AGI braucht kein Bewusstsein

In den letzten Jahren hat die Debatte um die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere hinsichtlich ihres Bewusstseins, deutlich an Dynamik gewonnen. Dabei ist festzustellen, dass auch führende Wissenschaftler bisweilen unreife Beiträge zum Thema veröffentlichen. Beliebte Theorien wie die Emergenz, die behaupten, Bewusstsein entstehe aus einer Vielzahl von Schwingungen, erscheinen mir unzureichend und führen mich zum Gedankenspiel, ob dann auch mein Mobiltelefon Bewusstsein besitzen könnte, weil es ja auch viele Schwingungen erzeugt. Außerdem stelle ich in Frage, dass für die Entstehung einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) überhaupt ein Bewusstsein erforderlich ist. 

Aber der Reihe nach und wo stehen wir jetzt? Die rasante Zunahme der Rechenleistung, die für das Training von KI-Modellen benötigt wird, ist ein deutlicher Indikator für die schnelle Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Besonders seit 2012 erleben wir eine exponentielle Steigerung dieser Rechenleistung, die das Mooresche Gesetz weit übertrifft. Konkret hat sich die für das Training der größten KI-Modelle genutzte Rechenleistung alle 3,4 Monate verdoppelt – ein Wachstum, das weit über das historische Wachstum hinausgeht, welches eine Verdoppelung alle zwei Jahre sah. Diese Entwicklung unterstreicht die dramatische Zunahme der benötigten Ressourcen und die Kosten, die mit den Errungenschaften im Feld der KI verbunden sind.

OpenAI hat in einer Analyse festgestellt, dass seit 2012 die Menge an Rechenleistung, die für das Training der größten KI-Modelle verwendet wird, um mehr als 300.000-mal gewachsen ist. Zum Vergleich hätte eine Verdoppelung alle zwei Jahre, wie sie das Mooresche Gesetz vorsah, lediglich zu einem 7-fachen Wachstum geführt. Die Geschichte der KI und ihrer Rechenleistung zeigt drei Ären der KI-Berechnung, beginnend mit der Pre-Deep Learning-Ära (1950–2010), in der sich die Rechenleistung alle 18–24 Monate verdoppelte, über die Deep Learning-Ära (2010–2016), in der sich diese Zeit auf 5–7 Monate verkürzte, bis hin zur aktuellen Ära der groß angelegten Modelle (2016–2022), in der die Verdoppelungszeit auf 11 Monate anstieg. Diese Beschleunigung der Rechenleistung hat KI-Modelle wie Minerva ermöglicht, die fast 6 Millionen Mal mehr Rechenleistung nutzen als AlexNet vor einem Jahrzehnt.

Obwohl ungewiss ist, ob das Wachstum der Rechenleistung in diesem Tempo anhalten kann, da groß angelegte Modelle zunehmend mehr Rechenleistung erfordern, zeigen die immensen Investitionen in die KI-Forschung, dass möglicherweise weitere Durchbrüche bevorstehen, die die Rechenleistung des menschlichen Gehirns erreichen könnten. Angesichts der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und verbesserter Algorithmen hat diese Zunahme der Rechenleistung in kürzester Zeit erhebliche Fortschritte in der KI ermöglicht, wobei KI in vielen Bereichen bereits menschliche Leistungen übertrifft oder sogar übersteigt.

Doch das eigentliche Argument ist, dass KI kein Bewusstsein benötigt, um fortschrittliche Funktionen auszuführen. Dies wird durch bestehende Technologien verdeutlicht, wie Thermostate, die auf Temperaturänderungen reagieren, oder Kampfdrohnen, die ohne Bewusstsein komplexe Entscheidungen treffen können. Eine AGI könnte als ein hochkomplex vernetztes System konzipiert werden, das auf Millionen von menschlichen Inputs basiert, ähnlich wie es heute bei Systemen wie ChatGPT der Fall ist.

Angesichts des rasanten technischen Fortschritts ist es durchaus möglich, dass wir in weniger als 10 Jahren eine AGI haben werden, da alle notwendigen Grundvoraussetzungen bereits vorhanden sind. Daher ist es wichtig, jetzt internationale Regeln für die Nutzung von AGI zu etablieren, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden.

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