KI News: Kurz und klar.

In der KI‑Forschung wird häufig die Größe eines Rechenzentrums mit Intelligenz gleichgesetzt. Doch die nächste große Entwicklung wird nicht durch mehr Speicherplatz oder höhere Rechenleistung erreicht, sondern durch die Herausforderung, mit begrenzten Ressourcen zu arbeiten. Knappheit zwingt Systeme dazu, effizienter zu lernen und echte Intelligenz zu entwickeln.

Die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) haben die wissenschaftliche Debatte darüber neu entfacht, ob ein Körper für echte Intelligenz unverzichtbar ist. Forscher argumentieren nun, dass es nicht das körperliche Vorhandensein selbst ist, sondern die Fähigkeit, Informationen in einem konkreten Kontext zu verankern – das sogenannte Grounding – die entscheidende Voraussetzung für Intelligenz darstellt.

Eine kürzlich veröffentlichte Studie auf arXiv präsentiert ein innovatives Rahmenwerk, das Intelligenz und Bewusstsein nicht mehr als Ergebnis von Vorhersagen oder domänenspezifischen Mechanismen, sondern als Produkt relationaler Strukturen versteht. Im Kern definiert das Modell Intelligenz als die Fähigkeit, kausale Verbindungen zwischen Signalen, Handlungen und inneren Zuständen zu bilden und zu integrieren.

Der durchschnittliche IQ eines Menschen liegt bei 100 – ein statistischer Wert, der seit Jahrzehnten das Bild von „normaler Intelligenz“ definiert. Doch im Jahr 2025 zeigt sich ein überraschendes Phänomen: Maschinen, die weder Bewusstsein noch Emotionen besitzen, erzielen nun höhere Ergebnisse als Menschen bei den klassischen IQ‑Tests.

Ein brandneues Preprint auf arXiv (2511.19115v1) beleuchtet die wachsende Debatte um das Existenzrisiko von KI und die damit verbundene Frage nach künstlichem Bewusstsein. Die Autoren zeigen, dass die Bedrohung durch eine KI – also die Möglichkeit, die Menschheit zu vernichten – eng mit ihrer Intelligenz verknüpft ist, während Bewusstsein allein keine direkte Gefahr darstellt.

Ein neues Forschungsprojekt hat die Wirksamkeit gängiger KI-Benchmarks in Frage gestellt. Die Untersuchung zeigt, dass viele Tests nicht die Fähigkeiten messen, die für reale Anwendungen entscheidend sind.

Der erste große KI-Mythos entstand bereits 1966 mit ELIZA, dem Chatbot des MIT AI Labs. Durch einfache Mustererkennung und vorgefertigte Antworten überzeugte er unzählige Menschen, dass er wirklich denken könne. Heute wiederholt sich dieses Phänomen in noch größerem Ausmaß.

Auf der IAA Mobility in München stellte NVIDIA-Vizepräsident Ali Kani vor, wie Cloud‑zu‑Auto‑KI-Plattformen neue Maßstäbe für Sicherheit, Intelligenz und Vertrauen auf der Straße setzen.