NIH-Spitzenwissenschaftler kehren nach Entlassungen wegen „Coding-Fehler“ an den Arbeitsplatz zurück

• Zehn Principal Investigators des NINDS erhielten im Zuge des Personalabbaus (RIF) bei Bundesbehörden Entlassungsmitteilungen, kehrten dann aber mit der Erklärung an den Arbeitsplatz zurück, es habe sich um einen Fehler aufgrund eines „Computerfehlers“ oder „Coding-Fehlers“ gehandelt
• Sie sind noch nicht offiziell wieder eingestellt; das NINDS sucht nach Möglichkeiten, die langfristige Beschäftigung der Forschenden und der Mitarbeitenden des Ausbildungsbüros zu sichern
• Das HHS bestätigte die Wiedereinstellungen nicht und erklärte, falls es fehlerhafte Entlassungen gegeben habe, lägen diese an ungenauen Daten in mehreren getrennten Personalabteilungen
• Laut internen NIH-Unterlagen umfasst dieser RIF 1.300 Personen; es gibt zudem interne Dokumente, denen zufolge die Einschätzung des NIH bei der Auswahl der zu Entlassenden nicht berücksichtigt wurde
• In den Laboren der zehn PIs, die Entlassungsmitteilungen erhielten, arbeiten mehr als 100 Wissenschaftler; wären die Entlassungen tatsächlich bestätigt worden, hätte dies vermutlich erhebliche Folgen durch die Versetzung von Laborpersonal und die Unterbrechung von Forschung gehabt

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Entlassungsmitteilungen an zehn NINDS-PIs und Rückkehr an den Arbeitsplatz

• Zehn Principal Investigators des National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) wurden im Zuge eines groß angelegten Personalabbaus bei Bundesbehörden entlassen oder in bezahlten Verwaltungsurlaub versetzt
• Später wurde ihnen mitgeteilt, es habe sich um versehentliche Entlassungen aufgrund eines „Computerfehlers“ oder „Coding-Fehlers“ gehandelt, woraufhin sie an den Arbeitsplatz zurückkehrten
• Offiziell wieder eingestellt sind sie jedoch noch nicht; einige Betroffene sagten, sämtliche Hinweise zur Rückkehr seien nur mündlich erfolgt
• Eine interne E-Mail des NINDS teilte mit, dass alle Forschenden und Mitarbeitenden des Ausbildungsbüros zurückgekehrt seien und die Führung an einer langfristigen Lösung arbeite, um ihre Stellen zu sichern
• Ein Wissenschaftler beschrieb solche beruhigenden Aussagen als „a leap of faith“

Erklärung des HHS und Frist für die offizielle Abwicklung

• Ein Sprecher des Department of Health and Human Services (HHS) bestätigte die Wiedereinstellungen nicht, sagte aber, falls es fehlerhafte Entlassungen gegeben habe, seien ungenaue Daten in mehreren getrennten Personalabteilungen des HHS dafür verantwortlich
• Derselbe Sprecher erklärte, eine Zusammenlegung administrativer Funktionen werde Datenintegrität und Koordination verbessern; es handle sich um eine Neuordnung, um ein aus der Biden-Regierung übernommenes, defektes System zu reparieren
• Die HHS-Schreiben an die NINDS-Forschenden enthielten eine 60-tägige Ankündigungsfrist bis zum offiziellen Entlassungsdatum; einem Wissenschaftler zufolge muss das NINDS bis zum 2. Juni einen Weg finden, sie offiziell zu halten
• Andere Medien berichteten, dass es auch bei der Food and Drug Administration und den Centers for Disease Control and Prevention irrtümliche RIF-Entlassungen gegeben habe

Betroffene Forschende und Umfang des NIH-RIF

• Die zehn NINDS-PIs, die Entlassungsmitteilungen erhielten, werden als führende Wissenschaftler innerhalb des Instituts beschrieben, die unter anderem zu Multipler Sklerose, Parkinson’s disease und Epilepsie forschen
• Zu ihnen gehört Richard Youle, ein Forscher zu Parkinson’s disease, der für diese Arbeit den Breakthrough Prize in Life Sciences erhielt
• Laut internen NIH-Unterlagen umfasst der gesamte NIH-RIF 1.300 Personen
• Da es kaum Kommunikation über die RIF-Pläne der Regierung gab, erwarteten viele innerhalb des NIH, dass Wissenschaftler insgesamt vom Personalabbau ausgenommen würden
• Ein NINDS-PI, der am Dienstag eine Entlassungsmitteilung erhalten hatte und später zur Rückkehr aufgefordert wurde, sagte, er sei eher „shocked“ als „surprised“ gewesen; es sei ein völlig unerwartetes „real bad awakening“ gewesen

Fehlerkorrektur und undurchsichtige Auswahl der Betroffenen

• Kurz nachdem die Entlassungs-E-Mails bei den zehn PIs eingegangen waren, stuften NINDS-Mitarbeitende diese Entlassungen als Fehler ein und begannen, die Rückkehr in die Wege zu leiten
• Einer der PIs sagte, NINDS-Mitarbeitende hätten innerhalb von 24 Stunden etwas „Wunderbares“ geschafft; zugleich lasse ihn das darüber nachdenken, wie viele Fälle unter den anderen Entlassenen, die niemanden hatten, der für sie kämpfte, ebenfalls Fehler gewesen sein könnten
• Luigi Ferrucci, wissenschaftlicher Direktor des National Institute on Aging, wurde ebenfalls am Dienstag entlassen und kehrte später nachweislich an den Arbeitsplatz zurück
• Mehrere zurückgekehrte NINDS-PIs sagten, sie hätten vom HHS keine offizielle Mitteilung darüber erhalten, was schiefgelaufen sei; NINDS-Verantwortliche hätten ihnen per Mobiltelefon oder Textnachricht die Rückkehr mitgeteilt
• Interne Präsentationsunterlagen vermerken, dass der gesamte NIH-RIF auf administrativen Codes basierte und einige Fälle „möglicherweise nicht beabsichtigt“ gewesen seien
• Ein internes NIH-Dokument besagt, dass das HHS die zu entlassenden Personen ohne Stellungnahme des NIH ausgewählt habe
• Unklar ist, in welchem Ausmaß das Department of Government Efficiency (DOGE) Einfluss auf die Liste der vom RIF betroffenen Mitarbeitenden hatte
  • DOGE wird von Elon Musk geleitet und hat regierungsweit Personal und Ausgaben reduziert
  • DOGE besuchte mehrere Bundesbehörden und war in vielen Fällen die Stelle, die Listen der zu entlassenden Mitarbeitenden erstellte

Folgen für den Laborbetrieb und die biomedizinische Forschung

• Ein zurückgekehrter NINDS-Forscher sagte, die meisten der zehn PIs, die RIF-Mitteilungen erhielten, seien über 60 Jahre alt und im Rentenalter, weshalb sie vermutlich keinen Anspruch auf Abfindungen gehabt hätten
• Ob sie aus diesem Grund ins Visier gerieten, ist unklar
• In den Laboren der zehn NINDS-PIs, die RIF-Mitteilungen erhielten, arbeiten mehr als 100 Wissenschaftler
• Wären die Entlassungen tatsächlich bestätigt worden, hätten Laborangestellte, Studierende und weitere Mitarbeitende in andere Labore versetzt werden müssen
• Einer der zurückgekehrten PIs sagte, die internen NIH-Labore hätten seit Amtsantritt der neuen Regierung bereits mit logistischen Betriebsproblemen zu kämpfen gehabt; diese Nachricht habe das Laborpersonal stark verunsichert
• Ein weiterer NINDS-Forscher sagte, selbst wenn man jetzt stoppe, sei bereits großer Schaden entstanden; nicht sein eigenes Labor, sondern die biomedizinische Forschung sei wie ein sinkendes Schiff

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Hacker-News-Kommentare

• Die hier verwendete Methodik wirkt letztlich so, als wolle man erst alle entlassen und dann nur die offensichtlich benötigten Leute wieder einstellen.
  Schon in Unternehmen ist das ein problematischer Ansatz, in der Regierung ist es noch viel gravierender. Erstens behandelt man damit das Leben realer Menschen wie Spielzeug; das ist etwas anderes, als einen neuen Arbeitsprozess zu testen. Selbst wenn es dadurch „effizienter“ würde: Ich halte eine menschliche Regierung für besser als eine solche effiziente Regierung.
  Zweitens ist der Staat kein Unternehmen, und Geld ist nicht sein Zweck. Ich verstehe nicht, wie man staatliche Effizienz nur anhand von Geld diskutieren kann. Entscheidend ist der Gesamtnutzen für die Gesellschaft. Selbst Menschen, die aus rein produktiver Sicht gerade kostendeckend oder leicht defizitär sind, können für die Gesellschaft insgesamt viel besser sein, wenn der Staat sie beschäftigt, die Wirtschaft in Gang hält und soziale Lasten verringert. Was in der Unternehmenswelt wie Verschwendung aussieht, kann im Staat eine effiziente Entscheidung sein; ich kenne tatsächlich Menschen, bei denen es für die Gesellschaft besser ist, dass sie so beschäftigt sind, als dass sie auf der Straße landen. Auch im Staat kann man über Geld und Effizienz sprechen, aber wenn man nur darauf schaut, sollte man seine Denkweise überdenken.

  • Hinzu kommt, dass damit ein enorm wertvolles Gut völlig zerstört wird: die Rolle als langfristig stabiler Arbeitgeber. Vielleicht ist genau das ja die korrupte Absicht.
    Unmittelbare „Einsparungen“ funktionieren nur unter der Annahme, dass mit weniger Personal die gleiche Arbeit auf gleichem Niveau erledigt wird; langfristig verschwinden sie leicht, weil man mehr zahlen muss, um Bewerber ähnlicher Qualität aus der Privatwirtschaft anzuziehen.
    Grob gerechnet: Selbst wenn durch illegale und dumme Entlassungen der Personalbestand auf 90 % und die Gehaltskosten ebenfalls auf 90 % sinken, braucht man bei Neueinstellungen 5 % mehr Vergütung, damit Menschen einen unsicheren Arbeitgeber und unklare Benefits in Kauf nehmen. Dann sind die „Einsparungen“ schon nach nur zwei Jahren verschwunden, und je länger das gebrochene Vertrauen anhält, desto schlimmer wird es.
  • Ich halte es für noch schlimmer. Die Methodik hier wirkt wie gezielte Sabotage an der Regierung.
    Die Plattform selbst ist offen regierungsfeindlich, gegen Empathie und implizit auch gegen Experten gerichtet. Wenn man solchen Leuten die Regierung überlässt, zerstören sie auch das Leben der Menschen, die sich dem Staat und öffentlichen Dienstleistungen verschrieben haben.
  • Es gibt hier keine funktionierende Methodik, nur willkürliche Entlassungen, um so viele Menschen wie möglich auszusortieren.
    Das sieht man klar daran, dass auch in anderen Behörden alle entlassen wurden, die man irgendwie entlassen konnte. „Coding Error“ ist die moderne Version von „Der Hund hat meine Hausaufgaben gefressen“. Eine schwache Ausrede, aber die Leute werden sie akzeptieren. Sie wussten, was sie taten, und bereuen nur, erwischt worden zu sein.
    Leider wird nach Entlassungen, Wiedereinstellungen, erneuten Entlassungen, Klagen und Entschädigungen wahrscheinlich gar kein Geld gespart worden sein, sondern eher noch mehr verschwendet. Völlig ignoriert wird, dass Beamte und öffentliche Bedienstete unter schlechten Bedingungen und mit knappen Budgets wichtige Arbeit leisten.
  • Eine beliebte Figur von Terry Pratchett definiert es als böse, wenn man Menschen wie Dinge behandelt.
  • Das weniger offensichtliche Problem beim Abbau von „Speck“ ist, dass langfristig jedes System gut daran tut, eine gewisse Reserve zu haben.
    Reserve ist ein Puffer, den man in Krisenzeiten reduzieren kann, ohne den Betrieb selbst zu beschädigen. Wenn man diese Reserve in guten Zeiten abschafft, gibt es in schlechten Zeiten nichts mehr zu kürzen. Außerdem ist ein schlankes System ohne Speck nur auf die aktuelle Lage optimiert, hat weniger Freiheitsgrade und lässt sich bei Bedarf schwerer in eine neue Richtung anpassen.

• Im Allgemeinen ist es eine gute Gewohnheit, davon auszugehen, dass die Gegenseite in gutem Glauben handelt. Aber wenn sich derart offensichtliche Fehler so oft wiederholen, ist diese Nachsicht aufgebraucht.
  Als der Widerstand wuchs, scheint man ein paar prominente Personen zurückgeholt zu haben, um sagen zu können: „Seht her, wir legen die Wissenschaft nicht lahm.“ Es ist gut, dass diese wenigen Menschen zurückgekehrt sind, aber das NIH ist, wie die meisten Organisationen, vermutlich nicht so aufgebaut, dass die Top-Experten alles persönlich erledigen. Sie führen Teams, geben mit ihrer Expertise die Richtung vor und sind Ressourcen, wenn unerwartete Ergebnisse analysiert werden müssen.
  Wenn Top-Experten ihre Mitarbeiter verlieren, ist es kaum möglich, nahezu die gleiche Leistung zu erbringen. Es ist extrem ineffizient, wenn 65-jährige Schlüsselköpfe stundenlang pipettieren und Proben färben.

  • Wer kurz vor der Rente steht und dieses Chaos sieht, wird nicht zurückkommen, und er wird auch nichts ausrichten können.
    Das ist eine Falle. Selbst wenn man diese Leute zurückholt, wird niemand da sein, der die Arbeit erledigt. Dann wird man sagen: „Seht ihr, diese Leute waren nutzlos. Wir hatten recht, sie zu entlassen.“
  • Die Prämisse „Es ist eine gute Gewohnheit, davon auszugehen, dass die Gegenseite in gutem Glauben handelt“ traf auf diese Regierung noch nie zu.
    Schon in der vorherigen Amtszeit hat die Führung gezeigt, wie inkompetent sie ist, und sie folgt einem jahrzehntealten Drehbuch: die Regierung weniger funktionsfähig machen, damit die Menschen ihr misstrauen und sie abschaffen wollen.
  • Wen meint „sie“ hier? Das Department of Health and Human Services?

• Gibt es Belege dafür, dass das wirklich ein Coding Error war? Die einfachere Erklärung ist: Zuerst hat man Menschen nach fragwürdigen Kriterien pauschal entlassen, dann gemerkt, dass man etwas Wichtiges weggeschnitten hat, und schiebt es jetzt als Vorwand vor, um das rückgängig zu machen.

  • Software entlässt keine Menschen, Menschen entlassen Menschen.
    „Coding Error“ kann alles bedeuten: von „Wir haben in guter Absicht Code geschrieben, um Leistung zu messen, der hatte einen Bug, und wir sind ihm ohne Prüfung gefolgt“ bis hin zu „Der Code, den wir geschrieben haben, um bei Entlassungen select * from employees auszuführen, stellte sich später als ‚Fehler‘ heraus, weil wir einige davon doch wieder brauchten.“
    Wie man es auch betrachtet: Selbst im besten Fall waren die Leute, die die Entlassungen durchführten, so inkompetent, dass es von Böswilligkeit nicht zu unterscheiden ist. Im Normalfall war es schlicht böswillig.
  • Überparteilich betrachtet ist Coding Error in jeder Lage ein Euphemismus für „Die Führung ist vom Ergebnis blamiert und will Verantwortung vermeiden“.
  • Wenn es tatsächlich ein „Coding Error“ war, bedeutet das, dass DOGE überhaupt nicht verstanden hat, was es tat; andernfalls ist es genau das Szenario, das du beschreibst.
    Am Ende läuft es auf Inkompetenz oder Böswilligkeit hinaus. Such dir dein Gift aus.
  • Ob es ein Coding Error war oder nicht, ist nicht wichtig. Die Verantwortung liegt bei den Menschen, die die Entlassungen ausgeführt haben, und bei denen, die sie angeordnet haben.
    Dem Code die Schuld zu geben, ist eine Art, Verantwortung zu umgehen. Ich verstehe, dass es innerhalb von Softwareentwicklungsprojekten ungesund ist, Bugs nur einzelnen Personen anzulasten; aber hier geht es über Umsatzeinbußen oder geringere Uptime hinaus und führt zu persönlichen Tragödien.
  • DOGE hat tatsächlich AutoRIF des DOD genommen und angepasst. AutoRIF war ein Werkzeug, das bei Berechnungen für Personalabbau helfen sollte; bevor tatsächliche Trennungsmaßnahmen eingeleitet wurden, musste ein Mensch sie prüfen.
    DOGE hat sich aber vermutlich für Effizienz entschieden und ohne richtige Prüfung einfach den „lgtm“-Stempel draufgesetzt. Ursprünglich wurde dieses Tool dafür gebaut, Berechnungen auf Basis von Kriterien für Personalabbau wie Dienstjahren und Veteranenpräferenz durchzuführen, nicht dafür, unbeaufsichtigt Entscheidungen zu treffen.

• „Computer können niemals Verantwortung übernehmen, daher sollten Computer keine Managemententscheidungen treffen.“
  Das stimmte 1979 und stimmt auch heute. Diese Sache auf „Coding“ zu schieben, ist das ausdrückliche Eingeständnis, dass jemand Verantwortung vermeidet.

  • Diese Leute haben keine Scham und würden sofort lügen, wenn sie sich damit der Verantwortung entziehen können.
  • Immerhin wurden sie nur entlassen. Sie wurden nicht wie beim britischen Post-Office-Skandal wegen Betrugs angeklagt: https://en.wikipedia.org/wiki/British_Post_Office_scandal
    Von 1999 bis 2015 wurden mehr als 900 Subpostmaster angeklagt, 236 kamen ins Gefängnis.
  • Die moderne Schlussfolgerung lautet dann: „Also sollten Computer alle Managemententscheidungen treffen.“

• Wenn ein einzelner Coding-Fehler auf diese Weise das Leben von Menschen ruinieren kann, dann baut man es von Anfang an falsch.

  • In diesem Artikel müssen die Anführungszeichen enorm viel tragen.
    Die eigenen Fehler im Entlassungsprozess den Leuten zuzuschieben, die man gerade entlassen hat, ist zeitlos erbärmlich.

• DOGE wird am Ende wohl den Social Security-Software-Stack neu schreiben und beim ersten Menschen mit dem Nachnamen „Null“ sofort explodieren.

  • Alle sollten die öffentlichen Berichte zum Zustand der Social-Security-Codebasis und zu den bestehenden Modernisierungsplänen lesen.
    Ein großer Teil dieses Codes wurde geschrieben, bevor es überhaupt nennenswerte Computernetzwerke gab. Datensätze wurden jede Nacht auf Bandspeicher committed, und wegen Systembeschränkungen wurden Sonderfälle oft mit speziellen Magic Values behandelt. Man kann sich vorstellen, dass die Konvention, bei Fehlern -1 zurückzugeben, überall verstreut ist und dieser Wert dann in der Datenbank landet. Ein Teil davon wäre vermeidbar gewesen, aber vieles ist auch einfach natürlich entstanden, weil die Codebasis so alt ist.
    Deshalb kommt es dazu, dass Musk sagt, es gebe enorm viele über 140-Jährige, die Zahlungen erhalten, und das sei Betrug. Tatsächlich kann es sich um spezielle Datenfälle handeln. Was passiert also, wenn man die Codebasis „einfach“ neu schreibt? Die Behandlung von Sonderfällen verschwindet, und diese Leute bekommen keine Zahlungen mehr. Auch der Code für Datenkonsistenz, der mit der Realität umging, dass mehrere Systeme keine atomaren globalen Updates durchführen, verschwindet. Dann passieren Dinge wie zufällig verschwindende Zeilen.
    Man kann über die Vor- und Nachteile von LLM-basierter Programmierung diskutieren, aber „lasst uns die Social-Security-Codebasis in einem Monat mit AI neu schreiben“ passt nicht zu den heutigen Werkzeugen, und so etwas voranzutreiben erfordert gewaltige Arroganz. Das ist die 1000-fache Version des nervigen Neulings, der sich eine Codebasis ansieht, sie für schmutzig erklärt und eine komplette Neufassung fordert.
  • Ach, der kleine Bobby Tables. So ein Schlingel.
  • Fairerweise war das für Menschen mit unglücklichen Namen schon vor der DOGE-Arbeit ein sehr reales und lästiges Problem: https://www.wsj.com/lifestyle/null-last-name-computer-scient...
  • Sie werden versuchen, das Individual Master File des IRS neu zu schreiben, und es wird ihnen egal sein, wenn sich die Funktionsweise ändert.

• Wenn es ein Coding-Fehler war, lasst git blame laufen und sehen wir, was herauskommt.
  Für die Betroffenen ist das absolut nicht erfreulich. In meinem Fall ging ich kurz nach meiner Wiedereinstellung, und das Verhältnis zu den Kollegen war nicht mehr wie zuvor.

• „Sie waren sorglose Menschen, Tom und Daisy. Sie zerschlugen Dinge und Lebewesen und zogen sich dann hinter ihr Geld oder ihre ungeheure Sorglosigkeit zurück, oder was auch immer sie zusammenhielt, und ließen andere die Unordnung aufräumen, die sie angerichtet hatten.“
  ― F. Scott Fitzgerald, The Great Gatsby

• Genau, der alte Typ „Der Finger ist ausgerutscht und ich habe versehentlich select * from table; gedrückt statt eines komplexen, sorgfältigen Filtersatzes“.
  So etwas passiert. Haben wir doch alle schon erlebt.

  • Selbst wenn sie sys.rand als komplexen, sorgfältigen Filtersatz verwendet hätten, wäre das Ergebnis vermutlich nicht viel anders gewesen.

• Grausamkeit und Rache an Menschen, die sie als ideologische Feinde betrachten, sind das zentrale Organisationsprinzip dieser Regierung. Das ist eine Säuberung, vergleichbar mit der Säuberung der Juden im Deutschland der 1930er-Jahre.
  Das NIH und die Beamten sind nur ein Ausschnitt davon; die Säuberung der Wissenschaft ist ein weiterer ([1]).
  Ermöglicht wurde das durch extremen Individualismus, jahrzehnte- oder jahrhundertelange Angriffe auf jede Form von Kollektivismus und Hetze, die gewöhnliche Menschen entlang von Rasse, Klasse, Ethnie, sexueller Orientierung, Geschlecht und Religion gegeneinander aufgebracht hat. Mir kommt dieses LBJ-Zitat in den Sinn:
  „Wenn du den niedrigsten weißen Mann davon überzeugen kannst, dass er besser ist als der beste Farbige, merkt er nicht, dass du ihm in die Tasche greifst. Verdammt, gib ihm jemanden, auf den er herabsehen kann, und er wird seine Taschen leeren und es dir geben.“
  Das knüpft auch an die Angst der früheren Sklavenhalterklasse während der Reconstruction an, arme Weiße könnten sich mit befreiten Sklaven solidarisieren. Es ist kaum zu glauben, dass wir nicht einmal ein Jahrhundert später Nazi-Deutschland noch einmal zu erleben scheinen, während Opfer und direkte Zeugen des Naziregimes noch am Leben sind.
  [1]: https://www.thecrimson.com/article/2025/3/29/harvard-cmes-di...