Was ist künstliche allgemeine Intelligenz?
Fast jede KI, die du heute nutzt, ist ein Spezialist. Ein Spamfilter sortiert Mails, ein Schachprogramm spielt Schach, Smart Bidding setzt Gebote. Außerhalb ihrer Aufgabe können sie nichts. Fachleute nennen das enge oder schwache KI.
Künstliche allgemeine Intelligenz, kurz AGI, wäre das Gegenteil: eine KI, die sehr viele verschiedene Denkaufgaben auf dem Niveau fähiger Menschen löst. Sie würde schreiben, rechnen, planen, forschen — und sich neue Aufgaben selbst beibringen.
Das Problem: Jeder versteht etwas anderes darunter.
- OpenAI meint hoch autonome Systeme, die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen. Die Messlatte ist also Arbeit.
- Google DeepMind sieht AGI als Stufenleiter: Wie gut ist ein System, und in wie vielen Bereichen? Körperliche Fähigkeiten sind keine Pflicht.
- Anthropic-Chef Dario Amodei meidet das Wort, weil es zu unscharf sei. Er spricht lieber von „powerful AI“.
Die Stufen nach Google DeepMind
Google DeepMind hat 2023 eine Leiter mit fünf Stufen vorgeschlagen. Gemessen wird, wie viele fähige Erwachsene ein System übertrifft:
Stufe
Übertrifft
1 · Emerging
etwa einen ungeübten Menschen
2 · Competent
mindestens 50 % fähiger Erwachsener
3 · Expert
mindestens 90 %
4 · Exceptional
mindestens 99 %
5 · Superhuman
alle Menschen
Die Chatbots von 2023 ordnete das Paper insgesamt auf Stufe 1 ein, bei einzelnen Aufgaben wie kurzen Texten oder einfachem Code schon auf Stufe 2. Eine offizielle Neueinordnung der aktuellen Modelle gibt es nicht. Stufe 5 wäre das, was viele Superintelligenz nennen.
Wie weit ist die KI heute?
Die ehrliche Antwort: beeindruckend und unbeständig zugleich. Der Stanford AI Index 2026 beschreibt eine „gezackte Front“: Dasselbe Spitzenmodell löst Olympiade-Mathematik und liest analoge Uhren nur in der Hälfte der Fälle richtig.
Fall A · Prognosen
Forschende rechnen früher
2.778
befragte KI-Forschende
2047
50-%-Schätzung
Bis 2047 halten sie es zur Hälfte für wahrscheinlich, dass Maschinen Menschen bei jeder Aufgabe übertreffen.
AI Impacts, Umfrage 2023. Das ist 13 Jahre früher als in der Umfrage ein Jahr zuvor. Eine Prognose, kein Fahrplan.
Fall B · Härtetest
ARC Prize 2025
24 %
Sieger im Wettbewerb
37,6 %
bestes geprüftes Modell
Rätsel, die Laien lösen, bleiben für KI schwer.
ARC-AGI-2: Jede Aufgabe wurde von mindestens zwei Laien gelöst. Der Hauptpreis blieb unvergeben (ARC Prize, Dezember 2025).
Spannend fürs Marketing ist ein anderer Wert aus dem AI Index 2026: KI-Agenten lösten im Test OSWorld, der echte Computeraufgaben nachstellt, statt 12 % nun rund 66 % der Aufgaben. Das ist keine AGI, aber genau die Sorte Fortschritt, die Routinearbeit verändert.
Und AGI ist längst auch ein Vertragsbegriff: Seit Oktober 2025 prüft ein unabhängiges Expertengremium, ob OpenAI wirklich AGI erreicht hat, wenn es das erklärt. Davon hängen Rechte von Microsoft ab.
Häufige Fehler
Fehler 1 · „ChatGPT ist schon AGI“
Heutige Modelle glänzen bei vielen Aufgaben und scheitern an manchen, die jedes Kind kann. Allgemein im Sinne von verlässlich in der Breite sind sie nicht.
Fehler 2 · AGI für einen klaren Zeitpunkt halten
Es wird keinen Tag X mit Pressemitteilung geben, auf den sich alle einigen. Jedes Labor misst anders. Bei OpenAI entscheidet am Ende sogar ein Gremium.
Fehler 3 · AGI mit Bewusstsein verwechseln
Die Definitionen messen, was ein System kann. Ob es etwas fühlt oder „weiß“, spielt dafür keine Rolle. Science-Fiction-Roboter helfen beim Verstehen nicht weiter.
Fehler 4 · Prognosen wie Fakten zitieren
„AGI kommt 2027“ ist eine Wette, keine Nachricht. Firmenchefs haben dabei ein Interesse, Forschende schätzen breiter. Nenn immer, wer es sagt und wann.
Was heißt das für dein Marketing?
- Nach Aufgaben kaufen, nicht nach Versprechen: Teste ein Tool an einer echten Aufgabe aus deinem Alltag.
- Ergebnisse prüfen: Gezackt heißt, dass auch ein glänzendes Modell im nächsten Satz danebenliegen kann.
- Agenten ausprobieren: Wiederkehrende Bildschirm- und Datenarbeit lohnt einen Versuch — mit Kontrollschritt.
- Nachfragen: Sagt ein Anbieter „AGI“, frag nach Definition und Testergebnis.
Häufige Fragen
Gibt es AGI schon?
Nein, nach keiner der gängigen Definitionen ist sie unumstritten erreicht. Heutige Modelle sind in vielen Bereichen stark, aber ungleichmäßig. Einzelne Firmenchefs sehen das optimistischer — das sind Positionen, keine Messungen.
Wann kommt AGI?
Das weiß niemand. In einer großen Umfrage unter 2.778 KI-Forschenden lag die 50-%-Schätzung dafür, dass Maschinen Menschen bei jeder Aufgabe übertreffen, bei 2047. Google DeepMind hält sehr fähige Systeme bis 2030 für plausibel, bei hoher Unsicherheit.
Was ist der Unterschied zwischen AGI und Superintelligenz?
AGI meint ein Niveau etwa wie fähige Menschen in der Breite. Superintelligenz wäre weit darüber: besser als alle Menschen in praktisch allen Bereichen.
Wie misst man, ob eine KI allgemein intelligent ist?
Es gibt keinen einzelnen Test. Bekannt ist ARC-AGI: Rätsel, die Menschen leichtfallen, Maschinen aber schwer. Dazu kommen Stufenmodelle wie das von Google DeepMind und Tests mit echten Computeraufgaben für Agenten.
Warum definieren OpenAI, Google und Anthropic AGI unterschiedlich?
Weil der Begriff wissenschaftlich unscharf ist und jedes Labor andere Ziele hat. OpenAI misst an wirtschaftlicher Arbeit, DeepMind an Leistung und Breite, Anthropic meidet den Begriff. Bei OpenAI hängen sogar Verträge daran.
