Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) ist in aller Munde – aber was bedeutet das eigentlich genau? Und wie können wir Fortschritte auf dem Weg zu dieser menschenähnlichen Intelligenz überhaupt messen? Ein neues Framework, entwickelt von führenden KI-Forschern, bringt Licht ins Dunkel. Es definiert klare AGI-Stufen und hilft uns zu verstehen, wo wir mit der KI-Entwicklung gerade stehen, welche Risiken und Chancen vor uns liegen und wie wir die Mensch-KI-Interaktion optimal gestalten können.

Keine Frage: In der KI Welt wird das Thema „Wann (oft auch OB überhaupt) AGI erreicht werden kann, heiss diskutiert. OpenAI veröffentlichte dazu einen Fünf Stufen Plan.

Dieses jetzt neue und noch detaillierte Modell ist nicht nur für Experten relevant, sondern für jeden, der die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz verstehen und einordnen möchte. Denn die AGI-Stufen sind der Schlüssel, um die Zukunft der KI und ihren Einfluss auf unser Leben zu begreifen.

Das musst Du wissen – KI-Level einfach erklärt:

• AGI-Stufen entschlüsseln KI-Fortschritt: Das neue Framework teilt KI in verschiedene Leistungs- und Generalisierungsstufen ein und macht so den Weg zur AGI messbar.
• Von „Emerging“ bis „Superhuman“: Die Skala reicht von KI-Systemen, die gerade erst auftauchen (Emerging), bis hin zu solchen, die menschliche Fähigkeiten in allen Bereichen übertreffen (Superhuman).
• Nicht nur Leistung, auch Vielseitigkeit zählt: AGI-Stufen berücksichtigen sowohl die Tiefe der Fähigkeiten (Performance) als auch die Breite der Anwendungsbereiche (Generalität).
• Risiken und Chancen im Blick: Jede AGI-Stufe birgt eigene Risiken und Chancen, die das Framework aufzeigt und somit eine informierte Diskussion ermöglicht.
• Mensch-KI-Interaktion im Fokus: Das Modell betont, wie wichtig die richtige Interaktion zwischen Mensch und KI ist, um die Vorteile zu nutzen und Risiken zu minimieren.

Hauptfrage: Wie können uns AGI-Stufen helfen, die Entwicklung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz zu verstehen und zu steuern?

Folgefragen (FAQs)

Was genau sind Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) und AGI-Stufen überhaupt?

Welche verschiedenen AGI-Level gibt es und wie unterscheiden sie sich?

Wo stehen aktuelle KI-Modelle auf der AGI-Skala? Sind ChatGPT und Co. schon AGIs?

Warum ist es wichtig, AGI in Stufen zu definieren und nicht als einzelnes Endziel?

Wie helfen AGI-Stufen bei der Risikoeinschätzung und beim Umgang mit KI-Sicherheit?

Welche Rolle spielt die Autonomie von KI-Systemen in Bezug auf die AGI-Level?

Wie beeinflussen AGI-Stufen die Mensch-KI-Interaktion und welche Interaktionsmodelle sind sinnvoll?

Welche konkreten Aufgaben und Benchmarks braucht es, um AGI-Stufen objektiv zu messen?

Antworten auf jede Frage

Was genau sind Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) und AGI-Stufen überhaupt?

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), oft auch einfach generelle KI genannt, beschreibt eine hypothetische Form von Künstlicher Intelligenz, die in ihren kognitiven Fähigkeiten mindestens dem Menschen ebenbürtig ist. Es geht also um KI-Systeme, die nicht nur spezifische Aufgaben lösen können, sondern jede intellektuelle Aufgabe meistern, die auch ein Mensch bewältigen kann. Der Begriff AGI ist allerdings komplex und vielschichtig. Es gibt viele Definitionen und Interpretationen davon, was genau eine AGI ausmacht.

Die Idee der AGI-Stufen, wie sie im präsentierten Framework vorgeschlagen wird, ist es, diesen abstrakten Begriff operationalisierbar zu machen. Anstatt AGI als binäres Konzept zu betrachten (entweder KI ist AGI oder nicht), werden verschiedene Leistungs- und Generalisierungsstufen definiert. Diese AGI-Stufen bilden einen kontinuierlichen Pfad ab, der die Entwicklung von KI von heutigen spezialisierten Systemen bis hin zu einer hypothetischen übermenschlichen Intelligenz beschreibt. So wird der Fortschritt auf dem Weg zur AGI messbar und besser verständlich.

Welche verschiedenen AGI-Level gibt es und wie unterscheiden sie sich?

Das Framework schlägt eine Matrix vor, die AGI-Systeme anhand von zwei Dimensionen einteilt: Leistung (Performance) und Generalität (Generality). Daraus ergeben sich verschiedene AGI-Level, die in Tabelle 1 des Papers übersichtlich dargestellt sind. Hier eine vereinfachte Übersicht der Leistungsebenen:

• Level 0: Keine KI: Hierunter fallen klassische Software und Werkzeuge, die keine Künstliche Intelligenz im eigentlichen Sinne darstellen, wie z.B. Taschenrechner oder Compiler.
• Level 1: Emerging (Aufkommend): Diese Stufe beschreibt KI-Systeme, die in bestimmten, eng definierten Aufgabenbereichen die Leistung eines ungeschulten Menschen erreichen oder leicht übertreffen. Im Bereich der generellen KI fallen darunter Systeme wie ChatGPT oder Llama 3 in ihrer aktuellen Entwicklungsstufe.
• Level 2: Competent (Kompetent): KI-Systeme auf diesem Level erreichen in einem engeren Aufgabenfeld mindestens die Leistung der oberen 50% von trainierten Erwachsenen. Im Bereich der generellen KI ist diese Stufe noch nicht erreicht. Für spezialisierte Aufgaben fallen beispielsweise Toxizitätsdetektoren oder Sprachassistenten wie Siri oder Alexa in diese Kategorie.
• Level 3: Expert (Experte): Auf dieser Ebene übertrifft die KI in spezialisierten Bereichen die Leistung von 90% der trainierten Erwachsenen. Generative Bildmodelle wie DALL-E 2 oder Stable Diffusion sind Beispiele für Narrow AI auf diesem Level. Eine Expert-AGI existiert noch nicht.
• Level 4: Virtuoso (Virtuose): Virtuose KI-Systeme erreichen in einem klar definierten Bereich das 99. Perzentil der menschlichen Experten. Das Schachprogramm Deep Blue oder AlphaGo fallen in diese Kategorie der Narrow AI. Eine Virtuoso-AGI ist noch Zukunftsmusik.
• Level 5: Superhuman (Übermenschlich): Die höchste Stufe beschreibt KI, die in einer spezialisierten Aufgabe alle Menschen übertrifft. AlphaFold, das Proteinstrukturen vorhersagt, oder AlphaZero sind Beispiele für Superhuman Narrow AI. Eine Artificial Superintelligence (ASI), also übermenschliche AGI, ist das ultimative, aber noch nicht erreichte Ziel.

Die Generalität unterscheidet zwischen Narrow AI (spezifische KI), die auf enge Aufgabenfelder beschränkt ist, und General AI (generelle KI), die ein breites Spektrum an Aufgaben, inklusive Lernfähigkeit, abdecken kann. Die Kombination aus Leistungs- und Generalitätsebene definiert die jeweilige AGI-Stufe.

Wo stehen aktuelle KI-Modelle auf der AGI-Skala? Sind ChatGPT und Co. schon AGIs?

Gemäß des Frameworks sind aktuelle Sprachmodelle wie ChatGPT, Bard, Llama 2 und Gemini auf dem Level 1 der generellen KI (Emerging AGI) einzuordnen. Das bedeutet, sie zeigen in vielen Bereichen eine aufkommende Generalität. Sie können über verschiedenste Themen sprechen, Aufgaben lösen, multimodale Eingaben verarbeiten und in verschiedenen Sprachen operieren.

Allerdings erreichen sie in den meisten Aufgabenbereichen noch nicht das Niveau „Competent“. Beispielsweise sind ihre mathematischen Fähigkeiten oder ihre Faktentreue oft noch unzuverlässig. Obwohl sie in Teilbereichen (wie dem Schreiben kurzer Essays oder einfachem Programmieren) schon kompetent erscheinen mögen, fehlt die durchgängige Leistung über ein breiteres Spektrum von Aufgaben, um sie als „Competent AGI“ (Level 2) einzustufen.

Nein, ChatGPT und Co. sind gemäß dieses Frameworks noch keine AGIs im Sinne einer kompetenten oder gar höheren Stufe. Sie sind aber wichtige Schritte auf dem Weg dorthin und demonstrieren das Potenzial genereller KI. Das Framework hilft uns zu verstehen, dass wir uns noch in einer frühen Phase der AGI-Entwicklung befinden und noch erhebliche Fortschritte notwendig sind, um wirklich menschenähnliche oder gar übermenschliche KI zu erreichen.

Warum ist es wichtig, AGI in Stufen zu definieren und nicht als einzelnes Endziel?

Die Definition von AGI in Stufen anstelle eines einzelnen Endziels ist aus mehreren Gründen wichtig und sinnvoll:

• Fortschritt messbar machen: Ein stufenbasiertes Modell erlaubt es, den Fortschritt in der KI-Entwicklung konkret zu messen und zu verfolgen. Wir können evaluieren, welche AGI-Level aktuelle Systeme erreichen und wohin die Reise geht. Ein einzelnes „AGI-Ziel“ wäre zu vage und schwer zu quantifizieren.
• Risiken und Chancen differenzieren: Jede AGI-Stufe bringt spezifische Risiken und Chancen mit sich. Ein stufenbasiertes Modell hilft, diese Risiken und Chancen für jede Entwicklungsphase zu identifizieren und angemessene Maßnahmen zu entwickeln. Die Risiken einer „Emerging AGI“ sind andere als die einer „Virtuoso AGI“.
• Forschung und Entwicklung lenken: Das Framework der AGI-Stufen kann als Leitfaden für Forschung und Entwicklung dienen. Es hilft, Ziele zu definieren, Prioritäten zu setzen und die Entwicklung in eine gewünschte Richtung zu lenken. Welche Fähigkeiten müssen wir entwickeln, um die nächste AGI-Stufe zu erreichen?
• Kommunikation vereinfachen: Ein gemeinsames Verständnis von AGI-Stufen schafft eine klare Kommunikationsbasis für Forscher, Entwickler, Politiker und die Öffentlichkeit. So können wir uns über den Stand der KI-Entwicklung und die damit verbundenen Implikationen verständigen, ohne in vage Definitionen zu verstricken.
• Fokus auf den Weg, nicht nur das Ziel: AGI-Stufen betonen den Weg zur AGI als kontinuierlichen Prozess. Es geht nicht nur darum, ein entferntes „Endziel“ zu erreichen, sondern die Entwicklungsschritte und ihre Auswirkungen fortlaufend zu betrachten und zu gestalten.

Wie helfen AGI-Stufen bei der Risikoeinschätzung und beim Umgang mit KI-Sicherheit?

AGI-Stufen sind ein wertvolles Werkzeug für die Risikoeinschätzung und das Management von KI-Sicherheit, da sie eine differenziertere Betrachtung von Risiken ermöglichen:

• Stufenspezifische Risiken identifizieren: Jede AGI-Stufe ist mit eigenen Risikoprofilen verbunden. „Emerging AGI“ birgt beispielsweise Risiken durch fehlerhafte Aufgabenausführung oder die Verbreitung von Fehlinformationen. „Expert AGI“ kann zu wirtschaftlicher Disruption und Arbeitsplatzverlusten führen. Höhere Stufen wie „Virtuoso AGI“ und „ASI“ rücken existenzielle Risiken („X-Risiken“) in den Vordergrund, etwa durch Kontrollverlust oder ungewollte Zielverfolgung.
• Risikomanagement anpassen: Die Kenntnis stufenspezifischer Risiken ermöglicht angepasste Risikomanagement-Strategien. Für niedrigere AGI-Stufen stehen eher Risiken des „Missbrauchs“ durch Menschen im Vordergrund, während für höhere Stufen das „Alignment“-Problem (die Ausrichtung der KI-Ziele auf menschliche Werte) zentraler wird. Entsprechend müssen Sicherheitsmaßnahmen angepasst werden.
• Fokus auf nahe- und langfristige Risiken: AGI-Stufen helfen, nicht nur extreme, langfristige Risiken zu betrachten, sondern auch naheliegende und dringende Risiken im Blick zu behalten, die bereits mit den heutigen KI-Systemen relevant sind. So wird eine umfassendere und zeitnahere Risikobetrachtung ermöglicht.
• Entwicklung verantwortungsvoll gestalten: Das Verständnis der stufenspezifischen Risiken kann die verantwortungsvolle Entwicklung von KI leiten. Es fordert dazu auf, Sicherheit und ethische Aspekte von Anfang an in den Entwicklungsprozess zu integrieren und sich auf die spezifischen Herausforderungen jeder AGI-Stufe vorzubereiten.
• Internationale Zusammenarbeit fördern: Systemische Risiken, wie z.B. die Destabilisierung internationaler Beziehungen durch einen unkontrollierten AGI-Wettlauf, können durch ein gemeinsames Verständnis von AGI-Stufen besser adressiert werden. Dies kann die Basis für internationale Kooperation und Regulierung bilden.

Welche Rolle spielt die Autonomie von KI-Systemen in Bezug auf die AGI-Level?

Autonomie ist ein zentraler, aber separater Aspekt von AGI-Leveln. Während AGI-Level die Fähigkeiten und die Generalität von KI-Systemen beschreiben, bezieht sich Autonomie auf den Grad der Selbstständigkeit und den Handlungsspielraum von KI-Systemen im Einsatz.

Das Framework führt sechs Autonomie-Level ein (Tabelle 2 im Paper), die von „Keine KI“ (Autonomie-Level 0) bis hin zu „KI als Agent“ (Autonomie-Level 5) reichen. Mit steigenden AGI-Leveln werden höhere Autonomie-Level „freigeschaltet“, d.h. technisch möglich und potentiell nutzbar. Allerdings ist der gewählte Autonomie-Level nicht zwangsläufig der höchste technisch mögliche, sondern wird durch verschiedene Faktoren bestimmt, darunter Sicherheitsbedenken, ethische Erwägungen und der konkrete Anwendungszweck.

Beispiele für Autonomie-Level:

• Autonomie-Level 1: KI als Werkzeug: Der Mensch behält die volle Kontrolle über die Aufgabe und nutzt die KI lediglich für Teilaufgaben, z.B. eine Rechtschreibprüfung.
• Autonomie-Level 2: KI als Berater: Die KI übernimmt eine substanziellere Rolle, wird aber vom Menschen bewusst aktiviert und genutzt, z.B. ein Sprachmodell zur Dokumenten-Zusammenfassung.
• Autonomie-Level 3: KI als Kollaborateur: Mensch und KI arbeiten auf Augenhöhe zusammen und koordinieren Aufgaben interaktiv, z.B. ein Schachspieler, der mit einer KI trainiert.
• Autonomie-Level 4: KI als Experte: Die KI treibt die Interaktion voran, der Mensch gibt Anleitung oder übernimmt Teilaufgaben, z.B. der Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung.
• Autonomie-Level 5: KI als Agent: Vollständig autonome KI, die selbstständig agiert und Entscheidungen trifft, z.B. ein autonomer persönlicher Assistent (noch Zukunftsmusik).

Wichtige Punkte zur Autonomie im Kontext von AGI-Leveln:

• Höhere AGI-Level ermöglichen höhere Autonomie: Fortschritte in den Fähigkeiten und der Generalität (AGI-Level) machen höhere Autonomie-Level erst praktikabel und sinnvoll.
• Autonomie-Level ist wählbar und kontextabhängig: Auch bei hochleistungsfähigen AGIs muss der Autonomie-Level bewusst gewählt und an den Kontext angepasst werden. Nicht immer ist maximale Autonomie wünschenswert oder sicher.
• Sicherheit durch Interaktion gestalten: Die Wahl des richtigen Autonomie-Levels und die Gestaltung der Mensch-KI-Interaktion sind entscheidend für die Sicherheit und den verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Wie beeinflussen AGI-Stufen die Mensch-KI-Interaktion und welche Interaktionsmodelle sind sinnvoll?

AGI-Stufen haben einen direkten Einfluss auf die Gestaltung der Mensch-KI-Interaktion. Mit steigenden AGI-Leveln verändern sich die Möglichkeiten und Herausforderungen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Das Framework betont die Bedeutung passender Interaktionsmodelle für jede AGI-Stufe (siehe Tabelle 2).

Auswirkungen der AGI-Stufen auf die Mensch-KI-Interaktion:

• Veränderte Rollenverteilung: Mit steigenden AGI-Leveln können KI-Systeme immer komplexere Aufgaben übernehmen, was die Rollenverteilung zwischen Mensch und KI verschiebt. Der Mensch kann sich von Routinetätigkeiten befreien und sich auf anspruchsvollere, kreativere oder strategische Aufgaben konzentrieren.
• Neue Interaktionsparadigmen: Höhere AGI-Level eröffnen neue Formen der Interaktion, wie z.B. die KI als Kollaborateur, Experte oder sogar als autonomer Agent. Diese neuen Interaktionsparadigmen erfordern angepasste Benutzeroberflächen und Interaktionsdesign.
• Steigende Komplexität und Intransparenz: Je leistungsfähiger und genereller die KI wird, desto komplexer und potenziell intransparenter werden ihre Entscheidungen und Prozesse. Dies erfordert neue Ansätze zur Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI, um Vertrauen und Kontrolle zu gewährleisten.
• Bedarf an „Human-Centered AI“: Die Mensch-KI-Interaktion muss immer den Menschen in den Mittelpunkt stellen („Human-Centered AI“). Dies bedeutet, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie menschliche Bedürfnisse und Werte unterstützen, die menschliche Autonomie respektieren und eine positive Nutzererfahrung ermöglichen.
• Wichtigkeit von Metakognition und sozialer Intelligenz: Für fortgeschrittene Interaktionsmodelle (Kollaborateur, Experte, Agent) ist es entscheidend, dass KI-Systeme metakognitive Fähigkeiten (z.B. Lernfähigkeit, Wissen um eigene Grenzen) und soziale Intelligenz entwickeln, um effektiv und vertrauensvoll mit Menschen zusammenarbeiten zu können.

Sinnvolle Interaktionsmodelle:

Die Wahl des passenden Interaktionsmodells hängt stark vom jeweiligen AGI-Level, dem Anwendungsfall und den Zielen der Mensch-KI-Interaktion ab. Es gibt nicht „das eine“ beste Modell. Vielmehr ist ein flexibler und kontextsensitiver Ansatz erforderlich, der verschiedene Interaktionsparadigmen berücksichtigt und die Stärken von Mensch und KI optimal kombiniert. Auch der Verzicht auf KI („No AI“ – Autonomie-Level 0) kann in bestimmten Kontexten (z.B. Bildung, Kunst, Sicherheit) die sinnvollste Option sein.

Welche konkreten Aufgaben und Benchmarks braucht es, um AGI-Stufen objektiv zu messen?

Um AGI-Stufen objektiv und messbar zu machen, braucht es valide und umfassende Benchmarks und Testaufgaben. Das Framework betont die Notwendigkeit, ökologisch valide Aufgaben zu wählen, die reale Fähigkeiten abbilden, die Menschen schätzen – nicht nur ökonomisch, sondern auch sozial oder künstlerisch.

Anforderungen an AGI-Benchmarks:

• Breites Spektrum an kognitiven und metakognitiven Fähigkeiten: Benchmarks sollten diverse Fähigkeiten abdecken, darunter sprachliche Intelligenz, logisches und mathematisches Denken, räumliches Vorstellungsvermögen, soziale und emotionale Intelligenz, Lernfähigkeit und Kreativität.
• Ökologische Validität: Aufgaben sollten realen Anwendungsszenarien und menschlichen Tätigkeiten ähneln und relevante Kompetenzen abbilden. Dies kann bedeuten, von rein automatisierten und einfach quantifizierbaren Metriken abzuweichen und komplexere, offene Aufgaben einzubeziehen.
• Metakognitive Aufgaben berücksichtigen: Die Fähigkeit zu lernen, Hilfe zu suchen und das eigene Wissen einzuschätzen (Metakognition) sind zentrale Aspekte genereller Intelligenz und sollten in Benchmarks abgebildet werden.
• Lebendiger Benchmark: Da sich KI und unsere Vorstellungen von Intelligenz weiterentwickeln, muss auch ein AGI-Benchmark anpassungsfähig und erweiterbar sein. Es sollte Mechanismen geben, um neue Aufgaben und Herausforderungen zu integrieren.
• Qualitative und quantitative Evaluation: Neben quantitativen Messungen (z.B. Fehlerquoten, Bearbeitungszeit) können auch qualitative Bewertungen erforderlich sein, um komplexe Fähigkeiten wie Kreativität oder soziale Kompetenz zu beurteilen.

Beispiele für Aufgabenbereiche:

Das Framework schlägt vor, sich an psychologischen Theorien der Intelligenz und bestehenden AI-Benchmarks zu orientieren, aber auch neue, offene und interaktive Aufgaben zu entwickeln. Beispiele könnten sein:

• Sprachverständnis: Komplexe Texte verstehen, zusammenfassen, Schlussfolgerungen ziehen, Debatten führen.
• Problemlösung: Unbekannte Probleme analysieren, kreative Lösungen entwickeln, Strategien anpassen.
• Lernen neuer Fähigkeiten: Neue Konzepte erlernen, sich in unbekannte Gebiete einarbeiten, Fertigkeiten trainieren.
• Soziale Interaktion: Mit Menschen kommunizieren, zusammenarbeiten, Emotionen erkennen, soziale Situationen einschätzen.
• Kreativität: Originelle Ideen entwickeln, Kunstwerke schaffen, innovative Lösungen finden.

Die Entwicklung valider und umfassender AGI-Benchmarks ist eine herausfordernde, aber unerlässliche Aufgabe, um den Fortschritt auf dem Weg zur AGI messbar und nachvollziehbar zu machen. Sie erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit und einen kontinuierlichen Weiterentwicklungsprozess.

Konkrete Tipps und Anleitungen

Auch wenn wir noch nicht auf dem Level von kompetenter oder gar übermenschlicher AGI sind, können wir uns bereits jetzt mit den AGI-Stufen auseinandersetzen und für die Zukunft vorbereiten:

• Informiere Dich über AGI-Stufen: Dieses Framework hilft Dir, die Entwicklung der KI besser zu verstehen und einzuordnen. Nutze es, um die aktuellen Fortschritte und Herausforderungen im Blick zu behalten.
• Hinterfrage die Versprechen von KI-Anbietern: Verstehe, dass aktuelle KI-Modelle noch „Emerging AGIs“ sind und ihre Fähigkeiten und Grenzen haben. Sei kritisch gegenüber übertriebenen Marketingaussagen.
• Denke über Risiken und Chancen nach: Jede AGI-Stufe birgt spezifische Risiken und Chancen. Überlege, welche das für Dich, Dein Unternehmen oder die Gesellschaft sein könnten und wie man damit umgehen kann.
• Gestalte die Mensch-KI-Interaktion bewusst: Experimentiere mit verschiedenen Autonomie-Leveln und Interaktionsmodellen, um die beste Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in Deinem Bereich zu finden.
• Fordere Transparenz und Erklärbarkeit: Setze Dich für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung ein, die Transparenz, Erklärbarkeit und ethische Aspekte in den Mittelpunkt stellt.
• Bleibe neugierig und lerne dazu: Die KI-Entwicklung ist dynamisch. Bleibe informiert, bilde Dich weiter und tausche Dich mit anderen aus, um die Veränderungen zu verstehen und mitzugestalten.

Der Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz ist noch weit, aber die AGI-Stufen geben uns eine wertvolle Landkarte, um diesen Weg zu navigieren. Indem wir die verschiedenen Level verstehen, ihre Risiken und Chancen erkennen und die Mensch-KI-Interaktion bewusst gestalten, können wir die Zukunft der KI verantwortungsvoll mitgestalten. Dieses Framework ist ein wichtiger Schritt, um die Diskussion über AGI zu versachlichen, den Fortschritt messbar zu machen und die Weichen für eine positive Zukunft mit Künstlicher Intelligenz zu stellen.

Fazit: AGI-Stufen als Kompass für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz schreitet in rasantem Tempo voran und das Konzept der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) rückt immer stärker in den Fokus. Doch was bedeutet AGI wirklich und wie können wir den Fortschritt auf diesem Weg verstehen und steuern? Das hier vorgestellte Framework der AGI-Stufen liefert uns dafür einen entscheidenden Kompass.

Indem es AGI nicht als binäres Endziel, sondern als kontinuierlichen Pfad von Leistungs- und Generalisierungsstufen definiert, macht es den Fortschritt messbar und differenziert. Die AGI-Stufen von „Emerging“ bis „Superhuman“ helfen uns zu erkennen, wo wir mit der KI-Entwicklung stehen – aktuell noch in einer frühen Phase der „Emerging AGI“, aber mit enormem Potenzial für die Zukunft.

Das Framework betont, dass nicht nur die Leistungsfähigkeit, sondern auch die Generalität und die Mensch-KI-Interaktion entscheidende Faktoren sind. Jede AGI-Stufe ist mit spezifischen Risiken und Chancen verbunden, die es zu verstehen und zu managen gilt. Durch die bewusste Gestaltung der Autonomie-Level und der Interaktionsmodelle können wir die Vorteile der KI nutzen und gleichzeitig Risiken minimieren.

Die Definition von ökologisch validen Benchmarks ist ein zentraler Aspekt, um die AGI-Stufen objektiv zu messen und den Fortschritt transparent zu machen. Dies erfordert interdisziplinäre Anstrengungen und die Berücksichtigung eines breiten Spektrums an Fähigkeiten – von kognitiven bis zu metakognitiven und sozialen Kompetenzen.

Die AGI-Stufen sind somit mehr als nur eine akademische Übung. Sie sind ein praktisches Werkzeug für Forscher, Entwickler, Politiker und die gesamte Gesellschaft, um die komplexe Entwicklung der Künstlichen Intelligenz zu verstehen, zu gestalten und verantwortungsvoll zu nutzen. Sie ermöglichen eine informierte Diskussion über Risiken und Chancen, lenken Forschung und Entwicklung in gewünschte Bahnen und fördern eine positive Zukunft der Mensch-KI-Koexistenz. Bleiben wir also neugierig, lernen wir dazu und nutzen wir die AGI-Stufen als Kompass, um die Zukunft der Künstlichen Intelligenz aktiv mitzugestalten.

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Quellen

Morris, M.R., Sohl-Dickstein, J., Fiedel, N., Warkentin, T., Dafoe, A., Faust, A., Farabet, C. and Legg, S., 2023. Levels of AGI: Operationalizing Progress towards Human-Level General Intelligence. arXiv preprint arXiv:2311.02462. https://arxiv.org/html/2311.02462v4

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