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ChatGPT, Claude & Gemini vs. Mensch – Wurde AGI bereits erreicht?

Von Oliver Welling

Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini, haben Fragen zu ihrer Nähe zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) aufgeworfen. Diese Studie vergleicht die Leistung der LLMs anhand von Bildungsstandards mit dem durchschnittlichen Bildungsstand und den Lesefähigkeiten der Amerikaner, basierend auf Daten des US Census Bureau und technischen Berichten. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs bei Aufgaben wie dem Wissen auf Hochschulniveau und dem fortgeschrittenen Leseverständnis menschliche Benchmarks deutlich übertreffen und somit wesentliche Fortschritte in Richtung AGI darstellen. Echte AGI erfordert jedoch umfassendere kognitive Bewertungen. Die Studie hebt die Implikationen für die KI-Entwicklung, Bildung und gesellschaftliche Auswirkungen hervor und betont die Notwendigkeit kontinuierlicher Forschung und ethischer Überlegungen. Das musst Du wissen – ChatGPT, Claude & Gemini vs. Mensch Überlegenheit der LLMs: LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini übertreffen signifikant die menschlichen Benchmarks bei Bildungs- und Leseaufgaben. Fortschritte Richtung AGI: Diese Ergebnisse deuten auf wesentliche Fortschritte in Richtung AGI hin, obwohl echte AGI breitere kognitive Fähigkeiten erfordert. Bildungsstandards: Die Studie verwendet Daten des US Census Bureau und des National Center for Education Statistics (NCES) zur Bewertung menschlicher Bildungs- und Lesestandards. Vergleichende Analyse: Die Leistung der LLMs wurde mittels statistischer Methoden wie t-Tests und ANOVA verglichen und analysiert. Bedeutung für die Zukunft: Die Ergebnisse haben weitreichende Implikationen für die Zukunft der KI-Entwicklung und deren Einsatz in Bildung und Gesellschaft. Hauptpunkte im Überblick Titel Have We Reached AGI? Comparing ChatGPT, Claude, and Gemini to Human Literacy and Education Benchmarks Haben wir AGI erreicht? Vergleich von ChatGPT, Claude und Gemini mit menschlichen Bildungs- und Lesestandards Autoren Mfon Akpan Veröffentlichungsdatum Juli 2024 Veröffentlichungsdatum des Papers Juli 2024 Schlüsselbegriffe Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI) Große Sprachmodelle (LLMs) Bildungsstandards Lesestandards Problemstellung Die Studie untersucht die Frage, ob aktuelle große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini den Zustand der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) erreicht haben. Dazu wird ihre Leistung im Vergleich zu menschlichen Bildungs- und Lesestandards analysiert. Ziel ist es herauszufinden, ob diese LLMs in der Lage sind, Bildungsaufgaben und Leseverständnis auf einem Niveau zu bewältigen, das dem durchschnittlichen menschlichen Bildungsstand entspricht oder diesen sogar übertrifft. Die Untersuchung basiert auf Daten des US Census Bureau und technischen Berichten über die Leistungsfähigkeit der LLMs. Hauptbeitrag Der Hauptbeitrag der Studie besteht darin, empirische Beweise dafür zu liefern, dass aktuelle LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini menschliche Benchmarks bei Bildungs- und Leseaufgaben deutlich übertreffen. Dies deutet darauf hin, dass wesentliche Fortschritte in Richtung AGI gemacht wurden. Die Studie zeigt, dass diese Modelle in der Lage sind, Aufgaben wie das Wissen auf Hochschulniveau und das fortgeschrittene Leseverständnis auf einem Niveau zu bewältigen, das über dem durchschnittlichen menschlichen Leistungsstand liegt. Damit wird die These unterstützt, dass wir uns der Erreichung von AGI nähern. Methodik Die Methodik der Studie basiert auf einer quantitativen Forschung und Sekundärdatenanalyse. Zunächst wurden Daten zu den Bildungs- und Lesestandards der US-Bevölkerung aus dem Jahr 2022 vom US Census Bureau und dem National Center for Education Statistics (NCES) erhoben. Diese Daten umfassen die Verteilung des Bildungsstands und die Lesefähigkeiten der erwachsenen Bevölkerung in den USA. Anschließend wurden die Leistungsdaten der LLMs aus technischen Berichten von OpenAI, Anthropic und Google Research analysiert. Diese Berichte enthalten standardisierte Leistungskennzahlen für verschiedene kognitive Aufgaben, die von den LLMs bewältigt wurden. Die Datenanalyse erfolgte mittels statistischer Verfahren, um die Leistungsunterschiede zwischen den LLMs und den menschlichen Benchmarks zu vergleichen. Ergebnisse Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die LLMs ChatGPT, Claude und Gemini bei Aufgaben wie dem Wissen auf Hochschulniveau (gemessen durch den MMLU-Test) und dem fortgeschrittenen Leseverständnis (gemessen durch den ARC-Test) menschliche Benchmarks deutlich übertreffen. Beispielsweise erreichten die LLMs in den MMLU-Tests Werte von über 85%, während nur 37% der US-Erwachsenen einen Hochschulabschluss besitzen. Im Bereich des fortgeschrittenen Leseverständnisses erzielten die LLMs nahezu perfekte Ergebnisse von über 94%, während nur 12% der US-Erwachsenen über fortgeschrittene Lesefähigkeiten verfügen. Diese Ergebnisse unterstreichen die herausragende Leistung der LLMs im Vergleich zu den durchschnittlichen menschlichen Fähigkeiten und zeigen, dass wesentliche Fortschritte in Richtung AGI gemacht wurden. Bedeutung Die Forschung unterstreicht die wesentlichen Fortschritte in Richtung AGI und hebt die Implikationen für die zukünftige KI-Entwicklung, Bildung und gesellschaftliche Auswirkungen hervor. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini in der Lage sind, menschliche Bildungs- und Lesestandards zu übertreffen, was tiefgreifende Fragen zur Definition von AGI aufwirft. Dies erfordert eine Neubewertung der Konzepte und Metriken für künstliche allgemeine Intelligenz. Die herausragende Leistung dieser Modelle in wissensbasierten und verständnisorientierten Aufgaben wirft grundlegende Fragen für das Bildungswesen und den zukünftigen Arbeitsmarkt auf. Es wird notwendig, menschliche Aufgaben und Kenntnisse zu identifizieren, die kooperativ statt im Konflikt mit KI-Systemen stehen. Darüber hinaus betont die Studie die Bedeutung ethischer Überlegungen und politischer Überprüfungen im Hinblick auf die raschen Fortschritte der KI-Technologie ​​. Offene Fragen / Zukünftige Arbeit Die Studie erkennt an, dass echte AGI umfassendere kognitive Fähigkeiten erfordert und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung, insbesondere in den Bereichen Kreativität, allgemeines Problemlösen und ethische Überlegungen. Zu den offenen Fragen gehört die Entwicklung umfassender und diversifizierter Benchmarks, die eine breitere Palette kognitiver Fähigkeiten bewerten. Darüber hinaus müssen die raschen Fortschritte der KI kontinuierlich neu bewertet werden, um sicherzustellen, dass die Vergleichsdaten aktuell bleiben. Die Erforschung von Dimensionen wie Bewusstsein, Selbstbewusstsein oder Emotionen ist unerlässlich, um ein vollständigeres Bild davon zu erhalten, wie sich die KI in Richtung echter AGI entwickelt. Schließlich sollten die sozialen Konsequenzen leistungsfähiger KI-Systeme, wie Auswirkungen auf Beschäftigung, Bildung und soziale Organisation, gründlich untersucht werden, um Richtlinien für die Politik und Nutzung festzulegen ​​. #AGI, #LLMs, #Bildungsstandards, #Lesestandards ArXiv, Studien-Paper-PDF

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