In einer beispiellosen Studie aus 2023, Oktober, geleitet von Katja Grace von AI Impacts und unterstützt von einem internationalen Team, wurden 2.778 KI-Forscher zu ihren Prognosen über den Fortschritt und die Auswirkungen fortschrittlicher KI-Systeme befragt. Diese Umfrage, die größte ihrer Art, bietet einen einzigartigen Einblick in die Erwartungen und Befürchtungen der führenden Köpfe im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Die gesammelten Vorhersagen zeigen, dass bis 2028 KI-Systeme mit mindestens 50% Wahrscheinlichkeit mehrere Meilensteine erreichen könnten. Dazu gehören das autonome Erstellen einer Zahlungsabwicklungsseite, das Kreieren eines von einem neuen Song eines populären Musikers ununterscheidbaren Liedes und das autonome Herunterladen und Feinabstimmen eines großen Sprachmodells. Interessanterweise schätzen die Forscher, dass ununterstützte Maschinen bis 2027 mit einer Wahrscheinlichkeit von 10% und bis 2047 mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% in jeder möglichen Aufgabe besser als Menschen sein könnten. Diese Schätzung liegt 13 Jahre vor der Prognose einer ähnlichen Umfrage aus dem Vorjahr.
Ein Großteil der Befragten äußerte erhebliche Unsicherheit über den langfristigen Wert des KI-Fortschritts. Während 68,3% der Meinung waren, dass gute Ergebnisse von superhumaner KI wahrscheinlicher sind als schlechte, gaben von diesen Netto-Optimisten 48% an, dass es mindestens eine 5%ige Chance auf extrem schlechte Ergebnisse wie menschliches Aussterben gibt. Mehr als die Hälfte der Befragten hielt „erhebliche“ oder „extreme“ Bedenken in Bezug auf sechs verschiedene KI-bezogene Szenarien für gerechtfertigt, darunter die Verbreitung falscher Informationen, autoritäre Bevölkerungskontrolle und verschärfte Ungleichheit.
Die Studie unterstreicht die Herausforderung, einen Konsens unter KI-Experten über die Zukunft der KI zu finden. Die Prognosen basieren auf verschiedenen Methoden, darunter das Extrapolieren von Fortschrittstrends und das Analysieren der Eigenschaften aktueller KI-Systeme und Techniken. Die Expertenmeinungen bieten wichtige Einblicke, sollten aber nicht als zuverlässiger Wegweiser zur objektiven Wahrheit gesehen werden.
Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz: Wann werden diese 39 Aufgaben machbar?
Die Umfrage untersuchte, wann 39 spezifische Aufgaben für KI-Systeme machbar werden. Interessanterweise wird erwartet, dass bis auf vier alle dieser Aufgaben innerhalb der nächsten zehn Jahre mit mindestens 50% Wahrscheinlichkeit machbar sein werden. Dies schließt ökonomisch wertvolle Aufgaben ein, wie das Codieren einer kompletten Zahlungsabwicklungsseite oder das Komponieren neuer Songs, die von Hits bekannter Künstler wie Taylor Swift ununterscheidbar sind.
Die sechs Aufgaben, die voraussichtlich länger als zehn Jahre dauern werden, umfassen komplexe und hochspezialisierte Tätigkeiten wie das Ableiten von Differentialgleichungen virtueller Welten und das Verfassen qualitativ hochwertiger ML-Papiere.
Im Vergleich zur Umfrage von 2022 haben sich die Prognosen für 21 der 32 identischen Aufgaben nach vorne verschoben, während sie sich für 11 Aufgaben nach hinten verschoben haben. Im Durchschnitt wurde das erwartete Datum für das Erreichen dieser Meilensteine um ein Jahr früher angesetzt.
Menschliche Leistungsfähigkeit in allen Aufgaben und Berufen
HLMI, definiert als die Fähigkeit ununterstützter Maschinen, jede Aufgabe besser und kostengünstiger als menschliche Arbeiter zu erledigen, wird voraussichtlich bis 2047 mit einer 50%igen Wahrscheinlichkeit erreicht. Dies ist eine deutliche Vorverlegung im Vergleich zu den Vorhersagen von 2060 im Jahr 2022.
Die Prognose für FAOL, also die Automatisierung aller Berufe, liegt für das Jahr 2116, was eine Vorverlegung um 48 Jahre im Vergleich zu 2022 darstellt. Interessanterweise liegen die Vorhersagen für FAOL konstant mehr als sechzig Jahre später als die für HLMI.
Befragte mit einem Bildungshintergrund in Asien prognostizierten die Ankunft von HLMI im Durchschnitt 11 Jahre früher als Teilnehmer aus Europa, Nordamerika oder anderen Regionen.
Es wurde beobachtet, dass die Art der Fragestellung – ob feste Jahre oder feste Wahrscheinlichkeiten – systematisch unterschiedliche Vorhersagen hervorruft. Dies könnte auf unterschiedliche Interpretationen der Fragen oder auf die Betrachtung spezifischer Beispiele zurückzuführen sein.
Die Befragten gaben an, in welchem KI-Bereich sie am längsten gearbeitet haben und ob der Fortschritt in der zweiten Hälfte schneller war als in der ersten.
Die Sensitivität des Fortschritts in KI-Fähigkeiten gegenüber Veränderungen in fünf Bereichen – Forscheraufwand, Kostenreduktion bei der Berechnung, Erhöhung der Größe und Verfügbarkeit von Trainingsdatensätzen, Finanzierung und Fortschritt in KI-Algorithmen – wurde untersucht.
Es wurde auch die Möglichkeit einer Intelligenzexplosion nach Erreichen von HLMI diskutiert, bei der sich der technologische Fortschritt in kurzer Zeit (weniger als 5 Jahre) um mehr als das Zehnfache beschleunigen könnte.
Die Befragten schätzten die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme im Jahr 2043 bestimmte Eigenschaften aufweisen werden, wie z.B. die Fähigkeit, ihre Aktionen vertrauenswürdig zu erklären. Die meisten Eigenschaften wurden als relativ wahrscheinlich angesehen, obwohl viel Unsicherheit besteht.
Die Mehrheit der Befragten hielt es für unwahrscheinlich, dass Nutzer von KI-Systemen im Jahr 2028 die wahren Gründe für die Entscheidungen der KI-Systeme kennen werden, wobei nur 20% dies für wahrscheinlicher als unwahrscheinlich hielten.
Fazit Tausende KI-Forscher über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz
Diese umfassende Umfrage unter KI-Forschern zeigt deutlich, dass wir an der Schwelle zu bedeutenden Durchbrüchen in der KI-Technologie stehen, die das Potenzial haben, unsere Gesellschaft grundlegend zu verändern. Gleichzeitig wird die Notwendigkeit betont, potenzielle Risiken zu minimieren und die Forschung in diesem Bereich zu priorisieren. Die Ergebnisse dieser Studie sind ein entscheidender Schritt, um Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit über die möglichen Pfade und Auswirkungen der KI-Entwicklung zu informieren.
Quelle: Aiimpacts.org Aiimpacts-Studien-Paper
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