AI-Humansimulator, im Wert von 13 Milliarden

Wenn Sie ein erfahrener Internetnutzer sind, haben Sie sicherlich schon solche Witze gehört: Unser Leben ist wie ein Spiel, das Gott in Die Sims spielt – wenn Sie plötzlich vergessen, was Sie eigentlich tun wollten, während Sie laufen, liegt das daran, dass Gott versehentlich mit der rechten Maustaste geklickt und den Befehl aufgehoben hat.

Streng genommen ist dies nicht nur ein Internetwitz. Seit jeher glauben viele Menschen, von Wissenschaftlern bis hin zu gewöhnlichen Bürgern, dass wir in einer riesigen virtuellen Welt leben, die den grundlegenden Parametern und physikalischen Gesetzen folgt, die von den Entwicklern im Voraus festgelegt wurden. Denn nur so lassen sich viele unheimliche Phänomene perfekt erklären.

Zum Beispiel, warum Licht die „Welle-Teilchen-Dualität“ aufweist: Das liegt daran, dass die Rechenleistung begrenzt ist. Um den reibungslosen Ablauf des Spiels und ein realistisches Erlebnis für die Spieler zu gewährleisten, ist die optimale Lösung der Entwickler, die Umgebungsobjekte nur bei Kontakt und Beobachtung „in Echtzeit zu rendern“ und sie in einem „Datenzustand“ zu halten, wenn sie nicht beobachtet werden.

Aus diesem Grund sagte Elon Musk auch: „Die Wahrscheinlichkeit, dass wir in einer realen Welt leben, beträgt nur ein Milliardstel“. Seiner Meinung nach ist es nur eine Frage der Zeit, bis die Menschheit die Fähigkeit erlangt, „Welten zu erschaffen“, wenn man den rasanten Fortschritt der Videospieltechnik als Analogie nimmt und die aktuelle Entwicklungsgeschwindigkeit von Grafikrendering, Echtzeit-Physiksimulation und neuronalen Schnittstellen berücksichtigt.

Darüber hinaus ist zu betonen, dass Musk diese Äußerung auf einem Branchenforum im Jahr 2016 gemacht hat. Zehn Jahre später ist dies längst keine „Prophezeiung“ mehr. Tatsächlich gibt es bereits ein Unternehmen, das versucht, alle menschlichen Verhaltensweisen mit KI zu simulieren und auf dieser Grundlage eine kleine, hochgradig realistische menschliche Gesellschaft zu erschaffen – es hat sogar bereits einen gewissen kommerziellen Einsatz erreicht.

Dieses Unternehmen heißt Simlie. Kürzlich hat es gerade eine Serie-B-Finanzierungsrunde mit einem Gesamtvolumen von 200 Millionen US-Dollar abgeschlossen, und seine Bewertung erreicht 2 Milliarden US-Dollar (ca. 13,5 Milliarden Yuan). Diese Finanzierungsrunde wird von dem bekannten Silicon-Valley-VC Greenoaks angeführt, und Institutionen wie Index, Hanabi, Bain Capital, A*, Factory und Definition beteiligen sich an der Runde.

Das Auffälligste ist jedoch, dass es in der im Februar 2026 abgeschlossenen Serie-A-Finanzierung Unterstützung von „KI-Patin“ Li Fei-Fei und Andrej Karpathy, Mitbegründer von OpenAI, erhalten hat – was es zum „science-fictionhaftesten“ aller aktuellen KI-Einhörner macht.

Die gesamte Erde simulieren

Wie bereits am Anfang erwähnt, versuchen die Menschen seit dem Aufkommen grafischer Videospiele ständig, die reale Welt zu simulieren. Heutzutage haben diese Simulationen längst die Fähigkeit, sich aus dem Bereich der Spiele zu lösen und einen Beitrag zur realen Produktivität zu leisten. Beispielsweise wird die Unreal Engine (UE), eine bekannte Spielrendering-Engine, bereits in großem Umfang in den Bereichen Fahrzeugdesign und Mensch-Computer-Interaktion eingesetzt. Und das bekannte Simulationsspiel Cities: Skylines wurde bereits in Fällen der realen Stadtplanung verwendet.

Aber wenn Sie hier weiterlesen, werden Sie feststellen, dass die Objekte dieser ausgereiften, industriell einsetzbaren Simulationen fast immer objektive Dinge sind. Wenn das Simulationsobjekt ein „Lebewesen“ oder ein „Mensch“ ist, verschlechtert sich das Ergebnis erheblich.

Warum ist das so? Der Grund ist nicht kompliziert: Lebewesen „denken“, und insbesondere in komplexen Szenarien sind die Entscheidungen, die Menschen nach dem Nachdenken treffen, voller Zufälligkeit – es gibt keine allgemeingültige Formel dafür. Unter diesen Umständen ist die beste Methode, Menschen mit hoher Genauigkeit zu simulieren, durch die Erschöpfungsmethode genügend viele Möglichkeiten zu entwerfen, was jedoch eine enorme Rechenmenge bedeutet.

Umgekehrt ist es absolut möglich, Menschen präzise zu simulieren, wenn es einen Weg gibt, eine große Anzahl wiederholter Rechenaufgaben parallel zu verarbeiten – und KI ist genau diese Antwort.

Kehren wir zurück ins Jahr 2023: Damals startete die Stanford University ein Projekt namens „Smallville“. Das Projekt verlangte von den Teilnehmern, auf Basis von GPT-3.5 25 KI-Dorfbewohner zu erschaffen und für diese eine Kleinstadt zu bauen, in der sie wohnen, sozialisieren und ihr Leben planen können.

Das gesamte Projekt sieht so aus, als würden die Studenten ein Open-World-Spiel wie Animal Crossing oder Stardew Valley entwickeln, und tatsächlich verbrachten die meisten von ihnen die meiste Zeit damit, die Rolle eines „Spieldesigners“ zu übernehmen, um die Persönlichkeit, den Beruf, das Alter und die vergangenen Erfahrungen der 25 Dorfbewohner zu gestalten.

(Stanford Smallville, Quelle: Abbildung aus der Arbeit)

Aber am 13. Februar änderte sich alles: Ohne jegliche Anweisung planten die 25 Dorfbewohner spontan eine Valentinstagsparty im Café der Kleinstadt, riefen automatisch Rechenleistung auf, um Dekorationen mit Valentinstag-Thema zu generieren, und gestalteten das gesamte Café neu.

Man muss wissen, dass Menschen es schon vorher geschafft haben, mehrere Agenturen in derselben virtuellen Welt interagieren zu lassen. Aber im aktuellen technischen Rahmen großer Sprachmodelle ist das sogenannte „Gedächtnis“ der Agenturen eigentlich nur eine Textdatei mit einer großen Menge an gespeicherten Informationen. Mit zunehmender Anzahl von Dialogen wird die Textdatei immer größer, und der Kontext, der vor jedem Auslösen eines neuen Verhaltens aufgerufen werden muss, wird immer umfangreicher – das macht die Agenturen sehr anfällig dafür, „das Gedächtnis zu verlieren“. Entweder stürzt das gesamte Kontextsystem in einer Phase ab und sie verlieren komplett das Gedächtnis, oder die Entscheidungsfindung wird immer langsamer.

Heutzutage können die Bewohner von Stanford Smallville nicht nur sehr natürlich zusammenleben, sondern ihre gegenseitigen Gefühle wachsen auch stetig, und sie schaffen gemeinsam eine eigene Subkultur für die Kleinstadt – das ist ein Fortschritt auf dem Niveau einer „Zivilisation im Universum“.

Das Projektteam, das zutiefst beeindruckt war, begann sofort mit der Nachanalyse in der Nacht, um herauszufinden, was all dies ermöglicht hat. Schließlich stellten sie fest, dass ein Prozessdesign, das als „Reflexion“ zusammengefasst werden kann, der Schlüssel ist. Einfach ausgedrückt fassen die Dorfbewohner in regelmäßigen Abständen spontan ihre vergangenen Erinnerungen zusammen und durchkämmen sie nach möglichen logischen Linien, zum Beispiel: „Warum bestellst du diese Woche immer Essen zum Mitnehmen – bist du sehr beschäftigt / schmeckt das Essen zum Mitnehmen gut – warum bist du eigentlich so beschäftigt“. Der spezifische Prozessentwurf ist in der folgenden Abbildung dargestellt:

Nach der „Reflexion“ entwickeln diese Dorfbewohner normalerweise ein höheres kognitives Niveau: Zum Beispiel beginnen sie zu verstehen, was ein „Zukunftsplan“ ist, fragen ihre Nachbarn „Was wirst du morgen um halb elf Uhr morgens tun?“ und denken darüber nach „Was essen die ganze Familie, wenn das Steak am Abend verbrannt ist?“.

Wie Marx zusammenfasste: „Der Mensch ist die Summe der gesellschaftlichen Verhältnisse“. Nachdem sie genügend hohe kognitive Fähigkeiten entwickelt haben, erhalten diese Dorfbewohner allmählich die ersten Anzeichen von „Selbsterkenntnis“, verstehen ihre Umgebung und ihre eigene Rolle – und schließlich vollbringen sie das Heldentat, selbst eine Valentinstagsparty zu organisieren und das Café umzugestalten.

Hier muss betont werden, dass das wirklich Beeindruckende nicht ist, dass „die KI-Dorfbewohner sich auf den Valentinstag vorbereiten“, sondern dass „die KI-Dorfbewohner kollektiv sich auf den Valentinstag vorbereiten“. Denn das Forschungsprojekt „Smallville“ hat niemals irgendwelche Einstellungen auf der Ebene der „Gesellschaft“ vorgegeben. Unter diesen Umständen ist es ein erwartbares Ergebnis, dass einzelne Dorfbewohner den Valentinstag feiern wollen – aber dass die Dorfbewohner zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, übertrifft alle Erwartungen: Sie entwickeln spontan das Bewusstsein für „kollektive Zusammenarbeit“ und erkennen den Wert der Zusammenarbeit an?

Einige Wochen später bewiesen die Bewohner der Kleinstadt, dass die Valentinstagsparty kein Zufall war: Sie haben bereits ein „soziales Leben“ begonnen. Zum Beispiel sagte ein KI-Dorfbewohner allen, dass er für ein öffentliches Amt in der Kleinstadt kandidieren will, und bald darauf diskutierten alle Bewohner der Kleinstadt über seine „Kandidatur“. Ein anderer KI-Dorfbewohner entwickelte Zuneigung zu einem anderen und versuchte, diesen zu einem Date einzuladen.

Im September 2023 wurden die Ergebnisse dieser Reihe von Experimenten in einer Arbeit mit dem Titel „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“ verfasst und auf der akademischen Website arXiv veröffentlicht.

Das Forschungsteam erklärte, dass es „die Methode gefunden hat, allgemeine rechnerische Agenturen zu erschaffen, die in offenen Umgebungen wie Menschen handeln können“. In der von ihnen geschaffenen kleinen Welt können diese Agenturen „realistische und hochgradig simulierte menschliche Verhaltensweisen zeigen und verschiedene interaktive Anwendungen abschließen, von immersiven Umgebungen über Übungsräume für zwischenmenschliche Kommunikation bis hin zu Prototyping-Tools“.

Und diese Arbeit wurde zum Ausgangspunkt von Simlie.

Im Februar 2026 kündigte Simlie seine Gründung an, gab bekannt, dass es eine 7-monatige geheime Entwicklung abgeschlossen hat, bereit für den Markteintritt ist und gleichzeitig die Serie-A-Finanzierung abgeschlossen hat.

Nach den veröffentlichten Informationen gehören die Mitbegründer von Simlie Joon Sung Park, der Erstautor der Arbeit „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“, Percy Liang, Direktor des Center for Research on Foundation Models (CRFM) an der Stanford University, und Michael Bernstein, Professor für Informatik an der Stanford University.

Die Serie-A-Finanzierung wird von Index Ventures angeführt, weitere Investoren sind Bain Capital, A*, Hanabi Capital sowie die beiden Super-Angel-Investoren Li Fei-Fei und Andrej Karpathy.

(Joon Sung Park)

Shardul Shah, der Partner bei Index, der für diese Investition verantwortlich ist, sagte, dass Simlie ihn an Per Anhalter durch die Galaxis erinnert: Die Erde ist eigentlich ein riesiger Simulator, der von einem anderen Supercomputer gebaut wurde, um die ultimative Frage über das Leben, das Universum und alles andere zu berechnen. „Als die Mitbegründer von Simlie ihre kühne Vision für die nächste Entwicklungsrichtung im KI-Zeitalter – die gesamte Erde zu simulieren – teilten, war meine Ehrfurcht kaum zu beschreiben“.

Die menschliche Natur ändert sich nicht

Aus der oben genannten Beschreibung könnten Sie denken, dass Simlie ein riesiges Science-Fiction-Projekt ist, dessen gesamtes Konzept eher einem verrückten Gedankenexperiment ähnelt. Tatsächlich ist der kommerzielle Weg von Simlie aber sehr reibungslos.

In einem Interview auf der offiziellen Website der Stanford University im September 2023 – kurz nachdem die Arbeit veröffentlicht wurde – erwähnte Joon Sung Park eine Sache: Während des Projekts „Smallville“ organisierte das Magazin Fortune einen Besuch von Vertretern der Fortune-500-Unternehmen in ihrem Projekt.

Joon Sung Park dachte ursprünglich, dass diese erfahrenen Führungskräfte nur eine Routineprüfung durchführen würden – aber er erwartete nicht, dass sie stehen blieben und nicht mehr weggehen wollten. Sie sagten alle: „Wenn wir den Markt so simulieren können, wird das unsere Betriebsweise verändern“. Einige große Unternehmen schickten tatsächlich Kooperationsanforderungen, die in zwei Kategorien unterteilt werden können:

1. Sie übergeben einen Forschungsbericht, den sie für viel Geld von einer Top-Beratungsfirma gekauft haben, und hoffen, dass das Forschungsteam „Smallville“ nutzen kann, um dieses Thema neu zu durchspielen und zu sehen, welche Ergebnisse sich ergeben;

2. Sie übergeben ein völlig neues Forschungsthema und hoffen, dass das Forschungsteam „Smallville“ nutzen kann, um es zu durchdenken und zu sehen, welche Möglichkeiten es am Ende gibt;

Das Endergebnis war, dass Joon Sung Park überrascht war und die Führungskräfte auch überrascht waren. Joon Sung Park sagte, dass das „Smallville“-Modell bei der ersten Anforderung Aufgaben, für die Top-Beratungsfirmen 3 bis 6 Monate brauchen, in nur 2 Minuten abschließen kann. Bei der zweiten Anforderung erkannte das „Smallville“-Modell hervorragend potenzielle Risiken einiger Thesen. Einige Führungskräfte sagten: „Smallville hat uns vor einem Verlust von 500 Millionen US-Dollar bewahrt. Es zeigt uns sehr konkrete Ergebnisse, sodass wir bei Entscheidungen überhaupt nicht zögern müssen“.

Diese Erfahrung ließ Joon Sung Park erkennen, dass alle Geschäftsentscheidungen auf Informationen basieren. Aber nur etwa 5 % der Entscheidungen werden auf Basis ausreichender Informationen getroffen, die restlichen 95 % können nur aus sehr groben Informationen nach potenziell nützlichen Inhalten filtern und sind stark durch externe Faktoren wie Zeit, Budget und Geografie eingeschränkt. Smallville (und später Simlie) behebt diesen Fehler hervorragend: Wenn es möglich ist, Multi-Agent-Simulationen für komplexe Szenarien durchzuführen, ihren Umfang ausreichend zu erweitern und sie zuverlässig genug zu machen, um praktische Entscheidungen zu unterstützen, dann haben sie sicherlich breite Marktaussichten.

Als einer der ersten Investoren teilt Andrej Karpathy die gleiche Ansicht. Er schrieb in seinen sozialen Medien: „Simlie erforscht eine sehr interessante, aber in der Vergangenheit nicht ausreichend erforschte Richtung im Bereich der großen Sprachmodelle… Normalerweise werden die großen Sprachmodelle, mit denen wir heute kommunizieren, als eine einzige, klare, künstlich gestaltete Persönlichkeit geformt. Aber prinzipiell ist die ursprünglichste und authentischste Form eines vortrainierten großen Sprachmodells eher wie eine Simulations-Engine. Sie wurde auf Text trainiert, der von einer extrem vielfältigen Gruppe von Menschen im Internet erzeugt wurde… Warum sollten wir diese statistische Fähigkeit also nicht voll ausnutzen?“.

Die späteren Fakten haben die ursprüngliche Beurteilung bestät