Demis Hassabis leitet Google DeepMind, hat 2024 den Nobelpreis für Chemie bekommen und gilt nicht als jemand, der leichtfertig Versprechen macht. Unter den Chefs der großen Labore ist er der Vorsichtige. Trotzdem sagte er Anfang 2025, AGI sei wahrscheinlich in drei bis fünf Jahren da. Andere aus der ersten Reihe nennen kürzere Fristen. Sam Altman, Dario Amodei, Leute, die die Modelle bauen und wissen, was in den Laboren liegt.

Angenommen, sie haben recht. Was dann?

Die Frage klingt nach Science-Fiction, ist aber gerade die nüchternste, die man stellen kann. Wenn eine Maschine kommt, die jede geistige Arbeit übernehmen kann, verschiebt sich nicht ein Werkzeug, sondern die Grundlage davon, wofür Menschen bezahlt werden. Bevor man dahin kommt, lohnt ein Schritt zurück. Was genau ist eigentlich gemeint, wenn von AGI die Rede ist?

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Die Antwort steht in drei Sekunden auf dem Bildschirm. Sauber formuliert, logisch aufgebaut, kein Tippfehler, kein Zögern. Du nickst. Du übernimmst. Und genau in diesem Moment passiert etwas, das Psychologen Automation Bias nennen. Dein Gehirn schaltet die Qualitätskontrolle ab, weil die Verpackung stimmt. Was ist der Grund?

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Du tippst eine Frage in ChatGPT, liest die Antwort, nickst, scrollst weiter. Drei Sekunden später ist der Gedanke wieder weg. Nicht weil du vergessen hast, sondern weil du nie wirklich gedacht hast. Das Gehirn registriert die Antwort, es verarbeitet sie nicht. Was sich anfühlt wie Effizienz, ist im Kern etwas anderes. Forscher nennen es kognitives Offloading, und die Daten dazu werden gerade ziemlich unbequem.

Man könnte einwenden, das sei nichts Neues. Google, Wikipedia, vor Jahrzehnten der Taschenrechner. Auch der Frontalunterricht im Hörsaal ist passiver Konsum. Stimmt. Nur lagerten wir bisher Faktenwissen aus, nicht das Denken selbst. Den Suchtreffer musste man noch lesen, bewerten, aus mehreren Quellen zusammensetzen. Die Synthese blieb beim Menschen. Die KI liefert sie gleich mit. Das ist der Gradunterschied, der den Effekt verschärft.

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Fünf verschiedene Sprachmodelle, gebaut von fünf verschiedenen Firmen, bekommen dieselbe Streitfrage vorgelegt. Heraus kommt fünfmal fast dasselbe Argument. Genau das hat eine Forschergruppe der University of Maryland nachgemessen, und die Zahl dahinter ist deutlich. Bei menschlichen Autoren waren 65,3% der Hauptargumente einzigartig. Bei den Modellen 3,4%.

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