23.12.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Neues OpenAI-Modell o3: „Befinden uns auf neuem Terrain“

OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?
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Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das „in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.“

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: „Wir befinden uns auf neuem Terrain“

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen „bedeutenden Sprung nach vorne“ erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle „einen echten Durchbruch“ in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung“ von KI-Modellen dar“, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen „schrittweisen Fortschritt“ dar. Vielmehr befinde man sich auf „neuem Terrain“, das „ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit“ erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: „o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist“. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen „Reasoning“-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das „vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell“, das für die „meisten Aufgaben“ die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als „Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen“.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle „verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren“, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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USB-Stick Erfinder Dov Moran im Interview. (c) LinkedIn/Dov Moran

Mit der Gründung von M-Systems und der Erfindung des USB-Flash-Laufwerks sowie revolutionärer Speicherlösungen schrieb der israelische Halbleiter-Pionier Dov Moran Technologiegeschichte, bevor er sein Unternehmen für rund 1,6 Milliarden US-Dollar an SanDisk verkaufte. Heute lenkt er als Managing Partner beim Deep-Tech-Fonds Grove Ventures als einer der angesehensten Tech-Investoren Israels die Zukunft von KI, Halbleitern, Cloud-Infrastruktur und digitaler Gesundheit.

Der Tech-Pionier und Investor erklärt im Interview, dass im aktuellen KI-Boom vor allem die physische Infrastruktur entscheidend ist und sich Europa statt auf Defense-Tech auf Nischen wie Quantentechnologie konzentrieren sollte. Darüber hinaus empfiehlt er staatliche Unternehmensbeteiligungen nach taiwanesischem Vorbild sowie eine Kultur, die echten Gründergeist und Mut zum Risiko fördert.

brutkasten: Sie haben geholfen, mit dem USB-Flash-Laufwerk eine der am weitesten verbreiteten Technologien der Welt zu erfinden. Wenn Sie zurückblicken: Was unterscheidet bahnbrechende Innovationen von Technologien, die niemals skalieren?

Dov Moran: Zunächst einmal ist der USB-Stick heute ein totes Produkt. Nur noch sehr wenige Menschen benutzen ihn, aber genau das ist das Wesen von Technologie: Man baut etwas auf, und das dient dann als Fundament für etwas Fortschrittlicheres. Ich bin sehr stolz darauf, dass ich einen kleinen Teil zu dieser Infrastruktur beitragen konnte.

Bei M-Systems haben wir damals allerdings noch andere Dinge erfunden, die ich für fast noch wichtiger halte, auch wenn sie für Endkunden weniger sichtbar waren. Damals gab es zwei Arten von Flash-Speicher: NAND-Flash für reine Daten und NOR-Flash – dominiert von Intel und AMD –, um den Code für das Betriebssystem zu speichern. Das gesamte Marktkonzept sah vor, dass jedes System beide Komponenten benötigt. Wir haben damals eine technologische Lösung gefunden, um den NOR-Flash komplett zu eliminieren und den Code direkt in den NAND-Flash zu integrieren. Unser Weg, dieses Problem zu lösen, hat das NOR-Flash-Geschäft für Intel und AMD grundlegend verändert, aber gleichzeitig in jedem einzelnen Telefon auf der Welt den Platzbedarf reduziert und etwa drei Dollar pro Gerät gespart. Bei rund einer Milliarde produzierten Telefonen pro Jahr haben wir der Welt somit jährlich drei Milliarden Dollar eingespart.

Welche Technologie erinnert Sie heute am meisten an die Anfangstage des Flash-Speichers?

Ich denke, wir sehen derzeit eine grundlegende Wende auf dem Markt – weg von einer rein softwaregetriebenen Welt hin zu einer Welt der Infrastruktur. Marc Andreessen sagte einmal: „Software eats the world.“ Heute geht es jedoch vor allem darum, die richtige Hardware- und Infrastrukturbasis zu schaffen: Wir brauchen die richtigen CPUs, wir müssen das enorme Problem des Energieverbrauchs und der Kühlung lösen und wir müssen Rechenzentren bauen, die deutlich effizienter und effektiver sind.

Was heute an Infrastruktur existiert, kann die weltweite Nachfrage schlichtweg nicht bedienen, wenn bald jeder Mensch KI nutzt, forscht und eigene Agenten baut. Wenn auch nur zehn Prozent der Bevölkerung anfangen, intensiv KI-Agenten zu bauen und zu nutzen, würden unsere heutigen Systeme zusammenbrechen. Die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz steht genau vor solchen fundamentalen technologischen Skalierungsaufgaben.

Alle sprechen über KI. Wo sehen Sie die größten Chancen jenseits der aktuellen KI-Welle beziehungsweise wo sollte sich Europa positionieren?

KI ist eine gewaltige Revolution, die das Leben aller Menschen beeinflussen wird – vom Reinigungspersonal bis hin zum Leiter einer Onkologie-Abteilung, dessen Diagnostik und Behandlungsweisen sich grundlegend verändern werden. Eine so große Transformation bringt natürlich für jeden enorme Chancen mit sich – für Einzelpersonen, Krankenhäuser, das Bildungswesen und für ganze Staaten.

Wenn ein Land wie Österreich entscheidet, in diesen Markt zu investieren, sollte der Fokus auf der Infrastrukturebene oder auf sehr gezielten Nischen liegen, nicht auf reinen Anwendungen. Ich glaube zum Beispiel nicht, dass Österreich versuchen sollte, im Bereich Defense Tech zu konkurrieren. Dieser Markt erfordert gewaltige Kapazitäten, riesige Budgets und spezifisches Know-how, wie es in den USA oder aufgrund ständiger Konflikte in Israel und der Ukraine existiert.

Man muss Nischen finden, in denen man wirkliche Wettbewerbsvorteile aufbauen kann. Das könnte zum Beispiel die Quantentechnologie sein, die Kombination aus Gesundheitswesen und KI oder hochentwickelte Sensorik für eine bessere medizinische Überwachung von zu Hause aus.

Israel bringt trotz seines relativ kleinen Marktes kontinuierlich globale Technologie-Champions hervor. Was erklärt diesen Erfolg und wie wird Unternehmertum dort gefördert?

Es gibt einen großen Unterschied zwischen Erfindern, Unternehmern und operativen Managern. Viele Erfinder kommen von Universitäten, aber selbst die beste Erfindung oder das beste Patent scheitert, wenn man nicht weiß, wie man ein Unternehmen führt und skaliert. Ich bin der festen Überzeugung, dass Unternehmertum und Innovation viel früher im Bildungssystem verankert werden müssen – spätestens an den weiterführenden Schulen.

Das Bildungssystem muss weg vom reinen Frontalunterricht und Auswendiglernen, hin zu echter Interaktion, Teamwork und praktischer Projektarbeit. Ich bin selbst Verwaltungsratsmitglied einer 150 Jahre alten jüdischen Schulkette namens ORT. Um den Schülern dieses Denken nahezubringen, habe ich ein Buch über Unternehmer geschrieben, das nach jedem Kapitel Diskussionsfragen aufwirft. Ich beginne darin mit Abraham als dem „ersten jüdischen Unternehmer“, der den Monotheismus erfunden hat.

Im Talmud gibt es die Geschichte, dass Abraham die Götzenstatuen im Laden seines Vaters zerstörte, weil er die Logik dahinter hinterfragte, und danach seine Heimat verließ, um ins Ungewisse nach Israel zu ziehen. Genau das passiert vielen Gründerinnen und Gründern: Sie haben eine Vision, jeder sagt ihnen, dass es unmöglich ist, und sie müssen bereit sein, ihre gewohnte Umgebung zu verlassen, um ihr Ziel zu erreichen. Schüler müssen lernen, solche kritischen Fragen zu diskutieren: Was bedeutet es, ins Ungewisse zu gehen? Ist Unternehmertum immer gut oder birgt es auch Risiken? Diese mentale Vorbereitung ist die Basis für eine Innovationskultur.

Was kann Europa und speziell ein Land wie Österreich von der israelischen Innovationskultur und anderen globalen Vorreitern lernen?

Zunächst einmal können auch wir viel von Europa lernen – zum Beispiel, wie man ein Land so lebenswert und friedlich gestaltet. Was die Förderung von Technologie betrifft, lohnt sich für Europa jedoch ein Blick nach Taiwan, speziell auf das ITRI-Institut (Industrial Technology Research Institute).

Der Staat dort verteilt nicht einfach nur passiv Fördergelder an Unternehmen, was oft nicht der klügste Weg ist. Stattdessen definieren kluge Köpfe alle paar Jahre strategische Zukunftsmärkte. So wurde vor Jahrzehnten entschieden, dass der Bau von Halbleiterwerken entscheidend sein wird, woraufhin man gezielt den Gründer von TSMC aus den USA zurückholte. Heute hängt die gesamte Weltwirtschaft von TSMC ab, was für Taiwan zugleich ein enorm starkes sicherheitspolitisches Instrument ist.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist, wie Staaten investieren: Wenn staatliche Innovationsbehörden Unternehmen mit Kapital unterstützen, sollten sie dafür im Gegenzug auch Unternehmensanteile (Equity) erhalten, anstatt nur verlorene Zuschüsse zu verteilen. Der Staat sollte sich als stiller Gesellschafter beteiligen, sich nicht in das operative Tagesgeschäft einmischen, aber bei einem erfolgreichen Exit sein Geld inklusive Rendite zurückerhalten. So kann ein Staat mit Innovation tatsächlich Geld verdienen, das wieder in das Ökosystem zurückfließen kann.

Welchen Rat würden Sie Gründern geben, die heute in Europa Deep-Tech-Unternehmen aufbauen?

Schauen Sie sich genau an, wer in der aktuellen Marktphase wirklich Geld verdient. Im KI-Bereich verlieren viele Software- und Anwendungsunternehmen derzeit Milliarden, während diejenigen, die die Infrastruktur und Hardware bereitstellen – wie Nvidia oder TSMC als deren Auftragsfertiger –, enorm erfolgreich sind.

Wir erleben eine Wende: Es reicht nicht mehr aus, nur auf reine Software-Anwendungen zu setzen. Die wahren Deep-Tech-Chancen liegen heute in der Lösung fundamentaler physischer und technischer Probleme – sei es bei der Energieeffizienz, der Kühlung von Rechenzentren, fortschrittlichen Halbleitern oder auch in der Weltraumtechnologie (Space Tech). Wenn Sie ein Unternehmen aufbauen, fokussieren Sie sich auf diese harten Infrastruktur- und Technologieprobleme, die die Welt zwingend lösen muss.

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