Artificial General Intelligence bezeichnet ein KI-System, das Aufgaben über alle Gebiete hinweg auf menschlichem Niveau löst, statt in einem Fach gut zu sein. Der Begriff beschreibt ein Ziel und keinen Stand der Technik, und er hat keine vereinbarte Definition.
- Artificial General Intelligence (AGI)
Ein KI-System, das Aufgaben über alle Gebiete hinweg auf menschlichem Niveau löst.
Beispiel: „Ob ein System schon Artificial General Intelligence ist, hängt davon ab, wen man fragt.“Abgrenzung zur heutigen Lage: Die verbreiteten Modelle sind in vielen Gebieten brauchbar und in keinem verlässlich eigenständig. Das Wort beschreibt die Lücke dazwischen.
Woran die Definition hängt: Manche messen an Aufgaben, die ein Mensch erledigen kann, andere an wirtschaftlich wertvoller Arbeit, andere an der Fähigkeit, Neues selbst zu lernen. Jede Messlatte ergibt eine andere Antwort.
Die drei Schwellen im Verhältnis
Die Fachliteratur unterscheidet drei Stufen, und AGI ist die mittlere davon:
ANI, Artificial Narrow Intelligence: kann genau eine Art von Aufgabe und außerhalb davon nichts. Das ist der Stand jeder KI im Einsatz.
AGI, Artificial General Intelligence: löst Aufgaben über alle Gebiete hinweg auf menschlichem Niveau. Nicht erreicht, und ohne vereinbarte Messlatte.
ASI, Artificial Super Intelligence: übertrifft den Menschen in allen Gebieten. Eine Annahme und keine Beobachtung.
Warum der Begriff so umstritten ist
Weil mit ihm Erwartungen und Geld verbunden sind. Eine Ankündigung, kurz davor zu stehen, bewegt Bewertungen; eine Behauptung, es sei unmöglich, bewegt sie in die andere Richtung. Dazu kommt, dass jede Verbesserung die Messlatte verschiebt: Was heute als Beleg gilt, wird morgen als Rechenleistung abgetan.
Was in der Debatte bedacht sein sollte
Dass die Frage für die Praxis zweitrangig ist. Ob ein System allgemein intelligent ist, ändert nichts daran, was es in einem Projekt nächste Woche leisten kann. Die nützlichere Frage lautet: Welche Aufgabe ist heute verlässlich automatisierbar, und mit welcher Aufsicht? Danach richtet sich jede Entscheidung, die Geld kostet.
Warum wir den Begriff selten benutzen
Weil er in Kundengesprächen nichts klärt. Wer nach KI fragt, will wissen, was sie für den eigenen Betrieb tut, und darauf antwortet man mit Beispielen statt mit Zukunftsbegriffen. Für die Einordnung ist der Begriff dennoch nötig, denn er steht in jeder zweiten Schlagzeile.
Welche Messlatten vorgeschlagen werden
Drei Arten. Erstens Prüfungen, also eine Sammlung von Aufgaben über viele Fächer; die ist messbar und beliebig verschiebbar. Zweitens wirtschaftlicher Wert, also der Anteil bezahlter Arbeit, der sich ersetzen lässt; das ist der harte Maßstab und der am schwersten zu erheben. Drittens Lernfähigkeit, also die Frage, ob ein System sich Neues selbst aneignen kann, ohne neu trainiert zu werden.