Verdopplung der Algorithmen in einem Jahr, Verdopplung der Chips in zwei Jahren? Schwerwiegende Beweise: KI beschleunigt sich selbst und lässt sich nicht aufhalten!
Die Singularität nähert sich!
Die Ökonomen können es nicht mehr abwarten.
Tom Davidson, ein Senior-Forscher bei Forethought, hat gerade mit Begeisterung einen neuen Artikel der NBER geteilt und dazu geschrieben: „Ökonomen, Sie müssen diese Tatsache sofort beachten.“
Welche Tatsache?
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich mit einer Geschwindigkeit, wie sie in der menschlichen Geschichte noch nie gesehen wurde.
Das ist keine Metapher. Das sind Fakten.
Die Effizienz von Chips verdoppelt sich alle zwei Jahre. Die Effizienz von Algorithmen verdoppelt sich alle Jahr.
Zwei Exponentialkurven überlagern sich und bilden eine positive Rückkopplungsschleife, die Ökonomen in keiner anderen Branche je gesehen haben.
Was noch erschreckender ist: Diese Rückkopplungsschleife beschleunigt sich noch.
Titel des Artikels: When Does Automating AI Research Produce Explosive Growth? Feedback Loops in Innovation Networks
Link zum Artikel: https://www.nber.org/papers/w35155
Dies ist nicht unweigerlich. Dies ist eine bemerkenswerte und überraschende empirische Tatsache.
Ökonomen sollten dies ernst nehmen und aufmerksam zuhören.
- Erstens: Aus empirischer Sicht hat das Phänomen „Ideen werden immer schwieriger zu finden“ in der KI-Branche weitaus weniger Einfluss als in anderen Technologiebereichen.
- Zweitens: Die absolute Fortschrittsgeschwindigkeit der KI-Technologie ist erstaunlich. Die Effizienz von KI-Chips verdoppelt sich alle zwei Jahre, und die Effizienz von Algorithmen verdoppelt sich etwa alle Jahr.
- Drittens: Wenn die Fähigkeiten der KI steigen, können wir mehr Aufgaben automatisieren.
Um ein signifikantes Wachstum zu erzielen, ist keine vollständige Automatisierung erforderlich. Teilweise und kontinuierlich zunehmende Automatisierung reicht aus. Wenn die verbleibenden Aufgaben schnell genug automatisiert werden, kann der menschliche Engpass vermieden werden.
Und sie haben genau diese Geschwindigkeit berechnet!
Die vollständige Selbstiteration der KI ist in greifbarer Nähe
Kürzlich hat Jack Clark, Mitbegründer und Leiter für Politik bei Anthropic, alle öffentlich zugänglichen Informationen untersucht und widerstrebend zu der Ansicht gelangt: Bis Ende 2028 besteht eine ziemlich hohe Wahrscheinlichkeit (über 60 %), dass es eine „KI-Forschung ohne menschliche Beteiligung“ geben wird – d. h. ein KI-System, das stark genug ist, um seine nächste Generation von Systemen autonom zu entwickeln.
Er glaubt: „Wenn dies tatsächlich passiert, werden wir einen Rubikon überschreiten und in eine fast unvorhersehbare Zukunft eintreten.“
Link: https://importai.substack.com/p/import-ai-455-automating-ai-research
Diese Prognose ist nicht übertrieben.
Letztes Jahr hat Altman prophezeit, dass bis März 2028 ein echter automatisierter „KI-Forscher“ entstehen wird.
Karpathy hat ein 12-schichtiges tiefes neuronales Netzwerk mit „Autoresearch“ (automatische Forschung) feinjustiert und in zwei Tagen um 11 % verbessert.
Frage: Was bedeutet dies für das „wirtschaftliche Wachstum“?
Kernfolgerung: Vollständige Automatisierung der Softwareentwicklung + nur 5 % Automatisierung in anderen Branchen → Eintritt in die Singularität (explosives Wachstum) in etwa sechs Jahren.
Bringt die Automatisierung der KI-Forschung in sechs Jahren die Singularität?
Sie haben ein halb-endogenes Wachstumsmodell mit einem Innovationsnetzwerk entwickelt: Software, Hardware und die totale Faktorproduktivität (TFP) durchdringen sich gegenseitig.
Die Automatisierung der KI aktiviert zwei Verstärkungskanäle:
- Technische Rückkopplungsschleife
- Wirtschaftliche Rückkopplungsschleife (die Produktion finanziert die Forschung)
Technische Rückkopplungsschleifen gibt es auch in anderen Bereichen: Bei Halbleitern gibt es das Moore'sche Gesetz, bei der Pharmazie gibt es die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung, bei der Energie gibt es die Lernkurve der erneuerbaren Technologien.
Aber dieser Artikel von der NBER (Nummer w35155) zeigt mit empirischen Daten eine Tatsache auf, die die Ökonomen kollektiv durcheinander bringt: Die Stärke der Rückkopplungsschleife in der KI-Forschung ist weit höher als in allen anderen Technologiebereichen.
Der Grund liegt in einer Schlüsselvariablen – dem „Effekt, dass Ideen schwerer zu finden sind“ (ideas getting harder to find).
In fast allen Technologiebereichen wird es immer schwieriger, bahnbrechende Ideen zu finden, wenn die leicht erreichbaren Früchte gepflückt sind.
Das gilt für die Halbleiterindustrie, die Pharmazie und die Landwirtschaft.
Dies ist ein klassisches pessimistisches Argument in der Theorie des wirtschaftlichen Wachstums: Der technologische Fortschritt wird schließlich verlangsamen, weil alles, was einfach zu tun war, schon erledigt ist.
Aber die KI bricht diese Regel. Der „Effekt, dass Ideen schwerer zu finden sind“ ist in der KI-Branche weit schwächer als in anderen Technologien.
Mit anderen Worten: Der Innovationsraum der KI schrumpft nicht mit dem Fortschritt, sondern erweitert sich kontinuierlich.
Warum stoßen alle anderen Technologien an die Wand, aber die KI nicht?
Der Artikel gibt eine raffinierte Erklärung: Das Kernwerkzeug der KI-Forschung ist die KI selbst.
In traditionellen Technologiebereichen sind die Forschungsinstrumente und die Forschungsgegenstände voneinander getrennt:
Sie verwenden einen Computer, um Chips zu entwerfen, aber der Computer wird nicht automatisch zu einem besseren Chip-Entwurfstool.
Sie verwenden KI, um Arzneimoleküle zu filtern, aber das Filterergebnis macht die KI nicht besser im Filtern.
Die KI ist anders: Besseres KI-Modell → Stärkere KI-Forschungsfähigkeit → Besseres KI-Modell. Diese Schleife ist selbstbezüglich.
Das ist die „starke Rückkopplungsschleife“, von der Tom Davidson spricht.
Die Ergebnisse jeder Verbesserung werden direkt zu den Werkzeugen für die nächste Verbesserung. Die Basis der Exponentialfunktion wächst selbst.
Die Effizienz von Chips verdoppelt sich alle zwei Jahre. Die Effizienz von Algorithmen verdoppelt sich alle Jahr. Die Kombination beider führt dazu, dass das effektive Rechenvermögen der KI viel schneller wächst als jede Vorhersage des einfachen Moore'schen Gesetzes.
Vollständige Automatisierung ist nicht erforderlich, teilweise reicht aus
Hier kommt die am wenigsten intuitiv erscheinende Schlussfolgerung des Artikels: Sie müssen nicht 100 % der KI-Forschung automatisieren.
Teilweise Automatisierung reicht aus, um diese Rückkopplungsschleife auszulösen.
Viele Menschen haben eine lineare Vorstellung davon, wie die KI menschliche Forscher ersetzen wird – entweder vollautomatisch oder überhaupt nicht.
Aber das Modell des Artikels zeigt, dass es genügt, wenn die KI bestimmte Schlüsselbereiche des Forschungsablaufs übernehmen kann (z. B. Code schreiben, Experimente planen, Artikel recherchieren), um den Engpass bei der Anzahl menschlicher Forscher zu brechen.
Es gibt eine einfache analytische Bedingung: Wenn die Gesamtstärke der Rückkopplungsschleife größer als 1 ist, neigt das Wachstum und tritt in den „explosiven Zustand“ ein. Der Beitrag jeder automatisierten Abteilung ist proportional zu ihrer Forschungsrücklage.
Sie haben eine gegenintuitiv erscheinende Entdeckung gemacht: Die meisten Menschen konzentrieren sich darauf, dass die Software zuerst automatisiert wird, aber die Hardwareentwicklung hat tatsächlich einen größeren Einfluss.
Die Rendite der Hardwareforschung ist etwa fünfmal höher: Die Automatisierung von einem Mal Chip-Entwurfstasks hat die gleiche wirtschaftliche Wirkung wie die Automatisierung von fünfmal Softwaretasks.
Viele Menschen geraten, wenn sie über KI sprechen, immer wieder in den Irrtum, dass die KI „allwissend und allmächtig“ sein muss:
Es sei denn, die KI könne 100 % der menschlichen Wissenschaftler ersetzen, sonst würde das Wachstum am letzten „menschlichen Engpass“ hängen bleiben.
Die Forschung der NBER hat diese Illusion vollständig zerstört.
Der Artikel stellt einen genauen Schwellenwert fest: 13 %.
Sobald die Automatisierungsrate der gesamten Branche 13 % erreicht (oder die Automatisierungsrate in den Bereichen Software- und Hardwareentwicklung 17 %), wird der Motor namens „Singularität“ vollständig gezündet.
Sobald dieser kritische Punkt überschritten wird, wird die Stärke der Rückkopplungsschleife größer als „1“ sein, und die Wachstumskurve wird direkt von einer Rampe zu einer Klippe werden.
Nach der Kalibrierung reicht eine Automatisierungsrate von 13 % in der gesamten Branche, um ein explosives Wachstum auszulösen; wenn es sich nur um die Software- und Hardwarebranche handelt, sind 17 % erforderlich.
Solange die Automatisierung schnell genug fortschreitet, kann der Engpass diesen Trend nicht umkehren.
Sie müssen nicht warten, bis die KI in der Lage ist