Die Debatte um KI kocht: Wann kommt die Singularität? Eine neue Auswertung von 8.590 Vorhersagen zeigt, wie sich Zeitpläne seit dem Aufstieg großer Sprachmodelle verschoben haben – von „nie“ bis „in wenigen Monaten“. Die meisten Fachleute rechnen mit AGI noch vor 2100, viele deutlich früher. Hier sind die zentralen Befunde, Chancen und offenen Fragen.

Wann kommt die Singularität? Die Spanne der Prognosen

Die Frage Wann kommt die Singularität treibt Forscher, Unternehmer und Politik seit Jahren um. Der jüngste Überblick von AIMultiple sammelt 15 Jahre an Umfragen und Einschätzungen aus Wissenschaft und Industrie. Das Bild ist bunt: Manche halten die Singularität – also den Punkt, an dem Maschinen die menschliche Intelligenz übertreffen – für ein Ereignis in Jahrzehnten. Andere sehen sie praktisch vor der Tür.

Was die Metaanalyse zeigt

– Grundlage: 8.590 Prognosen von Forschern, führenden Unternehmern und Community-Mitgliedern – Tendenz: Industrievertreter sind deutlich optimistischer als Wissenschaftler – Mehrheitsmeinung: AGI vor Ende des 21. Jahrhunderts wahrscheinlich AIMultiple zeichnet eine klare Verschiebung: Vor den jüngsten Durchbrüchen durch große Sprachmodelle (LLMs) lagen viele Schätzungen eher bei 2060. In aktuellen Umfragen nennen Forscher im Schnitt rund 2040. Unternehmer sind noch offensiver und tippen auf etwa 2030. Rein statistisch verdichtet sich der Korridor also.

Kurzfristige Wetten vs. Skepsis

Am einen Ende steht große Vorsicht: Einige Experten bezweifeln, dass es die Singularität überhaupt geben wird – zumindest nicht nach den üblichen Definitionen. Am anderen Ende stehen sehr kurzfristige Erwartungen. Der CEO von Anthropic hält die Schwelle für greifbar nah und sprach von einem Zeitraum von wenigen Monaten. Diese Sicht spaltet: Sie befeuert Euphorie, ruft aber auch Kritiker auf den Plan, die vor Überinterpretation kurzfristiger Trends warnen.

Was die LLM-Welle verändert hat

Große Sprachmodelle wie ChatGPT haben die Wahrnehmung von KI grundlegend verändert. Innerhalb weniger Jahre zogen sie in Arbeit, Bildung und Alltag ein. Das wirkt auch auf die Zeitpläne. Wenn wir fragen: Wann kommt die Singularität, verweisen viele nun auf die sprunghaften Fortschritte bei Fähigkeiten, die früher als „weit weg“ galten.

Vom 2060er- in den 2040er-Korridor

– Vor LLMs: häufige Schätzung um 2060 – Heute: Forscher median um 2040 – Unternehmer: rund um 2030 Diese Verschiebung folgt einem einfachen Muster: Leistungszuwächse in kurzer Zeit ändern Erwartungen. Systeme lösen mehr Aufgaben, erzeugen brauchbare Texte und Code und unterstützen Forschung. Aus Sicht vieler Beobachter ist die Kurve steiler geworden.

Skalierung und Rechenleistung

Ein zentrales Argument für weitere Beschleunigung ist die Skalierung. Über Jahre wuchs die Rechenleistung für KI-Training massiv. Oft wird darauf verwiesen, dass sich verfügbare Rechenkapazität in kurzen Intervallen vervielfacht. Das Konzept erinnert an das, was als Moore’sches Gesetz bekannt ist. Laut dem Bericht glauben zwar viele, dass dieses Tempo in dieser Form in diesem Jahrzehnt an Grenzen stößt. Dennoch sehen Befürworter weitere Wege, um Fortschritte zu halten – etwa durch effizientere Trainingsverfahren oder neue Hardware-Paradigmen.

Quantum Computing als möglicher Hebel

Die Analyse nennt Quantencomputing als potenziellen Schubfaktor. Stabil arbeitende Quantenrechner könnten neuronale Netze effizienter trainieren. Das wäre vor allem dann relevant, wenn klassische Halbleiter nicht mehr genug zulegen. Ob und wann das praktisch wird, ist offen. Doch im Szenario der Befürworter könnte es eine nächste Welle auslösen.

Warum viele AGI für wahrscheinlich halten

Befürworter argumentieren, dass maschinelle Intelligenz keine klaren, bekannten Obergrenzen hat. Systeme lernen aus Daten, skalieren mit Rechenleistung und verbessern sich iterativ. Je mehr Rechenoperationen pro Sekunde verfügbar sind, desto näher rücken sie an menschliche Leistungsbereiche heran – so die Logik. Die AIMultiple-Analyse verweist darauf, dass LLMs mit wachsender Kapazität in neue Fähigkeitszonen vordringen. Aus dieser Sicht ist der Schritt von starken, spezialisierten Systemen zu breiteren, allgemeineren Kompetenzen eine Frage der Zeit.

Bessere Experimente, schnellere Entdeckungen

Der Bericht betont zudem eine wichtige Rolle von KI als Beschleuniger in der Forschung. Mehr Intelligenz – ob maschinell oder menschlich – kann Experimente besser planen und steuern. Das erhöht die Ausbeute pro Versuch. Selbst wenn KI nicht „allein“ Durchbrüche erzeugt, kann sie den Weg dorthin effizienter machen: Hypothesen schneller prüfen, Literatur strukturieren, Daten auswerten, Designs vorschlagen.

Warum andere auf die Bremse treten

Trotz der Dynamik gibt es starke Gegenargumente. Sie drehen sich um die Frage, was „Intelligenz“ wirklich umfasst – und ob heutige Modelle diese Breite überhaupt erreichen können.

Mehr als Logik und Sprache

Einige Experten denken über Intelligenz als Verbund mehrerer Fähigkeiten. Neben logischem Denken zählen dazu auch soziale, emotionale, innere und existenzielle Komponenten. LLMs glänzen in Sprache und Mustererkennung. Doch zwischen „Textkompetenz“ und tiefem Alltagsverständnis klafft oft eine Lücke. Das nährt Zweifel, ob skalierte Modelle automatisch echte Allgemeinheit erzeugen.

Yann LeCun: Neue Begriffe statt AGI

Yann LeCun, eine prägende Figur des Deep Learning, schlägt vor, von „advanced machine intelligence“ zu sprechen, nicht von AGI. Seine Lesart: Menschliche Intelligenz ist stark spezialisiert, in Biologie und Erfahrung verwurzelt und nicht einfach replizierbar. Unter dieser Sicht ist die Erwartung, dass bloß „mehr vom Gleichen“ den Sprung zur Singularität liefert, zu optimistisch.

Grenzen der Entdeckung aus bestehenden Daten

Die Analyse weist auch auf einen sachlichen Punkt hin: Selbst sehr gute Maschinen könnten bei reiner Analyse vorhandener Daten an Grenzen stoßen. Ein Beispiel ist die Medizin. KI kann Muster in Studien erkennen, Hypothesen formen und Versuche planen. Das heißt aber nicht, dass sie aus Daten allein Heilungen findet. Neue Erkenntnisse erfordern oft neue, sorgfältig geplante Experimente – und Entscheidungskompetenz im Kontext.

Zwischen „bald“ und „nie“: Wie man Unsicherheit liest

Wenn Prognosen von „wenige Monate“ bis „nie“ reichen, hilft Struktur. Aus den berichteten Einschätzungen lässt sich ein realistischer Umgang mit Unsicherheit ableiten.

Drei Zeithorizonte

– Kurzfristig (nächste 1–3 Jahre): Sehr kontrovers. Einzelne Stimmen sehen hier einen Durchbruch. Die Mehrheit bleibt vorsichtig. – Mittelfristig (bis 2040): Viele Forscher erwarten in diesem Fenster AGI-ähnliche Fähigkeiten. – Langfristig (bis 2060 und später): Der ältere Konsens lag eher hier; einige bleiben dabei oder sind skeptisch, dass es überhaupt zur Singularität kommt. Wer Entscheidungen treffen muss – in Unternehmen, Lehre oder Politik –, kann diese drei Horizonte als Planungshilfe nutzen: Was, wenn es schneller kommt? Was, wenn es beim Mittelweg bleibt? Was, wenn sich Fortschritte verlangsamen?

Signal von der LLM-Kurve

Die große Lehre aus den letzten Jahren lautet: Leistungsgewinne können überraschend schnell materialisieren. Das spricht dafür, adaptive Strategien zu wählen, statt sich auf einen fixen Zeitpunkt festzulegen. Wenn wir fragen: Wann kommt die Singularität, ist die robusteste Antwort derzeit keine Jahreszahl, sondern ein Spannungsfeld – mit klarer Tendenz zu früheren Terminen als noch vor wenigen Jahren.

Folgen für Wirtschaft, Forschung und Politik

Die Analyse endet mit einer klaren Botschaft: Unabhängig vom genauen Datum stehen große Veränderungen an. Wie diese ausfallen, hängt von unseren Entscheidungen ab.

Produktivität und Wissensarbeit

LLMs unterstützen heute schon viele Tätigkeiten: Entwürfe schreiben, Code vorschlagen, Daten strukturieren. Mit jeder Generation werden sie nützlicher. Das verschiebt Aufgabenprofile, Arbeitsabläufe und Qualifikationen. Unternehmen gewinnen durch schnellere Iteration, verlieren aber, wenn sie Kompetenzaufbau, Qualitätssicherung und Governance vernachlässigen.

Forschungsturbo mit Leitplanken

KI kann Forschung beschleunigen, ohne sie zu ersetzen. Gute Praxis bleibt zentral: klare Fragestellungen, solide Versuchspläne, reproduzierbare Ergebnisse. Hier helfen Systeme, die Hypothesen priorisieren, Literatur filtern und Risiken in Experimenten sichtbar machen. Wichtig ist, Fehlinterpretationen und Schein-Korrelationen zu vermeiden.

Governance und Sicherheit

Je mächtiger die Systeme, desto wichtiger werden Prüfungen und Grenzen. Nötig sind: – Transparente Evaluierungen von Fähigkeiten und Risiken – Klare Regeln für Einsatzfelder mit hohem Schadpotenzial – Überwachung von Nebenwirkungen, etwa Fehlinformationen oder automatisierte Angriffe – Pläne für Abschaltung, Monitoring und Notfallprozesse Diese Punkte gelten unabhängig davon, ob AGI 2030, 2040 oder 2060 kommt. Sie bilden die Basis für verantwortliche Nutzung.

Wie Organisationen jetzt handeln können

Unsicherheit ist kein Grund zur Untätigkeit. Im Gegenteil: Wer früh strukturiert, reduziert spätere Reibung.

Kompetenzen aufbauen

– Teams schulen: Prompts, Evaluierung, Datenschutz, Urheberrecht – Kleine Pilotprojekte mit klaren Zielen starten – Ergebnisse messen: Qualität, Zeitgewinn, Kosten, Risiken

Technische Hygiene

– Datenflüsse dokumentieren – Sensible Inhalte schützen – Ausgaben systematisch prüfen (Halluzinationen, Verzerrungen) – Fail-safes definieren

Strategie mit Szenarien

– Drei Pfade planen: schneller Durchbruch, mittlerer Verlauf, langsame Entwicklung – Investitionen staffeln und regelmäßig neu bewerten – Partnernetzwerke nutzen, um Standards und Best Practices zu teilen

Narrative sortieren: Hype, Hoffnung, Hausaufgaben

Die Diskussion neigt zu Extremen: grenzenloser Optimismus hier, kategorische Ablehnung dort. Die vorliegenden Befunde helfen, das Mittelfeld zu sehen. Es gibt starke Hinweise auf beschleunigte Fortschritte seit der LLM-Welle. Es gibt aber auch solide Gründe, warum „mehr Rechenleistung“ nicht automatisch „vollständige Allgemeinintelligenz“ bedeutet. Und es gibt handfeste Aufgaben, die unabhängig vom Datum erledigt werden müssen.

Was bleibt sicher?

– Erwartungen haben sich deutlich nach vorn verschoben. – Industrieakteure sind optimistischer als Forscher. – KI wird Forschung und Arbeit weiter spürbar verändern. – Der gesellschaftliche Effekt hängt von unserem Umgang ab. Wann kommt die Singularität – das bleibt eine offene Frage mit enger werdendem Korridor. Die beste Antwort ist heute eine vorbereitete Gesellschaft: lernbereit, regelbewusst und mit Blick für Chancen und Grenzen. Am Ende zählt nicht nur, ob ein Datum trifft. Entscheidend ist, dass wir Systeme bauen, die Nutzen stiften und Schäden begrenzen. Die nächste Generation von Modellen wird diese Weichen stellen. Die Weichenstellung liegt bei uns. Und genau deshalb ist die Frage „Wann kommt die Singularität“ weniger wichtig als die, wie wir der Entwicklung Richtung geben.

(Source: https://www.yahoo.com/news/articles/humanity-may-achieve-singularity-within-153400982.html)

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