Demis Hassabis benennt Dual-Use-Risiken der KI und fordert internationale Rahmenwerke; er prognostiziert auf einem Gipfel in Indien die Ankunft der AGI in 5–10 Jahren.

OpenAI-CEO Sam Altman prognostiziert eine frühe Superintelligenz bis 2028 und warnt, dass Rechenzentren bis zum Ende des Jahrzehnts mehr Intelligenz beherbergen könnten als die Menschheit.

Der ehemalige Google-Ethiker Tristan Harris warnt, dass unkontrolliertes KI-Wachstum bis 2027 den Zusammenbruch des Arbeitsmarkts verursachen könnte, wobei KI bereits einen Rückgang von 13 % bei Einstiegsjobs verursacht hat.

Vier Professoren der UC San Diego argumentieren, dass AGI eingetroffen sei, und verweisen auf die 73%-Erfolgsquote von GPT-4.5 im Turing-Test sowie seine problemlösenden Fähigkeiten auf Doktoratsniveau.

Dr. Ben Goertzel, AGI-Pionier, prognostiziert neun wesentliche Entwicklungen in der KI für 2026, darunter Assistenten mit Gedächtnis, Durchbrüche in der Mathematik und ein mögliches Auftreten von AGI.

Der CEO von Google DeepMind, Demis Hassabis, argumentiert, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT für echte wissenschaftliche Durchbrüche nicht ausreichen und dass 'Weltmodelle' die Zukunft der KI sind.

OpenAI-CEO Sam Altman ist der Ansicht, dass der nächste bedeutende Schritt in der KI die Entwicklung eines ‚unendlichen, perfekten Gedächtnisses‘ sein wird, das der KI ermöglicht, sich an jedes Detail im Leben eines Nutzers zu erinnern.

Der CEO von Google DeepMind, Demis Hassabis, schlägt vor, dass die natürlichen Mängel, die die Entwicklung der KI verlangsamen, etwas Gutes sein könnten, da sie mehr Zeit lassen, die gesellschaftlichen und philosophischen Herausforderungen dieser Technologie anzugehen.

Elon Musk erklärt in Davos, dass KI bis Ende 2026 die individuelle menschliche Intelligenz übertreffen und bis 2030–2031 auch die kollektive menschliche Intelligenz überholen wird, während Teslas humanoide Roboter Optimus auf eine öffentliche Veröffentlichung zusteuern.

DeepMinds Demis Hassabis, Anthropics Dario Amodei und KI-Pionier Yann LeCun vertreten widersprüchliche Ansichten zur Erreichbarkeit von AGI; LeCun argumentiert, dass LLMs allein nicht das menschenähnliche Intelligenzniveau erreichen können.

Der Turing-Preisträger und ehemalige Meta-AI-Chef Yann LeCun argumentiert, dass die einseitige Fixierung der Techbranche auf große Sprachmodelle (LLMs) ein fehlerhafter Weg ist, der nicht zu echter allgemeiner künstlicher Intelligenz führen werde.