KI-Praxisradar

Wie entstehen immer allgemeinere Fähigkeiten aus großen Modellen, Daten und Compute?

Welche Fähigkeiten entstehen mit Skalierung – und welche Grenzen besitzt Scaling?

Wie lernen Systeme durch Interaktion, Feedback und langfristige Zieloptimierung?

Wie können Modelle dauerhaft lernen, ohne vorhandenes Wissen zu zerstören?

Können KI-Systeme ihre eigenen Lernstrategien verbessern?

Wie können Modelle planen, handeln, Werkzeuge benutzen und langfristige Aufgaben verfolgen?

Wie entstehen Kooperation, Wettbewerb, Koordination und emergentes Verhalten zwischen Agenten?

Wie könnten autonome KI-Forschung und rekursive Verbesserung den Weg zu AGI beschleunigen – und welche Alignment- und Kontrollrisiken entstehen dabei?

Können Maschinen interne Modelle der Welt bilden und damit zukünftige Zustände vorhersagen?

Wie entwickelt KI räumliches, geometrisches und physikalisches Verständnis?

Wie entsteht Intelligenz durch Wahrnehmung und Interaktion mit einer physischen Umwelt?

Wie werden Sprache, Wahrnehmung und physische Handlung in einem Modell integriert?

Wie können Roboter neue Aufgaben flexibel statt ausschließlich vorprogrammiert ausführen?

Können Modelle intuitive Physik, Objektbeziehungen und Alltagssituationen verstehen?

Können Modelle Probleme über lange Argumentationsketten hinweg zuverlässig lösen?

Wie verbindet man neuronales Lernen mit Logik, Regeln und expliziten Wissensstrukturen?

Wie gelangt KI von statistischer Korrelation zu Ursache und Wirkung?

Können KI-Systeme mathematische Beweise und formale Schlussfolgerungen erzeugen?

Welche Prinzipien menschlichen Lernens und Denkens können auf KI übertragen werden?

Kann KI eigenständig wissenschaftliche Hypothesen, Strukturen und Experimente entdecken?

Wie weit lässt sich biologische Forschung durch generative Modelle automatisieren?

Wie stellt man sicher, dass hochleistungsfähige KI tatsächlich die beabsichtigten Ziele verfolgt?

Wie lässt sich ein möglicherweise leistungsfähigeres System technisch kontrollieren und begrenzen?

Wie kann ein Mensch Leistungen kontrollieren, die er selbst nicht mehr vollständig beurteilen kann?

Welche internen Repräsentationen, Schaltkreise und Algorithmen entstehen in neuronalen Netzen?

Wie misst man Autonomie, Täuschungsfähigkeit, Cyberfähigkeiten oder gefährliche Fähigkeiten?

Wie stabil bleiben KI-Systeme unter unbekannten, fehlerhaften oder adversarialen Bedingungen?

Wie lassen sich Modelle gezielt manipulieren – und wie schützt man sie dagegen?

Wie schützt man Modelle, Agenten, Tools und Daten vor Prompt Injection, Exfiltration und Manipulation?

Wie verändern autonome KI-Agenten offensive und defensive Cybersecurity?

Wie verhindert man den Einsatz leistungsfähiger Modelle für Cyber-, Bio- oder andere Hochrisikoanwendungen?

Können fortgeschrittene KI-Systeme gesellschaftliche oder existenzielle Risiken erzeugen?

Welche Institutionen, Standards, Haftungs- und Kontrollsysteme benötigen leistungsfähige KI-Systeme?

Wie können KI-Systeme technisch und organisatorisch unabhängig geprüft werden?

Wie lassen sich Fähigkeiten mit deutlich weniger Compute, Energie und Speicher erreichen?

Muss immer das gesamte neuronale Netz für jede Aufgabe aktiviert werden?

Welche Hardwarearchitektur folgt auf die heutige GPU-zentrierte KI?

Können gehirnähnliche Architekturen KI wesentlich energieeffizienter machen?

Wie bringt man leistungsfähige KI aus dem Rechenzentrum auf lokale Geräte?

Welche Teile leistungsfähiger KI sollten offen, reproduzierbar und dezentral verfügbar sein?

Wie stark verändert KI Produktivität, Unternehmen und Wirtschaftswachstum tatsächlich?

Welche Tätigkeiten werden automatisiert, ergänzt oder neu geschaffen?

Wie verändern Agenten Unternehmensstrukturen, Koordination und Entscheidungsprozesse?

Wie müssen Menschen und KI zusammenarbeiten, damit die Kombination besser als beide allein ist?

Wie verändern generative Systeme öffentliche Kommunikation, Manipulation und politische Informationsräume?

Was bedeuten Autonomie, Intentionalität, Verantwortung oder möglicherweise Maschinenbewusstsein?

Was geschieht mit Institutionen, Macht und Gesellschaft, wenn kognitive Arbeit extrem billig wird?