DeepMind definiert AGI neu – endlich messbar statt philosophisch

🧠 DeepMind schlägt ein neues Framework vor, um den Fortschritt in Richtung Artificial General Intelligence (AGI) messbar zu machen. Statt über „wann AGI kommt“ zu spekulieren, definiert das Paper klare Stufen von AGI – ähnlich wie die bekannten „Levels of Autonomous Driving“.

Die Details:

• 🚀 6 Prinzipien für AGI-Definitionen: Fokus auf Fähigkeiten, nicht auf Prozesse, sowie auf Generalisierung, Leistung und ökologische Validität von Benchmarks.
• 🧩 Zwei Dimensionen: Performance (Tiefe) und Generality (Breite). Ein AGI wird daran gemessen, wie gut und wie vielseitig es Aufgaben löst.
• 📊 Fünf Leistungsniveaus: Von Emerging über Competent, Expert, Exceptional bis zu Superhuman.
• 🤖 „Emerging AGI“ heute: Systeme wie GPT-4, Gemini oder Claude erfüllen laut DeepMind die Kriterien der ersten Stufe – aber noch nicht für die Breite aller kognitiven Aufgaben.
• ⚖️ Risiko- und Autonomie-Matrix: Jede AGI-Stufe korrespondiert mit einem Level an Autonomie – von AI als Werkzeug bis AI als Agent.
  

  Warum es wichtig ist?

  Das Papier schafft erstmals eine gemeinsame Sprache, um Fortschritt auf dem Weg zur AGI messbar zu machen. Damit werden Diskussionen zwischen Forschern, Regulierern und der Öffentlichkeit konkreter – weg von Hype, hin zu überprüfbaren Kriterien.

  Die Europäische Perspektive:

  Für Europa ist dieses Framework entscheidend, um KI-Regulierung evidenzbasiert zu gestalten. Es liefert eine Grundlage, um festzulegen, ab welchem Leistungs- und Autonomiegrad Systeme unter neue Aufsichtsmechanismen fallen sollten (z. B. EU AI Act).
  📄 Quelle: https://arxiv.org/abs/2311.02462v5

  The Botfather Inspiration

  „Wir sprechen oft über wann AGI kommt – DeepMind fragt endlich: _Wie weit sind wir wirklich?_“
  Den Fortschritt zur AGI zu messen, ist wie das Erklimmen eines Bergs im Nebel. Dieses Paper installiert endlich Wegweiser entlang des Pfads – und hilft uns zu erkennen, wo wir stehen, bevor wir den Gipfel erreichen.