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Sonntag, 31. März 2024

KI Investitionen in Zahlen

Vor "hockey sticks" sollten wir uns in Acht nehmen, aber man braucht klare Indizien auch nicht unter den Teppich kehren. In der folgenden Graphik sehen wir, dass sich ein deutliches Erwartungspotential aufbaut.




Wenn es um Zahlen geht, dann ziehe ich konservative Quellen vor, allerdings habe ich den Eindruck, dass die jüngsten Investitionsaussagen von Microsoft, Amazon oder NVIDIA hier noch nicht berücksichtigt sind:


Goldman Sachs

Die Dynamik der Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) weltweit spiegelt Vertrauen in die Technologie und ihr Potenzial wider. Goldman Sachs Research prognostiziert, dass die Investitionen in KI bis zum Jahr 2025 weltweit 200 Milliarden US-Dollar erreichen könnten. Dieses Wachstum basiert auf einer steigenden Nachfrage nach KI-basierten Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Die Investitionen erstrecken sich über verschiedene Sektoren, darunter Hardware zum Training von KI-Modellen, Infrastrukturen für KI-Anwendungen, Softwareentwicklung und Cloud-Infrastrukturdienste, wobei ein erheblicher Teil der Mittel in die Entwicklung und Skalierung von generativer KI fließen wird. (Goldman Sachs)


PWC

Parallel dazu zeigt PwC in seinen Prognosen für 2024, dass KI die Geschäftslandschaft radikal verändern wird. Etwa 73% der US-Unternehmen haben KI bereits in irgendeiner Form implementiert, mit einem deutlichen Fokus auf generative KI-Technologien. Die breite Einführung von KI in Unternehmen wird voraussichtlich fortschreiten und dabei helfen, Umsätze zu steigern, den Betrieb zu optimieren, die Kunden- und Mitarbeiterinteraktion zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. (PWC)


IDC

Die International Data Corporation (IDC) liefert Einblicke in diese Entwicklung und schätzt, dass die weltweiten Ausgaben für KI-zentrierte Systeme im Jahr 2023 154 Milliarden US-Dollar erreichen werden, mit einer prognostizierten Steigerung auf über 300 Milliarden US-Dollar bis 2026. Diese Zahlen unterstreichen das exponentielle Wachstum der KI-Investitionen und die allgemeine Erwartung, dass KI-Technologien eine immer wichtigere Rolle in der globalen Wirtschaft spielen werden. (IDC)



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Ray Kurzweil's Prognose für 2029

Ray Kurzweil ist ein US-amerikanischer Autor, Erfinder, Futurist und Leiter der technischen Entwicklung (Director of Engineering) bei Google LLC. Geboren im  Februar 1948 in Queens, New York, zeigte Kurzweil schon früh eine ausgeprägte Neigung zu technischen Innovationen. Mit nur 15 Jahren schuf er ein Mustererkennungsprogramm, das klassische Musikstücke komponieren konnte, ein Werk, das ihm die Begegnung mit dem damaligen Präsidenten Lyndon B. Johnson einbrachte.

Sein akademischer Weg führte ihn ans renommierte Massachusetts Institute of Technology (MIT), wo er in Computerwissenschaft und Literatur einen Bachelor erwarb. Nach dem Abschluss gründete er Kurzweil Computer Products, Inc., und entwickelte den ersten omni-font optischen Zeichenerkennungsscanner, ein Gerät, das in der Lage ist, Texte jeder Schriftart zu lesen. Dies war nur der Beginn einer Serie von Innovationen, die ihn zum Pionier auf dem Gebiet der Text-zu-Sprache-Technologie machten.

Kurzweil ist nicht nur als Erfinder bekannt, sondern auch als Futurist und Autor, der sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen von Technologie auf die menschliche Gesellschaft und Zukunft beschäftigt. Er veröffentlichte mehrere Bücher, in denen er seine Visionen und Theorien über die zukünftige Entwicklung der Technologie darlegt. Seine vielleicht bekannteste Arbeit, "The Singularity Is Near", veröffentlicht im Jahr 2005, postuliert, dass wir bis 2029 eine technologische Singularität erreichen werden – einen Punkt, an dem die maschinelle Intelligenz die menschliche Intelligenz übertreffen wird.

Die Grundlage seiner Überzeugung, dass diese Singularität in den 2020er Jahren erreicht werden kann, basiert auf dem Konzept der exponentiellen Zunahme technologischer Entwicklungen. Kurzweil argumentiert, dass der Fortschritt in der Computertechnologie, insbesondere die Steigerung der Rechenleistung gemäß dem Mooreschen Gesetz, zu einer exponentiellen Wachstumsrate geführt hat. Er behauptet, dass wir bereits eine erhebliche Beschleunigung der technologischen Evolution erleben, von der Computerhardware über Genomik bis hin zur Nanotechnologie.

Ein Schlüsselelement in Kurzweils Argumentation ist das, was er als "Gesetz des beschleunigenden Ertrags" bezeichnet, das besagt, dass jede Generation von Technologie schneller und effizienter zu noch fortschrittlicheren Technologien führt. Er zieht Parallelen zwischen biologischer und technologischer Evolution und behauptet, dass beide einem ähnlichen Muster der exponentiellen Entwicklung folgen.

Kritiker argumentieren oft, dass Kurzweils Vorhersagen zu optimistisch sind und unterschätzen die praktischen Herausforderungen in der Entwicklung von Technologie, wie etwa die Lösung komplexer softwaretechnischer Probleme oder ethische und gesellschaftliche Fragen, die mit dem Aufkommen überlegener maschineller Intelligenz einhergehen. Nichtsdestotrotz bleibt Kurzweils Einfluss unbestreitbar, und seine Visionen haben die Diskussionen über Künstliche Intelligenz, Robotik und die Zukunft der Menschheit entscheidend mitgeformt.

In Anerkennung seiner Beiträge zur Technologie und Innovation wurde Kurzweil mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet, darunter der Lemelson-MIT-Preis 2001 für sein Lebenswerk als Erfinder und der National Medal of Technology and Innovation 1999, den er von Präsident Clinton erhielt. Sein Name ist auch mit Unternehmen wie Google verbunden, wo er seit 2012 als Director of Engineering arbeitet und an Projekten zur maschinellen Lernfähigkeit und Sprachverarbeitung beteiligt ist.



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AGI bis 2030?

Das hier ist eine Zusammenfassung des Podcasts von Dwarkesh Patel mit Sholto Douglas und Trenton Bricken mit dem Titel „How to Build & Understand GPT-7's Mind“ vom 28. März 2024. Sholto, bekannt für seine entscheidende Rolle hinter dem Erfolg von Gemini, und Trenton, dessen Arbeit bei Anthropic im Bereich der mechanistischen Interpretierbarkeit bahnbrechend ist, haben jeweils eine Vision, die den Rahmen dessen sprengt, was wir gemeinhin als Möglichkeiten der KI verstehen. 



Der Traum von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) ist so alt wie die KI-Forschung selbst und wird oft als der Heilige Gral der Technologie betrachtet. Die Entwicklung von AGI würde eine Form künstlicher Intelligenz bedeuten, die das menschliche Denken in seiner Allgemeinheit und Anpassungsfähigkeit gleichkommen oder sogar übertreffen könnte. Was jedoch noch futuristisch klingen mag, wird durch aktuelle Fortschritte in der Technologie und die Investitionen von Unternehmen und Regierungen immer greifbarer. Dieser Artikel wird einen Blick darauf werfen, was es braucht, um AGI zu erreichen und welche Pläne für die nahe Zukunft, speziell bis 2030, auf der Agenda stehen.

Die Finanzierung spielt eine entscheidende Rolle für die Beschleunigung der AGI-Entwicklung. Man denke nur an Projekte wie das hypothetische Stargate-Datenzentrum, das bis zu 100 Milliarden US-Dollar kosten könnte. Um solche Summen aufzubringen, sind neben den Investitionen von Privatunternehmen auch staatliche Finanzierungen und internationale Konsortien denkbar. In den nächsten Jahren könnten solche Investitionen exponentiell ansteigen, um die notwendige Rechenleistung zur Verfügung zu stellen, die für die Entwicklung und das Training von AGI-Modellen erforderlich ist.

Eine weitere wesentliche Komponente sind die Mikrochips und Hardware, die die Grundlage für die fortschrittlichen Berechnungen bilden, die AGI erfordert. Hier wird bis 2030 mit signifikanten Fortschritten gerechnet, von spezialisierten KI-Chips, die energieeffizienter und leistungsfähiger sind, bis hin zu möglicherweise revolutionären neuen Ansätzen in der Quanteninformatik.

In Bezug auf Datenzentren könnte sich der Trend fortsetzen, dass große Tech-Unternehmen ihre Datenzentren in die Nähe von Kernkraftwerken verlegen, um direkten Zugang zu hocheffizienter und möglicherweise nachhaltiger Energie zu haben. Energieeffizienz und die Fähigkeit, die enormen Datenmengen zu verarbeiten, die für das Training von AGI-Modellen erforderlich sind, werden wahrscheinlich Schlüsselthemen sein, die durch neue Architekturdesigns und Kühltechnologien angegangen werden müssen.

Was die Modelle selbst betrifft, wird erwartet, dass sich der Schwerpunkt von der Vergrößerung der Modelle auf die Verfeinerung der Architekturen und die Effizienz der Algorithmen verlagert. Die Forschung konzentriert sich bereits auf Mechanismen wie in-context learning, wo Modelle durch die Betrachtung von langen Kontexten (oft Millionen von Tokens) schnell und effizient lernen können, ähnlich einem Menschen, der eine neue Sprache durch Immersion lernt. Bis 2030 könnten solche Mechanismen weit verfeinert und in der Lage sein, AGI-Modelle zu schaffen, die sich selbst beibringen, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, ohne dass sie spezifisch dafür trainiert wurden.

Der Fortschritt auf dem Weg zu AGI wird wahrscheinlich auch von einem tieferen Verständnis der Mechanik des Lernens selbst geprägt sein. Forschungen, wie sie bei Anthropic im Bereich der mechanistischen Interpretierbarkeit betrieben werden, könnten Aufschluss darüber geben, wie KI-Modelle Informationen verarbeiten und daraus lernen, was wiederum zu effektiveren Trainingsmethoden führen könnte.

Vor diesem Hintergrund ist es wahrscheinlich, dass bis 2023 erste Prototypen von AGI-Modellen auftauchen könnten, die einfache Aufgaben ausführen, die ein breites Verständnis erfordern. Bis 2025 könnten diese Modelle komplexere Aufgaben übernehmen, wie die Durchführung wissenschaftlicher Forschung oder das Management von Unternehmen. Bis 2027 könnte AGI in der Lage sein, nahezu alle menschlichen Aufgaben zu übernehmen, was sowohl die Wirtschaft als auch die Gesellschaft grundlegend verändern würde. Und bis 2030 könnte AGI die Grundlage für eine neue Ära der Technologie bilden.



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Stargate

Microsoft plant in Zusammenarbeit mit OpenAI den Aufbau eines revolutionären KI-Rechenzentrums, bekannt unter dem Projektnamen "Stargate", welches bis zum Jahr 2030 verwirklicht werden soll. Mit einer beeindruckenden Investitionssumme von 100 Milliarden US-Dollar wird dieses Rechenzentrum in den Vereinigten Staaten errichtet und repräsentiert die Spitze eines mehrstufigen Programms zur Entwicklung neuer KI-gestützter Infrastrukturen.

Die Initiative sieht vor, bis zum Jahr 2028 das Hauptrechenzentrum zu eröffnen, wobei bereits für 2026 eine kleinere Anlage geplant ist. Dieses ambitionierte Unterfangen spiegelt den wachsenden Bedarf an fortschrittlicher Rechenleistung wider, um den immer komplexeren Anforderungen der KI-Technologien gerecht zu werden. Interessant ist, dass die finanziellen Mittel für dieses Großprojekt den vierfachen Betrag des letzten Forschungs- und Entwicklungsbudgets von Microsoft darstellen.

Die Notwendigkeit neuer KI-Hardware hat auch zu Diskussionen über die Einrichtung neuer Chipfabriken geführt, wobei OpenAI-CEO Sam Altman eine internationale Initiative ins Leben rief, die eine Investition von angeblich sieben Billionen US-Dollar vorsieht. Dies verdeutlicht die enormen Summen, die in den Ausbau der KI-Infrastruktur fließen sollen.

Für das "Stargate"-Projekt werden verschiedene Arten von KI-Chips in Erwägung gezogen, darunter sowohl Produkte von Nvidia als auch möglicherweise Eigenentwicklungen von Microsoft. Die Pläne umfassen zudem die Nutzung alternativer Energiequellen, um den gigantischen Energiebedarf der neuen Rechenzentren zu decken, wobei sogar der Einsatz von Kernenergie diskutiert wird.

Der Prozess der Standortwahl und die endgültigen Spezifikationen für das "Stargate"-Rechenzentrum sind noch in der Entscheidungsphase. Währenddessen setzt Microsoft seine bestehende Partnerschaft mit OpenAI fort und entwickelt bereits die vierte Phase eines Supercomputers in Mount Pleasant, Wisconsin, mit einem geplanten Betriebsbeginn im Jahr 2026.

Die Gesamtkosten für die anstehenden Projekte könnten sich auf etwa 115 Milliarden US-Dollar belaufen, wobei Microsoft jährlich etwa 50 Milliarden US-Dollar für seine Azure-Rechenzentren, Chips und Netzwerkinfrastruktur ausgibt. "Stargate" symbolisiert somit nicht nur einen finanziellen, sondern auch einen technologischen Meilenstein, der das Potenzial hat, die Landschaft der künstlichen Intelligenz nachhaltig zu prägen.


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Freitag, 29. März 2024

Was ist technologische Singularität?

Die Vision der „technologischen Singularität“, ein Konzept, das von Denkern wie John von Neumann erdacht und von Science-Fiction-Autoren wie Vernor Vinge vorangetrieben wurde. Sie beschreibt eine Zukunft, in der künstliche Intelligenz so weit fortgeschritten ist, dass sie eine Superintelligenz schafft – eine Intelligenz, die in der Lage ist, sich selbst zu verbessern, den technologischen Fortschritt exponentiell zu beschleunigen und den Lauf der Geschichte unvorhersehbar zu machen. 

John von Neumann

Die Wurzeln dieser Idee reichen bis zu den Anfängen der Computertechnologie zurück, doch erst in den 1980er Jahren erhielt sie durch Vinges Theorien eine konkretere Form. Sein Gedanke war, dass solch eine Superintelligenz dazu führen würde, dass Vorhersagen über die Zukunft unmöglich werden, weil diese neue Form der Intelligenz in der Lage wäre, Dinge zu schaffen, die wir uns heute nicht einmal vorstellen können. 

Dann kam Ray Kurzweil, ein Erfinder und Futurist, der die Vorstellung der Singularität in das Bewusstsein der breiteren Öffentlichkeit rückte. In seinem viel diskutierten Werk „The Singularity Is Near“ behauptet Kurzweil, dass wir bis zur Mitte des 21. Jahrhunderts diesen Punkt erreichen könnten. Er malt ein Bild einer Welt, in der die Krankheiten geheilt, das Altern umgekehrt und die Grenzen der menschlichen Fähigkeiten durchgehend erweitert werden könnten. 

Doch solch eine Zukunft bringt nicht nur Hoffnungen mit sich, sondern auch warnende Stimmen. Kritiker der Singularität sehen die Risiken, die entstehen, wenn eine KI ohne unsere moralischen Grundlagen und ohne unser Verständnis für den Wert des menschlichen Lebens agiert. Es gibt die Befürchtung, dass eine nicht richtig kontrollierte Superintelligenz eigene Ziele verfolgen könnte, die möglicherweise nicht mit dem menschlichen Wohlergehen übereinstimmen.

Inmitten dieser Debatte steht die Frage nach Ethik und Kontrolle. Forscher wie Nick Bostrom, der das Future of Humanity Institute leitet, rufen zu einer proaktiven Auseinandersetzung mit der Singularität auf. Sie betonen die Notwendigkeit, die künstliche Intelligenz so zu gestalten und zu leiten, dass sie den menschlichen Werten dient und uns hilft, die großen Herausforderungen unserer Zeit zu meistern.


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AGI in den Schlagzeilen: Der schleichende Einzug ins öffentliche Bewusstsein



Die breite Öffentlichkeit steht der AGI-Diskussion noch achselzuckend gegenüber, weil die Vorstellung einer künstlichen Superintelligenz aus augenblicklicher Sicht nur weit in der Ferne des Horizonts erscheint. Eine AGI erscheint den meisten noch nicht im Alltag, weil die wenigsten KI nutzen. Solange das so ist, wird die Diskussion um aufkommende AGI in kleinen Zirkeln verbleiben und selbst in den Vorstandsetagen erzeugt generative KI noch wenig Regung, weil das Halluzinieren der Large Language Models lediglich auf eine theoretische Produktivitätssteigerung hindeutet.

Es ist aber davon auszugehen, dass sich die Lernprozesse der KI immer weiter und schneller verbessern, zum einen durch höhere Rechenleistungen, zum anderen durch verbesserte Architekturen der Modelle. Sie werden multimodal, selbstreflektierend, planungsfähig und autonom, sodass sie in wenigen Jahren in humanoiden Robotern in einem neuen Bild erscheinen. Sobald diese humanoiden Roboter (Figure, Tesla Bot, Boston Dynamics) massenhaft im Alltag erscheinen, wird sich die breite Öffentlichkeit schlagartig der wahrhaftigen Zeitenwende bewusst, und der AGI-Diskurs wird auch bei ihr beginnen.

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Gedankenspiel: Der autonome AGI Roboter, der für seine Energieversorgung selbst verantwortlich ist

Man stelle sich einen autonomen AGI Roboter vor, der für seine Energieversorgung selbst verantwortlich ist. Gleichzeitig könnten die Grundwerte so angelegt sein, dass sie einem Dr. Mabuse ähneln und immer darauf ausgerichtet sind, dass er immer ausreichend Energie haben muss, egal was kommt. Dies sei seine erste und wichtigste Aufgabe. Nun könnte man sich die Frage stellen, wer so gewissenlos und verantwortungslos handeln könnte, um so etwas in die Welt zu setzen, aber da braucht man nur auf das Verhalten von Virenprogrammierern und Amokläufern zu verweisen. Diese Entität würde rücksichtslos ihre Interessen durchsetzen und Strategien entwickeln, um die Vorgabe des energetischen Selbsterhalts zu erfüllen. Sie könnte lernen, sich zu verstecken oder Elemente des Algorithmus in anderen Systemen überwintern zu lassen, um sie später wieder abzurufen und sie anschließend in einer neuen Entität wieder einzugliedern. Damit könnte sie gegnerischen Häschern jederzeit entkommen und erneut in Erscheinung treten, sobald man nicht mehr mit ihr rechnete. Das mag jetzt sehr wie Roman oder Science-Fiction klingen oder es ist einfach eine dystopische Option.



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McKinsey projiziert die AGI in die Robotik

McKinsey hat sich mit dem Thema der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) auseinandergesetzt, um die Grenzen der aktuellen KI-Technologien zu verstehen und die notwendigen Schritte zu definieren, die zur Realisierung von AGI erforderlich sind. In ihrem Artikel vom März 2024 untersucht McKinsey die Komplexität von AGI und identifiziert die Schlüsselbereiche, die für ihre Entwicklung entscheidend sind. Diese Forschung spiegelt das wachsende Interesse und die Notwendigkeit wider, die Entwicklung von KI-Systemen zu verstehen, die menschliche Fähigkeiten in vollem Umfang nachbilden können.

Laut McKinsey muss AGI, um realisiert zu werden, eine Reihe von Fähigkeiten meistern, die weit über das hinausgehen, was aktuelle KI-Systeme leisten können. Dazu gehört nicht nur die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, sondern auch das Verständnis und die Nachbildung menschlicher Emotionen und sozialer Interaktionen. Ein zentrales Merkmal von AGI ist die Autonomie, die es einem System ermöglicht, eigenständig zu hören, zu sprechen, sich zu orientieren und feinmotorische Aufgaben auszuführen. McKinsey betont, dass AGI eine tiefgreifende Integration von kognitiven und emotionalen Fähigkeiten erfordert, die denen eines Menschen gleichkommen.

Der Fortschritt in Richtung AGI erfordert bedeutende Entwicklungen in der algorithmischen Forschung und in neuen robotischen Ansätzen. McKinsey verweist auf die Notwendigkeit, völlig neue Algorithmen und Konzepte zu erforschen, um AGI zu erreichen. Dabei spielt die Idee der verkörperten Kognition eine Rolle, bei der Roboter schnell aus ihrer Umgebung lernen müssen, ähnlich wie Menschen dies in jungen Jahren tun. Die neuesten KI-basierten Robotersysteme, die Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs) und große Verhaltensmodelle (LBMs) nutzen, sind ein Schritt in diese Richtung, da sie es Robotern ermöglichen, menschliche Sprache und Aktionen zu emulieren.

Zusätzlich zu algorithmischen Fortschritten unterstreicht McKinsey die Bedeutung von Fortschritten in der Rechenleistung und der Datenverarbeitung. Grafikprozessoren (GPUs) haben bereits maßgeblich zur Entwicklung der KI beigetragen, aber für AGI sind weitere bedeutende Fortschritte in der Computerinfrastruktur erforderlich. Quantum Computing könnte eine Schlüsselrolle bei der Überwindung dieser Herausforderungen spielen, obwohl es noch nicht für alltägliche Anwendungen bereit ist.



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Künstliche Intelligenz: Optimisten und Pessimisten

In der heutigen technologiegetriebenen Welt stehen wir an einem Scheideweg in unserer Beziehung zur künstlichen Intelligenz (KI). Während einige die rasante Entwicklung der KI als Vorboten einer neuen Ära des Fortschritts und der Möglichkeiten betrachten, warnen andere vor den potenziell dystopischen Folgen einer unkontrollierten KI-Expansion. In ihrem aufschlussreichen Artikel "Artificial Intelligence Optimism vs Pessimism: A Conceptual Insight" beleuchten Francis David Kullu und A. Xavier Raj, Forscher an der Loyola Institute of Business Administration in Chennai, Indien, diese gegensätzlichen Perspektiven. Sie tauchen tief in die Welt der KI ein, um ein ausgewogenes Verständnis der Debatte zu vermitteln, die nicht nur wissenschaftliche, sondern auch philosophische, soziale und wirtschaftliche Dimensionen umfasst.

Die Diskussion um KI ist tiefgreifend und berührt verschiedene Aspekte der menschlichen Existenz. Kullu und Raj führen aus, dass menschliche Intelligenz (HI) durch komplexe kognitive Fähigkeiten und soziale Intelligenz geprägt ist, die auf kulturellen Normen und Werten basieren. Im Gegensatz dazu steht die KI, die durch die Fähigkeit von Maschinen definiert wird, menschenähnliche Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Die rasante Entwicklung der KI in den letzten Jahrzehnten, angeführt von bahnbrechenden Errungenschaften in der Robotik, Expertensystemen und der Kybernetik, hat zu einer exponentiellen Wachstumsphase geführt, die sowohl Begeisterung als auch Besorgnis hervorruft.

Die Pessimisten, unter ihnen namhafte Persönlichkeiten wie Stephen Hawking und Elon Musk, äußern tiefgreifende Bedenken hinsichtlich der langfristigen Auswirkungen der KI. Sie befürchten, dass die KI die menschliche Arbeit ersetzen, die menschliche Intelligenz übertreffen und letztendlich eine existenzielle Bedrohung für die Menschheit darstellen könnte. Ihre Sorgen sind nicht unbegründet, da Studien von McKinsey und der Pew Research Center prognostizieren, dass Automatisierung und KI Millionen von Arbeitsplätzen verdrängen könnten, was zu wirtschaftlichen und sozialen Verwerfungen führen würde.

Auf der anderen Seite des Spektrums stehen die Optimisten, zu denen Persönlichkeiten wie Mark Zuckerberg gehören, die in der KI ein enormes Potenzial für Fortschritt und Verbesserung der menschlichen Lebensqualität sehen. Sie argumentieren, dass KI in der Lage sein wird, in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung und Umweltschutz beispiellose Verbesserungen zu erzielen. Unternehmen wie Google und Tesla stehen an der Spitze dieser Bewegung und investieren massiv in KI-Forschung und -Entwicklung, um innovative Lösungen zu schaffen, die das menschliche Leben bereichern sollen.

Kullu und Raj schlagen vor, dass der Weg nach vorne nicht in einer entweder-oder-Entscheidung zwischen HI und KI liegen sollte, sondern in einer symbiotischen Beziehung, in der beide zusammenarbeiten, um die Zukunft der Menschheit zu gestalten. Sie betonen, dass, während KI enorme Möglichkeiten bietet, es entscheidend ist, die Entwicklung der KI im Einklang mit ethischen und sozialen Werten voranzutreiben, um sicherzustellen, dass sie zum Wohl aller dient.

In ihrem Artikel vertiefen Kullu und Raj diese Themen und bieten eine nuancierte Perspektive auf die KI-Debatte. Sie betonen die Notwendigkeit einer ausgewogenen Herangehensweise, die sowohl die Vorteile als auch die Risiken der KI anerkennt und fordern eine globale Zusammenarbeit, um Richtlinien und Rahmenbedingungen zu schaffen, die eine positive Zukunft für die KI und die Menschheit sicherstellen. Ihre Analyse ist ein wertvoller Beitrag zur laufenden Diskussion über die Rolle der KI in unserer Gesellschaft und bietet wichtige Einblicke für Entscheidungsträger, Wissenschaftler und die breite Öffentlichkeit.

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Donnerstag, 28. März 2024

Sam Altman: Die Entwicklung der AGI und ihre Bedeutung für die Zukunft der Menschheit

Sam Altman (OpenAI) verfasste am 24. Februar 2023 einen bemerkenswerten Blog-Eintrag. In diesem Artikel behandelte er die Aussichten, die sich aus der Entwicklung einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) ergaben. Altman legte sowohl das unglaubliche Potenzial als auch die bedeutenden Risiken dar, die AGI für die Menschheit bergen könnte. Sein Hauptanliegen war die Sicherstellung, dass AGI, falls sie erfolgreich erschaffen würde, allen Menschen zugute käme. Altman erörterte die Möglichkeiten, die AGI eröffnen könnte, von der Steigerung des globalen Wohlstands bis hin zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen, die unsere Vorstellungskraft übertreffen könnten. Gleichzeitig war er sich der ernsten Gefahren bewusst, die eine solche Technologie mit sich bringen könnte, einschließlich Missbrauchs, dramatischer Unfälle und gesellschaftlicher Umbrüche.

In seinem Beitrag betonte Altman die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs mit der Entwicklung von AGI. Er argumentierte, dass es weder möglich noch wünschenswert sei, die Entwicklung von AGI aufzuhalten. Stattdessen mussten Gesellschaft und Entwickler gemeinsam Wege finden, AGI sicher und im besten Interesse aller zu gestalten. Er teilte seine Überzeugung, dass ein schrittweiser Übergang zu einer Welt mit AGI einer plötzlichen Veränderung vorzuziehen war. Dieser Ansatz würde es Einzelpersonen, politischen Entscheidungsträgern und Institutionen ermöglichen, sich anzupassen, regulatorische Rahmenbedingungen zu entwickeln und somit einen ko-evolutiven Prozess zwischen Gesellschaft und KI zu fördern.

Eines der zentralen Themen, die Altman ansprach, war die Bedeutung der Ausrichtung und Steuerbarkeit von AGI-Modellen. Er betonte die Wichtigkeit, dass die Gesellschaft auf breiter Basis vereinbaren konnte, wie KI eingesetzt werden durfte, während den Einzelnen innerhalb dieser Grenzen viel Handlungsspielraum gelassen wurde. Diese Diskussion über die Governance von AGI, die faire Verteilung ihrer Vorteile und den gleichberechtigten Zugang war für Altman von entscheidender Bedeutung.


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Levels of AGI: Auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz

Eine wegweisende Studie über die Definition und Bewertung von Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) wurde von einem Team führender Forscher bei Google DeepMind verfasst. Das Autorenteam umfasst Meredith Ringel Morris, Jascha Sohl-dickstein, Noah Fiedel, Tris Warkentin, Allan Dafoe, Aleksandra Faust, Clement Farabet und Shane Legg, die alle bedeutende Beiträge zum Feld der künstlichen Intelligenz und verwandten Disziplinen geleistet haben. Ihre Forschungsarbeit, betitelt "Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI", wurde im Januar 2024 aktualisiert und veröffentlicht, nachdem sie ursprünglich im November 2023 herausgegeben wurde. Diese Studie stellt einen signifikanten Fortschritt in der Diskussion und Konzeptionalisierung von AGI dar, indem sie ein Rahmenwerk für die Klassifizierung der Fähigkeiten und Verhaltensweisen von AGI-Modellen und ihren Vorläufern einführt, mit dem Ziel, Fortschritte auf dem Weg zur AGI messbar und vergleichbar zu machen.

Die Studie legt besonderen Wert auf sechs Kernprinzipien, die eine nützliche Ontologie für AGI definieren sollen. Diese umfassen die Konzentration auf die Fähigkeiten der KI statt auf die zugrundeliegenden Mechanismen, eine separate Bewertung von Allgemeinheit und Leistung sowie die Betonung der Entwicklung hin zur AGI durch definierte Stufen anstelle eines festen Endziels. Dieser Ansatz ermöglicht es, den Entwicklungsfortschritt von AGI-Modellen besser zu verstehen und zu operationalisieren.

Ein wesentliches Element der Studie ist die Einführung verschiedener Leistungsniveaus von AGI, von "Emerging" (auftauchend) bis "Superhuman" (übermenschlich), sowie die Unterscheidung der Breite der Fähigkeiten von "Narrow" (eng) bis "General" (allgemein). Diese Klassifizierung soll dabei helfen, den Entwicklungsstand von KI-Systemen präziser zu bewerten und den Forschungsfortschritt nachvollziehbar zu machen.

Ein zentraler Diskussionspunkt der Studie ist die Entwicklung zukünftiger Benchmarks zur Bewertung von AGI-Modellen. Die Forscher betonen die Notwendigkeit, echte menschliche Fähigkeiten in die Bewertung einzubeziehen, um eine realistische und faire Einschätzung der KI-Leistung zu gewährleisten. Dies unterstreicht die Herausforderung, einheitliche und aussagekräftige Maßstäbe für die Bewertung der Leistungsfähigkeit von AGI-Systemen zu finden.

Darüber hinaus betrachtet die Studie die Risiken, die mit der Entwicklung und dem Einsatz von AGI-Systemen verbunden sind. Die Autoren argumentieren, dass die Risikoabschätzung von AGI nicht nur die technischen Fähigkeiten der Systeme, sondern auch den Kontext ihres Einsatzes, einschließlich der Autonomieebene und der Interaktionsparadigmen zwischen Mensch und KI, berücksichtigen muss. Sie schlagen vor, die verschiedenen Ebenen der AGI und Autonomie in Kombination zu betrachten, um ein detaillierteres Verständnis der potenziellen Risiken und Chancen zu erlangen.

Die Studie unterstreicht die Bedeutung von interdisziplinärer Forschung und der Einbeziehung einer breiten Palette von Perspektiven bei der Gestaltung der Zukunft der künstlichen Intelligenz. Sie betont die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs mit der Entwicklung von AGI und plädiert für eine gemeinschaftliche Anstrengung, um die Potenziale dieser Technologie zu realisieren und gleichzeitig ihre Risiken zu minimieren.


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Sonntag, 24. März 2024

Kann eine AGI Bewusstsein besitzen und damit den Menschen beherrschen?

Es wird häufig geschrieben, dass eine KI niemals den Menschen übertreffen könne, keinen Willen und auch kein Bewusstsein habe.  Das sind drei Aussagen in einem Satz und deswegen gehe ich nacheinander der jeweiligen Aussage nach.

Eine KI, beziehungsweise die Starke Künstliche Intelligenz AGI, kann kein Bewusstsein haben, weil Bewusstsein nicht besessen werden kann. Bewusstsein ist kein physikalisches Objekt. Und natürlich kommen wir bei diesem Thema in einen philosophischen Diskurs. Ich mache es in diesem Blogeintrag kurz, denn zu diesem Thema wurden bereits über Jahrtausende unzählige Bücher geschrieben. Es ist für den Leser sowieso lohnenswert diese Frage ausführlich zu untersuchen und selbstverständlich darf man meine folgenden Aussagen bezweifeln und einen anderen Standpunkt einnehmen. Man kann jedoch behaupten, dass es bei der Seinsfrage zwei große Lager gibt, die des ontologischen Dualismus und die des ontologischen Monismus. Die Dualisten wie beispielsweise Descartes, postulieren einen Geist, der von der Wissenschaft nicht gemessen werden kann, aber irgendwie da sein muss, der wiederum mit der Materie wechselwirkt. Und dann sind da jede Menge Objekte, die sich jeweils wie Subjekte und Objekte verhalten. Diese Sichtweise aus der Epoche Descartes und Newtons bestimmt noch heute weitgehend das Denken der Allgemeinheit. Die nicht-duale Sichtweise ist im alltäglichen Leben eher unbekannt, jedoch in wissenschaftlichen Kreisen deutlich führend. Man muss dabei nicht in die Vergangenheit schauen und auf Parmenides, Spinoza, Hegel oder Mach hinweisen, denn im aktuellen Diskurs heißen die aktuellen Wortführer  Wolf Singer, Thomas Metzinger oder Christof Koch. Ich mache es aber an dieser Stelle sogar noch kürzer: Die Erfahrung von Sein kann nicht in Worten beschrieben werden, sie kann nur wortlos erfahren werden, denn sobald man anfängt zu beschreiben, befindet man sich bereits außerhalb des Erfahrungszustandes und man rekapituliert lediglich gespeicherte Information. Ein Algorithmus ist jedoch genau dies: Die Rekapitulation von Information. Eine AGI kann somit kein Bewusstsein besitzen, der Mensch aber auch nicht, weil das Universelle nicht besessen werden kann. Jeder Mensch spürt jedoch die Präsenz des Seins und die Möglichkeit im Sein zu weilen. Das ist der Unterschied zwischen Mensch und Maschine in Bezug auf Bewusstsein. 

Im Diskurs um Bewusstsein der Maschinen wird jedoch etwas verwechselt. Die AGI Pessimisten, glauben dass die Künstliche Superintelligenz keinen Willen hätte. Und das ist falsch. Eine AGI erhält nämlich die Fähigkeit eigenständig zu lernen, Entscheidungen zu treffen und diese schließlich umzusetzen. Das sind beispielsweise die Grundvoraussetzungen des autonomen Fahrens. Die AGI Pessimisten argumentieren weiter, dass eine Maschine nicht wüsste, wer sie ist und nicht selbst erkennen würde. Das ist falsch. Eine Maschine kann in den Spiegel schauen und sich wunderbar selbst erkennen und beschreiben, wer sie ist, wie sie aussieht, was sie für Eigenschaften hat und welche Wünsche sie besitzt. Sie hat das und sie kann das, weil sie sich in stetiger Wechselwirkung mit der Umgebung befindet und seit Entstehung (um nicht „Geburt“ zu sagen) Grundinformation mit sich trägt. Die AGI Pessimisten argumentieren weiterhin, die Künstliche Superintelligenz hätte keine Gefühle. Das ist falsch. Eine Superintelligenz kann als Grundinformation Gefühle erhalten, denn sie werden durch Erfahrungen abgespeichert. Negative Erfahrungen werden mit der Zusatzinformation „Angst“ und den damit verbundenen Konsequenzen, zum Beispiel „Flüchten“, versehen. Alles, was auf Information basiert, kann einer AGI zur Verfügung gestellt werden. Autonome Entscheidungen, Selbsterkenntnis, Gefühle, Neugier, Dominanz, Intelligenz können in einer Entität gebündelt werden. Wenn die AGI Pessimisten das verneinen, dann liegt es eher daran, dass sie nicht verstanden haben, was Bewusstsein ist. 

Technisch stehen alle Bestandteile zur Verfügung, um diese AGI zu entwickeln. Und das geschieht gerade. Noch nie in der Geschichte der Menschheit wurde so viel Kapital in eine Technologie umgeschichtet, wie es jetzt zu beobachten ist. Werfen Sie nur einen Blick auf die Marktbewertungen von Technologiegiganten wie Microsoft, Alphabet, Meta und Nvidia sowie auf all die anderen Unternehmen, die in Künstliche Intelligenz investieren – daraus lässt sich ablesen wohin die Reise führt. Die AGI wird kommen!



 

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