KI könnte bald einen eigenen Kopf haben. Ich habe mit Experten gesprochen, um mehr über AGI zu erfahren
Die KI-Explosion der letzten Jahre mag für viele plötzlich erscheinen, aber die Branche befindet sich seit mehreren Jahrzehnten in ständiger Entwicklung. Mit fortschreitender Technologie hat sich die KI rasant weiterentwickelt , und viele in der Branche blicken bereits auf das nächste große Ding. Bei diesem Ding handelt es sich um Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), die derzeit noch ein theoretisches Konzept ist, aber viele glauben, dass es die nächste Welle bei der Ausbildung von KI zu autonomer Intelligenz sein wird.
Es gibt viele hoffnungsvolle Denkrichtungen, die die Aussichten von AGI als produktives Werkzeug in vielen Hochleistungsindustrien beleuchten. Es gibt auch viele Fragen und Bedenken rund um das Konzept. Wie definieren Sie AGI? Wer profitiert von der Technologie? Was sind die ethischen Konsequenzen? Kann es kontrolliert werden?
Einige Branchenexperten haben dabei geholfen, an der Oberfläche dieses schwer fassbaren Themas zu kratzen, um zu enthüllen, was möglich ist, wenn wir uns dem Wendepunkt der aktuellen Iteration von KI, großen Sprachmodellen und Argumentationsmodellen nähern.
Was ist AGI?
Da AGI ein sich ständig weiterentwickelndes Konzept ist, gab es viel Raum für die Erforschung von Definitionen. Von Unternehmen und Branchenführern, darunter OpenAI, Zweigstellen von Google und Elon Musk, wurden mehrere Interpretationen vorgebracht, die darauf hindeuten, dass AGI-Modelle in der Lage wären, eine Reihe menschlicher Verhaltensweisen nachzubilden. Die Meinungen gehen darüber auseinander, auf welcher Ebene der Intelligenz KI zu AGI werden würde und ab welchem Punkt sich ihre Funktionen von der herkömmlichen künstlichen Intelligenz zu etwas Fortgeschrittenerem entwickeln würden.
Jim Olson, Chief Technology Officer von ModelOp, sagte gegenüber Digital Trends, dass dies der AGI-Durchbruch sei, auf den die Branche warte.
„Ein Modell kann angesichts der neuartigen Situation schnell und korrekt die Vorgehensweise identifizieren oder herausfinden oder neue Inhalte zu etwas entwickeln, das es buchstäblich noch nie zuvor gesehen hat“, sagte er.
Der Co-Moderator von „The Artificial Intelligence Show Podcast“, Paul Roetzer, erläuterte die Funktion weiter und erläuterte in Folge 141 „Road to AGI (and Beyond)“ , dass AGI nach dem Erlernen des Schachspiels auf Meisterniveau in der Lage sei, autonom andere Fähigkeiten wie das Spielen von Videospielen oder Kartenspielen zu erlernen, wobei die neuartige Situation nie darin besteht, die nachfolgenden Spiele zu trainieren, sondern nur das Konzept von Spielen im Allgemeinen.
Roetzer verwies auch auf einen Bericht von Google DeepMind vom Mai 2024, der versucht, eine vereinheitlichende Definition von AGI zu entwickeln und ein Ebenensystem für die Einstufung von KI-Systemen auf der Grundlage des Vergleichs menschlicher Aufgaben mit KI-Aufgaben vorschlägt, um festzustellen, ob es sich um AGI handelt. Das Framework gibt an, dass Stufe 0 bedeutet, dass keine KI oder allgemeine Software vorhanden ist, während Stufe 1 KI als Werkzeug darstellt. Stufe 2 ist KI als Berater – im Wesentlichen ein KI-Modell mindestens der GPT-4-Serie, das die Forscher als eine frühe, aufkommende AGI betrachten. Stufe 2 ist KI als Mitarbeiter oder kompetente AGI, der nächste Schritt, der erreicht werden soll. Danach folgen Stufe 4, KI als Experte oder Experten-AGI und Stufe 5, Virtuose AGI oder künstliche Superintelligenz (ASI), weitere Fortschritte in der Branche.
Ein unvorhersehbarer Zeitplan
Es gibt viele, die über einen Zeitplan für das frühe Auftreten von AGI zwischen 2027 und 2030 nachgedacht haben; Es gibt jedoch viele Faktoren, die diese Schätzung beeinflussen könnten. Der Bedarf an Rechenzentren zur Schulung neuer Technologien, die Umweltprobleme, die sich aus der Produktentwicklung ergeben, und der ständig steigende Bedarf an Rechenleistung durch Chips der nächsten Generation müssen von den einzelnen beteiligten Unternehmen berücksichtigt werden.
„Die Menge an Daten, die Sie berechnen müssen, damit diese [Technologie] eigenständig funktionieren kann, haben wir noch nicht erreicht, aber wenn ich mir die Entwicklungstrends ansehe. Wenn ich schätze, vielleicht noch 15 Jahre, vielleicht 2040, 2050, dann kommen Sie dem nahe, aber im Moment sehe ich es nicht“, sagte Oracle-Entwickler Sheriff Adepoju gegenüber Digital Trends.
Er wies darauf hin, dass die Umsetzung auf Regierungs- und Unternehmensebene wahrscheinlich noch eine Weile dauern werde, bevor sie der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werde, was den Gesamtzeitplan verschärfen könnte.
Angesichts der aktuellen KI-Revolution, die Ende 2022 mit dem ChatGPT-Chatbot von OpenAI begann, basiert die Technologie auf Entwicklungen, die bereits in den 1950er Jahren begannen. Der fehlende Funke waren gekennzeichnete Daten, die zum Trainieren großer Sprachmodelle und der Rechenleistung moderner GPUs verwendet wurden. Die Branche warte jedoch auf den gleichen Funken für AGI, bemerkte Olson.
„Jemand könnte einen blitzschnellen Geniestreich haben und sich eine Technik einfallen lassen, die den Zeitrahmen sprengt. Wenn ich wetten würde, wird es später noch weitergehen, wenn wir die Fähigkeiten dessen, was wir über LLMs gelernt haben, verfeinern“, sagte er.
„Ich denke, man wird sehen, wie viele verschiedene Techniken miteinander verschmelzen, aber es werden auch einige neue Teile erfunden, von denen wir noch nicht einmal wissen, dass sie für ein echtes AGI erforderlich sind“, fügte er hinzu.
Das Potenzial der AGI-Entwicklung
Trotz des theoretischen Aspekts von AGI besteht die Vorstellung, dass sich die Branche auf das Beste und das Schlimmste vorbereitet, was die neue Technologie mit sich bringen wird. Es gibt bereits Neuigkeiten von Marken, die die Leitplanken von Standard-KI-Modellen entfernen, wenn diese immer komplexer werden. Mittlerweile gibt es auch Forschungsergebnisse, die zeigen, dass KI-Modelle menschliche Benutzer absichtlich täuschen können – eine Eigenschaft, die sich mit zunehmender Autonomie der Technologie wahrscheinlich nicht verbessern wird. Die Experten gehen jedoch davon aus, dass der Mensch weiterhin der Verwalter der Technologie bleiben wird.
„Die Realität ist, dass ich hoffen würde, dass es in allen Arten von Systemen Checks and Balances gibt. Wo KI interessant ist, aber ich würde sie in meinem Unternehmen nicht frei laufen lassen“, sagte Olson.
Roetzer stellte fest, dass die Branche vor ChatGPT nicht wusste, welche Form KI annehmen würde. Derzeit befinden sich Führungskräfte auf derselben Stufe wie AGI und müssen weiterhin mit dem Experimentieren, was verfügbar ist, bis etwas Neues entwickelt wird. Es wurde hervorgehoben, dass die Destillationsmethode, die das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek bekannt gemacht hat, derzeit einer Innovation für AGI am nächsten kommt.
„Ich denke, dass man bei AGI möglicherweise das Gleiche sehen könnte, wenn sich die Geschichte wiederholt. Sie werden wahrscheinlich Unmengen an darauf spezialisierten Ressourcen benötigen. Aber dann erfahren wir mehr darüber, was wirklich nötig ist, damit es funktioniert – wie es funktioniert“, sagte Olson.
Ähnlich wie beim ursprünglichen kleinen Al-Sprachmodell, das einen Destillationsprozess durchläuft und für bestimmte Aufgaben auf einfacheren GPUs oder sogar einem Smartphone trainiert wird, könnte eine potenzielle AGI auf bescheidenerer Hardware zu geringeren Produktionskosten trainiert werden.
„Ich könnte mir möglicherweise vorstellen, dass bei AGI eine Technik im Destillationsstil eingeführt wird, bei der wir einige Fähigkeiten verlieren, aber vielleicht gewinnen wir die Intelligenz, die wir speziell für diese Aufgabe benötigen, und konzentrieren uns darauf. Dann können die Leute diese lokal ausführen und selbst erstellen, wie sie es heute mit SLMs können, indem sie das LLM des Anbieters verwenden, in das sie bereits jetzt das gesamte Geld stecken“, fügte er hinzu.
Es gibt keine Garantie für einen Zeitplan für AGI. Da jedoch viele Akteure der Branche stark in ihren Erfolg investieren, ist eine Innovation mehr als wahrscheinlich. Adepoju wies darauf hin, dass die LLM-Technologie von OpenAI einige Zeit hinter den Kulissen entwickelt wurde, bevor sie der Öffentlichkeit vorgestellt wurde. Darüber hinaus waren viele allgegenwärtige Dienste wie das Internet für einige wenige zugänglich, bevor sie zu weit verbreiteten Versorgungsdiensten wurden. Es besteht kein Zweifel, dass AGI dasselbe sein wird.