ICHStellen Sie sich vor, die Reaktion der Welt auf den Klimawandel würde sich ausschließlich auf spekulative Vorhersagen von Experten und Unternehmensführern stützen und nicht auf die strengen – wenn auch noch unvollkommenen – Modelle der Klimawissenschaft. „Zwei Grad Erwärmung werden schon bald eintreten, aber die Welt wird sich weniger verändern, als wir alle denken“, könnte jemand sagen. „Zwei Grad Erwärmung sind nicht gleich um die Ecke. Das wird lange dauern“, könnte ein anderer entgegnen.
Dies ist mehr oder weniger die Welt, in der wir uns in Sachen künstliche Intelligenz befinden. Sam Altman, CEO von OpenAI, sagt, dass in „ziemlich naher Zukunft“ KI-Systeme entwickelt werden, die jede Aufgabe erledigen können, die ein Mensch erledigen kann. Yann LeCun, leitender KI-Wissenschaftler bei Facebook, argumentiert hingegen, dass es „noch lange dauern wird“, bis KI-Systeme auf menschlichem Niveau entwickelt werden.
Der 28-jährige spanische Forscher Jaime Sevilla versucht, das zu ändern. Es ist alles andere als klar, ob und wie sich die Fähigkeiten der fortschrittlichsten KI-Systeme weiterhin so schnell weiterentwickeln werden und welche Auswirkungen diese Systeme auf die Gesellschaft haben werden. Aber angesichts der Bedeutung, die KI bereits jetzt hat, lohnt es sich, zu versuchen, ein wenig von der Genauigkeit, die die Klimawissenschaft auszeichnet, in die Vorhersage der Zukunft der KI einzubringen, sagt Sevilla. „Selbst wenn die KI-Innovation zum Stillstand käme, ist dies bereits eine Technologie, die das Leben vieler Menschen beeinflussen wird“, sagt er. „Das sollte für uns Grund genug sein, uns ernsthaft damit zu befassen.“
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Zu diesem Zweck gründete Sevilla 2022 Epoch AI, eine gemeinnützige Forschungsorganisation, die historische Trends in der KI untersucht und diese Trends nutzt, um vorherzusagen, wie sich die Technologie in Zukunft entwickeln könnte. „Wir wollen für die künstliche Intelligenz etwas Ähnliches tun wie William Nordhaus, der Nobelpreisträger, für den Klimawandel“, sagt er. „Er hat die Grundlage für gründliche Studien und wohlüberlegtes, von Beweisen geleitetes Handeln geschaffen. Und wir wollen dasselbe tun. Wir wollen in seine Fußstapfen treten.“
Sevilla, unten links, neben Mitgliedern des Gründungsteams in einem Besprechungsraum bei Epochs erstem Retreat im April 2022. Während dieser Veranstaltung beschlossen die Mitglieder, eine Organisation zu gründen, und wählten mit Hilfe einer Twitter-Umfrage den Namen Epoch. Mit freundlicher Genehmigung von Sevilla/Jennifer Waldmann
Sevilla ist erwachsen geworden in Torrejón de Ardoz, einem Industrievorort von Madrid. Sein frühes Interesse an Technologie führte ihn dazu, an der Complutense-Universität Madrid Mathematik und Computertechnik zu studieren. Dort legte er unabsichtlich den Grundstein für Epoch AI – in seinem ersten Jahr kehrte er an seine High School zurück, um einen Vortrag über Rationalität und künstliche Intelligenz zu halten, und machte dabei Eindruck auf Pablo Villalobos, einen Schüler im Publikum, der später der erste freiwillige Mitarbeiter von Epoch AI werden sollte.
Im Jahr 2020 begann Sevilla an der Universität Aberdeen ein Ph.D.-Studium im Bereich künstliche Intelligenz. Da er aufgrund der COVID-19-Beschränkungen zu Hause festsaß und sich als sonnenliebender Spanier im düsteren Schottland fehl am Platz fühlte, hatte er Zeit, ernsthafter darüber nachzudenken, wohin die KI gehen könnte. „Überraschenderweise gab es niemanden, der systematisch analysierte, was in den letzten Jahren der Trend im maschinellen Lernen war“, sagt er. „Ich dachte: Nun, wenn es niemand macht, dann mache ich es besser selbst.“
Er und Villalobos verbrachten ihre freien Stunden damit, Hunderte von wissenschaftlichen Arbeiten durchzuarbeiten und die Menge an Rechenleistung und Daten zu dokumentieren, die zum Trainieren bedeutender KI-Modelle verwendet wurde.
Sevilla war von der Wichtigkeit dieser Arbeit überzeugt, aber von der Größe der Aufgabe entmutigt. Er unterbrach seine Doktorarbeit und suchte nach Freiwilligen. Aus den Antwortenden wurde das erste Epoch AI-Team. Gemeinsam dokumentierte die kleine Gruppe die kritischen Inputs jedes bedeutenden KI-Modells, das jemals erstellt wurde. Als sie ihre Ergebnisse Anfang 2022 veröffentlichten, war die Reaktion überwältigend positiv, und das Papier ging in bestimmten Internetnischen viral. Ermutigt suchte Sevilla nach Finanzmitteln von philanthropischen Spendern, und im April 2022 wurde Epoch AI geboren.
Seitdem ist die Organisation, deren Direktor Sevilla ist, auf 13 Mitarbeiter angewachsen, die über die ganze Welt verstreut sind. Die Teammoral wird durch eine lebendige Slack-Kultur und gelegentliche Klausuren aufrechterhalten, bei denen das kleine Team Strategien entwickelt und Karaoke singt. Es ist ein bescheidener Betrieb, der erst vor zwei Jahren professionalisiert wurde, aber die Arbeit von Epoch AI wird bereits von vielen Regierungen genutzt, die versuchen, den rasanten Fortschritt der KI zu verstehen. Die Vision der niederländischen Regierung zur generativen KI zitiert die Arbeit von Epoch AI, ebenso wie ein von der britischen Regierung in Auftrag gegebener Bericht, der die Beweise für die Sicherheit fortschrittlicher KI-Systeme zusammenfassen soll.
Zwei der bedeutendsten Bemühungen, fortschrittlichen KI-Modellen Leitplanken auferzulegen – das EU-KI-Gesetz und Präsident Joe Bidens Executive Order zur KI – setzen einen Schwellenwert für die Rechenleistung, die zum Trainieren eines KI-Modells verwendet wird, oberhalb dessen strengere Regeln gelten. Die Datenbank mit KI-Modellen von Epoch AI sei für politische Entscheidungsträger bei derartigen Vorhaben eine unschätzbar wertvolle Ressource gewesen, sagt Lennart Heim, ein Forscher beim gemeinnützigen Thinktank RAND Corporation, der Mitglied der Gründungsgruppe von Epoch AI war und der Organisation immer noch verbunden ist. „Ich denke, man kann mit Fug und Recht behaupten, dass es weltweit keine andere Datenbank gibt, die so umfassend und streng ist.“
Die Forscher von Epoch AI wollen nun noch einen Schritt weitergehen und ihre Forschungen zu historischen Trends nutzen, um Vorhersagen über die zukünftigen Auswirkungen von KI zu treffen. In einem im November 2022 veröffentlichten Artikel analysierte Epoch AI beispielsweise, wie die Datenmenge, die in KI-Modelle eingespeist wird, mit der Zeit zunimmt, und schätzte, wie viele nützliche Daten KI-Entwicklern zur Verfügung stehen. Die Forscher wiesen dann darauf hin, dass KI-Entwicklern bald die Daten ausgehen könnten, wenn sie sich keine neuen Möglichkeiten ausdenken, ihre Kreationen zu füttern. Eine andere Studie versucht vorherzusagen, wann KI-Systeme, die, wenn sie weithin verfügbar wären, zu gesellschaftlichen Veränderungen führen würden, die in ihrer Größenordnung mit der industriellen Revolution vergleichbar wären – ihr Modell schätzte, dass ein solches Ergebnis bis 2033 mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 % eintreten wird. Dies ist nur ein Modell – Sevilla betont, dass die persönlichen Vorhersagen der Epoch AI-Teammitglieder für ein solches Ereignis zwischen einem Jahrzehnt und einem Jahrhundert liegen.
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Diese Unsicherheit unterstreicht, dass trotz der Bemühungen von Epoch AI, das Thema gründlich anzugehen, die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft weiterhin sehr ungewiss sind. Sevilla hofft, dass seine Organisation eine breitere Anstrengung zur Lösung des Problems anstoßen wird. „Wir möchten alle dazu motivieren, gründlicher über KI nachzudenken – die Möglichkeit ernst zu nehmen, dass diese Technologie in den kommenden Jahrzehnten drastische Veränderungen mit sich bringen könnte“, sagt er, „und zu versuchen, sich bei Entscheidungen rund um diese Technologie auf tatsächliche Beweise oder fundierte wissenschaftliche Erkenntnisse zu stützen.“
Korrektur, 6. Juni
In der Originalversion dieser Geschichte wurde falsch angegeben, wann Sevilla seine Doktorarbeit unterbrach. Er unterbrach sie, bevor die ursprünglichen Ergebnisse von Epoch AI veröffentlicht wurden, nicht danach. Auch die Bandbreite der Vorhersagen des Epoch AI-Teams, wann sehr leistungsfähige KI-Systeme entwickelt werden könnten, wurde falsch wiedergegeben. Die am ehesten zutreffende Vorhersage ist, dass solche Systeme erst in einem Jahrzehnt und nicht erst in einem Jahr entstehen.
