Current AI Models have 3 Unfixable Problems

Summary

Das Video erklärt, warum die heutigen KI-Modelle wahrscheinlich niemals echte künstliche Allgemeinintelligenz (AGI) erreichen. Der Sprecher argumentiert, dass Deep-Neural-Netzwerke zweckgebunden bleiben, halluzinieren, anfällig für Prompt-Injection sind und nicht wirklich extrapolieren können. Deshalb fehlt ihnen abstraktes, universelles Denken – sie imitieren nur bekannte Muster. Für AGI wären flexible, neurosymbolische Weltmodelle und robuste logikähnliche Systeme nötig. Kurzfristig können aktuelle Modelle nützlich bleiben (z. B. Übersetzungen), doch ihre wirtschaftliche Überbewertung könnte fallen. Am Ende wird ein Datenschutz-Werbespot (Incogn) erwähnt, der persönliche Daten aus Datenbanken entfernen helfen soll.

Takeaways

• 🧠 Der Weg zu künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) ist schwierig, da aktuelle KI-Modelle wie neuronale Netze nicht für abstraktes Denken ausgelegt sind.
• 🤖 Heutige KI-Systeme, darunter Sprach- und Bildgeneratoren, basieren auf tiefen neuronalen Netzen, die spezifische Muster in Daten erkennen, aber nicht universell denken können.
• 🎯 Diese Modelle sind zweckgebunden – sie funktionieren nur innerhalb ihres Trainingskontexts und können nicht flexibel auf neue Aufgaben angewendet werden.
• 💬 Halluzinationen in großen Sprachmodellen entstehen, wenn Antworten generiert werden, die keine reale Grundlage haben – meist, weil die Datenbasis unzureichend ist.
• 🧩 OpenAI schlägt vor, Halluzinationen zu reduzieren, indem Modelle lernen, Unsicherheit zuzugeben (z. B. mit 'Ich weiß es nicht'), was allerdings auf gemischte Kritik stößt.
• 🔒 Prompt-Injektion bleibt ein gravierendes Problem: Modelle können nicht zuverlässig unterscheiden, ob Eingaben Anweisungen oder normale Prompts sind.
• 🚫 Aufgrund solcher Schwachstellen bleiben aktuelle Modelle unzuverlässig und ungeeignet für viele sicherheitsrelevante oder sensible Aufgaben.
• 📉 Generative KI kann nur interpolieren (ähnliche Muster erzeugen), aber nicht extrapolieren (wirklich Neues schaffen), was ihre Nutzung in Forschung und Innovation stark einschränkt.
• 🏢 Unternehmen, die vollständig auf diese Modelle setzen, wie OpenAI oder Anthropic, könnten in Zukunft wirtschaftlich unter Druck geraten, da das Wachstumspotenzial begrenzt ist.
• 🔍 Der Weg zu echter AGI erfordert abstrakte, logikorientierte Netzwerke, die verschiedene Eingaben verarbeiten und echtes Verständnis entwickeln können – sogenannte neurosymbolische Ansätze.
• 🧑‍💻 Als Nebenthema wird ein Datenschutz-Tool ('Incognite') erwähnt, das automatisch persönliche Daten aus Datenbanken entfernt, um den Missbrauch persönlicher Informationen zu verhindern.

Q & A

Warum ist es so schwer, eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu erreichen?

Es gibt mehrere Herausforderungen, darunter die Tatsache, dass aktuelle KI-Modelle, wie große Sprachmodelle, nur spezifische Aufgaben lösen können und nicht in der Lage sind, Abstraktionen zu machen oder auf beliebige Daten zu generalisieren.

Warum denken viele, dass bestehende KI-Modelle irgendwann zur AGI führen könnten?

Viele gehen davon aus, dass größere und leistungsfähigere Versionen der aktuellen Modelle schließlich in der Lage sein werden, eine allgemeine Intelligenz zu entwickeln, aber der Sprecher glaubt, dass dies nicht der Fall sein wird.

Was ist der Hauptunterschied zwischen den verschiedenen Arten von Deep-Learning-Modellen?

Die Modelle für Sprachverarbeitung, Bild- und Videoerzeugung basieren alle auf tiefen neuronalen Netzen, aber sie unterscheiden sich darin, wie sie trainiert werden und welche Art von Daten sie verarbeiten. Sprachmodelle arbeiten mit Wörtern, Bildmodelle mit Bildmustern und Videomodelle mit Frame-Beziehungen.

Was ist das Problem mit der Generalisierungsfähigkeit der aktuellen KI-Modelle?

Aktuelle KI-Modelle können nicht über ihre Trainingsdaten hinaus generalisieren. Sie sind gut im Interpolieren, aber nicht im Extrapolieren, was bedeutet, dass sie Schwierigkeiten haben, mit völlig neuen oder unbekannten Informationen umzugehen.

Warum sind Halluzinationen ein Problem in großen Sprachmodellen, und warum sind sie nicht unbedingt ein großes Problem?

Halluzinationen treten auf, wenn ein Modell eine falsche Antwort generiert. Der Sprecher glaubt jedoch, dass Halluzinationen nicht unbedingt ein großes Problem sind, solange sie selten sind und das Modell Unsicherheiten anerkennen kann, wenn es keine gute Antwort hat.

Was ist der Unterschied zwischen 'Interpolate' und 'Extrapolate' in Bezug auf KI?

'Interpolate' bedeutet, dass das Modell innerhalb der Bereiche arbeitet, die in den Trainingsdaten enthalten sind, während 'Extrapolate' bedeutet, dass das Modell über diese bekannten Daten hinausgeht und mit völlig neuen oder unbekannten Informationen arbeitet.

Was ist Prompt Injection und warum ist es ein Problem?

Prompt Injection tritt auf, wenn Benutzer die Eingabe so manipulieren, dass sie das Modell dazu bringt, etwas anderes zu tun, als ursprünglich beabsichtigt. Dies ist ein unlösbares Problem, da Modelle nicht zwischen Anweisungen und Prompt-Inhalten unterscheiden können.

Was ist der Vorschlag von OpenAI zur Lösung von Halluzinationen, und warum wurde er kritisiert?

OpenAI schlägt vor, Modelle für die Anerkennung von Unsicherheit zu belohnen, wenn die beste Antwort eine niedrige Wahrscheinlichkeit hat. Der Vorschlag wurde jedoch kritisiert, da Nutzer in der Regel eine klare Antwort erwarten und nicht 'Ich weiß es nicht'.

Warum wird die Entwicklung von AGI durch die fehlende Fähigkeit zur abstrakten Denkweise behindert?

Die aktuellen Modelle sind darauf ausgerichtet, spezifische Muster in Daten zu finden und können keine abstrakten Schlussfolgerungen ziehen oder komplexe logische Operationen durchführen, was für echte allgemeine Intelligenz erforderlich wäre.

Was ist die Lösung des Sprechers, um die Probleme mit aktuellen KI-Modellen zu überwinden?

Der Sprecher glaubt, dass wir auf abstrakte, logische Netzwerke angewiesen sind, die jegliche Art von Eingaben verarbeiten können. Der Weg dorthin könnte durch neurosymbolisches Denken oder Modelle erfolgen, die Weltmodelle verwenden.