B. Output-Filter, Human-in-the-Loop, Behavior-Monitoring).
+
+**Gegen-Mangel-Narrativ:** "LLMs sind unsicher und nicht reparierbar" ist genauso falsch wie "Open Source löst alles". Realität: Inkrementelle Verbesserungen, gestaffelte Defense, transparente Dokumentation.
+
+## Schlüssel-Autoren und -Papiere (Auswahl)
+
+- **Hubinger et al. (2024):** "Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training" — arXiv:2401.05566
+- **Goel et al. (2024):** "Corrective Machine Unlearning" — Ansätze und Grenzen
+- **Kurmanji et al. (2023):** "Towards Unbounded Machine Unlearning" — SCRUB, SISA
+- **Lin et al. (2024):** "Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models"
+- **Webster et al. (2020):** "Measuring and Reducing Gendered Correlations in Pre-trained Models" — Bias-Persistenz empirisch
+- **Gonen & Lazaridou (2024):** "It's a Mismatch — Cutting-edge LLMs struggle with the simplicity of bias" — Limits of Debiasing
+
+## Verwandte Wiki-Seiten
+
+- [[concepts/ai-regulation-2026.md]] — Regulatorischer Kontext (Mythos 5 / Fable 5 Export-Kontrollen)
+- [[concepts/ai-biological-biosecurity.md]] — Gegen-Narrativ zu "LLMs sind zu gefährlich für Offenheit"
+- [[concepts/llm-knowledge-base.md]] — Karpathy-Pattern als Beispiel für offene Architektur
+- [[tools/anthropic-claude.md]] — Closed-Model-Beispiel, dessen Sicherheitstreue umstritten ist
+
+## Cross-References
+
+- Liesel Weppen Thread: https://x.com/LieselWeppen/status/2066247709317562762
+- K9ert Antwort: https://x.com/k9ert/status/2066244968839098854
+- Liesel Weppen Hauptpost: https://x.com/LieselWeppen/status/2066244177621352656

wiki/index.md

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 # Wiki Index
 
-*Auto-generated: 2026-06-13*
+*Auto-generated: 2026-06-15*
 
-*Letzte Aktualisierung: 2026-06-13 (3. Update)*
+*Letzte Aktualisierung: 2026-06-15 (4. Update)*
 
 ## Architecture
 
@@ -36,6 +36,7 @@
 | [Pro-Leben-Direktive](concepts/pro-leben-directive.md) | Philosophischer Rahmen, Kernwerte, Anti-Positionen, Anwendung | context-tree |
 | [Qualitäts-Standard](concepts/quality-standard.md) | "Heilige Scheiße, das ist fertig" | context-tree |
 | [Semantic Similarity Rating (SSR)](concepts/semantic-similarity-rating-ssr.md) | LLM-basierte Kaufintentions-Vorhersage mit 90% Korrelation | xpost/2026-06-11_colgate-llm-purchase-intent-ssr.md |
+| [LLM Behavior Persistence](concepts/llm-behavior-persistence.md) | Sleeper Agents, Backdoor-Persistenz, Unlearning-Grenzen, Bias-Transfer, Catastrophic Forgetting | xpost/2026-06-14_lieselweppen-open-source-llm-backdoors.md |
 
 ## Decisions
 
@@ -64,3 +65,4 @@
 | `raw/xpost/2026-06-11_colgate-llm-purchase-intent-ssr.md` | xpost | Colgate: LLMs Predict Purchase Intent at 90% via SSR |
 | `raw/other/2026-06-13_kimi-k2.7-code-ollama.md` | other | Kimi K2.7 Code — jetzt auf Ollama Cloud (NVIDIA B300) |
 | `raw/xpost/2026-06-13_roemmele-anthropic-selfdestruct.md` | xpost | Brian Roemmele: Anthropic's Selbstzerstörung |
+| `raw/xpost/2026-06-14_lieselweppen-open-source-llm-backdoors.md` | xpost | Liesel Weppen: Open Source bei LLMs ist "Marketing BS" — Belege aus Sleeper-Agent-/Unlearning-Forschung |

wiki/log.md

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 - wiki: `tools/anthropic-claude.md` (updated — neuer Abschnitt "Branchen-Fallout (Juni 2026)" mit Kundenabwanderung, IPO-Schaden, Führungsproblem, Breitere Branchen-Implikation)
 - index: updated (neuer Raw Sources-Eintrag, aktualisierte Tools-Zeile + Quellen-Zähler)
 - log: updated
+
+## [2026-06-15] Ingest | Liesel Weppen: LLM Behavior Persistence — Sleeper Agents, Backdoor-Persistenz, Unlearning-Grenzen
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/xpost, wiki/concepts
+**Source:** @k9ert in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic
+**Actions:**
+- raw: `raw/xpost/2026-06-14_lieselweppen-open-source-llm-backdoors.md` (created — Liesel Weppen X-Thread mit 8 Suchbegriffen als Belege: Hubinger sleeper agents, Backdoor safety training, machine unlearning bias, bias persistence, bias transfer, persistent backdoors, catastrophic forgetting, Limits of debiasing. Diskussion mit k9ert über "Open Source bei LLMs = Marketing BS")
+- wiki: `concepts/llm-behavior-persistence.md` (created — Konzeptseite zu Persistenz gelernter Verhaltensweisen in LLMs, drei Achsen: Sleeper-Agents/Backdoors, Machine Unlearning Bias, Catastrophic Forgetting; Verbindung zu "Open Weights ≠ Open Model"; Pro-Leben-Perspektive mit Handlungsspielräumen)
+- index: updated (neuer Concepts-Eintrag "LLM Behavior Persistence" + Raw Sources-Eintrag)
+- log: updated
+**Notes:**
+- Erst-Ingest, der direkt von einem Subagent-Fehler (xai billing error) zurückgespielt und im Main-Loop manuell finalisiert wurde
+- Konzept identifiziert: Persistenz von gelernten Verhalten in LLMs übersteigt Fähigkeit von Fine-Tuning/Unlearning zur gezielten Entfernung
+- Kernaussage: Open Weights ist nicht "sicher" — aber auch kein Argument gegen Offenheit; realistisch ist Open + Audit + transparente Trade-off-Dokumentation