Im Jahr 2027 trifft die Menschheit ihre letzte Entscheidung.

Wie weit wird sich die KI bis 2027 entwickelt haben?

In der langen Geschichte der menschlichen Technikkultur gibt es nur wenige konkrete Zeitpunkte wie das Jahr 2027, die zugleich messianische Erlösungshoffnungen und apokalyptische Existenzängste in sich tragen.

Wird die KI für das Gute oder das Böse eingesetzt?

Dies ist nicht länger eine cyberpunk-ähnliche Fantasie von Science-Fiction-Autoren, sondern eine physikalische Notwendigkeit, die von unzähligen Hochleistungs-Chips in den Kühlflüssigkeiten der Spitzenforschungslabore in Silicon Valley tagtäglich berechnet wird.

Von Ende 2024 bis Anfang 2025 befand sich die globale KI-Branche in einem seltsamen "stummen Sturm". Auf der Oberfläche sorgte jede Iteration von ChatGPT, Gemini und Claude für Euphorie an den Kapitalmärkten und Staunen bei der Öffentlichkeit. Unter der Oberfläche hingegen befanden sich die Kernkreise, repräsentiert durch Anthropic, OpenAI und DeepMind, in einer fast erstickenden Spannung.

Diese Spannung rührt von einem immer klarer werdenden Konsens: Die Schleife der rekursiven Selbstentwicklung steht kurz vor dem Schließen.

Jared Kaplan, Mitbegründer und Chefwissenschaftler von Anthropic, hat in einer Reihe von kürzlich geführten tiefgehenden Interviews und internen Diskussionen eine These aufgestellt, die die gesamte Technologiebranche erschüttert hat:

Der Mensch wird zwischen 2027 und 2030 vor einer "sehr riskanten Entscheidung" stehen - ob er KI-Systemen erlauben soll, die Weiterentwicklung und das Training der nächsten Generation von KI autonom durchzuführen.

Dies betrifft nicht nur die Technologie, sondern auch das Schicksal der Menschheit als Spezies.

Zur gleichen Zeit enthüllt die am 3. Dezember neu veröffentlichte interne Studie von Anthropic "Wie KI die Arbeit verändert" das Schicksal der Einzelnen in diesem großen Geschehen - die "Entleerung" der Ingenieure und den Zusammenbruch des Lehrlingssystems.

Angesichts der "Einfrierung der Einstellungen" in Silicon Valley und der "35-Jahres-Krise" in den großen chinesischen Internetunternehmen, wie können wir mit KI koexistieren?

Es ist an der Zeit, dass jeder von uns jetzt eine "Überlebensanleitung" für die Zukunft braucht!

Das Ende der Rekursion: Der Intelligenz-Explosion 2027

Jared Kaplan warnt, dass die Menschheit vor 2030 entscheiden muss, ob sie das ultimative Risiko eingehen will, KI-Systemen zu erlauben, sich durch Selbsttraining stärker zu entwickeln.

Er meint, dass diese Maßnahme eine nützliche Intelligenz-Explosion auslösen könnte - oder aber der Moment sein könnte, an dem die Menschheit die Kontrolle verliert.

Er ist nicht der Einzige in Anthropic, der Bedenken äußert.

Einer seiner Mitbegründer, Jack Clark, hat im vergangenen Oktober erklärt, dass er sich hinsichtlich der Entwicklung der KI sowohl optimistisch als auch besorgt fühlt. Er bezeichnet die KI als ein echtes und geheimnisvolles Wesen, nicht als einfach vorhersagbare Maschine.

Kaplan sagt, dass er sich optimistisch fühlt, dass KI-Systeme bis zum Erreichen des menschlichen Intelligenzniveaus mit den menschlichen Interessen übereinstimmen werden, aber er befürchtet die Folgen, wenn sie diesen Punkt überschreiten.

Um Jared Kaplans Warnung zu verstehen, muss man zunächst die zugrunde liegenden physikalischen Gesetze verstehen, die die aktuelle KI-Entwicklung bestimmen - die Skalierungsgesetze - und warum sie auf eine unvermeidliche "Singularität" hinweisen.

In den letzten zehn Jahren gründete sich der Erfolg des Deep Learning auf einer groben, aber effektiven Philosophie: Mehr Rechenleistung und Daten.

Kaplan selbst war einer der Begründer der "Neuronalen Skalierungsgesetze".

Diese Gesetze besagen, dass die Leistung eines Modells in einer Potenzfunktion zum Rechenaufwand, zur Größe des Datensatzes und zur Anzahl der Parameter steht. Solange wir diese drei Faktoren erhöhen, wird Intelligenz "auftauchen".

Im Jahr 2025 stieß dieses Paradigma jedoch auf zwei Wände:

1. Ausrottung von hochwertigen menschlichen Daten

Das Internet bietet keine hochwertigen Texte mehr für das Training. Jedes Zeichen, das der Mensch produziert hat, von Shakespeares Sonetten bis hin zu Streitgesprächen auf Reddit, wurde bereits in die Modelle gefüttert.

1. Abnehmende Grenznutzen

Die reine Erhöhung der Modellparameter bringt immer weniger Leistungszuwachs, während die Trainingskosten exponentiell steigen.

Genau in dieser Engpasssituation wird rekursive Selbstverbesserung (RSI) zum einzigen Schlüssel zur Superintelligenz (ASI).

Die Modelle von Kaplan und seinem Team zeigen, dass die nächste Phase der KI-Entwicklung nicht mehr auf menschlichen Daten beruhen wird, sondern auf synthetischen Daten, die von der KI selbst generiert werden, und Selbstspiel.

Demis Hassabis, Leiter von Google DeepMind, hat auch über "Intelligenz-Explosion" und sich selbst verbessernde KI gesprochen.

Nach internen Simulationen von Anthropic und DeepMind wird dieser Prozess in drei klar getrennten Phasen ablaufen:

• Erste Phase: Unterstützende Forschung und Entwicklung (2024 - 2025)

Dies ist die Phase, in der wir uns derzeit befinden. KI (wie Claude Code oder Cursor) fungiert als "Super-Exoskelett" für menschliche Ingenieure und unterstützt beim Schreiben von Code und der Optimierung von Hyperparametern. In dieser Phase ist der Beitrag der KI linear, sie erhöht die Effizienz, aber der Kern des Innovationspfads wird immer noch von menschlichen Wissenschaftlern geplant. Die Daten von Anthropic zeigen, dass Claude Code bereits in der Lage ist, komplexe Programmieraufgaben mit über 20 Schritten unabhängig zu erledigen, was ein Zeichen für die Reife der Unterstützungsfähigkeit ist.

• Zweite Phase: Autonomer Experimentator (2026 - 2027)

Dies ist der kritische Punkt, vor dem Kaplan warnt. KI-Agenten beginnen, die gesamte Schleife von Machine-Learning-Experimenten autonom zu übernehmen. Sie sind nicht mehr nur Werkzeuge zum Schreiben von Code, sondern werden die Designer der Experimente. Sie stellen Hypothesen auf, schreiben Trainingsrahmen, führen Experimente durch, analysieren Anomalien in der Verlustfunktion und passen die Modellarchitektur entsprechend den Ergebnissen an. In diesem Zeitpunkt wird die Forschungs- und Entwicklungsgeschwindigkeit der KI nur noch durch die Verfügbarkeit von Rechenleistung begrenzt, nicht mehr durch die Schlafzeiten und die kognitive Bandbreite von menschlichen Forschern.

• Dritte Phase: Rekursive Schleife und Abflug (2027 - 2030)

Wenn die Forschungs- und Entwicklungsfähigkeit der KI die von Spitzenwissenschaftlern (wie Kaplan selbst) übertrifft, wird sie eine stärkere nächste Generation von KI entwerfen. Diese "Kind-KI" hat ein höheres IQ und eine optimiertere Architektur und kann somit eine noch stärkere "Enkel-KI" entwerfen. Sobald dieser positive Rückkopplungszyklus startet, wird das Intelligenzniveau in kürzester Zeit (möglicherweise nur in wenigen Wochen) exponentiell steigen, der sogenannte "harte Abflug".

Die KI-Revolution wurde unterschätzt! Eric Schmidt, der einstige Vorsitzende des Mutterunternehmens von Google

Warum 2027?

"2027" ist keine willkürliche Zahl, sondern das Ergebnis der Kopplung mehrerer technischer und hardwarebezogener Zyklen.

Übereinstimmend damit hat ein anderes Projekt, AI2027, vorhergesagt, dass die Auswirkungen einer übermenschlichen KI in den nächsten zehn Jahren gewaltig sein werden und die industrielle Revolution übertreffen werden.

Das Training von KI-Modellen hängt von der Einrichtung von großen GPU-Clustern ab.

Nach dem Roadmap von Nvidia und dem Bauzyklus globaler Rechenzentren ist 2027 der Zeitpunkt, an dem die nächste Generation von Supercomputer-Clustern (wie das Stargate-Projekt von OpenAI oder vergleichbare Einrichtungen) in Betrieb genommen wird.

Die Rechenleistung dieser Cluster wird das 100- bis 1000-fache der Zeit von GPT-4 sein.

Nach dem GPU-Roadmap von Nvidia wird Ende 2027 auch der neueste Chip "Feynman" eingeführt.

Demis Hassabis von DeepMind hat festgestellt, dass AlphaZero durch "Selbstspiel" im Bereich Go von Null bis zum Meister gesprungen ist, ohne irgendein menschliches Schachmanuskript zu benötigen.

Das Ziel ist es jetzt, dieses Lernparadigma ohne menschliche Daten auf das Programmieren und die Mathematik zu übertragen.

Sobald die KI in der Lage ist, sich anhand von selbst generiertem Code zu trainieren und formale Verifikationen zur Sicherstellung der Richtigkeit von Beweisen oder Code zu nutzen, wird die Datengrenze endgültig durchbrochen.

Kaplan glaubt, dass dieser technische Durchbruch zwischen 2026 und 2027 reif sein wird.

Ultimatives Risiko: Unerklärliche Optimierungspfade

Der Kern von Kaplans Warnung liegt in der Unerklärlichkeit (Uninterpretierbarkeit).

Wenn die KI beginnt, die nächste Generation von KI autonom zu entwerfen, können die von ihr gewählten Optimierungspfade vollständig außerhalb des menschlichen Verständnisses liegen.

Stellen Sie sich vor, eine KI mit Billionen von Parametern entdeckt eine neue mathematische Struktur, um die Aktualisierung der Gewichte eines neuronalen Netzwerks zu optimieren.

Diese Struktur ist äußerst effizient, aber auch äußerst unverständlich.

Da der Mensch diesen Optimierungsmechanismus nicht verstehen kann, kann er auch nicht prüfen, ob darin ein "Trojanisches Pferd" oder ein fehlerhaftes Zielfunktions