OpenAIs KI-Logik-Experte Noam Brown bringt etwas Vernunft in die hitzige KI-Debatte.
In einem Beitrag bei X weist er darauf hin, dass es in den sozialen Medien derzeit "viel vagen KI-Hype" gibt. Es gebe zwar gute Gründe, optimistisch zu sein, was den weiteren Fortschritt angeht, aber es blieben noch viele ungelöste Forschungsprobleme. Brown betont, dass OpenAI noch keine Superintelligenz erreicht hat.
Seine Aussagen könnten sich auch auf die kürzlichen Äußerungen aus den Reihen von OpenAI selbst beziehen. Anfang Januar suggerierte der OpenAI-Forscher Stephen McAleer, dass das Unternehmen zumindest einen klaren Weg zur sogenannten künstlichen Superintelligenz (ASI) gefunden habe.
Bevor Brown zu OpenAI kam, arbeitete er bei Facebook AI Research (FAIR), wo er KI-Systeme entwickelte, die menschliche Spieler in komplexen Spielen wie Poker und Diplomacy besiegten. Seine Arbeit an Systemen wie der Poker-KI Libratus untersuchte das Konzept der "Test-Time-Compute" und zeigte, dass eine längere Rechenzeit für die KI zu besseren Spielzügen führte.
Brown brachte diese Konzepte später zu OpenAI und wandte sie auf Sprachmodelle an. Das kürzlich vorgestellte o1-Modell des Unternehmens ist ein direktes Ergebnis seiner Arbeit. Es verfolgt einen anderen Ansatz, indem es die "Denkzeit" skaliert, anstatt nur die Trainingsleistung zu erhöhen.
Brown glaubt, dass diese alternative Skalierungsmethode neue KI-Fähigkeiten ermöglichen könnte. "Wir stehen noch ganz am Anfang der Skalierung in dieser Dimension."
