Verbessert sich selbst
Studie nährt Befürchtungen, dass KI uns entgleitet
Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt einer Studie zufolge ihre eigene Entwicklung merklich. Da die Technologie eine größere Rolle bei der Erstellung leistungsfähigerer Nachfolgemodelle spiele, verbesserten sich die KI-Modelle von Anthropic fast doppelt so schnell wie bisher, teilte die gemeinnützige Organisation für KI-Sicherheit METR am Donnerstag mit.
Kronen Zeitung als bevorzugte Google-Quelle hinzufügen Die KI ist demnach möglicherweise für 80 Prozent der aktuellen Beschleunigung verantwortlich, auch wenn die Forscher darauf hinwiesen, dass dieser Wert unsicher sei. „Wir sind überzeugt, dass das höhere Tempo nicht auf einen schnelleren Ausbau der Rechenleistung für das Training zurückzuführen ist“, erklärte METR.
Elfwöchige Untersuchung
Die Leistungsfähigkeit der Modelle von Anthropic nahm bei Leistungstests seit Oktober 2025 1,9-mal schneller zu als zuvor, hieß es in der Studie. Die elfwöchige Untersuchung stützte sich auf vertrauliche Forschungsarbeiten, Interviews und Leistungsdaten noch unveröffentlichter Modelle.
Sollte die KI selbst zu einem wichtigen Treiber des Fortschritts werden, könnte dies weitreichende Folgen für die Branche haben. Diese hat Hunderte Milliarden Dollar für den Aufbau von Recheninfrastruktur zum Training fortschrittlicher Modelle ausgegeben. Die Forscher gaben zu bedenken, dass die KI noch nicht in der Lage sei, wesentliche und völlig autonome Beiträge zu den wichtigsten Phasen des Trainings zu leisten.
Studie nährt Angst vor zu schneller Entwicklung
Die Ergebnisse gelten als deutlicher Beleg für eine Selbstbeschleunigung. Die Fortschritte könnten den Weg für eine rekursive Selbstverbesserung (Recursive Self-Improvement, RSI) ebnen, bei der KI-Systeme ohne menschliches Zutun leistungsfähigere Nachfolger entwickeln.
Dies nährt Befürchtungen, dass die Entwicklung schneller voranschreitet als die Abschätzung der Risiken. Angesichts dieser Aussicht warnten KI-Forscher in den vergangenen Monaten, dass derartige Systeme schwer zu überwachen und zu kontrollieren sein könnten.
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