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Demis Hassabis: AGI könnte wirtschaftliche Umwälzungen in bislang unbekanntem Tempo auslösen

10.04.2026
Demis Hassabis spricht über AGI und wirtschaftlichen Wandel

Google DeepMinds CEO Demis Hassabis hält AGI innerhalb von fünf Jahren für realistisch – und warnt vor wirtschaftlichen Umwälzungen in einem Tempo, das die industrielle Revolution wie Zeitlupe erscheinen lässt.

Demis Hassabis: AGI könnte wirtschaftliche Umwälzungen in bislang unbekanntem Tempo auslösen

Google DeepMind-Chef Demis Hassabis hält das Erreichen von Artificial General Intelligence (AGI) innerhalb der nächsten fünf Jahre für realistisch. Die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Folgen vergleicht er mit dem Zehnfachen dessen, was die industrielle Revolution über Jahrzehnte bewirkt hat – nur deutlich komprimierter.

Hassabis warnt vor Fehleinschätzungen in beide Richtungen

In seiner Einschätzung greift Hassabis auf eine bekannte These zurück:

KI werde kurzfristig überschätzt und langfristig unterschätzt.

Trotz der enormen Fortschritte der vergangenen Jahre gebe es weiterhin eine Tendenz, die mittel- und langfristige Tragweite zu verkennen. Gemeint ist damit nicht die aktuelle Welle generativer KI-Modelle, sondern der Schritt zu Systemen, die menschliches Denken in breiter Anwendung nachbilden oder übertreffen können.

AGI bezeichnet dabei keine konkrete Produktkategorie, sondern ein theoretisches Leistungsniveau – ein System, das über unterschiedlichste Aufgaben hinweg auf menschlichem oder höherem Niveau operiert. Über den genauen Zeitplan oder die Messkriterien herrscht in der Forschungsgemeinschaft keine Einigkeit. Hassabis’ Fünf-Jahres-Einschätzung ist entsprechend als persönliche Prognose zu verstehen, nicht als wissenschaftlicher Konsens.

Der Vergleich mit der industriellen Revolution

Die Analogie zur industriellen Revolution zielt auf das Ausmaß struktureller Veränderungen ab: Berufsbilder, Produktionsmethoden und wirtschaftliche Machtverhältnisse verschoben sich damals grundlegend – allerdings über mehrere Generationen hinweg. Hassabis argumentiert, dass ein vergleichbarer Wandel durch AGI in einem Bruchteil dieser Zeit eintreten könnte.

Der potenzielle Wandel durch AGI entspräche dem Zehnfachen der industriellen Revolution – in einem Bruchteil der Zeit.

Kritiker weisen darauf hin, dass solche Vergleiche regelmäßig aus dem Umfeld von KI-Unternehmen stammen, die ein kommerzielles Interesse an hohen Erwartungen haben. Gleichzeitig nehmen auch unabhängige Ökonomen und Technologen zunehmend ernst, dass breite KI-Automatisierung bestehende Arbeits- und Wertschöpfungsstrukturen in kurzer Zeit erheblich beeinflussen kann – auch unterhalb der AGI-Schwelle.

Aktuelle Modelle noch weit von AGI entfernt

Aktuelle Large Language Models, darunter Googles eigene Gemini-Familie, sind trotz beeindruckender Leistungen in Einzeldisziplinen keine AGI-Systeme. Sie scheitern regelmäßig an Aufgaben, die robustes Schlussfolgern, verlässliches Planen über mehrere Schritte oder das Verstehen von Kausalzusammenhängen erfordern.

DeepMind selbst arbeitet an mehreren Forschungslinien – darunter Ansätze aus dem Bereich des Reinforcement Learning und neurosymbolische Methoden –, um diese Lücken zu schließen. Hassabis’ Aussagen fallen in eine Phase, in der die großen KI-Labore erhebliche Ressourcen in die Weiterentwicklung sogenannter Reasoning-Fähigkeiten investieren. OpenAI, Anthropic und Google wetteifern dabei um Fortschritte bei Systemen, die komplexere, mehrstufige Probleme eigenständig bearbeiten können.

Einordnung für deutsche Unternehmen

Für Unternehmen hierzulande ist weniger entscheidend, ob AGI in fünf oder fünfzehn Jahren eintrifft. Relevanter ist die Erkenntnis:

Selbst heutige KI-Systeme unterhalb der AGI-Schwelle üben erheblichen Anpassungsdruck auf Qualifikationsprofile, Prozessarchitekturen und Wettbewerbsstrukturen aus.

Wer die strategische Auseinandersetzung mit KI-Einsatz auf den Zeitpunkt einer wie auch immer definierten AGI vertagt, riskiert, bereits die laufende Entwicklungsstufe zu verpassen. Hassabis’ Prognose sollte daher weniger als Warnung vor einer fernen Zukunft gelesen werden, sondern als Hinweis auf die Dringlichkeit gegenwärtiger Anpassungsleistungen.


Quelle: The Decoder

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