AGI-Prognosen: Drei Entwicklungspfade zur Superintelligenz
Konvergierende Zeitlinien
Expert Consensus 2024: 50% Wahrscheinlichkeit für AGI bis 2032 (vs. 2040 im Jahr 2019), 10% Wahrscheinlichkeit bis 2026, 90% Wahrscheinlichkeit bis 2045. Die Prognosen werden aggressiver, je näher wir kommen.
Führende Stimmen: Sam Altman's Evolution von "AGI ist noch Jahrzehnte entfernt" (2021) zu "Wir könnten AGI-level Systeme bis 2025-2027 haben" (2025). Ilya Sutskever: "Die Rate des Fortschritts in den letzten zwei Jahren war atemberaubend. Wir nähern uns dem Punkt, an dem weitere Skalierung qualitative Sprünge in der Intelligenz erzeugt."
Drei Entwicklungspfade
Pfad 1: Skalierung (Scale-First, 2025-2027)
Grundannahme: Mehr Parameter, mehr Daten, mehr Rechenleistung führt zu AGI. Hauptvertreter sind Major Tech Companies mit 100x mehr Trainingscompute als aktuelle Modelle, neuen Trainingsparadigmen und Exascale Computing. Kritik: Energy bottlenecks und diminishing returns könnten Grenzen setzen.
Pfad 2: Effizienz (Efficiency-First, 2027-2032)
Grundannahme: Bessere Algorithmen und Architekturen, nicht nur größere Modelle. Research-focused Organizations entwickeln neue neuronale Architekturen, neuromorphe Computing-Ansätze und sample-efficient Learning-Methoden. Vorteil: Nachhaltiger und zugänglicher für kleinere Akteure.
Pfad 3: Embodiment (Integration-First, 2030-2035)
Grundannahme: AGI braucht physische Interaktion mit der Welt. Robotik-Unternehmen arbeiten an humanoiden Robotern in Massenproduktion, Real-world Learning-Systemen und Sensorimotor Integration. Herausforderung: Mechanische und Materialwissenschaft-Hürden.
Technische Durchbrüche
OpenAI o3: 87,5% ARC-AGI Performance vs. 85% menschliche Baseline. François Chollet: "o3 ist ein signifikanter Fortschritt hin zu AGI. Es zeigt echte reasoning capabilities, nicht nur pattern matching."
Scaling Laws: Chinchilla Scaling zeigt optimales Verhältnis von 20 tokens per parameter. GPT-5 Erwartungen: 10-100T Parameter, $1-5 Milliarden Training-Kosten, qualitative Verbesserungen: "Feels like talking to a very smart human."
Multimodale Integration: Gemini 2.0 mit nativer Multimodalität, nicht nachträglich zusammengefügt. Agentic capabilities und Real-time Video/Audio/Text-Interaktion.
Corporate Timelines
Microsoft: $80 Milliarden AI-Infrastructure-Investment bis 2025, "AGI within the decade" Statements, Sparks of AGI paper zeigt, dass GPT-4 bereits Anzeichen allgemeiner Intelligenz zeigt.
Google: $100+ Milliarden AI-Investment über 4 Jahre, interne Leaks: "Gemini will reach AGI-level capabilities", DeepMind-Integration für AGI-Push. Internal Memo: "We may have 12-18 months before OpenAI achieves something indistinguishable from AGI."
China: Baidu's ERNIE Bot "competitive with GPT-4 in Chinese", AGI bis 2030 als offizielle Regierungs-Timeline, $20 Milliarden AI-Investment 2023-2027.
Meilensteine auf dem Weg
2025: The Year of Agents - Mainstream Agent Adoption, Computer Use Mastery, 90%+ Erfolgsrate bei komplexen Aufgaben.
2026-2027: Approaching AGI - Professional-level Performance in spezifischen Domänen, nahtlose multimodale Integration, komplexe Langzeit-Strategien.
2028-2030: AGI Threshold - General Problem Solving so gut wie Menschen, autonome wissenschaftliche Forschung, originäre kulturelle Beiträge.
2030+: Post-AGI Era - Superintelligenz übertrifft Menschen in allen Bereichen, recursive Self-Improvement, technologische Singularität.
Risikofaktoren
Technical Barriers: Energy bottlenecks, Data Quality Ceilings (Internet-scale data erschöpft), Architectural Plateaus (Transformer-Limits).
Social/Political Barriers: Regulatory Capture durch Überregulierung, geopolitische Fragmentierung US-China, Public Backlash nach AI-Unfällen.
Economic Realities: Investment Bubbles mit unrealistischen Erwartungen, Talent Shortage für alle Projekte, nicht nachhaltige Infrastructure Costs.
Fazit: Die beschleunigende Konvergenz
Expert opinion has dramatically shifted toward shorter timelines. Was 2020 wie Science Fiction schien, fühlt sich 2030 unvermeidlich an. Drei kritische Beobachtungen: Konsensus verengt sich auf 10-15 Jahre, Trillion-Dollar-Incentives treiben schnellere Entwicklung, technische Durchbrüche skalieren capabilities schneller als erwartet.
Die wahrscheinlichste Zeitlinie: AGI-level capabilities in narrow domains bis 2027, expanding to general intelligence bis 2032, mit Potenzial für superintelligence bis 2035.
"We're not building AGI in a distant future - we're building it right now. The question isn't when, but how prepared we'll be when it arrives."