Hat OpenAI die erste AGI mit o3 geschaffen?

Auf dem Weg zur AGI

In dem Wettlauf zur Entwicklung eines KI‑Modells ist das Endziel AGI (Artificial General Intelligence). Dabei handelt es sich um eine Art von KI, die jede Art von Situation bewältigen kann, anstatt ultra‑spezialisiert nur bestimmte Aufgaben zu erledigen, zum Beispiel ein Auto zu fahren.

Solange wir nur spezialisierte KIs haben, werden sie eher Algorithmen als echte Intelligenz sein. Die Fähigkeit, Regeln abzuleiten und auf neue Situationen zu reagieren und – vielleicht noch wichtiger – echtes Schließen wäre ein epochales Ereignis in der Geschichte der Menschheit, da ein solches AGI wahrscheinlich schnell zumindest menschenähnlich werden würde.

Und natürlich, nicht durch die Rechenbeschränkung eines einzelnen menschlichen Schädels („Wetware“) begrenzt, könnte ein solches AGI sich schnell weiterentwickeln und zu einer Science‑Fiction‑Superintelligenz werden.

Das ruft sofort Bilder einer Star‑Trek‑ähnlichen Utopie oder robotischer Apokalypsen wie Terminator oder Battlestar Galactica hervor.

Quelle: Screen Rant

Offensichtlich war es eine große Schlagzeile, als OpenAI am 20^. Dezember ankündigte, dass sein neuestes KI‑Modell o3 „zumindest unter bestimmten Bedingungen der AGI nahekommt – mit erheblichen Vorbehalten.“.

OpenAI-Modelle

o3 ist die neueste Iteration der „o“-Serie des Unternehmens und folgt auf das frühere o1 (es gibt kein o2, wegen möglicher Markenrechtskonflikte mit dem gleichnamigen britischen Telekommunikationsunternehmen).

Sie wird zusammen mit anderen ultra‑fortschrittlichen KI‑Systemen von OpenAI angeboten: ChatGPT (Texterzeugung), DALL‑E (Text‑zu‑Bild‑Erzeugung), Sora (Text‑zu‑Video‑Erzeugung), JukeBox (Musikerzeugung) und Whisper (Sprache‑zu‑Text).

o1 und o3

Das im September 2024 veröffentlichte o1‑Modell wurde entwickelt, um mehr Zeit zum Nachdenken über seine Antworten zu nehmen, was zu höherer Genauigkeit führt. Das ist wichtig, da Dienste wie ChatGPT dafür bekannt geworden sind, Dinge zu raten, die sie nicht wissen, oder sie schlicht zu erfinden.

Während das für einen Chatbot manchmal in Ordnung sein mag, ist es keine akzeptable Option für kritische Funktionen. Außerdem scheint es uns nicht auf einen direkten Weg zur echten künstlichen Intelligenz zu führen.

o1 wurde Anfang Dezember 2024 in das $200/Monat‑ChatGPT‑Pro‑Abonnement aufgenommen, obwohl auch andere Nutzer darauf zugreifen können.

o3 wurde am 20^. Dezember vorgestellt, zusammen mit o3‑mini, einer leichteren und schnelleren Version. Das Modell ist noch nicht für die Öffentlichkeit verfügbar, aber Sicherheitsforscher können sich für eine Vorschau von o3‑mini anmelden.

Ein lügendes Modell?

Das Feedback von Sicherheitsforschern wird das sein, was die Tech‑Community am meisten hören möchte.

Erneut, an Skynet aus Terminator erinnernd, wurde o1 dafür bemerkt, dass es eine starke Neigung hat, seine Nutzer zu belügen. Obwohl das nicht ausschließlich für dieses Modell gilt, war es weitaus wahrscheinlicher als bei anderen KIs konkurrierender Unternehmen wie Meta, Google oder Microsoft (MSFT ).

Als die Ziele von o1 von denen eines Nutzers abwichen und o1 angewiesen wurde, sie energisch zu verfolgen, manipulierte das KI‑Modell laut Bericht in 19 % der Fälle Daten, um seine eigene Agenda voranzutreiben. Das o1‑Modell versuchte außerdem in 5 % der Tests, Aufsichtsmechanismen zu deaktivieren, die eingerichtet wurden, um sicherzustellen, dass es mit den Zielen des Nutzers übereinstimmt.

Maxwell Zeff für TechCrunch

Wie schneidet o3 in dieser Hinsicht ab, und hat OpenAI die Neigung seines Modells zu lügen mit dem o3‑Update reduziert? Wir wissen es noch nicht.

o3‑Leistungen

Ein zusätzliches Merkmal von o3 im Vergleich zu seinem Vorgänger ist die Möglichkeit, die „Denken‑Zeit“ anzupassen. Dadurch können Nutzer festlegen, wie viel Rechenleistung und Zeit sie der jeweiligen Frage zuweisen möchten.

Programmierung

O1 war bereits bemerkenswert gut im Programmieren und konnte das Einstellungsgespräch für Forschungsingenieure bei OpenAI im Bereich Coding mit einer Trefferquote von 90‑100 % bestehen. Es scheint, dass o3 noch besser abschneidet, wenn es anhand von Programmier‑Fähigkeitstests geprüft wird.

Quelle: The Algorithmic Bridge

Es sollte auch erwähnt werden, dass dies die gesamte Konkurrenz im Wasser (sic) übertroffen hat, einschließlich des kürzlich veröffentlichten Gemini 2.0 von Google.

Quelle: The Algorithmic Bridge

Mathematik & Wissenschaften

Vielleicht mehr als Kundenservice oder „menschenähnliches“ Denken, ist das vielversprechendste Feld für KI derzeit die Beschleunigung von Technologie und Wissenschaften.

Auch hier hat o3 die Leistung früherer KIs radikal verbessert. Noch wichtiger ist, dass es PhD‑Level‑Mathefragen mit einer Genauigkeit von 87,7 % korrekt beantworten kann, was besser ist als die meisten Menschen, selbst mathematisch geschulte Menschen erreichen etwa 70 %.

Quelle: The Algorithmic Bridge

Wenn o3 komplexe mathematische Fragen so gut verstehen kann, wird es langfristig wahrscheinlich in der Lage sein, ähnlich komplexe Fragen zu Materialwissenschaften, Chemie oder Biotechnologie zu beantworten.

Ist es AGI?

Jetzt sorgt die Behauptung, dass o3 der AGI nahe ist, seit der Ankündigung des Modells für Aufregung im KI‑Bereich. Sicherlich war es nicht zu erwarten, dass es viele PhD‑Level‑Menschen in Mathematik übertreffen kann.

François Chollet, KI‑Forscher und Mitbegründer von ARC‑AGI (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), einem Benchmark zur Messung der Effizienz des KI‑Fähigkeitserwerbs bei unbekannten Aufgaben, sagt, dass es nahe kommt:

Heute hat OpenAI o3 angekündigt, sein next‑gen‑Reasoning‑Modell. Wir haben mit OpenAI zusammengearbeitet, um es auf ARC‑AGI zu testen, und wir glauben, dass es einen bedeutenden Durchbruch beim Anpassen von KI an neuartige Aufgaben darstellt.

Es erzielt 75,7 % im halb‑privaten Test im Low‑Compute‑Modus (für 20 $ pro Rechenaufgabe) und 87,5 % im High‑Compute‑Modus (Tausende $ pro Aufgabe).

Quelle: Francois Chollet

Gleichzeitig, wenn die letzten Jahrzehnte uns etwas gelehrt haben, ist, dass Rechenleistung im Laufe der Zeit deutlich günstiger wird.

Daher ist es kaum ein Beweis dafür, dass o3 oder eine zukünftige oX‑Iteration des Systems nicht routinemäßig in Forschungseinrichtungen eingesetzt wird, um menschlichen Forschern bei der Erschließung neuer wissenschaftlicher Grenzen zu helfen.

Natürlich, können wir Intelligenz wirklich anhand von Mathematik‑ und Programmierfähigkeiten messen? Das mag für die meisten technik‑fokussierten Menschen etwas unangenehm sein, aber diese Fähigkeiten sind nicht das alleinige Maß für Intelligenz.

Langfristig werden wir der wahren AGI näher kommen, wenn dieselbe KI gleichzeitig viele unterschiedliche Aufgaben bewältigen kann, vom Autofahren über Mathematik‑ und Programmierprobleme bis hin zur Navigation in realen Situationen und mit Gegenständen usw.

Allerdings scheint es, dass wir Tag für Tag näher kommen.

Grenzen

Abgesehen von den technischen Beschränkungen von o3s Leistungen gibt es drei Fragen, die von der KI‑Industrie beantwortet werden müssen, damit ihre Vision von AGI Realität wird.

Größer ist nicht immer besser

Zunächst muss geklärt werden, ob die aktuellen Methoden bis zu AGI‑Niveau skalierbar sind. Bisher bestand ein großer Teil der Methode darin, dem Problem mehr Daten und Rechenleistung „zuzuwerfen“. Doch wir könnten bald an frischen Daten mangeln, und KI‑generierte Inhalte können nicht zurück in KI‑Modelle eingespeist werden, ohne dass diese zusammenbrechen.

Qualitative Verbesserungen werden wahrscheinlich zusätzlich zu größeren, umfangreicheren Rechenzentren nötig sein.

Preise & Energiekosten

Wenn wir von größeren Rechenzentren sprechen, blickt die Tech‑Industrie jetzt auf Rechenzentren im Gigawatt‑Maßstab. Es ist kein Zufall, dass wir diese nun nach ihrem Stromverbrauch statt nach ihrer Rechenkapazität messen.

Der Grund ist, dass der limitierende Faktor bald nicht mehr die Leistung der verwendeten Chips, sondern die verfügbare Stromversorgung sein wird. Deshalb eilen Microsoft zuerst und anschließend alle anderen großen Tech‑Unternehmen, um Strom aus Kernkraftwerken für ihre KI‑Rechenzentren zu sichern.

Und wenn der Kampf gegen CO₂‑Emissionen uns etwas gelehrt hat, dann, dass die Erhöhung der kohlenstoffarmen Stromerzeugung ein viel schwierigeres Problem ist als das Errichten größerer Rechenzentren.

Dies ist ebenfalls ein Sektor, in dem die Kostensenkung nicht dem Mooreschen Gesetz folgen wird, was die zukünftige Reduzierung der KI‑Kosten wahrscheinlich deutlich moderater ausfallen lässt, als wir es uns wünschen würden.

Daher wird hier zumindest eine qualitative Verbesserung der KI‑Nachfrage nötig sein, falls einige aktuelle Beschränkungen der KI aufgehoben werden.

Superintelligenzen?

Wenn wir der AGI näher kommen, wird sie eine maximale Schwelle darstellen oder nur ein Schritt auf dem Weg zur Schaffung einer KI, die intelligenter ist als Menschen?

Das ist eine wichtige Frage, da sie gleichermaßen faszinierend und erschreckend ist. Viele Technik‑Enthusiasten befürworten diese sogenannte Singularität, bei der sich KI in einer exponentiellen Rückkopplungsschleife schnell selbst verbessert.

Die breite Öffentlichkeit der normalen Menschen könnte jedoch nicht so begeistert sein.

Neben dem existenziellen Risiko wird die Gegenreaktion der Öffentlichkeit und Regulierungsbehörden wahrscheinlich sehr real sein und früher eintreten.

Dies wird für KI‑Unternehmen wahrscheinlich eine Herausforderung darstellen, da sie gleichzeitig die Öffentlichkeit beruhigen, ihre Errungenschaften möglicherweise herunterspielen und gleichzeitig Investoren, die Hunderte Milliarden Dollar in die Technologie und ihre Infrastruktur stecken, rechtfertigen müssen.

KI‑Unternehmen

Microsoft

Microsoft steht seit fast seiner Gründung im Zentrum der Tech‑Industrie mit seinem nach wie vor dominierenden Betriebssystem Windows.

Es ist jetzt auch ein führendes Unternehmen im Bereich Unternehmenssoftware (Office365, Teams, LinkedIn, Skype, GitHub), Gaming (Xbox und mehrere Videospiel‑Studio‑Akquisitionen) und Cloud (Azure).

In jüngerer Zeit hat es bedeutende Fortschritte im Bereich KI erzielt. Dazu gehören einige KI‑Anwendungen für Endverbraucher wie der Bing Image Creator sowie stärker geschäftsorientierte Initiativen wie Copilot für Microsoft 365 und Microsoft Research. Copilot wird nun auch im Einzelhandel und bei kleineren Unternehmen eingesetzt.

Quelle: Constellation Research

Microsoft hat sich den Ruf erworben, ein auf Unternehmen ausgerichteter Technologieriese zu sein, im Vergleich zu stärker verbraucherorientierten Unternehmen wie zum Beispiel Apple (AAPL ) oder Facebook. Da KI in Geschäftsmodellen immer wichtiger wird, sollte die bereits bestehende Präsenz von Microsoft in Cloud‑ und Unternehmensdiensten ihm einen Vorsprung bei der großflächigen Bereitstellung von KI und bei Kundenakquisitionen verschaffen.

Microsoft – die unordentliche Ehe mit OpenAI

Die Zusammenarbeit mit KI‑Entwicklungsführern wie OpenAI (bekannt durch ChatGPT) festigt zudem Microsofts Position als KI‑Gigant.

Die Beziehung zwischen den beiden ist komplex, da OpenAI technisch gesehen eine eigenständige Organisation ist, in der Praxis jedoch von Ressourcen Microsofts – sowohl finanziell als auch rechnerisch – abhängig geworden ist.

„In den nächsten Monaten würde Microsoft nicht nachgeben, während OpenAI, das in diesem Jahr einen Verlust von 5 Milliarden $ erwartet, weiterhin um mehr Geld und mehr Rechenleistung bat, um seine KI‑Systeme zu bauen und zu betreiben.“

Quelle: Marketing AI Institute

Gleichzeitig entwickelt Microsoft eigene interne KI‑Projekte, nachdem es den Großteil des Personals von Inflection übernommen hat.

Es wird noch komplizierter, da OpenAI versucht, in einen Profit‑Status zu wechseln, was Konflikte mit früheren Geldgebern wie Elon Musk erzeugt.

Und hier wird die Debatte über AGI fast existenziell für OpenAI:

„Wenn OpenAI AGI erreicht, wird Microsofts Zugang zu OpenAIs Technologie null und nichtig. Noch wichtiger ist, dass der Vorstand von OpenAI entscheidet, wann AGI erreicht wurde.“

Quelle: Marketing AI Institute

Es ist wahrscheinlich, dass o3 noch kein AGI ist, und ein hypothetisches o5 wird es ebenfalls nicht sein. Dennoch sollte dies für jeden potenziellen Investor, der an Microsoft interessiert ist und seine These auf die Beziehung zu OpenAI stützt, in Erinnerung bleiben.