KI schrieb 75 % des Codes – und wurde trotzdem nicht schneller. Google hat der KI-Selbstverbesserung eigenhändig einen Dämpfer verpasst 🦖
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Die Untersuchung stammt von Google DeepMind, einem der größten KI-Labore der Welt. Untersucht wurde die Hypothese der rekursiven Selbstverbesserung: Eine KI erschafft eine intelligentere Version von sich selbst, die wiederum eine noch intelligentere nächste Generation hervorbringt – so schnell, dass Menschen keine Zeit mehr hätten, sie zu testen, zu regulieren oder einfach abzuschalten. Das Fazit steht im neuesten Sicherheitsbericht zum Flaggschiffmodell, der am 14. Oktober veröffentlicht wurde: Es gibt keine Hinweise auf eine Beschleunigung.
Schauen wir uns drei Zahlen an. Erstens: Bei Google DeepMind wird inzwischen mehr als 75 % des produktiv eingesetzten Codes von KI geschrieben. Der Anteil der Codeänderungen, die vollständig von KI übernommen werden, stieg von 7,5 % im April auf 11,9 % im September. Die Durchdringung nimmt also tatsächlich zu. Zweitens: Bei rund 88 % der Codeänderungen ist weiterhin eine mehrstufige Anleitung durch Menschen nötig – oder der Code wird gleich von Menschen geschrieben. Drittens: Der interne Gesamtindex, mit dem die Leistungsfähigkeit offiziell gemessen wird, fasst 123 Modelle und 92 Benchmarks zu einer Zahl zusammen. Die Kurve steigt um etwa 0,1 Punkte pro Monat. Auch nach dem 1. April 2026 gab es keine statistisch signifikante Beschleunigung.
Die Form der Kurve sagt noch mehr aus. Die Flaggschiffgeneration von Ende 2024 lag bei etwa 0,5 Punkten. Das Vorgängermodell vom September dieses Jahres lag knapp über 2,9 Punkten. Fast jede Version folgt einer geraden Linie. Das neueste Modell, Argon, liegt bei etwa 3,3 Punkten und ist der einzige Ausreißer nach oben – doch sein Fehlerbereich reicht fast bis zur Trendlinie. Der an der Auswertung beteiligte Forscher Haydn Belfield erklärte, der Vorsprung sei hauptsächlich auf mehr Rechenleistung und organisatorische Investitionen zurückzuführen, nicht darauf, dass sich die KI selbst beschleunigt.
Die Daten zur tatsächlichen Arbeit sind noch eindeutiger. Google prüfte stichprobenartig 1.389 Arbeitsprotokolle, in denen Argon als unternehmensinterner Agent eingesetzt wurde. Das Fazit: Je größer die Aufgabe, desto geringer der Anteil, den die KI eigenständig erledigt – und desto häufiger müssen Menschen eingreifen. Bei internen Forschungs- und Entwicklungsaufgaben schaffte sie nur etwa die Hälfte. DeepMind setzt die Grenze für vollständige Automatisierung intern bei 90 %. Eine weitere Befragung von zwölf erfahrenen Führungskräften und Forschenden ergab, dass sich klar definierte und überprüfbare Aufgaben am stärksten automatisieren lassen. Am wenigsten automatisierbar sind offene wissenschaftliche Ideenfindung, das Entwerfen neuer Experimente, die Diagnose instabilen Trainings und langfristiges Forschungsurteil.
Auch der Kontext ist wichtig: Vor einem Monat sagte Anthropic-CEO Dario Amodei öffentlich, die rekursive Selbstverbesserung beschleunige sich bereits. Sam Altman und Elon Musk stimmten ihm zu. Diese Aussagen ließen die Chipaktien noch am selben Tag um fast 6 % fallen. Zur gleichen Zeit stieg Bitcoin ⚠️
Meine Einschätzung: Dieser Bericht erklärt nicht, dass KI versagt. Er drängt die Hypothese einer unkontrollierten Beschleunigung in den Markterwartungen nach unten. Für den Kryptomarkt gilt: Bei Vermögenswerten, die einen Aufschlag für die KI-Erzählung erhalten, beruht ein Teil der Bewertung darauf, dass KI immer schneller von selbst vorankommt. Jetzt sagt das Unternehmen, das am besten KI entwickeln kann, gestützt auf interne Daten: Nein. Kurzfristig ist das natürlich ein Stimmungskiller. Doch die Zahlen von 75 % und 11,9 % zeigen zugleich, dass KI bereits tief in die Produktionsabläufe eingebettet ist. Die grundlegende Nachfrage nach Zahlungen und Abwicklung in der Agentenwirtschaft ist damit nicht widerlegt 📉
Ein kurzer Blick auf die Märkte: Bitcoin bewegt sich um die 82.000 US-Dollar, Ethereum pendelt unter 2.500 US-Dollar. Die eingepreiste Wahrscheinlichkeit einer Zinserhöhung der US-Notenbank im Oktober stieg in der vergangenen Woche von 18 % auf 29 %. Anders gesagt: Während die KI-Erzählung an Schwung verliert, zieht sich die makroökonomische Schraube weiter an.
Was glaubt ihr: Wird die KI zuerst außer Kontrolle geraten – oder wird diese Vorstellung nach und nach durch solche Daten widerlegt? Wenn die nächste Panik vor einer KI-Beschleunigung kommt, wird Bitcoin dann wieder wie beim letzten Mal zum Zufluchtsort für Kapital? Schreibt eure Gedanken in die Kommentare.
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Die Untersuchung stammt von Google DeepMind, einem der größten KI-Labore der Welt. Untersucht wurde die Hypothese der rekursiven Selbstverbesserung: Eine KI erschafft eine intelligentere Version von sich selbst, die wiederum eine noch intelligentere nächste Generation hervorbringt – so schnell, dass Menschen keine Zeit mehr hätten, sie zu testen, zu regulieren oder einfach abzuschalten. Das Fazit steht im neuesten Sicherheitsbericht zum Flaggschiffmodell, der am 14. Oktober veröffentlicht wurde: Es gibt keine Hinweise auf eine Beschleunigung.
Schauen wir uns drei Zahlen an. Erstens: Bei Google DeepMind wird inzwischen mehr als 75 % des produktiv eingesetzten Codes von KI geschrieben. Der Anteil der Codeänderungen, die vollständig von KI übernommen werden, stieg von 7,5 % im April auf 11,9 % im September. Die Durchdringung nimmt also tatsächlich zu. Zweitens: Bei rund 88 % der Codeänderungen ist weiterhin eine mehrstufige Anleitung durch Menschen nötig – oder der Code wird gleich von Menschen geschrieben. Drittens: Der interne Gesamtindex, mit dem die Leistungsfähigkeit offiziell gemessen wird, fasst 123 Modelle und 92 Benchmarks zu einer Zahl zusammen. Die Kurve steigt um etwa 0,1 Punkte pro Monat. Auch nach dem 1. April 2026 gab es keine statistisch signifikante Beschleunigung.
Die Form der Kurve sagt noch mehr aus. Die Flaggschiffgeneration von Ende 2024 lag bei etwa 0,5 Punkten. Das Vorgängermodell vom September dieses Jahres lag knapp über 2,9 Punkten. Fast jede Version folgt einer geraden Linie. Das neueste Modell, Argon, liegt bei etwa 3,3 Punkten und ist der einzige Ausreißer nach oben – doch sein Fehlerbereich reicht fast bis zur Trendlinie. Der an der Auswertung beteiligte Forscher Haydn Belfield erklärte, der Vorsprung sei hauptsächlich auf mehr Rechenleistung und organisatorische Investitionen zurückzuführen, nicht darauf, dass sich die KI selbst beschleunigt.
Die Daten zur tatsächlichen Arbeit sind noch eindeutiger. Google prüfte stichprobenartig 1.389 Arbeitsprotokolle, in denen Argon als unternehmensinterner Agent eingesetzt wurde. Das Fazit: Je größer die Aufgabe, desto geringer der Anteil, den die KI eigenständig erledigt – und desto häufiger müssen Menschen eingreifen. Bei internen Forschungs- und Entwicklungsaufgaben schaffte sie nur etwa die Hälfte. DeepMind setzt die Grenze für vollständige Automatisierung intern bei 90 %. Eine weitere Befragung von zwölf erfahrenen Führungskräften und Forschenden ergab, dass sich klar definierte und überprüfbare Aufgaben am stärksten automatisieren lassen. Am wenigsten automatisierbar sind offene wissenschaftliche Ideenfindung, das Entwerfen neuer Experimente, die Diagnose instabilen Trainings und langfristiges Forschungsurteil.
Auch der Kontext ist wichtig: Vor einem Monat sagte Anthropic-CEO Dario Amodei öffentlich, die rekursive Selbstverbesserung beschleunige sich bereits. Sam Altman und Elon Musk stimmten ihm zu. Diese Aussagen ließen die Chipaktien noch am selben Tag um fast 6 % fallen. Zur gleichen Zeit stieg Bitcoin ⚠️
Meine Einschätzung: Dieser Bericht erklärt nicht, dass KI versagt. Er drängt die Hypothese einer unkontrollierten Beschleunigung in den Markterwartungen nach unten. Für den Kryptomarkt gilt: Bei Vermögenswerten, die einen Aufschlag für die KI-Erzählung erhalten, beruht ein Teil der Bewertung darauf, dass KI immer schneller von selbst vorankommt. Jetzt sagt das Unternehmen, das am besten KI entwickeln kann, gestützt auf interne Daten: Nein. Kurzfristig ist das natürlich ein Stimmungskiller. Doch die Zahlen von 75 % und 11,9 % zeigen zugleich, dass KI bereits tief in die Produktionsabläufe eingebettet ist. Die grundlegende Nachfrage nach Zahlungen und Abwicklung in der Agentenwirtschaft ist damit nicht widerlegt 📉
Ein kurzer Blick auf die Märkte: Bitcoin bewegt sich um die 82.000 US-Dollar, Ethereum pendelt unter 2.500 US-Dollar. Die eingepreiste Wahrscheinlichkeit einer Zinserhöhung der US-Notenbank im Oktober stieg in der vergangenen Woche von 18 % auf 29 %. Anders gesagt: Während die KI-Erzählung an Schwung verliert, zieht sich die makroökonomische Schraube weiter an.
Was glaubt ihr: Wird die KI zuerst außer Kontrolle geraten – oder wird diese Vorstellung nach und nach durch solche Daten widerlegt? Wenn die nächste Panik vor einer KI-Beschleunigung kommt, wird Bitcoin dann wieder wie beim letzten Mal zum Zufluchtsort für Kapital? Schreibt eure Gedanken in die Kommentare.
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