Titelbild: KI generiertes Symbolbild
Ein Computer arbeitet nach festen Regeln. Jeder Rechenschritt folgt einem Algorithmus. Trotzdem kann ein digitales System in Sekundenbruchteilen eine Zufallszahl erzeugen, eine Kartenfolge mischen oder über ein Spielereignis entscheiden. Wie passt das zusammen? Ist Zufall in einem Computer tatsächlich möglich oder steckt hinter jedem scheinbar unvorhersehbaren Ergebnis letztlich eine mathematische Berechnung? Die Antwort hängt davon ab, wie ein Zufallsgenerator konstruiert ist und wofür seine Ergebnisse benötigt werden. Denn Zufallszahlen sind längst nicht nur Bestandteil digitaler Spiele. Sie werden für wissenschaftliche Simulationen, statistische Verfahren, Verschlüsselung und zahlreiche technische Anwendungen benötigt.
Zufall entscheidet auch beim digitalen Glücksspiel
Besonders unmittelbar lässt sich die Bedeutung digitaler Zufallszahlen beim Glücksspiel erkennen. Bei automatisierten Geldspielen bestimmen Zufallsmechanismen, welches Ergebnis ein Spielvorgang hervorbringt. Für Spieler soll aus einem vorherigen Ergebnis nicht ableitbar sein, welches als Nächstes folgt. Entscheidend ist deshalb nicht allein, dass eine Zahlenfolge zufällig aussieht. Das technische System muss den jeweiligen Anforderungen entsprechen und verlässlich funktionieren.
In der Schweiz unterliegen automatisiert durchgeführte Geldspiele der Aufsicht der Eidgenössischen Spielbankenkommission. Bevor ein solches Spiel in einer Spielbank betrieben werden darf, muss es von einer anerkannten, akkreditierten Stelle geprüft werden. International bestehen daneben unterschiedliche Lizenzsysteme, wie sie casino-groups.com vorstellt, die jeweils eigene regulatorische Vorgaben für Online-Glücksspiele und deren Anbieter vorsehen. Welche Lizenz für ein Angebot relevant ist, hängt vom jeweiligen Markt und dessen rechtlichem Rahmen ab – und damit auch davon, welche Anforderungen an einen zuverlässigen und nicht vorhersehbaren Zufallsmechanismus gestellt werden.
Vom Würfel zum Zufallsalgorithmus
Die Idee, Zufall für Berechnungen nutzbar zu machen, ist deutlich älter als der moderne Computer. Mathematik und Statistik beschäftigten sich schon früh mit Wahrscheinlichkeiten und der Frage, wie sich zufällige Ereignisse systematisch beschreiben lassen. Mit der Entwicklung moderner Rechenverfahren wurde daraus ein praktisches Werkzeug.
Eine wichtige Entwicklung war die Monte-Carlo-Methode, die sich in den 1940er-Jahren herausbildete. Dabei werden Zufallswerte genutzt, um komplexe Probleme durch viele wiederholte Berechnungen näherungsweise zu untersuchen. Die Methode wurde unter anderem für wissenschaftliche Fragestellungen eingesetzt, bei denen eine direkte Berechnung schwierig oder nicht praktikabel war.
Mit leistungsfähigeren Computern veränderte sich die Ausgangslage grundlegend. Zufallszahlen mussten nicht mehr mühsam aus Tabellen entnommen werden. Rechner konnten grosse Zahlenfolgen selbst erzeugen und unmittelbar in Simulationen und statistischen Verfahren verwenden. Zufall wurde damit zu einem Werkzeug des Rechnens.
Ein klassischer digitaler Zufallsgenerator arbeitet deterministisch. Er erhält einen Ausgangszustand, häufig als Seed bezeichnet, und verarbeitet ihn mit einem mathematischen Verfahren. Daraus entsteht eine Zahlenfolge, deren einzelne Werte für den Anwender nicht ohne Weiteres vorhersehbar sein sollen. Solche Verfahren werden als Pseudozufallszahlengeneratoren bezeichnet.
Ein guter Pseudozufallszahlengenerator kann lange Zahlenfolgen mit gewünschten statistischen Eigenschaften erzeugen und unter identischen Ausgangsbedingungen reproduzieren – ein Vorteil etwa für wissenschaftliche Simulationen. Für sicherheitskritische Anwendungen wäre Vorhersagbarkeit dagegen problematisch, weshalb Zufallsgeneratoren je nach Einsatzbereich unterschiedliche Anforderungen erfüllen müssen.
Zufall wird zur Rechenressource
Die Bedeutung von Zufallszahlen zeigt sich besonders deutlich in der Wissenschaft. Monte-Carlo-Verfahren kommen zum Einsatz, wenn komplexe Systeme nicht ohne Weiteres vollständig berechnet werden können. Statt sämtliche möglichen Zustände einzeln zu erfassen, werden viele zufällig oder nach Wahrscheinlichkeitsregeln ausgewählte Fälle untersucht, aus denen sich Näherungen und Wahrscheinlichkeiten ableiten lassen.
Solche Verfahren werden unter anderem in der Physik, Finanzmathematik und medizinischen Forschung sowie bei der Modellierung komplexer Systeme eingesetzt. Auch an der ETH Zürich gehören sie zum wissenschaftlichen Rechnen. Wie leistungsfähig dieser Ansatz inzwischen ist, zeigt eine im September 2026 vorgestellte Arbeit aus Zürich: Informatiker um Rasmus Kyng nutzen gezielt entworfene Zufallsverfahren, um sehr grosse Netzwerkprobleme effizienter zu lösen. Zufall wird dabei nicht zum Störfaktor, sondern zu einem Werkzeug, das Berechnungen beschleunigen kann.
Für digitale Sicherheit zählt Qualität
Eine andere Anforderung entsteht bei der digitalen Sicherheit. Verschlüsselung, digitale Identitäten und sichere Kommunikationssysteme benötigen Zufallswerte, die sich nicht von Unbefugten vorhersagen lassen. Ein Generator, der lediglich statistisch überzeugende Zahlen produziert, muss deshalb nicht automatisch für kryptografische Zwecke geeignet sein.
Moderne Systeme kombinieren häufig unterschiedliche Bausteine. Eine physikalische Entropiequelle kann Informationen liefern, die nicht vollständig durch einen Algorithmus vorgegeben sind. Ein deterministischer Generator verarbeitet diese Ausgangsdaten anschliessend zu nutzbaren Zufallsbits. Für solche Konstruktionen gibt es technische Vorgaben und Verfahren zur Prüfung der verwendeten Entropiequellen und Generatoren.
Wenn Zufall aus der Quantenphysik kommt
Noch grundlegender wird die Frage nach der Zufälligkeit, wenn die Physik selbst zur Quelle wird. Quantenmechanische Prozesse können Zufallsinformationen liefern, doch auch solche Systeme sind nicht automatisch frei von technischen Verzerrungen. Deshalb geht moderne Forschung einen Schritt weiter und untersucht nicht nur die Erzeugung, sondern auch die Zertifizierung von Zufall.
Forschende der ETH Zürich demonstrierten im Mai 2026 ein Verfahren zur sogenannten Zufallsverstärkung. Dafür kombinierten sie verschränkte supraleitende Qubits mit einem Bell-Test. Aus einer nicht perfekten Zufallsquelle konnten sie auf diese Weise Zufallsbits gewinnen, deren Qualität unter den Voraussetzungen des Verfahrens zertifiziert werden kann. Die zugrunde liegende Arbeit erschien in der Fachzeitschrift Nature.
Der Ansatz ist deshalb bemerkenswert, weil er nicht einfach einen weiteren Zufallszahlengenerator nach klassischem Muster entwickelt. Die Quantenphysik wird genutzt, um eine Eigenschaft des erzeugten Zufalls zu überprüfen und zu verstärken, die mit rein klassischen Mitteln nicht auf dieselbe Weise erreicht werden kann. Anwendungen sehen die Forschenden unter anderem in der Kryptografie.
Was ist nun echter Zufall?
Die Ausgangsfrage lässt sich deshalb nicht mit einem einfachen Ja oder Nein beantworten. Ein Pseudozufallszahlengenerator erzeugt seine Folge nach festen mathematischen Regeln. Physikalische Zufallsquellen greifen dagegen auf Prozesse zurück, deren Ausgang nicht allein durch den verwendeten Algorithmus festgelegt wird. Moderne Systeme können beide Prinzipien miteinander verbinden.
Für eine wissenschaftliche Simulation kann ein reproduzierbarer Pseudozufallsgenerator genau das richtige Werkzeug sein. Bei sicherheitskritischen Anwendungen kommt es dagegen auf andere Eigenschaften an, etwa auf die Qualität der Entropie und die praktische Unvorhersagbarkeit. Die Forschung an der ETH Zürich zeigt zudem, dass die Grenze des technisch Möglichen weiter verschoben wird: Zufall lässt sich nicht nur berechnen, sondern unter bestimmten Bedingungen auch mit quantenphysikalischen Methoden erzeugen und zertifizieren.
Fazit
Digitale Zufallsgeneratoren sind deshalb weit mehr als virtuelle Würfel. Sie helfen bei Spielen und Glücksspiel, liefern die Grundlage für Simulationen und statistische Verfahren und sind für digitale Sicherheit unverzichtbar. Zugleich zeigt die aktuelle Forschung, dass Zufall selbst zu einem technischen Forschungsgegenstand geworden ist. Vom mathematisch erzeugten Pseudozufall bis zum quantenphysikalisch zertifizierten Zufall reicht inzwischen ein breites Spektrum.