AGI/Singularity: 10.000 Prognosen analysiert

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) liegt vor, wenn ein KI-System die kognitiven Fähigkeiten des Menschen in allen Aufgaben erreicht. Wir analysierten 10.000 KI-Forscher‘, führende Unternehmer‘ und Community-Prognosen zum AGI-Zeitplan:

Wird AGI/Singularity eintreten? AGI ist unvermeidlich, so die meisten KI-Experten.

Wann werden wir AGI erreichen? Zwischen Ende der 2020er und Anfang der 2030er Jahre. Der AGI-Zeitplan hat sich nach dem Start von ChatGPT verkürzt.

Zeitplan für Künstliche Allgemeine Intelligenz

Der obige Zeitplan skizziert das erwartete Jahr der Singularität, basierend auf Erkenntnissen aus 10 Umfragen mit über 6.000 Teilnehmern, Antworten von 18 KI-Forschern und Community-Erkenntnissen aus den Prognosemärkten Manifold, Kalshi und Metaculus.

Wie Sie oben sehen können, erwarten die Umfrageteilnehmer zunehmend, dass die Singularität früher eintritt als bisher erwartet. Erfahren Sie mehr über die Methoden, mit denen wir dieses Diagramm erstellt haben.

AGI-Prognosen aus Prognosemärkten

Für Prognosemärkte & Community-Erkenntnisse haben wir verwendet:

3.900 Prognosen von Manifold, Kalshi und Metaculus, die Online-Prognosemärkte sind, auf denen Teilnehmer mit der Wahrscheinlichkeit und dem Zeitpunkt zukünftiger Ereignisse handeln, um Gewinn oder Ansehen zu erzielen. Wir haben auch das durchschnittliche Prognosedatum aus diesen Prognosemärkten einbezogen.

Weitere wichtige Fragen zu AGI

Wie ist der aktuelle Stand bei AGI?

Obwohl schmale KI Menschen in bestimmten Aufgaben übertrifft, existiert keine intelligente Maschine. Einige Forscher geben an, dass große Sprachmodelle aufkommende generalistische Fähigkeiten zeigen.¹ Laut unserem AGI-Benchmark sind Maschinen weit davon entfernt, autonom wirtschaftlichen Wert zu schaffen.

Wie können wir AGI erreichen?

Entweder indem wir mehr Rechenleistung und Daten hinter aktuellen Architekturen wie Transformern bereitstellen oder neue Ansätze erfinden. Es gibt noch keinen wissenschaftlichen Konsens über die Methode zur Erreichung oder Validierung von AGI.

Unten sehen Sie eine Zusammenfassung der Prognosen, die diesen Zeitplan ausmachen, oder sehen Sie die vollständige Tabelle.

Ergebnisse wichtiger Umfragen unter KI-Forschern

Wir haben die Ergebnisse von 10 Umfragen mit mehr als 6.000 KI-Forschern und -Experten untersucht, in denen sie schätzten, wann AGI/Singularity eintreten könnte.

Während die Prognosen variieren, deuten die meisten Umfragen auf eine 50 %-Wahrscheinlichkeit hin, dass AGI zwischen 2040 und 2061 erreicht wird, wobei einige schätzen, dass Superintelligenz innerhalb weniger Jahrzehnte folgen könnte.

Expertenumfrage zum Fortschritt der KI

Im Oktober 2023 befragte KI Impacts 2.778 KI-Forscher dazu, wann AGI erreicht werden könnte. Diese Umfrage enthielt nahezu identische Fragen wie die Umfrage von 2022. Basierend auf den Ergebnissen der Expertenumfrage zum Fortschritt der KI wird geschätzt, dass hochrangige Maschinenintelligenz bis 2040 eintreten wird.²

Expertenumfrage zum Fortschritt der KI

Die Umfrage wurde mit 738 Experten durchgeführt, die auf den NIPS- und ICML-Konferenzen 2021 veröffentlicht haben. Basierend auf den Ergebnissen der Expertenumfrage zum Fortschritt der KI schätzen die Experten, dass eine 50 %ige Wahrscheinlichkeit besteht, dass hochrangige Maschinenintelligenz bis 2059 eintritt.³

Experten sagten auch voraus, dass Hardwarekosten, algorithmische Fortschritte und die Arbeit an Trainingsdatensätzen die größten Faktoren für den KI-Fortschritt sein würden.

Umfrage zur Vorhersage des KI-Fortschritts

Baobao Zhang befragte 2019 296 KI-Experten und bat sie vorherzusagen, wann Maschinen den durchschnittlichen menschlichen Arbeiter bei der Ausführung von über 90 % der wirtschaftlich relevanten Aufgaben übertreffen würden. Den Ergebnissen der Umfrage zur Vorhersage des KI-Fortschritts zufolge schätzte die Hälfte der Befragten, dass dies vor 2060 eintreten würde.⁴

Umfrage unter KI-Experten zum AGI-Zeitplan

Die Prognosen aus der Umfrage unter KI-Experten zum AGI-Zeitplan aus dem Jahr 2019⁵ sind:

• 45 % der Befragten sagen ein Datum vor 2060 voraus.
• 34 % aller Teilnehmer sagten ein Datum nach 2060 voraus.
• 21 % der Teilnehmer sagten voraus, dass die Singularität niemals eintreten würde.

Umfrage zu den potenziellen Auswirkungen der KI auf Arbeitsplatzverdrängung

Ross Gruetzemacher befragte 2018 165 KI-Experten, um die potenziellen Auswirkungen der KI auf die Arbeitsplatzverdrängung zu bewerten. Die Experten wurden gebeten zu schätzen, wann KI-Systeme in der Lage sein würden, 99 % der Aufgaben, für die Menschen derzeit bezahlt werden, auf einem Niveau auszuführen, das dem eines durchschnittlichen Menschen entspricht oder es übertrifft.

Basierend auf den Ergebnissen der Umfrage zu den potenziellen Auswirkungen der KI auf die Arbeitsplatzverdrängung sagten die Hälfte der Befragten voraus, dass dieser Meilenstein vor 2068 erreicht würde, während 75 % erwarteten, dass er innerhalb der nächsten 100 Jahre eintreten würde.⁶

Umfrage unter KI-Experten der NIPS- und ICML-Konferenzen

Im Mai 2017 wurden 352 KI-Experten, die auf den NIPS- und ICML-Konferenzen 2015 veröffentlicht hatten, befragt.⁷

Basierend auf den Umfrageergebnissen der NIPS- und ICML-Konferenzen schätzen Experten eine 50%ige Wahrscheinlichkeit, dass AGI bis 2060 eintreten wird. Allerdings gibt es erhebliche Meinungsverschiedenheiten je nach geografischer Region:

• Asiatische Befragte erwarten AGI in 30 Jahren,
• Nordamerikaner erwarten sie in 74 Jahren.

Zu den wichtigen Jobfunktionen, die bis 2030 automatisiert werden sollen, gehören Callcenter-Mitarbeiter, Lkw-Fahren und Einzelhandelsverkäufe.

Umfrage zum zukünftigen Fortschritt der Künstlichen Intelligenz

Vincent C. Müller, Präsident der European Association for Cognitive Systems, und Nick Bostrom von der Universität Oxford, der über 200 Artikel zu Superintelligenz und Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) veröffentlicht hat, führten die Umfrage zum zukünftigen Fortschritt der Künstlichen Intelligenz in den Jahren 2012 und 2013 durch. 550 Teilnehmer beantworteten die Frage: Wann wird AGI voraussichtlich eintreten?⁸

Laut den Ergebnissen der Umfrage zum zukünftigen Fortschritt der Künstlichen Intelligenz:

• Die befragten KI-Experten schätzen, dass AGI wahrscheinlich (über 50 % Wahrscheinlichkeit) zwischen 2040 und 2050 auftauchen wird und sehr wahrscheinlich (90 % Wahrscheinlichkeit) bis 2075 erscheint.
• Sobald AGI erreicht ist, geben die meisten Experten an, dass sie sich relativ schnell zu Superintelligenz weiterentwickeln wird, mit einem Zeitrahmen von nur 2 Jahren (unwahrscheinlich, 10 % Wahrscheinlichkeit) bis zu etwa 30 Jahren (hohe Wahrscheinlichkeit, 75 %).

Umfrage mit KI-Experten, die an der AGI-09 Konferenz teilgenommen haben

Basierend auf den Umfrageergebnissen von 21 KI-Experten, die an der AGI-09 Konferenz 2009 teilgenommen haben, wird AGI voraussichtlich um 2050 und möglicherweise früher eintreten.⁹ Unten sehen Sie ihre Schätzungen zu bestimmten KI-Errungenschaften: Bestehen des Turing-Tests, Bestehen der dritten Klasse, Erzielen nobelpreiswürdiger wissenschaftlicher Durchbrüche und Erreichen übermenschlicher Intelligenz.

Abbildung 1: Ergebnisse der Umfrage, die an die Teilnehmer der Konferenz Artificial General Intelligence 2009 (AGI-09) verteilt wurde.

Community-Erkenntnisse

Wir haben auch die Samotsvety Forecasting- und Metaculus Community-Prognosen zu AGI sowie die Prognosemarktergebnisse von Manifold, Kalshi und Polymarket ausgewertet:

Samotsvety Forecasting

Samotsvety Forecasting ist ein Team von Prognostikern, das probabilistische Vorhersagen über reale Ereignisse, insbesondere in den Bereichen Geopolitik, Technologie und globale Risiken, unter Verwendung strukturierter Argumentation und quantitativer Methoden erstellt. Sie weisen eine starke Wettbewerbsbilanz auf großen Prognoseplattformen und Turnieren auf (z. B. INFER/CSET-Foretell), wo ihre Genauigkeit anhand formaler Bewertungsmetriken wie dem Brier-Score gemessen wird.¹⁰

Im Januar 2026 aktualisierte das Team seine AGI-Prognosen mit 8 Prognostikern.¹¹ Hier sind die aggregierten Ergebnisse:

• 10 % Wahrscheinlichkeit, dass wir AGI im Jahr 2026 erreichen
• 50 % Wahrscheinlichkeit, dass wir AGI bis 2041 erreichen
• 90 % Wahrscheinlichkeit, dass wir AGI bis 2164 erreichen

In einer früheren Prognose aus dem Jahr 2022 schätzte das Team eine 32%ige Chance auf AGI innerhalb von 20 Jahren (bis ~2042) und 73 % bis 2100, beide niedriger als ihre aktuellen Prognosen.¹²

Manifold Market

Im Juli 2026 sagten über 1.100 Mitwirkende auf Manifold Market voraus, dass das Jahr, in dem eine KI erstmals einen „hochwertigen, adversariellen Turing-Test“ bestehen wird, 2035 ist.¹³

Kalshi-Prognosemarkt

Im Juli 2026 geben Mitwirkende auf dem Kalshi-Prognosemarkt an, dass eine 40 %ige Chance besteht, dass OpenAI AGI bis 2030 erreichen wird.¹⁴

Polymarket

Ergebnisse von Polymarket-Prognosen im Juli 2026 zeigten eine 10 %ige Wahrscheinlichkeit, dass OpenAI bis 2027 AGI erreicht.¹⁵

Metaculus Community-Prognosen

Stand Juli 2026:

• 1.800 Teilnehmer beantworteten die Frage „Wann wird das erste schwach allgemeine KI-System entwickelt, getestet und öffentlich angekündigt?“ und die Prognose lautet 2028.¹⁶
• 180 Teilnehmer beantworteten die Frage „Wann wird eine KI erstmals einen langen, informierten, adversariellen Turing-Test bestehen?“ und ihre Prognose lautet 2029.¹⁷
• 1.900 Teilnehmer beantworteten die Frage „Wann wird das erste allgemeine KI-System entwickelt, getestet und öffentlich angekündigt?“ und ihre Prognose lautet 2032.¹⁸

Im Jahr 2022 beantworteten 81 Teilnehmer die Frage „Wann werden führende Prognostiker erwarten, dass die erste Künstliche Allgemeine Intelligenz entwickelt und demonstriert wird?“ und ihre Prognose war 2035.¹⁹

Erkenntnisse von KI-Unternehmern und einzelnen Forschern

Auch KI-Unternehmer stellen Schätzungen an, wann wir die Singularität erreichen werden, und sie sind optimistischer als Forscher. Dies ist zu erwarten, da sie von einem erhöhten Interesse an KI profitieren.

Ihre Meinungen über Geschwindigkeit und Entwicklungspfad gehen auseinander. Amodei von Anthropic erwartet, dass AGI aufgrund schneller, selbstverstärkender Fortschritte kurzfristig eintrifft, während Hassabis von DeepMind es für plausibel hält, aber vorsichtig bleibt, da er ungelöste Herausforderungen in wissenschaftlicher Kreativität und autonomer Selbstverbesserung anführt.

Hier sind die Prognosen von 15 der prominentesten KI-Unternehmer und -Forscher:

• Shane Legg, Mitbegründer von DeepMind Technologies, definiert minimale AGI als einen künstlichen Agenten, der zuverlässig die gesamte Bandbreite kognitiver Aufgaben ausführen kann, die ein durchschnittlicher Mensch bewältigen kann, ohne auf eine Weise zu versagen, die uns überraschen würde, wenn eine Person dieselbe Aufgabe gestellt bekäme. Seine Prognose im Januar 2026 lautet, dass eine 50%ige Chance besteht, dass minimale AGI bis 2028 erreicht wird.
  • Laut Legg bedeutet das Erreichen minimaler AGI nicht, dass wir die höchsten Formen menschlicher Intelligenz vollständig verstehen oder reproduzieren können, wie etwa große wissenschaftliche Durchbrüche oder künstlerische Leistungen. Vollständige AGI wäre erreicht, sobald KI das gesamte Spektrum menschlicher Kognition erreichen kann.²⁰
• Dario Amodei, CEO von Anthropic, äußerte auf dem Weltwirtschaftsforum 2026 in Davos starkes Vertrauen, dass sich AGI-Systeme in naher Zukunft annähern. Er erklärte, dass AGI wahrscheinlich innerhalb weniger Jahre (2027) eintreten wird, möglicherweise früher als allgemein erwartet.
  • Er argumentiert, dass schnelle Fortschritte in der Programmierung und Automatisierung der KI-Forschung zentral sind, sodass KI-Systeme die meisten Softwareentwicklungsaufgaben durchgängig bearbeiten und ihre eigene Entwicklung durch Rückkopplungsschleifen beschleunigen können.
  • Obwohl er Einschränkungen wie Hardwareverfügbarkeit und Trainingszeit anerkennt, hält er einen längeren Zeitplan für unwahrscheinlich und erwartet eine schnelle Beschleunigung, sobald diese Schleifen ausgereift sind.²¹
• Auf derselben Veranstaltung im Jahr 2026 behielt Demis Hassabis, Gründer von DeepMind, einen vorsichtigeren Ausblick bei und wiederholte eine Schätzung von etwa einer 50%igen Chance, AGI bis zum Ende des Jahrzehnts (2030) zu erreichen.
  • Hassabis stimmt zu, dass die Fortschritte in überprüfbaren Bereichen wie Programmierung und Mathematik schnell sind, betont jedoch, dass wissenschaftliche Entdeckungen und kreatives Denken schwieriger bleiben.
  • Er hebt ungelöste Einschränkungen bei der Generierung neuer Fragen und Theorien hervor und äußert Unsicherheit über eine vollständig autonome Selbstverbesserung, insbesondere in komplexen realen Bereichen, was seiner Meinung nach die AGI-Zeitpläne unsicherer macht.
• Angesichts der Fortschritte der KI in Argumentation, Programmierung und Mathematik sagt Eric Schmidt, ehemaliger CEO von Google, dass wir uns innerhalb von 3–5 Jahren auf Künstliche Allgemeine Intelligenz zubewegen (wie im April 2025 festgestellt).²²
• Elon Musk erwartet die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, die intelligenter ist als die klügsten Menschen, bis 2026.²³
• Im Februar 2025 sagte der Unternehmer und Investor Masayoshi Son es in 2-3 Jahren voraus (d.h. 2027 oder 2028).
• Im März 2024 sagte Nvidia-CEO Jensen Huang voraus, dass KI innerhalb von fünf Jahren bei jedem Test die menschliche Leistung erreichen oder übertreffen würde: 2029.²⁴
• Louis Rosenberg, Informatiker, Unternehmer und Autor, bis 2030.
• Ray Kurzweil, Informatiker, Unternehmer und Autor von 5 nationalen Bestsellern, darunter The Singularity Is Near: Zuvor 2045, in 2024 2032.²⁵
• Im Jahr 2023 stellte Hinton fest, dass AGI 5-20 Jahre dauern könnte.²⁶
• Sam Altman, CEO von OpenAI, bis 2035. Er erwähnte 2024 in seinem Blog „The Intelligence Age“ „ein paar tausend Tage“.
• Ajeya Cotra, eine KI-Forscherin, analysierte das Wachstum der Trainingsberechnung und schätzte eine 50%ige Wahrscheinlichkeit, dass KI mit menschenähnlichen Fähigkeiten bis 2040 auftauchen wird.²⁷
• Patrick Winston, MIT-Professor und Direktor des MIT Artificial Intelligence Laboratory von 1972 bis 1997, erwähnte 2040, und betonte, dass es zwar ein Datum ist, das eintreten wird, es aber schwierig zu schätzen ist.
• Jürgen Schmidhuber, Mitbegründer des KI-Unternehmens NNAISENSE und Direktor des Schweizer KI-Labors IDSIA, bis 2050.²⁶

Weitere Kommentare und Entwicklungen zu AGI

AAAI-Präsidialpanel zur Zukunft der KI-Forschung

475 Befragte, hauptsächlich aus der Wissenschaft (67 %) und Nordamerika (53 %), wurden zu Fortschritten in der KI befragt. Obwohl die Umfrage des AAAI-Präsidialpanels zur Zukunft der KI-Forschung 2025 keinen Zeitplan für AGI abfragte, gaben 76 % der Befragten an, dass eine Skalierung der derzeitigen KI-Ansätze wahrscheinlich nicht zu AGI führen würde.²⁸

OpenAI erweitert seine Robotik-Ambitionen

OpenAI verstärkt seinen Fokus auf Robotik als Teil seines Ziels, die Künstliche Allgemeine Intelligenz voranzutreiben. Das Unternehmen stellt Spezialisten für humanoide Robotersysteme ein und bildet ein Team, um Algorithmen zu entwerfen, die Robotern helfen, in der physischen Welt selbstständig zu lernen und zu handeln.

Dies stellt eine Abkehr vom früheren Fokus von OpenAI auf Sprach- und Bildmodelle dar. Das Unternehmen strebt nun an, fortgeschrittenes Denken mit physischer Interaktion zu verbinden, was darauf hindeutet, dass es Robotik als wesentlichen Schritt zur Erprobung und Erreichung von AGI betrachtet.

Kontext und Auswirkungen

Nachdem das erste Robotik-Team um 2020 aufgelöst wurde, kehrt OpenAI zur aktiven Entwicklung in diesem Bereich zurück. Jüngste Einstellungen und potenzielle Partnerschaften deuten auf ein erneutes Bestreben hin, Roboter zu bauen, die in der Lage sind, in der realen Welt zu lernen und zu manipulieren.

Durch die Kombination groß angelegter KI-Modelle mit Sensordaten will OpenAI Systeme schaffen, die außerhalb digitaler Umgebungen denken und agieren können. Die Rekrutierung von Experten für humanoide Robotik deutet auch auf langfristige Ziele hin, die über die Automatisierung hinausgehen und auf Roboter abzielen, die sicher mit Menschen zusammenarbeiten können.²⁹

Microsoft’s Bericht über frühe Experimente mit GPT-4

Microsoft Research untersuchte 2023 eine frühe Version von OpenAIs GPT-4. Der Bericht behauptete, dass es eine größere allgemeine Intelligenz als frühere KI-Modelle zeigte und auf menschlichem Niveau in Bereichen wie Mathematik, Programmierung und Recht abschnitt. Dies löste eine Debatte darüber aus, ob GPT-4 eine vorläufige Form der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz war. ³⁰

Der Bericht des MIT über den Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz

Der Bericht „Der Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz“ vom August 2025 geht davon aus, dass erste AGI-ähnliche Systeme zwischen 2026 und 2028 auftauchen könnten, die menschenähnliches Denken in bestimmten Bereichen, multimodale Fähigkeiten über Text, Audio und physische Schnittstellen sowie begrenzte zielgerichtete Autonomie zeigen.

Der Bericht kombiniert aggregierte Prognosen und geht von einer 50%igen Wahrscheinlichkeit aus, dass mehrere verallgemeinerte Meilensteine, wie Wissenstransfer und breites Denken, bis 2028 erreicht werden.

Längerfristige Projektionen schätzen, dass Maschinen die menschliche Leistung in allen wirtschaftlich wertvollen Aufgaben bis etwa 2047 übertreffen könnten, abhängig von Fortschritten bei Recheneffizienz, algorithmischen Durchbrüchen und autonomem Lernen.³¹

KI-Frontiers zu AGI-Wahrscheinlichkeiten

Adam Khoja und Laura Hiscott von KI Frontiers, einer Plattform für KI-Debatten und -Dialoge, schätzen unter Verwendung ihrer quantitativen AGI-Definition eine 50%ige Wahrscheinlichkeit, AGI bis 2028 zu erreichen und eine 80%ige Wahrscheinlichkeit bis 2030.³²

Khoja und Hiscott bewerten den Fortschritt in Richtung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz anhand einer Definition, die von Khoja, Dan Hendrycks und ihren Co-Autoren entwickelt wurde.³³ Ihr Rahmenwerk misst zehn kognitive Fähigkeiten und weist GPT-4 eine Punktzahl von 27 % und GPT-5 eine Punktzahl von 57 % zu. Dies deutet darauf hin, dass die aktuellen Modelle etwa die Hälfte des Weges zur definierten AGI-Schwelle erreicht haben.

Khoja und Hiscott argumentieren, dass traditionelle Diskussionen über AGI-Zeitpläne ungenau sind, weil sie auf inkonsistenten Definitionen beruhen. Ihr standardisiertes Rahmenwerk soll Klarheit schaffen, indem es spezifische Stärken und Schwächen aktueller Modelle identifiziert. Sie stellen fest, dass Lesen, Schreiben, Mathematik und Allgemeinwissen die menschlichen Basiswerte erreichen oder übertreffen und keine limitierenden Faktoren mehr darstellen.

Die Autoren heben verbleibende Lücken im visuellen Denken, in intuitiver Physik, auditiver Verarbeitung, wahrnehmungsabhängiger Geschwindigkeit sowie im visuellen und auditiven Arbeitsgedächtnis hervor. Sie berichten von raschen Verbesserungen bei Benchmarks wie SPACE und MindCube und deuten an, dass diese Lücken wahrscheinlich durch kontinuierliche schrittweise Forschung geschlossen werden können. Sie beobachten auch, dass Halluzinationen weiterhin ein Problem darstellen, aber angesichts der Leistungsunterschiede zwischen führenden Modellen beherrschbar sind.

Laut Khoja, Hiscott und Hendrycks ist das bedeutendste verbleibende Hindernis das kontinuierliche Lernen und die langfristige Speicherung von Erinnerungen. Aktuelle Systeme können Informationen nicht über Sitzungen hinweg behalten, und die Lösung dieser Einschränkung wird mindestens einen bedeutenden Durchbruch erfordern. Die Autoren betonen jedoch, dass große KI-Labore diesem Bereich nun Priorität einräumen.

Aus vergangenem übermäßigem Optimismus bei KI-Prognosen lernen

Bedenken Sie, dass KI-Forscher schon früher übermäßig optimistisch waren. Beispiele sind:

• Geoff Hinton behauptete 2016, dass wir bis 2021 oder 2026 keine Radiologen mehr brauchen würden. Bislang ist die Radiologie nicht vollständig automatisiert, und Krankenhäuser benötigen Tausende von ihnen.³⁴
• KI-Pionier Herbert A. Simon 1965: „Maschinen werden innerhalb von zwanzig Jahren in der Lage sein, jede Arbeit zu verrichten, die ein Mensch tun kann.“³⁵
• Japans Fifth Generation Computer hatte 1980 einen Zehn-Jahres-Zeitplan mit Zielen wie „zwanglose Gespräche führen“.³⁶

Diese historische Erfahrung trug dazu bei, dass die meisten aktuellen Wissenschaftler davor zurückschreckten, AGI in kühnen Zeitrahmen wie 10-20 Jahren vorherzusagen, aber dies hat sich mit dem Aufkommen der generativen KI geändert.

Verstehen, was Singularität ist

Künstliche Intelligenz macht uns Angst und fasziniert uns. Fast jede Woche gibt es eine neue KI-Schreckensmeldung in den Nachrichten, etwa dass Entwickler Angst vor dem haben, was sie geschaffen haben, oder Bots abschalten, weil sie zu intelligent geworden sind.³⁷

Die meisten dieser Mythen resultieren aus Forschung, die von Außenstehenden der KI- und GenAI-Bereiche falsch interpretiert wird. Einige Interessengruppen behaupten, KI zu fürchten, weil sie von mehr Regulierung profitieren könnten oder es ihnen mehr Aufmerksamkeit bringen könnte.

Die größte Angst vor KI ist die Singularität (auch Künstliche Allgemeine Intelligenz oder AGI genannt), ein Ereignis, das einen raschen Anstieg der Maschinenintelligenz mit sich bringen soll. Dies wird erwartet, wenn ein System menschenähnliches Denken mit übermenschlicher Geschwindigkeit und schnell zugänglichem, nahezu perfektem Gedächtnis kombiniert. Laut einigen Experten impliziert die Singularität auch ein Maschinenbewusstsein.

Eine solche Maschine könnte sich selbst verbessern und menschliche Fähigkeiten übertreffen. Schon bevor Künstliche Intelligenz ein Forschungsthema der Informatik war, beschäftigten sich Science-Fiction-Autoren wie Asimov damit. Sie ersannen Mechanismen (d.h. Asimovs Robotergesetze), um das Wohlwollen intelligenter Maschinen zu gewährleisten, was heute häufiger als Alignment-Forschung bezeichnet wird.

Warum Experten glauben, dass AGI unvermeidlich ist: Schlüsselargumente & Beweise

AGI zu erreichen klingt wie eine gewagte Prognose, aber es erscheint als recht vernünftiges Ziel, wenn man bedenkt, dass die menschliche Intelligenz festgelegt ist und die Maschinenintelligenz wächst. Es ist eine Frage der Zeit, bis Maschinen uns übertreffen, es sei denn, es gibt eine harte Grenze für ihre Intelligenz. Eine solche Grenze haben wir noch nicht gefunden.

Menschliche Intelligenz ist festgelegt, es sei denn, wir verschmelzen unsere kognitiven Fähigkeiten irgendwie mit Maschinen. Elon Musks Neural-Lace-Startup zielt darauf ab, aber die Forschung an Gehirn-Computer-Schnittstellen befindet sich noch in den Anfängen.³⁸

Maschinenintelligenz hängt von Algorithmen, Rechenleistung und Daten ab.

• Die Rechenleistung ist exponentiell gewachsen, da Investitionen in F&E und Rechenzentren fließen.
• Bisher waren wir gut darin, Maschinen mit den notwendigen Algorithmen zu versorgen, um ihre Rechenleistung und ihren Speicher effektiv zu nutzen.
• Schließlich erzeugen Unternehmen und Einzelpersonen digitale Daten in immer größerem Umfang. Synthetische Daten können Modelle verfälschen oder ergänzen. Selbst wenn sie verfälschen, ist dies dank Datenkuratierung ein lösbares Problem.

Jüngste Errungenschaften

Opus 4.6

Im Februar 2026 veröffentlichte Claude Opus 4.6 mit einem 1M Kontextfenster und beeindruckenden Benchmark-Ergebnissen.

Anthropic konzentriert sich auch auf Anwendungsfälle, indem sie Plugins wie Claude legal veröffentlichen, bei denen es sich um Markdown-Dateien handelt, die Modellen helfen, sich in bestimmten Domänen zurechtzufinden. Obwohl dies eine geringfügige Ergänzung für Claude war, löste sie einen Ausverkauf an der Börse aus, der SaaS und juristische Software umfasste.³⁹

Gemini Deep Think

Ein weiteres Beispiel ist DeepMinds Gemini Deep-Thinking-Modus, der bei der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 eine Goldmedaille erreichte, was einen bedeutenden Schritt in der Fähigkeit der KI darstellt, komplexe Probleme zu durchdenken.

Gemini operierte vollständig in natürlicher Sprache und löste fünf von sechs Aufgaben innerhalb des offiziellen 4,5-Stunden-Fensters des Wettbewerbs, wobei es klare, für Menschen lesbare Beweise lieferte, ohne auf formale symbolische Werkzeuge zurückzugreifen.

Seine Fähigkeiten beruhen auf mehreren Innovationen: Der Deep-Thinking-Modus ermöglicht die parallele Erkundung von Lösungspfaden, das Training umfasst mathematische Beweise auf Expertenniveau und bestärkendes Lernen verfeinert seinen strategischen Ansatz.

Dieser Fortschritt zeigt, dass fortschrittliche KI nun in der Lage ist, komplexes, interpretierbares Denken auf einem Niveau zu betreiben, das einst nur den besten menschlichen Problemlösern vorbehalten war.⁴⁰

Opencrawl

Opencrawl ist ein Open-Source-Projekt, um LLMs in Agenten umzuwandeln. Es wurde zu einem der beliebtesten Projekte auf GitHub und startete das Opencrawl-Ökosystem.

Exponentielles Wachstum

Das Folgende ist eine hilfreiche Analogie zum Verständnis exponentiellen Wachstums. Auch wenn Maschinen derzeit nicht sehr intelligent erscheinen mögen, können sie in naher Zukunft ziemlich klug werden.

Jüngstes Wachstum der KI-Rechenkapazitäten

Abbildung 2: Die Abbildung zeigt eine Zusammenfassung der beobachteten Rechenwachstumsmuster in verschiedenen Kategorien: insgesamt bemerkenswerte Modelle (oben links), Frontier-Modelle (oben rechts), führende Sprachmodelle (unten links) und Top-Modelle führender Unternehmen (unten rechts).

Die Rechenressourcen für das Training von KI-Modellen haben erheblich zugenommen, wobei etwa zwei Drittel der Leistung von Sprachmodellen auf Verbesserungen der Modellskalierung zurückgeführt werden.

Laut einem Artikel aus dem Jahr 2024⁴¹ hat die Nutzung von Rechenleistung beim Training von KI-Modellen durchweg um etwa 4-5x pro Jahr zugenommen, was Trends bei bemerkenswerten Modellen, Frontier-Modellen und führenden Unternehmen wie OpenAI, Google DeepMind und Meta KI widerspiegelt (siehe Abbildung 2).

Allerdings hat sich die Wachstumsrate seit 2018 etwas verlangsamt, insbesondere bei Frontier-Modellen, jedoch haben Sprachmodelle bis Mitte 2020 ein schnelleres Wachstum von bis zu 9x/Jahr erfahren, wonach sich das Tempo auf 4-5x/Jahr verlangsamte.

Der allgemeine Trend des KI-Rechenwachstums bleibt stark, und Prognosen deuten darauf hin, dass die Wachstumsrate von 4-5x/Jahr anhalten wird, es sei denn, es treten neue Herausforderungen oder Durchbrüche auf. Dieses Wachstum ist auch in den Skalierungsstrategien führender KI-Unternehmen zu beobachten, obwohl es leichte Unterschiede zwischen ihnen gibt.

Trotz einer Verlangsamung des Wachstums bei Frontier-Modellen stimmen die heute veröffentlichten größeren Modelle wie GPT-4 und Gemini Ultra eng mit der prognostizierten Wachstumskurve überein.

Wenn klassisches Rechnen langsamer wird, könnte Quantencomputing die Lücke füllen

Klassisches Rechnen hat uns ziemlich weit gebracht. KI-Algorithmen auf klassischen Computern können die menschliche Leistung bei bestimmten Aufgaben wie Schach oder Go übertreffen. Zum Beispiel besiegte AlphaGo Zero AlphaGo mit 100-0. AlphaGo hatte zuvor die besten Spieler der Welt geschlagen.⁴² Wir nähern uns jedoch den Grenzen der Geschwindigkeit klassischer Computer.

Moores Gesetz, das auf der Beobachtung basiert, dass sich die Anzahl der Transistoren in einem dichten integrierten Schaltkreis etwa alle zwei Jahre verdoppelt, impliziert, dass sich die Kosten für Rechenleistung etwa alle 2 Jahre halbieren.

Andererseits glauben die meisten Experten, dass Moores Gesetz in diesem Jahrzehnt zu Ende geht.⁴³ Es gibt jedoch Bemühungen, die Effizienz der Datenverarbeitung weiter zu verbessern.

So überraschte DeepSeek die globalen Märkte mit seinem R1-Modell, indem es ein Reasoning-Modell zu einem Bruchteil der Kosten seiner Konkurrenten wie OpenAI lieferte.

Quantencomputing, das noch eine aufstrebende Technologie ist, kann dazu beitragen, die Rechenkosten zu senken, nachdem Moores Gesetz an sein Ende gelangt ist. Quantencomputing basiert auf der gleichzeitigen Auswertung verschiedener Zustände, während klassische Computer jeweils nur einen Zustand berechnen können.

Die einzigartige Natur des Quantencomputings kann genutzt werden, um neuronale Netze, die derzeit beliebteste KI-Architektur in kommerziellen Anwendungen, effizient zu trainieren. KI-Algorithmen, die auf stabilen Quantencomputern laufen, haben die Chance, die Singularität zu ermöglichen.

Warum glauben einige Experten, dass wir AGI nicht erreichen werden?

Es gibt 3 Hauptargumente gegen die Bedeutung oder Existenz von AGI. Wir haben sie zusammen mit ihren üblichen Gegenargumenten untersucht:

1- Intelligenz ist mehrdimensional

Daher wird AGI anders sein, nicht unbedingt überlegen gegenüber menschlicher Intelligenz.

Das ist wahr, und menschliche Intelligenz unterscheidet sich auch von tierischer Intelligenz. Einige Tiere sind zu mentalen Meisterleistungen fähig, wie Eichhörnchen, die sich monatelang merken, wo sie Hunderte von Nüssen versteckt haben.

Yann LeCun, einer der Pioniere des Deep Learning, ist der Meinung, dass wir das Wort AGI aufgeben und uns auf die Erreichung „fortschrittlicher Maschinenintelligenz“ konzentrieren sollten.⁴⁴ Er argumentiert, dass der menschliche Geist spezialisiert ist und Intelligenz eine Sammlung von Fähigkeiten und die Fähigkeit, neue Fähigkeiten zu erlernen, darstellt. Jeder Mensch kann eine Teilmenge der Aufgaben menschlicher Intelligenz bewältigen.⁴⁵

Es ist auch schwer, den Spezialisierungsgrad des menschlichen Geistes zu verstehen, da wir als Menschen das gesamte Spektrum der Intelligenz weder kennen noch erfahren können.

In Bereichen, in denen Maschinen übermenschliche Intelligenz zeigten, konnten Menschen sie besiegen, indem sie maschinenspezifische Schwächen ausnutzten. Zum Beispiel konnte ein Amateur ein Go-Programm schlagen, das auf dem Niveau von Go-Programmen war, die Weltmeister besiegt hatten, indem er die Schwächen des Programms studierte und ausnutzte.⁴⁶

2- Intelligenz ist nicht die Lösung aller Probleme

Wissenschaft

Selbst die beste Maschine, die vorhandene Daten analysiert, wird möglicherweise kein Heilmittel gegen Krebs finden können. Sie muss möglicherweise reale Experimente durchführen und Ergebnisse analysieren, um in den meisten Bereichen neues Wissen zu entdecken.

Mehr Intelligenz kann zu besser konzipierten und durchgeführten Experimenten führen, die mehr Entdeckungen pro Experiment ermöglichen. Die Geschichte der Forschungsproduktivität sollte dies zeigen, aber die Daten sind recht verrauscht, und es gibt abnehmende Erträge in der Forschung. Wir stoßen auf schwierigere Probleme wie die Quantenphysik, während wir einfachere Probleme wie die Newtonsche Bewegung lösen.

Schließlich sind perfekte Vorhersagen in einigen Bereichen möglicherweise nicht möglich, aufgrund der inhärenten Zufälligkeit oder Unmessbarkeit dieses Bereichs. Zum Beispiel sind wir selbst mit einer Fülle von Daten nicht in der Lage, bestimmte Lebensergebnisse mit hoher Genauigkeit vorherzusagen.⁴⁷

Wirtschaft

Intelligenz ist nicht der Bestandteil für die Schaffung wirtschaftlichen Werts.

• Der IQ, das am häufigsten akzeptierte Maß für menschliche Intelligenz, korreliert nicht mit dem Nettovermögen bei Werten über ~$40k (siehe Bild unten):

Abbildung 3: Der IQ korreliert mit Wohlstand bei geringem Wohlstandsniveau.⁴⁸

Abbildung 4: Der IQ korreliert nicht mit Wohlstand, wenn wir uns auf hohe Wohlstandsniveaus konzentrieren. Diese Grafik ist dieselbe wie oben, jedoch wurden Nettoeinkommensstufen unter $40k ausgeblendet.

• In der Welt des Investierens wird die Intelligenz des Teams eines Unternehmens nicht als Wettbewerbsfaktor betrachtet. Es wird implizit angenommen, dass auch andere Unternehmen intelligente Strategien erkennen können. Investoren bevorzugen Unternehmen mit unfairen Vorteilen, zu denen geistiges Eigentum, Skaleneffekte, exklusiver Zugang zu Ressourcen usw. gehören. Die meisten dieser unfairen Vorteile können nicht allein durch Intelligenz repliziert werden.

3- AGI ist nicht möglich, weil es nicht möglich ist, das menschliche Gehirn zu modellieren

Theoretisch ist es möglich, jede Rechenmaschine, einschließlich des menschlichen Gehirns, mit einer relativ einfachen Maschine zu modellieren, die grundlegende Berechnungen durchführen kann und Zugriff auf unendlich viel Speicher und Zeit hat. Dies ist die allgemein anerkannte Church-Turing-Hypothese, die 1950 aufgestellt wurde. Wie gesagt erfordert sie jedoch bestimmte schwierige Bedingungen: unendliche Zeit und unendlichen Speicher.

Die meisten Informatiker glauben, dass die Modellierung des menschlichen Gehirns weniger als unendlich Zeit und Speicher benötigen wird. Dennoch gibt es keinen mathematisch fundierten Weg, diese Annahme zu beweisen, da wir das Gehirn noch nicht gut genug verstehen, um seine Rechenleistung genau zu charakterisieren. Wir werden eine solche Maschine bauen müssen!

Wie können wir AGI erreichen?

Abbildung 5: Der Zeithorizont von KI-Frontier-Modellen zeigt die längsten Aufgaben (in menschenäquivalenter Zeit), die jedes Modell mit 50%iger Zuverlässigkeit abschließen kann.⁴⁹

Die obige Abbildung zeigt, wie sich die Fähigkeiten von KI-Agenten verbessert haben, indem die längsten Aufgaben gemessen wurden, die sie mit 50%iger Zuverlässigkeit abschließen können.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass die Aufgabenlänge, die Frontier-Modelle bewältigen können, exponentiell gewachsen ist und sich etwa alle sieben Monate verdoppelt hat. Das bedeutet, dass neuere Modelle wie Claude 3.7 Sonnet und o1 nun Aufgaben erledigen können, die einen Menschen fast eine Stunde kosten würden, während ältere Modelle wie GPT-2 kaum Aufgaben von mehr als ein paar Sekunden bewältigen konnten.

Der schattierte Bereich spiegelt statistische Unsicherheit wider, aber der Gesamttrend ist zuverlässig. Wenn dieses Muster anhält, könnten KI-Systeme bald komplexe Aufgaben bewältigen, die Menschen Tage oder sogar Wochen kosten, was einen bedeutenden Schritt in Richtung breiterer Autonomie und AGI-ähnlicher Fähigkeiten darstellt.

Skalierung als Weg zu AGI

Leiter von KI-Frontier-Laboren glauben, dass die Skalierung aktueller transformerbasierter Ansätze zu AGI führen kann, was ihre Prognosen über das Erreichen von AGI in wenigen Jahren befeuert.

Ein vorgeschlagener Weg zu AGI ist die Skalierung bestehender Architekturen wie Transformatoren durch mehr Rechenleistung und Daten, ein anderer die Entwicklung völlig neuer Ansätze.

Zur Unterstützung der Skalierungshypothese analysierte ein Bericht von Epoch KI aus dem Jahr 2024, ob das KI-Rechenwachstum bis 2030 anhalten kann.

Sie identifizierten vier Hauptbeschränkungen: Stromverfügbarkeit, Chip-Produktionskapazität, Datenknappheit und Verarbeitungslatenz (siehe Abbildung 6).

Trotz dieser Herausforderungen argumentieren sie, dass es möglich ist, Modelle zu trainieren, die bis zu 2e29 FLOPs benötigen, und zwar bis zum Ende des Jahrzehnts, vorausgesetzt, es werden erhebliche Investitionen in die Infrastruktur getätigt.

Solche Fortschritte könnten KI-Systeme hervorbringen, die weitaus leistungsfähiger sind als die heutigen Spitzenmodelle wie GPT-4, und uns der AGI näher bringen.⁵⁰

Abbildung 6: Das Diagramm veranschaulicht die geschätzten Obergrenzen für KI-Trainingsrechenleistung bis 2030 unter den wichtigsten Beschränkungen: Strom, Chiplieferung, Daten und Latenz, mit Medianwerten zwischen 2e29 und 3e31 FLOP.

Jenseits der Skalierung: Das Plädoyer für neue Architekturen

Einflussreiche KI-Wissenschaftler wie Yann LeCun und Richard Sutton glauben jedoch, dass die Skalierung großer Sprachmodelle nicht zu menschenähnlicher Intelligenz führen wird.^{51 52} Sie sind der Meinung, dass neue Architekturen oder Ansätze für AGI notwendig sind.

Wie können wir messen, ob wir AGI erreicht haben?

LLM übertreffen jede Woche neue Benchmarks, aber die Bewertung von LLMs ist aufgrund von Problemen wie Datenvergiftung und dem Fehlen einer anerkannten wissenschaftlichen Definition für menschenähnliche Intelligenz schwierig.

Diese Bedenken werden durch Erkenntnisse aus einer aktuellen Forschung⁵³ verstärkt, die hervorhebt, dass die Skalierung von LLMs kein nachhaltiger Weg zu besserer Leistung ist, insbesondere in wissenschaftlichen und risikoreichen Bereichen. Die Autoren zeigen, dass:

• LLMs weisen sehr niedrige Skalierungsexponenten (~0,1) auf, was bedeutet, dass selbst massive Steigerungen von Daten oder Rechenleistung winzige Genauigkeitsgewinne erbringen.
• Die Lernfähigkeit von LLMs rührt von ihrer Fähigkeit her, nicht-Gauß'sche Ausgaben zu erzeugen, was jedoch auch zu Fehleranballungen und spröden Vorhersagen führt.
• Traditionelle Metriken wie Verlustfunktionen sind Pseudometriken, die nicht mit tatsächlicher Konvergenz oder Genauigkeit übereinstimmen.
• Ein Regime der Degenerativen KI (DAI) kann entstehen, wenn Modelle, die mit synthetischen oder sich wiederholenden Daten trainiert wurden, Fehler schneller anhäufen, als sie korrigiert werden können.

Diese Ergebnisse stellen die Zuverlässigkeit von Standard-Benchmarks in Frage und unterstreichen die Notwendigkeit vielfältigerer und sich weiterentwickelnder Bewertungsstrategien.

Alte Metriken wie der Turing-Test sind den heutigen Maschinen nicht mehr gewachsen, und neue Metriken wie ARC-AGI verfügen möglicherweise nicht über die Generalisierungsfähigkeiten breiterer Benchmarks.

Aufkommende Metriken wie ARC-AGI zielen darauf ab, Abstraktion und Generalisierung zu testen, könnten aber immer noch anfällig für Datenkontamination oder Überanpassung sein.

Darüber hinaus können, wie das Papier hervorhebt, selbst „gute“ Verlustwerte zugrunde liegende Informationskatastrophen aufgrund nicht-Gauß'scher Fluktuationen und Trainingsinstabilitäten verschleiern.⁵³

Wie können wir den Fortschritt von LLMs verfolgen?

Es gibt einige Ansätze für das Benchmarking, um diese Herausforderungen zu bewältigen:

• Häufige Aktualisierung von Benchmark-Fragen. Beispiel aus der Praxis: LiveBench
• Verwendung von Holdout-Sets, um Datenvergiftung zu verhindern: Die Benchmarks von AIMultiple, wie der AGI-Benchmark oder ARC-AGI.

Welche Ansätze gibt es jenseits von Benchmarking, um AGI zu bestimmen?

Es gibt potenziell starke, aber zeitverzögerte Indikatoren für die Auswirkungen von KI, die helfen können, AGI zu identifizieren.

Wirtschaftswachstum

Microsoft-CEO Satya Nadella behauptet, dass 10 % Wachstum in den Industrieländern auf AGI hindeuten würden.⁵⁴ . Sein Anreiz besteht jedoch darin, eine verzögerte Definition von AGI zu haben, da AGI die exklusive Partnerschaft von OpenAI und Microsoft beenden würde.⁵⁵

Arbeitslosigkeit

Wir erwarten, dass AGI

• die Angestelltenbeschäftigung auf 10 % ihres globalen Höchststandes reduzieren wird, gemessen als Anteil der Menschen an der Erwerbsbevölkerung. Dies sollte eintreten, wenn der Einkommensanteil der Arbeit aufgrund von KI dramatisch sinkt.
• Während das BIP-Wachstum anhält

In einer Welt, in der Maschinen intelligenter und effizienter sind als Menschen, wäre es nicht rational, einen Menschen dafür zu bezahlen, vor einem Computer zu sitzen. Daher erwarten wir, dass die Angestelltenbeschäftigung einbricht, während Menschen weiterhin in Jobs in der physischen Welt florieren.

Regierungsbehörden, die Arbeitsmarktstatistiken erheben, klassifizieren Arbeitsplätze in detaillierte Kategorien, was die Angestelltenbeschäftigung zu einer leicht zu verfolgenden Kennzahl macht.

Wir sammelten Daten des U.S. Bureau of Labor Statistics zur Angestelltenbeschäftigung von 2019 bis 2024.⁵⁶ Aus Gründen der Klarheit und Konsistenz haben wir die Angestellten in folgende Berufsgruppen unterteilt:

• Berufe in Architektur und Ingenieurwesen
• Berufe in Wirtschaft und Finanzen
• Berufe in Informatik und Mathematik
• Berufe im Gesundheitswesen und technische Berufe
• Rechtsberufe
• Berufe in den Lebens-, Natur- und Sozialwissenschaften
• Führungskräfte
• Büro- und Verwaltungsberufe
• Verkaufsberufe und verwandte Berufe

Unserer Analyse zufolge schwankte das Verhältnis der Angestellten zur Gesamtbeschäftigung in diesem Zeitraum zwischen 45 % und 48 %.

Auch wenn diese Spanne auf eine relative Stabilität des Anteils der Angestelltenbeschäftigung hindeutet, ist sie kein Indikator für einen langfristigen Trend, und wir erwarten in den kommenden Jahren deutlichere Verschiebungen, da Automatisierung und KI-Einführung zunehmen. Weitere Prognosen darüber, wie KI die Angestellten- und Einstiegsbeschäftigung verändern wird, finden Sie unter KI-Arbeitsplatzverlust.

Sollten wir überhaupt nach AGI streben?

Es gibt Informatiker, die davor warnen, dass die Fokussierung auf AGI als ultimatives Ziel die KI-Forschung verzerren könnte.⁵⁷ Zu den Kritikpunkten gehören: Eine Illusion von Konsens zu erzeugen, Benchmarks zu überanpassen, eingebettete soziale Werte zu ignorieren, Hype die Prioritäten diktieren zu lassen, „Generalitätsschulden“ anzuhäufen (wichtige Designfragen aufzuschieben) und marginalisierte Gemeinschaften sowie unterfinanzierte Forscher auszuschließen.

Spezifische, messbare und transparente Ziele wären für den Fortschritt der KI besser als ein vage definiertes Ziel wie AGI.

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Mathematische Argumentation hinter AGI-Prognosen

Mathematische Argumentation ist zentral für das Verständnis und die Vorhersage von AGI-Zeitplänen. Viele Prognosen basieren auf quantifizierbaren Trends und formalen Modellen, die Erwartungen darüber lenken, wann Künstliche Allgemeine Intelligenz auftauchen könnte.

Skalierungsgesetze und Rechenwachstum

Eine Schlüsselkomponente der mathematischen Argumentation beinhaltet die Analyse von Skalierungsgesetzen. Diese zeigen, dass sich die Modellleistung mit mehr Daten, Parametern und Rechenleistung vorhersagbar verbessert.

Das konstante jährliche Wachstum der KI-Trainingsrechenleistung um das 4–5-fache stützt Prognosen, dass AGI innerhalb von ein bis zwei Jahrzehnten erreichbar sein könnte, sofern die derzeitigen Trends anhalten.

Diese Projektionen basieren auf empirischen Anpassungen an Leistungskurven und Extrapolationen, die durch Potenzgesetzbeziehungen untermauert werden, ein Kernkonzept der mathematischen Modellierung.

Probabilistische Vorhersage

Forscher wenden auch probabilistische Methoden auf AGI-Prognosen an. Umfragen bitten Experten oft, die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass AGI bis zu bestimmten Jahren entwickelt wird, und erzeugen kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Beispielsweise spiegelt eine 50%ige Wahrscheinlichkeit bis 2040 einen Konsens unter Unsicherheit wider, der durch bayessches Updating auf der Grundlage beobachteter KI-Fortschritte getrieben wird.

Dieser mathematische Argumentationsansatz erfasst die Unsicherheit der Experten, ohne präzise Daten zu erfordern, und ermöglicht eine fortlaufende Überarbeitung, sobald neue Daten verfügbar sind.

Theoretische Grundlagen

Diese Prognosen basieren auf theoretischen Elementen der mathematischen Argumentation, darunter der Church-Turing-These, die impliziert, dass menschliche Kognition von Maschinen simuliert werden kann, und Konzepten wie der Kolmogorow-Komplexität, die Intelligenz mit der Komprimierbarkeit von Informationen in Beziehung setzen.

Auch wenn solche Theorien keine Garantie für AGI bieten, liefern sie einen Rahmen, um über ihre Möglichkeit und die damit verbundenen Rechenanforderungen nachzudenken.

Mehr über Künstliche Allgemeine Intelligenz

David Silver, Principal Research Scientist bei Google DeepMind

Er erklärt, dass sich Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) auf KI-Systeme bezieht, die in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben zu erlernen und darin zu brillieren, ähnlich wie Menschen, die Experten in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Musik oder Sport werden können.

Im Gegensatz zu schmaler KI, die auf eine einzige Funktion beschränkt ist, strebt AGI danach, die menschliche Anpassungsfähigkeit und die allgemeine Problemlösungsfähigkeit widerzuspiegeln.

Er merkt an, dass AGI zwar ein langfristiges Ziel ist, das Erreichen echter menschenähnlicher Intelligenz jedoch wahrscheinlich mehrere Durchbrüche erfordern wird und sich allmählich entwickeln wird (siehe das Video unten).

Ilya Sutskever, Mitbegründer und leitender Wissenschaftler von OpenAI

In seinem TED-Talk „The Exciting, Perilous Journey Toward AGI“ untersucht er den rasanten Fortschritt in Richtung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI).

Er sagt voraus, dass AGI innerhalb der nächsten 5 bis 10 Jahre auftauchen könnte, räumt jedoch Unsicherheiten in diesem Zeitplan ein.

Sutskever hebt sowohl das immense Potenzial als auch die tiefgreifenden Risiken von AGI hervor und betont die Notwendigkeit, ihre Entwicklung mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen. Trotz der Herausforderungen ist er optimistisch, dass die Menschheit diese mächtige Technologie sicher steuern kann (siehe das Video unten).

Ray Kurzweil, Informatiker und Unternehmer

Er reflektiert über sechs Jahrzehnte KI-Fortschritt und zeichnet die Fähigkeit der Menschheit nach, intelligenzverstärkende Werkzeuge zu bauen, von primitiven Werkzeugen bis hin zu großen Sprachmodellen.

Er sagt auch voraus, dass Künstliche Allgemeine Intelligenz bis 2029 eintreffen wird, was bis 2045 zur technologischen Singularität führen wird. Er hebt exponentielle Fortschritte in Rechenleistung, Medizin und Biotechnologie hervor.

Er prognostiziert auch Durchbrüche wie KI-generierte Heilmittel, digitale klinische Studien und die Fluchtgeschwindigkeit der Langlebigkeit, bei der wissenschaftliche Fortschritt das Leben unbegrenzt verlängern könnte (siehe das Video unten).

Yann LeCun, Turing-Preisträger

Erfahren Sie, warum LLMs uns keine menschenähnliche Intelligenz verleihen können und die neuesten KI-Ansätze, um dorthin zu gelangen:

Prognosen zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz

Methodik des Singularitätsdiagramms

Um das erwartete Jahr der AGI-Entwicklung im Diagramm darzustellen, verwendeten wir den gewichteten Durchschnitt der Prognosen für jedes Jahr in jeder Kategorie. Gab es beispielsweise mehrere Prognosen des Prognosemarktes im Jahr 2022, berechneten wir deren gewichteten Durchschnitt und trugen diesen Wert ein.

• Für individuelle Prognosen haben wir Vorhersagen von 18 KI-Experten einbezogen.
• Für wissenschaftliche Prognosen sammelten wir Umfrageergebnisse aus 10 peer-reviewten Arbeiten, die Zeitpläne für AGI liefern.
• Für Prognosemarktergebnisse haben wir Prognosen von 3 Prognosemärkten (Manifold, Kalshi und Metaculus) einbezogen.

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{AGI/Singularity: 10.000 Prognosen analysiert}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/artificial-general-intelligence-singularity-timing}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 3. August 2026}
}

Referenzlinks

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When Will the First General AI Be Announced?

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple und deckt KI-Modelle, KI-Infrastruktur, KI-Governance und Unternehmensanwendungen von KI ab. Ihre Forschung konzentriert sich überwiegend auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit. Zuvor war sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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Kommentare 12

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Kommentar posten

Harper Ford

Sep 07, 2023 at 15:32

Does anyone know when this article was first published? I want to do a comparison of predictions vs reality for a project.

Antworten

Bardia Eshghi

Sep 11, 2023 at 05:04

Hi Harper. The article was first published in mid-2017. But it's undergone constant updates since then to reflect the latest developments. Good luck with your project and let us know if we can help further!

Antworten

Yuvan Mohan

Apr 20, 2022 at 14:28

I think we are far away from the point of singularity. It is not only that intelligence is multi dimensional, but also what is deemed as being intelligent (e.g., IQ, EQ) changes with time. People also change with time. So what is that point of singularity may change.

Antworten

Bardia Eshghi

Aug 23, 2022 at 07:52

Hello, Yuvan. Thank you for your feedback.

Antworten

David Wood

Mar 26, 2022 at 22:50

Hello, Achieving the singularity from where we are now is relatively a simple jump, it is just time and advancements combined with a team somewhere who is dedicated to it and has the money to pull it off. The missing part of the equation would be asking the question "what is consciousness?" and understanding that. Then, understanding how to model that with non-biological machinery even at small levels, like modeling the consciousness of an amoeba or more advanced things like snakes and squirrels. Then if we know for certain what it is and how to model it, just run an adaptive evolution algorithm on itself, modeling out all of the processes in human cognition until it can beat them everywhere. Then, allow it to simply rebuild itself to continuously improve. The problem currently preventing this, is that human beings have no idea what consciousness is at all. It is a great mystery. One person thinks it is in the brain. Another thinks the brain is like a tuning fork, channeling the consciousness from somewhere else. It is a great mystery in science. When this problem is solved, then machine consciousness can be built most likely, depending on what it actually is. If consciousness is something weird, such as "human beings have spirits in other dimensions that are planned for their bodies by a supreme being. The brain creates a quantum resonant frequency that links it together with this already conscious entity, and then several universes are interacting simultaneously to create the actual experience of being self aware and sentient" well then, it will be very difficult to design a machine that does that same thing. It is more likely that we figure out how to model the resonance in the brain and then transfer an already existing consciousness of an animal or a human into a machine and keep it going, if that even makes any sense at all. However, maybe that's not how it works, and it is something simple like the holographic connection of energy patterns fluctuating in the mind - this can be modeled and a machine can be built that does these sorts of things with much more efficiency. Right now the mystery of the problem is consciousness itself. Hope that helps. I really enjoyed the robot soccer tournament. I also feel like a superhero at soccer now.

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Grant Castillou

Mar 15, 2022 at 17:28

It's becoming clear that with all the brain and consciousness theories out there, the proof will be in the pudding. By this I mean, can any particular theory be used to create a human adult level conscious machine. My bet is on the late Gerald Edelman's Extended Theory of Neuronal Group Selection. The lead group in robotics based on this theory is the Neurorobotics Lab at UC at Irvine. Dr. Edelman distinguished between primary consciousness, which came first in evolution, and that humans share with other conscious animals, and higher order consciousness, which came to only humans with the acquisition of language. A machine with primary consciousness will probably have to come first. The thing I find special about the TNGS is the Darwin series of automata created at the Neurosciences Institute by Dr. Edelman and his colleagues in the 1990's and 2000's. These machines perform in the real world, not in a restricted simulated world, and display convincing physical behavior indicative of higher psychological functions necessary for consciousness, such as perceptual categorization, memory, and learning. They are based on realistic models of the parts of the biological brain that the theory claims subserve these functions. The extended TNGS allows for the emergence of consciousness based only on further evolutionary development of the brain areas responsible for these functions, in a parsimonious way. No other research I've encountered is anywhere near as convincing. I post because on almost every video and article about the brain and consciousness that I encounter, the attitude seems to be that we still know next to nothing about how the brain and consciousness work; that there's lots of data but no unifying theory. I believe the extended TNGS is that theory. My motivation is to keep that theory in front of the public. And obviously, I consider it the route to a truly conscious machine, primary and higher-order. My advice to people who want to create a conscious machine is to seriously ground themselves in the extended TNGS and the Darwin automata first, and proceed from there, by applying to Jeff Krichmar's lab at UC Irvine, possibly. Dr. Edelman's roadmap to a conscious machine is at https://arxiv.org/abs/2105.10461

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Isaac

Nov 06, 2021 at 07:01

I think Patrick Winston was joking when he said 20 years. From the linked quote: "I was recently asked a variant on this question. People have been saying we will have human-level intelligence in 20 years for the past 50 years. My answer: I’m ok with it. It will be true eventually." "Forced into a corner, with a knife at my throat, I would say 20 years, and I say that fully confident that it will be true eventually."

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Cem Dilmegani

Nov 06, 2021 at 11:22

Great point! We should have read the source more carefully. I tried to explain his point better in the article.

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Elisa

Aug 31, 2021 at 05:52

I have the impression that the nerds that make this kind of prediction (replicate human brain) know a whole lot about computer programming but are ignorant about neuroscience/psychology. We are nor even scratching the surface about primary phenomenon, such as counsciousness / unconsciousness. How do you claim that you can replicate something that we are still far from understanding how it works?

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Cem Dilmegani

Sep 19, 2021 at 13:41

Thank you for the comment. True, better understanding of the mind would help AGI research.

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Lulu

Aug 25, 2021 at 15:47

mmm... I'm not sure we can reach to this point: "benevolence of intelligent machines" Emotions and Feelings are there to guide our actions, to improve ourselves and to make a better world, can we make a machine to feel guilt of being smarter than us??

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Michael Hannon

Apr 02, 2021 at 02:15

Saying human intelligence is fixed ignores that as we learn more about how the human brain works we may learn how to expand its capability's ie through some form of enhanced learning, targeted drugs, gene therapy, electro stimulation and not just direct brain computer connections being the only potential for doing this. More so currently hampered by our lack of understanding even the language you use has an effect on your cognitive ability's its one of the reasons deaf people were called dumb was the occurrence of language deprivation and how it negatively effected neurodevelopment it was a major problem when deaf children were forced to lip read instead of using sign language . But we will need more powerful AIs to achieve an understanding of our brains

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Vyn

Jan 09, 2021 at 16:07

People who say AGI will be here in 2060 are idiots and don't understand the flow of technology you'll see

Antworten

Chris

May 24, 2021 at 15:45

@Vyn What do you mean? Do you mean to say it will take way before or way after 2060?

Antworten

Cem Dilmegani

Jan 10, 2021 at 16:05

Thanks! I'll be quite happy if I get to see 2060

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Kutay Tezcan

Aug 30, 2020 at 13:33

Intelligent doesn't solve our all problems maybe yes but certainly its essential and more intelligent you are faster you solve problems. If you are a chimp you can not even pour water to a glass. You do not even know what glass is used for. Yes if you are human being you still need to get up and grab the glass but intellegence is essential. I do not think human brain is impossible to create in a lab. I think earth is a lab. Anything found in nature can be replicate in the lab.

Antworten

Magnus RC Wootton

Aug 22, 2020 at 21:46

if P=NP then the singularity may happen also. Saying the human brain is impossible to recreate I dont agree with, but to say its intractable probably is approximately true. So P=NP, if you could solve that mystery (which is the millenial prize funnily) with an intractable calculation, that could make all the magic happen as well.

Antworten

Cem Dilmegani

Aug 23, 2020 at 07:44

Thanks for the comment. Most computer scientists working on AI or machine learning would agree that it is possible to replicate human brain's capabilities.

Antworten

Jannes

May 16, 2019 at 07:40

The claim that "humans contribute most to the biomass" on the planet is likely to be wrong. Check out this paper for a careful estimation: https://www.pnas.org/content/115/25/6506

Antworten

AIMultiple

May 27, 2019 at 17:42

Thank you! That was insightful. Biology is not my strong suit, I should stick to computer science.

Antworten

B

Jul 01, 2020 at 09:00

@AIMultiple Humble response, and great article. Thanks a ton :)

Antworten

Cem Dilmegani

Jul 20, 2020 at 20:29

@B Thanks!

Antworten