LONDON (IT BOLTWISE) – Die Hoffnungen, dass Large Language Models (LLMs) uns bald zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) führen könnten, haben in den letzten Monaten einen Dämpfer erhalten. Wichtige Stimmen aus der KI-Forschung, darunter Rich Sutton und Andrej Karpathy, haben die Grenzen der aktuellen Technologie aufgezeigt. Trotz Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache bleibt die Lösung des Verteilungsproblems eine große Herausforderung.
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In den letzten Jahren haben viele Experten gehofft, dass Large Language Models (LLMs) den Weg zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) ebnen könnten. Doch diese Hoffnungen wurden in den letzten Monaten erheblich gedämpft. Eine Reihe von Studien und Expertenmeinungen hat die Grenzen der aktuellen Technologie aufgezeigt und die Herausforderungen hervorgehoben, die noch überwunden werden müssen.
Im Juni 2025 veröffentlichte Apple ein Papier, das die Schwierigkeiten von LLMs bei der Bewältigung von Verteilungsverschiebungen bestätigte. Diese Verteilungsverschiebungen sind seit langem als Achillesferse neuronaler Netzwerke bekannt. Weitere Studien, wie das ‘Mirage’-Papier der Arizona State University, haben diese Erkenntnisse untermauert und gezeigt, dass selbst fortgeschrittene Modelle wie GPT-5 nicht in der Lage sind, diese grundlegenden Probleme zu lösen.
Im August 2025 wurde GPT-5 veröffentlicht, doch es konnte die hohen Erwartungen nicht erfüllen. Trotz Verbesserungen in der Sprachverarbeitung bleibt die Lösung des Verteilungsproblems eine große Herausforderung. Rich Sutton, ein Turing-Preisträger und Experte für Reinforcement Learning, hat die Kritik an LLMs unterstützt und betont, dass die Lösung dieser Probleme entscheidend für den Fortschritt in Richtung AGI ist.
Im Oktober 2025 äußerte sich Andrej Karpathy, ein angesehener Experte für maschinelles Lernen, skeptisch über die kurzfristigen Aussichten auf AGI. Er erklärte, dass wir noch mindestens ein Jahrzehnt von der Erreichung dieses Ziels entfernt sind. Auch Demis Hassabis von Google DeepMind hat übertriebene Behauptungen über die Fähigkeiten von LLMs kritisiert und auf die Notwendigkeit realistischer Erwartungen hingewiesen.
Diese Entwicklungen zeigen, dass LLMs zwar beeindruckende Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache gemacht haben, aber noch weit davon entfernt sind, die komplexen Herausforderungen der AGI zu meistern. Die Forschungsgemeinschaft muss weiterhin an alternativen Ansätzen arbeiten, um die Vision einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz zu verwirklichen.
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