AGI

Allgemein statt spezialisiert

Bisherige KI-Systeme sind Spezialisten: Ein Schachprogramm spielt Schach, ein Bilderkenner erkennt Bilder — außerhalb ihres Gebiets können sie nichts. Als AGI bezeichnet man dagegen ein System mit der Breite menschlicher Intelligenz: Es könnte sich neue Aufgabenfelder selbst erschließen, Wissen zwischen Gebieten übertragen und in unbekannten Situationen zurechtkommen. Große LLMs haben diese Trennung aufgeweicht — sie schreiben Texte, Code und lösen Mathematikaufgaben mit einem einzigen Modell —, gelten aber nach verbreiteter Einschätzung noch nicht als AGI.

Das Messproblem

Eine allgemein anerkannte Definition oder ein Test für AGI fehlt. Vorschläge reichen von aufgabenbezogenen Kriterien („besteht jede Prüfung, die ein Mensch besteht") bis zu ökonomischen („kann den Großteil wirtschaftlich relevanter kognitiver Arbeit übernehmen"). Weil die Kriterien auseinandergehen, gehen auch die Einschätzungen auseinander, wie weit der Weg noch ist.

Stand der Debatte

Zeitprognosen für AGI streuen stark — von wenigen Jahren bis zu vielen Jahrzehnten, manche Forscher halten sie grundsätzlich für offen. Auffällig ist die Verschiebung: Vor 2022 galten Schätzungen um die Jahrhundertmitte als üblich; seit den Fortschritten der Sprachmodelle nennen viele Fachleute deutlich frühere Zeitpunkte. Belastbar entschieden ist nichts.

Abgrenzung nach oben

AGI meint menschliches Niveau in der Breite. Systeme, die die besten Menschen in praktisch allen Bereichen deutlich übertreffen würden, bezeichnet man als Superintelligenz — eine weitere, hypothetische Stufe darüber.

Abgrenzung zur starken KI

AGI wird häufig mit „starker KI" gleichgesetzt. Die beiden Ausdrücke beantworten jedoch verschiedene Fragen. AGI ist eine Aussage über Fähigkeiten: Was kann das System leisten? Die von John Searle 1980 eingeführte Unterscheidung zwischen starker und schwacher KI betrifft dagegen den Status des Systems: Die These der starken KI besagt, dass ein passend programmierter Computer nicht bloß Denken simuliert, sondern tatsächlich einen Geist besitzt und versteht. Die schwache KI beansprucht nur, dass er sich so verhält, als ob. Searles Gedankenexperiment vom chinesischen Zimmer richtet sich gegen die starke These.

Daraus folgt: Ein System könnte AGI-Niveau erreichen, ohne dass damit über Bewusstsein oder Verstehen entschieden wäre — die Frage der starken KI bliebe offen. Umgekehrt ist die starke These eine philosophische Position, die sich nicht durch ein Leistungsmaß prüfen lässt. Weil die Ausdrücke in der öffentlichen Debatte dennoch oft synonym verwendet werden, lohnt beim Lesen der Blick darauf, welche der beiden Fragen gemeint ist.