Soziale Medien neigen dazu, die Debatte über KI in zwei Karikaturen zu rahmen: (A) Skeptiker, die denken, dass LLMs zum Scheitern verurteilt sind und KI nur ein Hype ist. (B) Fanatiker, die denken, dass wir alle Zutaten haben und Superintelligenz unmittelbar bevorsteht. Aber wenn man liest, was führende Forscher tatsächlich sagen (über die Schlagzeilen hinaus), gibt es eine überraschende Menge an Übereinstimmung: 1) Das aktuelle Paradigma ist wahrscheinlich ausreichend für massive wirtschaftliche und gesellschaftliche Auswirkungen, selbst ohne weitere Forschung Durchbrüche. 2) Weitere Forschungsdurchbrüche sind wahrscheinlich notwendig, um AGI/ASI zu erreichen. (Kontinuierliches Lernen und Stichproben-Effizienz sind zwei Beispiele, auf die Forscher häufig hinweisen.) 3) Wir werden sie wahrscheinlich herausfinden und innerhalb von 20 Jahren dorthin gelangen. @demishassabis sagte vielleicht in 5-10 Jahren. @fchollet sagte kürzlich etwa 5 Jahre. @sama sagte, ASI sei in ein paar tausend Tagen möglich. @ylecun sagte etwa 10 Jahre. @ilyasut sagte 5-20 Jahre. @DarioAmodei ist am optimistischsten und sagt, es sei in 2 Jahren möglich, obwohl er auch sagte, es könnte länger dauern. Keiner von ihnen sagt, dass ASI eine Fantasie ist oder dass es wahrscheinlich 100+ Jahre dauern wird. Ein großer Teil der Uneinigkeit besteht darin, was diese Durchbrüche sein werden und wie schnell sie kommen werden. Aber alles in allem sind sich die Menschen in diesem Bereich über viel mehr einig, als dass sie uneinig sind.

Heute veröffentlichen wir bei @OpenAI GPT-5.1-Codex-Max, das autonom über mehr als einen Tag hinweg mit Millionen von Tokens arbeiten kann. Das Pretraining hat keine Grenze erreicht, und auch die Rechenleistung zur Testzeit nicht. Herzlichen Glückwunsch an meine Teamkollegen @kevinleestone & @mikegmalek, die dazu beigetragen haben, dies möglich zu machen!

Es gibt nur wenige, die so qualifiziert sind wie @zicokolter, um einen modernen AI-Kurs zu unterrichten. Er ist sowohl Leiter der Abteilung für maschinelles Lernen an der @CarnegieMellon als auch im Vorstand von @OpenAI. Einführungskurse in AI benötigten dringend ein Update mit dem Aufstieg des Deep Learning. Ich freue mich, dass es an der CMU passiert!