Sam Altman Just Revealed Whats Next For A.I In 2026,2027 and the Future

Kürzlich reflektierte Sam Ellman OpenAES weg vom köpfigen Forschungslabor zur dominanten KI Plattform. In seinem Vortrag bei Sequoia Capital gibt er uns einen Einblick in die Zukunft, insbesondere in die nächsten drei Jahre, die natürlich entscheidende Jahre für die KI Entwicklung sind. Werfen wir einen Blick auf einige der Veränderungen, die 2025 2026 und 2027 auf uns zukommen. Eines der Themen, über die Salmon hier spricht, ist die Zukunft der Datenübertragung im Internet. Eine Möglichkeit wäre, sich mit Chat DBT anzumelden, da KI in immer mehr verschiedenen Anwendungen verfügbar wird. Diese Funktion wird wahrscheinlich dafür sorgen, dass wir unsere Einstellungen bei der Nutzung verschiedener Online Anwendungen beibehalten können. Die Antwort auf Alfreds Frage Wo ihr hinwollt, Wir wollen uns hauptsächlich auf Verbraucher konzentrieren und das Kernabonnement bereitstellen. Außerdem stammt der Großteil eures Umsatzes aus Verbraucherabonnements. Warum sollte die API in 10 Jahren beibehalten werden? Ich hoffe wirklich, dass all dies zu einem Ganzen verschmilzt. Man sollte sich beispielsweise mit OpenAI bei anderen Diensten. Anmelden können. Andere Dienste brauchen ein starkes SDK, um die Chat UI von GBT zu übernehmen. Doch in dem Maße, in dem man eine personalisierte Key haben wird, die einen kennt, die über die eigenen Informationen verfügt, die weiß, was man später teilen möchte und die den gesamten Kontext über einen selbst kennt, sollte man diese an vielen Stellen verwenden können. Die aktuelle API Version ist noch weit von dieser Vision entfernt, doch ich denke, wir schaffen das. Eines der Dinge, über die Salmon hier spricht, ist die Tatsache, dass es tatsächlich noch einige unglaubliche Durchbrüche geben könnte. Viele Leute denken, dass die KI stagniert, und ich denke, dass wir uns in einem S Kurven Paradigma befinden. Aber Salmon sagt ganz klar, dass es in naher und ferner Zukunft wahrscheinlich noch eine ganze Reihe von Durchbrüchen geben wird, was bedeutet, dass sich die KI im Vergleich zu dem, was wir jetzt wissen, noch um einiges verbessern wird. Sie sind also von der Roadmap für intelligentere Modelle überzeugt. Großartig. Ich habe dieses mentale Modell. Es gibt einige Bestandteile wie mehr Daten, größere Rechenzentren, eine Transformer Architektur und Testzeitberechnungen. Was ist eine unterschätzte Zutat oder etwas, das Teil dieser Mischung sein wird, das vielleicht nicht im mentalen Modell der meisten von uns vorkommt Ich meine, das ist irgendwie jedes dieser Dinge wirklich schwer. Und wissen Sie, das Wichtigste sind natürlich immer noch große algorithmische Durchbrüche und ich denke, es werden wahrscheinlich noch etwa 10 oder 100 Durchbrüche übrig sein. Nicht sehr viele, aber selbst ein oder zwei sind eine große Sache. Aber wissen Sie ja, es ist irgendwie so, dass Algorithmen, Daten und Berechnungen die wichtigsten Bestandteile sind. Hallo, jetzt kommt Salmon und spricht darüber, was für den Rest des Jahres und natürlich für 2026 geplant ist. Zunächst spricht er darüber, dass dieses Jahr vor allem das Jahr der Agentur Agenten sein wird, was bei weitem der Wahrheit entspricht. Wie wir gesehen haben, sind Agenten super, super beliebt. Sie haben vor kurzem Kodex veröffentlicht und es ist super interessant zu sehen, was passiert. Woher wird deiner Meinung nach in den nächsten 12 Monaten der Großteil der Wertschöpfung kommen? Sind es vielleicht erweiterte Speicherfunktionen oder vielleicht Sicherheit oder Protokolle, die es Agenten ermöglichen, mehr zu tun und mit der realen Welt zu interagieren? Ich meine, in gewisser Weise wird der Wert weiterhin aus drei Dingen kommen, wie z. B. Dem Aufbau von mehr Infrastruktur, intelligenteren Modellen und dem Aufbau einer Art Gerüst, um diese Dinge in die Gesellschaft zu integrieren. Wenn man diese Dinge vorantreibt, wird sich der Rest meiner Meinung nach von selbst regeln. Ich denke, dass 2025 ein Jahr sein wird, in dem Agenten ihre Arbeit tun. Ich würde erwarten, dass insbesondere das Programmieren eine dominierende Kategorie sein wird. Es gibt wohl noch ein paar andere. Nächstes Jahr würde ich eher damit rechnen, dass KI neue Dinge entdeckt. Und vielleicht macht die KI auch einige sehr große wissenschaftliche Entdeckungen oder unterstützt die Menschen dabei. Und ich glaube, dass der Großteil des wirklich nachhaltigen Wirtschaftswachstums in der Geschichte der Menschheit daraus resultiert, dass man sich erst einmal ausgebreitet und die Erde kolonisiert hat. Das meiste davon ist einfach besseren wissenschaftlichen Erkenntnissen zu verdanken, die dann für die Welt umgesetzt wurden. Und das ist verrückt, denn ich bin mir nicht sicher, ob ihr alle mit der jüngsten Innovation von Google vertraut seid, nämlich dem Alpha Evolve Paper, das im Wesentlichen einige unglaubliche, wirklich unglaubliche mathematische Durchbrüche lieferte. Und es war, wisst ihr, super unglaublich, denn viele Leute hatten LLM lange Zeit angezweifelt und gesagt, dass sie kein neues Wissen schaffen können, sondern nur bestehende Dinge kombinieren können. Und es ist klar, dass diese Barriere durchbrochen wurde. Ich denke, das ist so wichtig, denn wenn wir jetzt wissen, dass LLMs neues Wissen generieren können, dann zeigt das, dass es noch viel mehr über diese Systeme gibt, das wir nicht wissen und das wir wahrscheinlich untersuchen sollten. Ich denke auch, es zeigt, dass es buchstäblich noch so viel mehr über diese Systeme zu erforschen gibt, denn diese Durchbrüche haben wir erst vor kurzem erzielt. Ich kann mir nur vorstellen, was passiert, wenn wir mit Systemen wie Alpha Evolve noch leistungsfähigere KI Systeme haben, die mehr Experimente gleichzeitig durchführen. Und dann ist 2027 würde ich schätzen, das Jahr, in dem sich all das vom intellektuellen Bereich in die physische Welt verlagert und Roboter von einer Kuriosität zu ernsthaften wirtschaftlichen Wertschöpfern entwickeln. Aber das war jetzt nur eine spontane Vermutung. Das ist also eine verblüffende Prognose, denn wenn wir uns den Zeithorizont ansehen, sind es zwei Jahre. 2027 scheint so weit weg zu sein, aber zwei Jahre sind ein Bruchteil des Zeithorizonts, wenn es um KI geht. Ich meine, wenn wir Roboter tatsächlich als echte Wertschöpfer betrachten, können Sie sich vorstellen, dass humanoide Roboter dank vieler verschiedener Durchbrüche, künstlicher Intelligenz und Superintelligenz das tun, was Menschen heute tun. Viele Firmen bauen mittlerweile humanoide Roboter und nicht nur das, Viele dieser Roboter sind tatsächlich funktionsfähig. Ich weiß, dass wir oft die seltsame Aussage hören, dass diese Roboter nur schicke Demos durchführen können, aber es werden derzeit echte Durchbrüche erzielt. Ich habe die letzte Woche viel mit Robotik verbracht und dabei beachtliche Fortschritte verschiedener Firmen bei realen Roboteraufgaben festgestellt. Sogar P Zero hat kürzlich seinen Durchbruch mit seinem neuen Foundation Modell erzielt, das es Robotern ermöglicht, in Häuser zu gehen und in Umgebungen zu arbeiten, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Und ein anderes Unternehmen namens Foundation Robotics hat etwas Ähnliches getan, bei dem ihre Roboter ein neues System adaptiert haben, das es ihnen im Grunde ermöglichte, die Physik der realen Welt zu verstehen. Insgesamt ist die Robotik also nur ein wichtiger Schritt. Ich denke, wenn dieser Meilenstein wirklich erreicht ist und wir diese Aufgaben in der realen Welt effektiver erledigen können, und das wird in zwei Jahren eine unglaubliche Entwicklung gewesen sein. Dann werden sich KI und Robotik als Fachgebiet so schnell weiterentwickeln. Ich denke, es wird wirklich überraschend sein zu sehen, wie weit wir gekommen sind. KI hat die digitale Welt bereits verändert, aber um unter uns zu leben, muss sie über die Daten des Internets hinaus in das Chaos der Realität vordringen. Was fehlt also die Fähigkeit, unsere Welt so zu durchdenken, wie wir es mit einem intuitiven Verständnis der Physik tun. Wir lernen das von Geburt an durch Interaktion mit der Welt. KI nicht. Reinforcement Learning und Behavior Cloning meistern zwar einzelne Aufgaben, scheitern aber an neuen Situationen. Sie verstehen nicht, wie die Welt funktioniert. Sie imitieren oder lernen durch Versuch und Irrtum. Hier kommen latente Raummodelle ins Spiel. Sie wandeln chaotische Realitätsdaten in abstrakte Karten um, denken KI bildet sich wie unser Gehirn ein eigenes Realitätsverständnis. Deep Variational Base Filters oder DVBFs gehen noch einen Schritt weiter und lernen die Bewegungsgesetze, ohne dass ihnen jedes einzelne Beispiel vorgekaut wird. Roboter dvbfs codieren sensorische Daten, Kamera Berührung, latent, aktualisieren per BG Inferenz ihre Weltmodelle mit neuen Daten und handeln basierend auf Vorhersagen. Es gleicht dem Verleihen von Fantasie an KI. DVBFs verallgemeinern anders als Verhaltensklone oder neuronale Netze nicht einfach Daten. Sie verstehen das. Warum hinter Datenbedarf, geringer schnelle Adaption, Zukunftsvorhersage. Für mich ist das so, als würde die KI endlich die Spielregeln begreifen und nicht nur dem Drehbuch folgen. Und hier haben wir Salmon, der tatsächlich sagt, dass wir bis Ende 2025 wahrscheinlich KI Systeme haben werden, die kognitive Aufgaben erledigen können, deren Fähigkeiten uns ziemlich überraschen und überfordern werden. Aber ich Bis Ende nächsten Jahres, Ende 25 erwarte ich, dass wir Systeme haben werden, die wirklich erstaunliche kognitive Aufgaben erledigen können, bei denen man sie benutzt. Und Hm, dieses Ding ist bei vielen schwierigen Problemen intelligenter als ich.