GPT-6 ist bereits so leistungsstark, warum weigern wir uns immer noch, es AGI zu nennen?

Am Nachmittag des 3. Septembers, kurz vor Ende einer geschlossenen Medienkommunikationsveranstaltung, sagte Greg Brockman, Präsident von OpenAI, einen Satz:

Willkommen im Zeitalter der AGI.

Ein Journalist fragte nach: Ist dies eine offizielle Erklärung, dass Sie die AGI erreicht haben?

Er antwortete, dass der Begriff AGI nicht mehr an die Vereinbarung zwischen dem Unternehmen und Microsoft gebunden sei. Er sei heute eher ein Konzept auf Ebene der Mission und der geistigen Ausrichtung.

Dieser Satz klingt wie eine Floskel, ist aber tatsächlich der Schlüssel zur ganzen Angelegenheit.

— Einleitung

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Wer hat diesen Begriff erfunden

Die Geburt des Begriffs AGI liegt viel früher zurück, als die meisten Menschen annehmen.

1956 prägte John McCarthy in dem Vorschlag für die Dartmouth-Konferenz den Begriff „Künstliche Intelligenz“. Damals wollten sie Maschinen mit der gesamten menschlichen Intelligenz ausstatten.

Aber in den folgenden fünfzig Jahren wurde dieser Begriff überstrapaziert. Schachprogramme wurden als Künstliche Intelligenz bezeichnet, Spamfilter als Künstliche Intelligenz, und sprachgesteuerte Einkaufsberater in Einkaufszentren wurden ebenfalls als Künstliche Intelligenz bezeichnet. Um das Jahr 2000 herum war „Künstliche Intelligenz“ bereits zu einem Korb verkommen, in den alles hineingelegt werden konnte.

2001 hatten eine Gruppe von Forschern genug davon. Sie beschlossen, zu ihren ursprünglichen Ambitionen zurückzukehren und gemeinsam ein Buch zu schreiben. Die entscheidende Frage war, wie das Buch heißen sollte. Sie probierten „Wahre Künstliche Intelligenz“ aus, was abgelehnt wurde; sie probierten auch „Synthetische Intelligenz“ aus, aber niemand war zufrieden.

Später schlug Shane Legg, der gerade seinen Master-Abschluss erhalten hatte, in einer Mailingliste vor: Da es um Maschinen mit allgemeinen Fähigkeiten geht, soll es doch Artificial General Intelligence heißen, abgekürzt AGI, was leicht auszusprechen ist.

An dieser Diskussion nahmen auch Wang Pei, Peter Voss und Eliezer Yudkowsky teil, der später für seine Sorgen über die Risiken von KI bekannt wurde. Dieser Name wurde 2002 festgelegt, einige Jahre später von Springer als Buchtitel veröffentlicht und ab 2006 als gleichnamige Reihe von Workshops veranstaltet, woraufhin er sich in der Forschungsgemeinschaft verbreitete.

Das Interessante kommt danach. Um 2005 tauchte in einer Online-Diskussion der AGI-Gemeinde plötzlich ein Fremder auf und sagte, er habe diesen Begriff bereits 1997 verwendet. Als die Leute nachprüften, stellten sie fest, dass es stimmte – der Physiker Mark Gubrud verwendete diesen Ausdruck in einem Artikel über automatisierte Waffentechnik und technische Risiken, der acht Jahre lang unbeachtet blieb. Legg erinnerte sich später sehr direkt an diese Zeit: Plötzlich tauchte jemand auf und sagte, er habe diesen Begriff erfunden, und wir fragten: Wer bist du überhaupt?

Also lautet die Herkunft von AGI so: Ein Physiker schrieb ihn beiläufig auf, aber die meisten Menschen wussten nichts davon. Also erfanden eine Gruppe von Forschern ihn neu, um ihre eigenen Ambitionen zu rechtfertigen.

Und Shane Legg, der ihm den Namen gab, gründete fünf Jahre später zusammen mit Demis Hassabis DeepMind. Du wirst ihm später noch einmal begegnen.

Und dieser Begriff, der nie eine festgelegte Bedeutung hatte, wurde 2015 in die Satzung eines Unternehmens aufgenommen.

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Der Begriff, der 100 Milliarden Dollar wert ist

Als OpenAI 2015 gegründet wurde, war es eine gemeinnützige Einrichtung. In der Satzung steht ein Satz, der sowohl als Mission als auch als Definition angesehen werden kann: Sicherstellen, dass die Künstliche Allgemeine Intelligenz, also hochautonome Systeme, die die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen, der gesamten Menschheit zugutekommt.

Achten Sie auf die Worte „der gesamten Menschheit zugutekommt“. Zumindest wörtlich betrachtet war OpenAI von Anfang an überzeugt, dass die AGI, sobald sie geschaffen ist, so wichtig sein wird, dass sie nicht im Privateigentum eines einzigen Unternehmens sein sollte.

Aber die Entwicklung der AGI verschlingt Geld, und mit einer gemeinnützigen Struktur lässt sich kein Kapital in dieser Größenordnung aufnehmen. 2019 änderte OpenAI seine Struktur in eine „begrenzte Profit“-Struktur: Investoren können Gewinne erzielen, aber die Rendite ist begrenzt, der übersteigende Teil geht an die gemeinnützige Mutter, und die Macht des Vorstands verbleibt auf der gemeinnützigen Seite.

Im Juli desselben Jahres investierte Microsoft die erste Milliarde US-Dollar. Im Januar 2023 folgten weitere 100 Milliarden, mit einer Gesamtzusage von 130 Milliarden. Microsoft erhielt dafür sehr viel Gegenwert: Azure wurde die einzige Cloud von OpenAI; Microsoft erhielt die exklusive kommerzielle Lizenz für diese Modelle und integrierte sie anschließend in Bing, Office und GitHub Copilot; hinzu kommt eine Gewinnbeteiligung: Zwischen 2023 und 2025 erzielte Microsoft aus dieser Zusammenarbeit etwa 300 Milliarden US-Dollar Einnahmen, wovon 230 Milliarden aus dem Verkauf von Rechenleistung stammten.

Aber der Schwerpunkt liegt nicht darauf, wie viel Geld Microsoft verdient hat, sondern darauf, dass OpenAI in die Vereinbarung eine Klausel aufnahm: Wenn der Vorstand von OpenAI erklärt, dass das Unternehmen die AGI erreicht hat, erlöschen die Rechte von Microsoft an der Technologie sofort.

Warum gibt es diese Klausel? Weil sie das Sicherheitsseil für den Satz „der gesamten Menschheit zugutekommt“ ist. Einfach ausgedrückt: Bis zur AGI-Grenze kannst du beliebig viel verdienen, aber sobald die Grenze erreicht ist, ist sie zu wichtig, um das Privateigentum eines einzigen Unternehmens zu sein.

Das Problem ist, dass der Vertrag von Anfang an nie klar definiert hat, was AGI ist.

Vielleicht um diesen Mangel zu beheben, wurde bei der Investitionsrunde 2023 ein zweiter Auslöser hinzugefügt, der diesmal direkt mit Geld definiert – wenn das System einen Gewinn in einer bestimmten Größenordnung erzielen kann, beispielsweise in der Größenordnung von 100 Milliarden US-Dollar, erlischt das Exklusivrecht.

Aber später änderten sich die Bedingungen erneut. Im Oktober 2025 schloss OpenAI eine Umstrukturierung ab, bei der Microsoft etwa 27 % der Anteile erhielt, und es wurde ein Verfahren hinzugefügt: Selbst wenn OpenAI die AGI erklärt, muss dies von einem unabhängigen Expertengremium überprüft werden, es darf keine einseitige Erklärung sein. Im Februar 2026 gaben die beiden Seiten sogar eine gemeinsame Erklärung ab, in der sie bestätigten, dass die Definition von AGI und das Feststellungsverfahren im Vertrag unverändert bleiben.

Dann kam ein großer Wendepunkt. Bei der jüngsten Überarbeitung im April 2026 wurden alle vorherigen Auslösebedingungen entfernt und durch zwei Daten ersetzt: Die Lizenz von Microsoft läuft bis 2032, die Gewinnbeteiligung bis 2030, und beide hängen nicht mehr davon ab, ob OpenAI die Erreichung der AGI erklärt.

Vier Monate später sagte Brockman direkt, dass AGI heute bereits ein geistiges Konzept ist.

Ich beabsichtige nicht, aus dieser Reihenfolge irgendwelche Motive abzuleiten. Für die Aufhebung oder Beibehaltung von Vertragsklauseln gibt es zu viele geschäftliche Gründe, und es ist sehr wahrscheinlich, dass Brockman dies aufrichtig meint.

Auf dieser Zeitlinie ist die Geschichte des Begriffs AGI zuerst eine Namensgebung, dann eine Zusage, dann eine Vertragsklausel und heute ein Slogan.

Aber zumindest behandelt OpenAI diesen Begriff immer noch als ultimatives Ziel und Messstandard, obwohl es tatsächlich auch innerhalb von OpenAI keinen Konsens gibt.

Denn eine Woche bevor Brockman diesen Satz sagte, berichtete das TIME-Magazin, dass Sam Altman noch erklärte, OpenAI sei „noch nicht vollständig bei der AGI angelangt“, aber er fügte hinzu, dass es bis Ende 2026 ein internes System geben wird, das er bereit ist, als AGI zu bezeichnen.

Etwa zur gleichen Zeit gab Mark Chen, der leitende Forschungsbeauftragte des Unternehmens, eine Zahl an: Wir haben 80 % des Weges zur AGI zurückgelegt.

Innerhalb von zehn Tagen gaben drei Personen in einem Unternehmen drei verschiedene Antworten.

Warum gibt es auf diese Frage so viele verschiedene Antworten?

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Vier Gruppen von Menschen

Auf dieser Welt gibt es mehrere Gruppen von Menschen, die ernsthaft die Frage „Was ist AGI eigentlich?“ beantwortet haben. Diese Antworten scheinen sich alle auf AGI zu beziehen, aber sie lösen nicht dasselbe Problem.

Die erste Gruppe ist OpenAI selbst. Der oben genannte Satz aus der Satzung ist ihre Definition: Die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen. Dies ist keine Schlussfolgerung aus einer wissenschaftlichen Arbeit, sondern die Verfassung eines Unternehmens und die Quelle dieses Begriffs im genannten Vertrag. Sie definiert Intelligenz über den wirtschaftlichen Wert – ob sie die menschliche Arbeit ersetzen kann.

Der Anführer der zweiten Gruppe ist François Chollet. Vielleicht hast du noch nie von ihm gehört, aber Millionen von Entwicklern weltweit haben Dinge verwendet, die er geschrieben hat: Das Deep-Learning-Framework Keras ist sein Werk. 2019 veröffentlichte er einen Artikel mit dem Titel „Über die Messung von Intelligenz“, dessen Ansicht zu dieser Zeit sehr unpopulär war: Egal wie groß man das Modell macht und wie viele Daten man ihm zuführt, das entspricht nicht automatisch Intelligenz. Wahre Intelligenz bedeutet, effizient eine Sache zu lernen, die man nie gelehrt bekommen hat.

Er redet nicht nur davon. Er entwarf eine Reihe von Tests, die interessant aber wirksam sind: Man bekommt einige Beispiele, soll das Muster ableiten und dann eine völlig neue, unbekannte Aufgabe lösen. Diese neuen Aufgaben können menschliche Kinder lösen, aber Modelle haben große Schwierigkeiten, sie korrekt zu beantworten. Diese Aufgabe wurde fünf Jahre lang mit einem Preisgeld ausgelobt und blieb ungelöst, bis Ende 2024 die beste Punktzahl gerade einmal über 50 % lag. Sie wurde später zu einem der berühmtesten „Widerspenstigen“ in der Branche, weil sie genau eine Sache prüft: Sie unterscheidet, ob man die Aufgabe wirklich verstanden hat, oder nur die Antworten auswendig gelernt hat.

Die dritte Gruppe ist DeepMind, das Unternehmen, das einst Lee Sedol im Go besiegte und heute zu Google gehört. Unter den Autoren des Rahmenartikels vom März dieses Jahres befindet sich Shane Legg – ja, genau der Mann, der 2002 in der Mailingliste den Namen AGI erfunden hat.

Objektiv betrachtet ist diese Gruppe anders als alle anderen, die AGI mit einem abstrakten Konzept definieren: Ihre Haltung ist am pragmatischsten, und die von ihnen vorgeschlagenen Standards sind am besten quantifizierbar. Ihre Aussage lautet: Sei nicht in Eile, zu fragen, ob man das Ziel erreicht hat, baue zuerst alle erforderlichen Testprojekte auf. In diesem Artikel unterteilen sie Kognition in zehn Punkte – Wahrnehmung, Generierung, Aufmerksamkeit, Lernen, Gedächtnis, Schlussfolgern, Metakognition, Exekutivfunktionen, Problemlösung und soziale Kognition – und vergleichen jeden einzelnen Punkt mit dem Niveau eines durchschnittlichen Menschen. Sie haben zudem ein Preisgeld von 200.000 US-Dollar für eine Crowdsourcing-Aufgabe ausgelobt, um speziell fünf inkrementelle Tests zu sammeln, für die sie der Meinung sind, dass ihnen die notwendigen Werkzeuge und Standards fehlen.

Sie geben eine Einschätzung für die heutigen Modelle ab: Dies ist ein ungleichmäßiges kognitives Profil.

Das bedeutet, dass die heutigen Spitzenmodelle die meisten Menschen in Mathematik, Faktenwissen und Mustererkennung übertreffen, aber bei dem Lernen aus neuen Erfahrungen, dem Beibehalten des Kontexts in langen Gesprächen und dem Verstehen sozialer Situationen hinter durchschnittlichen Menschen zurückbleiben. Wenn du ein Anhänger des Rationalismus bist, könnte das von ihnen vorgestellte System das am besten veranschaulichende sein, wo auf dem Weg zur AGI wir uns gerade befinden.

Die vierte Gruppe ist Anthropic, die Mutterfirma von Claude, deren Gründungsteam aus einer Gruppe von Leuten besteht, die OpenAI verlassen haben. CEO Dario Amodei verwendet den Begriff AGI gar nicht erst, weil er ihn zu science-fictionartig findet, und nennt ihn stattdessen „starke KI“, die er als „ein Reich von Genies im Rechenzentrum“ beschreibt. Aber glaube nicht, dass er Geheimniskrämerei betreibt: Er ist der einzige CEO aller Labore, der einen offiziellen Zeitplan vorgegeben hat. Dieses System wird zwischen Ende 2026 und Anfang 2027 erscheinen.

Es gibt eine bemerkenswerte Gemeinsamkeit: Alle vier Definitionen stammen von Menschen, die dieses Ding bauen wollen. Diejenigen, die die Standards festlegen, sind dieselben, die die Ergebnisse liefern.

Das ist keine Verschwörung: Diejenigen, die es bauen, sind ohnehin die am besten qualifizierten, es zu beschreiben. Aber das bedeutet eines: AGI war nie eine Tatsache, die entdeckt werden kann, sondern ein Standard, der vereinbart werden muss – und die Menschheit hat diese Vereinbarung bis heute nicht abgeschlossen.

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Was hat GPT-6 Astra erreicht

Lass uns zuerst alle Karten der Befürworter auf den Tisch legen. Die überwiegende Mehrheit der Menschen, die bereit sind, in dieser Runde den Begriff AGI auszusprechen, tut dies nicht aus grundloser Begeisterung.

Ethan Mollick, Professor an der Wharton School, der seit langem die Leistung von KI in der realen Arbeitswelt erforscht, erhielt vorab Zugriff auf GPT-6. Seine Bewertung lautet: Dieses Modell kann komplexe und sinnvolle Arbeiten selbstständig für mich erledigen, und es kann eine Aufgabe mehrere Tage lang kontinuierlich bearbeiten.

Das von ihm genannte Beispiel (nach seinen eigenen Worten nur ein lustiges Beispiel) ist eine begehbare Bibliothek von Alexandria im Web