Erfahren Sie, was künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) wirklich bedeutet, wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren und welche Argumente dafür sprechen, dass heutige Textmodelle wahrscheinlich niemals echte AGI darstellen werden.
Wenn Sie Tech‑News, Investoren‑Präsentationen oder Produktseiten lesen, bemerken Sie, wie das Wort Intelligenz gedehnt wird, bis es reißt. Chatbots sind „fast menschlich“, Code‑Assistenten sind „praktisch Junior‑Ingenieure“, und einige Leute nennen leistungsfähige große Sprachmodelle (LLMs) beiläufig die ersten Schritte Richtung künstliche allgemeine Intelligenz (AGI).
Dieser Artikel richtet sich an neugierige Praktiker, Gründer, Produktverantwortliche und technisch versierte Leser, die Werkzeuge wie GPT‑4 oder Claude nutzen und sich fragen: Sieht das nach AGI aus — oder fehlt etwas Wichtiges?
LLMs sind wirklich beeindruckend. Sie:
Für die meisten Nicht‑Spezialisten fühlt sich das ununterscheidbar von „genereller Intelligenz“ an. Wenn ein Modell in derselben Sitzung einen Aufsatz über Kant schreiben, Ihren TypeScript‑Fehler beheben und bei der Entwurfsarbeit eines Rechtsdokuments helfen kann, ist es naheliegend anzunehmen, dass wir AGI nahekommen.
Aber diese Annahme gleicht stillschweigend gut mit Sprache umgehen können mit allgemein intelligent sein. Das ist die Kernverwirrung, die dieser Artikel aufklären wird.
Das Argument, das Abschnitt für Abschnitt entwickelt wird, lautet:
Aktuelle LLMs sind extrem fähige Musterlehrlinge über Text und Code, aber diese Architektur und dieses Trainingsregime machen es unwahrscheinlich, dass sie allein durch reines Skalieren oder Feintuning jemals echte AGI werden.
Sie werden weiter besser, breiter und nützlicher. Sie können Teil von AGI‑ähnlichen Systemen sein. Doch es gibt tiefere Gründe — über Verankerung in der Welt, Handlungsfähigkeit, Gedächtnis, Verkörperung und Selbstmodelle — warum „größeres LLM“ wahrscheinlich nicht dasselbe ist wie „allgemeine Intelligenz“.
Erwarten Sie einen meinungsstarken Rundgang, aber einen, der in aktueller Forschung, konkreten Fähigkeiten und Versagen von LLMs sowie in den offenen Fragen verwurzel ist, mit denen ernsthafte Wissenschaftler ringen — nicht in Hype oder Angstmacherei.
Wenn Menschen AGI sagen, meinen sie selten dasselbe. Zur Klärung hilft es, ein paar Kernkonzepte zu trennen.
KI (künstliche Intelligenz) ist das breite Feld, Systeme zu bauen, die Aufgaben ausführen, die etwas wie „intelligentes“ Verhalten erfordern: Sprache erkennen, Filme empfehlen, Go spielen, Code schreiben und mehr.
Das meiste, was heute existiert, ist enge KI (oder schwache KI): Systeme, die für einen bestimmten Aufgabensatz unter definierten Bedingungen entworfen und trainiert wurden. Ein Bilderklassifikator, der Katzen und Hunde erkennt, oder ein für Bankfragen abgestimmter Kunden‑Chatbot kann innerhalb dieser Nische extrem fähig sein, aber außerhalb davon katastrophal versagen.
Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) ist sehr anders. Sie bezeichnet ein System, das:
Eine praktische Faustregel: Eine AGI könnte prinzipiell fast jeden intellektuell anspruchsvollen Job eines Menschen lernen, sofern Zeit und Ressourcen vorhanden sind, ohne für jede neue Aufgabe neu entworfen werden zu müssen.
Nahe verwandte Begriffe tauchen oft auf:
Im Gegensatz dazu bleiben moderne Chatbots und Bildmodelle eng: beeindruckend, aber für Muster in spezifischen Daten optimiert, nicht für offen‑endige, domänenübergreifende Intelligenz.
Der moderne AGI‑Traum beginnt mit Alan Turings Vorschlag von 1950: Wenn eine Maschine ein Gespräch führen kann, das von einem Menschen nicht zu unterscheiden ist (der Turing‑Test), könnte sie intelligent sein? Das stellte allgemeine Intelligenz weitgehend in Verhaltenstermini, besonders Sprache und Schlussfolgern.
Von den 1950ern bis zu den 1980ern verfolgten Forscher AGI durch symbolische KI oder „GOFAI“ (Good Old‑Fashioned AI). Intelligenz wurde als Manipulation expliziter Symbole nach logischen Regeln angesehen. Programme zur Theorembeweisung, Spielstrategien und Expertensysteme ließen einige glauben, menschliches Denken sei nahe.
GOFAI hatte jedoch Probleme mit Wahrnehmung, gesundem Menschenverstand und der Bewältigung unordentlicher Realweltdaten. Systeme konnten Logikrätsel lösen, aber an Aufgaben scheitern, die für ein Kind trivial sind. Diese Lücke führte zu den ersten großen KI‑Wintern und zu einer vorsichtigeren Sicht auf AGI.
Mit wachsendem Daten‑ und Rechenumfang verlagerte sich KI vom handcodierten Regelansatz zum Lernen aus Beispielen. Statistisches maschinelles Lernen und später Deep Learning veränderten den Fortschritt: Anstatt Wissen zu kodieren, lernen Systeme Muster aus großen Datensätzen.
Meilensteine wie IBMs DeepBlue (Schach) und später AlphaGo (Go) wurden als Schritte in Richtung allgemeine Intelligenz gefeiert. Tatsächlich waren sie extrem spezialisiert: jedes dominierte ein einzelnes Spiel unter festen Regeln, ohne Transfer auf alltägliches Denken.
Die GPT‑Reihe markierte einen weiteren dramatischen Sprung, dieses Mal in der Sprache. GPT‑3 und GPT‑4 können Aufsätze verfassen, Code schreiben und Stile nachahmen, was Spekulationen befeuerte, AGI könnte nahe sein.
Doch diese Modelle sind immer noch Musterlerner über Text. Sie bilden keine eigenen Ziele, keine verankerten Weltmodelle und erweitern ihre Kompetenzen nicht autonom.
Über jede Welle hinweg — symbolische KI, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und jetzt große Sprachmodelle — wurde der AGI‑Traum wiederholt auf enge Erfolge projiziert und dann revidiert, sobald deren Grenzen klar wurden.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind Musterlerner, die auf enormen Textsammlungen trainiert werden: Bücher, Webseiten, Code, Foren und mehr. Ihr Ziel ist trügerisch einfach: Vorhersagen, welches Token (ein kleiner Textabschnitt) als Nächstes kommt.
Vor dem Training wird Text in Tokens zerlegt: das können ganze Wörter ("Katze"), Wortbestandteile ("inter", "essant") oder sogar Satzzeichen sein. Beim Training sieht das Modell wiederholt Sequenzen wie:
"Die Katze saß auf dem ___"
und lernt, plausiblen nächsten Tokens ("Teppich", "Sofa") hohe Wahrscheinlichkeit zuzuweisen und unplausiblen ("Präsidentschaft") niedrige.
Unter der Haube ist das Modell nur eine sehr große Funktion, die eine Folge von Tokens in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token verwandelt. Training nutzt Gradientenabstieg, um die Parameter schrittweise so anzupassen, dass Vorhersagen besser zu den Daten passen.
„Skalierungsgesetze" beschreiben eine Regelmäßigkeit, die Forscher beobachteten: Wenn man Modellgröße, Datenmenge und Rechenaufwand erhöht, verbessert sich die Leistung meist auf vorhersehbare Weise. Größere Modelle, die auf mehr Text trainiert werden, werden in der Regel besser in der Vorhersage — bis praktische Grenzen von Daten, Rechenleistung und Trainingsstabilität erreicht sind.
LLMs speichern keine Fakten wie eine Datenbank und folgern nicht wie ein Mensch. Sie kodieren statistische Regularitäten: welche Wörter, Phrasen und Strukturen in welchen Kontexten zusammen auftreten.
Sie haben keine verankerten Konzepte, die an Wahrnehmung oder physische Erfahrung gebunden sind. Ein LLM kann über "rot" oder "Schwere" nur durch die Art sprechen, wie diese Wörter in Text verwendet wurden, nicht durch das Sehen von Farben oder Heben von Gegenständen.
Deshalb können Modelle kenntnisreich klingen und dennoch selbstbewusst Fehler machen: Sie erweitern Muster, statt ein explizites Modell der Realität zu konsultieren.
Pre‑Training ist die lange Anfangsphase, in der das Modell allgemeine Sprachmuster durch Vorhersage von Next‑Tokens auf riesigen Textkorpora lernt. Hier entstehen fast alle Fähigkeiten.
Danach feintunt man das vortrainierte Modell auf engere Ziele: Befehlsfolgen zu befolgen, Code zu schreiben, zu übersetzen oder in speziellen Domänen zu assistieren. Das Modell sieht kuratierte Beispiele des gewünschten Verhaltens und wird leicht angepasst.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) fügt eine weitere Schicht hinzu: Menschen bewerten oder vergleichen Modellantworten, und das Modell wird optimiert, Antworten zu erzeugen, die Menschen bevorzugen (z. B. hilfreicher, weniger schädlich, ehrlicher). RLHF verleiht dem Modell keine neuen Sinne oder tieferes Verständnis; es formt hauptsächlich, wie es bereits Gelerntes präsentiert und filtert.
Diese Schritte zusammen schaffen Systeme, die extrem gut darin sind, flüssigen Text zu erzeugen, indem sie statistische Muster nutzen — ohne verankertes Wissen, Ziele oder Bewusstsein.
Große Sprachmodelle wirken beeindruckend, weil sie eine breite Palette von Aufgaben bewältigen, die einst außer Reichweite schienen.
LLMs können funktionale Code‑Snippets generieren, bestehenden Code refaktorisieren und unbekannte Bibliotheken in Alltagssprache erklären. Für viele Entwickler fungieren sie bereits als fähiger Pair‑Programmierer: sie schlagen Randfälle vor, fangen offensichtliche Fehler und bauen ganze Module vor.
Sie sind außerdem exzellent im Zusammenfassen. Bei einem langen Bericht, Paper oder E‑Mail‑Thread kann ein LLM die Kernpunkte kondensieren, Aktionspunkte hervorheben oder den Ton für verschiedene Zielgruppen anpassen.
Übersetzung ist eine weitere Stärke. Moderne Modelle bearbeiten Dutzende von Sprachen und erfassen oft Nuancen von Stil und Register gut genug für alltägliche professionelle Kommunikation.
Mit zunehmender Skalierung scheinen neue Fähigkeiten „plötzlich" aufzutreten: Logikrätsel lösen, berufliche Prüfungen bestehen oder mehrstufige Anweisungen befolgen, die frühere Versionen nicht schafften. In standardisierten Benchmarks — Textaufgaben mit Mathematikanteil, Juraprüfungen, medizinische Quizze — erreichen Top‑LLMs mittlerweile durchschnittliche oder bessere menschliche Werte.
Diese emergenten Verhaltensweisen verleiten dazu, zu sagen, die Modelle würden „schlussfolgern“ oder „verstehen“ wie Menschen. Performance‑Grafiken und Ranglisten nähren die Idee, wir kämen der künstlichen allgemeinen Intelligenz näher.
LLMs sind darauf trainiert, Text so fortzusetzen, dass er zu den Mustern in den Daten passt. Dieses Trainingsziel, kombiniert mit Skalierung, reicht aus, Expertise und Handlungsfähigkeit zu imitieren: sie klingen selbstbewusst, behalten Kontext innerhalb einer Sitzung und können ihre Antworten in flüssiger Prosa begründen.
Doch das ist eine Illusion von Verständnis. Das Modell weiß nicht, was ausgeführter Code bewirkt, was eine medizinische Diagnose für eine Patientin bedeutet oder welche physischen Handlungen aus einem Plan folgen. Es hat keine Verankerung in der Welt jenseits von Text.
Starke Leistung in Tests — sogar solchen, die für Menschen konzipiert sind — bedeutet nicht automatisch AGI. Sie zeigt, dass Musterlernen über riesige Textdaten viele spezialisierte Fähigkeiten annähern kann, aber nicht die flexible, verankerte, domänenübergreifende Intelligenz, die „künstliche allgemeine Intelligenz" normalerweise impliziert.
Große Sprachmodelle sind außergewöhnliche Text‑Prädiktoren, aber genau dieses Design erzeugt harte Grenzen.
LLMs sehen nicht, hören nicht, bewegen sich nicht und manipulieren keine Objekte. Ihr einziger Kontakt zur Welt ist Text (und bei einigen neueren Modellen statische Bilder oder kurze Clips). Sie haben keinen kontinuierlichen sensorischen Strom, keinen Körper und keine Möglichkeit zu handeln und daraus Konsequenzen zu beobachten.
Ohne Sinne und Verkörperung können sie kein verankertes, kontinuierlich aktualisiertes Modell der Realität formen. Wörter wie „schwer“, „klebrig“ oder „zerbrechlich" sind nur statistische Nachbarn im Text, keine gelebten Einschränkungen. Das erlaubt beeindruckende Nachahmung von Verständnis, beschränkt sie aber darauf, vergangene Beschreibungen neu zu kombinieren statt aus direkter Interaktion zu lernen.
Weil ein LLM darauf trainiert ist, eine Token‑Sequenz zu erweitern, produziert es die Fortsetzung, die seinen gelernten Mustern am besten entspricht — nicht das, was wahr ist. Sind die Daten dünn oder widersprüchlich, füllt es Lücken mit plausibel klingenden Erfindungen.
Das Modell hat zudem keinen persistierenden Überzeugungszustand. Jede Antwort wird frisch aus Prompt und Gewichten generiert; es gibt kein dauerhaftes internes Verzeichnis von „Fakten, die ich halte“. Langzeitgedächtnisfunktionen werden extern angebracht, aber das Kernsystem pflegt oder revidiert Überzeugungen nicht so wie Menschen.
Das Trainieren eines LLM ist ein Offline‑, ressourcenintensiver Batch‑Prozess. Sein Wissen zu aktualisieren bedeutet typischerweise Retraining oder Feintuning auf neuen Daten, nicht ein gleitendes Lernen aus jeder Interaktion.
Das schafft eine entscheidende Einschränkung: Das Modell kann nicht zuverlässig schnelle Weltereignisse verfolgen, seine Konzepte durch laufende Erfahrung anpassen oder tiefgreifende Missverständnisse schrittweise korrigieren. Bestenfalls kann es solche Anpassungen simulieren, indem es seine Ausgaben anhand jüngerer Prompts oder angehängter Tools umformuliert.
LLMs erfassen statistische Regelmäßigkeiten: welche Wörter zusammen vorkommen, welche Sätze üblicherweise folgen, wie Erklärungen aussehen. Das ist jedoch nicht dasselbe wie zu begreifen, wie und warum die Welt funktioniert.
Kausales Verständnis beinhaltet Hypothesenbildung, Eingreifen, Beobachten von Veränderungen und Aktualisieren interner Modelle, wenn Vorhersagen falsch sind. Ein reiner Text‑Prädiktor hat keinen direkten Weg, einzugreifen oder Überraschung zu erleben. Er kann ein Experiment beschreiben, aber keines durchführen. Er kann kausale Sprache wiedergeben, besitzt jedoch keine innere Mechanik, die mit Handlung und Ergebnis verknüpft ist.
Solange ein System darauf beschränkt ist, Text aus vergangenem Text vorherzusagen, bleibt es grundsätzlich ein Musterlerner. Es kann Schlussfolgern imitieren, Ursachen narrativ darstellen und so tun, als revidiere es Ansichten, aber es teilt nicht die Welt, in der seine „Überzeugungen" durch Konsequenzen geprüft werden. Diese Lücke ist zentral dafür, warum Sprachbeherrschung allein kaum zu echter künstlicher allgemeiner Intelligenz führen wird.
Sprache ist ein mächtiges Interface zur Intelligenz, aber nicht die Substanz der Intelligenz selbst. Ein System, das plausible Sätze vorhersagt, unterscheidet sich deutlich von einem Agenten, der versteht, plant und in der Welt handelt.
Menschen lernen Konzepte durch Sehen, Berühren, Bewegen und Manipulieren. „Becher" ist nicht nur, wie das Wort in Sätzen verwendet wird; es ist etwas, das man greifen, füllen, fallen lassen oder zerbrechen kann. Psychologen nennen das Grounding: Konzepte sind an Wahrnehmung und Handlung gebunden.
Eine künstliche allgemeine Intelligenz würde sehr wahrscheinlich eine ähnliche Verankerung benötigen. Um zuverlässig zu generalisieren, muss sie Symbole (Wörter oder interne Repräsentationen) mit stabilen Regelmäßigkeiten in der physischen und sozialen Welt verbinden.
Standard‑LLMs lernen jedoch ausschließlich aus Text. Ihr „Verständnis" eines Bechers ist rein statistisch: Korrelationen zwischen Wörtern über Milliarden von Sätzen. Das ist für Konversation und Programmierung mächtig, aber fragil, wenn es außerhalb bekannter Muster getestet wird — besonders in Domänen, die direkte Interaktion mit der Realität erfordern.
Allgemeine Intelligenz umfasst auch Kontinuität über die Zeit: Langzeitgedächtnis, andauernde Ziele und relativ stabile Präferenzen. Menschen sammeln Erfahrungen, revidieren Überzeugungen und verfolgen Projekte über Monate oder Jahre.
LLMs haben kein eingebautes persistentes Gedächtnis und keine intrinsischen Ziele. Jede Kontinuität oder „Persönlichkeit" muss extern über Datenbanken, Profile oder Systemprompts ergänzt werden. Per Default ist jede Abfrage ein frisches Musterabgleichsexperiment, kein Schritt in einer kohärenten Lebensgeschichte.
AGI wird oft definiert als die Fähigkeit, eine breite Palette von Aufgaben zu lösen, einschließlich neuer Aufgaben, indem man über Ursache und Wirkung schlussfolgert und in die Umwelt eingreift. Das impliziert:
LLMs sind keine Agenten; sie erzeugen das nächste Token in einer Sequenz. Sie können Pläne beschreiben oder über Kausalität sprechen, weil solche Muster in Text existieren, aber sie führen nicht nativ Aktionen aus, beobachten Konsequenzen und passen interne Modelle an.
Um ein LLM in ein handelndes System zu verwandeln, müssen Ingenieure es mit Komponenten für Wahrnehmung, Gedächtnis, Werkzeuggebrauch und Kontrolle umgeben. Das Sprachmodell bleibt ein mächtiges Modul für Vorschläge und Bewertung, nicht ein eigenständiger allgemein intelligenter Agent.
Kurz gesagt verlangt allgemeine Intelligenz verankerte Konzepte, dauerhafte Motivationen, kausale Modelle und adaptive Interaktion mit der Welt. Sprachbeherrschung — so nützlich sie auch ist — ist nur ein Baustein dieses größeren Bildes.
Wenn Menschen mit einem flüssigen Modell chatten, wirkt es natürlich anzunehmen, da sei ein Geist auf der anderen Seite. Die Illusion ist stark, aber sie ist eine Illusion.
Forscher sind uneins, ob künstliche allgemeine Intelligenz bewusst sein muss.
Wir haben noch keine prüfbare Theorie, die das klärt. Es ist also verfrüht zu erklären, dass AGI Bewusstsein haben muss oder nicht. Wichtig ist momentan, klar zu benennen, was derzeit LLMs nicht haben.
Ein großes Sprachmodell ist ein statistischer Next‑Token‑Prädiktor, der auf einer Momentaufnahme von Text operiert. Es trägt keine stabile Identität über Sitzungen oder gar über Züge hinweg, außer was im Prompt und im Kurzzeitkontext kodiert ist.
Wenn ein LLM „ich" sagt, folgt es lediglich gelernten sprachlichen Konventionen, nicht einem inneren Subjekt.
Bewusste Wesen haben Erfahrungen: sie fühlen Schmerz, Langeweile, Neugier, Befriedigung. Sie haben auch intrinsische Ziele und Interessen — Dinge, die ihnen unabhängig von externen Belohnungen wichtig sind.
LLMs hingegen:
Ihr „Verhalten" ist Ausgabe von Musterabgleich über Text, begrenzt durch Training und Prompting, nicht der Ausdruck eines inneren Lebens.
Da Sprache unser Hauptfenster zu anderen Köpfen ist, suggeriert flüssiger Dialog stark Personsein. Genau hier werden wir bei LLMs am leichtesten getäuscht.
Anthropomorphisierung kann:\n
LLMs wie Menschen zu behandeln verwischt die Grenze zwischen Simulation und Realität. Um klar über AGI und aktuelle KI‑Risiken nachzudenken, müssen wir uns vor Augen führen: eine überzeugende Leistung von Personsein ist nicht dasselbe wie ein Mensch zu sein.
Wenn wir jemals echte künstliche allgemeine Intelligenz bauen, woran würden wir erkennen, dass sie echt ist und nicht nur ein äußerst überzeugender Chatbot?
Turing‑artige Tests.\nKlassische und moderne Turing‑Tests fragen: Kann das System ein menschenähnliches Gespräch so lange führen, dass Menschen es täuschen? LLMs schaffen das bereits überraschend gut, was zeigt, wie niedrig diese Hürde ist. Chat‑Fähigkeit misst Stil, nicht Tiefe von Verständnis, Planung oder realweltlicher Kompetenz.
ARC‑ähnliche Evaluierungen.\nAufgaben, inspiriert vom Alignment Research Center (ARC), fokussieren auf neuartige Denkaufgaben, mehrstufige Anweisungen und Werkzeuggebrauch. Sie prüfen, ob ein System Probleme lösen kann, die es nie gesehen hat, durch Komposition von Fähigkeiten. LLMs können einige dieser Aufgaben lösen — oft benötigen sie aber sorgfältig gestaltete Prompts, externe Tools und menschliche Aufsicht.
Agent‑Tests.\nVorgeschlagene „Agent"‑Tests fragen, ob ein System offene Ziele über die Zeit verfolgen kann: sie in Unterziele zerlegen, Pläne überarbeiten, mit Unterbrechungen umgehen und aus Ergebnissen lernen. Aktuelle auf LLMs basierende Agenten können agentisch erscheinen, doch im Hintergrund beruhen sie auf brüchigen Skripten und menschlich entworfener Unterstützung.
Um etwas als echte AGI zu betrachten, würden wir mindestens erwarten:
Autonomie.\n Es sollte eigene Unterziele setzen und verwalten, Fortschritt überwachen und sich von Fehlern erholen, ohne ständige menschliche Steuerung.
Transfer über Domänen hinweg.\n In einem Bereich gelernte Fähigkeiten sollten sich reibungslos auf sehr verschiedene Bereiche übertragen lassen, ohne Millionen neuer Beispiele.
Realweltliche Kompetenz.\n Es sollte in der Lage sein, in unordentlichen, unsicheren Umgebungen — physisch, sozial und digital — zu planen und zu handeln, wo Regeln unvollständig und Konsequenzen real sind.
LLMs, selbst wenn sie in Agenten‑Frameworks eingebettet sind, tun im Allgemeinen:\n
Das Bestehen von Chat‑Tests oder sogar enger Benchmark‑Suiten reicht daher bei Weitem nicht aus. Echte AGI zu erkennen bedeutet, über Gesprächsqualität hinaus auf dauerhafte Autonomie, domänenübergreifende Generalisierung und verlässliches Handeln in der Welt zu schauen — Bereiche, in denen aktuelle LLMs selbst mit viel Gerüst nur teilweise und fragil funktionieren.
Wenn wir AGI ernst nehmen, ist „ein großes Textmodell" nur eine Zutat, nicht das fertige System. Die meiste aktuelle Forschung, die nach AGI klingt, besteht eigentlich darin, LLMs in reichere Architekturen einzubetten.
Eine wichtige Richtung sind LLM‑basierte Agenten: Systeme, die ein LLM als Denk‑ und Planungs‑Kern nutzen, es jedoch umgeben mit:
Hier hört das LLM auf, die ganze „Intelligenz" zu sein, und wird zu einer flexiblen Sprachschnittstelle in einer breiteren Entscheidungsmaschine.
Werkzeugnutzende Systeme lassen ein LLM Suchmaschinen, Datenbanken, Code‑Interpreter oder domänenspezifische APIs aufrufen. Das hilft ihm:\n
Dieses Flickwerk kann einige Schwächen rein textbasierter Musterlerner beheben, verlagert das Problem aber: Die Gesamtintelligenz hängt nun von Orchestrierung und Werkzeugdesign ab, nicht nur vom Modell.
Ein weiterer Weg sind multimodale Modelle, die Text, Bilder, Audio, Video und manchmal Sensordaten verarbeiten. Sie kommen der menschlichen Integration von Wahrnehmung und Sprache näher.
Geht man einen Schritt weiter, steuern LLMs Roboter oder simulierte Körper. Solche Systeme können erkunden, handeln und aus physischem Feedback lernen, wodurch einige fehlende Puzzleteile zu Kausalität und verankertem Verständnis angesprochen werden.
All diese Pfade mögen uns näher an AGI‑ähnliche Fähigkeiten bringen, aber sie verändern auch das Forschungsziel. Wir fragen nicht mehr „Kann ein LLM allein AGI sein?", sondern „Kann ein komplexes System, das ein LLM, Werkzeuge, Gedächtnis, Wahrnehmung und Verkörperung kombiniert, sich der allgemeinen Intelligenz annähern?"
Diese Unterscheidung ist wichtig. Ein LLM ist ein mächtiger Text‑Prädiktor. Eine AGI — falls sie möglich ist — wäre ein integriertes System, in dem Sprache nur ein Teil ist.
Aktuelle große Sprachmodelle „AGI" zu nennen ist nicht bloß ein Vokabelproblem. Es verzerrt Anreize, schafft Sicherheitsblinden und verwirrt die Menschen, die Entscheidungen über KI treffen müssen.
Wenn Demos als „frühe AGI" gerahmt werden, schießen die Erwartungen weit über das hinaus, was Systeme tatsächlich leisten. Dieser Hype hat mehrere Kosten:\n
Wenn Nutzer denken, sie sprächen mit etwas „Allgemeinem" oder „fast menschlichem“, neigen sie dazu:\n
Übervertrauen macht gewöhnliche Bugs und Fehler viel gefährlicher.
Gesetzgeber und die breite Öffentlichkeit haben schon jetzt Mühe, KI‑Fähigkeiten nachzuvollziehen. Wenn jede starke Autovervollständigung als AGI vermarktet wird, folgen mehrere Probleme:\n
Klare Begriffe — LLM, enges Modell, AGI‑Forschungsrichtung — helfen, Erwartungen an die Realität anzupassen. Präzision zu Fähigkeiten und Grenzen:\n
LLMs sind außerordentlich fähige Mustermaschinen: sie komprimieren enorme Textmengen in ein statistisches Modell und sagen wahrscheinliche Fortsetzungen voraus. Das macht sie mächtig für Textentwurf, Programmierhilfe, Datenexploration und Prototyping. Dennoch bleibt diese Architektur eng. Sie liefert kein persistentes Selbst, kein verankertes Weltverständnis, keine langfristigen Ziele oder das flexible Lernen über Domänen hinweg, das AGI definiert.
LLMs:\n
Diese strukturellen Grenzen sind der Grund, warum reines Skalieren von Textmodellen unwahrscheinlich zu echter AGI führt. Sie bringen bessere Sprachflüssigkeit, tieferen Wissensabruf und beeindruckende Simulationen von Schlussfolgern — aber nicht ein System, das wirklich weiß, will oder sich kümmert.
Nutzen Sie LLMs dort, wo Musterprognose glänzt:\n
Behalten Sie einen Menschen fest in der Schleife für:\n
Behandeln Sie Ausgaben als zu prüfende Hypothesen, nicht als zu vertrauende Wahrheiten.
Das Label „AGI" über LLMs zu stülpen verschleiert ihre echten Grenzen und lädt zu Übernutzung, regulatorischer Verwirrung und fehlgeleiteter Angst ein. Ehrlicher und sicherer ist es, sie als fortgeschrittene Assistenten in menschlichen Arbeitsabläufen zu sehen.
Wenn Sie tiefer in praktische Nutzung und Abwägungen einsteigen wollen, stöbern Sie in verwandten Artikeln auf unserem /blog. Für Details zu Verpackung und Preisgestaltung von LLM‑basierten Tools siehe /pricing.
AGI (Artificial General Intelligence) bezeichnet ein System, das:
Eine grobe Faustregel: Eine AGI könnte im Prinzip fast jeden intellektuell anspruchsvollen Job erlernen, den ein Mensch erledigt, wenn Zeit und Ressourcen zur Verfügung stehen, ohne für jede neue Aufgabe eine maßgeschneiderte Architektur zu benötigen.
Moderne LLMs sind:
Sie können breite Wissens- und Schlussfolgerungssimulationen liefern, weil Sprache viel menschliche Expertise kodiert. Aber sie:
Viele Menschen verwechseln flüssige Sprache mit allgemeiner Intelligenz, weil:
Das erzeugt eine Illusion von Verständnis und Handlungsfähigkeit. Das zugrundeliegende System sagt aber „nur“ das nächste Token basierend auf Mustern in Daten voraus, statt ein verankertes Weltmodell aufzubauen, um eigene Ziele zu verfolgen.
Man kann sich ein LLM so vorstellen:
Wichtige Punkte:
LLMs sind hervorragend, wenn Aufgaben hauptsächlich Musterprognose über Text oder Code sind, zum Beispiel:
Sie haben Probleme oder werden riskant, wenn Aufgaben erfordern:
„Scaling laws" zeigen, dass mit zunehmender Modellgröße, Datenmenge und Rechenaufwand die Leistung in vielen Benchmarks zuverlässig steigt. Skalierung allein behebt jedoch keine strukturellen Lücken:
Mehr Skalierung bringt:
Nutzen Sie LLMs als leistungsfähige Assistenten, nicht als Autoritäten:
Gestalten Sie Produkte und Prozesse so, dass:
Aktuelle LLMs als „AGI" zu bezeichnen hat mehrere Probleme:
Präzise Begriffe — „LLM", „enges Modell", „agentisches System mit LLMs" — helfen, Erwartungen an tatsächliche Fähigkeiten und Risiken anzupassen.
Eine plausible Menge an Kriterien geht weit über gutes Chatten hinaus. Wir würden Belege erwarten für:
Forscher erkunden breitere Systeme, in denen LLMs Komponenten sind, nicht die ganze Intelligenz, zum Beispiel:
Diese Richtungen rücken durch Hinzufügen von Verankerung, Kausalität und persistentem Zustand näher an allgemeine Intelligenz. Sie verändern aber auch die Fragestellung von „Kann ein LLM AGI werden?“ zu „Können komplexe Systeme, die LLMs enthalten, AGI‑ähnliches Verhalten annähern?“
Deshalb sind LLMs leistungsfähige enge Mustererkennungsmodelle über Sprache, keine eigenständigen allgemein intelligente Agenten.
Alles, was wie Schlussfolgern oder Gedächtnis aussieht, entsteht durch das Next‑Token‑Ziel zusammen mit Skalierung und Fine‑Tuning, nicht durch explizite symbolische Logik oder einen persistenten Überzeugungsspeicher.
In diesen Bereichen sollten sie nur mit starker menschlicher Aufsicht und externen Werkzeugen (Suche, Taschenrechner, Simulatoren, Checklisten) eingesetzt werden.
Aber sie erzeugt nicht automatisch allgemeine, autonome Intelligenz. Dafür sind neue Architekturbausteine und Systemdesigns nötig.
Aktuelle LLMs, selbst mit agentischer Schale, benötigen umfangreiche menschliche Skripte und Tool‑Orchestrierung, um solche Verhaltensweisen nur annähernd zu zeigen — und bleiben in Robustheit und Allgemeingültigkeit weit hinter diesen Kriterien zurück.
