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Kurzfassung
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Quellen
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DeepMind-Mitgründer Shane Legg prognostiziert eine 50-prozentige Wahrscheinlichkeit für das Erreichen einer minimalen künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) bis zum Jahr 2028. "Minimal AGI" wird dabei definiert als ein System, das kognitive Aufgaben auf dem Niveau eines durchschnittlichen, kompetenten Menschen bewältigen kann, ohne spezielle Nachschulung. Die Vorhersage stützt sich auf die Analyse von Skalierungsgesetzen (Scaling Laws) sowie das exponentielle Wachstum von Rechenleistung und Trainingsdaten.







AI Tech Suite - DeepMind AGI Prediction

Google DeepMind - YouTube Interview (Hannah Fry)

Public Services Alliance - AGI Variables


Die Uhr tickt lauter, als vielen lieb ist. Shane Legg, Co-Gründer von Google DeepMind, bekräftigt seine langjährige Prognose: Die Wahrscheinlichkeit, dass wir bereits 2028 eine "minimale künstliche allgemeine Intelligenz" erleben, liegt bei 50 Prozent. Das sind keine vagen Zukunftsvisionen mehr, sondern ein konkreter Zeitplan von kaum drei Jahren. Künstliche Intelligenz, die den Menschen in der Breite seiner kognitiven Fähigkeiten einholt – der „Heilige Gral“ der KI-Forschung – ist greifbar nah. In einem aktuellen Interview mit der Mathematikerin Hannah Fry für den Google DeepMind Podcast hat Shane Legg seinen Standpunkt nicht nur wiederholt, sondern präzisiert. Während der Hype um Modelle wie GPT oder Gemini oft die Grenzen zwischen Marketing und Realität verwischt, gilt Legg in der Szene als nüchterner Realist. Wenn er an seinem Zeitplan festhält, sollten wir genau hinhören. Es geht nicht mehr um das "Ob", sondern nur noch um das "Wann". Minimal AGI: Der durchschnittliche Mensch als Maßstab Legg führt einen ent*******nden Begriff ein, um die Debatte zu schärfen: "Minimal AGI". Viele stellen sich unter einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) sofort eine Superintelligenz vor, die Einstein in den Schatten stellt. Das ist jedoch nicht der erste Schritt. Für Legg ist die Schwelle zur AGI erreicht, wenn ein System die kognitiven Aufgaben eines durchschnittlichen, kompetenten Menschen bewältigen kann. Es geht hier nicht um geniale Ausreißer oder Weltklasse-Leistungen in Nischen wie Schach oder Go. Es geht um die breite Palette alltäglicher kognitiver Arbeit. Ein solches System wäre ein „Generalist“, der sich ohne spezielles Nachtraining in neue Aufgaben einarbeitet – genau wie ein menschlicher Angestellter. Diese "minimale" Stufe ist das Ziel für 2028. Die "volle AGI", die dann auch Expertenwissen in allen Domänen abdeckt, und die darauf folgende Superintelligenz (ASI) sind spätere Stufen auf dieser Treppe.


Exponentielles Wachstum als Treibstoff Warum hält Legg so stur an der Jahreszahl 2028 fest, die er bereits vor über einem Jahrzehnt erstmals nannte? Die Antwort liegt in den Daten und der Rechenleistung. Legg analysiert seit Jahren die Skalierungsgesetze (Scaling Laws) von KI-Modellen. Die Kurven für Rechenpower und verfügbare Trainingsdaten zeigen steil nach oben. Bisher haben sich diese mathematischen Vorhersagen als erstaunlich robust erwiesen. Die aktuellen Fortschritte bei großen Sprachmodellen bestätigen seine These, dass mehr Rechenleistung und Daten in immer potenteren Systemen resultieren. Leggs Definition für den erfolgreichen Abschluss ist pragmatisch: Ein System gilt als AGI, wenn es eine umfassende Testreihe menschlicher Aufgaben besteht und menschliche Tester auch nach Monaten keine offensichtlichen Schwachstellen finden. Anzeige Drei Jahre Vorbereitungszeit Die Implikationen dieser Prognose sind gewaltig. Sollte die 50-Prozent-Chance eintreffen, stehen wir vor einem massiven Umbruch der Arbeitswelt. Eine KI, die den durchschnittlichen Bürojob erledigen kann, würde die Wirtschaft grundlegend verändern. Legg warnt nicht vor einer Terminator-Apokalypse, sondern mahnt zur gesellschaftlichen Vorbereitung. Der Übergang wird nicht über Nacht geschehen, sondern als fließender Prozess. Dennoch: Drei Jahre sind in der Welt der Technologie-Regulierung und gesellschaftlichen Anpassung ein Wimpernschlag. Die Tech-Welt bereitet sich auf den Durchbruch vor – der Rest der Gesellschaft sollte das auch tun.

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