Die Vision von einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) hatte bis 2025 einen beinahe mythischen Status erreicht. Von Silicon-Valley-Größen wie OpenAI, DeepMind und Anthropic befeuert, entstand der Eindruck, die Schwelle zur Maschinenintelligenz auf menschlichem Niveau stünde unmittelbar bevor. Doch trotz Milliardeninvestitionen, Durchbrüchen in der Skalierung großer Sprachmodelle und beeindruckender technischer Fortschritte blieb das große Versprechen unerfüllt. Warum ist AGI 2025 ausgeblieben – und was bedeutet das für die Zukunft der KI?
AGI: Zwischen Vision und Realität
Die Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence) bezeichnet ein hypothetisches System, das nicht nur in spezifischen Aufgabenbereichen (Narrow AI) operiert, sondern flexibel lernen, transferieren und eigenständig neue Fähigkeiten entwickeln kann – ähnlich wie der menschliche Verstand. Bis 2023 war AGI höchstens ein Forschungsziel. Doch mit dem rasanten Erfolg großer Sprachmodelle wie GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google DeepMind) oder Claude (Anthropic) entstand die Hoffnung, AGI sei greifbar nahe.
2023 verkündete OpenAI in einem vielbeachteten Blogpost, man habe eine eigenständige AGI-Forschungsabteilung gegründet – das Superalignment-Team –, um künftige Superintelligenz sicher zu gestalten. Ähnliche Programme wurden auch bei DeepMind und Anthropic initiiert. Interne Ambitionen reichten sogar bis 2027/2028 für eine vollständige AGI, doch öffentlich wurden erste Meilensteine bereits für 2025 prognostiziert.
Technologischer Fortschritt – aber keine kognitive Generalität
Zwischen 2023 und 2025 gab es ohne Zweifel gewaltige Fortschritte. OpenAI veröffentlichte GPT-4.5 und schließlich GPT-5, DeepMind brachte mit Gemini 2 einen multimodalen Nachfolger für seinen Chatbot auf den Markt. Anthropic positionierte Claude 3.5 als besonders sicheres, kontextbewusstes System. Doch allen gemeinsam war: Diese Modelle blieben spezialisiert. Sprachverständnis, logisches Schließen und kreative Aufgaben wurden besser – aber keines der Systeme zeigte echte Generalisierung, Transferlernen über neue Domänen hinweg oder intentionale Autonomie.
Laut der Stanford AI Index Report 2025 konnten selbst die neuesten Modelle grundlegende Aufgaben der menschlichen Intelligenz – wie kausal-logisches Denken, theory of mind oder adaptive Problemlösung in unbekannten Kontexten – nur unzureichend simulieren. Ein Beispiel: GPT-5 zeigte in Benchmarks wie ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) eine Fehlerquote von über 60 %, wo menschliche Teilnehmer über 85 % erreichen.
Eine Studie von MIT und dem Allen Institute (2024) betonte zudem, dass LLMs zwar hervorragend in der Reproduktion gelernter Daten seien, aber wenig semantisch verankertes Weltwissen aufwiesen. Ihre Vorstellung von „Verstehen“ bleibt eine statistische Simulation, keine konzeptuelle Internalisierung.
Die Grenzen skalenbasierter Intelligenz
Ein wiederkehrendes Problem ist das Skalierungsparadigma. Vieles beruhte auf der Annahme: mehr Daten + größere Modelle + mehr Training = emergente Intelligenz. Tatsächlich ergaben sich mit GPT-4 und Gemini 1 erstaunliche Fähigkeiten bei Codegenerierung, Sprachverständnis oder multimodalem Input. Trotzdem stellte sich heraus, dass größere Modelle nicht linear zu höherer Generalität führen.
Der AI Index Report 2025 berichtet, dass zwischen GPT-4 und GPT-5 zwar Fortschritte in Robustheit und Kontextgröße erzielt wurden, aber keine signifikante Zunahme in Aufgaben wie situativer Problemlösung oder kontextuellem lernbasierten Verhalten. Die kognitive Hürde bleibt bestehen – unabhängig von Billionen von Parametern.
Ökonomische Realitäten & strategische Zurückhaltung
Ein weiterer Aspekt: Die wirtschaftlichen und regulatorischen Risiken von AGI sind enorm. Unternehmen wie OpenAI oder Google stehen unter Beobachtung von Behörden wie der EU-Kommission, FTC (USA) oder internationalen KI-Gremien. Ein Durchbruch in Richtung AGI hätte neue Haftungsfragen, Kontrolle, ethische Dilemmata und Systemrisiken aufgeworfen. Es ist nicht ausgeschlossen, dass Labore technische Fortschritte bewusst zurückhalten – oder auf kleinere, kontrollierbare Paradigmen setzen.
Hinzu kommt: Die Kosten für das Training und den Betrieb dieser Modelle explodierten. Nach Recherchen von SemiAnalysis (2024) lagen die Trainingskosten für GPT-5 bei geschätzten 500 Millionen US-Dollar. Google investierte über 3 Milliarden USD in die Entwicklung von Gemini 1 bis 2. Die Margen schrumpfen, während Skalierung zunehmend unökonomisch wird. AGI wäre ein Risiko in doppelter Hinsicht: technologisch und wirtschaftlich.
Gesellschaftliche Implikationen und Erwartungskultur
Auch in der öffentlichen Debatte wurden die Grenzen sichtbar. Während Medien, Investoren und Analysten 2023/24 euphorisch berichteten, zeigte sich 2025 Ernüchterung. Der Digital Language Models Survey (DLMS) 2025 ergab: Nur 18 % der befragten Experten trauen heutigen LLMs in den nächsten drei Jahren AGI-Potenzial zu (2023 waren es noch 46 %). Entsprechend entstanden bei Stakeholdern Frust und Kurskorrekturen in Roadmaps.
Das liegt nicht zuletzt an einem Missverständnis exponentiellen Fortschritts. Die Kurve flacht – genau wie in der Chipherstellung (Moore’s Law, inzwischen tendenziell stagnierend) – ab einem gewissen Punkt ab. Innovation benötigt neue Paradigmen, nicht nur mehr Rechenleistung.
Was wir aus dem AGI-Hype lernen können – und sollten
Die Diskussion um AGI ist nicht beendet – im Gegenteil. Aber sie muss sich konsolidieren: wissenschaftlich, technisch und gesellschaftlich. Statt spekulativem Marketing oder futuristischer Zeitplanung braucht es messbare Fortschrittsmetriken, fundierte interdisziplinäre Forschung und nachhaltige Modelle.
Folgende Handlungsempfehlungen lassen sich aus den bisherigen Entwicklungen ableiten:
- Fokus auf interpretierebare & transparente Systeme: Modelle, deren Entscheidungen nachvollziehbar sind, gewinnen an Bedeutung – insbesondere im Gesundheits- oder Finanzbereich.
- Erweiterung der Benchmark-Verfahren: Statt auf typische Benchmarks wie MMLU oder HellaSwag allein zu setzen, sollten dynamisch-adaptive Tests als AGI-Indikatoren dienen.
- Förderung alternativer Forschungsansätze: Kognitive Architekturen, symbolisch-connectionistische Hybridmodelle und neuroinspirierte Ansätze könnten langfristig zielführender sein als das reine Größenwachstum.
Ein Beispiel ist das Projekt „Leabra“ der University of Colorado, das symbolische und neuronale Verarbeitung kombiniert – oder Stanford’s „Center for Human-Compatible AI“, das AGI über menschzentriertes Alignment und Sicherheit definiert.
Fazit: Vom Hype zur Realität einer nützlichen KI
AGI ist nicht gescheitert – sie war schlicht zu früh erwartet worden. Die komplexen Herausforderungen eines generalisierten Problemlösers auf menschlichem Niveau lassen sich weder durch Datenmengen noch durch größere Rechenleistung allein lösen. Die kommenden Jahre müssen aus der AGI-Vision eine robuste Forschungspraxis formen – frei von überzogenen Versprechen, aber motiviert durch reale gesellschaftliche und interdisziplinäre Ziele.
Die Frage lautet nicht mehr: „Wann kommt AGI?“ – sondern: „Welche KI wollen wir überhaupt?“ Diskutieren Sie mit: Wie realistisch ist AGI in den nächsten zehn Jahren? Welche Strategien halten Sie für erfolgversprechend? Teilen Sie Ihre Einschätzungen in den Kommentaren.
