Skepsis gegenüber der Erreichung von AGI durch aktuelle KI-Modelle

WASHINGTON DC / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Diskussion um die Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) durch die Skalierung aktueller KI-Modelle hat in der Fachwelt zu einer bemerkenswerten Skepsis geführt.

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es seit langem die Behauptung, dass die bloße Erweiterung bestehender KI-Modelle letztendlich zur Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) führen wird. AGI beschreibt ein System, das in der Lage ist, menschliche Fähigkeiten zu erreichen oder sogar zu übertreffen. Doch die jüngsten Entwicklungen und die Stagnation der Leistungsfähigkeit moderner Modelle haben bei vielen Forschern Zweifel geweckt.

Eine Umfrage unter 475 KI-Forschern ergab, dass etwa 76 Prozent der Befragten es für „unwahrscheinlich“ oder „sehr unwahrscheinlich“ halten, dass die Skalierung der aktuellen Ansätze zur Erreichung von AGI führen wird. Diese Ergebnisse sind Teil eines Berichts der Association for the Advancement of Artificial Intelligence, einer internationalen wissenschaftlichen Gesellschaft mit Sitz in Washington DC.

Diese Skepsis markiert einen bemerkenswerten Wandel in der Einstellung gegenüber der „Skalierung ist alles, was man braucht“-Optimismus, der seit dem Beginn des generativen KI-Booms im Jahr 2022 die Tech-Unternehmen angetrieben hat. Die meisten der bahnbrechenden Errungenschaften seitdem basieren auf sogenannten Transformer-Modellen, die ihre Leistung durch das Training mit immer größeren Datenmengen verbessert haben. Doch die jüngsten Veröffentlichungen zeigen nur noch inkrementelle Verbesserungen in der Qualität.

Stuart Russell von der University of California, Berkeley, ein Mitglied des Panels, das den Bericht organisiert hat, äußerte sich dazu: „Die enormen Investitionen in die Skalierung, ohne vergleichbare Anstrengungen zu unternehmen, um zu verstehen, was vor sich geht, schienen mir immer fehl am Platz zu sein. Ich denke, dass es vor etwa einem Jahr offensichtlich wurde, dass die Vorteile der konventionellen Skalierung ihren Höhepunkt erreicht hatten.“

Trotz dieser Bedenken planen Tech-Unternehmen, in den nächsten Jahren schätzungsweise eine Billion Dollar in Rechenzentren und Chips zu investieren, um ihre KI-Ambitionen zu unterstützen. Der Hype um KI-Technologien könnte erklären, warum 80 Prozent der Umfrageteilnehmer auch sagten, dass die aktuellen Wahrnehmungen der KI-Fähigkeiten nicht der Realität entsprechen. „Systeme, die angeblich die menschliche Leistung erreichen – wie bei Codierungs- oder Mathematikproblemen – machen immer noch gravierende Fehler“, sagt Thomas Dietterich von der Oregon State University, der ebenfalls zum Bericht beigetragen hat.

Ein neuerer Fokus der KI-Unternehmen liegt auf dem sogenannten Inferenzzeit-Skalieren, bei dem KI-Modelle mehr Rechenleistung nutzen und länger brauchen, um Anfragen zu verarbeiten, bevor sie antworten, erklärt Arvind Narayanan von der Princeton University. Doch auch er hält diesen Ansatz für „unwahrscheinlich, ein Allheilmittel“ zur Erreichung von AGI zu sein.

Obwohl Tech-Unternehmen AGI häufig als ihr ultimatives Ziel beschreiben, ist die Definition von AGI selbst noch nicht festgelegt. Google DeepMind hat es als ein System beschrieben, das alle Menschen in einer Reihe von kognitiven Tests übertreffen kann, während Huawei vorgeschlagen hat, dass das Erreichen dieses Meilensteins einen Körper erfordert, der es der KI ermöglicht, mit ihrer Umgebung zu interagieren. Microsoft und OpenAI hingegen haben in einem internen Bericht festgelegt, dass sie AGI als erreicht betrachten werden, wenn OpenAI ein Modell entwickelt hat, das 100 Milliarden Dollar Gewinn generieren kann.

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