MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) entwickeln sich in einem atemberaubenden Tempo weiter. Wissenschaftler haben eine neue Methode entwickelt, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu messen, indem sie die Dauer von Aufgaben vergleichen, die von Menschen und Maschinen erledigt werden.
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zu einer bemerkenswerten Steigerung ihrer Fähigkeiten geführt. Wissenschaftler haben nun eine neue Methode entwickelt, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu messen. Diese Methode vergleicht die Dauer, die KI-Modelle benötigen, um Aufgaben zu erledigen, mit der Zeit, die Menschen dafür brauchen. Diese Erkenntnisse wurden kürzlich auf der Preprint-Datenbank arXiv veröffentlicht.
Die Forscher fanden heraus, dass KI-Modelle Aufgaben, die Menschen weniger als vier Minuten kosten, mit nahezu 100%iger Erfolgsquote bewältigen. Bei Aufgaben, die mehr als vier Stunden dauern, sinkt die Erfolgsquote jedoch auf 10%. Dies zeigt, dass die Länge der Aufgaben, die von allgemeinen KI-Systemen mit 50%iger Zuverlässigkeit abgeschlossen werden können, sich in den letzten sechs Jahren etwa alle sieben Monate verdoppelt hat.
Um diese Studie durchzuführen, setzten die Forscher verschiedene KI-Modelle ein, darunter Sonnet 3.7, GPT-4 und Claude 3 Opus. Diese Modelle wurden mit einer Reihe von Aufgaben konfrontiert, die von einfachen, schnell lösbaren Aufgaben bis hin zu komplexen Programmieraufgaben reichten. Die Forscher nutzten Werkzeuge wie HCAST und RE-Bench, um die Fähigkeiten der KI-Agenten zu bewerten.
Ein wichtiger Aspekt der Studie war die Bewertung der “Unordnung” von Aufgaben, um zu verstehen, wie gut KI-Modelle in der Lage sind, Aufgaben zu bewältigen, die eine Koordination mehrerer Arbeitsströme in Echtzeit erfordern. Diese Art von Aufgaben ist repräsentativer für reale Herausforderungen, denen sich KI-Systeme stellen müssen.
Die Forscher entwickelten auch Software-Atomaktionen, um festzustellen, wie schnell Menschen Aufgaben erledigen können. Diese einstelligen Aufgaben dauerten zwischen einer und 30 Sekunden und wurden von METR-Mitarbeitern als Basislinie verwendet. Die Studie zeigt, dass die “Aufmerksamkeitsspanne” der KI mit hoher Geschwindigkeit zunimmt.
Die Ergebnisse dieser Studie könnten als neuer Maßstab dienen, um die tatsächliche Intelligenz und die Fähigkeiten von KI-Systemen besser zu verstehen. Während spezialisierte KI-Tools in Nischenanwendungen bestehen bleiben, werden mächtige, allgemeine KI-Agenten, die flexibel zwischen verschiedenen Aufgaben wechseln können, zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Für Unternehmen könnte dies bedeuten, dass KI in der Lage sein wird, erhebliche Teile der professionellen Arbeitslast zu übernehmen, was nicht nur die Kosten senken und die Effizienz verbessern könnte, sondern auch den Menschen ermöglichen würde, sich auf kreativere, strategische und zwischenmenschliche Aufgaben zu konzentrieren.
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