Die hypothetische KI, die jede geistige Arbeit auf Menschenniveau kann — Definitionssache, Glaubensfrage und Marketinginstrument zugleich. Ob fünf Jahre oder fünfzig: Für heutige Entscheidungen ist AGI meist die falsche Bezugsgröße. Die relevante Frage ist bescheidener und härter: Was können die Systeme dieses Jahres zuverlässig — und was richtet schon das an?
Ein Beispiel
Der Begriff hat keine vereinbarte Definition, und das ist kein Detail. Für die einen ist AGI erreicht, wenn ein System die meisten wirtschaftlich wertvollen Aufgaben besser erledigt als ein Mensch. Für andere, wenn es lernt wie ein Mensch — aus wenigen Beispielen, mit Übertragung auf Neues. Für Dritte ist es ein Vertragsbegriff: In der Vereinbarung zwischen OpenAI und Microsoft war AGI über eine Gewinnschwelle definiert.
Genauer betrachtet
Es gibt keine anerkannte Definition und keinen anerkannten Test. Vorschläge reichen von wirtschaftlichen Schwellen — ein bestimmter Anteil der menschlichen Arbeit — bis zu Fähigkeitslisten. Ohne Definition sind Zeitprognosen dazu nicht überprüfbar.
Warum das zählt
Für betriebliche Entscheidungen ist der Begriff unbrauchbar, und zwar aus einem präzisen Grund: Er beschreibt keinen prüfbaren Zustand. Wer eine Investition mit „bald kommt AGI“ begründet, begründet sie mit nichts. Nützlich bleibt die Beobachtung, dass Fähigkeiten sprunghaft und ungleichmäßig kommen — also planen Sie gegen das, was heute messbar funktioniert, und richten Sie die Architektur so ein, dass ein besseres Modell eingesetzt werden kann, ohne dass etwas umgebaut werden muss. Das ist die einzige Vorbereitung, die in jedem Szenario richtig ist.
Häufig missverstanden
Die Debatte bindet Aufmerksamkeit, die konkretere Fragen bräuchten. Ob ein System in Ihrem Ablauf verlässlich ist, hängt nicht daran, wie man es nennt.