Wie weit ist KI heute wirklich – und was kommt noch in diesem Jahr? OpenAI-Forschungschef Jakub Pachocki gibt spannende Einblicke.
KI mit eigenem Verstand?
Die aktuelle Entwicklung bei OpenAI zeigt eine neue Qualität in der Fähigkeit von KI-Modellen: Sie lernen, sich selbst Wissen zu erarbeiten – ein Meilenstein, der bislang als sehr weit entfernt galt. Besonders im Fokus stehen sogenannte Reasoning-Modelle, die nicht einfach nur Muster erkennen, sondern echte Schlussfolgerungen ziehen können. Zwar funktioniert das anders als menschliches Denken, doch das Ziel ist klar: nützliche, eigenständig arbeitende Assistenten.
Trainiert für den Durchblick
Basis dieser Fortschritte ist ein zweistufiger Lernprozess. Zuerst lernen die Modelle unüberwacht aus gigantischen Datenmengen – sie bauen sich ein internes Weltbild. Danach folgt ein gezieltes Feintuning durch Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback. Dabei geht es weniger darum, neue Fähigkeiten zu erlernen, sondern vorhandene effizienter und strukturierter zu nutzen.
Was spannend ist: OpenAI stellt zunehmend die Trennung dieser beiden Phasen infrage. Pachocki betont, dass die Modelle nicht „im luftleeren Raum“ denken lernen, sondern immer eingebettet in das vorher Gelernte agieren.
Autonome Forschung rückt näher
Besonders interessant ist der langfristige Blick von Pachocki: Während er früher Meilensteine wie das Spiel Go als ferne AGI-Ziele sah, hat sich das Bild durch Erfolge wie AlphaGo gewandelt. Heute liegt der Fokus auf echter Autonomie – etwa bei Forschung und Software-Entwicklung. Und das nicht erst in zehn Jahren: Bereits 2025 sollen erste Anwendungen zeigen, wie KI fast selbstständig Code schreibt.
Die Messlatte liegt hoch: OpenAI und Microsoft wollen wirtschaftlich messbare AGI-Erfolge – ein Return on Investment von 100 Milliarden US-Dollar. Entsprechend definiert sich AGI heute nicht mehr als plötzlicher Durchbruch, sondern als schrittweise, ökonomisch getriebene Entwicklung.