Verständnis von Superintelligenz: Ein Weg zur kollektiven Intelligenz
Der Begriff "Superintelligenz" wird zunehmend verwendet, um KI-Systeme zu beschreiben, die voraussichtlich die menschlichen kognitiven Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben übertreffen, von Logik und Denken bis zu Kreativität und Intuition. Was einst wie eine ferne Möglichkeit erschien, wird jetzt als weniger als ein Jahrzehnt entfernt angesehen, was bedeutende Bedenken bei Entscheidungsträgern und Forschern aufwirft. Eine zentrale Sorge ist die Schaffung einer künstlichen Superintelligenz (ASI), die keine menschlichen Werte, Moralvorstellungen und Ziele besitzt.
Um dieses Risiko zu mindern, arbeiten einige Forscher daran, KI-Systeme zu entwickeln, die sich an menschlichen Werten orientieren. Beispielsweise arbeitet Anthropic an einer Methode namens Constitutional AI, die einen Rahmen von Prinzipien schafft, um das Verhalten von KI zu steuern. Gleichzeitig verfolgt OpenAI eine Strategie namens Superalignment und widmet 20 % seiner Rechenleistung diesem wichtigen Thema.
Dies wirft jedoch die dringende Frage auf: Gibt es einen sichereren Weg, Superintelligenz zu erreichen?
Ich glaube, ja – ein Konzept namens Kollektive Superintelligenz (CSi). Als KI-Forscher habe ich mich in den letzten zehn Jahren auf diesen Ansatz konzentriert. CSi zielt darauf ab, den menschlichen Intellekt zu verstärken, indem große Gruppen in Systeme verbunden werden, die in der Lage sind, komplexe Probleme gemeinsam zu lösen. Diese Methode stellt sicher, dass menschliche Werte und ethische Überlegungen während des gesamten Entscheidungsprozesses integriert werden.
Obwohl es unkonventionell erscheinen mag, stimmt dies mit einem natürlichen evolutionären Schritt überein, der bei vielen sozialen Arten beobachtet wird, bekannt als Schwarmintelligenz. Dieses Phänomen befähigt Fischschwärme, Bienenschwärme und Vogelscharen dazu, ihre Umgebung effektiv ohne zentrale Kontrolle zu navigieren. Anstatt sich auf Abstimmungen oder Umfragen zu verlassen, bilden sie in Echtzeit interaktive Systeme (Schwärme), die zu optimalen Lösungen konvergieren.
Wenn dieses Modell für Fische und Vögel funktioniert, warum nicht auch für Menschen?
Diese Frage motivierte meine Forschung darüber, ob menschliche Gruppen als superintelligente Systeme fungieren könnten. 2014 gründete ich Unanimous AI, um biologische Schwärme zu emulieren. Unsere ursprünglichen Techniken wendeten nonverbale Methoden an, die es Hunderten von Nutzern ermöglichten, gemeinsam Fragen zu beantworten, indem sie eine grafische Scheibe steuerten, während KI-Algorithmen ihre Interaktionen analysierten, um ihre Überzeugungsgrade zu messen.
Unser System generierte effizient Gruppenprognosen zu verschiedenen Ereignissen und überraschte selbst Skeptiker. Beispielsweise sagte eine CBS-Reporterin 2016 für das Kentucky Derby Prognosen voraus und gewann signifikant, nachdem sie auf die Vorhersage unserer Gruppe gesetzt hatte – ein Beweis für das Potenzial der Kollektiven Superintelligenz. Nachfolgende akademische Studien bestätigten die Anwendungen der Schwarm-KI in verschiedenen Bereichen, von finanziellen Prognosen bis zur medizinischen Diagnose.
Trotz dieser Fortschritte blieb die Erreichung echter Superintelligenz unerreichbar, da frühere Methoden nur enge Probleme ansprachen. Um eine umfassende, von Menschen angetriebene Superintelligenz zu schaffen, muss die Technologie anpassungsfähig sein, um Überlegungen zu komplexen Themen zu erleichtern – und zwar unter Nutzung des mächtigsten menschlichen Werkzeugs: Sprache.
Allerdings ist es eine Herausforderung, große Gruppen in kohärenten Echtzeitgesprächen zu engagieren. Forschungen zeigen, dass optimale Gruppengrößen für produktive Diskussionen zwischen vier und sieben Mitgliedern liegen. Darüber hinaus neigen die Gesprächsdynamiken dazu, sich von engagiertem Dialog zu fragmentierten Monologen zu verschieben. Diese Begrenzung schien unüberwindbar, bis kürzliche Entwicklungen in der KI, insbesondere im Bereich großer Sprachmodelle (LLMs), neue Möglichkeiten zur Konstruktion menschlicher Schwärme eröffneten.
Eine neue Technologie namens Conversational Swarm Intelligence (CSI) könnte transformieren, wie Gruppen komplexe Themen diskutieren, indem sie es nahezu jeder Gruppengröße (von 200 bis 2 Millionen) ermöglicht, in Echtzeit zu kommunizieren und die natürliche Verstärkung der Schwarmintelligenz freizusetzen.
Inspiriert von dem Kommunikationsmechanismus von Fischschwärmen, die in Echtzeit "Gespräche" unter Tausenden ohne Führung führen, passt unsere Idee auch für Menschen an. Durch das Konzept der Hyperswarms werden große Gruppen in sich überschneidende Untergruppen unterteilt. Beispielsweise kann ein Netzwerk von 1.000 Individuen in kleinere Gruppen segmentiert werden, um parallele Gespräche zu ermöglichen, die überlegte Überlegungen fördern.
Doch das alleinige Erstellen paralleler Gruppen reicht nicht aus, um Schwarmintelligenz zu erreichen; Informationen müssen zwischen den Untergruppen fließen. Dies wird durch die Integration von KI-Agenten erreicht, die das Seitenlinienorgan von Fischen nachahmen. Diese Beobachtungsagenten, unterstützt von LLMs, destillieren und vermitteln Erkenntnisse über die gesamte Population und gewährleisten so Wissensweitergabe.
Jüngste Studien testeten dieses Konzept durch eine Schätzaufgabe, die aus Sir Francis Galtons Experiment von 1906 abgeleitet wurde. In unserem Test schätzten 240 Teilnehmer die Anzahl der Kaugummis in einem Glas. Ihre individuellen Schätzungen divergierten und führten zu einem durchschnittlichen Fehler von 55 %. Im Vergleich dazu verbesserte der aggregierte statistische Mittelwert die Genauigkeit auf 25 %, während ChatGPT mit einer Fehlerquote von 42 % näher kam.
Am bemerkenswertesten war, dass die Methode des Gesprächsschwarmes sowohl Individuen als auch ChatGPT übertraf und eine bemerkenswerte Fehlerquote von 12 % erreichte.
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