Unter einer Intelligenzexplosion versteht man den postulierten Rückkopplungsprozess, bei dem eine hinreichend fähige KI ihre eigene Weiterentwicklung übernimmt und jede Generation die nächste schneller verbessert. Die Idee geht auf den Statistiker I. J. Good (1965) zurück.
I. J. Good formulierte 1965 den Gedanken: Eine Maschine, die klüger ist als ihre Erbauer, könnte auch bessere Maschinen bauen als sie — und deren Nachfolger wieder bessere. Ab diesem Punkt läge die treibende Kraft des Fortschritts nicht mehr beim Menschen; Good nannte eine solche Maschine die „letzte Erfindung", die der Mensch machen müsste.
Der Hebel ist die Automatisierung der KI-Forschung selbst. Heutige Modelle beschleunigen bereits das Programmieren; in der Debatte gilt die vollständige Automatisierung der Software-Entwicklung als erster Meilenstein auf diesem Weg, gefolgt von automatisierter KI-Forschung. Ab dann, so das Argument, würde jede Modellgeneration die Entwicklung der nächsten beschleunigen — ein exponentieller Rückkopplungskreis.
Ob die Rückkopplung so greift, ist wissenschaftlich umstritten. Gegenargumente verweisen auf Engpässe, die sich nicht durch Intelligenz allein beseitigen lassen: verfügbare Rechenleistung, Energie, Daten und die Zeit, die reale Experimente brauchen. Entsprechend unterscheidet die Debatte zwischen einem „harten" Takeoff (Wochen bis Monate) und einem „weichen" (Jahre bis Jahrzehnte).
Die Intelligenzexplosion ist das Scharnier der meisten Zukunftsdebatten um KI: Sie verbindet AGI mit Superintelligenz und begründet die Dringlichkeit des Alignment-Problems. Szenario-Studien wie „AI 2027" und „AI 2040" des Teams um Daniel Kokotajlo modellieren explizit, wann dieser Rückkopplungskreis einsetzen könnte und wie er sich verlangsamen ließe.
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