Artificial General Intelligence (AGI) – die Vorstellung, Maschinen könnten jede intellektuelle Aufgabe bewältigen, die ein Mensch ausführen kann. Noch ein Fernziel, das Forscher und Technologieunternehmen weltweit antreibt. Noch ein Mysterium, das schier endlose Möglichkeiten verspricht und doch noch so weit entfernt scheint. Von bahnbrechenden Technologien wie fortschrittlichen neuronalen Netzen bis hin zu komplexen maschinellen Lernalgorithmen – die Jagd nach AGI gleicht einem Marathon, bei dem jeder Schritt von Fortschritten, Rückschlägen und neuen Erkenntnissen geprägt ist. Der Weg bleibt eben das Ziel – besonders bei AGI. Erst kürzlich veröffentlichte OpenAI einen Fünf-Stufen-Plan, der den Weg zur AGI in klaren Schritten skizziert. Von aktuellen konversationellen KIs über Reasoners und Agents bis hin zu Innovators und schließlich zur organisationsäquivalenten KI – ein ehrgeiziger Fahrplan, der die Evolution der künstlichen Intelligenz in greifbarere Meilensteine für uns Menschen unterteilt. Dennoch, trotz beeindruckender Fortschritte, zeigen Studien, dass heutige Modelle zwar in speziellen Aufgaben brillieren, jedoch weit davon entfernt sind, die umfassende Kognition und Anpassungsfähigkeit des menschlichen Geistes zu erreichen. Bei den Videotechnologien experimentieren OpenAI Sora und Meta V-JEPA mit hochrealistischen Videoerstellungen und versuchen, die Kluft zwischen „textbasierten Anweisungen“ und „realweltlicher Kausalität“ zu überbrücken. Weltverständnis ist eines der Schlüsselwörter – und an dem mangelt es den Sprachmodellen heute noch gewaltig. Auch wenn diese Systeme krasse visuelle Inhalte generieren, kämpfen sie weiterhin mit dem tiefen konzeptionellen Verständnis, das für echte AGI erforderlich ist. Die jüngsten Vergleiche von Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude und Gemini mit menschlichen Bildungsstandards demonstrieren, dass maschinelles Verständnis mittlerweile fortgeschrittene Lese- und Wissensniveaus erreicht, jedoch bleibt die wahre intellektuelle Vielseitigkeit ein ferner Traum. (Ja, es wurde der Bildungsstandard eines Durchschnitts-Amerikaners bei diesem Vergleich zu Grunde gelegt. Höre ich da jemanden lachen?) Forschungseinrichtungen und Startups weltweit, von Zhipu AI bis Altera, investieren massiv in die Entwicklung von KIs, die menschenähnliche Autonomie und soziale Intelligenz aufweisen sollen. Diese Bemühungen sind wegweisend, werfen aber auch Fragen zu ethischen Implikationen und den zukünftigen Auswirkungen auf Arbeitsplätze und Gesellschaft auf. Selbst Visionäre wie John Carmack prognostizieren optimistisch eine AGI bis 2030, obwohl die Realität wohl komplexer und herausfordernder sein dürfte. Aktuelle Fortschritte zeigen eine faszinierende, aber fragmentierte Landschaft: die Definition von AGI wird ständig neu verhandelt, technische und ethische Hürden bleiben hoch. AGI ist heute noch nicht da, aber die unermüdliche Forschung verspricht eine Zukunft, in der diese Vision vielleicht eines Tages Wirklichkeit wird. Dabei ist eher die Frage nach „Wann genau“ – weniger nach „ob überhaupt“. Grundlagen der AGI Die Definition von AGI umspannt Maschinen, die nicht nur spezifische, sondern vielseitige kognitive Fähigkeiten besitzen, ähnlich wie Menschen. Im Gegensatz zur engen KI, die lediglich auf bestimmte Aufgaben spezialisiert ist, soll AGI flexibel, lernfähig und adaptiv agieren können. Diese adaptiven Fähigkeiten ermöglichen es der AGI, komplexe, ungeplante Probleme zu lösen und sich (selbst) kontinuierlich weiterzuentwickeln. Technologische Grundlagen Wichtige Technologien: Die Entwicklung von AGI stützt sich auf viele fortschrittliche Technologien: Maschinelle Lerntechniken sind zentral, denn diese ermöglichen es Maschinen, aus großen Datenmengen zu lernen. Neuronale Netze spielen eine wichtige Schlüsselrolle und imitieren die Struktur des menschlichen Gehirns (so ähnlich eben). Dadurch können sie Informationen tief und kontextabhängig verarbeiten. Weitere wichtige Methoden (zumindest heute) sind Reinforcement Learning und multimodale Ansätze. Sie bilden zusammen das Gerüst für echte allgemeine künstliche Intelligenz. Und dann braucht es noch viel Rechenpower und enorm viel, WIRKLICH VIEL Energie! Aktueller Stand der Forschung Am 12. Juli 2024 hat OpenAI den Fünf-Stufen-Plan zur AGI veröffentlicht. Dieser Plan beschreibt die Schritte von der aktuellen konversationellen KI hin zur organisationsäquivalenten KI. Die fünf Stufen sind: Konversationelle KI: Der aktuelle Stand, in dem KI einfache Dialoge führen kann. Reasoners: Grundlegende Problemlösung auf menschlichem Niveau. Agents: Ausführung komplexer Aufgaben über mehrere Tage hinweg. Innovators: Entwicklung neuer Erfindungen und innovativer Lösungen. Organisationsäquivalente KI: KI, die die Aufgaben ganzer Organisationen übernehmen kann. Am 16. Juli 2024 wurde eine Studie veröffentlicht über OpenAI Sora und Meta V-JEPA, zwei Video-KI-Technologien, die das Weltverständnis von KI diskutieren. Sora generiert hochrealistische Videos aus Textanweisungen, hat aber Probleme mit der Integration grundlegender Kausalgesetze. Entsprechend sehen die Videos beeindruckend aus – aber es stimmen „Kleinigkeiten“ eben nicht – und das überführt den Film als KI-Video. Hier versucht V-JEPA diese Lücke mit einem gemeinsamen Einbettungssystem zu schließen, jedoch fehlen auch hier tiefere konzeptionelle Kategorien. Oder anders: Sieht eben doch etwas seltsam aus, muss wohl KI sein. Eine aktuelle Studie (Have We Reached AGI? Comparing ChatGPT, Claude, and Gemini to Human Literacy and Education Benchmarks) vom 16. Juli 2024 vergleicht die großen Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini mit menschlichen Bildungs- und Lesestandards (in diesem Fall mit dem Bildungs-Niveau eines Durchschnitts-Amerikaners. Ein Schelm, wer schlechtes dabei denkt – höre ich schon wieder jemanden lachen?!). Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs bei Aufgaben wie Wissen auf Hochschulniveau und fortgeschrittenem Leseverständnis menschliche Benchmarks deutlich übertreffen. Diese Leistungen deuten auf wesentliche Fortschritte in Richtung AGI hin, auch wenn echte AGI umfassendere kognitive Bewertungen erfordert. Keine Frage, diese Fähigkeiten der Kognition haben die heutigen Modelle nicht. Am 10. Mai 2024 gab das Startup Altera bekannt, dass es KI-Agenten entwickelt, die menschenähnliche Autonomie und soziale Intelligenz aufweisen sollen. Diese digitalen Assistenten können im E-Commerce, Kundenservice und anderen Branchen eingesetzt werden und dann personalisierten und emotional intelligenten Beistand leisten. Die KI-Agenten von Altera, inspiriert von Neurowissenschaften und Hirnfunktionen, können Daten verarbeiten, Gespräche führen und Empfehlungen geben – während sie kontinuierlich dazulernen. Diese Entwicklung wirft jedoch auch Fragen zur Zukunft der Arbeit und den ethischen Implikationen der Mensch-Maschine-Interaktion auf. (Ja, noch ein anderes großes Thema!) Am 24. Mai 2024 sprach Robin Li, CEO von Baidu, bei der Viva Tech Paris 2024 über die Zukunft der AGI. Dabei betonte Li, dass die Entwicklung von AGI noch mindestens zehn Jahre entfernt sei. Trotz der rasanten Fortschritte in der KI-Forschung stehen die derzeit leistungsstärksten Modelle (einschließlich der von Baidu entwickelten) noch vor erheblichen Herausforderungen. Li unterstrich die Bedeutung der Nutzung von KI zur Lösung gesellschaftlicher Probleme als Schlüssel zur Erreichung von AGI. Diese Perspektive zeigt, dass selbst führende Experten die Verwirklichung von AGI als langfristige Aufgabe sehen. Anwendungsbereiche und Potenzial Die Einsatzmöglichkeiten von AGI sind beeindruckend vielfältig. Im Gesundheitswesen könnte AGI präzise Diagnosen stellen (Diagnose 2.0) und personalisierte Behandlungen (da ist man schon ziemlich weit) entwickeln. In der Industrie würde AGI komplexe Produktionsprozesse optimieren und Innovationen beschleunigen. Im Bildungssektor könnten intelligente Tutoren maßgeschneiderte Lernprogramme erstellen. Die Forschung würde von AGI unterstützt, um neue Entdeckungen zu machen. Die KI-Agenten von Altera könnten außerdem individuelle Empfehlungen geben, virtuellen Beistand leisten und emotional intelligente Kundenbetreuung bieten. Ganz zu schweigen von der seelischen Entlastung der Kundendienst-Mitarbeiter – die nicht mehr jede Beschwerde persönlich am Ohr haben. Und KI-Agenten – ok, sind eben noch ein ganz, ganz eigenes Thema – aber nicht hier und nicht heute 🙂 Herausforderungen und Risiken Die Entwicklung von AGI bringt technische, ethische und gesellschaftliche Herausforderungen mit sich – und sie sind nicht zu unterschätzen). Sicherheitsbedenken und potenzielle negative Auswirkungen müssen sorgfältig berücksichtigt und bedacht werden. (Bitte keine globalen Experimente, wie „Social-Media“ mehr – einmal langt völlig.) Und Fehler bei der Entwicklung (oder dem Alignment) von AGI – könnten eben verheerend sein – deswegen das Titelbild, ich denke, Ihr wisst, was ich meine, oder? Yoshua Bengio und KI-Sicherheit: Der renommierte KI-Forscher Yoshua Bengio hat mehrfach auf die potenziellen Risiken fortschrittlicher KI-Systeme hingewiesen. Er betont die Notwendigkeit, potenzielle katastrophale Risiken sehr ernst zu nehmen und strenge Vorsichtsmaßnahmen zu treffen. Bengio hebt die existenziellen Risiken hervor und fordert eine effektive Governance und Regulierung sowie globale Zusammenarbeit, um Missbrauch und den Verlust der Kontrolle über KI zu verhindern. Er argumentiert, dass die Risiken von AGI real und wissenschaftlich fundiert sind und eine umsichtige und kooperative Herangehensweise erfordern. Definition und Schlüsselmerkmale von AGI: AGI-Systeme zeichnen sich durch Anpassungsfähigkeit, Generalisierung, Vernunft, Verständnis, Kreativität und potenziell sogar Selbstbewusstsein aus. Diese Merkmale heben AGI von enger KI ab und machen sie zur ultimativen Herausforderung der KI-Forschung. Ein krasser Fehler hier, könnte eben der letzte Fehler sein (ich denke wieder an Büroklammern…) Herausforderungen und Überlegungen: Die Komplexität der Nachbildung menschlicher Intelligenz, ethische Implikationen, Sicherheits- und Kontrollmechanismen sowie Voreingenommenheit und Fairness sind zentrale Themen in der AGI-Entwicklung. Die Überwindung dieser Herausforderungen erfordert Durchbrüche in Neurowissenschaften, Informatik und kognitiver Psychologie sowie eine sorgfältige ethische Reflexion. Zukunftsaussichten Prognosen und Szenarien für die Entwicklung von AGI variieren. Während einige Experten optimistisch sind, bleibt die Verwirklichung von AGI eine anspruchsvolle und langfristige Aufgabe. OpenAIs strukturierter Ansatz bietet jedoch einen klaren Weg und messbare Fortschritte. Die Debatte um Technologien wie Sora und V-JEPA zeigt, dass es noch viel, viel, WIRKLICH viel Arbeit braucht, um ein vollständiges Weltverständnis in AGI zu integrieren. Die Leistung von LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini zeigt jedoch heute schon signifikante Fortschritte und könnte die Definition und Bewertung von AGI neu gestalten. Alteras KI-Agenten markieren einen Schritt in Richtung menschenähnlicher Interaktionen und könnten viele Branchen transformieren. Und wir alle warten auf ChatGPT-5 und Google Gemini 2.0, Claude 4.0 – und alle, die noch danach kommen. Prognose: Wie viele NVIDIA Blackwell B100 Chips braucht es für AGI? Auf die Frage an ChatGPT-4o: „Schau Dir mal die Leistungsdaten des neuen NVIDIA Blackwell B100 Chips an – wieviele brauchst Du davon, bevor DU glaubst, dass es AGI gibt?“ (Ja, es ist eine fiktive Frage). Die – wie ich finde – etwas überraschende Antwort: ChatGPT-4o: „Angesichts der leistungsstarken Architektur und Effizienz des NVIDIA Blackwell B100 Chips, könnte es hypothetisch etwa 10.000 dieser Chips benötigen, um die immense Rechenleistung zu erreichen, die für eine echte AGI erforderlich wäre. Natürlich ist dies eine spekulative Schätzung und abhängig von zahlreichen Variablen in der Entwicklung der Technologie und Algorithmen. Aber es zeigt, wie ambitioniert und monumental der Weg zur AGI wirklich ist.“ Wieviele Chips NVIDIA wirklich plant ist nicht bekannt, NVIDIA wird diese vermutlich hauptsächlich in Form von kompletten Systemen vertreiben. Aber wer weiß – vielleicht schlummert irgendwo ein großes Sprachmodell und wartet nur auf das eigene kognitive Erwachen 🙂 Fazit AGI – Aktuelle Trends und Meilensteine Die Forschung zur AGI schreitet unermüdlich (und alleine in 2024 ziemlich dynamisch) voran, mit ambitionierten Plänen und faszinierenden Durchbrüchen. Doch während wir beeindruckende Fortschritte sehen, bleibt die wahre AGI ein Ziel am Horizont. AGI ist bisschen so, wie der Versuch einer Katze einen Laserpointer zu fangen – sie kommt immer dichter ran – aber das Ziel bleibt eben (heute) noch etwas außer Reichweite. Die Reise ist aufregend, voller Entdeckungen und Herausforderungen – und wir sind, keine Frage, noch nicht am Ziel. Aber wer weiß, vielleicht erzählt uns die echte AGI eines Tages diesen (Katzen-)Witz. #ArtificialIntelligence #AGI #KünstlicheIntelligenz #