MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der dynamischen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) zeigt sich, dass die Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) komplexer ist als ursprünglich angenommen.
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Die jüngsten Entwicklungen in der KI-Branche, insbesondere das neue Orion-Modell von OpenAI, verdeutlichen die Herausforderungen bei der Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI). Trotz der Fortschritte, die OpenAI mit seinem ChatGPT gemacht hat, konnte das Orion-Modell keine neuen Maßstäbe setzen. Dies wirft Fragen über die tatsächliche Erreichbarkeit von AGI auf, die selbst für Pioniere wie OpenAI-CEO Sam Altman in weiter Ferne zu liegen scheint.
Ein weiteres Beispiel für die Schwierigkeiten in der Branche ist Alphabet mit seinem Gemini-Modell, das ebenfalls hinter den Erwartungen zurückbleibt. Auch Anthropic, ein starker Herausforderer von OpenAI, hat mit Verzögerungen bei der Veröffentlichung seines verbesserten Claude-Chatbot-Modells 3.5 Opus zu kämpfen. Diese Herausforderungen scheinen auf die begrenzten Datenquellen für das Training der Modelle zurückzuführen zu sein. Die bisherigen Modelle haben die verfügbaren Ressourcen weitgehend ausgeschöpft, was zu einem Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten führt.
Margaret Mitchell von Hugging Face beschreibt diese Situation als das „Platzen der AGI-Blase“. Die Hoffnung auf bahnbrechende Fortschritte könnte daher vorerst ins Stocken geraten, was auch die Anleger in der Technologiebranche weiter verunsichern könnte. Mit der Aussicht, dass große Sprachmodelle (LLMs) auf abnehmenden Ertrag stoßen, sind Bedenken über eine mögliche Korrektur in der KI-Branche allgegenwärtig.
Besonders betroffen scheint NVIDIA zu sein, dessen Grafikprozessoren essenziell für das Training solcher KI-Modelle sind. Seit dem Aufstieg von ChatGPT ist die Nachfrage nach diesen Komponenten sprunghaft angestiegen, vor allem bei Cloud-Anbietern, Unternehmen im Bereich autonomes Fahren wie Tesla und diversen KI-Startups. Doch mit der Stagnation der Nachfrage stehen auch sie vor unsicheren Zeiten.
Während generative KI durchaus beeindruckend ist, bleibt der „Killer-Anwendungsfall“ noch aus. Die Technologie zeigt Potenzial, aber das volle Spektrum ihres praktischen Nutzens sowie die Fehleranfälligkeit sind noch nicht geklärt. Dies wirft die Frage auf, wie die Branche auf diese Herausforderungen reagieren wird und welche neuen Ansätze entwickelt werden, um die Grenzen der KI zu überwinden.
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