Ursprünglich von PwC am 20. Mai 2026 veröffentlicht
Die Debatte über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz wird zunehmend von Konzepten wie Allgemeiner Künstlicher Intelligenz (AGI), Technologischer Singularität und Superintelligenz geprägt, die häufig herangezogen werden, um Szenarien tiefgreifender Veränderungen zu beschreiben, aber nicht immer klar verstanden werden.
In diesem Artikel geht Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead bei PwC Portugal, zu den Ursprüngen dieser Ideen zurück und zeichnet den Weg nach, der zu einer übermenschlichen Intelligenz führen soll.
Wussten Sie, dass AGI, Technologische Singularität und Superintelligenz unterschiedliche Perspektiven auf die mögliche Zukunft der KI beschreiben?
- AGI bezeichnet Systeme, die ein breites Spektrum kognitiver Aufgaben mit einer Leistung auf menschlichem Niveau ausführen können;
- Technologische Singularität bezeichnet den Punkt, an dem sich diese Fähigkeit autonom und beschleunigt weiterentwickelt; und
- Superintelligenz steht für eine Stufe, auf der Maschinen die menschliche Leistung bei praktisch allen intellektuellen Tätigkeiten systematisch übertreffen.
Für Führungskräfte und Organisationen ist das Verständnis dieser Unterschiede mehr als eine akademische Übung. Die Definition von AGI beeinflusst, wie Führungskräfte und Organisationen ihr zukünftiges Potenzial und die damit verbundenen Auswirkungen in Bereichen wie Regulierung, Investitionen, Risikomanagement und strategischer Planung einschätzen.
Dieser Artikel soll daher nicht die möglichen Auswirkungen des Auftretens dieser Phänomene auf Gesellschaft, Umwelt, Wirtschaft und Politik vorwegnehmen, sondern sich auf die Klärung der Konzepte konzentrieren — die Grundlage jeder künftigen Diskussion.
Von den Anfängen der statistischen KI zur GenAI
Um AGI, Technologische Singularität und Superintelligenz zu verstehen, lohnt sich ein Rückblick auf eine Zeit, in der KI die öffentliche Debatte noch nicht beherrschte. Als ich Innovationsökonomik studierte, Jahre vor dem Aufkommen kommerzieller Modelle wie ChatGPT, wurde in diesem Studiengebiet nicht so häufig über Künstliche Intelligenz gesprochen wie heute.
Das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) ist bereits mehrere Jahrzehnte alt. Trotz mehrerer „Hype“-Phasen im Laufe der Jahre, etwa beim Sieg von Deep Blue gegen den Schachweltmeister Garry Kasparov im Jahr 1997, wurde KI weiterhin überwiegend als eine Sammlung grundlegend statistischer Verfahren zur Vorhersage, Klassifikation und Mustererkennung betrachtet, also als typische Anwendungsfälle des „traditionellen“ Machine Learning.
Es wurde bereits darüber spekuliert, wie Technologie eine dem Menschen überlegene Intelligenz hervorbringen könnte. Zwei Denkschulen mit grundlegend unterschiedlichen Vorstellungen entstanden: eine in Europa, die andere in den Vereinigten Staaten.
Soft-Singularity: das Globale Gehirn
In Belgien entwickelte der Kybernetiker Francis Heylighen ab den 1990er-Jahren das Konzept der Emergenz und des Globalen Gehirns (oder Soft-Singularity): ein passives Ereignis, bei dem aus der enormen Menge an Daten und Verbindungen, die zwischen Milliarden von Menschen und Maschinen ausgetauscht werden, ein Bewusstsein entstehen würde. Dieses Phänomen wäre mit der Funktionsweise menschlicher Neuronen identisch: Einzeln verfügen sie über keinerlei intelligente Fähigkeiten, gemeinsam bilden sie jedoch ein Gehirn. Das Ganze geht über die Summe seiner Teile hinaus.
Mit anderen Worten: Man erwartete, dass das Internet aufgrund der Menge an Informationen, die es enthielt, von selbst mit einem Bewusstsein „erwachen“ würde. Es wäre demnach eine kollektive und verteilte Meta-Intelligenz, zu der auch die vernetzten Menschen selbst gehörten und deren Entstehung allein von der Zahl der bestehenden Verbindungen abhinge.
Hard-Singularity: die Technologische Singularität
Während die europäische Vorstellung auf passive Emergenz setzte, bei der Intelligenz auf natürliche Weise aus den Verbindungen zwischen Menschen und Maschinen entstehen würde, schlug die amerikanische Vorstellung etwas Gezielteres und potenziell Disruptiveres vor. Im Silicon Valley entstand das Konzept der Technologischen Singularität (oder Hard-Singularity), das durch Zukunftsdenker wie Ray Kurzweil bekannt wurde (beispielsweise in den Büchern The Singularity is Near, 2005, und The Singularity is Nearer, 2024).
Der Begriff „Singularität“ ist eine aus der Physik und Mathematik entlehnte Metapher. Er bezeichnet streng genommen den Punkt, an dem eine Variable (etwa die Dichte in einem Schwarzen Loch) gegen unendlich strebt und die scheinbaren Gesetze der Physik keinen Sinn mehr ergeben. Dieses Ereignis wäre ein Bruchpunkt in der Geschichte, an dem die technologische Entwicklung so schwindelerregend schnell wird, dass menschliche Prognosemodelle zusammenbrechen und sich die Zukunft nicht mehr vorhersehen lässt.
Das zentrale Konzept ist hier die „Intelligenzexplosion“, die ursprünglich vom Mathematiker und Statistiker I.J. Good beschrieben wurde: der Moment, in dem wir eine AGI erschaffen, die eine verbesserte Version ihrer selbst entwerfen kann. Dieser Prozess würde einen Zyklus rekursiver Selbstverbesserung in Gang setzen: Version 1.0 erschafft 2.0; 2.0 ist intelligenter und erschafft 3.0 schneller, und so weiter. Dieser Zyklus würde sich mit elektronischer Geschwindigkeit Tausende Male wiederholen und zu einer Superintelligenz (ASI) führen, die das menschliche Verständnis innerhalb von Tagen oder sogar Stunden übersteigen würde.
Jahrzehnte nach I.J. Good und Ray Kurzweil ist diese Idee nicht nur weiterhin lebendig, sondern hat auch an Dringlichkeit gewonnen. Sie ist die vorherrschende Idee hinter dem Bericht „AI 2027“, der 2025 von Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland und Romeo Dean veröffentlicht wurde und vorhersagen soll, wie das Jahr 2027 aussehen wird, unter der Annahme, dass eine zur Selbstverbesserung fähige AGI entwickelt wird.
Was ist eine AGI?
Alle Szenarien im Zusammenhang mit der Technologischen Singularität und Superintelligenz gehen von einer Voraussetzung aus: dem Aufkommen einer AGI. Aber was genau ist eine AGI? Und an welchem Punkt auf diesem Weg befinden wir uns?
Die Definition von AGI hat sich als komplex erwiesen, wobei der wissenschaftliche Konsens in unterschiedliche unternehmensspezifische Definitionen zerfällt. Zum heutigen Zeitpunkt definiert OpenAI sie über die wirtschaftlichen Auswirkungen (den Ersatz menschlicher Arbeit), Anthropic konzentriert sich auf Risiko- und Sicherheitsstufen (ASL), und Meta (durch Yann LeCun) lehnt den Begriff mit dem Argument ab, dass heutigen Modellen „Weltmodelle“ und „physikalisches“ Verständnis fehlen.
Die Perspektive, die ich gewöhnlich einnehme, ist die des Forschungslabors Google DeepMind, dessen zentrale Prämisse lautet: „Fokus auf Fähigkeiten, nicht auf Prozesse“. Das bedeutet, dass ein System, um als AGI zu gelten, lediglich Aufgaben mit gleichwertiger Kompetenz ausführen muss; es muss weder über „Empfindungsfähigkeit“ verfügen noch menschliches Denken nachahmen. Im Grunde sollte eine AGI jede Aufgabe erfüllen können — von der Erstellung einer sachlich korrekten Präsentation über griechische Mythologie bis hin zu einem Anruf, um im passendsten Restaurant der Stadt zu reservieren.
„Die unterschiedlichen Perspektiven auf AGI, Singularität und Superintelligenz bleiben als verschiedene Blickwinkel auf die Zukunft der Generativen Künstlichen Intelligenz relevant. Sie alle dienen als Werkzeuge und Inspirationsquellen für die Festlegung langfristiger Strategien, insbesondere in Branchen, in denen Generative KI die größten Auswirkungen hat.“
Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead bei PwC Portugal
Die fünf Stufen der AGI
Um zu verdeutlichen, wie sich AGI im Laufe der Zeit entwickeln kann, schlägt Google DeepMind ein Modell vor, das sie als evolutionäre Skala und nicht als binären Bruchpunkt beschreibt. Es beruht auf zwei Achsen, aus denen sich wiederum fünf Klassifikationsstufen ergeben:
- Leistung (Tiefe der Kompetenz); und
- Generalität (Breite des Aufgabenspektrums).
Klassifikationsmatrix für die Entwicklung der AGI
Stufe 1 (Entstehende AGI)
Systeme, die über Generalität verfügen, deren Gesamtleistung jedoch nur mit der eines unqualifizierten Menschen vergleichbar ist. Hier ordnet DeepMind die derzeitigen Spitzenmodelle ein, etwa die neuesten von OpenAI, Anthropic und Google.
Stufe 2 (Kompetente AGI)
Die Schwelle, an der das System bei einem breiten Spektrum von Aufgaben das Leistungsniveau von 50% der qualifizierten Erwachsenen erreicht.
Stufen 3 und 4 (Experte und Virtuose)
Hier steigt die Leistungsfähigkeit auf das 90. beziehungsweise 99. Perzentil der qualifizierten Erwachsenen.
Stufe 5 (Übermenschliche AGI)
Systeme, die 100% der Menschen bei sämtlichen Aufgaben übertreffen.
Wir können davon ausgehen, dass wir beim Erreichen von Stufe 5 einer Superintelligenz gegenüberstehen werden: einer virtuellen Entität, deren Leistungsniveau allgemein bei sämtlichen Aufgaben über dem aller Menschen liegt. Der Zugang zu einer Technologie mit diesem Potenzial wird alles, was wir kennen, tiefgreifend beeinflussen.
Eine Multi-Agenten-AGI in der Zukunft?
Die Entwicklung der AGI könnte nicht über ein einzelnes, immer leistungsfähigeres Modell verlaufen, sondern über Systeme aus mehreren spezialisierten Agenten, die koordiniert zusammenarbeiten. Die Frage lautet nun: Wie gelangen wir dorthin? Über ein einzelnes, immer leistungsfähigeres Modell oder auf einem anderen Weg?
Mit dem jüngsten Aufkommen von GenAI-Agenten, die sich als Softwareprogramm definieren lassen, das GenAI nutzt, um Entscheidungen zu treffen und Werkzeuge einzusetzen, hat DeepMind nahegelegt, dass AGI auf natürliche Weise aus Agentensystemen mit verschiedenen Spezialisierungen und verfügbaren Werkzeugen entstehen könnte, anstatt aus einem hochentwickelten monolithischen Gehirn. Diese zunehmend populäre Perspektive wurde als „Multi-Agenten-AGI oder kollektive Intelligenz“ bezeichnet.
Interessanterweise erinnert diese Vorstellung einer Intelligenz, die aus der Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten entsteht, an Heylighens Globales Gehirn, mit einem grundlegenden Unterschied: Sie hängt nicht von einer passiven Emergenz des Internets ab, sondern von bewusst gestalteten Systemen.
In einer Debatte, die zwischen Begeisterung und Besorgnis schwankt, ist die Klärung dieser Konzepte entscheidend, damit Führungskräfte, Organisationen und Entscheidungsträger die Entwicklung der KI fundiert und verantwortungsvoll einordnen können. Dieses Bewusstsein sollte während dieses Jahrhunderts einen strategischen, umsichtigen und vorausschauenden Umgang mit KI leiten.