#38: Warum KI vielleicht doch länger braucht - Exponentiell vs. Normal

Willkommen zu Episode 38 von Co-Intelligence, eurem
KI-Lern-Podcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen.In
dieser Folge diskutieren wir zwei radikal unterschiedliche
Visionen für die Zukunft der KI. Auf der einen Seite steht das
vieldiskutierte "AI 2027"-Papier (Leopold Aschenbrenner), das
eine explosive Transformation und Super-Intelligenz bis Ende des
Jahrzehnts vorhersagt. Auf der anderen Seite stehen die
"Normalos" (Princeton-Forscher Narayanan & Kapoor), die
argumentieren, dass KI wie jede andere Technologie (z.B.
Elektrizität oder Internet) ist: Die Verbreitung dauert aufgrund
gesellschaftlicher Trägheit viel länger als gedacht.Wir
analysieren nicht nur die Unterschiede, sondern vor allem die
überraschenden Gemeinsamkeiten beider Lager: Vom ungelösten
"Alignment Problem" (Stichwort: Büroklammern) bis zur Gefahr
einer geheimen Intelligenz-Explosion in einem abgeschotteten
Labor.TIMESTAMPS:00:00 Intro: Normalität vs. Transformation00:18
Das "AI 2027"-Papier: Super-Intelligenz bis Ende der 20er?01:34
Die Gegenposition: Die "Normalos" aus Princeton03:51 Das Argument
der Exponential-Kurve (Daten & Energie)06:00 Warum es länger
dauert: Gesellschaftliche Trägheit & "Data Readiness"09:35
Konsens 1: Bis zur AGI ist KI eine "normale" Technologie10:43
Konsens 2: "Strong AGI" wäre eine Zäsur der Evolution11:56
Konsens 3: Warum heutige Benchmarks versagen14:29 Konsens 4: Das
"Alignment Problem" (Paperclip Maximizer)16:17 Konsens 5: Keine
autonomen Entscheidungen in kritischen Systemen20:04 Die Gefahr
der "geheimen Intelligenz-Explosion" (Life 3.0 Szenario)22:45
Fazit: Mehr Miteinander statt Lagerbildung24:00 Unsere Meinung:
Verliert Europa den Anschluss?LINKS & MENTIONS:Leopold
Aschenbrenner (Situational Awareness / "AI 2027"):
https://situational-awareness.ai/Arvind Narayanan & Sayash
Kapoor (Princeton / AI Snake Oil):
https://www.aisnakeoil.com/OpenAI (Sam Altman):
https://openai.com/Andreessen Horowitz / a16z (Marc Andreessen):
https://a16z.com/The Economist: https://www.economist.com/Harvard
Business Review: https://hbr.org/