**Die AGI-Blase verliert an Schwung** *Abkühlung* Das bevorstehende große Sprachmodell von OpenAI, mit dem Codenamen Orion, soll Berichten zufolge enttäuschend sein und weniger Fortschritte zeigen als GPT-4 gegenüber seinem Vorgänger GPT-3. Bloomberg berichtet, dass einige Forscher bei OpenAI glauben, es gäbe keine Verbesserungen, insbesondere in Bereichen wie Codierung. Darüber hinaus erfüllt Googles neues Gemini-Modell nicht die internen Erwartungen, und der Zeitrahmen für das mit Spannung erwartete Claude 3. 5 Opus von Anthropic bleibt ungewiss. Diese Herausforderungen deuten darauf hin, dass die derzeitige Methode der Verbesserung von KI-Modellen durch "Skalierung" ihre Grenzen erreichen könnte. Das Fortführen dieser kostspieligen Entwicklungen ohne signifikante Leistungsverbesserungen könnte wirtschaftliche Schwierigkeiten vorausahnen lassen, wenn das Ziel die Erreichung von künstlicher allgemeiner Intelligenz ist. Laut Margaret Mitchell, Chief Ethics Scientist beim KI-Startup Hugging Face, "platzt die AGI-Blase ein bisschen", was darauf hindeutet, dass neue Trainingsansätze erforderlich sein könnten, um menschenähnliche Intelligenz und Vielseitigkeit zu erreichen. *Gierige Technik* Die Wachstumsstrategie für generative KI bestand hauptsächlich darin, die Modelle durch Erweiterung ihrer Größe zu skalieren, was mehr Rechenleistung von Unternehmen wie Nvidia erfordert und große Mengen an im Web gescrapten Trainingsdaten nutzt. Doch je größer die Modelle werden, desto größer wird auch ihr Energiebedarf. Die Kosten sind hoch – Microsoft erwägt zum Beispiel, Atomkraftwerke wieder in Betrieb zu nehmen, um seine KI-Rechenzentren zu unterstützen.

Da die freien Trainingsdaten knapp werden, wenden sich Tech-Unternehmen synthetischen Daten zu, haben jedoch nach wie vor Schwierigkeiten, einzigartige, qualitativ hochwertige Datensätze ohne menschliches Eingreifen zu erhalten, wie Lila Tretikov, Leiterin der KI-Strategie bei New Enterprise Associates, feststellte. Um diese Ausgaben zu veranschaulichen: Anthropic-CEO Dario Amodei erwähnte in einem Podcast, zitiert von Bloomberg, dass die Entwicklung eines modernen KI-Modells derzeit etwa 100 Millionen Dollar kostet, mit Vorhersagen, dass diese Kosten bis 2027 über 10 Milliarden Dollar steigen werden. *Beste Tage vorbei* In diesem Jahr aktualisierte Anthropic seine Claude-Modelle, umging Opus, und jede Erwähnung einer baldigen Veröffentlichung wurde von der Website entfernt. Laut Bloomberg zeigte Opus nur geringe Verbesserungen im Verhältnis zu seiner Größe und seinen Kosten. Ähnlich enttäuscht auch Googles Gemini-Software, da wesentliche Fortschritte in seinem großen Sprachmodell ausbleiben. Diese Hindernisse sind nicht unüberwindbar, doch es scheint unwahrscheinlich, dass die KI-Branche das schnelle Fortschrittstempo der letzten Dekade beibehalten wird. "Wir waren eine kurze Phase lang sehr begeistert von sehr schnellen Fortschritten", sagte Noah Giansiracusa, Mathematik-Professor an der Bentley University, gegenüber Bloomberg. "Das war einfach nicht nachhaltig. " Mehr über KI: Ein KI-Experte warnt vor einem bevorstehenden Zusammenbruch, da die Verbesserungen der KI an eine Grenze stoßen.