Die meisten KI-Forscher glauben nicht an AGI durch Sprachmodelle
Kurz & Knapp
- Laut einer aktuellen AAAI-Studie glauben 76 Prozent der befragten KI-Forscher nicht, dass bestehende KI-Methoden allein durch weitere Skalierung zu einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) führen werden.
- Mehr als 60 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass mindestens zur Hälfte symbolische Methoden notwendig sind, um menschenähnliche Denkfähigkeiten zu erzielen.
- Trotz großer Fortschritte in einzelnen Bereichen wie Sprach- und Bildverarbeitung fehlen heutigen KI-Systemen weiterhin entscheidende Fähigkeiten, etwa langfristige Planung, kontinuierliches Lernen und ein grundlegendes Verständnis der realen Welt.
Eine Mehrheit der KI-Forschungsgemeinschaft hält es für unwahrscheinlich, dass die Skalierung aktueller KI-Ansätze zu Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) führen wird.
Laut der AAAI-Studie zur Zukunft der KI-Forschung halten 76 Prozent der befragten Personen es für "unwahrscheinlich" oder "sehr unwahrscheinlich", dass eine Skalierung aktueller KI-Ansätze zu einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) führen wird.
Mehr als 60 Prozent gehen davon aus, dass ein KI-System mindestens 50 Prozent symbolische Intelligenz verwenden muss, um eine menschenähnliche Logik zu erreichen. Einschränkend ist hier anzumerken, dass AGI kein formal definiertes Konzept ist und es keinen vereinbarten Test für seine Erreichung gibt.
Trotz oder gerade wegen dieser Skepsis sprechen sich 70 Prozent der Befragten gegen einen Forschungsstopp aus, bis umfassende Sicherheits- und Kontrollmechanismen etabliert sind. Eine deutliche Mehrheit von 82 Prozent spricht sich jedoch dafür aus, dass potenzielle AGI-Systeme in öffentlicher Hand sein sollten, wenn sie von privaten Unternehmen entwickelt werden.
Gleichzeitig sehen die Wissenschaftler großes Potenzial in KI-Systemen für spezifische Aufgaben, etwa mit Systemen wie Google Deepminds Alphafold, die als Expertensystem in einem Bereich die Wissenschaft beschleunigen - was wiederum ein wesentlicher Vorteil einer AGI wäre.
Fundamentale Herausforderungen bleiben bestehen
Trotz der jüngsten Fortschritte durch "Test-time"-Algorithmen für Reasoning-Modelle identifizieren die Forscher weiter fundamentale Defizite aktueller KI-Architekturen: Sie haben Schwierigkeiten mit langfristiger Planung, können nicht kontinuierlich lernen und verfügen über keine strukturierte, episodische Gedächtnisfunktion wie Menschen.
Auch bei kausaler Schlussfolgerung und der Interaktion mit der realen Welt zeigten sich deutliche Schwächen. Trotz beeindruckender Fortschritte bei Sprach- und Bildverarbeitung fehle es den Systemen an tieferem Verständnis physischer Realität.
Das "AAAI 2025 Presidential Panel on the Future of AI Research", geleitet von AAAI-Präsidentin Francesca Rossi, versammelte 24 erfahrene KI-Forscher, die zwischen Sommer 2024 und Frühjahr 2025 zusammenarbeiteten. Die Studie umfasste 17 KI-Forschungsthemen, darunter KI für wissenschaftliche Entdeckungen und AGI. Eine begleitende Umfrage mit 475 Teilnehmern, hauptsächlich aus der Wissenschaft (67 %) und Nordamerika (53 %), lieferte zusätzliche Einblicke in die Meinungen der KI-Gemeinschaft zu diesen Themen.
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