Shownotes.
Zwischen Microsoft und OpenAI stand jahrelang eine Vertragsklausel, die erzählt, was für ein Wort „AGI" geworden ist. Microsofts weitreichende Rechte an OpenAIs Technologie waren für den Fall begrenzt, dass das Unternehmen Artificial General Intelligence erreicht, festzustellen vom eigenen Verwaltungsrat, und Berichten zufolge existierte dafür ein Auslöser namens „sufficient AGI": ausreichende Belege, dass die Technologie die Fähigkeit besitzt, rund 100 Milliarden Dollar Gewinn für die frühen Investoren zu erzeugen. Intelligenz, übersetzt in einen erwarteten Investorengewinn. Seit der Neuordnung der Partnerschaft im Oktober 2025 muss ein unabhängiges Expertengremium eine AGI-Erklärung verifizieren, Microsofts Modell-Rechte laufen nun bis 2032, ausdrücklich auch für die Zeit nach einer solchen AGI. Die Miniatur zeigt das Grundproblem der lautesten Technologiedebatte unserer Zeit: Das Wort, an dem Konzernbewertungen, Regulierungsfragen und Weltuntergangs- wie Erlösungserzählungen hängen, hat keine anerkannte Definition. OpenAIs Charter setzt eine ökonomische Latte, hochautonome Systeme, die Menschen beim größten Teil wirtschaftlich wertvoller Arbeit übertreffen. Demis Hassabis von Google DeepMind verlangt die volle Breite menschlicher Kognition und benennt selbst, was fehlt, kontinuierliches Lernen etwa und langfristige Planung. Und Turing-Preisträger Yann LeCun hält den heutigen Weg für grundsätzlich falsch, hat für sein Pariser Weltmodell-Labor 890 Millionen Euro eingesammelt und nennt keinen Termin. Alle drei Positionen können aufrichtig sein; interesselos ist keine, denn jede Latte begründet ein Geschäftsmodell. Star Trek verhandelte 1989 in der berühmten Folge „Wem gehört Data?" vor Gericht, ob ein Android Eigentum ist. Heute verhandelt dieselbe Frage ein Expertengremium aus einem Konzernvertrag. Die Science-Fiction hatte den würdevolleren Rahmen.
Wie weit sind wir also? Die Messlage des Jahres 2026 ist verrückter, als beide Lager zugeben, denn zwei Befunde sind gleichzeitig wahr. Das Forschungsinstitut METR misst, wie große Aufgaben KI-Systeme selbstständig zu Ende bringen, gemessen an der Zeit, die ein Mensch dafür bräuchte: 2019 schafften die besten Systeme Sekunden-Aufgaben, Anfang 2025 Aufgaben von einer knappen Stunde, im Frühjahr 2026 von rund zwölf Stunden, interne Spitzenmodelle mindestens sechzehn, mehr kann der Test derzeit nicht messen. Von Sekunden zu Arbeitstagen in sieben Jahren, als Faustregel verdoppelte sich die machbare Aufgabengröße etwa alle sieben Monate, zuletzt schneller, gemessen jeweils an der Schwelle, an der das System jede zweite Aufgabe schafft, jede zweite, nicht jede. Daneben steht die lehrreichste Benchmark-Geschichte des Jahres: Auf dem im März gestarteten Test ARC-AGI-3, interaktiven Spielwelten, die Menschen durchweg lösen, lag die beste KI zunächst bei 0,51 Prozent. Am 3. September erreichte OpenAIs GPT-6 Astra dann 62,7 Prozent, und mit einem anbieterspezifischen Testaufbau, der den Denkzustand zwischen Schritten bewahrt, 99,9. Zwischen beiden Werten liegen 37 Punkte, und dazwischen liegt kein besseres Modell, nur ein anderer Testaufbau; ein Benchmark misst nie kontextfreie Intelligenz, sondern ein System aus Modell, Gedächtnis, Werkzeugen und Rechenbudget. Testgründer François Chollet zog daraufhin seine eigene AGI-Erwartung vor, eine AGI-Erklärung gab er nicht ab. Zugleich bleibt die Front zerklüftet: Der Stanford AI Index dokumentiert ein System auf Goldniveau der Mathematik-Olympiade, während das beste getestete Modell analoge Uhren nur in gut der Hälfte der Fälle richtig las. Wer nur die Verdopplungskurve zeigt, verschweigt die Uhr. Wer nur die Uhr zeigt, verschweigt die Kurve.
Ein Rechtsakt, kein Erwachen
Und wann ist es so weit? Ein Scoreboard taugt nur mit Datum und Kriterium: Elon Musks frühester Termin, 2025, ist unter seiner eigenen Definition verstrichen, jetzt sagt er Ende 2026, spätestens 2027. Sam Altman, dem ein 2025er-Versprechen oft fälschlich zugeschrieben wird, kündigte zuletzt ein internes System bis Jahresende an, das er selbst AGI nennen würde, nach eigenem Maßstab, von außen nicht überprüfbar. Dario Amodei meidet das Wort und hält seine breit definierte „powerful AI" für 2026 bis 2027 am wahrscheinlichsten, Demis Hassabis spricht von wenigen Jahren. Daneben: Die Forecasting-Plattform Metaculus lag Anfang September bei September 2032, die große Befragung von 2.778 KI-Forschenden gab dem Übertreffen des Menschen bei jeder Aufgabe bis 2027 zehn Prozent Wahrscheinlichkeit und setzte die 50-Prozent-Marke auf 2047, und im Fachverband AAAI hielten 76 Prozent der Befragten das bloße Hochskalieren heutiger Ansätze für einen Weg, der gar nicht zu AGI führt. Diese Quellen lassen sich nebeneinanderlegen, verrechnen lassen sie sich nicht, verschiedene Kriterien, Methoden, Stichproben, und wer eine einzelne Jahreszahl als Konsens verkauft, hat keine. Wahrscheinlich ist die Frage nach dem Datum ohnehin falsch gestellt. Das Kino kennt den Moment maschinellen Erwachens auf die Minute, Skynet wird am 29. August 1997 um 2:14 Uhr bewusst, doch es gibt keinen allgemein anerkannten Tag, an dem das Internet „da" war, und einen fähigkeitsbezogenen AGI-Tag wird es vermutlich ebenso wenig geben, nur Systeme, die immer längere Aufgaben übernehmen, bei weiter zerklüfteter Front. Eine Pointe bleibt: Verträge und Gremien können sehr wohl einen formalen AGI-Tag ausrufen, das Expertengremium existiert genau dafür, es wäre ein Rechtsakt, kein Erwachen. Bis dahin helfen gegen jede Schlagzeile drei Fragen: Welche Definition wird benutzt? Was wurde gemessen, mit welchem Testaufbau? Und welche Interessen hat der Absender? Die ehrlichste Antwort auf die Frage nach der Entfernung lautet: Niemand weiß es, und je präziser die Jahreszahl, desto wichtiger die drei Fragen.
